Speaker A
A ver, un momento. Muy bien. Entonces, a ver, eh, día de hoy, muchachos, vamos a dar nuestra sesión número uno. Bueno, ante todo, la bienvenida a todos.
Introducción al SPSS, instalación, tipos de variables y análisis cuantitativo básico para usuarios principiantes.
Key Takeaways
- SPSS es una herramienta potente para análisis estadístico y manejo de datos en diversas disciplinas.
- La instalación puede realizarse de forma legal con licencia o mediante métodos alternativos, ambas válidas para uso.
- El conocimiento de tipos de variables es fundamental para seleccionar el análisis estadístico adecuado en SPSS.
- SPSS soporta múltiples formatos de datos, facilitando su integración con otras herramientas estadísticas.
- Existen módulos especializados para análisis avanzados, pero la base del programa es accesible para principiantes.
Summary
- Bienvenida y presentación de la sesión número uno del curso sobre SPSS y análisis cuantitativo.
- Repaso del proceso de instalación del SPSS, incluyendo opciones legales y licencias.
- Explicación del origen y evolución del SPSS, destacando su adquisición por IBM y sus capacidades ampliadas.
- Descripción de los tipos de archivos que SPSS puede importar y exportar, como Excel, Stata, SAS, CSV, entre otros.
- Introducción a las funcionalidades básicas del SPSS para análisis estadístico y manejo de datos.
- Explicación detallada sobre las variables estadísticas: cualitativas, cuantitativas, nominales, ordinales, discretas y continuas.
- Demostración de cómo importar y exportar bases de datos en SPSS.
- Presentación de análisis básicos como tablas de frecuencia, gráficos estadísticos y estadística descriptiva.
- Mención de módulos complementarios de SPSS para análisis avanzados como AMOS y Modeler.
- Invitación a practicar con la base de datos y resolver dudas en próximas sesiones.
Chapters
- 00:00Introducción y bienvenida al curso
- 04:41Repaso del proceso de instalación de SPSS
- 08:31Qué es SPSS y su evolución histórica
- 12:35Capacidades y análisis que se pueden realizar con SPSS
- 17:01Importación y exportación de datos en SPSS
- 24:44Tipos de variables estadísticas y su importancia
- 30:31Análisis básico: tablas de frecuencia y gráficos
- 38:18Estadística descriptiva y cierre de la sesión
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Speaker A
Un cordial saludo acá a Lima, Perú. Eh, exactamente 8:15 de la noche, así que bienvenidos a todos, muchachos. Entonces, va a ser un curso muy productivo para todos, ¿no?
Speaker A
Bien. Eh, nuestra primera sesión, bueno, yo entiendo que ya todos tienen instalado el SPSS, ¿no? Eh, se hizo una pequeña clase para ver el proceso de instalación, ¿no?
Speaker A
Entonces, eh, entiendo que todos ya tienen instalado el SPSS. Bien. Eh, ya. Entonces vamos a empezar con el curso. Ya vamos a ver hoy día, muchachos, la introducción al SPSS y un poco la parte de análisis cuantitativo, ¿no? Por ejemplo, eh,
Speaker A
tenemos que hablar, eh, sobre todo lo que son las variables estadísticas, los tipos de variables que existen y, sobre todo, pues, eh, qué análisis se puede hacer pues en función a los tipos de variables que existen, ¿no? Y bueno, conocer un poco
Speaker A
también el entorno al SPSS, ¿no? Si bien hemos instalado el programa, eh, nos falta pues explorar algunos, bueno, algunas eh, rutinas básicas y poco a poco vamos a hacer cosas ya más interesantes, ¿no?
Speaker A
Bien, entonces vamos a hablar un poquito lo que es instalación del SPSS. Y bien, ya muchos lo tienen, voy a repasar algunos pantallazos del proceso de instalación. Hablaremos qué es SPSS, eh, conoceremos un poquito sobre el entorno al SPSS,
Speaker A
hablaremos de la importación y exportación de datos y acá me olvidé agregar un poquito de las variables o qué son las variables estadísticas, ¿no?
Speaker A
Entonces, básicamente vamos a centrarnos en todo ello. Bien, la parte de instalación es un proceso que ya lo hemos visto en una, en una sesión cero se podría decir, en el cual pues se les compartió el
Speaker A
instalador y bueno, y un vídeo de la instalación que por cierto es muy sencillo, no es nada complicado, ¿no? Pero si quieren seguir el proceso también pueden hacer lo mismo, ¿no? No hay ningún problema, simplemente hay que seguir los pasos.
Speaker A
Claro, esta es la instalación, pero de manera eh legal, se podría decir, ¿no? Si nosotros queremos comprar la licencia, el SPSS, por ejemplo, entonces vamos a la página oficial, descargamos y hacemos todo el proceso de instalación, ¿no? Y bueno, al final simplemente
Speaker A
aceptas y procede con toda la instalación hasta que llega un momento, muchachos, en el cual pues bueno, inicia la instalación y obviamente va a empezar con la instalación de todos los complementos del programa SPSS, ¿no?
Speaker A
Esto simplemente es como un repaso, ¿no? Al final, luego de un tiempo moderado, ya va a finalizarse el proceso de instalación.
Speaker A
Simplemente le das finalizar y listo, ¿no? Nosotros, ¿dónde culminábamos? Simplemente o cancelábamos y automáticamente hacíamos un proceso adicional en el cual copiamos un archivo en la carpeta de origen y con eso ya pues teníamos la licencia automática del SPSS.
Speaker A
Si ustedes quieren acceder a la licencia formal, como se dice, pagar su licencia, entonces sí tendrían que acceder pues con un código que te van a compartir, ¿no? Eso sería el otro escenario.
Speaker A
Bien, entonces eso, muchachos, acá le haces el código y automáticamente inicia el proceso de instalación.
Speaker A
Ojo, esto es bajo el escenario en el cual ustedes, muchachos, eh, desean pagar la licencia.
Speaker A
Creo que tiene licencia anual el SPSS. Bien. Y bueno, automáticamente reconoce tu usuario y ya puedes acceder a tu programa SPSS, ¿no? Y ya estarías listo para usar el SPSS.
Speaker A
Nosotros hemos hecho un artificio para poder usar SPSS. Entonces, ambas opciones son muy válidas, como quien dice, ¿no?
Speaker A
Listo. Entonces, eso sería el proceso de instalación y ya lo hemos visto, pues, en la sesión cero, ¿no?
Speaker A
Entonces, simplemente es un repaso. Muy bien. Entonces, ustedes pues ya instalaron el SPSS, ya tienen el SPSS instalado en sus computadoras.
Speaker A
Y bueno, ahora la pregunta es, ¿no?, ¿qué es lo que voy a hacer una vez instalado? Lo que tendríamos que hacer es pues abrir el programa y explorar qué cosa es lo que tiene, ¿no?
Speaker A
Por ejemplo, bueno, antes de entrar al programa vamos a hablar un poquito del SPSS. ¿Qué es el SPSS?
Speaker A
Eh, primero pertenece a la empresa IBM. Claro, se lo compró IBM. Antes pertenecía a otra empresa, pero IBM lo compró.
Speaker A
El origen del SPSS, muchachos, es que se creó con un fin de análisis de encuestas, generalmente asociado a carreras de ciencias sociales y todo ello, ¿no?
Speaker A
Pero fue tan buena la herramienta que lo usaban pues los de ingeniería, los de ciencias, literal lo usaban todas las profesiones, ¿no? Tanto es así que cuando la empresa IBM compró a la empresa, pues repotenció la herramienta, ¿no?
Speaker A
Ahora inclusive hay más cosas complejas dentro del SPSS, ¿no? Hay modelos estadísticos, modelos estadísticos bayesianos, modelos espaciales, redes neuronales.
Speaker A
Entonces, gracias a la adquisición del IBM, que es una empresa tecnológica, ese SPSS se ha mejorado enormemente.
Speaker A
Tiene ya muchos análisis complejos. Eh, las siglas SPSS significan pues paquete estadístico para las ciencias sociales, ¿no? Ahí viene el SPSS, ¿no?
Speaker A
Entonces, ese es su origen, eso. Bien, ¿para qué sirve el SPSS? Bueno, sirve para hacer análisis de datos, análisis cuantitativos, ¿no?
Speaker A
Puedes hacer pues tablas de frecuencia, puedes hacer gráficos estadísticos, eh, qué más, un montón de cosas, ¿no?
Speaker A
Entonces, eh, claro, todo relacionado a datos. Sin datos o sin una base de datos no se podría hacer mucho, ¿no?
Speaker A
Entonces eso sirve para hacer análisis, análisis de datos, en otras palabras, ya que el SPSS tiene herramientas ya automatizadas, ¿no?
Speaker A
Simplemente hay que usarlo, pues, según la variable que corresponda, ¿no? También pues nos permite trabajar, muchachos, con diferentes extensiones de archivos. Seguramente muchos de ustedes trabajan con datos en Excel, pero algunos quizás tienen datos en Stata, que es otro programa estadístico. En SAS
Speaker A
es otro programa estadístico, en SQL, quizás datos relacionales, quizás en formatos TXT o CSV o quizás en DBF.
Speaker A
Entonces diferentes extensiones, ¿no? Ese SPSS permite trabajar con esos formatos de datos. No se complica, ¿no? Entonces es una herramienta pues potente, ¿no?
Speaker A
Bien, ¿qué cosa se puede hacer con el SPSS? No, claro, yo sé que se puede hacer análisis de datos, pero hasta qué nivel, ¿no?
Speaker A
Puedes hacer análisis estadísticos, por ejemplo, calcular correlaciones, varianzas, modelos de regresión lineal, múltiple, regresión logística binaria, técnicas multivariantes, series de tiempo, muestreo, todo eso y mucho más. Puedes hacer modelamiento, también puedes hacer modelamiento, es decir, implementar modelos predictivos, ¿no? Puede ser análisis
Speaker A
de texto, también se puede hacer un análisis de texto. Puedes hacer diseño de visualizaciones, es decir, gráficos estadísticos, también se puede hacer.
Speaker A
No conforme con esto, muchachos, el SPSS también tiene módulos complementarios, ¿no? Claro, para eso sí necesitas pagar módulo por módulo.
Speaker A
Por ejemplo, el SPSS que nosotros usamos es el módulo para análisis de datos, pero hay un SPSS llamado SPSS AMOS, ¿no?
Speaker A
Para los que tienen un poco de experiencia, esto es un módulo, el SPSS, es otro programa estadístico, pero es el hermanito del SPSS que sirve para análisis de ecuaciones estructurales, ¿no? Lo que está en el mundo de las variables latentes, eso
Speaker A
pueden usar. También tenemos pues el SPSS Modeler, que básicamente es un complemento, es otro hermanito, el SPSS,
Speaker A
que sirve para trabajar con modelos de minería de datos, ¿no? Ya modelos más especializados en extracción de información para datos masivos, ¿no? Y así hay más complementos, ¿no?
Speaker A
Pero esto ya son temas muy especializados, ¿no? Ya no es tan accesible pues para todos los profesionales, como quien dice, ya son mucho más especializados.
Speaker A
Entonces, el SPSS es mucho más de lo que ustedes van a conocer, muchachos. Es un mundo, ¿no? Peor aún que IBM lo ha comprado, pues está innovando bastante, ¿no?
Speaker A
Eso es bueno. Bien, muchachos. Luego que ya conocemos qué es el SPSS, el origen, qué complementos tiene, es muy importante pue...
Speaker A
Una vez que ustedes importan o abran un archivo en ese PCS, ya con el programa instalado, pues van a tener una vista de datos de esta manera, ¿no? La primera vista se podría decir.
Speaker A
Bueno, acá están mis datos, está la vista de los datos. Voy a tener mis menús en la parte superior, por ejemplo, el menú archivo está pues las opciones de abrir, guardar y exportar archivos, ¿no? También tengo las opciones de analizar, transformar y
Speaker A
todo ello, ¿no? Son opciones que me van a permitir pues hacer ciertas tareas específicas.
Speaker A
Si me fijo un poquito, por default siempre va a abrir la primera ventana, esta primera hoja.
Speaker A
Esto es la vista de los datos, muchachos. Es decir, cada vez que yo cargo los datos está en esta vista, ¿no?
Speaker A
Vista de datos. Si yo quiero ver qué variables tengo, tendría que entrar a esta hoja de acá, ¿no?
Speaker A
En el cual yo voy a observar todas las variables que existen de mi base de datos y además me va a decir qué tipo de variable es, cuánta amplitud tiene y muchas cosas más, ¿no? Entonces esto, muchachos, es el entorno del SPC.
Speaker A
Seguramente ya los que han instalado han explado un poquito, entonces ya conocen más o menos cómo es esa base.
Speaker A
Bien, ¿qué más tenemos que conocer de manera básica, no? Después vamos a entrar al programa y vamos a observar ahí pues todo lo necesario ¿no?
Speaker A
Esto es la vista de los datos, es decir, en la ventana vista de datos. Si ustedes dan clic, lo que van a observar son los datos.
Speaker A
Estos son los datos. Pero si mi en este caso si me voy a la vista de variables, voy a observar acá las variables. Por ejemplo miren acá está el nombre de mis variables y acá me indica los tipos de variables,
Speaker A
¿no? Si deseas le puedes agregar etiquetas, si deseas puedes recodificarlos también, pero todo ese proceso se hace en la vista de en la vista de variables.
Speaker A
Bien, eso es lo que hay que tener en cuenta. Y obviamente ya se están dando cuenta, muchachos, lo importante de saber o identificar los tipos de variables que yo tengo, ¿no? Eso es vital.
Speaker A
¿Por qué? Porque si ustedes identifican o sobre todo identifican qué tipo de variable es lo que tienen, entonces pueden elegir la herramienta adecuada para hacer los análisis.
Speaker A
Por ejemplo, si yo tengo la variable género, por ejemplo, es una variable categórica, entonces es imposible que yo calcule el promedio, ¿no? ¿Por qué? Porque no se puede. ¿Por qué? Porque la variable es una variable categórica, una variable
Speaker A
cualitativa, ¿no? Entonces, se dan cuenta que es importante identificar el tipo de variable, ¿no? Eso lo vamos a ver más adelante a más detalle, no se preocupen.
Speaker A
Bien, por ejemplo, también les he comentado pues que el menú principal pues tiene una ventanita, una ventanita de opciones, ¿no? Miren acá, si se fijan, hay una un menú de opciones, ¿no? Varias opciones, archivo, editar, ver y todo.
Speaker A
Bien, ¿qué sucede con eso? Lo que sucede, muchachos, es que cada uno de estos opciones tiene más, es decir, hay un despliegue de de opciones, ¿no? Por ejemplo, en la opción archivo, yo voy a tener nuevo, que voy a, como quien dice, voy a abrir
Speaker A
una hoja nueva, voy a abrir un nuevo archivo, voy a importar archivos, opción de guardar, también tengo opción de exportar, ¿no?
Speaker A
Entonces, en esta opción archivo puede encontrar todos esos puntos. Si quiero ser más interesante la tarea, una de las tareas más importantes va a ser importar archivos, ¿no? ¿Cómo importo archivos?
Speaker A
Me voy a la opción archivo, importar datos, despliego la siguiente opción y miren todos los formatos con el cual trabaja el SPCS, ¿no? Miren, DBF, Tatas, SAS, TXT, CSU y Excel, los más comerciales, ¿no?
Speaker A
Entonces, por ejemplo, si ustedes eligen estata, entonces importa pues un archivo de stata, ¿no? No hay ningún problema.
Speaker A
Como quién dice, muchachos, el proceso de importación de datos es sencillo, no es nada complicado.
Speaker A
Muy bien, vamos a ver cómo se hace este proceso de importación en SPCS. Ya.
Speaker A
Eh, no sé si les han compartido los materiales. Ahora vamos a ver esto. Espero que sí, pero igual lo yo recomiendo que primero eh sigan la sesión, ¿no? Para que no se puedan perrer. Igual les voy a compartir
Speaker A
por el chat si es que aún no lo tienen. Bien, miren, abran su SPCS. Abran todo su SPCS.
Speaker A
Muy bien, abran todos su SPCS, muchachos. Vamos a ver. Muy bien, abran todos el SPCS, por favor.
Speaker A
Lo que tienen que hacer es lo siguiente. Miren. Bueno, primero voy a activar mi lupa para que puedan observar ustedes todo el entorno. Ya. Esto, muchachos, es el SPCS, ¿no? Todos ya lo tienen instalado.
Speaker A
Ahí está. Todo lo tienen instalado. Y bueno, acá está en archivo, está todas las opciones, ¿no? Nuevo, nuevos datos, nuevas sintaxis, nuevos resultados, abrir datos, abrir sintaxis, importar datos, exportar datos, un montón, pero a mí me interesa aprender pues
Speaker A
importar datos, ¿no? Y en la carpeta que yo les he compartido hay tres bases de datos.
Speaker A
Uno en extensión stata, uno en extensión Excel y otro en SPSS. No, no hay ningún problema. Es la misma data muchachos pero en diferentes extensiones, ¿no?
Speaker A
¿Qué es lo que voy a hacer? Lo que voy a hacer, muchachos, es importar el que está en en estata. Ya no no tenemos problema.
Speaker A
¿Qué es lo que tengo que hacer, muchachos? Me voy a importar datos y me pongo en start.
Speaker A
¿Por qué hago eso? Porque identificado que había un archivo de extensión está, ¿no? Simplemente le doy le doy abrir, ¿no? Y automáticamente espero unos segundos y ya está mi base de datos, ¿no?
Speaker A
Ahí está mi base de datos. Para los que me preguntan qué es esta base de datos, es una base de datos de todos los colegios de educación básica regular del Perú.
Speaker A
Entonces, son todos los colegios a nivel nacional. Entonces, eh eso es entonces de una de un archivo está se puede importar el SPSS ¿no?
Speaker A
Claro, los que tienen status pueden trabajar directamente en stat, ¿no? Pero los que no tenemos eso, entonces podemos importar al SPCS, ¿no?
Speaker A
¿Qué estamos qué hicimos en este momento? Hemos importado una base de datos. la primera vista, obviamente esto es tus tus datos, ¿no? ¿Por qué? Porque estás en la opción vista de vista de datos, ¿no? Si yo me voy a la
Speaker A
opción de vista de variables, están todas las variables, miren, todas las variables de mi base de datos.
Speaker A
nombre y la variable, tipo de variable, anchura, decimales y todo, ¿no? ¿Qué más observo? Todas estas variables son variables cadena string texto, como se dice, ¿no? Sin embargo, las dos últimas variables son variables total de alumnos, total de docentes y
Speaker A
total de secciones son variables numéricas ¿no? Entonces eso, muchachos, es explorar, pues, primero importar, luego explorar tus datos y luego explorar también tu vista de de variables, ¿no? Esa es una tarea muy importante.
Speaker A
Muy bien. A ver, voy a ver si hay una consulta en el chat. Un momento.
Speaker A
A ver, vamos a ver. Muy bien, muy bien. Al parecer no hay ninguna pregunta, igual pueden activar su audio, no hay ningún problema. Ya.
Speaker A
Entonces, muchachos, ¿se han dado cuenta que eh importar una base de datos al SPCS es sersencillo ¿no?
Speaker A
Ah, entonces voy a voy a abrir una nueva hoja de datos, es decir, una un SPCS en blanco, ¿ya? ¿Para qué? Para poder importar desde Excel. Ya.
Speaker A
Ahí está. Ya creé una hoja en blanco y estado que está usado lo voy a cerrar.
Speaker A
No voy a guardar, no lo quiero guardar. Ya. Esto, muchachos, es una es un SPCS en blanco.
Speaker A
¿Qué es lo que voy a hacer? Voy a importar nuevamente importar datos, pero ahora desde Excel.
Speaker A
¿Por qué? porque yo tengo un archivo en extensión Excel, ¿no? Entonces, lo que tengo que hacer simplemente es darle Excel y ahí está. Reconoce automáticamente que efectivamente yo tengo un archivo en Excel, ¿no? ¿Qué es lo que tengo que
Speaker A
hacer? Simplemente le doy abrir y espero unos segundos para que cargue mi data. Claro, demora un poquito porque hay más de 80.000 registro, si no me equivoco.
Speaker A
Por eso demora. Acá aparece uno que dice eh cargando o así, algo así debe salir.
Speaker A
A ver, vamos a ver. Uy, a ver, ¿dónde está mi SPC? Acá está. No, miren, a diferencia de la estata, acá me dice, ¿quieres importar tus archivos?
Speaker A
Simplemente le voy a aceptar. Le voy a aceptar. Y ahora sí va a cargar la base de dat.
Speaker A
Demora un poquito porque el Excel es un poco más pesadito, ¿no? Uy, ¿qué pasó? Uy, ahí está.
Speaker A
Se había demorado un poquito. Claro, el Excel es más pesado que la estata, ¿no? Por eso demora un poquito.
Speaker A
Aparte, ¿por qué demora más? Porque miren cuántos registros tengo. No tengo 89,041 registros. Entonces, no es no es poquito, ¿no? Por eso dema, pero tanto en el estato Excel, muchachos, se puede importar al SPCS, ¿no? No hay ningún problema.
Speaker A
Ahí están todas mis variables. Recuerden que cada fila es un colegio. Cada fila es un colegio.
Speaker A
Esto es mi vista de datos. ¿Por qué? Porque estoy en la vista de datos, ¿no?
Speaker A
Y esto es la vista de variables, que efectivamente son las variables que tiene mi base de datos.
Speaker A
Eso, muchachos, eso es el proceso de importación de importación de datos nuevamente. Archivo, importar datos, elegir el formato que quieres exportar y listo, ¿no? Eso sería todo.
Speaker A
Bien, continuemos con nuestro PPT. A ver, vamos a ver. Listo. Entonces, muchachos, el proceso de importación de datos es una tarea muy sencilla, ¿no? No es nada complicado.
Speaker A
Y la exportación de datos, simplemente me voy a esta opción que dice exportar, voy al menú desplegable y puedo exportar en cualquier formato de estas.
Speaker A
Es decir, una vez que tú importas, tú puedes exportar en el formato que quieras.
Speaker A
Excel CSV un TXT con tabulador, un texto fijo, en SAS, un stata, un DBF.
Speaker A
Tú ya vas a elegir en qué formato o también lo puedes guardar en el mismo SPCS, no hay ningún problema.
Speaker A
No hay ningún problema. Muy bien, eso muchachos, es exportar, ¿no? Otra tarea más sencilla. Por ejemplo, voy a ir al SPSS y les voy a mostrar esto. Ya está mi SPSS. Ahí est SPSS, ¿no?
Speaker A
Por cierto, uy, ¿qué hice? Por cierto, yo importé, ¿no?, un Excel y se cargo esta cosa. Acá, por ejemplo, esta base de datos, muchachos, lo voy a exportar. ¿Cómo lo exporto? Como ya está en el SPCS porque ya lo importé,
Speaker A
ahora se me antoja exportarlo, ¿no? Se me antoja guardarlo en un formato pues que yo quizás yo conozco más, ¿no? Como se dice, me voy a archivo y simplemente, muchachos, me voy a la a la opción exportar.
Speaker A
En lación en la opción exportar, yo elijo el formato que quiero, ¿no? En qué formato desean. por ejemplo, en un formato eh estata, supongo, se me antojó y simplemente acá le voy a poner ya mi base de datos,
Speaker A
mi base de datos y listo, ¿no? Automáticamente acá reconoce la extensión y simplemente le das guardar y listo.
Speaker A
¿Qué es lo que vas a hacer ahora? Simplemente irte a tu carpeta de trabajo.
Speaker A
Uy, ¿dónde está eso? Y miren, ya está acá mi base de datos, ya ha sido guardado en tu directorio de trabajo.
Speaker A
¿Se dan cuenta? Eso, muchachos, eso es exportar y así pueden exportar en el formato que ustedes deseen.
Speaker A
En SPCS, Statas, SAS, DBF, CSV, TXT, Excel. Bueno, es un formato más que suficiente, ¿no? No va a estar exportando en todos los formatos.
Speaker A
Bien, eso, muchachos, es exportar datos. Bien. Ahora vamos a ver. Disculpe, profesor. Y el más recomendable en cuál de ellos sería.
Speaker A
Si ya tienen el SPCS, lo más recomendable es guardarlo en SPCS porque es más rápido, ¿no? Abre directo.
Speaker A
Le das doble clic y automáticamente abre el archivo, ¿no? Algo así. Miren, voy a cerrar esto y yo ya tengo guardadito, miren, yo ya lo tengo en SPCS, por ejemplo.
Speaker A
Entonces, cada vez que yo quiera hacer análisis, ya no voy a abrir pues él, él o él, no, de frente abro él porque ya está en formato SPSS.
Speaker A
Y como tengo ya el programa en mi computadora, de frente, doble clic y espero que cargue pues el SP es, ¿no?
Speaker A
Ahí está, está cargando. Esperemos unos segundos y listo. Ya tengo mi base de datos listo para trabajarlo.
Speaker A
Ya no tengo que estar preocupando pues por importar todas esas cosas, ¿no? No es de frente, listo para el análisis.
Speaker A
Esa es la idea. Entonces, si ya tienen el programa en su computadora, guárdenlo en extensión SPC, pero tengan en cuenta que pueden exportar en el formato que ustedes deseen. Por ejemplo, un amigo de ustedes le pide la base de datos, pero su amigo
Speaker A
no tiene ese PCS, exportalo en Excel y dale en Excel. Solo para esos casos, ¿no? Pero para el caso de ustedes, trabajen directo en el SP.
Speaker A
Muy bien, muy bien, muchachos. A ver. Bien, entonces eso es el proceso de exportación.
Speaker A
Ahora, ahora viene lo más importante. Hemos exportado, hemos importado datos y hemos observado que tienen datos y también tiene variables, ¿no?
Speaker A
Pero la pregunta del millón es, ¿qué son las variables? No, antes de entrar la definición, muchachos, la variable es todo aquello que se puede medir de algo, ¿no?
Speaker A
Por ejemplo, si ustedes observan una persona, automáticamente ya saben sexo, eh, el color del cabello, el color del ojo, eh color piel, todas esas cosas son variables, es decir, son características medibles de ciertas unidades de observación, como se dice, ¿no? Todo lo que se puede
Speaker A
medir. Ojo, cuando digo medir no quiere decir pues que soy soa simplemente cantidades numéricas, ¿no? Todo todo lo que se puede medir. Eso es una variable estadística.
Speaker A
En estadística en general, muchachos, en análisis de datos existen pues dos tipos de variables, ¿no? Las cualitativas y las cuantitativas, ¿no?
Speaker A
¿Cuál es la diferencia? Las cualitativas, perdón, las cuantitativas son variables numéricas. edad peso talla temperatura salario todo ello, no son variables numéricas.
Speaker A
Pero si yo te digo nombre, sexo, estado civil, nivel educativo, son variables cualitativas, ¿no?
Speaker A
Son variables cualitativas. Bien, pero dentro de las cuantitativas y las cualitativas hay una subdivisión.
Speaker A
Por ejemplo, muchacho, dentro de las cuantitativas discretas, estas son producto de un de un conteo.
Speaker A
Son producto de un conteo, por ejemplo, número de accidentes, número de hijos, nadie tiene pues 1.5 cinco accidentes, ¿no?
Speaker A
¿Se dan cuenta? Cantidades enteras, ¿no? ¿Alguien tiene 1.8 hijos? Nadie, ¿no? Número de hijos, 0 1 2 3. Nadie tiene 1.5 hijos, ¿no?
Speaker A
Entonces, las variables cuantitativas discretas son variables numéricos producto de un conteo, es decir, cantidades enteras.
Speaker A
Pero las variables cuantitativas continuas, estas son producto de una de una medición, muchachos. Por ejemplo, temperatura 22.5º 5 gr cel existe. Sí, sí existe.
Speaker A
-1 gr. Estoy exagerando. No existe. Sí existe. 50 gr celus. Sí existe. 50.6 gr cel existe. Es decir, la temperatura es una medición.
Speaker A
El peso, la talla de una persona, la edad. son mediciones, aceptan cualquier valor real, ¿no?
Speaker A
Pues esa, muchachos, eso es la diferencia entre los tipos de variables eh numéricas o cuantitativas, ¿no?
Speaker A
A ver, yo les digo el salario de una persona, ¿qué tipo de variable es?
Speaker A
A ver si entendieron, muchachos. Vamos. ¿Qué tipo de variable es salario? El salario cuantitativa continua.
Speaker A
Claro, correcto. Cuantitativa continua. Correcto. Porque el salario es un producto de una medición, ¿no? Porque va a depender pues de tu de tus estudios, de tu de tus años de experiencia.
Speaker A
Con todo eso sale pues tu tu salario, ¿no? Es un cálculo, ¿no? Aunque no lo creas.
Speaker A
Entonces, eh así se así se identifica, muchachos, el tipo de variable cuantitativa. Muy bien.
Speaker A
Si le digo la velocidad de un carro cuantitativa continua, ¿no? Es producto de una medición.
Speaker A
Muy bien, eso es, ¿no? Cantidades enteras, las discretas son mucho más sencillos, ¿no? Número de hijos, número de accidentes, todo lo que se puede contar.
Speaker A
Esos son los tipos de variables cuantitativas y los tipos discretas y continuas. Entonces, ya saben cómo identificar.
Speaker A
Obviamente, como las variables cuantitativas, se puede calcular qué cosa, el promedio, la varianza, las proporciones, bueno, las variancias y todo eso.
Speaker A
¿Por qué? Porque una variable numérica, muchachos, obedece pues ello, ¿no? Obedece todo. Ya no.
Speaker A
Bien, varianza y todas esas cosas que más adelante vamos a dentro de las variables cualitativas.
Speaker A
Las cualitativas son pues todas las que no son cuantitativas, en otras palabras, ¿no? Sexo, nombre, estado civil, correo dirección estado de ánimo, todas esas cosas. No existen nominales y ordinales.
Speaker A
Las nominales es que no existe una jerarquía en sus categorías. Por ejemplo, la variable sexo, hombre y mujer.
Speaker A
No existe jerarquía entre hombre y mujer ¿no? O ustedes piensan que el hombre es más que la mujer o la mujer más que el hombre. No, no es indistinto, ¿no?
Speaker A
Cuando se encuentran como con variables cualitativas de ese tipo, se reconoce como variables cualitativas nominales.
Speaker A
¿Por qué? Porque no hay jerarquía entre sus niveles. El hombre y la mujer es indistinto.
Speaker A
Si yo les digo ya, eso es las nominales, ¿no? Y las ordinales sí existe una jerarquía, muchachos, en sus niveles.
Speaker A
Este símbolo de e volteados es el símbolo de existencia en matemática. Ya no vayan a asustarse.
Speaker A
Cuando lo tachas quiere decir no existe. Muy bien. En las variables ordinales, por eso viene su nombre, ¿no? Orden.
Speaker A
Existe jerarquía. Por ejemplo, ¿qué tipo de variables cualitativas tienen jerarquía en sus niveles? nivel educativo de una persona sin estudios, estudios básicos, técnicos y superiores, por ejemplo, no hay una jerarquía natural, ¿no?
Speaker A
Obviamente una persona con estudios superiores y una persona sin estudios existe una jerarquía natural.
Speaker A
¿Se dan cuenta? Hay un orden. ¿Dónde más se observa esto? en las variables de eh encuestas de satisfacción, ¿no? ¿Qué tan satisfecho se encuentra con el servicio brindado?
Speaker A
Nada poco regular bueno excelente. No hay una jerarquía. Sí. ¿Dónde más se observa este tipo de variables cualitativas ordinales?
Speaker A
Cuando se habla, por ejemplo, del nivel socioeconómico del hogar, A B C D E.
Speaker A
Obviamente los hogares A y B son los hogares con mayores ingresos, D y E son los hogares pobres extremos. No hay una jerarquía. Sí.
Speaker A
Muy bien. Entonces, de esa manera, muchachos, es cómo se debe identificar los tipos de variables, ¿no? Más adelante hay un ejemplo mucho más bonito para que puedan entender mejor.
Speaker A
Ahora yo les voy a dar un ejemplo y ustedes me van a decir lo siguiente.
Speaker A
¿Qué tipo de variables estado civil de una persona? A ver si entendieron. Pueden activar su audio, no hay ningún problema.
Speaker A
Cualitativas nominales. Muy bien. Cualitativas nominales. ¿Alguien da más? A ver, otra respuesta. Quizás. ¿Por qué no puede ser ordinales?
Speaker A
A ver, ¿por qué no podría ser ordinado? La respuesta es simple, ¿no? A ver, adelante.
Speaker A
Claro. Eh, cuando nos eh se podría decir, no identificas a un una persona, tiene que tener solamente estar en una en una posición, ¿no?, que es soltero, casado, viudo, lo que es ordinal vendría a ser, ¿no?, una escala.
Speaker A
Tienes jerarquía. Ajá. Ah, está correcto. Correcto. Muy bien. Totalmente de acuerdo, ¿no? Efectivamente, estado civil es cualitativa nominal.
Speaker A
sus categorías o sus niveles no tienen jerarquía, ¿no? Soltero, casado, viú, divorciado. El viudo no es más que el divorciado, ¿no? O viceversa, ¿no?
Speaker A
Obviamente que el soltero es más feliz, pero eso es otra cosa, ¿no? Pero no es jerarquía no.
Speaker A
Hay que tener mucho cuidado en esa parte ¿no? Bien, ahora le voy a dar una pregunta. Con esto cae en todo el mundo. Pregunta examen.
Speaker A
Todos tenemos un número de documento de identidad ¿no? Acá se lo conoce como el DNI en Perú, ¿no? Documento nacional de identidad.
Speaker A
Y tenemos ocho dígitos. Pregunta del millón. De todos los habitantes de un país su DNI, el número de DNI, ¿qué tipo de variable es?
Speaker A
Nominales. ¿Alguien más? Otra respuesta. A ver, ¿cuál cuantitativa discreta? ¿Cuál? Ya hay dos respuestas. cualitativa nominal y cuantitativa discreta.
Speaker A
Bien, la respuesta es cualitativa nominal. ¿Por qué? La respuesta es simple, muchachos. En con las variables cuantitativas tú puedes hacer operaciones.
Speaker A
Si tú tienes tres notas, puedes calcular un promedio de las notas, ¿no? Y te va a salir un valor, un valor coherente, como se dice, ¿no?
Speaker A
Puedes hacer operaciones, suma, restas, todo ¿no? Pero las el DNI, tú no puedes tomar promedios de DNI si te va a dar DNI. No, no tiene sentido, no existe eso.
Speaker A
Por ende, su naturaleza de la variable número de DNI es cualitativa nominal, simplemente es un identificador de la persona nada más.
Speaker A
Y ustedes dirán, "Profesor, pero está formada de números, ¿por qué no es una varelia numérica?" Eso no tiene nada que ver.
Speaker A
El tipo de variable lo da esto, no esto. Esto define el tipo de variable y el número de DNI simplemente es un identificador de la persona, es un identificador de Luis, un identificador de Miguel. ¿Por qué? Porque puede haber
Speaker A
homonimia y la única manera para que no haya homonimia es que todos tengamos un código único, ¿no? Que nos identifique como persona.
Speaker A
Entonces, otra pregunta, ¿no? ¿Y por qué no es jerarquía, profesor? Porque también crece, ¿no? 47 llega, ahora está creo que en 72, algo así, ¿no? Veo que hay una jerarquía. Esto no es una jerarquía, simplemente es un orden
Speaker A
administrativo nada más, muchachos. Es un orden administrativo nada más. No es jerarquía eso. La jerarquía tiene que ser algo natural de la variable, no de los valores.
Speaker A
No de los valores, no. Hay que tener mucho cuidado en eso, ¿no? Muy bien. Entonces, eso hay que tener en cuenta mucho, muchos se confunden con eso. Mis estudiantes de la universidad, pues les cuento una anécdota, ¿no?
Speaker A
Tenían la variable DNI de 2000 personas, si no me equivoco, y en sus informes pues calcularon el promedio del DNI. Y al final inclusive lo interpretaron.
Speaker A
Pero, ¿por qué suceden estas cosas, muchachos? ¿Por qué? Porque no hemos aprendido a identificar los tipos de de variables ¿no?
Speaker A
Mucho cuidado ahí. Obviamente el SPCS si tú le dices calcúlame el promedo, lo va a calcular porque el SPCs no entiende. Tú tienes que hacerle entender al SPS.
Speaker A
Otro problema que he encontrado muy muy a menudo en los estudiantes es lo siguiente. Todos conocemos la variable sexo ¿no?
Speaker A
Hombre y mujer. Así está en la base, ¿qué tipo de variable es sexo? Cualitativa nominal, ¿no?
Speaker A
Cualitativa. Excelente. Muy bien. Ya, pero correcto. Todos, todos. Muy bien. Pero, ¿qué sucede? No, mis estudiantes en la universidad, mira lo que hacen. Ah, resulta que encontraron una base de atos en el cual la variable sexo estaba recodificado como un hombre y cero
Speaker A
mujer. Y ellos en su lógica dicen, "Ah, la variable de sexo está formado por números, entonces es una variable numérica.
Speaker A
¿Qué hacen? Calculan el promedio y le sale 0.5, algo así. Y todavía tienen el descaro de interpretar ¿no?
Speaker A
El promedio del sexo, el conjunto de datos es 0.5, algo así, algo así me me redactaron en su informe.
Speaker A
Entonces, ya hay que tener mucho cuidado. El tipo de variable lo da la naturaleza de la variable, no los valores que toma.
Speaker A
El sexo, hombre y mujer, eso es var cualitativa. No hay duda de eso. No hay duda. No, no tenemos por qué discutir eso.
Speaker A
Tú lo puedes recodificar con números, pero eso no quiere decir que vas a transformar a una numérica. El sexo es cualitativa y punto, se acabó.
Speaker A
Eso, esas cositas hay que tener mucho cuidado. Ya. Muy bien. Hay otro tema. Una cosa es los tipos de variable y otra son las escalas de medición. Son cosas con esto es más que suficiente. Ya las escalas de medición
Speaker A
no es tan útil, pero puede que si tú estás diseñando instrumentos de medición, por ejemplo, basados en escala de ler, si es necesario conocer este punto.
Speaker A
Por ejemplo, existen cuatro escalas de medición, cuatro. Esta de acá son para variables cuantitativas.
Speaker A
Cuantitativas o algunos autores también lo dicen numéricas. Ya vale los dos. Vale, ya. Mientras que estas de acá son variables cualitativas. Eh, cualitativas. Muy bien.
Speaker A
En las cualitativas prácticamente coincide con los tipos de variables cualitativas, ¿no? Una variable cualitativa tiene escala nominal cuando sus ya saben, ¿no?
Speaker A
No hay ninguna jerarquía dentro de sus niveles. No se le conoce variable cualitativa nominal en escala nominal.
Speaker A
Hasta ahí coincide, ¿no? No hay ningún problema. Las variables en escala ordinal son las variables cualitativas ordinales con y a eso se conoce escala ordinal.
Speaker A
Es prácticamente igual que el anterior, simplemente acá se le hace un plus escala nominal y escala ordinal.
Speaker A
¿Dónde se ubican las variables de escala leaker? Acá. La escala de ler, muchachos, no es otra escala aparte de de estas cuatro.
Speaker A
Simplemente un autor lo llamó escala de ler, ¿no? Cuando en realidad son variables ordinales nada más, pero a alguien se le ocurrió y quedó como escala líqu.
Speaker A
No vayan a pensar que por acá hay una escala, ¿no? Simplemente hay cuatro tipos de escala de medición. El i que pertenece a la escala ordinal muchachos a la escala ordinal, ¿no?
Speaker A
Muy bien. Eso es eso es la famosa escala nominal. Acá digo, ¿no? Todas las unidades equivalentes funcionan como una etiqueta nada más.
Speaker A
No, no hay una no hay una jerarquía. Eso es la nominal, ¿no? La ordinal, sí, hay un una jerarquía, ¿no?
Speaker A
Hay una jerarquía, ¿no? Cuando hablamos, por ejemplo, niveles socioeconómicos de del hogar, por ejemplo, alto, medio y bajo, hay jerarquía. Sí, hay un orden natural ¿no?
Speaker A
Si yo hablo de estado de salud de una persona poco saludable, saludable, muy saludable, hay jerarquía. Sí, sí, hay una jerarquía natural, ¿no?
Speaker A
Esos son escalas ordinales. ¿Cómo sería formalmente hablando? Variables cualitativas ordinales en escala ordinal. Eso es lo formal, eso es lo técnico, ¿no?
Speaker A
Pero casi siempre nos quedamos en cualitativo, ordinal y puntos. ¿Qué pasa si yo voy a la escala de intervalo? Recuerdan que esto es para variables numéricas, ¿no? O cuantitativas también es válido, ¿no?
Speaker A
Dentro de las numéricas ahí sí hay diferencia, ¿no? Obviamente dentro de las numéricas tú tienes discretas y continuas. Esos son tipos de variables.
Speaker A
Pero cuando se habla de escalas de medición hay dos, intervalo y razón. En la escala intervalo, muchachos, la única diferencia con la escala razón es que en la escala de intervalo, el cero, el cero, el número cero indica información,
Speaker A
es decir, indica que si hay que sí tiene valor. Si yo te digo tengo cero hijos, te estoy diciendo que no tengo hijos.
Speaker A
No, pero cuando el cero indica información, quiere decir que no hay ausencia de nada.
Speaker A
Por ejemplo, si yo te digo 0º Cus, existe temperatura. Sí no sí, sí existe el cero. No indica ausencia información.
Speaker A
0 gr cel sí existe. Es la temperatura la cual se congela el agua en condiciones normales.
Speaker A
Pero el cero no indica que no existe información, no indica que no existe temperatura, sí existe.
Speaker A
Las er horas también existe información. Cuando usas puntuaciones estandarizadas en psicometría, el cero, por ejemplo, no indica ausencia de información.
Speaker A
Seguramente ustedes han hablado pues de la distribución estandarizada, ¿no? Del famoso Z normal estándar, ¿no?
Speaker A
Por ejemplo, esa distribución corta en cero ¿no? Pero cero no indica ausencia información, ¿no? Sí tiene información.
Speaker A
Entonces, cuando ustedes analizan variables cuantitativas y observan que el cero no indica información, no indica ausencia de información, quiere decir que es una variable cuantitativa en escala intervalo.
Speaker A
En escala intervalo. Interesante es que este tipo de escala, este tipo de variables en escala intervalo son muy escasos, son pocos, pero sí existen.
Speaker A
La temperatura es el más común. Las puntuaciones de las de las de las distribuciones estandarizadas también, año cero, h cer ero, existen varios casos, ¿no?
Speaker A
Eso es la manera de identificar. Mientras que la escala de intervalo es un cero que pertenece a los números reales, es decir, indica ausencia de información.
Speaker A
Ausencia de información. Por ejemplo, si te digo, "Tengo cero hijos". ¿Qué quiere decir? No tengo hijos. No existe. No hay.
Speaker A
Eso es, esa es la diferencia entre escala de intervalo y escala de razón. El cero en escala de intervalo sí indica información. El cero en escala de razón ausencia de información.
Speaker A
Esa es la manera de identificar. Y en el mundo real casi todo está en escala.
Speaker A
Casi todo, absolutamente todo. Pero igual, muchachos, es muy importante pues identificar los tipos de variables y ustedes ya lo saben, identificar los tipos de variables y más aún las escalas de medición.
Speaker A
Muy bien, eso es lo que hay que tener en cuenta. Profesor, una pregunta. Sí, adelante.
Speaker A
Sí, buenas noches, profesor. Este, con esto del tema eh la otra vez nos dieron en la universidad este las notas de de estudiantes con A, B y C y nos pidieron hacer eh normalidad, nos pidieron hacer este la medidas de
Speaker A
tendencia central en el SPSS. Eso es factible. diciendo usted que las eh en este caso las notas vienen a estar en como como variables cualitativas.
Speaker A
Eh, a ver, a ver, no te entendí muy bien. ¿Puedes repetir, por favor? A ver, para captar.
Speaker A
Sí, nos dieron un Excel con las notas de los estudiantes, ya, pero de en A, B y C. Nota A, nota B, nota C.
Speaker A
Ya. Muy bien. Y nos pidieron hacer con esas notas de 18 estudiantes eh su normalidad, su medida de tendencia central de dispersión.
Speaker A
Entonces, yo ahorita me estoy confundiendo, ¿no? Quisiera saber si me podría explicar si se puede o no es factible con las notas en AC.
Speaker A
Ya. Muy bien. Eh, nota ABC, por lo que me has comentado, sería una variable cualitativa a escala ordinal, ¿no?
Speaker A
Sí correcto. Claro. Entonces, no se podría calcular todo lo que has mencionado, ¿no? ¿Por qué? Para calcular las estandarizaciones, los promedios, las varianzas, necesitarías la nota en variables numéricas.
Speaker A
Pero así como está, no se podría hacer nada. Recodificando se podría hacer. Claro, otros dicen, "No, A, B, C tiene una equivalencia" dicen "No posiblemente Ah, pues no sé, no exactamente, ya no me acuerdo esta parte, supongamos fuera pues un 18, no
Speaker A
sé, algo así, 15 o 12. Si le das unas equivalencias ya se transforma en una variable numérica.
Speaker A
A esto sí puedes hacer ya bastantes cálculos, ¿no? Promedios, varianzas, puedes inclusive graficar la forma de la distribución y todo ello, ¿no?
Speaker A
Pero la primera información que me has dado nota AC, eso sí sería una variable cualitativa ordinada.
Speaker A
Entonces va a depender qué tipo de varo yo tengo y en función a eso para hacer los análisis respectivos.
Speaker A
Eso, eso sería la recomendación. Okay gracias. Muy bien, buenazo. Ahora vamos a les voy a mostrar algo. Esto es este material de la sesión.
Speaker A
Este trae un más ejemplo sobre esto, porque yo quiero que quede claro esto, muchachos. Esto es, aunque no lo crean, es vital y eso le va a servir para toda la vida.
Speaker A
¿Por qué? Porque si no sabemos identificar los tipos de variables, eh, vamos a elegir mal los análisis. Por ejemplo, ustedes ven la var sexo recodificada uno y cero. Como están en números, ustedes le van a tomar el promedio. Esto es seguro que va a pasar
Speaker A
eso. Pero si es que sabemos identificar qué tipo de variables tenemos, entonces ya también vamos a ver elegir la herramienta estadística adecuada para sus análisis, ¿no?
Speaker A
Y acá les he compartido e uy, ¿qué pasó? A ver, ya creo que le dio, se cansó mi PC. Ya. Muy bien.
Speaker A
Miren acá, muchachos. Mira, esto es un ejemplo. Bueno, es un mapita que hice para me me pareció interesante y lo hice para resumir.
Speaker A
Miren, acá hay un resumen de todo, ¿no? Miren, tipo de variable, muchachos. tipo de variable, ¿no?
Speaker A
Cuantitativas o numéricas, cualitativas o categóricas. Así lo van a encontrar en los libros. Las cuantitativas o numéricas tenemos describen características o cualidades.
Speaker A
Acá, acá me equivoqué. Es al revés. Vamos a ver. Muy bien, ya es el cansancio, mil disculpas. Muy bien. Entonces, las variables cuantitativas o numéricas representan cantidades numéricas y permiten realizar operaciones matemáticas. Eso es lo correcto.
Speaker A
Mientras que las variables cualitativas o categóricas describen características o cualidades y no representan cantidades numéricas.
Speaker A
Eso es lo que hay que tener en cuenta. Primero, sabemos que existen dos tipos de variables, cuantitativas y cualitativas.
Speaker A
Uno recoge mediciones numéricas y otro características o cualidades. ¿Qué habíamos quedado también? que las variables miden atributos de las cosas, de las unidades de observación, ¿no? Ustedes ven un carro y saben el color, la marca, el modelo, el año,
Speaker A
ya los que tienen experiencia, la cilindrada, el tipo de combustible, todo eso son variables.
Speaker A
Son variables, ¿no? Son atributos pues de de ese objeto, ¿no? Todo lo que se puede medir, todo lo que se puede cuantificar es una variable estadística.
Speaker A
En general se le conoce como variable. Muy bien. Pero dentro las cuantitativas numéricas teníamos las continuas y las discretas ¿no?
Speaker A
¿Se acuerdan? No. Ahí está. Tengo las continuas y las discretas. Las continuas son producto de una medición.
Speaker A
Mientras que las discretas son producto de un conteo, cantidades enteras. Ejemplos. Acá también me equivoqué.
Speaker A
A ver, vamos a ver. Esto debe ir acá. Uy, ya esto de bit un momento.
Speaker A
Esto debe ir acá y esto debe ir acá. Muy bien. Entonces, en variables continuas, que son producto de una medición, tenemos el peso, la altura, el tiempo, temperatura, ingreso, todo aquella variable que se puede medir, todo.
Speaker A
Edad también está acá discreta, todo lo que se puede contar y son cantidades enteras, ¿no? Número de hijos, número de estudiantes, número de accidentes, número de libros. ¿Alguien tiene 1.7 hijos?
Speaker A
No existe, ¿no? De esa manera también se pueden guiar para identificar, ¿no? Muy bien. Entonces, variables cuantitativas continuas o discretas. Muy bien. Ahora vayamos al otro grupo.
Speaker A
Las variables cualitativas o categóricas tenemos nominal y ordinal. Las nominales, muchachos, no tienen una jerarquía natural, no hay un orden natural en sus categorías.
Speaker A
Mientras que las variables ordinales, miren, las variables ordinales sí tienen un orden, no hay una jerarquía entre sus niveles.
Speaker A
Por ejemplo, en las ordinanes tenemos nivel educativo de la persona, nivel socioeconómico, grado de satisfacción de un servicio, un producto.
Speaker A
Hay jerarquía dentro de sus niveles. Sí, obviamente hay una jerarquía, ¿no? Y las nominales pues no existe jerarquía. Sexo, hombre y mujer es indistinto. No hay un orden, no hay una jerarquía.
Speaker A
Estado civil tampoco hay una jerarquía. Color de los ojos, claro, la estética es otra cosa, ¿no?
Speaker A
Uno dicen que el color verde es más bonito que el color café, pero eso no es jerarquía, eso son preferencias. No, no tiene nada que ver con una jerarquía.
Speaker A
La nacionalidad también no no hay una jerarquía ¿no? Entonces, muchachos, eso es todo relacionado a las variables estadísticas.
Speaker A
Entiendo que con esto ya queda claro todo. Hasta este nivel ustedes tienen que dominarlo muy bien.
Speaker A
Cada vez que yo les digo una variable, ustedes deben saber a a qué grupo pertenece. A ver, un ejemplo. Ya con esto cae todo el mundo. Ah, pregunta de examen.
Speaker A
La edad de una persona, ¿qué tipo de variable es? A ver, cinco puntos que responde correctamente.
Speaker A
Discreta. A ver quién dice lo demás. discretas. Dos discretas. ¿Qué dicen los demás? Edad de una persona. Dije, la edad, en otras palabras, continua.
Speaker A
Ay, ay, ay. Hay un un rebelde que dice continua. Está bien, eso es interesante. Muy bien, todos cuantitativa continua.
Speaker A
Muy bien. Dos a dos. Muy bien. Obvio que es cuantitativa, ahí no hay duda. No continua está entre continua y discreta.
Speaker A
Continua. Muy bien. Depende del investigador cómo lo toma. Muy bien, excelente. Todas las respuestas están correctas, pero hay que tener mucho cuidado, como dice su compañero, ¿no?
Speaker A
Más que de investigadores, la forma cómo vas a redactar lo que quieres medir, ¿no?
Speaker A
Si ustedes ven las encuestas, ya eso lo voy a mencionar después. Mira, quiero que observen esto, una calculadora de edad.
Speaker A
Vamos a abrir una calculadora de edad y vamos a calcular eh, miren, a ver, vamos a poner, no sé, cualquier fecha, ya esta fecha, por ejemplo, mire, esta persona que nació el primero de enero de 1990 tiene Uy, ¿qué pasó?
Speaker A
de 1990 tiene actualmente 36 años, 6 meses y 8 días. Pero si eso tú lo cuantificas formalmente, miren todo lo que tiene.
Speaker A
Pregunta del millón es cuantitativa o discreta. ¿Qué dicen? No continua. Correcto. Muy bien. Muy bien. La edad, así como yo le he preguntado, es una variable cuantitativa continua. Tú no tienes 36 exactito. Eso es falso.
Speaker A
Tienes meses, semanas, días, horas minutos segundos no es una cantidad entera. Y justo su compañero decía, "Depende de investigor." Correcto. Por eso muchas instrumentos de medición, generalmente las encuestas grandes que hacen los Institutos Nacional de Estadística, dice lo siguiente: "EAD en años cumplidos."
Speaker A
Ahí es discreto. ¿Te das cuenta? Eso, eso hay que tener en cuenta, no hay que confundirnos.
Speaker A
Bien, pero estamos acá para aprender. A ver, eh, toda empresa en cada país tiene un identificador, ¿no? Acá se llama el famoso RU, registro único, el contribuyente.
Speaker A
¿Qué tipo de variable es el número de RU? Discreta. Nominal. Nominal. Nominal. Nominal. Correcto.
Speaker A
Cualitativa nominal simplemente es un identificador de la no permite hacer operaciones. No se puede hacer con eso. Si tú sumas dos R, te va a salir cualquier cosa menos un R.
Speaker A
Ya hay que tener mucho cuidado en eso. Ya. Muy bien. Entonces, ya quedó claro.
Speaker A
Ahora vayamos para cerrar esta parte a las famosas escalas de de medición. Ya. Bueno tenemos cuatro esola y cuatro escalas, muchachos. Si alguien introduce acá la escala de líquido por acá está engañando ya.
Speaker A
La escala forma parte de escala ordinal y punto. Cuatro escalas de medición. Las dos primeras, estas de acá, muchachos, son para variables cualitativas o categóricas.
Speaker A
La escala nominal todo lo clasifica, no hay orden, sexo, hombre y mujer, no hay jerarquía, no hay orden hombre y mujer ¿no?
Speaker A
Por eso tenemos sexo, nacionalidad, tipo de sangre. Entonces, cuando ustedes hablan de la variable sexo, van a decir lo siguiente.
Speaker A
Sexo es una variable cualitativa nominal en escala nominal. Uno diría, "Profe, pero está redundando demasiado." Pero eso es lo técnico, eso es lo formal.
Speaker A
igual para nacionalidad, igual para tipo de sangre, ¿no? La escala ordinal sí hay una jerarquía, hay un orden en sus niveles, ¿no?
Speaker A
Por ejemplo, tenemos nivel educativo de la persona puesto en unas competencias, escala de satisfacción, nivel socioeconómico del hogar, un montón de cosas. Todas las barreras escala de ler están acá.
Speaker A
que son básicamente encuestas o escala de satisfacción. Todo eso pertenece a la escala ordinal.
Speaker A
Si encuentran una variable nivel educativo, ustedes van a decir que el nivel educativo es una variable cualitativa ordinal en escala ordinal.
Speaker A
Eso es lo correcto. Muy bien. Estas dos escalas, intervalo y razón, pertenecen a las variables cuantitativas o numéricas ¿no?
Speaker A
Bien, escala de intervalo. Mucho ojo acá. El cero es arbitrario, no indica ausencia de información, muchachos. No indica ausencia de información.
Speaker A
Uno cuando habla de tengo cero soles, no tengo dinero. Tengo cero hijos, no tengo hijos.
Speaker A
Pero 0 gr celus o 0 gr Fenheit o 0 gr rank. Si hay información, ese tipo de variables numéricas son variables cuantitativas en escala intervalo.
Speaker A
Claro, si quieres hablar formalmente, por ejemplo, la temperatura sería una variable cuantitativa continua en escala intervalo, ¿no? ¿Se dan cuenta? Eso es lo formal, eso es lo correcto.
Speaker A
¿Qué de escala intervalo tenemos? Temperatura, año calendario. Uno dice, "En el año cero piensan que es el año que no no existe, ¿no? Eso es falso, ¿no? Simplemente es un referente que se ha dado pues para que se cuente los años, ¿no?
Speaker A
El puntaje IQ en las pruebas estandarizadas. altitud respecto al nivel del mar, 0 m sobre el nivel del mar. Indica usted esa información, ¿no? No, hora cero y muchos más que pueden encontrar.
Speaker A
Tod esas variables cuantitativas pertenecen a la escala interval, mientras que la variable, perdón, la escala razón, una característica interesante que permite hacer todas las operaciones matemáticas, pero el cero es un cero real, un cero absoluto, un cero que te indica ausencia de
Speaker A
ausencia de información, muchachos. No, por ejemplo, ingreso cero, no tengo ingresos. Número de hijos cero, no tengo hijos.
Speaker A
Casi todas las variables numéricas, la gran mayoría, son escala razón. Eso va a ser fácil de poder identificar, ¿no?
Speaker A
Bien, esos muchachos, son las famosas escalas de medición. Ya saben, tipo de variables y escalas de medición. Muy poco exploran las escalas de medición, ¿no? Pero es muy importante esa muchachos, ahora vayamos a nuestro SPCS.
Speaker A
Voy a activar mi lupa y esto es mi vista de datos. Ustedes ya saben, esto es mi vista de datos y esto es mi vista de variables.
Speaker A
El SPCS, cada vez que tú importas una base de datos, automáticamente reconoce lo siguiente. Miren, total de alumnos, total de docentes y total de secciones de esos colegios, al ser cantidades numéricas, automáticamente el SPS recomienda que es una variable de tipo numérico.
Speaker A
Miren acá, muchachos. Escala ordinal, nominal y escala. Las dos primeras son para las categóricas y estas son para las numéricas.
Speaker A
también lo reconoce automáticamente, muchachos. ¿Se dan cuenta? Variables numéricas, escalas de medición. Claro, acá no diferencia entre intervalo y razón, simplemente pone la reglita que hace alusión que son variables numéricas.
Speaker A
Todas las demás variables de acá, acá son variables categóricas, cadena o stream. El SPC lo conoce así.
Speaker A
Categóricos o nominales está en los libros, pero los software usan cadena o stream. No sé por qué no se pone de acuerdo, pero algunas algunos programas imponen sus nomenclaturas.
Speaker A
¿Qué escalas son todas esas esas categóricas? escalas nominales, ¿no? Se dan cuenta que el SPS ya reconoce, ¿no? Automáticamente.
Speaker A
Si me voy a la vista de datos, esta primera columna, muchachos, es el identificador del colegio.
Speaker A
Es el como si fuera el DNI de la persona. Este es el DNI de los colegios.
Speaker A
Por ejemplo, este colegio San Juan, por ejemplo, esto es su código. Pregunta al millón, ¿esto es una variable numérica o categórica?
Speaker A
¿Qué tipo de variables? Código modular. Categórica. Correcto. Correcto. Categórico. Solamente te permite identificar el colegio.
Speaker A
No te permite hacer operaciones. Uno diría, "Profe, pero son números, yo puedo sumar." Sí, pero ¿qué te va a dar si sumas esas dos cosas? te va a salir un número mucho más grande, ¿no? No tiene sentido.
Speaker A
Simplemente es en vez de decir San Juan, quizás hay varios San Juan para que no haya homonemia y duplicidad, generan un identificar único, ¿no?
Speaker A
Muy bien, muchachos. Entonces, ya ustedes saben identificar tipos de variables ¿no? Muy bien. Ahora vamos a Claro, si quieren explorar más también pueden hacer, ¿no? Por ejemplo, acá si usted le dan click, ahí están los tipos de variables que
Speaker A
maneja el SPCS, ¿no? numérico para números, cadena para stream, pero algunos pueden definir fechas, notación científica monedas monedas personalizadas en un país y un montón de casos, ¿no? Pero no hay que complicarnos tanto con las monedas y todo, simplemente pues usa numérico y
Speaker A
cadena y son los más comunes. Bien, vamos a hacer algunos análisis ya por lo siguiente.
Speaker A
Si se dan cuenta, muchachos, las variables numéricas están en la parte final, ¿no? Acá está, mira.
Speaker A
Total de alumnos, total de docentes y total de secciones por colegio. Pregunta del millón. Sabemos que son variables numéricas.
Speaker A
¿Se puede hacer un gráfico de tortas o de pastel o de sectores para la variable total de alumnos?
Speaker A
¿Se podría hacer un gráfico de pastel? ¿Qué dicen ustedes? Los gráficos circulares solo se utilizan para presentar resúmenes de datos procesados, es decir, variables con categorías, ¿no?
Speaker A
Ajá. Variables categóricas, ¿correcto? Cualitativas, ¿no? Sexo, hombre y mujer, estado civil, nivel educativo, variades categóricas.
Speaker A
Entonces, yo no puedo hacer acá una tabla de o perdón un gráfico de sectores, un gráfico de circular, no se puede porque tengo tantas categorías, más de 80,000 que sería un monstruo, sería un gráfico que no me sirve para
Speaker A
nada ¿no? Entonces, se dan cuenta que el tipo de variable es muy importante identificarlos porque en función de ello ustedes van a elegir la herramienta de análisis adecuado.
Speaker A
Entonces, acá no puedo hacer gráficos, pero ¿qué puedo hacer? Calcular medidas de resumen, promedios, varianzas.
Speaker A
Por ejemplo, me gustaría saber cuánto es el promedio promedio de alumnos a nivel nacional en el Perú, por ejemplo.
Speaker A
¿Cómo se hace eso de manera más sencilla? Clic derecho, descriptivos. Clic derecho en la variable y descriptivos. Estadísticos descriptivos.
Speaker A
Y cuando ustedes ejecutan, miren qué le sale. Los principales estadísticos descriptivos que se calcularon.
Speaker A
El promedio de estudiantes a nivel nacional es aproximadamente 89 estudiantes por colegio. Acá está el valor mínimo, el valor máximo. Hay un colegio que tiene un solo estudiante y hay un colegio que tiene 3373 estudiantes, un colegio chiquito y un colegio pues
Speaker A
meno ¿no? Es decir, me está permitiendo, ¿qué cosa? describir pues esa variable total de alumnos.
Speaker A
Lo mismo, mira, con esta estrellita regreso a mi vista de datos. Ya. Lo mismo puedo usar para total de docentes.
Speaker A
Clic derecho, descriptivo. Acá está total de alumnos y acá está total de docentes. ¿Qué me dice este promedio 5.8?
Speaker A
que a nivel nacional en promedio existen seis docentes aproximadamente por colegio. Hay un colegio que tiene como mínimo un docente y hay un colegio que tiene 208 docentes. Es un colegio, pues posiblemente un colegio emblemático, ¿no? Un colegio grande.
Speaker A
Entonces ya te permite calcular medidas descriptivas. ¿Por qué? porque es una variable numérica, pues no.
Speaker A
Muy bien, con esta estrellita regresamos a nuestra lista de datos. Ahora me interesaría analizar una variable categórica, por ejemplo, eh, a ver, a ver, ¿qué otra variable por acá voy a buscar?
Speaker A
Hm. A ver, a ver, a ver. nivel ya nivel educativo del colegio. Acá en el Perú, muchachos, existen tres niveles de educación básica regular: inicial, primaria y secundaria, ¿no? Inicial va de menores iguales a 5 años, de 6 a 11 primaria, de 11 a los 16 años
Speaker A
aproximadamente nivel secundaria, ¿no? El nivel educativo es una variable categórica. No puedo calcular el promedio, la varianza, el máximo, el mínimo o la deviación estándar a esa variable.
Speaker A
No se puede, no, no se puede porque es una variable cualitativa en escala nominal, no permite hacer operaciones, solamente a lo más me puede permitir hacer un conteo de casos.
Speaker A
¿Se dan cuenta? Clic derecho, muchachos. Clic derecho, descriptivos y automáticamente miren lo que obtengo.
Speaker A
Una tabla de frecuencias para la variable categórica, la cantidad de colegios y su distribución porcentual.
Speaker A
¿Se dan cuenta? Todos llegaron hasta esta parte, muchachos. A ver, me avisan. Estamos haciendo una intro para la siguiente sesión. Ah, pero igual ya hay que aprovechar nuestro tiempo para familiarizarnos más.
Speaker A
Todo claro hasta ahí, muchachos. ¿Alguna duda? Todo bien, ¿no? Muy bien. Muy bien. Entonces, eso es por eso es muy importante pues identificar el tipo de variable, ¿no? Si no, vamos a hacer cualquier cosa, ¿no?
Speaker A
Muy bien. Igual para otra variable, ¿no? Por ejemplo, otra variable categórica es el tipo de gestión, ¿no? Recuerden que, bueno, en casi todos los países hay colegios públicos que el estado solventa y los privados de la empresa privada, ¿no? A eso lo
Speaker A
conocemos como gestión de la institución, ¿no? Clic derecho a la variable y descriptivos, ¿no?
Speaker A
Ahí está. Miren, en sí, estas dos de abajo son públicas, ¿no? Lo que dice privadas son privadas 100%, ¿no? Colegios privados 100%.
Speaker A
Miren, a nivel nacional, muchachos, los colegios privados representan el 28%, ¿no? Es una presencia muy importante, ¿no?
Speaker A
Como quién dice, el estado por sí solo no podría cubrir a toda la población, ¿no?
Speaker A
Es interesante, ¿no? A veces pensamos que lo privado es malo, pero juega un rol muy importante, ¿no?
Speaker A
28% de del total de colegios son privados ¿no? Claro, los públicos son más de aproximadamente 72%, ¿no?
Speaker A
Bien, acá aparece un público gestión privada, es básicamente mixto, ¿no? Eh, los convenios más que todo, ¿no?
Speaker A
colegios eh militares, policiales y todo eso, pero al general se consideran como público ¿no?
Speaker A
Bien, esos muchachos, son hacer unos descriptivos según el tipo de variable, ¿no? ¿Qué más podemos hacer con las variables categóricas?
Speaker A
Si yo tengo un un gráfico de este tipo, también puedo calcular qué cosas, sus gráficos, ¿no? Puedo hacer también sus gráficos.
Speaker A
Por ejemplo, para hacer gráficos, muchachos, hay una opción interesante llamado acá gráficos. Simplemente tiene que darle clic y se van a la parte final.
Speaker A
¿Qué dice? cuadros de diálogos antiguos, ¿no? Como es una varórica con tres categorías, la gestión, por ejemplo, no voy a usar pues un gráfico de cajas o algo así, ¿no? Lo más sencillo muchachos gráfico de de barras, lo más sensión,
Speaker A
simple. Y acá voy a elegir la variable, ¿no? Gestión. ¿Y quieres cantear los casos o quieres porcentaje?
Speaker A
Bueno porcentaje y simplemente acepto, ¿no? Y esto si tú quieres te puedes quedar con la tablita que es muy interesante, ¿no? te da la cantidad del porcentaje.
Speaker A
Pero si quieres un gráfico, ahí está tu gráfico ¿no? Ahí está tu gráfico de barras de gestión del tipo de gestión de los colegios, ¿no?
Speaker A
Se dan cuenta que una vez que tú identificas el tipo de variable, ya puedes hacer otros análisis, ¿no?
Speaker A
Quizás no te gusta este gráfico, puedes usar otro gráfico, ¿no? Te vas, por ejemplo, nuevamente, muchachos gráficos.
Speaker A
Siempre ustedes traten de explorar, muchachos. No tengan miedo, exploren ustedes ya tienen el programa, ¿no?
Speaker A
Por ejemplo, eh, circular, se me ocurre circular, definir. Y bueno, por acá voy a poner definir porciones por por gestión y pues quiero porcentaje de cas.
Speaker A
Si quieres puedes agregar un título y mucho más cosas, ¿no? Eso ya es poco más de estética, ¿no?
Speaker A
Y ahí está, ¿no? Claro, entre esto y de arriba, yo me quedo con el gráfico de barras, ¿no?
Speaker A
Pero siempre va a depender de los gustos, ¿no? Aunque la recomendación, muchachos, es que cuando ustedes van a mostrar un gráfico, el gráfico debe ser lo más sencillo posible. ¿Por qué? Porque el que lo ve lo tiene que entender rápidamente,
Speaker A
no tiene que estar descifrando nada, no lo ve, ve el valor y listo. Por ejemplo, ¿cómo agregamos los valores porcentuales a las barras? No, para ello, por ejemplo, le puedes dar doble clic a la imagen y automáticamente te abre un editor,
Speaker A
¿no? Y acá hay una opción, un un botoncito, le das clic y simplemente le das clic a cada barra y cierras tu edición y automáticamente ya tienes tu gráfico de barras con sus respectivos porcentajes.
Speaker A
Por ejemplo, el gerente o el jefe el CEO que ve tu reporte, automáticamente ve esto y dice, "Wow, el total de colegios privados representa a nivel nacional el 28%." Buen dato, no directo, no entendible, listo para tomar decisión.
Speaker A
Pero si le presentas esto, también puedes agregarlo los valores porcentuales. No es tan sencillo de de entenderlo, ¿no?
Speaker A
Primero porque tiene que fijarse en la leyenda, luego tiene que asociarlo con el color.
Speaker A
y cosas demora. Entonces, no, yo quiero algo práctico, directo. Gráfico de barras es mucho más didáctico, mucho más entendible ¿no?
Speaker A
Eso, muchachos, lo que hay que tener en cuenta siempre. ¿Alguna duda hasta esta parte, muchachos? ¿Alguna consulta?
Speaker A
¿Pueden activar su micro con toda confianza? ¿Podría repetir, por favor, profesor? A ver, de nuevo, muchachos. Ya voy a borrar todo esto, no se preocupen.
Speaker A
Las tablas de frecuencia, ¿sí se entendió? ¿Sí? ¿No? ¿Cómo se hace una tabla de frecuencias?
Speaker A
Clic derecho, miren, clic derecho a la variable categórica y descriptivos directo. Ahí estamos. Acá tienes el tipo de gestión, la cantidad de colegios y el porcentaje que representa de ellos, ¿no? Acá nos dimos cuenta que el 28% del total de colegios
Speaker A
eran privados, una muy buena cantidad, ¿no? Muy bien. ¿Qué más hicimos con la estrellita? Nos vamos a la vista de datos.
Speaker A
Bueno, se me antoja hacer un gráfico de barras de la variable gestión, como he observado que tiene solamente tres categorías, bueno, un gráfico de barra sería interesante.
Speaker A
¿Cómo se hace un gráfico en SPCS? Miren, ojo, más adelante vamos a ver más cosas.
Speaker A
Ahora simplemente es una, estamos familiarizarnos más con el SPCS. En otras palabras, me voy, muchachos, a la opción gráficos.
Speaker A
En gráficos me voy a cuadro de diálogos antiguos y acá me voy a barras, le doy click.
Speaker A
Muy bien, simple. La primera opción nos va a dar, nos va a salir esta ventanita ¿no?
Speaker A
Acá lo que tienes que hacer es buscar, acá están tus variables, buscar qué variable quieres graficar.
Speaker A
Yo quiero gestión, ¿no? Y acá en la flechita lo jalo, miren, con la flechita jalo. Listo.
Speaker A
Y el gráfico de barras te pregunta, ¿quieres que se muestren la cantidad de los casos o el porcentaje?
Speaker A
porcentaje, tú eliges dependiendo del asesor de tesis, algunos quieren cantidades, algunos quieren porcentajes, va a depender, ¿no? Simplemente le has aceptado y listo.
Speaker A
Hasta ahí se entendió. Sí ¿no? Sí profesor. Bien, ahora para que le den, le agreguen los porcentajes, lo que van a hacer es doble clic en la imagen.
Speaker A
¿Listo? Al dar doble clic, les aparece una ventanita de de editor de gráfico. Luego te van a esta opción. Miren acá, ¿ven esta ventanita chiquita? Le dan clic.
Speaker A
y le dan clic a cada barra, clic, clic y clic y simplemente cierran la edición y ya queda grabado en su en su hoja de resultado, ¿no?
Speaker A
Acá está tu 28%, ¿no? Supongamos que no te gusta el color de las barras, profesor, está muy feo, quiero cambiar de color. No hay ningún problema. ¿Qué es lo que van a hacer?
Speaker A
Doble clic a la imagen nuevamente. Listo. Denle clic a la barra. Listo. Una vez que le di clic en la barra, me voy a esta ventanita de acá y le voy a poner este color.
Speaker A
Cierro mi edición. Listo, cambié. Entonces, ya ustedes pueden explorar muchas más cosas, ¿no? Se puede hacer muchas cosas.
Speaker A
Muy bien. ¿Hasta ahí se entendió? ¿Alguna duda? No. Muy bien, regresemos con nuestra estrellita. Más adelante vamos a ver más de esto, muchachos. No se preocupen.
Speaker A
Ahora es una Hay que familiarizarnos un poco más, ¿no? Me voy a la estrellita y ahora mi pregunta. Ya, para un variable categórica puedo hacer tabla de frecuencia, puedo hacer gráfico de barras, puedo hacer gráfico de sectores.
Speaker A
Buenazo. Para una varel numérica puedo también hacer ¿qué cosa? La estadística descriptiva. Claro. Muy bien.
Speaker A
Pero, ¿qué pasaría si quiero ver la relación entre estas dos variables? ¿Habrá relación entre alumnos y docentes?
Speaker A
Sí. Entonces, esa es la famosa relación y posteriormente se habla de la famosa correlación ¿no?
Speaker A
Para ver ese si hay relación entre dos variables numéricas se usa un gráfico interesante llamado el gráfico de dispersión, ¿no? O el gráfico de puntos o nube de puntos también se le conoce.
Speaker A
Por ejemplo, eso también se puede hacer. Miren, se van a gráficos, todo va a ir acá, ¿ya? Gráficos, cuadro de diálogos antiguos y me voy a la opción dispersión de puntos, muchachos. Miren.
Speaker A
Ah, todo está ahí, ¿ah? No se preocupen. Gráficos, cuadros diálogos antiguos y dispersión de puntos.
Speaker A
Listo, me salió una ventanita. Simplemente quiero la exporsión simple, definir. Y acá me dice, "Oye, ¿qué variables quieres que vaya en el eje X, en eje Y?" Entonces, en el eje Y le voy a poner docentes, X, perdón. En el eje Y le voy
Speaker A
a poner alumnos. Puede ser revés, no pasa nada. El orden no altera nada, simplemente es un cuestión de de orden, se podría decir, ¿no?
Speaker A
Simplemente le doy aceptar, ¿no? Y voy a esperar acá unos segundos a que descargue mi gráfico porque se imaginarán como son muchos puntos.
Speaker A
Demora, ¿no? Pregunta del millón. No existirá relación entre el total de docentes y total de alumnos.
Speaker A
Sí, no hay una relación lineal, ¿no? Como quien dice, a mayor cantidad de docentes, mayor cantidad de alumnos.
Speaker A
Era era lógico eso, ¿no? Es lógico eso, ¿no? Los colegios más grandes tienen más docentes, por ende atienden a más a más alumnos.
Speaker A
Eso, por ejemplo, muchachos, es un gráfico de dispersión de puntos, ¿no? Este tipo de gráficos te permite ver pues la relación lineal entre dos variables entre dos variables numéricas, ¿no? Más adelante, cuando veamos el tema de regresión y correlación
Speaker A
encontraremos pues la ecuación que modela esas variables más adelante. No se preocupen. Ahora lo más importante es aprender los fundamentos.
Speaker A
¿Alguna duda para esta parte? ¿Alguien tiene alguna consulta quizás? No. Muy bien. Igual pueden dar doble clic, muchachos. Miren, le dan doble clic.
Speaker A
Exploren, muchachos. Yo siempre le digo, exploren los gráficos. Quizás no te gusta el color de los puntitos.
Speaker A
Señalas un puntito, buscas otro color que te guste, seleccionas el color que te guste, esperas unos segundos porque son muchos puntos, cierras tu editor de gráficos y ya tienes otro color de puntitos.
Speaker A
Ahora que ustedes tienen la herramienta, muchachos, exploren todo lo que puedan. jueguen ahí, exploren, exploren, así vamos a aprender mucho más, ¿no?
Speaker A
Bien, muchachos, eso era nuestra sesión del día de hoy. Ustedes tienen la base de datos, practiquen, exploren cualquier duda que tengan, la siguiente sesión me avisan y absolvemos todas esas dudas.
Speaker A
La grabación, profesor, ¿nos va a pasar, por favor? Sí, sí, sí, sí. Ni bien finalice la sesión, un par de horas o a más tardar mañana a primera hora estará ya en su classroom, ¿no? Así que no se preocupen
Speaker A
por las grabaciones, todo se va a compartir, los PPTs, las bases de datos y todo.
Speaker A
Bien, muchachos, nos quedamos el día de hoy en este punto y estaríamos continuando la siguiente sesión ya entrando a lo que es estadística descriptiva, ¿no? También veremos un poco de sintaxis SPCS y muchas cosas más. Practiquen, por favor, repasen
Speaker A
y conmigo será hasta la siguiente sesión. Muchas gracias por su atención, muchachos. Muchas gracias, profesor.
Speaker A
E nos vemos. Hasta luego. Luis, buenas noches. Gracias. Aurora tiene levantar la mano. Luis por a ver, a ver, a ver, Aurora, coméntame.
Speaker A
Buenas noches, profe. ¿Qué tal? Nos volvemos. Buenas noches. Qué gusto, profe, escucharlo. Bueno, eh solamente una pequeña observación, diría yo. Eh, a mí como que me gustaría también que nos enseñara a a establecer las bases de datos de una manera como que más
Speaker A
práctica, porque por ejemplo, a veces yo tengo pegones, generalmente en la importada de los datos, no sé por qué razón a veces del del Excel al SPSS se me hace todo un rollo, entonces tengo que hacer uno por uno, pero yo sé que
Speaker A
hay alguna forma práctica de hacerlo. porque pues me ha tocado hasta pagar para que me hagan esa base de datos, inclusive se me hace un rollo. Entonces, lo más lo más lógico pues que me ha tocado hacer es uno por uno, pero si ya
Speaker A
tengo una base de datos en Excel creo que como es muy práctico eh hacerlo, pero realmente a mí me cuesta esa parte. No sé si tienen algún algún alguna parte del curso enseñarnos a hacer. Otra cosa de Excel que también
Speaker A
me parece interesante que nos que nos enseñe es cómo trabajar las bases de datos para hacer análisis este cruces. Por ejemplo, quiero yo trabajar una tabla, una tabla de 2x para calcular los ODS.
Speaker A
Entonces, a veces yo puedo calcularlo, pero hacer la base de datos, como que meter los datos siempre se me hace un rollo. Entonces, me parece que es un punto importante para poder pues este empezar por los puntos que pues uno
Speaker A
tiene algunas dificultades. Todo este interesante, obviamente que es lo que necesitamos, pero también esos puntitos vale la pena pues pedir el apoyo. Muchas gracias.
Speaker A
Sí. Eh, ¿te refieres a tener una base de datos en Excel y llevarlo al SPCSCS? Eso fue tu primera consulta.
Speaker A
Sí, así es. Llevarla y que quede pues como decimos nosotros aquí en el lenguaje Nica, nítido, que no nos esté haciendo un rollo. Ahí se nos hace todo un desorden en la base.
Speaker A
Ay ay hay que empezar de cero igual para hacer las tablas de 2 por dos. Yo trabajo muchísimo con los ODS. Entonces, hacer esas tablas de de 2 por dos, esas tablas, veras, siempre me están costando. Meter los datos, acomodar los
Speaker A
datos. Nunca he podido lograrlo y siempre me ha tocado pues invertir y me ha se me ha hecho mucho gasto realmente en en un trabajo.
Speaker A
No se preocupe. Ahora acá va aprender todo lo que necesita, no se preocupe. Más bien voy a traer ejemplos para importar datos de Excel a SPCS en la siguiente sesión para practicar. Ya.
Speaker A
Eh, el día de hoy hemos importado una data de Excel a SPCs. Revise la grabación.
Speaker A
Lo pude ver, pero es que a veces hay unas bases en Excel que ya están trabajadas, ya están prácticamente ya tienen el lenguaje de SPSS, pero hay algunas que imposible porque hay que trabajarlas. Entonces quisiera yo.
Speaker A
Ya voy a buscar entonces así en formatos bien complicados para ver cómo se importa. No se preocupe.
Speaker A
Muchas gracias. Muchas gracias. Okay. Okay. Mm.
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