Clases de estadística con SPSS

Coeficiente de Variación (CV)

Comparativa de homogeneidad/variabilidad de 2 variables de respuesta dependientes de tipo continuo (numérico), siempre de un punto de vista de análisis descriptivo.

Homocedasticidad con el comando EXPLORAR

Contraste de homogeneidad de varianzas de Levene en función de las categorías del factor con la opción ‘Estimación de Potencia’ del comando ‘Explorar’.

Test de la Chi

Detectar posibles correlaciones entre las categorías de 2 variables nominales, a partir de tablas de contingencia.

T de Student (1 muestra)

T de Student (independientes)

T de Student (relacionadas)

U de Mann-Whitney (medianas de 2 muestras)

Comparativa de medianas o rangos promedio (¿se encuentran las 2 muestras idénticamente distribuidas?), siempre ante la violación del supuesto de normalidad.

TABLA ANOVA

Comparativa de medias de mediciones de variables dependientes de más de 2 grupos, partiendo del cumplimiento de los supuestos de partida de normalidad y homogeneidad de varianzas, con pruebas de comparaciones múltiples, siempre a partir de la significatividad del ANOVA.

H de Krukal-Wallis

Comparativa de medianas o rangos promedio de más de 2 muestras, ante el no cumplimiento de distribución normal en la variable dependiente, con pruebas de comparaciones múltiples en caso de significatividad estadística.

ANOVA de medidas repetidas

Se les pasa a los mismos individuos (casos) por más de 2 condiciones, tratamientos o instantes de tiempo, siempre bajo la no violación del supuesto de partida de normalidad en la medición de la variable de respuesta continua.

Modelo de regresión múltiple

La regresión múltiple es una técnica de análisis estadístico utilizado para examinar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes predictoras o regresores. El modelo de regresión múltiple se puede expresar matemáticamente de la siguiente manera:

Y=βo​+β1​X1​+β2​X2​+…+βk​Xk​+ε