ANALISIS EXPLORATORIO Con el procedimiento explorar se pueden identificar posibles errores como datos mal introducidos o respuestas mal codificadas. Además de contener los procedimientos de frecuencias y descriptivos también permite obtener casos descriptivos y analizar una variable en relación a otra y asì encontrar las posibles relaciones que tienen entre sí.
Dentro de los DEPENDIENTES se encuentran los dependientes, factores, etiquetas de casos mediantes, mostrar, descriptivos, intervalo de confianza para la media, estimadores de robustos centrales, valores atípicos y percentiles. Dentro de Gràficos podemos encontrar opciones como flujos de caja, cuadros de tallo y hojas, y algunos estadísticos relacionados con la normalidad y la homogeneidad de la varianza.
Capitulo 11 Análisis Exploratorio: El procedimiento Explorar.
Debemos explorar minuciosamente los datos antes de realizar cualquier análisis para identificar, entre otras cosas, posibles errores. Para esto utilizaremos el procedimiento EXPLORAR. Podemos realizar análisis separados para diferentes grupos de casos con la opción factores y explorar más detalladamente los datos que estamos analizando.
Se puede incluso analizar estadísticos adicionales y explorar por defecto descriptivos como la moda, mediana y diferentes tipos de media. Es importante revisar si es que existen valores atípicos que no ayuden a un correcto análisis de los datos. Podemos obtener varios tipos de gráficos y diagramas de caja que nos proporcionan información bastante completa para analizar nuestros datos.
Capitulo 12: Análisis de variables categóricas: El procedimiento Tablas de Contingencia.
Dentro de los análisis de datos que realizaremos será muy común encontrarnos con variables categóricas, que son aquella sobre las que únicamente podremos obtener una medida de tipo nominal. Para poder identificar el tipo de asociación entre estas variables utilizaremos el procedimiento Tablas de Contingencia.
En una Tabla de Contingencia los datos se organizan en tablas de doble entrada en las que cada una representa un criterio de clasificación, así las frecuencias de ambas variables nos dan la información necesaria para inferir el nivel de relación de estas. Pero esto no es suficiente ya que para identificar la real relación entre variables debemos analizar los estadísticos: Chi Cuadrado, Phi y V de Cramer.
Análisis exploratorio el procedimiento Explorar nos da la capacidad de determinar estadísticos descriptivos, identificar casos atípicos y nos da una mayor precisión de la forma y otras características de una distribución. Adicional a lo anterior nos permite contrastar la normalidad y homogeneidad de varianzas
Al atizar el análisis exploratorio podemos analizar estadísticos Descriptivos, Intervalo de confianza para la media, Estimadores robustos centrales, Valores atípicos y Percentiles. Con la opción de gráficos podemos obtener diagramas de caja, diagramas de tallo y hojas, histogramas, gráficos de normalidad y de dispersión
Análisis de variables categóricas Las tablas de contingencia son tablas de doble entrada en las que cada entrada representa un criterio de clasificación (una variable categórica). y las frecuencias aparecen organizadas en casillas que contienen información sobre la relación existente entre ambos criterios. Estas tablas de contingencia pueden mostrar gráficos de barras agrupadas o suprimir las tablas. Además podemos obtener tablas de contingencia segmentadas y realizar procesos estadísticos como chi cuadrado para medir dependencia, medir el nivel de correlaciones o obtener datos nominales.
Una tabla de contingencia es la que esta compuesta por una variable categorica y una tabla de frecuencias; estas sirven para demostrar la relación existente entre ambos criterios.
Dentro de este analisis encontramos el CHI CUADRADO que permite contrastar la hipotesis de que los dos criterios utilizados en la clasificación son contrapuestos. El Coeficiente de Contingencia; toma valores entre 0 (independencia) y 1 (asociaciòn perfecta). Phil y V de Cramer: identico al coeficiente de COORELACION DE PEARSON.
CAP 11: ANALISIS EXPLORATORIO El procedimiento explorar permite identificar errore, de datos, codificaciones, valores externos, pautas extrañas en datos, determina estadísticos descriptivos y casos atípicos.
El cuadro de diálogo nos permite ordenar las variables por: Dependientes, Factores, Etiquetar los casos mediante(casos individuales), al ingresar las variables segun la necesidad se obtienen estadísticos, gráficos, percentiles, intervalo de confianza, estimadores robustos, media, mediana, varianza, curtosis, rango, diagramas de caja, etc. ........................
CAP12: ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS
Las variables categóricas se pueden medir en forma nominal( u ordinal en pocos casos), para detectar la asociacion entre las mismas usamos tablas de contingencia, para obtener, frecuencias y sus relaciones.
El SPSS obtiene diferentes tipos de tablas, pero la mas usada es la bidimensional, con la posibilidad de añadir terceras variables de segmentación, el cuadro de diálogo nos permite cruzar variables categóricas con una variable de segmentación, y obtener tablas de contingencia segmentadas, y genera tablas separadas para cada variable, así medir la asociación en estadísticos y sus relaciones.
CAPITULO 11: ANALISIS EXPLORATORIO. Una exploración de los datos permite identificar posibles errores, valores alejados, pautas extrañas. Estudia también los supuestos en que se basan muchas técnicas como son normalidad y homogeneidad de varianzas. Una de las herramientas importantes es la utilización de gráficos para señalizar el comportamiento de un estudio. La opción gráficos nos ofrece la posibilidad de obtener varios tipos de gráficos y algunos estadísticos relacionados con los supuestos de normalidad y homogeneidad de varianzas Los diagramas de caja muestra la información de los percentiles de 25 y 75, serie de valores que al complementarse con la mediana y la propia caja proporcionan información sobre el grado de dispersión y el grado de asimetría. Otra de las opciones es el diagrama de tallo y hoja siempre se encuentra activa por defecto y permite obtener gráficos similares a los histogramas, las hojas siempre completan la información del tallo El histograma se construye agrupando los datos en intervalos de la misma amplitud elevando barras de alturas proporcionales al número de casos de cada intervalo.
CAPITULO 12: ANALISIS EXPLORATORIO. Las variables categóricas son sexo,raza,clase social, lugar de procedencia entre otros en las cuales se observa que es una medida únicamente de tipo nominal u ordinal. Las tablas de contingencia son básicamente tablas de frecuencia entre algunos criterios por lo tanto las tablas pueden ser bidimensionales, tridimensionales, etc. Pero los estadísticos que utiliza SPSS son funcionales para bidimensionales. Adicionalmente podemos utilizar las tablas de contingencia segmentadas que permiten cruzar variables categóricas teniendo en cuenta los niveles o categorías de una o mas variables adicionales. Los Estadisticos nos ayudan a plantear una relación o una asociación, en esta opción tenemos una amplia variedad de procedimientos estadísticos. El CHI cuadrado proporciona un estadístico que permite contrastar la hipótesis de que dos criterios de clasificación utilizados son independientes comparando las frecuencias observadas con las frecuencias esperadas
RESUMEN CAP 11. ANALISIS EXPLORATORIO. OPCION EXPLORAR.
En la opción Explorar del SPSS nosotros obtenemos un análisis más detallado que en las opciones de Frecuencias y Descriptivos. Con esta opción podemos identificar errores en los datos, datos inusuales, extremos o atípicos. Además de los estadísticos descriptivos ya conocidos, podemos calcular nuevos estadísticos entre los cuales tenemos: estimadores robustos centrales, cálculo de valores atípicos y percentiles por diferentes métodos. También nos permite contrastar supuestos como normalidad y homogeneidad de varianzas.
Algo muy útil para el análisis de datos es la opción de obtener diferentes tipos de gráficos, como los diagramas de caja, y diagramas descriptivos entre los que están los gráficos de tallo y hoja, histogramas, gráficos de normalidad y dispersión.
RESUMEN CAP 12. ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS. TABLAS DE CONTINGENCIA .
Las variables categóricas son bastante frecuentes cuando se hacen análisis de datos y una opción para obtener información acerca de estas variables es organizarla en Tablas de Contingencia, que no son más que tablas de doble entrada, en donde se clasifica la información.
Con esta opción y mediante diferentes estadísticos vemos si dos variables categóricas están o no relacionadas entre si; para esto analizamos los valores de Chi cuadrado, un estadístico que compara los datos esperados de los observados también medidas asociadas a Chi cuadrado, corrección de continuidad, razón de verosimilitud, estadístico exacto de Fisher y también correlaciones como las de Pearson y Spearman. Igualmente podemos obtener gráficos de barras agrupadas para un mejor análisis o trabajar con tablas segmentadas si es necesario.
Este procedimiento permite estudiar minuciosamente los datosde manera previa a su análisis. Así se pueden identificar posibles errores, valores extremos, pautas extrañas a los datos, variabilidad no esperada, etc. Podemos obtener nuevos estadísticos descriptivos, identificar casos atípicos y estudiar con mayor precisión la forma y otras características de una distribución.
Este procedimiento muestra estadísticos descriptivos como media truncada, estimador M, otros 4 métodos de cálculo de percentiles, amplitud intercuartil, y tiene opción de graficar diagramas de cajas y diagramas descriptivos.
Por medio del procedimiento explorar podemos identificar errores, valores que se repiten o que no aparecen. Adicionalmente nos permite obtener nuevos estadísticos descriptivos para identificar casos atípicos y analizar separadamente varios grupos, obteniendo mayor información para realizar un análisis completo.
Podemos también analizar intervalos de confianza para la media, estimadores robustos centrales, percentiles, entre otros y obtener gráficos, diagramas de tallo y hoja, histogramas para mayor claridad de los mismos.
ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS:
Al realizar análisis de datos nos encontramos con variables categóricas, a través de las cuales podemos obtener una medida de tipo nominal. Mediante las tablas de contingencia podemos cruzar las variables categóricas tomando en cuente los niveles de categorías ode una o más variables adicionales y nos permite obtener tablas de contingencia segmentadas.
Así también nos permite analizar el Chi Cuadrado que nos permite contrastar la hipótesis de que los 2 criterios de clasificación utilizados (variables categóricas) son independientes.
ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS, EL PROCEDIMIENTO TABLAS DE CONTINGENCIA
El procedimiento de SPSS que permite detectar posibles pautas de asociación entre variables categóricas (variables sobre las que únicamente es posible obtener una medida de tipo nominal, pero con pocos valores), se llama tablas de contingencia.
Adicionalmente para determinar si 2 variables se encuentran relacionadas, se debe utilizar medidas de asociación, de preferencia acompañadas de su correspondiente prueba de significancia. SPSS permite obtener pruebas estadísticas como Chi cuadrado, razón de verosimilitud, coeficiente de contingencia, Phi y V de Cramer y Lambda.
Para iniciar un análisis de datos, es necesario considerar posibles errores, puede que estos se repitan, o da la opción de generar estadísticos descriptivos que consideran casos atípicos, el SPSS agilita el mecanismo dando la opción en MENU / EXPLORAR. En esta opción se puede realizar un calculo de estadísticos como son de valores atípicos y de percentiles por diferentes métodos y además permite combinar supuestos de varianza, tiene la opción de representar los datos en diferentes gráficos para facilitar el análisis
Las variables categóricas pueden ser analizadas de forma nominal, para esto el SPSS facilita la transformación de los casos, el tipo de tablas de contingencia se han creado para asociar asociar casos y entender la relación entre una u otra variable.
El tipo de tabla que genera el SPSS es uno bidimensional dando la opción para aumentar mas variables según sea el caso de análisis se puede cruzar la tabla de contingencia segmentadas con variables categóricas teniendo en cuenta los niveles o categorías de una o mas variables adicionales
ANALISIS EXPLORATORIO: En el SPSS el procedimiento EXPLORAR nos permite obtener nuevos estadísticos descriptivos para obtener datos de casos atípicos y así poder conocer mejor la realidad y su distribución. Dentro del cuadro explorar podemos analizar dependientes, mediante gráficos de tallos y hojas; y nos permite cruzar con factores que delimitan el grupo del caso, para hacer un estudio completo referido al grupo de cada factor. Si escogemos Estadísticos en el cuadro Explorar, podemos obtener información estadística como media aritmética, mediana, media truncada o recortada, intervalo de confianza, error típico de la media, valor máximo y mínimo entre otros. En Explorar gráficos podemos escoger diagramas de caja que incluye mediana, percentiles y valores atípicos; de tallo y hojas, nos proporciona información más precisa que los histogramas.
ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS
Las variables categóricas se definen como categorías de vida, de pertenencia o que pueden definir un comportamiento, como por ejemplo sexo, clase social, lugar de procedencia, entre otros; y de éstas solo es posible obtener una medida nominal. En SPSS las tablas de contingencia son las tablas de frecuencia generadas entre los datos de las variables categóricas que se organizan en tablas de doble entrada y así las frecuencias aparecen organizadas en casillas que expresan relaciones. Las tablas de contingencia permite cruzar variables categóricas y para determinar si dos variables se encuentran relacionadas debemos utilizar alguna medida de asociación mediante la opción estadísticos como Chi cuadrado, Phi y V de Cramer.
No permite realizar una exploración minuciosa de los datos ingresados que no permite identificar posibles errores o respuestas mal codificadas, pautas extrañas en los datos, valores muy alejados. Una vez identificados estos errores podemos obtener información con mayor precisión en una distribución.
Esta opción de igual manera nos ofrece por defecto estadísticos descriptivos, podemos introducir de igual manera varios factores para el estudio que nos darán un análisis completo de cada uno de los grupos definidos. Esta opción es muy importante para el manejo de gráficos ya que con la información que vamos obteniendo podemos obtener gráficos más precisos.
Cap 12
Análisis de variables categóricas:
El procedimiento tablas de contingencia.
Las tablas de contingencia nos ayudan a clasificar los datos para analizar los criterios ingresados es recomendable realizar el ingreso de dos criterios de clasificación, podemos incluir terceras variables para así definir subgrupos o capas que nos ayudan a la segmentación.
Con el procedimiento de tablas de contingencia podemos cruzar variables categóricas como por ejemplo sexo y categoría laboral o variables de segmentación como nivel de estudios. Encontramos también opciones que nos permiten ver la relación que tienen la variables para realizar la hipótesis si de X2 es mayor a 0.05 tienen relación si es menor es poca la relación que tienen de igual manera con la V de pearson.
Antes de realizar un análisis de datos, es escencial primero realizar una exploración de dichos datos, obteniendo así una ventaja. El SPSS nos permite realizar esta acción, con la cual podemos identificar: posibles errores, valores extremos, pautas extrañas en los datos, variabilidad no esperada, etc.
Explorar los resultados nos permite obtener nuevos estadísticos descriptivos, identificar casos atípicos, estudiar con mayor precisión características de una distribución tales como los intervalos de confianza, estimadores robustos centrales y también revisar diagramas de caja, de tallo y hojas e histogramas.
Capítulo 12: Análisis de Variables Categóricas
SPSS nos ofrece un procedimiento para describir variables categóricas y detectar posibles pautas de asociación entre ellas. Estas variables son aquellas en las que solo podemos obtener medidas de tipo nominal, u ordinal pero con pocos valores, como por ejemplo: raza, sexo, clase social, etc.
Para realizar un análisis de asociación usamos tablas de contingencia, tablas de contingencia segmentadas y también podemos contrastar la hipítesis de independencia de los criterios mediante chi cuadrado y para ver la fuerza de asociación utilizamos coeficiente de contingencia, Phi y V de Cramer.
El análisis exploratorio nos permite identificar posibles errores tales como valores extremos, pautas extrañas en los datos, variabilidad no esperada y la herramienta explorar nos permite identificar todos estos problemas, la herramienta nos da la posibilidad también de obtener nueva información estadística descriptiva así como también identificar casos atípicos y también nos deja estudiar con mejor precisión la forma y demás características de una distribución comparada entre 2 supuestos. La herramienta explorar nos da la oportunidad de tener como resultado información en 2 formas: 1) estadísticos descriptivos y 2) gráfica; para cada una de ellas podemos manipular la información tratando de obtener de forma clara el resultado que estamos buscando, es por eso que podemos manejar algunas variables estadísticas como percentiles, media, mediana, etc, y en la parte grafica lo propio presentando los datos en diagramas de caja o en diagramas descriptivos.
ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS (CAPITULO 12) El Procesamiento de Tablas Categóricas
Para el procesamiento de tablas de contingencia con variables categóricas se usas tablas de doble entrada donde cada entrada es un criterio de clasificación y los resultados se expresan con frecuencias que a su vez representan las relaciones entre las dos variables seleccionadas, pero las tablas de contingencia se pueden segmentar cruzando algunas otras variables, al usar variables de segmentación se genera como producto final una tabla de 3 dimensiones.
Estas tablas categóricas son el resultado de la aplicación de algunas formulas estadísticas que permite reducir el error de las muestras y ser más claros al momento de entregar la información, es así que podemos comparar 2 criterios con el fin de demostrar si son o no independientes, medir la asociación que existe entre ellas, cuantificar el grado de asociación y medir los grados de acuerdo existentes entre 2 sujetos y también establecer si existe o no una relación entre el factor y la respuesta obtenida.
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ResponderEliminarANALISIS EXPLORATORIO
ResponderEliminarCon el procedimiento explorar se pueden identificar posibles errores como datos mal introducidos o respuestas mal codificadas. Además de contener los procedimientos de frecuencias y descriptivos también permite obtener casos descriptivos y analizar una variable en relación a otra y asì encontrar las posibles relaciones que tienen entre sí.
Dentro de los DEPENDIENTES se encuentran los dependientes, factores, etiquetas de casos mediantes, mostrar, descriptivos, intervalo de confianza para la media, estimadores de robustos centrales, valores atípicos y percentiles. Dentro de Gràficos podemos encontrar opciones como flujos de caja, cuadros de tallo y hojas, y algunos estadísticos relacionados con la normalidad y la homogeneidad de la varianza.
Capitulo 11 Análisis Exploratorio: El procedimiento Explorar.
ResponderEliminarDebemos explorar minuciosamente los datos antes de realizar cualquier análisis para identificar, entre otras cosas, posibles errores. Para esto utilizaremos el procedimiento EXPLORAR. Podemos realizar análisis separados para diferentes grupos de casos con la opción factores y explorar más detalladamente los datos que estamos analizando.
Se puede incluso analizar estadísticos adicionales y explorar por defecto descriptivos como la moda, mediana y diferentes tipos de media. Es importante revisar si es que existen valores atípicos que no ayuden a un correcto análisis de los datos. Podemos obtener varios tipos de gráficos y diagramas de caja que nos proporcionan información bastante completa para analizar nuestros datos.
Capitulo 12: Análisis de variables categóricas: El procedimiento Tablas de Contingencia.
Dentro de los análisis de datos que realizaremos será muy común encontrarnos con variables categóricas, que son aquella sobre las que únicamente podremos obtener una medida de tipo nominal. Para poder identificar el tipo de asociación entre estas variables utilizaremos el procedimiento Tablas de Contingencia.
En una Tabla de Contingencia los datos se organizan en tablas de doble entrada en las que cada una representa un criterio de clasificación, así las frecuencias de ambas variables nos dan la información necesaria para inferir el nivel de relación de estas. Pero esto no es suficiente ya que para identificar la real relación entre variables debemos analizar los estadísticos: Chi Cuadrado, Phi y V de Cramer.
Análisis exploratorio
ResponderEliminarel procedimiento Explorar nos da la capacidad de determinar estadísticos descriptivos, identificar casos atípicos y nos da una mayor precisión de la forma y otras características de una distribución. Adicional a lo anterior nos permite contrastar la normalidad y homogeneidad de varianzas
Al atizar el análisis exploratorio podemos analizar estadísticos Descriptivos, Intervalo de confianza para la media, Estimadores robustos centrales, Valores atípicos y Percentiles. Con la opción de gráficos podemos obtener
diagramas de caja, diagramas de tallo y hojas, histogramas, gráficos de normalidad y de dispersión
Análisis de variables categóricas
Las tablas de contingencia son tablas de doble entrada en las que cada entrada representa un criterio de clasificación (una variable categórica). y las frecuencias aparecen organizadas en casillas que contienen información sobre la relación existente entre ambos criterios. Estas tablas de contingencia pueden mostrar gráficos de barras agrupadas o suprimir las tablas. Además podemos obtener tablas de contingencia segmentadas y realizar procesos estadísticos como chi cuadrado para medir dependencia, medir el nivel de correlaciones o obtener datos nominales.
ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS
ResponderEliminarUna tabla de contingencia es la que esta compuesta por una variable categorica y una tabla de frecuencias; estas sirven para demostrar la relación existente entre ambos criterios.
Dentro de este analisis encontramos el CHI CUADRADO que permite contrastar la hipotesis de que los dos criterios utilizados en la clasificación son contrapuestos. El Coeficiente de Contingencia; toma valores entre 0 (independencia) y 1 (asociaciòn perfecta). Phil y V de Cramer: identico al coeficiente de COORELACION DE PEARSON.
CAP 11: ANALISIS EXPLORATORIO
ResponderEliminarEl procedimiento explorar permite identificar errore, de datos, codificaciones, valores externos, pautas extrañas en datos, determina estadísticos descriptivos y casos atípicos.
El cuadro de diálogo nos permite ordenar las variables por: Dependientes, Factores, Etiquetar los casos mediante(casos individuales), al ingresar las variables segun la necesidad se obtienen estadísticos, gráficos, percentiles, intervalo de confianza, estimadores robustos, media, mediana, varianza, curtosis, rango, diagramas de caja, etc.
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CAP12: ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS
Las variables categóricas se pueden medir en forma nominal( u ordinal en pocos casos), para detectar la asociacion entre las mismas usamos tablas de contingencia, para obtener, frecuencias y sus relaciones.
El SPSS obtiene diferentes tipos de tablas, pero la mas usada es la bidimensional, con la posibilidad de añadir terceras variables de segmentación, el cuadro de diálogo nos permite cruzar variables categóricas con una variable de segmentación, y obtener tablas de contingencia segmentadas, y genera tablas separadas para cada variable, así medir la asociación en estadísticos y sus relaciones.
CAPITULO 11: ANALISIS EXPLORATORIO.
ResponderEliminarUna exploración de los datos permite identificar posibles errores, valores alejados, pautas extrañas. Estudia también los supuestos en que se basan muchas técnicas como son normalidad y homogeneidad de varianzas. Una de las herramientas importantes es la utilización de gráficos para señalizar el comportamiento de un estudio. La opción gráficos nos ofrece la posibilidad de obtener varios tipos de gráficos y algunos estadísticos relacionados con los supuestos de normalidad y homogeneidad de varianzas
Los diagramas de caja muestra la información de los percentiles de 25 y 75, serie de valores que al complementarse con la mediana y la propia caja proporcionan información sobre el grado de dispersión y el grado de asimetría. Otra de las opciones es el diagrama de tallo y hoja siempre se encuentra activa por defecto y permite obtener gráficos similares a los histogramas, las hojas siempre completan la información del tallo El histograma se construye agrupando los datos en intervalos de la misma amplitud elevando barras de alturas proporcionales al número de casos de cada intervalo.
CAPITULO 12: ANALISIS EXPLORATORIO.
Las variables categóricas son sexo,raza,clase social, lugar de procedencia entre otros en las cuales se observa que es una medida únicamente de tipo nominal u ordinal. Las tablas de contingencia son básicamente tablas de frecuencia entre algunos criterios por lo tanto las tablas pueden ser bidimensionales, tridimensionales, etc. Pero los estadísticos que utiliza SPSS son funcionales para bidimensionales.
Adicionalmente podemos utilizar las tablas de contingencia segmentadas que permiten cruzar variables categóricas teniendo en cuenta los niveles o categorías de una o mas variables adicionales. Los Estadisticos nos ayudan a plantear una relación o una asociación, en esta opción tenemos una amplia variedad de procedimientos estadísticos. El CHI cuadrado proporciona un estadístico que permite contrastar la hipótesis de que dos criterios de clasificación utilizados son independientes comparando las frecuencias observadas con las frecuencias esperadas
RESUMEN CAP 11. ANALISIS EXPLORATORIO. OPCION EXPLORAR.
ResponderEliminarEn la opción Explorar del SPSS nosotros obtenemos un análisis más detallado que en las opciones de Frecuencias y Descriptivos. Con esta opción podemos identificar errores en los datos, datos inusuales, extremos o atípicos. Además de los estadísticos descriptivos ya conocidos, podemos calcular nuevos estadísticos entre los cuales tenemos: estimadores robustos centrales, cálculo de valores atípicos y percentiles por diferentes métodos. También nos permite contrastar supuestos como normalidad y homogeneidad de varianzas.
Algo muy útil para el análisis de datos es la opción de obtener diferentes tipos de gráficos, como los diagramas de caja, y diagramas descriptivos entre los que están los gráficos de tallo y hoja, histogramas, gráficos de normalidad y dispersión.
RESUMEN CAP 12. ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS. TABLAS DE CONTINGENCIA .
Las variables categóricas son bastante frecuentes cuando se hacen análisis de datos y una opción para obtener información acerca de estas variables es organizarla en Tablas de Contingencia, que no son más que tablas de doble entrada, en donde se clasifica la información.
Con esta opción y mediante diferentes estadísticos vemos si dos variables categóricas están o no relacionadas entre si; para esto analizamos los valores de Chi cuadrado, un estadístico que compara los datos esperados de los observados también medidas asociadas a Chi cuadrado, corrección de continuidad, razón de verosimilitud, estadístico exacto de Fisher y también correlaciones como las de Pearson y Spearman. Igualmente podemos obtener gráficos de barras agrupadas para un mejor análisis o trabajar con tablas segmentadas si es necesario.
BE
ANALISIS EXPLORATORIO EL PROCEDIMIENTO EXPLORAR
ResponderEliminarEste procedimiento permite estudiar minuciosamente los datosde manera previa a su análisis. Así se pueden identificar posibles errores, valores extremos, pautas extrañas a los datos, variabilidad no esperada, etc. Podemos obtener nuevos estadísticos descriptivos, identificar casos atípicos y estudiar con mayor precisión la forma y otras características de una distribución.
Este procedimiento muestra estadísticos descriptivos como media truncada, estimador M, otros 4 métodos de cálculo de percentiles, amplitud intercuartil, y tiene opción de graficar diagramas de cajas y diagramas descriptivos.
ANALISIS EXPLORATORIO:
ResponderEliminarPor medio del procedimiento explorar podemos identificar errores, valores que se repiten o que no aparecen. Adicionalmente nos permite obtener nuevos estadísticos descriptivos para identificar casos atípicos y analizar separadamente varios grupos, obteniendo mayor información para realizar un análisis completo.
Podemos también analizar intervalos de confianza para la media, estimadores robustos centrales, percentiles, entre otros y obtener gráficos, diagramas de tallo y hoja, histogramas para mayor claridad de los mismos.
ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS:
Al realizar análisis de datos nos encontramos con variables categóricas, a través de las cuales podemos obtener una medida de tipo nominal. Mediante las tablas de contingencia podemos cruzar las variables categóricas tomando en cuente los niveles de categorías ode una o más variables adicionales y nos permite obtener tablas de contingencia segmentadas.
Así también nos permite analizar el Chi Cuadrado que nos permite contrastar la hipótesis de que los 2 criterios de clasificación utilizados (variables categóricas) son independientes.
ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS, EL PROCEDIMIENTO TABLAS DE CONTINGENCIA
ResponderEliminarEl procedimiento de SPSS que permite detectar posibles pautas de asociación entre variables categóricas (variables sobre las que únicamente es posible obtener una medida de tipo nominal, pero con pocos valores), se llama tablas de contingencia.
Adicionalmente para determinar si 2 variables se encuentran relacionadas, se debe utilizar medidas de asociación, de preferencia acompañadas de su correspondiente prueba de significancia. SPSS permite obtener pruebas estadísticas como Chi cuadrado, razón de verosimilitud, coeficiente de contingencia, Phi y V de Cramer y Lambda.
Para iniciar un análisis de datos, es necesario considerar posibles errores, puede que estos se repitan, o da la opción de generar estadísticos descriptivos que consideran casos atípicos, el SPSS agilita el mecanismo dando la opción en MENU / EXPLORAR.
ResponderEliminarEn esta opción se puede realizar un calculo de estadísticos como son de valores atípicos y de percentiles por diferentes métodos y además permite combinar supuestos de varianza, tiene la opción de representar los datos en diferentes gráficos para facilitar el análisis
VARIABLES CATEGÓTICAS
ResponderEliminarLas variables categóricas pueden ser analizadas de forma nominal, para esto el SPSS facilita la transformación de los casos, el tipo de tablas de contingencia se han creado para asociar asociar casos y entender la relación entre una u otra variable.
El tipo de tabla que genera el SPSS es uno bidimensional dando la opción para aumentar mas variables según sea el caso de análisis se puede cruzar la tabla de contingencia segmentadas con variables categóricas teniendo en cuenta los niveles o categorías de una o mas variables adicionales
ANALISIS EXPLORATORIO:
ResponderEliminarEn el SPSS el procedimiento EXPLORAR nos permite obtener nuevos estadísticos descriptivos para obtener datos de casos atípicos y así poder conocer mejor la realidad y su distribución. Dentro del cuadro explorar podemos analizar dependientes, mediante gráficos de tallos y hojas; y nos permite cruzar con factores que delimitan el grupo del caso, para hacer un estudio completo referido al grupo de cada factor.
Si escogemos Estadísticos en el cuadro Explorar, podemos obtener información estadística como media aritmética, mediana, media truncada o recortada, intervalo de confianza, error típico de la media, valor máximo y mínimo entre otros. En Explorar gráficos podemos escoger diagramas de caja que incluye mediana, percentiles y valores atípicos; de tallo y hojas, nos proporciona información más precisa que los histogramas.
ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS
Las variables categóricas se definen como categorías de vida, de pertenencia o que pueden definir un comportamiento, como por ejemplo sexo, clase social, lugar de procedencia, entre otros; y de éstas solo es posible obtener una medida nominal. En SPSS las tablas de contingencia son las tablas de frecuencia generadas entre los datos de las variables categóricas que se organizan en tablas de doble entrada y así las frecuencias aparecen organizadas en casillas que expresan relaciones.
Las tablas de contingencia permite cruzar variables categóricas y para determinar si dos variables se encuentran relacionadas debemos utilizar alguna medida de asociación mediante la opción estadísticos como Chi cuadrado, Phi y V de Cramer.
CAP 11
ResponderEliminarEl procedimiento explorar:
No permite realizar una exploración minuciosa de los datos ingresados que no permite identificar posibles errores o respuestas mal codificadas, pautas extrañas en los datos, valores muy alejados. Una vez identificados estos errores podemos obtener información con mayor precisión en una distribución.
Esta opción de igual manera nos ofrece por defecto estadísticos descriptivos, podemos introducir de igual manera varios factores para el estudio que nos darán un análisis completo de cada uno de los grupos definidos. Esta opción es muy importante para el manejo de gráficos ya que con la información que vamos obteniendo podemos obtener gráficos más precisos.
Cap 12
Análisis de variables categóricas:
El procedimiento tablas de contingencia.
Las tablas de contingencia nos ayudan a clasificar los datos para analizar los criterios ingresados es recomendable realizar el ingreso de dos criterios de clasificación, podemos incluir terceras variables para así definir subgrupos o capas que nos ayudan a la segmentación.
Con el procedimiento de tablas de contingencia podemos cruzar variables categóricas como por ejemplo sexo y categoría laboral o variables de segmentación como nivel de estudios.
Encontramos también opciones que nos permiten ver la relación que tienen la variables para realizar la hipótesis si de X2 es mayor a 0.05 tienen relación si es menor es poca la relación que tienen de igual manera con la V de pearson.
Capítulo 11: Análisis Exploratorio
ResponderEliminarAntes de realizar un análisis de datos, es escencial primero realizar una exploración de dichos datos, obteniendo así una ventaja. El SPSS nos permite realizar esta acción, con la cual podemos identificar: posibles errores, valores extremos, pautas extrañas en los datos, variabilidad no esperada, etc.
Explorar los resultados nos permite obtener nuevos estadísticos descriptivos, identificar casos atípicos, estudiar con mayor precisión características de una distribución tales como los intervalos de confianza, estimadores robustos centrales y también revisar diagramas de caja, de tallo y hojas e histogramas.
Capítulo 12: Análisis de Variables Categóricas
SPSS nos ofrece un procedimiento para describir variables categóricas y detectar posibles pautas de asociación entre ellas. Estas variables son aquellas en las que solo podemos obtener medidas de tipo nominal, u ordinal pero con pocos valores, como por ejemplo: raza, sexo, clase social, etc.
Para realizar un análisis de asociación usamos tablas de contingencia, tablas de contingencia segmentadas y también podemos contrastar la hipítesis de independencia de los criterios mediante chi cuadrado y para ver la fuerza de asociación utilizamos coeficiente de contingencia, Phi y V de Cramer.
ANALISIS EXPLORATORIO (CAPITULO 11)
ResponderEliminarEl análisis exploratorio nos permite identificar posibles errores tales como valores extremos, pautas extrañas en los datos, variabilidad no esperada y la herramienta explorar nos permite identificar todos estos problemas, la herramienta nos da la posibilidad también de obtener nueva información estadística descriptiva así como también identificar casos atípicos y también nos deja estudiar con mejor precisión la forma y demás características de una distribución comparada entre 2 supuestos.
La herramienta explorar nos da la oportunidad de tener como resultado información en 2 formas: 1) estadísticos descriptivos y 2) gráfica; para cada una de ellas podemos manipular la información tratando de obtener de forma clara el resultado que estamos buscando, es por eso que podemos manejar algunas variables estadísticas como percentiles, media, mediana, etc, y en la parte grafica lo propio presentando los datos en diagramas de caja o en diagramas descriptivos.
ANALISIS DE VARIABLES CATEGORICAS (CAPITULO 12)
El Procesamiento de Tablas Categóricas
Para el procesamiento de tablas de contingencia con variables categóricas se usas tablas de doble entrada donde cada entrada es un criterio de clasificación y los resultados se expresan con frecuencias que a su vez representan las relaciones entre las dos variables seleccionadas, pero las tablas de contingencia se pueden segmentar cruzando algunas otras variables, al usar variables de segmentación se genera como producto final una tabla de 3 dimensiones.
Estas tablas categóricas son el resultado de la aplicación de algunas formulas estadísticas que permite reducir el error de las muestras y ser más claros al momento de entregar la información, es así que podemos comparar 2 criterios con el fin de demostrar si son o no independientes, medir la asociación que existe entre ellas, cuantificar el grado de asociación y medir los grados de acuerdo existentes entre 2 sujetos y también establecer si existe o no una relación entre el factor y la respuesta obtenida.