UNIVERSIDAD POLITÉCNICA ESTATAL DEL                           CARCHI FACULTAD DE COMERCIO INTERNACIONAL,INTEGRACIÓN, ADMIN...
TEMA: La Aplicación de los temas estadísticos en el programa SPSSPROBLEMA: La falta de conocimiento de la Aplicación de Es...
Con esta investigación se quiere conocer los programas que hoy en laactualidad permiten aplicar problemas y ejercicios que...
Actualmente, compite no sólo con software licenciados como lo sonSAS, MATLAB, Statistica, Stata, sino también con software...
se representa por una línea recta, lo que indica que la relación        es fuerte; si la nube de puntos tiene una tendenci...
simple, busca encontrar la recta de regresión que relacione dosvariables (X e Y) de forma que Un ejemplo de dicha regresió...
media de la muestra. Después juzgamos si la diferencia obtenida essignificativa o no. Mientras más pequeña sea la diferenc...
La hipótesis alternativa representa la conclusión a la que se llegaría sihubiera suficiente evidencia de la información de...
Existe relación entre estos dos tipos de errores: la probabilidad decometer un tipo de error puede reducirse solo si estam...
CHI- CUADRADOEn estadística y estadística         aplicada se         denomina pruebaχ² (pronunciado como "ji-cuadrado" y ...
Pruebas paramétricasSe llaman asía las pruebas de hipótesis que cumplen tres requisitosfundamentales:1 La variable de la p...
los elementos del universo del estudio. También puede utilizarse paravariables cuantitativas, transformándolas, previament...
FUNCION DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD                                VARIANZACuando es necesario hacer comparaciones entre t...
Variable dependiente o variable respuesta: Es la variable que nosinteresa medir o respuesta que se va a estudiar para dete...
UTILIZACIÓN DEL SPSS1.- Abrir el programa SPSS,2.- Menú inicio y clic en el icono que aparece del programa con elnombre de...
2.- Selecciona la ubicación en donde se encuentra el archivo3.- Selecciona el formato del archivo a ser introducido.4.- Bu...
5.- En el cuadro de dialogo que indica el tipo de archivo seleccionado,escoge el formato y presiona clic en aceptar.6.- Au...
CÁLCULO DE CORRELACIÓN EN EL SPSS1. Escribir las variables a utilizar
2. Pasar los datos de cada variableCorrelación  1. Hacer clic en analizar  2. Dar clic en correlación
3. Dar clic en bivariadas
4. En el cuadro que se despliega pasamos las variables a lado  derecho5. Damos clic en coeficiente de correlación Pearson ...
7. Como crear la gráfica, hacemos clic en gráficos, cuadros de  diálogos antiguos, y dispersión puntos.
8. En la ventana de dispersión de puntos, escogemos dispersión  simple y hacemos clic en definir.  9. Elegimos las variabl...
11. Para trazar la línea por los puntos hacemos clic sobre la grafica y  nos aparece la ventana editor de gráficos. 12. Lu...
13.Y así obtendrás la grafica con la línea para saber por donde secruzan los puntos y saber si es positiva o negativa.    ...
2.- En el cuadro que aparece se determinará la variable dependiente eindependiente, y colocarlas en el espacio que aparece...
6.- Elige la opción “gráficos”7.- Selecciona “histogramas” y “gráfico de prob. normal”, para obtenerel cálculo de la gráfi...
9.- En la hoja siguiente observa el cálculo siguiente:
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2.- Selecciona la opción “compara medias” y “prueba T para muestrasrelacionadas”.3.- En el cuadro siguiente, aparecen las ...
6.- Haz clic en el cuadro de dialogo en las opciones excluir casos segúnanálisis.7.- en el intervalo de confianza pon el p...
9.- Observa los cálculos de regresión en la siguiente hoja del programa SPSS.                 CÁLCULO DE CHI CUADRADO EN E...
3.- En el cuadro de dialogo traslada las dos variables a los cuadrosvacíos.Ubicación de filas y columnas
4.- Selecciona la opción “estadísticos”6.- observa los resultados en la hoja de cálculo del SPSS.
CÁLCULO DE LA VARIANZA EN EL SPSS1.- Se selecciona la opción analizar y escoge la opción frecuencias.2.- En el cuadro de d...
3.- Haz clic en la opción “estadísticos”.4.- En esta ventana haz clic en varianza y luego clic en continuar5.- Observa los...
CÁLCULO DE LA T STUDENT EN EL SPSS1.- Elige la opción analizar, donde se despliega otra ventana y seleccionaprueba T para ...
2.- En el cuadro de dialogo Traslada la variable hacia la ventanaderecha.3.- Haz clic en continuar.4.- Observa los resulta...
CONCLUSIONES:Como vemos los estadísticos como correlación lineal, regresión lineal, pruebade hipótesis, t de Student, Chi-...
RECOMENDACIONES:Es importante aplicar correctamente cada uno de estos estadísticos que nosayudaran a definir el comportami...
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Estadistica trabajo martes

  1. 1. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA ESTATAL DEL CARCHI FACULTAD DE COMERCIO INTERNACIONAL,INTEGRACIÓN, ADMINISTRACIÓN Y ECONOMIA EMPRESARIALCarrera: Escuela de Comercio Exterior y Negociación Internacional “ESTADISTICA INFERENCIAL” ING. Jorge Pozo INTEGRANTES:  Jessica Pozo  Francisco Ruales  Jonathan Haro  Rubén Cevallos Sexto Nivel TULCÁN, MARZO 2012
  2. 2. TEMA: La Aplicación de los temas estadísticos en el programa SPSSPROBLEMA: La falta de conocimiento de la Aplicación de Estadísticos enprogramas SPSS no ha permitido a los estudiantes resolver problemasOBJETIVOSOBJETIVO GENERAL:  Aplicar los estadísticos en el programa SPSS que permita resolver problemas de comercio exteriorOBJETIVO ESPECIFICO:  Estimular el uso de programas estadísticos en el ejercicio de investigación académica y profesional  Introducir a los y las estudiantes al manejo del software SPSS  Brindar ejercicios prácticos para la utilización del software para analizar datos y encuestas  Analizar la aplicación de Estadísticos en el programa SPSSpara resolver problemas de Comercio Exterior.JUSTIFICACIONUna parte fundamental de la investigación cuantitativa es trabajar conbases de datos para realizar cálculos estadísticos que permitan análisismás profundos de la información disponible. El software SPSS es unaherramienta crucial para esto, pues es uno de los paquetes estadísticosmás completos y a la vez sencillos de utilizar por los usuarios, novatos oexpertos. Sin embargo, el uso de este programa no es muy común, pueslos usuarios, por miedo o falta de tiempo, prefieren utilizar otrosprogramas más familiares y que no tienen la misma cantidad defunciones. Es por ello que un curso introductorio al programa de SPSS 19,la última versión, es importante para investigadores, académicos yestudiantes de diferentes áreas del conocimiento, pues les brindaherramientas básicas para el manejo, análisis y lectura de los datospara que puedan ser utilizados en su ejercicio profesional.
  3. 3. Con esta investigación se quiere conocer los programas que hoy en laactualidad permiten aplicar problemas y ejercicios que surgen en elcomercio exterior, en este caso queremos interpretar los diferentesestadísticos que manejamos dentro de la estadística inferencial,utilizando el programa SPSS 17, el cual permite calcular resultados deuna forma másrápida y precisa.Con la aplicación de los estadísticos en este programa buscamos que laforma para tomar y analizar resultados, sea más factible para la personaque requiere de esta información.En este proyecto esta detallado cada paso que se deberá tomar almomento de calcular los diferentes estadísticos de manera que seaentendible y practico. MARCO TEÓRICO SPSS STADISTICSPSS es un programa estadístico informático muy usado en las cienciassociales y las empresas de investigación de mercado. OriginalmenteSPSS fue creado como el acrónimo de Statistical Package for the SocialSciences aunque también se ha referido como "Statistical Product andService Solutions" (Pardo, A., & Ruiz, M.A., 2002, p. 3). Sin embargo, en laactualidad la parte SPSS del nombre completo del software (IBM SPSS)no es acrónimo de nada.Como programa estadístico es muy popular su uso debido a lacapacidad de trabajar con bases de datos de gran tamaño. En laversión 12 es de 2 millones de registros y 250.000 variables. Además, depermitir la recodificación de las variables y registros según lasnecesidades del usuario. El programa consiste en un módulo base ymódulos anexos que se han ido actualizando constantemente connuevos procedimientos estadísticos. Cada uno de estos módulos secompra por separado.
  4. 4. Actualmente, compite no sólo con software licenciados como lo sonSAS, MATLAB, Statistica, Stata, sino también con software de códigoabierto y libre, de los cuales el más destacado es el Lenguaje R.Recientemente ha sido desarrollado un paquete libre llamado PSPP, conuna interfaz llamada PSPPire que ha sido compilada para diversossistemas operativos como Linux, además de versiones para Windows yOS X. Este último paquete pretende ser un clon de código abierto queemule todas las posibilidades del SPSS. CORRELACIÓN LINEALEn probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y ladirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variablesestadísticas. Se considera que dos variables cuantitativas estáncorrelacionadas cuando los valores de una de ellas varíansistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: sitenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valoresde A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dosvariables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad((JOHNSON, 1990)Si X o Y son las dos variables en cuestión, un diagrama de la dispersiónmuestra la localización de los puntos (X,Y) sobre un sistema rectangularde coordenadas. Si todos los puntos del diagrama de dispersiónparecen estar en una recta, como la figura 14(a) y 14(b) la correlaciónse llama lineal. (SPIEGEL, 1992)La relación entre dos súper variables cuantitativas queda representadamediante la línea de mejor ajuste, trazada a partir de la nube depuntos. Los principales componentes elementales de una línea de ajustey, por lo tanto, de una correlación, son la fuerza, el sentido y la forma:  La fuerza extrema según el caso, mide el grado en que la línea representa a la nube de puntos: si la nube es estrecha y alargada,
  5. 5. se representa por una línea recta, lo que indica que la relación es fuerte; si la nube de puntos tiene una tendencia elíptica o circular, la relación es débil.  El sentido mide la variación de los valores de B con respecto a A: si al crecer los valores de A lo hacen los de B, la relación espositiva; si al crecer los valores de A disminuyen los de B, la relación es negativa.  La forma establece el tipo de línea que define el mejor ajuste: la línea recta, la curva monotónica o la curva no monotónicaY Y Y X X(a) Correlación lineal positiva (b) Correlación lineal negativa (c)Sin correlaciónSi no hay relación entre las variables como la figura 14.1(c), decimosque no hay correlación entre ellas. (SPIEGEL, 1992) REGRESIÓN LINEALLa regresión lineal simple, es una herramienta muy importante para laeconometría, que estudia la dependencia existente entre una variabledependiente y una o más variables explicativas.El inventor de dicha teoría fue Francis Galton, junto con la del conceptode correlación Y = β0 + β1• X + errorEl modelo de regresión lineal
  6. 6. simple, busca encontrar la recta de regresión que relacione dosvariables (X e Y) de forma que Un ejemplo de dicha regresión lineal, esla renta, ya que no podemos saber el nivel de renta en un futuro, pero sipodemos saber si el promedio de la renta aumentará o disminuirádeterminando con cierta exactitud la cantidad.ANÁLISIS DE REGRESIÓNEl análisis de regresión lo que se pretende es predecir o estimar el valorpromedio de la variable explicada en base a unos valores fijos de lasvariables explicativas. En el análisis de regresión, las variablesexplicativas son fijas y la variable explicada es estocástica La recta deregresión lineal y=a+bx, es una estimación de la recta de regresión linealde la población y=α+ßx. Los parámetros α y ß son evaluados a partir delos datos de una muestra, y es fundamental tener unas garantías de quelos valores a y b estimados no difieren significativamente de losparámetros poblacionales α y ß.La última fase es fundamental para el investigador, que debecomprobar si las inferencias o pronósticos que se pueden hacer de larelación encontrada entre las variables se ajustan a los datos. (VARGAS,1995). PRUEBA DE HIPÓTESISLa prueba de hipótesis comienza con una suposición, llamada hipótesis,que hacemos acerca de un parámetro de población. Despuésrecolectamos datos de muestra, producimos estadísticas muéstrales yusamos esta información para decidir qué tan probable es que nuestroparámetro de población hipotético sea correcto. Digamos quesuponemos un cierto valor para una medida de población, para probarvalidez de esa suposición recolectamos datos de muestra ydeterminamos la diferencia entre el valor hipotético y el valor real de la
  7. 7. media de la muestra. Después juzgamos si la diferencia obtenida essignificativa o no. Mientras más pequeña sea la diferencia, mayor serála probabilidad de que nuestro valor hipotético para la media seacorrecto. Mientras mayor sea la diferencia, más pequeña será laprobabilidad. (LEVIN, 2010)HIPÓTESIS NULA Y ALTERNATIVALa prueba de hipótesis empieza con algo de teoría, afirmación oaserción con respecto a un parámetro particular de una población.Para fines de análisis estadístico, el gerente de producción escogecomo hipótesis inicial que el proceso está bajo control; esto es, elcontenido promedio es de 368 gramos y no es necesario efectuaracciones correctivas. La hipótesis de que el parámetro de la poblaciónes igual a la especificación de las compañías se conoce como lahipótesis nula.Una hipótesis nula es siempre una de status que o de no diferencia. Porlo general se le identifica con el símbolo Ho. Nuestro gerente deproducción establecería como hipótesis nula que el proceso de llenadoestá bajo control y funcionando apropiadamente, que la cantidadmedia de cereal por caja es la aplicación de la compañía de 368gramos. Esto se establece como:Ho2 µ=0Siempre que especifiquemos una hipótesis nula, también debemosespecificar una hipótesis alternativa o una que debe ser verdadera si seencuentra que la hipótesis nula es falsa. La hipótesis alternativa (H1) es loopuesto a la hipótesis nula (Ho). Para el gerente de producción, lahipótesis alternativa se puede establecer como:Ho2 µx≠0
  8. 8. La hipótesis alternativa representa la conclusión a la que se llegaría sihubiera suficiente evidencia de la información de la muestra paradecidir que es improbable que la hipótesis sea verdadera y, por tantorechazarla. En nuestro ejemplo, si el peso de las cajas muestreadasestuvieran lo suficiente por arriba o por debajo del promedio.Interpretación del nivel de significanciaEl propósito del nivel de significancia no es cuestionar el valor calculadoen el estadístico de la muestra sino hacer un juicio respecto a ladiferencia entre ese estadístico y un parámetro hipotético de lapoblación.Si suponemos que la hipótesis es correcta, entonces el nivel designificancia indicará el porcentaje de medias muéstrales que está fuerade ciertos límites.Selección del nivel de significanciaNo existe un nivel de significancia único estándar o universal paraprobar hipótesis. En algunos casos se utiliza el nivel de significancia de5%. Ciertos resultados de investigaciones publicados a menudo pruebanhipótesis para un nivel de significancia del 1%. Es posible probar unahipótesis a cualquier nivel de significancia.Cuando más alto sea el nivel de significancia que utilizamos para probaruna hipótesis, mayor será la probabilidad de rechazar la hipótesis nulacuando es cierta. (LEVIN, 2010)Error tipo I y Error tipo IIRechazar una hipótesis nula cuando es cierta se denomina error tipo I, ysu probabilidad se simboliza con α (alfa). Por otro lado, aceptar unahipótesis nula cuando es falsa se llama Error tipo II, y su probabilidad sesimboliza con ß (beta).
  9. 9. Existe relación entre estos dos tipos de errores: la probabilidad decometer un tipo de error puede reducirse solo si estamos dispuestos aaumentar la probabilidad de cometer el otro tipo de error. (LEVIN, 2010) T DE STUDENTEn probabilidad y estadística, la distribución T -Student es unadistribución de probabilidad que surge del problema de estimar lamedia de una población normalmente distribuida cuando el tamaño dela muestra es pequeño.Una variable aleatoria se distribuye según el modelo de T -Student con ngrados de libertad.Propiedades: 1. La gráfica de la función de densidad es en forma de campana. 2. Los datos están más dispersos que la curva normal estándar. 3. A medida que n aumenta, la gráfica se aproxima a la normal N(0,1). 4. La gráfica es muy parecida a la de la normal estándar diferenciándose en que las colas de t están por encima de la normal, y el centro se encuentra por debajo del de la normal. 5. Cuando los grados de libertad son altos, los valores de t coinciden con los de la normal.
  10. 10. CHI- CUADRADOEn estadística y estadística aplicada se denomina pruebaχ² (pronunciado como "ji-cuadrado" y a veces como "chi-cuadrado") acualquier prueba en la que el estadístico utilizado sigue una distribuciónχ² si la hipótesis nula es cierta. Algunos ejemplos de pruebas χ² son:  La prueba χ² de Pearson, la cual tiene numerosas aplicaciones:  La prueba χ² de frecuencias  La prueba χ² de independencia  La prueba χ² de bondad de ajuste  La prueba χ² de Pearson con corrección por continuidad o corrección de Yates  La prueba de Bartlett de homogeneidad de varianzas
  11. 11. Pruebas paramétricasSe llaman asía las pruebas de hipótesis que cumplen tres requisitosfundamentales:1 La variable de la prueba debe ser variable cuantitativa.1 los datos se obtienen por muestreo estadístico.2 Los datos deben ajustarse a determinadas distribuciones estadísticas.Ejemplo 1) La prueba basada en la distribución normal de probabilidades. 2) La prueba de student.Pruebas no paramétricasLlamadas también pruebas de distribución libre son aquellas en que:1 la variable de la prueba debe ser cualitativa o cuantitativa2 los datos se obtienen pos muestreo estadístico3 son independientes de cualquier distribución de cualquier probabilidad.EjemploLa prueba del chi-cuadradoLas pruebas paramétricas son más poderosas sin embargo cuando lavariable es cualitativa, solo se puede usar las pruebas no paramétricas.Estadístico chi-cuadradoEs un estadístico que sirve de base para una prueba no paramétricadenominada prueba de chi cuadrado que se utiliza especialmentepara variables cualitativas, esto es, variables que carecen de unidad ypor lo tanto sus valores no pueden expresarse numéricamente. Losvalores de estas variables son categorías que solo sirven para clasificar
  12. 12. los elementos del universo del estudio. También puede utilizarse paravariables cuantitativas, transformándolas, previamente, en variablescualitativas ordinales.El estadístico Chi- Cuadrado se define por:En donde:n=número de elementos de la muestran-1= números de grados de libertad. =varianza de la muestra = varianza de la población DISTRIBUCION JI CUADRADO
  13. 13. FUNCION DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD VARIANZACuando es necesario hacer comparaciones entre tres o más mediasmuéstrales para determinar si provienen de poblaciones igualesutilizamos la técnica de análisis de varianza. Esta técnica se realizautilizando la distribución de probabilidad F vista anteriormente. Para eluso de esta técnica es necesario seguir los siguientes supuestos: 1) Las poblaciones siguen una Distribución de Probabilidad Normal 2) Las poblaciones tienen desviaciones estándar (σ) iguales 3) Las muestras se seleccionan de modo independienteLa técnica del análisis de varianza descompone la variación total endos componentes de variación llamados variación debida a lostratamientos y variación aleatoria.Cuando estamos frente a un problema de análisis de varianza loprimero que debemos hacer es identificar en términos del problema losiguiente:
  14. 14. Variable dependiente o variable respuesta: Es la variable que nosinteresa medir o respuesta que se va a estudiar para determinar elefecto que tiene sobre ella la variable independiente.Variable independiente o factor: Es la variable o factor que puedeinfluenciar en la variabilidad de la respuesta o variable dependiente.Nivel o tratamiento del factor: Es un valor o condición del factor bajo elcual se observa la respuesta medible.Unidad experimental: Es el objeto (persona, animal o cosa) donde seaplica un determinado tratamiento, para obtener una medición de lavariable respuesta.Error experimental: Es la variación que no se puede atribuir a un cambiode tratamiento; es decir, la que se produce por los factores extrañosque pueden influir en la respuesta y que deben ser eliminados ocontrolados por el investigador.Aleatorización: Consiste en asignar en forma aleatoria los tratamientos alas unidades experimentales con el propósito de remover los posiblessesgos sistemáticos y neutralizar los efectos de todos aquellos factoresexternos que no se encuentran bajo el control del investigador, peropueden estar presentes en el experimento.Nosotros estudiaremos el diseño Completamente Aleatorizado con unsolo factor o unifactorial.Este modelo es apropiado en aquellas situaciones donde se tiene unsolo factor o variable independiente con “c” niveles o tratamientos.
  15. 15. UTILIZACIÓN DEL SPSS1.- Abrir el programa SPSS,2.- Menú inicio y clic en el icono que aparece del programa con elnombre de SPSS.IMAGEN DEL PROGRAMA SPS INSTALADO3.- A continuación se desplegara la ventana SPSS, con un cuadro dedialogo, hacer clic en la opción introducir datos y luego clic enaceptar. SELECCIÓN DE DATOS1.- Clic en abrir archivo
  16. 16. 2.- Selecciona la ubicación en donde se encuentra el archivo3.- Selecciona el formato del archivo a ser introducido.4.- Busca el archivo para introducir los datos en el SPSS.
  17. 17. 5.- En el cuadro de dialogo que indica el tipo de archivo seleccionado,escoge el formato y presiona clic en aceptar.6.- Automáticamente se desplegaran los datos7.- Coloca cero en decimales, la medida en escalar y el tipo numéricopara que se pueda calcular los datos requeridos.
  18. 18. CÁLCULO DE CORRELACIÓN EN EL SPSS1. Escribir las variables a utilizar
  19. 19. 2. Pasar los datos de cada variableCorrelación 1. Hacer clic en analizar 2. Dar clic en correlación
  20. 20. 3. Dar clic en bivariadas
  21. 21. 4. En el cuadro que se despliega pasamos las variables a lado derecho5. Damos clic en coeficiente de correlación Pearson y en la prueba de hipótesis unilateral.6. Damos clic en aceptar y automáticamente obtenemos los resultados de la correlación lineal.
  22. 22. 7. Como crear la gráfica, hacemos clic en gráficos, cuadros de diálogos antiguos, y dispersión puntos.
  23. 23. 8. En la ventana de dispersión de puntos, escogemos dispersión simple y hacemos clic en definir. 9. Elegimos las variables independiente y dependiente, hacemos clic en titulo y ponemos el titulo que llevara nuestra gráfica.10. Y obtenemos nuestra grafica con los puntos de dispersión.
  24. 24. 11. Para trazar la línea por los puntos hacemos clic sobre la grafica y nos aparece la ventana editor de gráficos. 12. Luego hacemos clic en añadir línea de ajuste total, aparece laventana propiedades en donde escoges lineal y cerrar
  25. 25. 13.Y así obtendrás la grafica con la línea para saber por donde secruzan los puntos y saber si es positiva o negativa. CÁLCULO DE REGRESIÓN EN EL SPSS1.- Clic en análisis, en el menú que se despliegaelige la opción regresióny después la opción lineal,
  26. 26. 2.- En el cuadro que aparece se determinará la variable dependiente eindependiente, y colocarlas en el espacio que aparece en el cuadro dedialogo.3.- Despliega el cuadro de dialogo en la opción “estadísticos”4.- Elige las opciones de “estimaciones” y “intervalo de confianza”.5.- Clic en continuar.
  27. 27. 6.- Elige la opción “gráficos”7.- Selecciona “histogramas” y “gráfico de prob. normal”, para obtenerel cálculo de la gráfica de los datos.8.- Has clic en aceptar si ya realizaste los pasos anteriores para obtenerel resultado de la Regresión.
  28. 28. 9.- En la hoja siguiente observa el cálculo siguiente:
  29. 29. 10.- Gráfica de dispersión.
  30. 30. CÁLCULO DE PRUEBA DE HIPÓTESIS EN EL SPSSPasos de una prueba de hipótesisEn la prueba de hipótesis que goza de aceptación general figuran sietepasos:1.- Formular la hipótesis nula HO,De manera que pueda determinarse exactamente α, la probabilidadde cometer un error tipo 1. (Esto equivale a determinar el parámetro depoblación que interesa y proponer la validez de un valor para él) (Signo=)1.1.- Formular la hipótesis alternativa HaDe manera que el rechazo de la hipótesis nula signifique aceptar lahipótesis alternativa. (Signo > o <)Al formular estas dos hipótesis, se determinan el parámetro y el valorpropuesto;2.- Determinar si la prueba es unilateral o bilateral3.- Asumir el nivel de significación4.- Determinar la distribución muestral que se usara en la prueba5.- Elaborar el esquema de la prueba6.- Calcular el estadístico de la prueba7.- Tomar la decisión, para esto, se comparan el esquema de la parte 5,con el estadístico del paso 6Cálculo en SPSS1.- Has clic en la opción análisis.
  31. 31. 2.- Selecciona la opción “compara medias” y “prueba T para muestrasrelacionadas”.3.- En el cuadro siguiente, aparecen las dos variables con las cuales seestá trabajando.4.- Presiona el botón con la flecha para traspasar las variables al cuadrovacío.5.- luego de haber insertado las variables, haz clic en opciones.
  32. 32. 6.- Haz clic en el cuadro de dialogo en las opciones excluir casos segúnanálisis.7.- en el intervalo de confianza pon el porcentaje con el que vas a trabajar.8.- Haz clic en aceptar para que se desplieguen los cálculos de regresión.
  33. 33. 9.- Observa los cálculos de regresión en la siguiente hoja del programa SPSS. CÁLCULO DE CHI CUADRADO EN EL SPSS1.-Haz clic en analizar y luego elige “estadísticos descriptivos”2.- Selecciona “Tablas de contingencia”.
  34. 34. 3.- En el cuadro de dialogo traslada las dos variables a los cuadrosvacíos.Ubicación de filas y columnas
  35. 35. 4.- Selecciona la opción “estadísticos”6.- observa los resultados en la hoja de cálculo del SPSS.
  36. 36. CÁLCULO DE LA VARIANZA EN EL SPSS1.- Se selecciona la opción analizar y escoge la opción frecuencias.2.- En el cuadro de dialogo que aparece traslada las variable dependiente a laderecha.
  37. 37. 3.- Haz clic en la opción “estadísticos”.4.- En esta ventana haz clic en varianza y luego clic en continuar5.- Observa los resultados en la hoja de cálculo del SPSS
  38. 38. CÁLCULO DE LA T STUDENT EN EL SPSS1.- Elige la opción analizar, donde se despliega otra ventana y seleccionaprueba T para una muestra.
  39. 39. 2.- En el cuadro de dialogo Traslada la variable hacia la ventanaderecha.3.- Haz clic en continuar.4.- Observa los resultados en la hoja de cálculo del SPSS.
  40. 40. CONCLUSIONES:Como vemos los estadísticos como correlación lineal, regresión lineal, pruebade hipótesis, t de Student, Chi- cuadrado, varianza, nos permiten determinar lasrelaciones de las variables poblacionales, sean estas cualitativas o cuantitativa,para las cualitativas tenemos el chi- cuadrado que permite determinar variablesque carecen de unidad.Cada uno de los estadísticos nos ayudan a determinar la situación de lasvariables en las cuales existen problemas o desconocimiento de la realidad delentorno en estudio, principalmente muestral, a medida que aplicamos losestadísticos correctamente, los datos que nos bota cada permitirá aclarardudas o lo que se desconoce de ciertos aspectos en el campo empresarial,económico, financiero, social, educacional, en fin de cualquier área que sedesee investigar el comportamiento de las variables ya sean cualitativas ocuantitativas y la posterior toma de decisiones.Seguir todos y cada uno de los pasos hasta llegar a insertar todos los datos enel software, esto nos ayudara a ubicarlos correctamente en su pantallaprincipal para continuar con una aplicación correcta de la investigación o delestudio de las variables.Los diferentes programas para la resolución e interpretación de variablesestadísticas principalmente el SPSS, nos permiten descubrir el comportamientode cada una de las variables, con las cuales necesitamos determinar oinvestigar cual es la situación actual o futura. Mediante los datos recopiladospara la investigación el SPSS ayudara a la rápida resolución estadística parauna posterior toma de decisiones.SPSS es el programa apropiado para la correcta resolución e interpretación delas variables, dependiendo de los datos a calcular debemos aplicar elestadístico adecuado e inmediatamente obtendremos la gráfica requerida, loque nos ayudara a tomar decisiones acertadas basadas en un estudiocomprobado por el SPSS.
  41. 41. RECOMENDACIONES:Es importante aplicar correctamente cada uno de estos estadísticos que nosayudaran a definir el comportamiento de las variables ya sean cualitativas ocuantitativas para una posterior toma de decisiones.Del como apliquemos las variables en cada estadístico, dependerá el éxito delproblema o la investigación que pretendemos descubrir o resolver, es por esoque debemos dar a cada variable su correspondiente estadístico y de segurotomaremos la decisión más acertada al interpretar los datos y descubrir elcomportamiento de las variables.Al realizar o aplicar estadísticos en el software apropiado (SPSS), debemosllevar cada uno de los pasos indicados y que no existan fallos en la inserciónde datos y proseguir con los cálculos correspondientes.Emplear apropiadamente el software SPSS en la interpretación de variablesmuestrales estadísticas mediante un histograma, para la correcta toma dedecisiones, y de seguro éxito en nuestro proyecto o investigación que estamosdando resolución.Es recomendable que todos y cada uno de los datos estén clasificados entrelas variables a determinar, ya sea por género, país, actividad, etc. Esto ayudaraal programa a desarrollarse con más facilidad y a obtener los resultados másexactos de nuestra investigación.BIBLIOGRAFIALINKOGRAFIA

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