Estadística Aplicada. Análisis de Datos con SPSS

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Estadística Aplicada. Análisis de Datos con

SPSSEstadística Descriptiva. Distribuciones de Frecuencias. Representaciones Gráficas.

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Variables

Método para aprender la estadística de forma fácil.

Distribuciones de Frecuencias

• Cuantitativas. (Cualis.)• Nominales. (Cualis.)• Ordinales


T de Student muestras

independientes

ANOVA 1 FACTOR

U de Man-Whitney

Kruskal-Walis

T de Student. Muestras

relacionadas

Wilconson

ANOVA de Medidas Repetidas

Friedman

R de PearsonR de

Spearman

Regresión Lineal simple.Chi- Cuadrado

Mcnemar

¿Contrastar nuestras hipótesis?. Pruebas estadísticas.

Tipos de variables:• Cuantitativas.• Cualitativas

• Nominal.• 2 grupos.• 3 ó mas grupos.

• Ordinal.

Muestras independientes. Muestras relacionadas.

Cumplimiento de los supuestos:• Normalidad.

Tablas de contingenia

ANOVA 2 FACTORES

ETC,,,,,

1

2

3

¿Tienen el mismo salario los hombres que las mujeres en España?


• Estadística Descriptiva.

• Datos sin agrupar.

• Distribuciones de Frecuencias.

• Representaciones gráficas.

Estadística descriptiva. Distribuciones de Frecuencias.

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Obtener la información.

• Cuestionarios.• Información secundaria. INE, CIS, etc.

Presentar la información.

• Tablas o Distribuciones de Frecuencias.• Gráficos.

Resumir la información.

Estadísticos. Ejemplo la media.ҧ𝑥 =

σ𝑥𝑖𝑛

Estadística descriptiva.


• Variable de estudio:

• X= Número de miembros en la familia.

• Unidad Observacional: Familia.

• Tamaño de la muestra: n= 221

Datos sin organizar.


Datos sin organizar.

Variable de estudio:X= Número de miembros en la familia.Unidad Observacional: FamiliaTamaño de la muestra: n= 221

x: número de miembros familia.

Frec. Absoluta Frec. Relativa Frec. Abs.

Acum.

Frec.Relat.

Acum.

x ni fi % Ni Fi %

1 63 0,29 28,51 63,00 0,29 28,51

2 64 0,29 28,96 127,00 0,57 57,47

3 56 0,25 25,34 183,00 0,83 82,81

4 38 0,17 17,19 221,00 1,00 100,00

221 1 100

Frecuencia absoluta (ni): Número de veces que se repite cada valor. Frecuencia relativa (fi): Proporción de veces que se

repite cada valor. fi=𝑛𝑖

𝑛

Frecuencia absoluta acumulada (Ni): Presenta el numero de casos igual o menor a un valor xi.

Ni= n1 + n2 + ....... + niFrecuencia relativa acumulada (Fi): Proporción de casos que presentan un valor menor o igual que xi

Fi=𝑵𝒊

𝑛

Distribución de Frecuencias.


Variable de estudio:X= Número de miembros en la familia.Unidad Observacional: Familia. Tamaño de la muestra: n= 221

x: número de miembros familia.

Frec. Absoluta Frec. Relativa Frec. Abs.

Acum.

Frec.Relat.

Acum.

x ni fi % Ni Fi %

1 63 0,29 28,51 63 0,29 28,51

2 64 0,29 28,96 127 0,57 57,47

3 56 0,25 25,34 183 0,83 82,81

4 38 0,17 17,19 221,00 1,00 100,00

221 1 100

64 familias esta compuesta por 2 miembros.

El 0,17, o el 17 % de las familias tiene 4miembros.

127 familias tiene 2 ó menos miembros.

El 0,83 ó el 83% de las familias tienen 3 ó menos miembros.

Frecuencia absoluta (ni): Número de veces que se repite cada valor. Frecuencia relativa (fi): Proporción de veces que se

repite cada valor. fi=𝑛𝑖

𝑛

Frecuencia absoluta acumulada (Ni): Presenta el numero de casos igual o menor a un valor xi.

Ni= n1 + n2 + ....... + niFrecuencia relativa acumulada (Fi): Proporción de casos que presentan un valor menor o igual que xi

Fi=𝑵𝒊

𝑛




Analizar –> Estadísticos descriptivos –> Frecuencias

.



Analizar –> Estadísticos descriptivos –> Frecuencias

Datos sin agrupar Datos agrupados



Analizar Estadísticos descriptivos Frecuencias Gráficos Gráfico de barras

.



Analizar Estadísticos descriptivos Frecuencias Gráficos Gráfico de barras


Diagrama de sectores. Diagrama de barras.

Representaciones Graficas. V. Cualitativas. Nominal y ordinal.


Diagrama de sectores.

Histograma.

Diagrama de Cajas y Bigotes.

Diagrama de Tallos y Hojas.

Diagrama de barras.

Gráficos V. Cuantitativas.


T de Student muestras

independientes

ANOVA 1 FACTOR

U de Man-Whitney

Kruskal-Walis

T de Student. Muestras

relacionadas

Wilconson

ANOVA de Medidas Repetidas

Friedman

R de PearsonR de

Spearman

Regresión Lineal simple.Chi- Cuadrado

Mcnemar

¿Contrastar nuestras hipótesis?. Pruebas estadísticas.

Tipos de variables:• Cuantitativas.• Cualitativas

• Nominal.• 2 grupos.• 3 ó mas grupos.

• Ordinal.

Muestras independientes. Muestras relacionadas.

Cumplimiento de los supuestos:• Normalidad.

Tablas de contingenia

ANOVA 2 FACTORES

ETC,,,,,

1

2

3

¿Tienen el mismo salario los hombres que las mujeres en España?


Distribución Normal.

Distribución Normal

0 5 10


Asimetría.

Distribución No Normal

0 5 10

Asimetría Positiva Asimetría Negativa

0 5 10 0 5 10


Curtosis o Apuntamiento

Mesocústica. Normal

0 5 10

Platicúrtica. Más plana que la normal. Leptocústica. Más apuntada que la normal.

0 5 10 0 5 10


id Edad Género IngresosNivel de estudios

Experiencia Laboral (años)

Composición familiar

1 35 H 2.500 Diplomado 16 22 65 M 1.300 FP 46 43 23 M 2.000 Graduado 4 14 54 H 2.600 Diplomado 35 25 25 H 1.200 FP 6 16 36 H 2.300 Graduado 17 3-- -- -- -- -- -- ---- -- -- -- -- -- --

Distribuciones de Frecuencias.

Gráficos.

En Resumen hemos visto

120

Distribución Normal.


¿Qué veremos?

Medidas de Tendencia central:

Media, Mediana y Moda.

Medidas de Posición.

Cuartiles, Deciles y Percentiles.

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