Estadística Descriptiva, Correlación y Regresión con SPSS

Introducción a los Procedimientos Estadísticos en SPSS

En SPSS podemos utilizar diferentes procedimientos para obtener estadísticos y gráficos. La mayoría se encuentran en los menús Estadísticos Descriptivos y Gráficos.

Estadísticos Descriptivos con SPSS

Utilizaremos el procedimiento Frecuencias del menú Estadísticos Descriptivos para obtener una descripción de las variables cualitativas de la matriz de datos.

Vamos ahora a describir el procedimiento de SPSS para obtener estadísticos descriptivos de variables cuantitativas. Seleccionamos nuevamente Estadísticos Descriptivos del menú Analizar.

Naturaleza de los Datos

Distribución Normal o Paramétrica

Distribución normal o paramétrica

Distribución No Paramétrica

Distribución no paramétrica

Pruebas de Kolmogorov-Smirnov (K-S)

Pruebas de K-S

Asociación entre Variables

Correlación Lineal

• Encontramos un conjunto de observaciones que manifiestan una configuración concreta, y nos preguntamos en qué medida esa configuración se parece a alguno de los modelos teóricos (matemáticos).
• Uno de esos modelos consiste en la relación lineal.

Consideremos la relación entre las variables inteligencia (medida con un test apropiado) y rendimiento (calificaciones).

• Decimos que dos variables X e Y mantienen una relación lineal directa cuando los valores altos en Y tienden a emparejarse con valores altos en X, los valores intermedios en Y tienden a emparejarse con valores intermedios en X y los valores bajos en Y tienden a emparejarse con valores bajos en X.

Propiedades del Coeficiente de Correlación de Pearson/Spearman

• El coeficiente de correlación de Pearson se sitúa entre −1 y +1.
• El coeficiente de correlación no expresa relaciones de causalidad.

Valoración e Interpretación de una Correlación

• Dos aspectos a tener en cuenta: cuantía y sentido de la relación.
• Una correlación en torno a 0 indica baja o nula relación entre variables.
• Una correlación positiva indica una relación lineal directa.
• Una correlación negativa indica una relación lineal inversa.

Regresión

El establecimiento de una correlación entre dos variables es importante, pero esto se considera un primer paso para predecir una variable a partir de la otra. (U otras, en el caso de la regresión múltiple.)

Claro está, si sabemos que la variable X está muy relacionada con Y, ello quiere decir que podemos predecir Y a partir de X. Estamos ya en el terreno de la predicción. (Evidentemente si X no está relacionada con Y, X no sirve como predictor de Y.)