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.

Propuesta de sistematización del curso de Estadística II utilizando el paquete estadístico SPSS

[Tesis] (Maestría en Enseñanza Superior ) U.A.N.L.

??Existe vida m??s all?? del SPSS? descubre R

Resumen tomado de la publicaci??n

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SPSS Basics.doc (4)

Notes on use of SPSS. Used in Research Skills for Biomedical Science

Entering Data into SPSS

Video of how to set up and SPSS document and enter data

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Documents on using SPSS

Getting Excel Data into SPSS

Video of how to get data in an Excel spreadsheet into SPSS. It starts with how to ensure the data is set and formatted correctly.