How to Use SPSS : a step-by-step guide to analysis and interpretation / Brian C. Cronk.

Getting started - Entering and modifying data - Descriptive statistics - Graphing data - Prediction and association - Parametric inferential statistics - Nonparametric inferential statistics - Test construction.

Cómo utilizar SPSS es una muestra paso a paso guía para el paquete estadístico para el programa de Ciencias Sociales de software de análisis de datos. A lo largo del libro, Cronk utiliza capturas de pantalla para ilustrar cada paso. Este libro es un excelente complemento a los libros de texto de análisis de datos que incluyen el uso del programa SPSS, o este libro puede ser utilizado solo como una guía a través del análisis de los datos y el proceso de redacción. Ejemplos de escribir-ups de los resultados a la vez significativos y no significativos se presentan para cada tipo de procedimiento de análisis de datos (por ejemplo, t-test, ANOVA, MANOVA). El siguiente es un resumen capítulo por capítulo del libro de Cronk. En el momento de esta revisión, el libro en la mano fue la cuarta edición de Cronk. Tal vez este examen le ayudará en su proceso de decisión de si comprar el libro. Un diagrama en el interior de la portada se puede utilizar como una guía visual para ayudar a seleccionar el mejor procedimiento de análisis basado en los criterios de búsqueda (por ejemplo, diferencias en los grupos, la predicción, una variable dependiente), paramétricas o no paramétricas. En el capítulo 1, Cronk se explica cómo definir las variables y las etiquetas de valor, introduzca los datos, realizar un análisis y ver e imprimir archivos de salida. También se presenta la forma de modificar los datos mediante la adición de los casos o variables. En el capítulo 2, Cronk se expande sobre cómo introducir y modificar datos. Mencionados son las cuatro escalas de medición (nominal, ordinal, intervalo y ratio) y la forma en la pantalla de datos se ve que faltan datos. Cronk también muestra cómo seleccionar los casos. Por ejemplo, si los datos fueron introducidos por cuatro profesores (maestros de 1, 2, 3, y 4) y el investigador quería solamente analizar los datos para el maestro 2, los datos sólo dos maestros podría ser seleccionado. También se presenta la forma de calcular una nueva variable. Por ejemplo, si un profesor le dio a los estudiantes cuatro pruebas, entonces estas cuatro pruebas (Q1, Q2, Q3, y Q4) pueden combinarse para formar una nueva variable compuesta. ¿Cómo volver a codificar las variables también se explica. Por ejemplo, en las encuestas, algunas cosas podrían decirse positivamente (por ejemplo, me gusta el deporte) y algunos artículos podría afirmar negativamente (por ejemplo, me gusta la pizza). Por las variables de grabación, el investigador puede revertir las respuestas (por ejemplo, uno iba a cambiar a 5, 2 iba a cambiar a 4, 3 se cambia a 3, 4 iba a cambiar a 2, y 5 iba a cambiar a 1). De esta manera, todas las variables podrían ser analizados en la misma escala o elementos similares se podrían combinar en variables compuestas. En el capítulo 3, Cronk se explica cómo realizar la estadística descriptiva para calcular la media, desviación estándar, asimetría, y el rango percentil. También se presenta la forma de ejecutar el comando Tablas y leer la tabla de salida. Al comparar las puntuaciones medias de varios grupos y más de una variable independiente también se presenta. Cronk ilustra la forma de transformar las puntuaciones de las diferentes escalas de puntajes z para la comparación, lo cual se logra a través del comando descriptivo. En el capítulo 4, Cronk se explica cómo representar gráficamente los datos. La primera parte del capítulo comienza con la forma de editar gráficos. Cronk muestra cómo los gráficos de barras, gráficos circulares e histogramas se utilizan para comparar las frecuencias. Cronk también muestra cómo los diagramas de dispersión se utilizan para examinar las relaciones entre una o dos variables independientes y la variable dependiente. Cronk demuestra que la segunda variable independiente es marcado (trazado) en un color diferente de la primera variable independiente. Por ejemplo, un diagrama de dispersión podría ser utilizado para mostrar la relación entre la altura de una persona por el peso y el sexo. Gráficos avanzados bar también se presentan. En el capítulo 5, Cronk se explica cómo calcular el coeficiente de correlación de Pearson (r de Pearson) para determinar la fuerza de una relación lineal entre dos variables que se distribuyen normalmente. Para las variables que no se distribuyen normalmente, Cronk analiza su relación con el coeficiente de correlación de Spearman (rho de Spearman). Para predecir un valor basado en una o más variables, Cronk utiliza la regresión lineal simple y regresión lineal múltiple, respectivamente. Ejemplo, escribir-ups de este tipo de análisis se dan los resultados a la vez significativos y no significativos. Estos escribir-ups pueden ser utilizados como modelos para ayudar a presentar los resultados. En el capítulo 6, Cronk comienza con una discusión de hipótesis, errores Tipo I y Tipo II, niveles significativos (p o alfa), de uno y las pruebas de dos colas, y grados de libertad. A raíz de esta información es una explicación de cómo ejecutar una sola muestra pruebas t de muestras independientes t-test, t para muestras, pruebas, un modelo lineal, ANOVA factorial, ANOVA de medidas repetidas, mezcla de diseño de ANOVA, ANCOVA, y MANOVA. Todas las pruebas se presentan con las explicaciones, las capturas de pantalla, y el ejemplo de escribir-ups de los resultados. En el capítulo 7, Cronk discute no paramétrico de inferencia estadística. La bondad de chi-cuadrado de ajuste se explica con detalles y capturas de pantalla para ayudar a mostrar cómo llevar a cabo el análisis. Asimismo, ha explicado, son la prueba de chi-cuadrado de independencia, de Mann-Whitney U Test (se explica cuándo se debe utilizar este lugar de la t-test independiente), la prueba de Wilcoxon (se explica cuándo se debe utilizar esto en vez de los pares de muestras [dependiente] t-test), Kruskal-Wallis H, y la prueba de Friedman. Una vez más, las capturas de pantalla tienen por objeto orientar al investigador y escribir-ups se administran para ayudar correctamente los resultados actuales. En el capítulo 8, Cronk se centra en la construcción de pruebas. Cronk muestra cómo utilizar la correlación bivariada de ítem-total de análisis para analizar la consistencia interna de un conjunto de datos, que es la medida de la fiabilidad. Un ejemplo de una matriz de correlación se presenta junto con la forma de interpretar los resultados. Cronk también se explica cómo utilizar el Alfa de Cronbach como medida de la consistencia interna. Criterios para los datos se dan, capturas de pantalla muestran cómo ejecutar el análisis, y un breve ejemplo de cómo leer el resultado determinado. Test-retest y validez de criterio también se discuten. Los apéndices incluyen información sobre el tamaño del efecto (d de Cohen, r al cuadrado [coeficiente de determinación] y Eta al cuadrado), tres conjuntos de datos para ejercicios, y un glosario de aproximadamente 60 términos. El única forma de comprender plenamente la información contenida en este libro es para leerlo, estudiarlo, y seguir los ejemplos. El programa de software SPSS es capaz de muchos de los análisis cuantitativos de gran alcance y esta guía paso a paso es como una llave capaz de liberar el potencial del programa SPSS. Las instrucciones sobre cómo ejecutar varios análisis y los comentarios escritos, tienen un valor incalculable. Esta guía paso a paso sigue siendo un libro favorecido a utilizar durante mis proyectos de investigación y es un excelente complemento a los libros de texto de mi investigación.

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