Estadística con SPSS
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t de Student de 2 muestras independientes (2 muestras)
La prueba t de Student para muestras independientes en SPSS se utiliza para comparar las medias de dos grupos diferentes e independientes, como hombres y mujeres, o grupos de control versus grupo experimental.
Pasos para realizarla en SPSS:
- Preparar los datos:
- Crea una columna para la variable dependiente (por ejemplo, «puntuación»).
- Crea otra columna para la variable de agrupación (por ejemplo, «grupo», codificada como 1 y 2).
- Acceder al análisis:
- En el menú se hace clic en Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test.
- Seleccionar las variables:
- En Test Variable(s), selecciona la variable dependiente.
- En Grouping Variable, selecciona la variable de agrupación y define los códigos de los grupos (por ejemplo, 1 y 2).
- Ejecutar la prueba:
- Haz clic en OK. SPSS generará el output en la ventana de resultados.
- Interpretar los resultados:
- Sig. (p-valor): Si es menor a 0.05, hay una diferencia significativa entre las medias de los grupos.
- Test de Levene de homocedasticidad: Verifica si las varianzas de los grupos son iguales. Si el p-valor es mayor a 0.05, interpreta la fila de Varianzas homogéneas, si no, se utiliza la de no se asumen varianzas iguales.
Este análisis asume que los datos son independientes y que la variable dependiente es aproximadamente normal en ambos grupos.
t de Student de 2 muestras relacionadas
La prueba t de Student para muestras relacionadas en SPSS se utiliza para comparar las medias de dos conjuntos de datos dependientes, como las puntuaciones de los mismos individuos antes y después de un tratamiento.
Pasos para realizarla en SPSS:
- Preparar los datos: Organiza las dos variables dependientes (ej. «pre» y «post») en columnas separadas para los mismos casos.
- Acceder al análisis:
- Ve a Analyze > Compare Means > Paired-Samples T Test.
- Seleccionar las variables:
- En la ventana, selecciona los dos conjuntos de datos y añádelos al cuadro de «Paired Variables».
- Ejecutar la prueba:
- Haz clic en OK. SPSS generará una tabla con los resultados.
- Interpretar los resultados:
- Sig. (p-valor): Si es menor a 0.05, hay una diferencia significativa entre las medias.
- Diferencia de medias: Muestra cuánto difieren las medias de las dos muestras.
Este análisis asume que las diferencias entre las dos muestras tienen una distribución aproximadamente normal.
U de Mann-Whitney
La prueba U de Mann-Whitney en SPSS es una prueba no paramétrica que se utiliza para comparar si dos grupos independientes difieren significativamente en una variable ordinal o de intervalo/rango cuando no se cumple el supuesto de normalidad.
Pasos para realizarla en SPSS:
- Organizar los datos:
- Crea una columna para la variable dependiente (ordinal o continua).
- Crea otra columna para la variable independiente categórica (por ejemplo, «grupo», con códigos como 1 y 2).
- Acceder a la prueba:
- Ve a Analyze > Nonparametric Tests > Legacy Dialogs > 2 Independent Samples.
- Configurar las variables:
- En Test Variable List, selecciona la variable dependiente.
- En Grouping Variable, selecciona la variable de agrupación y define los códigos de los grupos (por ejemplo, 1 y 2).
- Asegúrate de seleccionar Mann-Whitney U como la prueba a utilizar.
- Ejecutar el análisis:
- Haz clic en OK para obtener los resultados.
Interpretación:
- Sig. (p-valor): Si es menor a 0.05, hay una diferencia significativa entre los dos grupos en la variable dependiente.
- Esta prueba evalúa las diferencias en los rangos de los dos grupos (medianas), no en las medias.
La U de Mann-Whitney es útil cuando los datos no cumplen con los supuestos de la prueba t para muestras independientes (como la normalidad y ), o se tiene una muestra de datos pequeña aún bajo el cumplimiento del supuesto de normalidad.
ANOVA unifactorial (+ de 2 muestras)
El ANOVA de un factor en SPSS se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos independientes respecto a una variable dependiente, con el objetivo de determinar si existen diferencias significativas entre ellos.
Pasos para realizarlo en SPSS:
- Preparar los datos:
- Crea una columna para la variable dependiente (ej. «puntuación»).
- Crea otra columna para la variable independiente categórica (ej. «grupo»), que clasifique los grupos.
- Acceder al análisis:
- Ve a Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA.
- Configurar las variables:
- En Dependent List, selecciona la variable dependiente.
- En Factor, selecciona la variable independiente (categórica).
- Opciones adicionales:
- Haz clic en Post Hoc para realizar comparaciones múltiples si el ANOVA es significativo (por ejemplo, prueba de Tukey).
- Puedes seleccionar Descriptive en Options para obtener estadísticas descriptivas.
- Ejecutar el análisis:
- Haz clic en OK para obtener los resultados.
Interpretación:
- Sig. (p-valor) en la tabla de ANOVA:
- Si es menor a 0.05, hay diferencias significativas entre las medias de los grupos.
- Si hay significatividad estadística, se revisan las pruebas Post Hoc para identificar entre qué 2 grupos se encuentran las diferencias. El test de Duncan nos muestra que grupos (muestras) resultan homogéneos entre sí.
El ANOVA asume independencia de las observaciones, normalidad de la variable dependiente dentro de los grupos y homogeneidad de varianzas.
Kruskal-Wallis
Es el equivalente no paramétrico a la tabla ANOVA paramétrica, cuando fracasa el supuesto de normalidad, donde se comparan las medianas o rangos promedio en lugar de las medias.
Chi-cuadrado
La prueba de chi-cuadrado en SPSS se utiliza para analizar si existe una relación significativa entre dos variables categóricas/nominales.
Pasos para realizar la prueba de chi-cuadrado en SPSS:
- Abrir los datos: Asegúrate de que las dos variables categóricas que deseas analizar están correctamente codificadas en la hoja de datos.
- Acceder al análisis:
- Ve a
Analizar
>Estadísticos descriptivos
>Tablas cruzadas
.
- Ve a
- Seleccionar las variables:
- Mueve una variable al cuadro de Filas y la otra al de Columnas.
- Activar la prueba chi-cuadrado:
- Haz clic en el botón Estadísticos y marca la casilla Chi-cuadrado. Luego presiona Continuar.
- Opcional: Mostrar porcentajes:
- Haz clic en el botón Celda y selecciona las opciones de porcentajes que quieras (por fila, columna o total).
- Ejecutar el análisis:
- Haz clic en Aceptar para generar los resultados.
Interpretación de los resultados:
- Busca la tabla de Chi-cuadrado en el panel de resultados.
- Si el valor de p (sig.) es menor a 0.05, existe una relación significativa entre las dos variables.
En el caso de tratarse del cruce de 2 variables dicotómicas, la significatividad estadística se comprueba en la prueba de Fisher.