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TUTORIALTUTORIALSPSSSPSS
Comparación de medias con el Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales
Unidad 4
IntroducciónIntroducción
En esta unidad aprenderemos algunos procedimientos para comparar medias estadísticas, con el SPSS.
Los comandos que permiten llevar a cabo esta función se encuentran en el Menú Analizar comparación de medias
Prueba tPrueba t
Este comando se utiliza en tres ocasiones:
1. Para comprobar si una muestra pertenece a una población: comparación de una muestra con una media poblacional.
2. Para realizar una prueba de diferencia de medias para muestras independientes: comparación de las medias de dos grupos de sujetos.
3. Para realizar la prueba de diferencia de medias para muestras relacionadas: comparación de las medias de dos variables.
Comprobar si la media de una muestra pertenece a una población con cierta media.
Analizar comparación de medias prueba T para una muestra
Prueba t: comparación de una muestra Prueba t: comparación de una muestra con una poblacióncon una población
Se eligen las variables a comparar
Se elige un intervalo de confianza
Prueba t: Diferencia de medias para Prueba t: Diferencia de medias para muestras independientemuestras independiente
Se comprueba si existen diferencias entre las medias de una variable, obtenidas para dos muestras independientes
Analizar comparación de medias prueba T para muestras independientes
Aquí se compara si el nivel educativo difiere significativamente entre hombres y mujeres
Se comparan dos variables medidas en las mismas personas. Analizar comparación de medias prueba T para muestras
relacionadas
Prueba t: Diferencia de medias para Prueba t: Diferencia de medias para muestras relacionadasmuestras relacionadas
Selecciona las variables a comparar y da clic
Se compara las diferencias en salario y nivel de educación para las mismas personas
ANOVA de un factor: Prueba de ANOVA de un factor: Prueba de diferencia entre dos o más mediasdiferencia entre dos o más medias
Se utiliza para realizar un análisis de varianza de una vía, con el que se comprueba si existen diferencias entre las medias de dos o más grupos no relacionados. Se llama de una vía porque sólo se emplea una variable independiente.
Se emplea para comprobar que existe diferencia entre medias y paradójicamente se realiza mediante la comparación de dos varianzas
1. Fuente de variación intergrupos: diferencia entre las medias
2. Fuente de variación intragrupos: diferencia entre los sujetos de cada grupo.
Analizar comparación de medias ANOVA de una vía
Ambas varianzas se dividen y se encuentra una razón: F de Snedecor
Cuando el valor de es significativo, significa que hay diferencias entre las medias de los grupos.
Al comprobar estas varianzas, se quiere comprobar si las diferencias entre las medias de los grupos prevalecen sobre las diferencias entre los sujetos de cada grupo.
ANOVA de un factor: Prueba de ANOVA de un factor: Prueba de diferencia entre dos o más mediasdiferencia entre dos o más medias
Cuando a través de ANOVA se encuentran diferencias significativas entre las medias de varios grupos, quiere decir que hay diferencia entre al menos dos de las medias, pero no sabemos entre cuáles medias son estas diferencias.
Para ello es necesario realizar un análisis posterior (contrastes Post Hoc) . Este análisis comprueba la diferencia entre todos los pares de medias en el contexto de la muestra total.
ANOVA de un factor: Prueba de ANOVA de un factor: Prueba de diferencia entre dos o más mediasdiferencia entre dos o más medias
ANOVA de un factor: Prueba de ANOVA de un factor: Prueba de diferencia entre dos o más mediasdiferencia entre dos o más medias
Comprueba si existen diferencias entre el salario actual, salario inicial y categoría laboral, de acuerdo al nivel educativo de los empleados
Códigos de contraste
Obtención de gráficos y estadísticos
Análisis de Varianza de una o más víasAnálisis de Varianza de una o más vías
Se emplea para realizar análisis de varianza de una o más vías.
Analizar Modelo linear generalUnivariado
Vía es un sinónimo de variable independiente. Comprueba si existen diferencias entre las medidas
de los niveles de una o más variables independientes intergrupo (muestras no relacionadas)
Se quiere conocer qué tipo de música y qué tipo de luz, son más útiles para lograr un mejor rendimiento en cálculo diferencial.
Para ello se llevó a cabo una investigación en la que se utilizaron tres tipos de música: rock pesado, ambiental y música de Mozart
Y se analizó el rendimiento de 300 sujetos, a una prueba de cálculo diferencial. Los sujetos se dividieron entre los tres tipos de música, de tal forma que cada grupo estuvo conformado por 100 sujetos.
Cada grupo tuvo una exposición a dos tipos de luz: natural y artificial, durante la realización del examen. El tiempo de exposición a la luz fue el mismo para todos: 20 minutos con luz natural y 20 con luz artificial.
Análisis de Varianza de una o más víasAnálisis de Varianza de una o más vías
Este es un ejemplo en el cual hay dos variables independientes:
1. Tipo de música
2. Tipo de luz
Y una variable dependiente: rendimiento en la prueba de cálculo diferencial
Análisis de Varianza de una o más víasAnálisis de Varianza de una o más vías
Análisis de Varianza de una o más víasAnálisis de Varianza de una o más vías
1. Colocar la variable dependiente (rendimiento)
2. Colocar las variables independientes (tipo de luz y tipo de música)
3. Pulsar opciones para pedir las medias de cada efecto
Análisis de Varianza de una o más víasAnálisis de Varianza de una o más vías
4. Solicitar la media de cada uno de los efectos
5. Dar clic en continuar y por último en aceptar del cuadro de diálogo anterior
Fin de la …
UNIDAD 4
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