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1. Funcionalidad de sistemas informáticos.

•Nociones básicas de informática y de programación.•Construcción de variables.

Nociones básicas de informática y de programación.

• Los procesos informáticos son secuenciales.• Se constituyen a partir de procesos lógicos.• Cuentan con su propio lenguaje (algoritmos)• Cada proceso realizado es en realidad una

serie de instrucciones precisas que la maquina aplica.

Los procesos informáticos son secuenciales.

• Construcción y asignación de variables.• Construcción de contenidos a las variables.• Operaciones entre variables.• Impresión de resultados.

Cada proceso puede tener mayor o menor complejidad.

Se constituyen a partir de procesos lógicos.

INICIO Entrada de datos

Procesamiento de datos

Impresión de resultadosFIN

Cuentan con su propio lenguaje (algoritmos)

Ejecutar Macro.

Cada proceso realizado es en realidad una serie de instrucciones precisas que la

maquina aplica.• Abrir los dos ojos al mismo tiempo.• Levantar el tren superior del cuerpo.• Abrir las tapas de la cama con la mano izquierda• Bajar el pie derecho de la cama y luego el pie izquierdo• Póngase de pie• Adelante un pie al otro, y repítalo alternando estos mismos, bien!! ya esta caminando• Busque el baño.• Coja el cepillo de dientes con la mano derecha.• Con la otra mano le coloca un poco de pasta de dientes.• Se lo introduce en la boca y cepilla diente por diente por dentro y por fuera, sin dejar de lado

la lengua.• Se enjuaga la boca llevando el vaso con agua hacia su boca.• Lave el cepillo.

Cada proceso realizado es en realidad una serie de instrucciones precisas que la

maquina aplica.

Word secuencia de levantarse y animación cortesía de Pablo Pinto Valenzuela, alumno tercer año de Sociología, UFRO, 2009.

Construcción de variables.

• Definición de variable.• Variables, valores, escalas.• Definición y medida de variables.• Tipos de variables.• Tipos de variables vs. análisis.• Sobre lo discreto y lo continuo.

¿Qué es una variable?

Que varía o puede variar.

Inestable, inconstante y mudable.

Adjetivo

Matemáticas

Magnitud que puede tener un valor cualquiera de los comprendidos en un conjunto.

Magnitud cuyos valores están determinados por las leyes de probabilidad, como los puntos resultantes de la tirada de un dado.

Definición de variable

R.A.E.

Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población

Variables, valores, escalas.• Variable: Una característica de cada sujeto

(cada caso) de una base de datos.Por la tanto en cada caso varia.

• Cada sujeto tiene un valor determinado para cada variable.

Variable Valor

Plata que gasta a la semana $ 15.000

Variables, valores, escalas.• El conjunto de valores de una variable es la

escala.• La escala puede ser construida por el

investigador (debería ser así)

Variable Valor

Sexo Hombre

Escala

Variables, valores, escalas.Variable Valor

Edad Finito (0 – 120) 0 a 14 años

15 a 26 años

27 a 38 años

Escala

38 a 56 años

Más de 56 años

Variable Valor

Sueldo Tiende a Infinito De 0 al mínimo

Escala

Definición y medida de variables.• Una buena definición de variables, asegura

prácticamente un buen trabajo analítico.• Si mis variables, sus valores o sus escalas están

mal diseñados, todo proceso siguiente será erróneo.

• Bourdieu “vigilancia metodológica” - ignorancia…

• De aquí la rigurosidad del investigador(a).

Definición y medida de variables.• Algunas son muy sencillas y no requieren de

definición. (Sexo)• Otras son más complejas, cómo el estado civil.• Unas son demasiado complejas como la

noción de arte, cultura, etc.Variable Definición Teórica Definición práctica

Arte. Actividad humana por medio de la cual se difunde la cultura propia de una comunidad.

Uso de expresiones artísticas; música, pintura, literatura, etc.

Tipos de variables.• De acuerdo a los posibles valores tendremos

diversos tipos de variables.• Es importante lograr definir claramente a que

tipología de variables pertenecen las que usamos, pues eso determina las posibilidades analíticas.

• Los métodos estadísticos dependen del tipo de variable.

Tipos de variables.Variables Cuantitativas Variables Cualitativas

Se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:

Nominal: presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden.

ordinal o cuasi cuantitativa: presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden

Estado Civil:Casado.Soltero.Viudo.

Unión libre.

Llegada al trabajo:Primero.Segundo.Tercero.Cuarto.

Se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:

Discreta : toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos.

Continua: puede tomar valores comprendidos entre dos números.

Altura de sus hermanos.

1,86 mt.1,73 mt.1,65 mt.

Cantidad de hermanos.

Uno.Dos.Tres.

Tipos de variables.Cuantitativas

Cualitativas

Variable Valor Escala

Nominal: Perteneciente o relativo al nombre.Ningún valor es mayor o menor que el otro, es de pertenencia.

Posibles opciones establecidas mediante la escala, difieren por una cualidad.

Ya sea nominal u ordinal, se supone a sido construida por interés del investigador y de allí el origen o sentido de la escala y por tanto del valor.

Ya sea discreta o continua, se supone a sido construida por interés del investigador y de allí el origen o sentido de la escala y por tanto del valor.

Valor numérico mayor o menor que otro valor posible. Se diferencian los valores por su cantidad.

Compuesta por intervalos de valores, compuestos por el interés de la variable definida en la inv.

Tipos de variables vs. análisis.• De acuerdo a la definición y construcción de

las variables, será posible realizar un proceso analítico diferente.

• Además según el tipo de variable se podrá usar métodos estadísticos diferentes.

Variable Definición Teórica Definición práctica Tipo de análisis

Arte. Actividad humana por medio de la cual se difunde la cultura propia de una comunidad.

Uso de expresiones artísticas; música, pintura, literatura, etc.

Distribución de frecuencias para determinar el arte de mayor relevancia cultural.

Tipos de variables vs. análisis.Variables cualitativas.

No es posible usar métodos diseñados para variables cuantitativas (media del estado civil)

Se puede establecer frecuencias de repetición de una cualidad.

Variables cuantitativas.

Se pueden usar métodos estadísticas de dispersión, de tendencia general, etc.

Además pueden configurarse para que cumplan con roles de variables nominales u ordinales.

Cruce de variables.

Uso de métodos de comprobación o rechazo de hipótesis, dependerá del diseño del investigador

Sobre lo discreto y lo continuo.• Se habla de una cualidad discreta de una

variable cuando los valores de la escala que ésta puede tomar son limitados y reconocibles “fácilmente”.

• Por el contrario son continuas, cuando los valores de la escala tienden a ser un valor infinito.

Número de valores Tipo de variable

Cuantitativa Cualitativa

Discreta XXX XXX

Continua ----- XXX

2. Sistematización de información.

•Generación de manuales de codificación.•Manejo de variables y su sistematización.

Generación de manuales de codificación.

• ¿Qué es codificación?• ¿Para qué codificar?• Funcionalidad de la codificación en la

estadística por EpiData o SPSS.• Construcción de los manuales de codificación.

¿Qué es codificación?• Como su nombre lo indica se trata de generar un

código por medio del cual se asigne un nombre a diversos elementos y lograr su mejor organización; clasificando componentes de un mismo fenómeno mediante variables y sub variables.

• Por lo general la codificación se materializa en sistemas de clasificación, que ordenan y disponen la información de la mejor forma posible.

¿Para qué codificar?• Código semiótico (semiótica del miedo social).

• Código de clasificación Dewey.

¿Para qué codificar?• Organización de la información disponible, y

así lograr el mejor uso posible en el desarrollo de procesos metodológicos y analíticos.

• Asegurar el acceso a información de forma rápida y efectiva.

• Consolidar una forma de intercambio de información con otros lenguajes (sociológico – computacional)

Funcionalidad de la codificación en la estadística por EpiData o SPSS.

• La principal razón para consolidar la codificación de nuestros datos, es para que la computadora pueda procesarlos, pues debemos entregar información que le sea comprensible.

• En procesos donde muchas personas inciden, el código construido permite que todos los vinculados puedan manejar el mismo código en sus procesos.

Funcionalidad de la codificación en la estadística por EpiData o SPSS.

• El asegurar que todos manejan el mismo lenguaje o códigos, permitirá posteriormente organizar bases de datos donde varias personas trabajaron (P.ej. Censos)

• Sin la codificación el programa (EpiData o SPSS) no entenderá la información disponible para su trabajo, por lo tanto no producirá buena información.

• Parte de la codificación se encuentra en los valores y escalas posibles de una variable.

Construcción de los manuales de codificación.

1. Día Código

1. Lunes 1

1. Martes 2

1. Miércoles 3

1. Jueves 4

1. Viernes 5

1. Sábado 6

1. Domingo 7

6. Macrogénero Género (código)

1 Información 11 Noticiero

12 Entrevista y debate

2 Ficción 21 Película

22 mini – serie

231 serie de comedia

232 Serie de aventura

6 Deportes 61 comentarios

62 transmisión en vivo

Variable

Escala

Código

Manejo de variables y su sistematización.

• Que tipo de manejo se puede dar a una variable.

• ¿Cómo se relaciona el manejo de una variable y su sistematización?

Que tipo de manejo se puede dar a una variable.

• Una variable, puede contar con cualquier tipo de manejo, todo depende de la definición generada por el investigador y sus características estadísticas .

• Así una variable puede ser sujeta de análisis descriptivo, inferencial o correlacional de acuerdo a sus principales rasgos.

¿Cómo se relaciona el manejo de una variable y su sistematización?

• El manejo de las variables y sus posibles análisis dependerán de la buena sistematización.

• A mayor orden y rigurosidad en la organización de los datos, mejor manejo se podrá tener de las variables en el proceso investigativo.

Temas de investigaciónTema Acceso a

Info.Gusto Posibilidad Total

Credibilidad que tienen los jóvenes frente a redes sociales en Internet (Fabiola Urra Novoa)

Confianza en las instituciones educativas, por parte de los jóvenes (Ivone Ojarzún Gutiérrez)

Oferta académica real de la región (Pablo Pinto Valenzuela)libertad de expresión de estudiantes en la UFRO (Cristian Jaramillo Azena)

Participación en partidos políticos de los estudiantes de la UFRO (Emilio Sepúlveda Valenzuela)

Participación al interior de la carrera de Sociología UFRO (Tomás Jorquera Peña)

3. EpiData

•Herramientas de mayor aplicación.•Construcción de formularios para la sistematización de datos.•Configuración de bases de datos y exportación.

•Herramientas de mayor aplicación.

Manejo de información, herramientas de trabajo y complemento del programa

Proceso lógico y secuencial para la configuración de plantillas y la construcción de bases de datos

Complementos más usados en el uso corriente de la planilla de EpiData

•Ejemplo de aplicación.

Seleccionar.

Escribir primera entrada del formulario

Seleccionar

•Ejemplo de aplicación.

• Ejemplo de aplicación.

Seleccionar

Formulario listo para comenzar a ingresar datos.

• Ejemplo para Jump (saltar preguntas en formulario)

Útil para casos en los que de acuerdo a la respuesta entregada por el encuestado, se debe saltar a otra opción. Permitiendo entonces a la hora de ingresar la información a la base de datos, la realización de los saltos preestablecidos en el diseño del instrumento, evitando por lo tanto que el usuario deba saltar los espacios destinados para una determinada dinámica. Esto no solo ayuda para mejorar los tiempos de digitación, además ayuda a reducir problemas de digitación disminuyendo los errores.

Seleccionar el archivo (.rec) correspondiente al formulario al que desea establecer el jump (salto).

Seleccionar la variable cuyo valor producirá el salto (Jump) y presione editar.

Agregar los siguientes comandos, especificando frente a cada valor donde debe ir el cursor a

continuación.

Si a la variable v3 le asignan el valor 1 entonces.

Dirija el cursor de ingreso a la variable v7

Termine el si.

Repetir la serie de comandos de acuerdo a las opciones que se tengan

en el instrumento diseñado

Aceptar y cerrar los cambios realizados.

• Exportación de datos

Señalar todo el bloque de comando y hacer clik

• Exportación de datos

4. SPSS

•Descripción del paquete estadístico SPSS.•Acciones básicas con la matriz de datos.•Definición de variables en SPSS.•Manipulación de archivos.•Creación y transformación de variables.•Control de calidad y descripción de datos.

Descripción del paquete estadístico SPSS.

• ¿Qué es un paquete estadístico?• Estructura básica del paquete• Normas generales de sintaxis• Instrucciones de control (settings)

• ¿Qué es un paquete estadístico?

• La unión de varios módulos o librerias de aplicaciones estadísticas, distribuidas en varios archivos de datos; por medio del cual se permite la manipulación y exportación de datos en diversos tipos de resultados (tablas, gráficos, informes) de gran utilidad para el proceso analítico.

• Estructura básica del paquete

Archivo de datos original *.dat, *.dbf,

*mdb, *xls, etc.

Archivo de instrucciones

Archivo de datos activo *.sav

Archivo de datos resultados

*.spo*rft

• Normas generales de sintaxis

• La sintaxis es el código propio del SPSS• Sirve cuando se requiere realizar las mismas

operaciones muchas veces en un proceso analítico.

• Se encuentra en ingles y el programa trae con él sus funciones, código y principales usos.

• Normas generales de sintaxis

• Instrucciones de control (settings)

• Pantalla general de SPSS

• Organización de la información.c

El programa cuenta con una opción para estructurar las variables (asignar sus cualidades), y otra opción para tener la base de datos que será utilizada para el

análisis.

• Organización de la información.

Cada renglón representa una de las variables que están contempladas en el o los instrumentos aplicados. Debe diferenciarse entonces la siguiente información:•Nombre. No puede exceder 8 caracteres.•Tipo. Rasgo de dato que se ingresará en esta variable (número, fecha, etc.).•Anchura. Cantidad de caracteres requeridos para la variable.•Decimales. Cantidad de decimales para la variable.•Etiqueta. Nombre de la variable con algunos rasgos (hasta 250 caracteres)•Valores. Se define la escala de la variable.•Perdidos. Se definen los valores que se consideran como sin valor para el análisis.•Columnas. Grosor de la columna en la vista de datos.•Alineación. Posición de la información en la matriz de datos.•Medida. Tipo de variable (Nominal, Ordinal, Escala).

Al ingresar la información del tipo, se cuenta con un cuadro de diálogo por medio del cual se puede definir el tipo de información que se ingresará en esta variable.

Las etiquetas de valor se ingresan mediante un cuadro de diálogo, donde en valor se ingresa la opción según se ha establecido en el manual de codificación, y después se entrega el valor de etiqueta.Por ejemplo, al digitar 1 en los datos, eso equivale para el ejemplo a “de 16 a 26 años”

Mediante este cuadro de diálogo, se establecen los valores perdidos. Tres opciones; primero no existen posibles valores perdidos (escala). Segundo si

existen algunos valores, definidos en el manual de codificación (respuesta nula por ejemplo). Tercero se tiene un rango de valores aceptados y además un valor nulo

(por ejemplo el de anulación de respuesta)

En este caso sólo se requiere seleccionar el tipo de variable que se está trabajando, esto depende del origen y diseño tanto del instrumento como de la metodología aplicada en la investigación o proceso adelantado para la recolección de la información.

4. SPSS

Acciones básicas con la matriz de datos.

• La matriz de datos.– Matriz de datos individualizados.– Matriz de datos agrupados o agregados.– Introducción de datos.– Ficheros disponibles para realizar el estudio.

• Archivos ASCII (texto).• Guardar y grabar el fichero activo• Abrir archivos en formatos (hoja de cálculo, base de datos).• Archivo de datos en formato de datos SPSS (*.sav)• Apertura general de archivos.

• La matriz de datos.

A B C D E F G H I

1 A1 B1 C1 D1 E1 F1 G1 H1 I1

2 A2 B2 C2 D2 E2 F2 G2 H2 I2

3 A3 B3 C3 D3 E3 F3 G3 H3 I3

4 A4 B4 C4 D4 E4 F4 G4 H4 I4

Variables

Casos / entradas

Variable (C) de la entrada 2

Variable (F) de la entrada 3

Variable (H) de la entrada 1

Variable (I) de la entrada 4

• La matriz de datos. Matriz de datos individualizados.

1;15;98,0;16,61;17;101,5;15,91;18;86,0 ;12,84;3 ;84,3;12,26;4 ;91,0;12,010; 6;77,5;10,0

12; 10;104,8;18,917; 3;100,7;18,7

17; 4;85,8;11,7

1 15 98,0 16,61 17 101,5 15,91 18 86,0 12,84 3 84,3 12,26 4 91,0 12,010 6 77,5 10,0

12 10 104,8 18,917 3 100,7 18,7

17 4 85,8 11,7

Formato Fijo Formato libreVAR

• La matriz de datos. Matriz de datos agrupados o agregados.

1 15 98,0 16,61 17 101,5 15,91 18 86,0 12,84 3 84,3 12,26 4 91,0 12,010 6 77,5 10,0

12 10 104,8 18,917 3 100,7 18,7

17 4 85,8 11,7

De acuerdo con la primera variable, ¿cuantos casos tengo? Y;

¿Cuál es el promedio de las variables tres y cuatro?

1 3 95,2 15,14 1 83,3 12,26 1 91,0 12,012 2 91,4 14,317 2 93,3 15,2

• La matriz de datos. Introducción de datos.

• Es el momento en el cual se organizan los datos en la matriz de datos. Por lo general es el momento al que menor tiempo se le dedica en términos de planeación del trabajo, sin embargo es el momento donde mayor cantidad de información errónea se puede ingresar y así dificultar el paso al trabajo analítico, pues se requiere buscar, encontrar y corregir los errores cometidos en el proceso.

• Existen diversos programas y aplicaciones que pueden ayudar a evitar problemas de digitación y así limitar la posibilidad de ingresar errores a la matriz de datos.

• La matriz de datos. Ficheros disponibles para realizar el estudio.

• Algunos ficheros disponibles para la practica de apertura y grabado de archivos se encuentran disponibles tanto en los ejemplos del SPSS como en páginas web, éstos serán de gran uso para realizar ejercicios de práctica.

• Algunos ejemplos se pueden encontrar en: http://servet.uab.es/graal/Publicaciones_docentes.htm

NIN_VILL.DAT: Fichero en formato ASCII. Contiene datos de niños escogidos en un estudio realizado en el municipio de Villaflores (Chiapas-México). Contiene datos con información demográfica, nutricional sobre el niño y también datos sobre la madre.

NIN_JAL.DBF: Fichero en formato dBase IV. Contiene los mismos datos y estructura de la base NIN_VILL.DAT, pero la información es del municipio de Jaltenango.

ANTROP.XLS: Fichero en formato hoja de cálculo de Microsft Excel, versión 2.1. Contiene información antropométrica (talla y peso) de todos los niños (Villaflores y Jaltenango) en edades entre los 12 y 59 meses. Contiene 644 casos, no todos objetos del estudio

CASA.DBF: Fichero en formato dBase IV. Contiene la información relativa a las características del hogar.

JEFE.XLS: Fichero en formato libro de hojas de cálculo Microsft excel 97. Contiene dos hojas de cálculo distintas: CAR_JEFE y ENF_JEFE. Sólo será usada la primera hoja

• Estos archivos pertenecen a una investigación realizada desde el campo de la medicina. No obstante en este momento los usaremos para practicar y aprender a abrir, gravar, cerrar, archivos a través de SPSS sin importar en que tipo de base de datos ha sido generado y trabajado.

• En procesos posteriores, será posible que nos encontremos con archivos diversos y al lograr organizarlos en SPSS se facilitará el trabajo como analistas en determinados temas o fenómenos.

Variable Descripción Valores

Ncuest No. De cuestionario

Nomper No. Identificación de la persona en la casa

f_entr Fecha en que se realizó la entrevista

f_nacim Fecha de nacimiento del niño

ed_madre Edad de la madre (en años) 77.NS, 88.NR

mescola Cursos escolares superados por la madre 77.NS, 88.NR

mocupa Ocupación de la madre 1. Labores de hogar, 2. Labores fuera del hogar 77.NS, 88.NR

protea Proteínas de origen animal consumidas el día anterior a la encuesta

protev Proteínas de origen vegetal consumidas el día anterior a ala encuesta

NIN_VILL.DAT y NIN_JAL.DBF

Nomper No. Identificación de la persona en la casa

tall_cms Talla del niño (en centímetros)

peso_Kg Peso del niño (en Kilogramos)

ANTROP.XLS

CASA.DBF (parte uno)

totape Total de personas en la casa

tip_loc Tipo de localidad 1.Urbana, 2.Rural

ncudor No. De habitaciones destinadas a dormir

sanit Tipo de baño 1.Excusado, 2.Letrina, hoyo, 3. Nada, a ras de suelo

luz ¿Tiene luz en la casa? 0.NO, 1.SI

refr ¿Tiene nevera? 0.NO, 1.SI

tv ¿Tiene TV? 0.NO, 1.SI

Paredes Material de las paredes 1.Adobe, 2.Ladrillo, 3.Madera, 4.Tierra, 5.Cemento, 6.Mosaico, 7.Fraguado, 8.Lámina metálica, 9.Terraso, 10.Piedra, 11.Paja, 12.Embarro, 13.Rastrojo, 14.Caña de maíz.

Piso Material del piso 1.Adobe, 2.Ladrillo, 3.Madera, 4.Tierra, 5.Cemento, 6.Mosaico, 7.Fraguado, 8.Lámina metálica, 9.Terraso, 10.Piedra, 11.Paja, 12.Embarro, 13.Rastrojo, 14.Caña de maíz.

com_coc Combustible que usa para cocinar

1.Leña o carbón, 2.Gas

carne Frecuencia de ingestas de carne de res

1.1ves mín/3 días, 2.1 ó 2 veces/semana, 3. 1 vez/15 días, 4. 1vez/mes, 5.menos de 1 vez/mes, 6.casi nunca, 7.NS, 8.NR

Segsoc ¿Tienen seguro social? 0.NO, 1.SI

sex_jefe Sexo de cabeza de familia 1. Masculino, 2. Femenino

ed_jefe Edad del cabeza de familia (en años) 777.NS, 888.NR.

jocupa Ocupación del cabeza de familia 1.Agropecuario, 2.Otro, 7.NS, 8.NR.

JEFE.XLS

• Archivos ASCII (texto).

• Guardar y grabar el fichero activo

• Abrir archivos en formatos (hoja de cálculo, base de datos).

• Archivo de datos en formato de datos SPSS (*.sav)

• Apertura general de archivos.

En el transcurso de este apartado, observamos y practicamos como abrir y guardar en general todo tipo de archivos útiles a la aplicación de SPSS, no obstante, muchos

paquetes de ingreso de datos traen la aplicación para exportar los datos al formato propio del SPSS, como es el caso del EpiData.

4. SPSS

Definición de variables en SPSS.

• Generalidades.– Formato.– Medida o naturaleza.– Información que registra la variable.– Posibles categorías o valores especiales.– Valores perdidos o desconocidos.

• Características de la variable.– Formato.– Medida.– Etiqueta de variables.– Etiqueta de valores o categorías.– Valores perdidos o desconocidos.

• Generalidades.– Formato.El formato hace referencia a cómo está expresada o registrada una variable en la matriz de datos. En definitiva se expresa, mediante el formato, en qué tipo de caracteres debe leerse la variable.

Númerico String (Cadena - Alfanumérico)

1 = hombre2 = mujer

HombreMujer

Efectos analíticos.

• Generalidades.– Medida o naturaleza.

Cuantitativas

Categóricas

Discretas

Continuas

Nominales

Ordinales

Por intervalo

Número entero, imposible precisar entre dos valores

consecutivos.

Posible observar cualquier valor dentro del rango especifico de cada var.

Clasificación de un determinado atributo

Los valores se obtienen según una escala de orden

no métrica

Las categorías son resultado de la agrupación

de valores de otra var. Previa.

• Generalidades.– Información que registra la variable.

No siempre el código generado para el reconocimiento de las variables por el computador facilita posteriormente el trabajo analítico. Motivo por el cual el SPSS ofrece la posibilidad de asignar una descripción de la información que contiene la

variable.

• Generalidades.– Posibles categorías o valores especiales.

Es importante aclarar los valores que en especial las variables de índole categórica pueden tener,

no obstante también es importante en el caso de las

variables cuantitativas aclarar cuales son los valores de.

No Contesta.No Responde.

• Generalidades.– Valores perdidos o desconocidos.

Los valores perdidos tener dos tipos de origen, por un lado datos que en el instrumento quedan mal diligenciados y no se reconocen, por otro lado pueden ser valores asignados por el instrumento que no se tienen en cuenta para el análisis de

la información (Ns/Nr), pues sería más útil analizarlo a parte.

• Características de la variable.

Estos primeros cuatro campos, determinan el nombre de la

variable, su tipo de contenido, cuantos enteros y decimales se

usan en la misma.

Los tres siguientes campos nos permiten ingresar la

información descriptiva de la variable, una etiqueta que permite organizar mejor el

trabajo analítico, los valores de la escala usada en el

instrumento y los posibles valores perdidos tanto por omisión como por diseño.

Los últimos tres campos, nos permiten ingresar dos tipos de información, primero el grosor y alineación de los valores de la variable, segundo el tipo de medida que tiene la variable.

4. SPSS

Manipulación de archivos.

• ¿Cómo añadir casos a un archiva ya existente?• ¿Cómo añadir variables a los registros de un

archivo ya existente?• Ordenación de casos.• Selección de subgrupos de casos• Agregación de datos en tablas indexadas• Segmentar un archivo

• ¿Cómo añadir casos a un archiva ya existente?Desde el EpiData

• ¿Cómo añadir casos a un archiva ya existente?Formar archivo Repetir proceso para cada archivo

generado desde EpiData

• ¿Cómo añadir casos a un archiva ya existente?

• ¿Cómo añadir variables a los registros de un archivo ya existente?

• Ordenación de casos.

• Selección de subgrupos de casos

• Agregación de datos en tablas indexadas

• Segmentar un archivo

4. SPSS

Creación y transformación de variables.

• Formato.• Creación de variables.• Recodificación de valores.• Transformación condicionada.• Bucle de transformaciones condicionadas.• Frecuencias de aparición de un valor

determinado en un grupo de variables.

Creación y transformación de variables.

• En muchas ocasiones una Base de Datos construida a partir de un instrumento, no ofrece la información que requerimos para realizar un buen análisis; sin embargo podemos construir nuevas variables a partir de los datos que tenemos en nuestras variables.

• La matriz de datos. Matriz de datos agrupados o agregados.

1 15 98,0 16,61 17 101,5 15,91 18 86,0 12,84 3 84,3 12,26 4 91,0 12,010 6 77,5 10,0

12 10 104,8 18,917 3 100,7 18,7

17 4 85,8 11,7

De acuerdo con la primera variable, ¿cuantos casos tengo? Y;

¿Cuál es el promedio de las variables tres y cuatro?

1 3 95,2 15,14 1 83,3 12,26 1 91,0 12,012 2 91,4 14,317 2 93,3 15,2

• Descripción del paquete estadístico.

• Formato.El primer elemento a definir es: ¿Qué tipo de variable generaré?

El programa automáticamente asigna el formato numérico, si mi interés es otro, entonces debo aclarar el proceso para la creación de uno alfanumérico.

• Creación de variables.

Con el Click izquierdo se puede acceder a un pequeño resumen

de la función.

• Recodificación de valores.

• Transformación condicionada.

• Bucle de transformaciones condicionadas.Se trata en este caso de una serie de ordenes determinantes sobre la variable, en

palabras de programación una serie de “si (IF)” anidados, se puede realizar básicamente por medio de la sintaxis.

• Frecuencias de aparición de un valor determinado en un grupo de variables.

4. SPSS

Control de calidad y descripción de datos.

• Control de calidad de los datos registrados.• ¿Cómo se describe una variable?• Descripción de variables categóricas o cuantitativas discretas: la

distribución de frecuencias.• Cómo describir una variable categórica en función de otra variable

categórica: la tabla de contingencia.• Cómo describir una variable cuantitativa: estadísticos de tendencia

central y dispersión.• Cómo describir una variable cuantitativa según una variable categórica.• Consideraciones sobre análisis.• Presentación de resultados en forma de tabla.• Otras formas de resumen mediante tablas.• Representación Gráfica

• Control de calidad de los datos registrados.

Deficinición de missings

Detección de valores erróneos

• Control de calidad de los datos registrados.Posible recuperación de

valores erróneos

Contacto inicial con los datos

El 9 puede ser efecto de valor Nulo o No aplica

por un salto.

Volver a las encuestas para recuperar datos

perdidos o mirar valores erróneos.

• ¿Cómo se describe una variable?

La descripción estadística tiene como función principal explicar los datos observados sin tener que especificarlos uno a uno individualmente. Se trata, pues, de obtener

valores que representan un resumen adecuado de todos los que se han observado en la variable estudiada. A cada uno de estos valores se les llama, de forma genérica,

estadístico.

De forma general podemos decir que la manera de describir una variable está relacionada con su naturaleza. Es decir, para cada tipo de variable existen estadísticos que permiten describirlas mejor que otros y, por el contrario, estadísticos que para la

variable estudiada no tienen sentido.

De todas formas cabe destacar que la descripción de una variable finalmente debe realizarse en función de los intereses de la investigación, por lo tanto, pueden existir

otros intereses concretos que determinen una descripción distinta.

• Descripción de variables categóricas o cuantitativas discretas: la distribución de frecuencias.

Las variables categóricas o las discretas con pocos valores observados se describen, fundamentalmente, mediante su distribución de frecuencias. Esto es, se facilitan las

frecuencias observadas, relativas (o porcentajes) y acumuladas (o porcentaje acumulado) para cada uno de los valores que toma la variable.

• Descripción de variables categóricas o cuantitativas discretas: la distribución de frecuencias.

• Cómo describir una variable categórica en función de otra variable categórica: la tabla de contingencia.

• Cómo describir una variable cuantitativa: estadísticos de tendencia central y dispersión.

• Cómo describir una variable cuantitativa según una variable categórica.

• Consideraciones sobre análisis.

Al hablar sobre análisis no se hace referencia única y exclusivamente a la descripción de los resultados o conteos de una variable determinada, la forma en que creamos y

agrupamos las variables, tiene un efecto determinante en el análisis subsiguiente.

• Presentación de resultados en forma de tabla.

• Otras formas de resumen mediante tablas.

• Representación Gráfica

• BIBLIOGRAFÍA BÁSICA:– Navarro, Albert y; Martín Miguel. Uso profesional

del SPSS. Universidad Autónoma de Barcelona. 2002.

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