MASTER EN MARKETING E INVESTIGACIÓN DE …¡lisis datos 15-16.pdf · PREPARACIÓN Y ANÁLISIS DE...

MASTER EN MARKETING E

INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

Complemento formativo:


Dr. Antonio Carlos Cuenca Ballester

Dra. María José Miquel Romero

Octubre 2015

Definición del problema

Enfoque del problema a investigar

Diseño de la investigación

Trabajo de campo

PREPARACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS DATOS

Preparación del informe y presentación

Preparación de la información

Relación con el proceso de investigación de marketing

PREPARACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS DATOS

Paquetes estadísticos y preparación de datos

• SPSS www.spss.com

• SAS www.sas.com

• MINITAB www.minitab.com

• ODEC www.odec.es

• BARWIN www.tesigandia.com

• Dyane4 www.miguelsantesmases.com

• R R-studio

http://www.odec.es/

http://www.tesigandia.com/

Preparación de la información

El Programa SPSS de análisis de datos

SPSS for windows es un paquete estadístico que permite realizar una gran variedad de análisis estadísticos con relativa facilidad, en un entorno Windows.

Toda la gestión y análisis de datos puede realizarse con el programa SPSS.

Con SPSS podemos “manipular” datos, hacer gráficos y aplicar técnicas estadísticas (desde univariante a multivariante, descriptivo y causal).

Es absolutamente compatible con los programas del paquete Office de Windows

Proceso SPSS for Windows

Creación de variables (vista variables)

Grabación de datos (vista datos)

Análisis (menú análisis)

Resultados archivos .spo

Gráficos archivos .cht

Historial de análisis archivos .sps

Creación de variables

Nombre: dar un código reconocible y distintivo. Hasta 8 caracteres, el

primero siempre LETRA. Puede ser adecuado relacionarlo con la pregunta.

Tipo: NUMÉRICO-numeric, CADENA-string,...

Anchura: número de carácteres posibles. Por defecto, 8.

Decimales: número de decimales posibles. Por defecto, 2.

Etiqueta: Identificación del contenido de la variable.

Valores: posibles respuestas a las preguntas. Adecuado sin son preguntas

cerradas o variables nominales. Por ejemplo: 1: Sí; 2: No

Perdidos: el usuario define valores que SPSS tratará como perdidos

Columnas: ancho de la columna para visualizción. Por defecto, 8 puntos.

Alineación: alineación en que aparecerán los datos en la vista de datos.

Medida: Tipo de escala o de varible: Nominal, Ordinal, Escalar.

Fichero de datos

• EDITOR DE DATOS – compuesta de celdas/casillas, en las cuales se indican los valores de los datos.

Columnas: variables Filas: cuestionarios

Depuración de datos

Verificación de la congruencia y el tratamiento de los valores perdidos.

En la comprobación de la congruencia se identifican los datos impropios,

ilógicos o extremos. Los datos impropios son inadmisibles y hay que

corregirlos. Por ejemplo, si se pide a los entrevistados que expresen su grado de

acuerdo/desacuerdo con una serie de afirmaciones en una escala de 1 a 5. ¿Y si

encontramos grabado un 9? Se puede identificar el error mediante el paquete SPSS y ver

el cuestionario en papel codificado por si hubiera algún error al grabarlo.

Los valores perdidos son valores de una variable que se desconocen, bien

porque los entrevistados dieron respuestas ambiguas, no están bien anotadas,

o o no dieron respuesta.

El tratamiento de los valores perdidos presenta problemas cuando su

proporción es de más de 10% de los cuestionarios recibidos.

Para el tratamiento de los valores perdidos, se tienen tres opciones:

• Reemplazar con un valor neutro, (p.ejem. valor promedio de la variable).• Eliminación de casos, con valores perdidos. Si muchos entrevistados tienen algún valor

perdido, este método reduce el tamaño de la muestra.• Eliminación por pares, donde en vez de descartar todos los casos con valores

perdidos, el investigador toma sólo los casos o entrevistados con respuestas completas para los cálculos. En consecuencia, los diferentes cálculos del análisis se basarán en distintos tamaños de la muestra.

Plan de Análisis

Detenerse a planificar los análisis que se harán para: describir cada una de las preguntas; dar cumplimiento a los objetivos de la investigación; contrastar las hipótesis planteadas.

¿Qué tipo de análisis de datos será llevado a cabo? ¿Cómo se interpretarán los resultados?

¿qué enfoque tiene el estudio?

¿qué escalas básicas se han utilizado?

Conocer las características de los datos.

Propiedades de las técnicas estadísticas (univariables, bivariables y multivariables).

Estrategia de análisis de datos.

Debe incluir: • Tratamientos univariados (frecuencias, medias…)

• Tratamientos bivariados (tablas cruzadas, análisis varianza, test no paramétricos...)

• Tratamientos multivariados (factorial, cluster, discriminante…)

1 variable

Más de 2 variables

2 variables

simples

Plan de Análisis: Ejemplo

Finalidad Cuestiones a investigar e

hipótesis

Preguntas del cuestionario

Análisis

Conocer los hábitos de los jóvenes universitarios frente al tabaco

- ¿Cuáles son los hábitos de consumo de tabaco?

- Edad media de los fumadores

- ¿Existen diferencias de consumo de tabaco por género?

P1 (Nominal)

P1 (Nominal) y P13 (Escalar)

P1 (Nominal) y P14 (Nominal)

Frecuencias

Medias

Tabla cruzada Test de hipótesis Χ2

…… …… ……. ……

Análisis descriptivo de la

información

Análisis descriptivo: transformacion de los datos en bruto de tal forma

que se conviertan en sencillos de comprender e interpretar; recolocación,

ordenamiento y transformación de datos para generar información

descriptiva.

En general, el primer paso del análisis es la descripción de respuestas u

observaciones. Las formas más comunes de resumir los datos son los

promedios y las distribuciones de frecuencias y porcentajes.

Tratamientos con una variable: univariados o

descriptivos

• Distribución de frecuencias

• Tendencia central

• Medidas de dispersión

• Medidas de forma de la distribución


informaciónEscalas no continuas Frecuencias

Escalas continuas Medias

Distribución de frecuencias

• La tabulación simple de respuestas u observaciones en una disposición

pregunta por pregunta o ítem por ítem proporciona la forma de información

más sencilla – y en muchos casos la más útil. Le dice al investigador con

qué frecuencia aparece cada respuesta. Este punto de arranque del análisis

requiere que el investigador recuente respuestas u observaciones para cada

categoría o código asignado a una variable.

¿FUMA USTED?

174 39,9 40,0 40,0

32 7,3 7,4 47,4

229 52,5 52,6 100,0

435 99,8 100,0

1 ,2

436 100,0

SI

DEJADO

NO

Total

Válidos

SistemaPerdidos

Total

Frecuencia Porcentaje

Porcentaje

v álido

Porcentaje

acumuladoEstadísticos

¿FUMA USTED?

435

1

Válidos

Perdidos

N


información

Para llevar a cabo el análisis de frecuencias:

– Calcular la frecuencia para cada valor de la variable.

– Calcular el % y % acumulado para cada valor, ajustándolo por los valores perdidos.

– Realizar el histograma de frecuencia.


información

Tabulación y tabla de frecuencia

La tabulación implica la disposición ordenada de los datos en una tabla o en otro formato de resumen.

El recuento de las distintas respuestas a una pregunta y su disposición en una distribución de frecuencias es la TABULACIÓN SIMPLE, o tabulaciónmarginal.

Nota: Cuando el proceso de tabulación se realiza a mano, se denomina“recuento”.

Estadísticos

¿POR QUE FUMA?

174

262

Válidos

Perdidos

N

¿POR QUE FUMA?

124 28,4 71,3 71,3

18 4,1 10,3 81,6

15 3,4 8,6 90,2

2 ,5 1,1 91,4

15 3,4 8,6 100,0

174 39,9 100,0

262 60,1

436 100,0

Me gusta

Me calma

Me distrae

Quita apetito

Otros

Total

Válidos

SistemaPerdidos

Total

Frecuencia Porcentaje

Porcentaje

v álido

Porcentaje

acumulado


información

Preference for Community

High Preference65432Low Preference

Co

unt

50

48

46

44

42

40

38

36

En el histograma se representa mediante barras las frecuencias, en él es posible examinar si la distribución observada coincide con alguna distribución esperada o presupuesta, como la distribución normal.


información

Medidas de tendencia central y medidas de dispersión

Mediante la utilización de estadísticos descriptivos, el investigador puede resumir la información. Existen dos tipos de estadísticos descriptivos:

Medidas de ubicación o tendencia central.Medidas de dispersión o variabilidad.

Media o valor promedioMediana o valor centralModa o valor que ocurre con más frecuencia

Medidas de ubicación:estadísticos que describen la localización en el conjunto de datos.

Medidas de dispersión:estadísticos que indican la dispersión de la distribución.

RangoVarianza Desviación típica

Media, mínimo, máximo y desviación típica

174 1 17 5,57 2,752

174

Cuanto tiempo hace que fuma

N v álido (según lis ta)

N Mínimo Máximo Media Desv. típ.


informaciónMedia:• Es el valor promedio. Se estima la media cuando los datos fueron recopilados

con una escala de intervalo o de ratio. • Se obtiene de sumar todos los elementos y dividir entre el número de estos. La

fómula de la media es ∑X/n.

Mediana:• Medida de la tendencia central que corresponde al valor sobre el cual se

encuentran la mitad de los valores y bajo el cual se localiza la otra mitad.

– Conjunto de datos: 27 39 65 47 95 32 76 85 94 40 (n=10)

– Orden ascendente: 27 32 39 40 47 65 76 85 94 95

– Valor(es) central(es): 27 32 39 40 47 65 76 85 94 95

– En este caso, la mediana se estima como el punto medio entre los dos valorescentrales (se suman y se dividen entre dos): (47+65)/2), at 56

Moda:• La moda es el valor que ocurre con más frecuencia. Representa el punto más

alto de la distribución. La moda es una buena medida de la ubicación si la variable es inherentemente categórica o si está organizada en categorías.


información

Rango

• Mide la dispersión de los datos. Simplemente es la diferencia entre el mayor

y el menor valor de la muestra. Como tal, sufre el efecto de los valores

extremos.

Varianza y desviación típica

• La diferencia entre la media y el valor observado se llama desviación de la

media. La varianza es la desviación promedio al cuadrado de la media. La

varianza nunca es negativa. Cuando los datos se agrupan alrededor de la

media, la varianza es pequeña. Cuando están dispersos, la varianza es

grande. La S es la raíz cuadrada de la varianza.

1

2

n

XXiS

La tabulación cruzada

• Aunque las respuestas relacionadas con una sola variable son

interesantes, por lo regular suscitan nuevas preguntas sobre la

vinculación de esa variable con otras. Por ejemplo:

¿Cuántos visitantes leales a un parque temático son hombres?

¿El conocimiento del parque se relaciona con la edad?

• La tabulación cruzada es una técnica estadística que describe dos

variables simultáneamente y produce cuadros en que se muestra la

distribución conjunta de dos variables que tienen un número limitado

de categorías o valores distintos.

• Las tabulaciones cruzadas también se llaman tablas de contingencia.

• La tabulación cruzada se emplea mucho en la investigación de

mercados

La tabulación cruzada

Tabla de contingencia ¿FUMA USTED? * sexo

67 107 174

38,5% 61,5% 100,0%

42,7% 38,6% 40,1%

8 23 31

25,8% 74,2% 100,0%

5,1% 8,3% 7,1%

82 147 229

35,8% 64,2% 100,0%

52,2% 53,1% 52,8%

157 277 434

36,2% 63,8% 100,0%

100,0% 100,0% 100,0%

Recuento

% de ¿FUMA USTED?

% de sexo

Recuento

% de ¿FUMA USTED?

% de sexo

Recuento

% de ¿FUMA USTED?

% de sexo

Recuento

% de ¿FUMA USTED?

% de sexo

SI

DEJADO

NO

¿FUMA

USTED?

Total

Hombre Mujer

sexo

Total

Ejemplo

Contraste de hipótesis

Hipótesis nula y alternativa

Una hipótesis nula es un enunciado del estado en que se

encuentran las cosas y en el que no se espera ninguna

diferencia ni efecto. Si se acepta la hipótesis nula, no se

hacen cambios.

Una hipótesis alternativa es un enunciado en el que se

espera alguna diferencia o efecto.

¿Qué es una hipótesis?

Una hipótesis es una proposición o conjetura no probada que

explica tentativamente ciertos hechos o fenómenos; proposición

que puede ser sometida empíricamente a prueba.


Pro

ceso

de

con

trast

e d

e h

ipóte

sis

Formular las hipótesis H0 y H1

Elegir una prueba apropiada

Extraer conclusiones para la investigación de mercado

Elegir el nivel de significación,

Recoger datos y calcular el test estadístico

Determinar la probabilidad associada

con el test estadístico (TSCAL)

Rechazar o aceptar H0

1

2

3

4

5

7

8

Determinar el valor crítico del test

estadístico (TSCR)

6Comparar la probabilidad

con el grado especificado del nivel de significación,

Determinar si TSCR cae en la región de rechazo

o aceptación


¿Qué significa “pequeño” en Ciencias Sociales?

Se suele considerar una probabilidad inferior a 1% o 5%.

A estos valores se les llama niveles de significación α.

Los programas informáticos nos facilitan el contraste de hipótesis. Nos ofrecen el nivel de significación crítico α’, que suele aparacer como p-value.

Se rechaza la Hº cuando α’ < α

p-value: probabilidad que tenemos de equivocarnos al rechazar la Hº

¿En qué consiste el análisis estadístico?

Partiendo de una hipótesis de partida (Hipótesis Nula), el análisis estadístico consistirá en encontrar un criterio que me lleve a rechazar esta hipótesis sólo cuando la probabilidad de que me equivoque sea muy pequeña.


NORMALIDAD : La distribución de las frecuencias de cada variable métrica debe seguir una normal

MÉTODOS:• Gráficos: gráfico q-q de residuos• Estadísticos: prueba KSL (Hº = la variable se distribuye normalmente)

Si NO SE CUMPLE LA CONDICIÓN DE NORMALIDAD

Transformación potencial o logarítmica

Condiciones de aplicabilidad

HOMOSCEDASTICIDAD: Igualdad de varianzas de las variables independientes respecto a las dependientes

MÉTODO:• Test de Levene (Hº = igualdad de varianzas)

NO SE CUMPLE LA CONDICIÓN DE HOMOCEDASTICIDAD

Transformación monótona creciente de la variables

Contraste de hipótesis: Test Chi-

CuadradoTest Chi-Cuadrado

¿Para qué sirve?

¿Cuál es la Hº?

¿Cómo son las variables?

Sirve para comprobar si en una tabla de contingencia una de las

variables influye sobre la otra

Las variables son independientes (no hay influencia)

O bien las dos variables son no métricas. Opción habitual

O bien una variable es métrica (con pocas alternativas de respuesta)

y la otra no métrica. Ojo, este caso no es aceptado por todos los investigadores

si p<0,05 se rechaza Ho = hay dependencia entre las variables, es

decir, están relacionadas.

CUIDADO: si trabajamos con una variable de razón (métrica) para utilizarla en

la tabla de contingencia y poderla cruzar con otras debemos antes recodificarla

(dejarla con pocas alternativas de respuesta).

Pruebas de chi-cuadrado

1,866a 2 ,393

1,940 2 ,379

,262 1 ,609

434

Chi-cuadrado de Pearson

Razón de verosimilitud

Asociac ión lineal por

lineal

N de casos válidos

Valor gl

Sig. asintót ica

(bilateral)

0 casillas (,0%) tienen una f recuencia esperada inf erior a 5.

La f recuencia mínima esperada es 11,21.

a.

Ejemplo: sexo (no métrica) y¿Fumas? (no métrica).Me planteo si el sexoinfluye en fumar o no.

Tabla de contingencia ¿FUMA USTED? * sexo

67 107 174

38,5% 61,5% 100,0%

42,7% 38,6% 40,1%

8 23 31

25,8% 74,2% 100,0%

5,1% 8,3% 7,1%

82 147 229

35,8% 64,2% 100,0%

52,2% 53,1% 52,8%

157 277 434

36,2% 63,8% 100,0%

100,0% 100,0% 100,0%

Recuento

% de ¿FUMA USTED?

% de sexo

Recuento

% de ¿FUMA USTED?

% de sexo

Recuento

% de ¿FUMA USTED?

% de sexo

Recuento

% de ¿FUMA USTED?

% de sexo

SI

DEJADO

NO

¿FUMA

USTED?

Total

Hombre Mujer

sexo

Total

P>0,05.

Hay independencia.

No influencia.

Ser hombre o mujer no influye en fumar.


Cuadrado


Cuadrado

Tabla de contingencia Frecuencia viajar * Nivel de estudios

5 17 15 13 50

10,0% 34,0% 30,0% 26,0% 100,0%

14,3% 12,4% 6,0% 6,3% 7,9%

14 57 84 53 208

6,7% 27,4% 40,4% 25,5% 100,0%

40,0% 41,6% 33,3% 25,6% 33,0%

11 50 100 80 241

4,6% 20,7% 41,5% 33,2% 100,0%

31,4% 36,5% 39,7% 38,6% 38,2%

4 7 30 40 81

4,9% 8,6% 37,0% 49,4% 100,0%

11,4% 5,1% 11,9% 19,3% 12,8%

1 6 23 21 51

2,0% 11,8% 45,1% 41,2% 100,0%

2,9% 4,4% 9,1% 10,1% 8,1%

35 137 252 207 631

5,5% 21,7% 39,9% 32,8% 100,0%

100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Recuento

% de Frecuencia v iajar

% de Nivel de estudios

Recuento



Recuento



Recuento



Recuento



Recuento



Menos de una vez al año

Una vez al año

2 o 3 v eces al año

4 o 5 v eces al año

Con mayor f recuencia

Frecuencia

v iajar

Total

Sin estudios

Básicos/

Primarios FP-BUP-COU Univ ersitarios

Niv el de estudios

Total

Pruebas de chi-cuadrado

33,248a 12 ,001

34,353 12 ,001

24,000 1 ,000

631

Chi-cuadrado de Pearson

Razón de v erosimilitudes

Asociación lineal por

lineal

N de casos válidos

Valor gl

Sig. asintótica

(bilateral)

3 casillas (15,0%) tienen una f recuencia esperada inferior a 5.

La f recuencia mínima esperada es 2,77.

a.

Ejemplo: nivel de estudios (no métrica) y frecuencia con la que se viaja (no métrica). Me planteo si el nivel de estudios influye en la frecuencia con la que se viaja.

Contraste de hipótesis: Correlación

OBJETIVO DE LA CORRELACIÓN: CONOCER SI UNA DE LAS VARIABLES INFLUYE O NO SOBRE LA OTRA. CONOCER LA DEPENDENCIA O INDEPENDENCIA

DE LAS VARIABLES.

El coeficiente de correlación está acotado entre –1 (existe una fuerte influencia pero ésta es inversa) y 1 (existe una fuerte influencia y esta es directa). Si es 0 no existe influencia.

Ho a contrastar=Hipótesis nula: el coeficiente es cero (no hay influencia).si p<0,05 se rechaza Ho= hay influencia entre las variables

(coeficiente distinto de 0).

si p>0,05 se acepta Ho= no hay influencia entre las variables.

Las dos son métricas

¿Para qué sirve?

¿Cuál es la Hº?


Sirve para comprobar una de las variables influye sobre la otra

El coeficiente es 0 (no hay influencia)


Coeficiente de correlación

Ejemplo: edad (métrica) y subida de impuestos (métrica). Me planteo porejemplo si la edad influye en estar de acuerdo o no con que se suban losimpuestos.

La secuencia a seguir es: analizar/correlaciones/bivariadas/selección de las dosvariables (por defecto dejar Pearson)

El coeficiente es casi cero

p >0,05

No hay influencia entre las variables

Correlaciones

1 -,048

, ,322

434 434

-,048 1

,322 ,

434 434

Correlación de Pearson

Sig. (bilateral)

N

Correlación de Pearson

Sig. (bilateral)

N

Edad

Deben aumentarse

los impuestos

Edad

Deben

aumentarse

los impuestos


Estadísticos descriptivos

38,94 17,894 191

3,73 1,106 95

4,17 1,001 94

Edad

Importancia en un

museo: f ácil de entender

Importancia en un

museo: serv ic io amable

Media

Desviac ión

típica N

Coeficiente de correlación

Correlaciones

1 ,287** ,025

,005 ,808

191 95 94

,287** 1 ,366**

,005 ,000

95 95 94

,025 ,366** 1

,808 ,000

94 94 94

Correlac ión de Pearson

Sig. (bilateral)

N


Sig. (bilateral)

N


Sig. (bilateral)

N

Edad

Importanc ia en un

museo: f ácil de entender

Importanc ia en un

museo: serv ic io amable

Edad

Importanc ia

en un

museo: f ácil

de entender

Importanc ia

en un museo:

serv ic io

amable

La correlación es signif icat iv a al niv el 0,01 (bilateral).**.

Contraste de hipótesis: Test T para

la media de una muestra

Estadísticos para una muestra

177 7,20 1,265 ,095

¿Cómo quedó de

sat isf echo tras su

participación en

las activ idades?

N Media

Desviac ión

típ.

Error t íp. de

la media

Test T para la media de una muestra

¿Para qué sirve?

¿Cuál es la Hº?

¿Cómo es la variable?

Sirve para comprara el valor muestral de una media con un valor poblacional teórico

El valor muestral coincide con el teórico

Prueba para una muestra

23,144 176 ,000 2,201 2,01 2,39

¿Cómo quedó de

sat isf echo tras su

participación en

las activ idades?

t gl Sig. (bilateral)

Dif erencia

de medias Inferior Superior

95% Intervalo de

conf ianza para la

dif erencia

Valor de prueba = 5

Métrica


la media de una muestra

Secuencia a seguir: analizar/comparar medias/prueba t para una muestra.

Estadísticos para una muestra

434 2,80 1,447 ,069Deben aumentarse

los impuestos

N Media

Desviación

típ.

Error típ. de

la media

Prueba para una muestra

-2,820 433 ,005 -,20 -,33 -,06Deben aumentarse

los impuestos


Dif erencia

de medias Inferior Superior

95% Intervalo de

conf ianza para la

dif erencia

Valor de prueba = 3

P<0,05.

No coincidencia


muestras independientes

Estadísticos de grupo

39 2,46 1,166 ,187

48 3,44 1,147 ,166

39 2,08 1,326 ,212

48 2,06 1,137 ,164

Género

Hombre

Mujer

Hombre

Mujer

Voy con f ines educat ivos

Voy por su bajo precio

N Media

Desviación

típ.

Error típ. de

la media

Métrica

Test T para muestras independientes

¿Para qué sirve?

¿Cuál es la Hº?


Comprobar si la media de una variable es la misma o distinta en dos grupos determinados. Las muestras son distintas, independientes.

Las medias son iguales

Prueba de muestras independientes

,083 ,775 -3,918 85 ,000 -,976 ,249 -1,471 -,481

-3,911 80,825 ,000 -,976 ,250 -1,473 -,479

,263 ,609 ,055 85 ,957 ,014 ,264 -,511 ,540

,054 75,285 ,957 ,014 ,268 -,520 ,549

Se han asumido

v arianzas iguales

No se han asumido

v arianzas iguales

Se han asumido

v arianzas iguales

No se han asumido

v arianzas iguales

Voy con f ines educativ os

Voy por su bajo prec io

F Sig.

Prueba de Lev ene

para la igualdad de

v arianzas


Dif erencia

de medias

Error t íp. de

la diferenc ia Inferior Superior

95% Intervalo de

conf ianza para la

dif erencia

Prueba T para la igualdad de medias


muestras independientes

Prueba de muestras independientes

,783 ,377 -,508 432 ,612 -,04 ,086 -,212 ,125

-,501 310,858 ,617 -,04 ,087 -,214 ,127

Se han asumido

v arianzas iguales

No se han asumido

v arianzas iguales

Fumar perjudica salud

F Sig.

Prueba de Lev ene

para la igualdad de

v arianzas


Dif erencia

de medias

Error t íp. de

la diferencia Inferior Superior

95% Intervalo de

conf ianza para la

dif erencia

Prueba T para la igualdad de medias

Estadísticos de grupo

157 4,65 ,883 ,071

277 4,69 ,840 ,050

sexo

Hombre

Mujer

Fumar perjudica salud

N Media

Desviac ión

típ.

Error t íp. de

la media

Test T para muestras independientes

Ho a contrastar: las medias son iguales.

• Secuencia a seguir: analizar/comparar medias/prueba t para muestras independientes.

• Contrasto si la opinión media de que fumar perjudica la salud es la misma entre hombres y mujeres

P>0,05, por tanto las medias son iguales.


muestras relacionadas

Estadísticos de muestras relacionadas

3,29 83 2,116 ,232

1,63 83 2,202 ,242

Valoración talleres

didácticos 2


didácticos 1

Par 1

Media N

Desviac ión

típ.

Error t íp. de

la media

Test T para muestras relacionadas

¿Para qué sirve?

¿Cuál es la Hº?


Las variables son independientes (no hay influencia)

Métrica

Comprobar si la media de una variable es la misma o distinta en dos grupos determinados. La muestra es la misma.

Prueba de muestras relacionadas

1,663 2,706 ,297 1,072 2,254 5,597 82 ,000


didácticos 2 - Valoración

talleres didáct icos 1

Par 1

Media

Desv iac ión

típ.

Error t íp. de

la media Inferior Superior

95% Intervalo de

conf ianza para la

dif erencia

Dif erencias relacionadas


Por ejemplo puedo contrastar si la opinión media de que fumar perjudica la salud es la misma después de emitirse un documental sobre los perjuicios del tabaco.

Análisis de la varianza

Análisis de la Varianza. Test ANOVA

¿Para qué sirve?


¿Cuál es la Hº?

Condiciones de aplicabilidad

• Analizar el comportamiento de la media de la variable dependiente en los grupos que forma la variable independiente (factor)

• Determina si una variable determinada toma valores medios iguales o distintos en los grupos que forma otra variable

VARIABLE DEPENDIENTE: la que queremos saber si toma valores medios iguales o distintos. MétricaFACTOR: la variable que supuestamente ejerce una influencia sobre la variable dependiente. Es la que establece los grupos. No métrica, forma mas de 2 grupos

Las medias son iguales: media grupo 1 = media grupo 2 = media grupo 3 …

• Homoscedasticidad (homogeneidad de varianzas)• Normalidad


si p<0,05 se rechaza Ho=las medias no son iguales, por tanto, la variable dependiente es distinta en las subpoblaciones consideradas.

• Para comprobar si las medias son o no iguales: mirar estadístico F• Cuanto mayor es F, más diferenciados están los grupos y, por tanto,

más probabilidad de que estadísticamente sean distintos.• La secuencia a seguir es: analizar/comparar medias/ANOVA de un

factor/selección de las dos variables.Descriptivos

Compromiso

196 4,58 1,515 ,108 4,37 4,80 1 7

196 3,98 1,641 ,117 3,75 4,22 1 7

196 4,56 1,543 ,110 4,34 4,77 1 7

588 4,37 1,589 ,066 4,25 4,50 1 7

Social

Cultural

Medioambiental

Total

N Media

Desv iac ión

típica Error t ípico Límite inf erior

Límite

superior

Interv alo de conf ianza para

la media al 95%

Mínimo Máximo

Prueba de homogeneidad de varianzas

Compromiso

,200 2 585 ,819

Estadíst ico

de Lev ene gl1 gl2 Sig.


Comparaciones múltiples

Variable dependiente: Compromiso

HSD de Tukey

,60* ,158 ,001 ,22 ,97

,03 ,158 ,986 -,35 ,40

-,60* ,158 ,001 -,97 -,22

-,57* ,158 ,001 -,94 -,20

-,03 ,158 ,986 -,40 ,35

,57* ,158 ,001 ,20 ,94

(J) Categoría

Cultural

Medioambiental

Social

Medioambiental

Social

Cultural

(I ) Categoría

Social

Cultural

Medioambiental

Dif erencia de

medias (I-J) Error t ípico Sig. Límite inf erior

Límite

superior

Interv alo de conf ianza al

95%

La dif erencia entre las medias es signif icativ a al nivel .05.*.

Compromiso

HSD de Tukeya

196 3,98

196 4,56

196 4,58

1,000 ,986

Categoría

Cultural

Medioambiental

Social

Sig.

N 1 2

Subconjunto para alf a

= .05

Se muestran las medias para los grupos en los

subconjuntos homogéneos.

Usa el tamaño muestral de la media armónica

= 196,000.

a.

ANOVA

Compromiso

44,656 2 22,328 9,090 ,000

1437,031 585 2,456

1481,687 587

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Suma de

cuadrados gl

Media

cuadrát ica F Sig.


Ejemplo: Me planteo si el que fuma, no fuma o lo ha dejado tiene opinionesdistintas sobre si deben subirse los impuestos sobre el tabaco.

• variable dependiente subida de impuestos (métrica).• variable independiente ¿Fumas? (no métrica): un grupo (subpoblación) son

los que fuman, otro los que no fuman y otro los que lo han dejado.

MASTER EN MARKETING E


Complemento formativo:


Dr. Antonio Carlos Cuenca Ballester

Dra. María José Miquel Romero

Octubre 2015

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