Cómo generar estadísticas de diagrama de cajas, parcelas de tallos y hojas, tramas Q-Q en SPSS o PASW

Escrito por ehow contributor | Traducido por elizabeth garay ruiz
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Cómo generar estadísticas de diagrama de cajas, parcelas de tallos y hojas, tramas Q-Q en SPSS o PASW
Estadísticamente analiza tus datos de investigación para revisar los valores extremos. (Hemera Technologies/Photos.com/Getty Images)

Los diagramas de cajas, las parcelas de tallos y hojas, y las tramas Q-Q son herramientas exploratorias importantes que te permiten visualizar la distribución de tus datos cuando analizas un desarrollo estadístico. Esto es crucial ya que te permite tener un sentido de la forma de la distribución de tus datos y buscar valores extremos que puedan amenazar al invalidar tus pruebas estadísticas. SPSS puede generar las tres tramas desde tu información de manera rápida y fácil.

Nivel de dificultad:
Moderadamente fácil

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Necesitarás

  • SPSS 17 (o cualquier otra versión), también conocido como Estadísticas PASW 17

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Instrucciones

  1. 1

    Abre tu información en SPSS. Desde el menú de "Analyze" (Analizar), selecciona "Descriptive Statistics" (Estadísticas descriptivas) y después "Explore" (Explorar).

  2. 2

    Selecciona las variables desde tus datos que te gustaría explorar y haz clic en la flecha que apunta a la izquierda para mover cada una al cuadro de "Dependents" (Dependientes) (la del lado derecho).

  3. 3

    Haz clic en "Ok". SPSS generara diagramas de cajas, las parcelas de tallos y hojas y dos tramas Q-Q (una sin tendencia y la otra con), de tus datos. También verás una tabla de descriptivos, incluyendo varias estadísticas descriptivas que no están disponibles desde la ventana del menú "Descriptives" (Descriptivas), como el campo intercuartil, 5 % de media ajustada y el 95 % de intervalo de confianza para la media.

Consejos y advertencias

  • Una tabla de valores extremos traza los casos más alto y más bajo de cada variable, así podrás visualmente inspeccionarlos, ya sea que sus valores sean razonables o que puedan derivar de error de medición.

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