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    Spss la exposición Spss la exposición Document Transcript

    • UNIVERSIDAD POLITÉCNICA ESTATAL DEL CARCHIINGENIERÍA EN COMERCIO EXTERIOR Y NEGOCIACIÓN COMERCIAL INTERNACIONAL MÓDULO: ESTADÍSTICA INFERENCIAL DOCENTE: MSC. JORGE POZO NOMBRE: JEISON VILLARREAL NIVEL: SEXTO “A” FECHA DE ENTREGA: 28/JUL/2012
    • 1. TEMAManejo del SPSS Statistics en la Estadística Inferencial2. PROBLEMAEl mal manejo del SPSS Statistics no le ha permitido al estudianteutilizarlo para resolver de forma rápida problemas estadísticosaplicados alComercio Exterior.3. ABSTRACT CORRELATION AND REGRESSIONThe correlation and linear regression are closely related. Both involve therelationship between two or more variables. The correlation is concernedprimarily to establish whether a relationship exists and determining itsmagnitude and direction, whereas the regression is primarily responsibleto the ratio used to make a prediction. (Spiegel, 1992) HYPOTHESIS TESTINGIt is also called hypothesis testing or hypothesis dócima are proceduresused to determine whether it is reasonable or correct, accept that thestatistic obtained in the sample population may come with a parameter,the formulation in Ho.As a result of hypothesis testing to accept or reject Ho. If we accept Ho,we agree that the sampling error (random), by itself, can lead to the valueof the statistic that causes the difference between this and the parameter.If we reject Ho, we agree that the difference is so great that we are the
    • result of sampling error (random) and conclude that the statistical samplefrom a population that has the parameter studied. (Levin, 2010)• Null hypothesis: It is a hypothesis that says the opposite of what youwant to try. It assumes that the parameter of the population being studied,has a certain value. (Levin, 2010)• Alternative hypothesis: It is a hypothesis different from the nullhypothesis. Express what we really believe is feasible, ie, is the researchhypothesis. Is designated by the symbol H1. (Levin, 2010)• Error type 1: It consists in rejecting the null hypothesis when in fact itshould be rejected. Because it is true. The probability of committing Type Ierror is called alpha. (Levin, 2010)• Error Type 2:consists nonrejection not reject Ho when it should berejected as false. The probability of making type two error is called beta.(Levin, 2010) STUDENT T TEST.In probability and statistics, distribution (Student t) is a probabilitydistribution that arises from the problem of estimating the mean of anormally distributed population when the sample size is small.Occurs naturally when performing the Student t test to determinedifferences between two sample means and to build the confidenceinterval for the difference between the means of two populations isunknown when the standard deviation of a population and it must beestimated from data of a sample. (Spiegel, 1992)
    • CHI SQUAREIt is a statistic that provides a basis for a nonparametric test called chi-square test that is used especially for qualitative variables, ie variables thatlack of unity and therefore their values can not be expressed numerically.The values of these variables are categories that only serve to classify theelements of the universe of study. Can also be used for quantitativevariables, transforming previously by qualitative ordinal variables. (Spiegel,1992) VARIANCEIn probability theory, the variance (which is usually represented as) of arandom variable is a measure of dispersion defined as the expectation ofthe square of the deviation of that variable from its mean.Is measured in units other than those of the variable. For example, if thevariable measuring a distance in meters, the variance is expressed inmeters squared. The standard deviation is the square root of the variance,is an alternative measure of dispersion expressed in the same units ofdata from the variable under study. The variance is the minimum value 0.Keep in mind that the variance can be strongly influenced by outliers andare not recommended for use when the distributions of the randomvariables have heavy tails. In such cases we recommend the use of othermore robust measures of dispersion.
    • 4. OBJETIVOS4.1. OBJETIVO GENERALUtilizar el SPSS Statisticspararesolver problemas aplicando métodosestadísticos como la correlación y regresión lineal, prueba de hipótesis, tde student, chi cuadrado y varianza.4.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS  Investigar la utilizacióndel SPSS Statistics para resolver problemas estadísticos  Analizar las opciones que tiene SPSS Statistics que se puedan utilizar en la Estadística Inferencial.  Resolver problemas de Comercio Exterior a través delSPSS Statistics utilizandométodos estadísticos como la correlación y regresión lineal, prueba de hipótesis, t de student, chi cuadrado y varianza.5. JUSTIFICACIÓNLa presente tarea es realizada con la finalidad de conocer la importanciadel manejo adecuado delSPSS Statistics para resolución de problema delcontexto en la Estadística Inferencial en la cual se pueden utilizardiferentesmétodos como la correlación y regresión lineal, prueba dehipótesis, t de student, chi cuadrado y varianza; de esta manera sepodrán realizar conclusiones o inferencias de una forma más rápida parala toma de decisiones, como también un análisis de datos reales dondese pondrá en evidencia las relaciones que existen entre las variablesEs decir con el estudio de diferentes estadísticos en programasinformáticos el estudiante podrá realizar análisis simultáneos de una
    • manera ágil, en donde las dos variables bidimensionales pueden ser:producción y consumo; ventas y utilidades; gastos en publicidad y valor enventas; salarios altos y horas de trabajo; salarios y productividad; ingresosy gastos; etc.Además el optimismo sobre el afortunado futuro basado en la Introducciónde la Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en el entornoeducativo está plenamente justificado, porque esta introducción es unobjetivo educacional en sí mismo, para lograr la inmersión de variasciencias que hoy están presentes en todas las dimensiones de la vidahumana: científica, económica, social y como lo es en este caso las TICShan sido de gran ayuda para resolver problemas de la EstadísticaInferencial, siendo esta una rama de la matemática.6. MARCO TEÓRICO: LA CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEALLa correlación y regresión lineal están muy relacionadas entre sí. Ambasimplican la relación entre dos o más variables. La correlación se ocupa,principalmente de establecer si existe una relación, así como dedeterminar su magnitud y dirección, mientras que la regresión se encargaprincipalmente de utilizar a la relación para efectuar unapredicción.(Spiegel, 1992) PRUEBA DE HIPÓTESISSe llama también ensayo de hipótesis o dócima de hipótesis sonprocedimientos que se usan, para determinar si es razonable o correcto,
    • aceptar que el estadístico obtenido en la muestra, puede provenir de lapoblación que tiene como parámetro, el formulado en Ho.Como resultado de la prueba de hipótesis aceptamos o rechazamos Ho.Si aceptamos Ho, convenimos en que el error de muestreo (al azar), por sisolo, puede dar lugar al valor del estadístico que origina la diferencia entreeste y el parámetro. Si rechazamos Ho, convenimos que la diferencia estan grande, que nos es fruto del error de muestreo (al azar) y concluimosque el estadístico de la muestra no proviene de una población que tengael parámetro estudiado.(Levin, 2010) Hipótesis nula: Es una hipótesis que afirma lo contrario de lo que se quiere probar. En ella se supone que el parámetro de la población que se esta estudiando, tiene determinado valor.(Levin, 2010) Hipótesis alternativa: Es una hipótesis diferente de la hipótesis nula. Expresa lo que realmente creemos es factible, es decir, constituye la hipótesis de investigación. Se le designa por el símbolo H 1.(Levin, 2010) Error tipo 1: Consiste en rechazar la hipótesis nula cuando en realidad no debe ser rechazado. Por ser verdadera. La probabilidad de cometer el error tipo, se llama alfa.(Levin, 2010) Error tipo 2: Consiste en no rechazar en no rechazar la Ho, cuando debería ser rechazada por ser falsa. La probabilidad de cometer el error tipo dos se llama beta. (Levin, 2010) T DE STUDENT.En probabilidad y estadística, la distribución (T de Student) es unadistribución de probabilidad que surge del problema de estimar la mediade una población normalmente distribuida cuando el tamaño de lamuestra es pequeño.
    • Aparece de manera natural al realizar la prueba t de Student para ladeterminación de las diferencias entre dos medias muestrales y para laconstrucción del intervalo de confianza para la diferencia entre las mediasde dos poblaciones cuando se desconoce la desviación típica de unapoblación y ésta debe ser estimada a partir de los datos de unamuestra.(Spiegel, 1992) CHI CUADRADOEs un estadístico que sirve de base para una prueba no paramétricadenominada prueba de chi cuadrado que se utiliza especialmente paravariables cualitativas, esto es, variables que carecen de unidad y por lotanto sus valores no pueden expresarse numéricamente. Los valores deestas variables son categorías que solo sirven para clasificar loselementos del universo de estudio. También puede utilizarse paravariables cuantitativas, transformándolas, previamente, en variablescualitativas ordinales.(Spiegel, 1992) VARIANZAEn teoría de probabilidad, la varianza (que suele representarse como ) deuna variable aleatoria es una medida de dispersión definida como laesperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a sumedia.Está medida en unidades distintas de las de la variable. Por ejemplo, si lavariable mide una distancia en metros, la varianza se expresa en metrosal cuadrado. La desviación estándar, es la raíz cuadrada de la varianza,es una medida de dispersión alternativa expresada en las mismasunidades de los datos de la variable objeto de estudio. La varianza tienecomo valor mínimo 0.
    • Hay que tener en cuenta que la varianza puede verse muy influida por losvalores atípicos y no se aconseja su uso cuando las distribuciones de lasvariables aleatorias tienen colas pesadas. En tales casos se recomiendael uso de otras medidas de dispersión más robustas.(Spiegel, 1992) DESCARGA E INSTALACIÓN DEL SPSS STATISTICS1) Ir al link http://ibm-spss-statistics.softonic.com/descargar y hacer clic en descargar2) La descarga comenzará tras la lectura y aceptación del acuerdo, se debe hacer clic en aceptar.
    • 3) Se debe esperar diez minutos aproximadamente mientras se descarga el SPSS Statitics4) Aparece el cuadro de dialogo donde se debe hacer clic en “Ejecutar” para proseguir con la ejecución de este archivo.5) En escritorio se ha descargado el archivo comprimido, hay que descomprimirlo y aparecerá una carpeta con el nombre “SPSS PASW”
    • 6) Dar doble clic en la carpeta “PASW Statistics”7) Doble clic en la carpeta “Setup”8) Dentro de la carpeta “Setup” dar doble clic en “Setup.exe”
    • 9) Aparece el cuadro “InstallShieldWizard” y para continuar hacer clic en siguiente.10) Seleccionar la opción modificar y dar clic en “siguiente”.11) Hacer clic en “ instalar” para comenzar la instalación y en aproximadamente cinco minutos ya se podrá acceder a las bondades del SPSS Statitics.
    • BREVE EXPLICACIÓN DE LA UTLILIZACIÓN DEL SPSS STATISTICSCreación de variable Para una mejor comprensión este link te ayudará: http://www.youtube.com/watch?v=k8tmAvyCLq0&feature=BFa&list=LL uAhA915jTWjdZEcZEh-3jA Miramos la ventana que muestra las columnas y las filas denominada data new donde se ingresan los datos, en la parte inferior izquierda se encuentran vista de datos y vista de variables, en la de variables como su nombre lo indica permite las variables que el usuario desee y en la de datos se pondrán las características de dichas variables.Ingreso de datos
    • Entonces construimos una base de datos y nos dirigimos a variables e ingresamos las datos en el primer casillero de la primera columna ingresamos el nombre de la variable sin espacios no tilde, en tipo pondremos el tipo de datos ingresados como son fecha, cadena, numérico entre otras, y llenamos los caracteres, vamos a utilizar depende cuantas letras tenga la palabra a utilizar o números que ingresemos. Link de ayuda: http://www.youtube.com/watch?v=otg0RqQ68sk&feature=BFa&list=LL uAhA915jTWjdZEcZEh-3jAValorar variables En valor de la variable se la realiza de la siguiente manera, damos un clic en valor y se despliega una ventana que se puede mirar en la imagen, en el primer casillero se coloca el código y en el segundo la descripción y añadir y esta listo para ser usada. Link de ayuda: http://www.youtube.com/watch?v=WQ7RMtYkJC4&feature=BFa&list=L LuAhA915jTWjdZEcZEh-3jA
    • Analizar datos Podemos comenzar a ingresar los datos que se hayan obtenido en la encuesta o entrevista depende del medio de recolección de datos que utiliza el encuestador, la herramienta más utilizada es analizar ya que esta cuenta con todas las herramientas del programa que permite determinar el análisis correspondiente Link de ayuda: http://www.youtube.com/watch?v=vVPr_Oylc3s&feature=BFa&list=LLu AhA915jTWjdZEcZEh-3jA.EJERCICIOS EN EL SPSS E INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS: CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEALAl ingresar al SPSS Statistics en la parte izquierda inferior aparece laopción “Vista de variables” en donde se debe hacer clic para crear laplantilla con datos año, mes, importaciones petroleras e importaciones nopetroleras que se investigaron del Banco Central del Ecuador:
    • La plantilla consta de: - Nombresegún las variables que se vaya a ingresar - Tipo: se escogió numérico pero tiene las siguientes opciones: - Etiqueta: se escribe el nombre de las variables - Valores: se insertan etiquetas de valor por cada pregunta - Medida: Se escogió de “escala” porque se va a trabajar con valores numéricos, y también ordinal para establecer orden
    • Luego de haber insertado todos los datos en la parte inferior izquierda delSPSS Statistics se escoge la opción “Vista de datos” donde se puedenobservar todas las variables insertadas y se procede a ingresar los datosRegresión linealSe debe seleccionar la opción “Analizar”, luego “Regresión” y “Lineales”
    • Aparecerá un cuadro donde se debe seleccionar una variable“Dependiente” y otra independiente, también en la opción gráficos sepuede escoger entre varias opcionesLuego automáticamente el programa procesará los datos y aparecerán losresultados y gráficos Estadísticos descriptivos Media Desviación típica NImportaciones Petroleras 950065.7073 1.90619E5 41Importaciones no petroleras 699123.5854 82124.50421 41 Correlaciones Importaciones Importaciones no Petroleras petrolerasCorrelación de Pearson Importaciones Petroleras 1.000 .787 Importaciones no petroleras .787 1.000Sig. (unilateral) Importaciones Petroleras . .000 Importaciones no petroleras .000 .N Importaciones Petroleras 41 41 Importaciones no petroleras 41 41
    • CorrelaciónSe selecciona la opción “Analizar”, “Correlación” y “Bivariadas”Aparecerá el cuadro de Correlaciones bivariadas, en donde se deberáninsertar las dos variables de importaciones petrolera y no petroleras
    • Los datos se procesarán automáticamente y aparecerán los resultados Correlaciones Importaciones Importaciones no Petroleras petroleras **Importaciones Petroleras Correlación de Pearson 1 .787 Sig. (bilateral) .000 N 41 41 **Importaciones no petroleras Correlación de Pearson .787 1 Sig. (bilateral) .000 N 41 41**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).Interpretación de datos:Según los datos obtenidos en la tabla anterior se observa que elcoeficiente de Pearson es de 0,787 lo que indica que hay una relacióncasi perfecta entre las variables y además los puntos están pocodispersos. PRUEBA DE HIPÓTESISSeleccionar “Analizar”, luego “Comparar medias” y “Prueba T”; lasvariables deben tener más de 30 datosEn el cuadro de la Prueba T se insertarán las variables a contrastar
    • Luego el programa procesa los datos: Prueba para una muestra Valor de prueba = 0 95% Intervalo de confianza para la diferencia Diferencia de t gl Sig. (bilateral) medias Inferior SuperiorImportaciones 31.914 40 .000 9.50066E5 889898.9933 1.0102E6PetrolerasImportaciones no 54.510 40 .000 6.99124E5 673201.8934 725045.2774petrolerasInterpretación de datos:De acuerdo a los resultados el nivel de significación de la prueba es del5% y teniendo en cuenta los grados de libertad (40) se tiene que elresultado de la prueba es de 31,914 para las importaciones petroleras yde 54,510 para las importaciones no petroleras, la prueba es unilateral.
    • T DE STUDENTSe debe realizar el mismo procedimiento que la Prueba de Hipótesis perocon menos de 30 datos, seleccionar “Analizar”, luego “Comparar medias”y “Prueba T”.En el cuadro de la Prueba T se insertarán las variables a contrastarLuego el programa procesa los datos: Prueba para una muestra Valor de prueba = 0 99% Intervalo de confianza para la diferencia Diferencia de t gl Sig. (bilateral) medias Inferior SuperiorImportaciones 48.557 22 .000 8.09530E5 762536.8821 856523.9874PetrolerasImportaciones no 101.888 22 .000 6.36014E5 618418.2343 653609.1570petroleras
    • Interpretación de datos:De acuerdo a los resultados el nivel de significación de la prueba es del1% y teniendo en cuenta los grados de libertad (22) se tiene que elresultado de la prueba es de 48,557 para las importaciones petroleras yde 101,888 para las importaciones no petroleras, la prueba es unilateral. CHI - CUADRADOSeleccionar la opción “Analizar”, “Pruebas no paramétricas” y elegir “Chi-cuadrado”En el cuadro de la “Prueba Chi-cuadrado” insertar las variables de lasimportaciones petroleras y no petroleras.Los datos serán procesados automáticamente:
    • Estadísticos de contraste Petrolera No petrolera a a Chi-cuadrado 27.488 29.829 gl 23 23 Sig. asintót. .236 .154 Sig. exacta .251 .165 Probabilidad en el punto .046 .033 a. 24 casillas (100,0%) tienen frecuencias esperadas menores que 5. La frecuencia de casilla esperada mínima es 1,7.Interpretación de datos:De acuerdo a la tabla anterior se acepta la hipótesis alternativa es decirque los datos son independientes porque el resultado de la prueba espetrolera 27,488 y no petrolera 29,829; estos datos se encuentran en lazona de rechazo porque el valor de z es de 0,251 y 0,165. VARIANZASeleccionar la opción “Analizar”, “Estadísticos descriptivos” y elegir“Descriptivos”
    • Aparecerá un cuadro denominado “Descriptivos” en donde se debeinsertar las dos variables de importaciones petroleras y no petroleras y sehace clic en “Opciones”En el cuadro de “Descriptivos: Opciones” se debe seleccionar “Varianza” yhacer clic en “Continuar”El SPSS procesa automáticamente los datos: Estadísticos descriptivos N Varianza Petrolera 41 3.634E10 No petrolera 41 6.744E9 N válido (según lista) 41Análisis de datos:La varianza nos indica la distancia que hay entre la media y los puntos dedispersión en este ejemplo los datos de las exportaciones petrolerasvarían 3.63 y las exportaciones no petroleras en 6,74
    • 7. CONCLUSIONES Mediante el presente trabajo hemos podido conocer y aplicar sobre el manejo y la forma correcta del SPSS permitiendo aprender conocimientos básicos para su utilización En estadística inferencial existen muchos riesgos de que se produzca errores humanos de cálculo o de decisión, mas el SPSS facilita este trabajo el cual ofrece información completa e enriquecedora para que se efectué una razonable conclusión Con el desarrollo de varios problemas con respecto al tema hemos podido practicar y aprender las relaciones entre la utilización del SPSS y la practicar a mano, es decir, realizar la resolución de problemas en una hoja de papel, podemos decir que es importante conocer todo referente al tema para aplicarlo por cualquier método de resolución que se desee aplicar. Al momento de interpretar la información entregada por el SPSS se debe considerar muy cuidadosamente los valores como la media, frecuencias, r de Pearson, entre otros y compararlos con los que tenemos a mano para determinar una correcta decisión. Al aplicar todos los métodos que se utiliza en la estadística Inferencial en el SPSS se pudo observar que se ahorro tiempo, riesgos de error, y se obtuvo el máximo de datos para ser analizados.8. RECOMENDACIONES Tener en cuenta que cuando se realice el análisis en el SPSS ir determinando en el orden que se quiera obtener porque se acumulan las tabla y no se comprenden los datos. Basado en la H0 y H1 decidir de acuerdo a los datos que se obtengan tomando en cuenta de las reglas que nos menciona cada método
    • Una lógica bien desarrollada va acompañada de un conocimiento amplio por esta razón se recomienda aprender muy bien los métodos estadísticos con sus respectivos procesos. Lo más importante del programa SPSS no es aprender aunque si es indispensable pero si se recomienda que se enfoquen en la interpretación de datos, saber de donde provienen y para qué sirven.9. BIBLIOGRAFÍALevin, R. (2010). Estadística para Administración y Economía. En R.Levin, Estadística para Administración y Economía.Spiegel, M. R. (1992). Estadística II. En M. R. Spiegel, Estadística II.México DF: Mcgraw Hill.10. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADESActividades Fecha de realización DuraciónPlanteamiento del tema y problema Martes (10/jul/2012) 10 minRealización de objetivos Martes (10/jul/2012) 10 minJustificación de la investigación Martes (10/jul/2012) 10 minRealización del marco teórico Martes (10/jul/2012) 2:30 hConclusiones y recomendaciones Martes (10/jul/2012) 10 min