Trabajo SPSS (2017)

Trabajo Español
Universidad Universidad Autónoma de Madrid (UAM)
Grado Psicología - 1º curso
Asignatura Análisis de Datos I
Profesor M.S.
Año del apunte 2017
Páginas 10
Fecha de subida 30/01/2018
Descargas 0
Subido por

Descripción

Trabajo hecho. Hay que entregarlo para poder hacer el examen de SPSS.

Vista previa del texto

Análisis de Datos I Curso 2016/17 Práctica 1 Evaluación de Capacidades EVALUACION DE CAPACIDADES GRUPO DE TRABAJO NOMBRE y APELLIDOS Fecha de entrega: GRUPO FIRMA* (1) Indique en una tabla el nivel de medida de cada una de las variables que conforman el archivo de datos. Añada a esta tabla las variables que vaya creando durante el desarrollo de la práctica. Para las variables nominales y ordinales indique las categorías de cada variable. Para las variables de escala y razón indique el valor mínimo y máximo encontrado en el archivo de datos.
TABLA CON LAS VARIABLES Y SU NIVEL DE MEDIDA VARIABLES Sexo Edad PMA_R (Inductive reasoning) RAPM (Raven) DAT_AR (Abstract reasoning) D48(Dominos) RSpan (Reading span) CSpan (Computation span) DMatrix (Dot matrix) NBack (2 back hits) KTrack (Keep track) Counters (Mental counters) CI(Coeficiente Intelectual) Gedad (Grupos de edad) IF(COMPUTE IF=2 * PMA_R + 3) NIVEL DE MEDIDA Nominal Escala Escala Escala Escala Escala Escala Escala Escala Escala Escala Escala Escala Ordinal Escala CATEGORÍAS DE LAS VARIABLES NOMINALES Y ORDINALES La variable nominal es “sexo”, que se subdivide en dos categorías: 0 para mujeres y 1 para hombres.
La variable ordinal es “Gedad”, que se subdivide en tres grupos: 1 (de 18 años o menos), 2 (de 19 años a 21) y 3 (más de 21 años).
EL VALOR MÍNIMO Y MÁXIMO PARA LAS VARIABLES DE ESCALA Y RAZÓN (2) Seleccione una de las tres variables que miden Memoria de trabajo y elabore una Distribución de Frecuencias de la variable seleccionada, así como una Representación Gráfica apropiada.
Statistics Dot matrix N Valid Missing 50 0 Dot matrix Dot matrix Frequency Percent Valid Valid Percent Cumulative Percent 42 1 2,0 2,0 2,0 43 2 4,0 4,0 6,0 44 1 2,0 2,0 8,0 45 1 2,0 2,0 10,0 46 1 2,0 2,0 12,0 47 1 2,0 2,0 14,0 48 1 2,0 2,0 49 1 2,0 50 3 51 Porcentaj e Frecue Porcenta Porcentaj acumulad ncia je e válido o Sexo Mujeres 42 1 3,2 3,2 3,2 43 1 3,2 3,2 6,5 46 1 3,2 3,2 9,7 47 1 3,2 3,2 12,9 48 1 3,2 3,2 16,1 16,0 50 2 6,5 6,5 22,6 2,0 18,0 51 2 6,5 6,5 29,0 6,0 6,0 24,0 53 2 6,5 6,5 35,5 4 8,0 8,0 32,0 54 1 3,2 3,2 38,7 53 3 6,0 6,0 38,0 55 1 3,2 3,2 41,9 54 2 4,0 4,0 42,0 56 1 3,2 3,2 45,2 55 1 2,0 2,0 44,0 57 2 6,5 6,5 51,6 56 5 10,0 10,0 54,0 58 2 6,5 6,5 58,1 57 2 4,0 4,0 58,0 59 4 12,9 12,9 71,0 58 3 6,0 6,0 64,0 60 1 3,2 3,2 74,2 59 5 10,0 10,0 74,0 61 3 9,7 9,7 83,9 62 2 6,5 6,5 90,3 60 1 2,0 2,0 76,0 63 1 3,2 3,2 93,5 61 5 10,0 10,0 86,0 64 1 3,2 3,2 96,8 62 3 6,0 6,0 92,0 66 1 3,2 3,2 100,0 63 2 4,0 4,0 96,0 64 1 2,0 2,0 98,0 31 100,0 100,0 66 1 2,0 2,0 100,0 50 100,0 100,0 Total Distribución de frecuencias ejercicio 2 Válido Tot al Hombres 43 1 5,3 5,3 5,3 Válido 44 1 5,3 5,3 10,5 45 1 5,3 5,3 15,8 49 1 5,3 5,3 21,1 50 1 5,3 5,3 26,3 51 2 10,5 10,5 36,8 53 1 5,3 5,3 42,1 54 1 5,3 5,3 47,4 56 4 21,1 21,1 68,4 58 1 5,3 5,3 73,7 59 1 5,3 5,3 78,9 61 2 10,5 10,5 89,5 62 1 5,3 5,3 94,7 63 1 5,3 5,3 100,0 19 100,0 100,0 Tot al Distribución de frecuencias ejercicio 3 (3) Elabore las Distribuciones de Frecuencias de la variable que haya seleccionado en el punto anterior, pero en este caso que estén separadas para hombres y mujeres y una Representación Gráfica combinada de las mismas. A continuación, indique qué centil corresponde en el grupo de mujeres a la mediana del grupo de varones.
Dot matrix Mujeres N Válido Perdidos Hombres N Válido Perdidos 31 0 19 0 (4) Obtenga los centiles 5, 16, 80 y 90 de la variable PMA_R y los tres cuartiles de la variable RAPM.
Estadísticos Estadísticos Inductive reasoning N Válido Perdidos Percentiles 50 0 5 11,55 16 14,00 80 25,00 90 26,00 Raven N Válido Perdidos Percentiles 50 0 25 19,00 50 23,00 75 28,00 (5) Indique a qué centiles se corresponden las puntuaciones en KTrack que han obtenido los articipantes que aparecen con los números de caso 5, 15 y 25.
Caso 5, puntuación = 12, C26 = 12 Caso 15, puntuación = 18, C94 = 18 Caso 25, puntuación = 15, C50 = 15 (6) Estudie, tratando los datos de la forma que le parezca más adecuada, si los resultados apoyan la suposición de que la puntuación en el test de Razonamiento Abstracto (DAT_AR) difiere en varones y mujeres.
Estadísticos Estadísticos Razonamiento abstracto en hombres Razonamiento abstracto en mujeres N Válido 31 Perdidos 0 Media 28,5161 Mediana 27,0000 Moda 26,00 Desviación estándar N 5,76120 Varianza 33,191 Suma 884,00 Válido 19 Perdidos 12 Media 25,7895 Mediana 28,0000 28,00a Moda Desviación estándar 8,20961 Varianza 67,398 Suma 490,00 Para determinar en qué medida difieren los varones de las mujeres, se emplea una medida de variación (la varianza), ya que esta medida sirve para comparar el grado de dispersión de dos o más muestras de valores (mujeres y hombres) en una misma variable (razonamiento abstracto (DAT_AR).
La población de varones presenta una mayor variabilidad en la muestra de razonamiento abstracto que la población de mujeres, que son más homogéneas en esta característica.
A partir de las varianzas, concluimos que el grupo de varones tiene una mayor variabilidad, una mayor dispersión por lo que es más heterogéneo que el grupo de mujeres, dado que su varianza es mayor (67,398 frente a 33,191).
(7) A partir de la variable Edad, obtenga una nueva variable, con el nombre Gedad (que significa ‘Grupo de Edad), que tenga los siguientes valores según la edad: 1: 18 o menos años, 2: entre 19 y 21 años; y 3: más de 21 años. Elabore La distribución de frecuencias y la representación gráfica que considere más adecuada para la nueva variable.
GRUPOS DE EDAD Statistics Frequency GRUPOS DE EDAD N Valid Missing 50 0 Valid Percent Valid Percent Cumulative Percent 18 AÑOS O MENOS 35 70,0 70,0 70,0 DE 19 AÑOS A 21 13 26,0 26,0 96,0 MÁS DE 21 AÑOS 2 4,0 4,0 100,0 50 100,0 100,0 Total (8) Estudie, tratando los datos de la forma que le parezca más adecuada, si los resultados apoyan la suposición de que la edad está relacionada con el Razonamiento abstracto (DAT_AR).
Observando este gráfico, resultado de la comparación de frecuencias de puntuaciones entre “Edad” y “DAT_AR”, Deducimos que: “ TENGO QUE IR A TUTORIA POR CUESTIONES METODOLÓGICAS DE ESTOS DATOS” (9) Clasifique a los participantes en tres grupos en función de sus valores en la variable Memoria de Trabajo (RSpan): 1: si no supera el 33% inferior de los valores; 2: si supera el 33% de los valores inferiores, pero no supera el 66% de los valores inferiores; y 3: si supera el 66% de los valores inferiores. Compare a los tres grupos así formados en la tendencia central y la variabilidad en la variable Funcionamiento ejecutivo (Counters).
Los tres grupos son: Grupo 1 (no superan el 33 % inferior de los valores): 81-127 Grupo 2 (superan el 33%, pero no el 66 % de los valores inferiores): 128-137 Grupo 3 (superan el 66 % inferior de los valores): 139-146 Estadísticos Estadísticos Estadísticos Reading span Mental counters Mental counters N Válido 50 N Válido 16 N Válido 14 Perdidos 0 Perdidos 0 Perdidos 0 Media 44,06 Media 48,93 Mínimo 81 Mediana 45,00 Mediana 49,00 Máximo 146 Moda 41a Moda 42a Percentiles 33 127,83 Varianza 79,129 Varianza 37,764 66 139,00 Grupo no supera el 33% de los a. Existen múltiples modos. Se valores totales muestra el valor más pequeño.
Grupo que supera el 33 % pero no el 66% Estadísticos Mental counters N Válido Perdidos Media Mediana Moda Varianza 20 0 47,85 49,00 49 55,503 a. Existen múltiples modos. Se muestra el valor más pequeño.
Grupo que supera el 66 % de los valores totales (10) Obtenga, utilizando la calculadora, los coeficientes de variación en la variable Funcionamiento ejecutivo (NBack) de los grupos formados por la variable Gedad. Interprete los resultados obtenidos.
𝑋̅ = Grupo de edad: 17 años 𝑆𝑋 𝑋̅ 𝐶𝑉 = ∙ 100 = √8 22 ∙ 100 = 12,857 % 23 + 23 + 23 + 24 + 17 = 22 5 𝑆𝑋 = √𝑆𝑋2 = √8 ∑(𝑋𝑖 −𝑋̅)2 𝑆𝑋2 = 𝑁−1 = 3(23−22)2 +(24−22)2 +(17−22)2 5−1 =8 Grupo de edad: 18 años 16,924 𝐶𝑉 = √ 18,8 ∙ 100 = 21,882 % 𝑆𝑋 = √𝑆𝑋2 = √16,924 9+12+12+13+14+15×2+16×3+17+20×9+21+22×2+23×4+24×3 𝑋̅ = = 18,8 30 (9−18,8)2 +2(12−18,8)2 +(13−18,8)2 +(14−18,8)2 +2(15−18,8)2 +3(16−18,8)2 +(17−18,8)2 = 𝑁−1 30−1 +9(20−18,8)2 +(21−18,8)2+2(22−18,8)2 +4(23−18,8)2 +3(24−18,8)2 = 16,924 30−1 𝑆𝑋2 = ∑(𝑋𝑖 −𝑋̅)2 + Grupo de edad: 19 años 𝐶𝑉 = 𝑋̅ = √1,367 𝑆𝑋 ∙ 100 = ∙ 100 = 5,274 % 22,167 𝑋̅ 21 × 2 + 22 × 2 + 23 + 24 = 22,167 6 𝑆𝑋 = √𝑆𝑋2 = √1,367 𝑆𝑋2 = ∑(𝑋𝑖 −𝑋̅)2 𝑁−1 = 2(21−22,167)2 +2(22−22,167)2 +(23−22,167)2 +(24−22,167)2 6−1 Grupo de edad: 20 años 𝐶𝑉 = 𝑆𝑋 𝑋̅ 9,3 19,4 ∙ 100 = √ ∙ 100 = 15,720 % 𝑋̅ = 16 + 17 + 19 + 22 + 23 = 19,4 5 𝑆𝑋 = √𝑆𝑋2 = √9,3 𝑆𝑋2 = Grupo de edad: 21 años 𝐶𝑉 = √0,5 𝑆𝑋 ∙ 100 = ∙ 100 = 3,143 % 22,5 𝑋̅ Grupo de edad: 23 años 𝐶𝑉 = 𝑆𝑋 ∄ ∙ 100 = ∙ 100 = ∄ 19 𝑋̅ = 1,367 ∑(𝑋𝑖 −𝑋̅)2 𝑁−1 (16−19,4)2 +(17−19,4)2 +(19−19,4)2 +(22−19,4)2 +(23−19,4)2 = 𝑋̅ = 5−1 22 + 23 = 22,5 2 𝑆𝑋 = √𝑆𝑋2 = √0,5 𝑆𝑋2 = 𝑋̅ = ∑(𝑋𝑖 −𝑋̅)2 𝑁−1 = (22−22,5)2 +(23−22,5)2 2−1 19 = 19 1 𝑆𝑋 = √𝑆𝑋2 = ∄ 𝑆𝑋2 = ∑(𝑋𝑖 −𝑋̅)2 𝑁−1 = (19−19)2 1−1 =∄ = 0,5 = 9,3 Grupo de edad: 34 años 𝐶𝑉 = 𝑋̅ = 𝑆𝑋 ∄ ∙ 100 = ∙ 100 = ∄ 17 𝑋̅ 17 = 17 1 𝑆𝑋 = √𝑆𝑋2 = ∄ 𝑆𝑋2 = ∑(𝑋𝑖 −𝑋̅)2 𝑁−1 = (17−17)2 1−1 =∄ El coeficiente de variación (CV) expresa la desviación típica como porcentaje de la media del conjunto de elementos, de esta manera nos permite interpretar mejor el grado de variabilidad que se nos presenta.
En el grupo de 17 años de edad, el coeficiente de variación es 12,857 %, teniendo en cuenta que la muestra cuenta con 5 sujetos, este CV no es muy elevado, las puntuaciones se encuentran entre 17 y 24.
El grupo de 18 años es el que más variabilidad muestra (CV = 21,882 %). Uno de los motivos para que se de esta variabilidad es que es el grupo más amplio con un total de 30 sujetos.
Para el grupo de 19 años, el CV es igual a 5,274%, la menos de la mitad en comparación con el grupo de 17 años a pesar de tener un nº aproximadamente similar de sujetos (6 sujetos), debido a que la diferencia entre la puntuación máxima (24) y la mínima (21), es de tan solo 3 puntos mientras que en el grupo de 17 años era de 7 puntos.
El grupo de 20 años tiene 5 sujetos y un CV de 15,72 %, dos datos discordantes: el número de sujetos es pequeño mientras que la variabilidad es considerable, la segunda mayor de la muestra total. La diferencia entra la puntación máxima y la mínima es de 7 puntos.
Respecto al grupo de 21 años, el CV es de 3,143 %, muy pequeño debido a que este grupo solo lo forman dos personas cuya diferencia de puntuaciones en la variable NBack es 1. Es el CV más pequeño de todos.
Los grupos de 23 y 34 años están formados por solo una persona cada uno, por tanto, no es posible calcular los CV al no ser posible obtener la varianza.
(11) Transforme las puntuaciones en el test D48 en otras de CI (con media 100 y desviación típica 15); estos valores deben aparecer en una nueva columna del archivo SPSS. A continuación, indique cuál es la puntuación en CI para el participante con el código de Caso nº 10.
La puntuación del caso número 10 en la variable CI es 103,06 (12) Obtenga con el SPSS la media de hombres y mujeres para la variable CSpan, así como la media de todos juntos. Compruebe a continuación con la calculadora, mediante la fórmula de la media ponderada, que el resultado con todos los participantes juntos es el mismo que el obtenido al aplicar la fórmula de ponderación a las medias de los grupos por Sexo.
Descriptive Statisticsa Descriptive Statistics N N Mean Computation span 50 Valid N (listwise) 50 68,48 Mean Computation span 31 Valid N (listwise) 31 Sexo = Mujeres a. Sexo = Mujeres Descriptive Statisticsa N Mean Computation span 19 Valid N (listwise) 19 67,84 Sexo = Hombres a. Sexo = Hombres MEDIA PONDERADA: 𝑋̅𝑇 = 𝑁1 ·𝑋̅1 +𝑁2 ·𝑋̅2 +⋯+𝑁𝑘 ·𝑋̅𝑘 𝑁1 +𝑁2 +⋯+𝑁𝑘 68,48 = 19·67,84+31·68,87 19+31 ̅ ̅ 𝑁 ·𝑋 +𝑁 ·𝑋 𝑋̅𝑇 = 𝐻 𝑁𝐻 +𝑁𝑀 𝑀 Donde H = Hombres y M = Mujeres 𝐻 𝑀 68,48 = 68,4786 68,87 (13) Repita el punto anterior, pero con la varianza.
Descriptive Statisticsa Descriptive Statistics N N Variance Computation span 50 Valid N (listwise) 50 164,132 Computation span 31 Valid N (listwise) 31 Descriptive Statisticsa N Variance Sexo = Mujeres 160,449 a. Sexo = Mujeres Variance Computation span 19 Valid N (listwise) 19 178,696 Sexo = Hombres a. Sexo = Hombres VARIANZA PONDERADA: 𝑆𝑇2 = ∑ 𝑁𝑖 · 𝑆𝑖2 ∑ 𝑁𝑖 · (𝑋̅𝑖 − 𝑋̅𝑇 )2 + ∑𝑁 ∑𝑁 𝑆𝑇2 = 2 𝑁𝐻 · 𝑆𝐻2 + 𝑁𝑀 · 𝑆𝑀 𝑁𝐻 · (𝑋̅𝐻 − 𝑋̅𝑇 )2 + 𝑁𝑀 · (𝑋̅𝑀 − 𝑋̅𝑇 )2 + 𝑁𝐻 + 𝑁𝑀 𝑁𝐻 + 𝑁𝑀 Donde H = Hombres y M = Mujeres 164,132 ≠ 19·178,696+31·160,449 19·(67,84−68,48)2 +31·(68,87−68,48)2 + 19+31 19+31 164,132 ≠ 167,63281 (14) Compare la asimetría y la curtosis en la variable DMatrix en los grupos formados por la variable Gedad. Interprete los resultados obtenidos.
Con respecto a la Asimetría de sendas variables, deducimos que: Estadísticos La variable GEdad puede presentar asimetría GRUPOS positiva, al ser el signo de este valor, positivo y DE EDAD Dot matrix alejado de 1 (Tengo que hacer algunas preguntas aún sobre la teoría de esta pregunta, Válido 50 50 he de saber si tenemos que tomar algún tipo de Perdidos 0 0 referencia con la cual poder estimar el grado de asimetría) 1,413 -,457 Asimetría Error estándar de asimetría Curtosis Error estándar de curtosis ,337 ,337 1,140 -,665 ,662 ,662 La variable Dot_Matrix, sin embargo, por el carácter negativo de su signo, presenta un tipo de asimetría negativa.
LA CURTOSIS LA EXPLICO CUANDO LA DEMOS (15) Obtenga una transformación lineal de la medida de Inteligencia fluida RAPM, a la que debe llamar IF, donde IFi = 2· PMA_Ri + 3. Obtenga la media y la desviación típica de IF. Obtenga también la media y la varianza en RAPM, y redacte la demostración de que la media y la varianza de IF es la misma que la que se obtiene aplicando las propiedades de las transformaciones lineales de variables.
Estadísticos Estadísticos Raven N N Válido Inductive reasoning Estadísticos COMPUTE IF=2 * PMA_R + 3 50 Perdidos N Válido 0 50 Perdidos Media 42,9200 Media Desviación estándar 9,68028 Varianza 0 23,44 29,721 Válido Perdidos 50 0 Media 19,96 Desviación estándar 4,840 Varianza 23,427 Mediante las propiedades de las transformaciones lineales podemos obtener la media y la varianza de la nueva variable creada. Dichas propiedades son: o 𝑌̅ = 𝑘 ⋅ 𝑋̅ + e o 𝑆𝑦2 = k2 ∙ 𝑆𝑋2 Por lo que, la ecuación de la media de la nueva variable (IF) sería: la multiplicación de la constante (2) por la media de la variable desde la que se obtiene IF (19,96) sumado a la segunda constante (3). Con esta propiedad se obtiene la media de IF (42,92).
De la misma manera, la varianza de la nueva variable (IF) sería: la multiplicación de la constante al cuadrado (22) por la varianza de la variable desde la que se obtiene IF (23,427). El resultado de esta operación es la varianza de nuestra nueva variable IF (93,708).
(16) Obtenga las puntuaciones diferenciales y típicas de los participantes con los códigos de Caso números 3 y 15 en la variable NBack.
Puntuaciones diferenciales 𝑥 = 𝑋 − 𝑋̅ ̅ = 19,70 𝑋 Caso 3, x= 23 𝑥 = 23 − 19,70 = 3,3 Caso 15, x = 20 𝑥 = 20 − 19,7 = 0,3 Estadísticos 2 back hits N Válido Perdidos Media Puntuaciones típicas Caso 3, x = 23; puntuación típica = 0,88682321595661 Caso 15, x = 20; puntuación típica = 0,08062029235969 50 0 19,70 ...

Tags: