| Formato de Notas de Contenido |
Capítulo 1. Primeros pasos en IBM SPSS. Entorno de trabajo Instalación de IBM SPSS Comenzando con IBM SPSS Entorno de trabajo con IBM SPSS Ayuda en IBM SPSS Capítulo 2. Trabajo con datos en IBM SPSS Editor de datos. Casos y variables Editor de sintaxis Visor de IBM SPSS Fuentes de datos Definir propiedades de variables Copiar propiedades de datos Definir el nivel de medición para variables con un nivel de medición desconocido Capítulo 3. Transformación de datos, matching y segmentación Calcular variables Categorizar variables Asignar rayos a casos y tipificar variables Recodificación de variables Transformación de datos de series temporales Gestión y transformación de archivos Selección de casos Capítulo 4. Operadores y funciones. Aplicaciones estadísticas Operadores en IBM SPSS Funciones en IBM SPSS Capítulo 5. Gráficos en IBM SPSS El menú gráficos de IBM SPSS Generador de gráficos Gráficos de barras Gráficos de barras 5-D Gráficos de líneas Gráficos de áreas Gráficos de sectores Histogramas Gráficos de caja y bigotes Capítulo 6. Estadística descriptiva y análisis exploratorio de datos Distribución de frecuencias Medidas de posición, dispersión y forma Procedimiento frecuencias de IBM SPSS Procedimiento descriptivos de IBM SPSS Procedimientos informe de estadístico en filas y columnas de IBM SPSS Procedimiento resumir IBM SPSS Análisis exploratorio de datos El procedimiento explorar IBM SPSS Procedimiento gráficos de control IBM SPSS para la detección de valores atípicos Procedimiento análisis de valores perdidos de IBM SPSS Procedimiento analizar patrones de IBM SPSS Procedimiento imputar valores de datos perdidos de IBM SPSS Procedimiento identificar casos atípicos de IBM SPSS Capítulo 7. Distribuciones discretas y continuas, intervalos de confianza y contrastes Distribuciones de probabilidad de tipo discreto Distribuciones de probabilidad de tipo continuo Intervalos de confianza Contrastes de hipótesis para poblaciones normales Determinación del tamaño de la muestra El concepto p- valor Procedimiento prueba T para una muestra de IBM SPSS Procedimiento prueba T para muestras independientes de IBM SPSS Procedimiento prueba T para muestras relacionadas de IBM SPSS Datos apareados Capítulo 8. Tablas de contingencia. Correlación, asociación e independencia Distribución bidimensionales Tablas de correlación La covarianza El coeficiente de correlación lineal entre dos variables El coeficiente de correlación por rangos Independencia de variables Distribución de más de dos dimensiones La matriz de covarianzas La matriz correlaciones La matriz correlaciones parciales Variables cualitativas Tablas de contingencia Distribuciones marginales y condicionadas Independencia y asociación de variables cualitativas. Coeficientes Contrastes de correlación y regresión Procedimiento correlaciones bivariadas de SPSS Procedimiento correlaciones parciales de SPSS Procedimiento distancias de IBM SPSS Procedimiento tablas de contingencia de SPSS Capítulo 9. Contrastes no paramétricos Contrastes no paramétricos Contrastes de homogeneidad Contrastes múltiples de homogeneidad Contraste ?2 de independencia Contraste de bondad de ajuste Contrastes de aleatoriedad Procedimiento prueba para dos muestras independientes de IBM SPSS Procedimiento prueba para varias muestras independientes de IBM SPSS Procedimiento prueba para dos muestras relacionadas de IBM SPSS Procedimiento prueba para varias muestras relacionadas de IBM SPSS Procedimiento prueba de la chi-cuadrado de IBM SPSS Procedimiento prueba binomial de IBM SPSS Procedimiento prueba de rachas de IBM SPSS Procedimiento prueba Kolmogorov-Smirnov de IBM SPSS Capítulo 10. Reducción de la dimensión. Componentes principales y análisis factorial Introducción a las técnicas de análisis multivariante de datos Componentes principales Análisis factorial Capítulo 11. Categorías en SPSS. Correspondencias, análisis conjunto y escalamiento Categorías en SPSS y métodos de reducción de la dimensión Análisis de correspondencias Escalamiento óptimo Escalamiento multidimensional Análisis conjunto Capítulo 12. Reducción de la dimensión con variables cualitativas y cuantitativas. Escalamiento óptimo Escalamiento óptimo Análisis en componentes principales categórico Análisis no lineal de correlación canónica Regresión categórica mediante escalamiento óptimo Capítulo 13. Técnicas de clasificación y segmentación. Análisis discriminante y clúster Concepto de análisis discriminante Concepto de análisis clúster Clústeres no jerárquicos Clústeres jerárquicos: dendograma IBM SPSS y el análisis discriminante IBM SPSS y el análisis clúster no jerárquico IBM SPSS y el análisis clúster jerárquico IBM SPSS y el análisis clúster de dos fases Capítulo 14. Técnicas de muestreo estadístico Métodos de muestreo estadístico Muestreo aleatorio simple con IBM SPSS Muestreo estratificado simple con IBM SPSS Estimaciones y cálculo de errores en el muestreo estratificado Muestreo de conglomerados monoetápico y polietápico con IBM SPSS Estimaciones y cálculo de errores en el muestreo de conglomerados |
| Resumen, etc |
IBM SPSS es un software modular muy popular que implementa gran variedad de temas estadísticos y que contribuye a facilitar el trabajo estadístico en todos los campos de la ciencia (Ciencias Experimentales, Economía, Ciencias Sociales, Educación, Ciencias de la Salud, etc.). La tarea estadística en ámbitos como la docencia, la investigación, la consultaría y otros sectores profesionales se ha visto facilitada en gran medida por la aparición de una amplia variedad de paquetes de software estadístico que difieren entre sí en los aspectos de capacidad, facilidad de uso, entornos de aplicación, extensión, precio, documentación y otras características similares. IBM SPSS es uno de los paquetes de software más equilibrado en cuanto a las características mencionadas. Este libro presenta una visión amplia de las técnicas estadísticas para su tratamiento con el software IBM SPSS. Los capítulos comienzan con una introducción teórica descriptiva de los métodos estadísticos que se utilizan, para ilustrarlos a continuación con ejemplos prácticos sencillos. Cada capítulo finaliza con una serie de problemas de aplicación que abarcan todas las técnicas estadísticas expuestas. En un primer bloque de contenido se describe el entorno de trabajo del programa, el tratamiento de variables, casos y ficheros, así como el uso adecuado de cuadros de diálogo, procedimientos y sintaxis de comandos. Un segundo bloque se ocupa de los gráficos, de las transformaciones de datos, del uso de operadores y funciones y de los métodos esenciales en estadística descriptiva, tanto por variables como por atributos. A continuación se aborda el trabajo con distribuciones discretas y continuas, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis simples y múltiples, tanto paramétricos como no paramétricos. Un tercer bloque de contenido se ocupa de las técnicas modernas de análisis estadístico de datos, incluyendo clasificación y segmentación mediante análisis discriminant. |