Estudi del patró d'activitat diària dels ximpanzes del zoo de Barcelona mitjançant SPSS

Treball de recerca realitzat per un alumne d’ensenyament secundari i guardonat amb un Premi CIRIT per fomentar l'esperit científic del Jovent l’any 2008. Estudi del patró d’activitat diària i les interaccions socials d’un grup de ximpanzés (Pan troglodytes) en captivitat. A partir dels estudis realitzats per la doctora Jane Goodall, s’ha elaborat una comparativa entre les conductes a la vida salvatge i a la vida en captivitat dels ximpanzés. Per obtenir les dades s’ha emprat la metodologia observacional pròpia de l’etologia; les dades obtingudes s’han analitzat mitjançant el paquet estadístic SPSS. Les dades estudiades mostren en primer lloc que les conductes bàsiques dels ximpanzés en captivitat no difereixen tant de les conductes en llibertat si les condicions de captivitat són les adequades. En segon lloc, també s’observa que hi ha diferències individuals en la conducta de cada membre, les quals han estat detallades a l’estudi. Finalment es fa palès que empren més les àrees noves de la seva instal•lació.

¿Cómo hacer un análisis cuantitativo de datos de tipo descriptivo con el paquete estadístico SPSS?

En la actualidad es difícil hablar de procesos estadísticos de análisis cuantitativo de datos sin hacer referencia a la informática aplicada a la investigación. Estos recursos informáticos se basan a menudo en paquetes de programas informáticos que tienen por objetivo ayudar al/la investigador/a en la fase de análisis de datos. En estos momentos uno de los paquetes más perfeccionados y completos es el SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). El SPSS es un paquete de programas para llevar a cabo el análisis estadístico de los datos. Constituye una aplicación estadística muy potente, de la que se han ido desarrollando diversas versiones desde sus inicios, en los años setenta. En esta ficha las salidas de ordenador que se presentan corresponden a la versión 11.0.1. No obstante, aunque la forma ha ido variando desde sus inicios, su funcionamiento sigue siendo muy similar entre las diferentes versiones. Antes de iniciarnos en la utilización de las aplicaciones del SPSS es importante familiarizarse con algunas de las ventanas que más usaremos. Al entrar al SPSS lo primero que nos encontramos es el editor de datos. Esta ventana visualiza, básicamente, los datos que iremos introduciendo. El editor de datos incluye dos opciones: la vista de los datos y la de las variables. Estas opciones pueden seleccionarse a partir de las dos pestañas que se presentan en la parte inferior. La vista de datos contiene el menú general y la matriz de datos. Esta matriz está estructurada ubicando los casos en las filas y las variables en las columnas.

¿Cómo optimizar una matriz de datos? Utilidades básicas del SPSS

Una vez se dispone de los datos introducidos en el paquete estadístico del SPSS (Statistical Package of Social Science), en una matriz de datos, es el momento de plantearse optimizar esa matriz para poder extraer el máximo rendimiento a los datos, según el tipo de análisis que se pretende realizar. Para ello, el propio SPSS tiene una serie de utilidades que pueden ser de gran utilidad. Estas utilidades básicas pueden diferenciarse según su funcionalidad entre: utilidades para la edición de datos, utilidades para la modificación de variables, y las opciones de ayuda que nos brinda. A continuación se presentan algunas de estas utilidades.

Análisis Discriminante mediante SPSS

El análisis discriminante es un método estadístico a través del cual se busca conocer qué variables, medidas en objetos o individuos, explican mejor la atribución de la diferencia de los grupos a los cuales pertenecen dichos objetos o individuos. Es una técnica que nos permite comprobar hasta qué punto las variables independientes consideradas en la investigación clasifican correctamente a los sujetos u objetos. Se muestran y explican los principales elementos que se relacionan con el procedimiento para llevar a cabo el análisis discriminante y su aplicación utilizando el paquete estadístico SPSS, versión 18, para el desarrollo del modelo estadístico, las condiciones para la aplicación del análisis, la estimación e interpretación de las funciones discriminantes, los métodos de clasificación y la validación de los resultados.

Com fer una anàlisi quantitativa de dades de tipus descriptiu amb el paquet estadístic de l"SPSS?

En l"actualitat és difícil parlar de processos estadístics d"anàlisi quantitativa de dades sense fer referència a la informàtica aplicada a la recerca. Aquests recursos informàtics es basen sovint en paquets de programes informàtics que tenen l"objectiu d"ajudar al/a la investigador/a en la fase d"anàlisi de dades. En aquests moments un dels paquets més perfeccionats i complets és l"SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). L"SPSS és un paquet de programes per tal de dur a terme l"anàlisi estadística de les dades. Constitueix una aplicació estadística força potent, de la qual s"han anat desenvolupant diverses versions des dels seus inicis, als anys setanta. En aquest manual les sortides d"ordinador que es presenten pertanyen a la versió 11.0.1. No obstant això, tot i que la forma ha anat variant des dels inicis, pel que fa al funcionament segueix essent molt similar entre les diferents versions. Abans d"iniciar-nos en la utilització de les aplicacions de l"SPSS és important familiaritzarse amb algunes de les finestres que més farem servir. En entrar a l"SPSS el primer que ens trobem és l"editor de dades. Aquesta finestra visualitza, bàsicament, les dades que anirem introduint. L"editor de dades inclou dues opcions: la Vista de les dades i la de les variables. Aquestes opcions es poden seleccionar a partir de les dues pestanyes que es presenten en la part inferior. La vista de dades conté el menú general i la matriu de dades. Aquesta matriu s"estructura amb els casos a les files i les variables a les columnes.

Com optimitzar una matriu de dades? Utilitats bàsiques de l"SPSS

Una vegada es disposa de les dades introduïdes al paquet estadístic de l"SPSS (Statistical Package of Social Science) en una matriu de dades, és el moment de plantejar-se optimitzar aquesta matriu per poder extreure el màxim rendiment a les dades, segons el tipus d"anàlisi que es pretengui dur a terme. Per a això, el mateix SPSS té una sèrie d"utilitats que poden ser de gran utilitat. Aquestes utilitats bàsiques poden diferenciar-se segons la seva funcionalitat entre: les utilitats per a l"edició de dades, les utilitats per a la modificació de variables i les opcions d"ajuda que ens brinda. A continuació es presenten algunes d"aquestes utilitats.

Clasificación de pruebas no paramétricas. Como aplicarlas en SPSS

Las pruebas no paramétricas engloban una serie de pruebas estadísticas que tienen como denominador común la ausencia de asunciones acerca de la ley de probabilidad que sigue la población de la que ha sido extraída la muestra. Por esta razón es común referirse a ellas como pruebas de distribución libre. En el artículo se describen y trabajan las pruebas no paramétricas, y se resaltan su fundamento y las indicaciones para su empleo cuando se trata de una sola muestra (Chi-cuadrado), de dos muestras con datos independientes (U de Mann-Whitney), de dos muestras con datos relacionados (T de Wilcoxon), de varias muestras con datos independientes (H de Kruskal-Wallis) y de varias muestras con datos relacionados (Friedman).

Cómo aplicar árboles de decisión en SPSS

Un árbol de decisión es una forma gráfica y analítica de representar todos los eventos (sucesos) que pueden surgir a partir de una decisión asumida en cierto momento. Nos ayudan a tomar la decisión más"acertada", desde un punto de vista probabilístico, ante un abanico de posibles decisiones. Estos árboles permiten examinar los resultados y determinar visualmente cómo fluye el modelo. Los resultados visuales ayudan a buscar subgrupos específicos y relaciones que tal vez no encontraríamos con estadísticos más tradicionales. Los árboles de decisión son una técnica estadística para la segmentación, la estratificación, la predicción, la reducción de datos y el filtrado de variables, la identificación de interacciones, la fusión de categorías y la discretización de variables continuas. La función árboles de decisión (Tree) en SPSS crea árboles de clasificación y de decisión para identificar grupos, descubrir las relaciones entre grupos y predecir eventos futuros. Existen diferentes tipos de árbol: CHAID, CHAID exhaustivo, CRT y QUEST, según el que mejor se ajuste a nuestros datos.

Cómo aplicar las pruebas paramétricas bivariadas t de Student y ANOVA en SPSS.

Las pruebas paramétricas son un tipo de pruebas de significación estadística que cuantifican la asociación o independencia entre una variable cuantitativa y una categórica. Las pruebas paramétricas exigen ciertos requisitos previos para su aplicación: la distribución Normal de la variable cuantitativa en los grupos que se comparan, la homogeneidad de varianzas en las poblaciones de las que proceden los grupos y una n muestral no inferior a 30. Su incumplimiento conlleva la necesidad de recurrir a pruebas estadísticas no paramétricas. Las pruebas paramétricas se clasifican en dos: prueba t (para una muestra o para dos muestras relacionadas o independientes) y prueba ANOVA (para más de dos muestras independientes).

Análisis Discriminante mediante SPSS.

El análisis discriminante es un método estadístico a través del cual se busca conocer qué variables, medidas en objetos o individuos, explican mejor la atribución de la diferencia de los grupos a los cuales pertenecen dichos objetos o individuos. Es una técnica que nos permite comprobar hasta qué punto las variables independientes consideradas en la investigación clasifican correctamente a los sujetos u objetos. Se muestran y explican los principales elementos que se relacionan con el procedimiento para llevar a cabo el análisis discriminante y su aplicación utilizando el paquete estadístico SPSS, versión 18, para el desarrollo del modelo estadístico, las condiciones para la aplicación del análisis, la estimación e interpretación de las funciones discriminantes, los métodos de clasificación y la validación de los resultados.

Cómo aplicar un cluster jerárquico en SPSS

L'anàlisi de conglomerats o cluster és una tècnica multivariant que busca agrupar elements o variables tractant d'aconseguir la màxima homogeneïtat en cada grup i la major diferència entre ells, mitjançant una estructura jerarquitzada per poder decidir quin nivell jeràrquic és el més apropiat per establir la classificació. El programa SPSS disposa de tres tipus d'anàlisi de conglomerats: l'anàlisi de conglomerats jeràrquic, bietàpic i de K mitjanes. Aplicarem el mètode jeràrquic com el més idoni per determinar el nombre òptim de conglomerats existent en les dades i el contingut dels mateixos per al nostre cas pràctic.

Una Aproximació a la construcció significativa del coneixement matemàtic a l'ESO

This study displays and analyzes the contents of the Mathematics subject in ESO’s second cycle from a constructivist perspective. This analysis has been carried out by contrasting two groups of participants (control group and experimental group). These groups were formed by a sample of 240 students between the ages of 14 and 16 from four different educational centres of the Osona area. Research – Action methodology has been employed, combining quantitative techniques (statistical study with the SPSS package) with qualitative analysis (transcriptions of interviews and discussion group). This study has been carried out after years of classroom observation, reflection and action. The theoretical framework employed is a cognitive one, based on Ausubel’s Significative Learning Theory. Quantitative analysis shows how the researcher’s design improves, on the one hand, the students’ academic motivation and, on the other hand, their comprehensive memory, enabling them to achieve a more significant learning of the subjects’ contents. Furthermore, our analysis shows that the proposed method is more comprehensive than those employed by teachers collaborating with control groups. The main aim of the qualitative analysis is that of identifying the elements which configure the programme and contribute to an improvement of the aspects mentioned above. The key elements here are: co-operation as the basis of group dynamics; the employment, in some cases, of easily handled materials; the type of interaction between teacher and students, where, through open discussion, students are lead by teaching staff towards the course objectives; induction, that is, deducing formulae by initially using examples which are close to the students’ knowledge and experience or taken from everyday life (what we could call “down-top” mathematics). We should add here that the qualitative analysis does not only corroborate the results obtained by quantitative techniques, but also displays an increase of motivation in teaching staff. Teachers did show a positive attitude and welcomed the use and development of these materials in the next academic year. Finally, we discuss possible directions for further research.

Hàbits alimentaris en nens de 8 a 12 anys de la comarca d'Osona

Introducció: La dieta mediterrània és considerada un dels patrons alimentaris més saludables ja que diversos estudis epidemiològics mostren que protegeix front diverses malalties cròniques com ara les malalties cardiovasculars, la diabetis i alguns càncers. Malauradament al nostre país els patrons alimentaris estan canviant a conseqüència de la modernització de la societat i estan portant a l’allunyament del patró de dieta mediterrània. Això és especialment crític entre la població infantil i juvenil, fet que predisposa a que en un futur augmenti la prevalença de malalties cròniques entre la població adulta. Objectiu: avaluar els hàbits alimentaris i l’estat nutricional d’escolars de 8 a 12 anys de la comarca d’Osona. Mètodes: estudi de disseny observacional i transversal. La mostra estava constituïda per 191 escolars de 4rt i 5è d’ensenyança primària d’escoles de la comarca d’Osona. La informació sobre la dieta es va recollir a través d’una enquesta alimentària, un recordatori de 24 hores, un qüestionari de freqüència de consum alimentari i el test KIDMED. Les determinacions antropomètriques que es van realitzar van ser talla, pes, IMC (Índex de Massa Corporal), plec tricipital, perímetre braquial i perímetre abdominal. L’anàlisi estadística de totes les dades es va portar a terme mitjançant el programa estadístic SPSS per Windows versió 12.0. Resultats: quan es valora la qualitat de l’esmorzar, s’observa que només en el 16.8% dels casos la qualitat era bona, en el 68.6% dels casos la qualitat havia de millorar i en el 12.6% era de qualitat insuficient i en el 2.1% era de mala qualitat. També s’observa que la dieta que segueixen és desequilibrada quantitativament, concretament és baixa en hidrats de carboni, rica en greixos i lleugerament elevada en proteïnes. L’anàlisi qualitativa mostra que hi ha un molt baix consum de verdures i hortalisses i de fruita, mentre que s’arriba a les racions recomanades de carnis i d’olis i greixos. El test KIDMED mostra una puntuació mitjana de 7.21±1.96 punts, el que indica que la dieta de la població és de qualitat millorable. Pel que fa a l’estat nutricional s’observa que un 24,6% presenta valors de baix pes i un 17,8% sobrepès o obesitat, el que indica que un 42,4% de la població estudiada presenta un estat nutricional incorrecte. Conclusions: La dieta del col·lectiu estudiat s’allunya de les recomanacions de la SENC (Sociedad Española de Nutrición Comunitaria). Els resultats del test KIDMED indiquen que només un 44% de la població segueix un patró òptim de Dieta mediterrània i l’anàlisi de l’estat nutricional mostra que un 42,4% presenta un estat nutricional incorrecte, sigui per excés o per defecte de pes. Per tant, es fa necessari dissenyar estratègies d’educació alimentària adequades per millorar els hàbits alimentaris dels escolars i aconseguir en un futur un estat òptim de salut.

Sensibilització ambiental mitjançant un recurs educatiu audiovisual a l'alumnat de la Facultat de Ciències de l'Educació de la Universitat Autònoma de Barcelona: el cd-rom Àmbit

S’ha avaluat la validesa d’un instrument d’ambientalització universitària (el cd-rom Àmbit) que pretén generar un procés de reflexió i autoavaluació de l’impacte ambiental d’estudiants, professors i personal d’administració i serveis. S’ha dissenyat un qüestionari i un grup de discussió que s’han passat a quatre grups d’alumnes de la Facultat de Ciències de l’Educació de la Universitat Autònoma de Barcelona. Els resultats han estat analitzats estadísticament mitjançant el programa SPSS, i de forma qualitativa mitjançant l’anàlisi categorial. Es conclou que el cd-rom Àmbit és vàlid com a recurs educatiu ambiental i audiovisual. Per una banda, les dificultats tècniques no dificulten la navegació i els aspectes lúdics no emmascaren els continguts. Per l’altra, es considera, però, que genera poca sensibilització ambiental.

L'ús dels clítics pronominals del català i la seva adquisició per parlants de romanès i de tagal

El nostre estudi ha analitzat els mecanismes de transferència de la L1 en dos grups de parlants, un que té el romanès i l’altre el tagal com a llengües mare, en el procés d’aprenentatge del català com a L2. En concret ens hem centrat en l’estudi de l’ús dels clítics pronominals, una de les parts de la gramàtica catalana més apassionant per les seves idiosincràsies i la seva diversitat formal. L’ús d’aquest tipus de pronoms és un aspecte que resulta complicat d’adquirir per parlants de llengües en què no existeixen o on l’ús que en fan és diferent. En el nostre estudi, ens hem basat inicialment en la descripció de les característiques fonamentals dels clítics pronominals del català, del romanès i del tagal, a partir de bibliografia especialitzada i més general, i, en el cas del català, fent servir també la pròpia competència. Després d’aquest apartat més descriptiu, hem utilitzat un corpus d’entrevistes fetes en català a dos grups de parlants, el primer amb aprenents de català que tenen el romanès com a L1 i el segon amb aprenents de català que tenen el tagal com a L1, per analitzar quantitativament i qualitativament l’ús dels clítics pronominals. Un altre grup d’entrevistes, aquesta vegada a persones autòctones (català L1), ens ha servit com a grup de control. El nostre estudi dóna suport a la hipòtesi que atorga una importància especial a la transferència de la L1 en l’adquisició d'una segona llengua en general, i en la dels clítics pronominals d’una llengua romànica, en particular. Els resultats mostren que hi ha diferències entre els dos grups d'aprenents que són estadísticament significatives (ús del programa SPSS) i poden ser atribuïdes a les característiques de la L1.