Figura 5-4
Cuadro de diálogo Tablas de contingencia: Mostrar en las casillas
Para ayudarle a descubrir las tramas en los datos que contribuyen a una prueba de chi-cuadrado significativa, el procedimiento Tablas de contingencia muestra las frecuencias esperadas y tres tipos de residuos (desviaciones) que miden la diferencia entre las frecuencias observadas y las esperadas. Cada casilla de la tabla puede contener cualquier combinación de recuentos, porcentajes y residuos seleccionados.
Recuentos. El número de casos realmente observados y el número de casos esperados si las variables defila y columna son independientes entre sí.
Comparar las proporciones de columna. Esta opción calcula comparaciones por pares de proporciones de columnas e indica los pares de columnas (de unafila concreta) que son
significativamente diferentes. Las diferencias significativas se indican en la tabla de contingencia con formato de estilo APA utilizando subíndices de letras y se calculan con un nivel de
significación de 0,05.
Corregir valores p (método de Bonferroni).Las comparaciones por parejas de las proporciones de columnas utilizan la corrección de Bonferroni, que ajusta el nivel de significación observado por el hecho de que se realizan múltiples comparaciones.
Porcentajes. Los porcentajes se pueden sumar a través de lasfilas o a lo largo de las columnas.
También se encuentran disponibles los porcentajes del número total de casos representados en la tabla (una capa).
Residuos.Los residuos brutos no tipificados presentan la diferencia entre los valores observados y los esperados. También se encuentran disponibles los residuos tipificados y tipificados corregidos.
Tablas de contingencia
No tipificados.Diferencia entre el valor observado y el valor esperado. El valor pronosticado es el número de casos que se esperaría encontrar en la casilla si no hubiera relación entre las dos variables. Un residuo positivo indica que hay más casos en la casilla de los que habría en ella si las variables defila y columna fueran independientes.
Tipificados.El residuo dividido por una estimación de su error típico. Los residuos tipificados, que son conocidos también como los residuos de Pearson o residuos estandarizados, tienen una media de 0 y una desviación típica de 1.
Tipificados corregidos. El residuo de una casilla (el valor observado menos el valor
pronosticado) dividido por una estimación de su error típico. El residuo tipificado resultante viene expresado en unidades de desviación típica, por encima o por debajo de la media.
Ponderaciones no enteras. Los recuentos de las casillas suelen ser valores enteros, ya que representan el número de casos de cada casilla. Sin embargo, si el archivo de datos está ponderado en un momento determinado por una variable de ponderación con valores fraccionarios (por ejemplo, 1,25), los recuentos de las casillas pueden que también sean valores fraccionarios.
Puede truncar o redondear estos valores antes o después de calcular los recuentos de las casillas o bien utilizar recuentos de casillas fraccionarios en la presentación de las tablas y los cálculos de los estadísticos.
Redondear los recuentos de casilla.Las ponderaciones de los casos se utilizan tal cual, pero las ponderaciones acumuladas en las casillas se redondean antes de calcular cualquiera de los estadísticos.
Truncar las frecuencias de casilla.Las ponderaciones de los casos se utilizan tal cual, pero las ponderaciones acumuladas en las casillas se truncan antes de calcular cualquiera de los estadísticos.
Redondear las ponderaciones de los casos.Se redondean las ponderaciones de los casos antes de utilizarlas.
Truncar las ponderaciones de los casos.Se truncan las ponderaciones de los casos antes de utilizarlas.
No efectuar correcciones.Las ponderaciones de los casos se utilizan tal cual y se utilizan las frecuencias de casilla fraccionales. Sin embargo, cuando se solicitan Estadísticos exactos (disponibles sólo con la opción Pruebas exactas), las ponderaciones acumuladas en las casillas se truncan o redondean antes de calcular los estadísticos de las Pruebas exactas.
Formato de tablas de contingencia
Figura 5-5
Cuadro de diálogo Tablas de contingencia: Formato de tabla
Puede ordenar lasfilas en orden ascendente o descendente de los valores de la variable defila.
Capítulo
Resumir 6
El procedimiento Resumir calcula estadísticos de subgrupo para las variables dentro de las categorías de una o más variables de agrupación. Se cruzan todos los niveles de las variables de agrupación. Puede elegir el orden en el que se mostrarán los estadísticos. También se muestran estadísticos de resumen para cada variable a través de todas las categorías. Los valores de los datos en cada categoría pueden mostrarse en una lista o suprimirse. Con grandes conjuntos de datos, tiene la opción de listar sólo los primerosncasos.
Ejemplo. ¿Cuál es la media de las ventas por regiones o por tipo de cliente? Podrá descubrir que el importe medio de las ventas es ligeramente superior en la región occidental respecto a las demás regiones, y que la media más alta se da entre los clientes de empresas privadas de la zona occidental .
Estadísticos. Suma, número de casos, media, mediana, mediana agrupada, error típico de la media, mínimo, máximo, rango, valor de la variable para la primera categoría de la variable de agrupación, valor de la variable para la última categoría de la variable de agrupación, desviación típica, varianza, curtosis, error típico de curtosis, asimetría, error típico de asimetría, porcentaje de la suma total, porcentaje delNtotal, porcentaje de la suma en, porcentaje deNen, media geométrica y media armónica.
Datos.Las variables de agrupación son variables categóricas cuyos valores pueden ser numéricos o de cadena. El número de categorías debe ser razonablemente pequeño. Las otras variables deben poder ordenarse mediante rangos.
Supuestos. Algunos de los estadísticos opcionales de subgrupo, como la media y la desviación típica, se basan en la teoría normal y son adecuados para variables cuantitativas con distribuciones simétricas. Los estadísticos robustos, tales como la mediana y el rango, son adecuados para las variables cuantitativas que pueden o no cumplir el supuesto de normalidad.
Para obtener resúmenes de casos E Elija en los menús:
Analizar > Informes > Resúmenes de casos...
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Resumir
Figura 6-1
Cuadro de diálogo Resúmenes de casos
E Seleccione una o más variables.
Si lo desea, puede:
Seleccionar una o más variables de agrupación para dividir los datos en subgrupos.
Pulsar enOpcionespara cambiar el título de los resultados, añadir un texto al pie debajo de los resultados o excluir los casos con valores perdidos.
Pulsar enEstadísticospara acceder a estadísticos adicionales.
SeleccionarMostrar los casospara listar los casos en cada subgrupo. Por defecto, el sistema enumera sólo los 100 primeros casos del archivo. Puede aumentar o disminuir el valor de Limitar los casos a los primerosno desactivar ese elemento para enumerar todos los casos.
32 Capítulo 6