Estadísticos No Paramétricos básicos en SPSS

Existen una gran cantidad de programas profesionales para el cálculo de la estadística. Uno de los más famosos es el SPSS (Statistical Package for the Social Sciences).

Dentro de este paquete estadístico es posible hacer una gran cantidad de pruebas o test que pueden demostrar muchas características y resultados significativos de nuestros datos. Sin embargo, antes de realizar cualquier prueba, debemos cercionarnos de que los datos de las variables dependientes se distribuyen normalmente. Esto quiere decir que los datos deben tener una distribución similar a la Campana de Gauss.

Tal y como podemos observar en el siguiente gráfico, una de las pruebas más importantes para comprobar el supuesto de normalidad de la muestra es a través del test de Kolmogorov-Smirnov [test K-S] (cuando la muestra es mayor que 50 -algunos autores la establecen en 30-) o del test Shaphiro-Wilk [test S-W] (cuando la muestra es menor que 50 -o 30 según algunos autores-). Dependiendo de su resultado, si la significatividad (p-valor) es mayor que 0,050 aceptaremos la distribución normal y por lo tanto podremos hacer pruebas paramétricas. Pero si el p-valor es menor que 0,050 debemos aceptar que la distribución no es normal y deberemos hacer pruebas no paramétricas.

Dicho esto, supongamos que los resultados del test han sido no normales. Por ese motivo, tendremos que ejecutar test o pruebas estadísticas no paramétricas, las cuales son:

• U de Mann-Whitney (símil paramétrico de T de Student)

• Wilcoxon (símil paramétrico de T de Student medidas relacionadas)

• Kruskal-Wallis (símil paramétrico del ANOVA de un factor)

• Friedman (símil paramétrico del ANOVA de medidas repetidas)

El siguiente enlace dirige a un documento en el que se resume el proceso y la interpretación de los datos a través de las Pruebas No Paramétricas básicas citadas anteriormente para ser ejecutadas en el programa estadísico SPSS. La versión del programa no influye, de momento, en los comandos a ejecutar.

Guía de procedimiento e interpretación de las Pruebas No Paramétricas básicas con SPSS (Clic aquí)

Esperemos que esta guía, junto con la guía de procedimientos e interpretación de las Pruebas Paramétricas, a la que puedes acceder haciendo clic en el siguiente enlace, te ayude a comprender mucho mejor los secretos de la estadística y el SPSS.

Estadísticos Paramétricos básicos en SPSS (Clic aquí)

Jacob Sierra Díaz

SOLUCIÓN. Combinación cuadrada

El planteamiento de este enigma era sencillo: completar el cuadrado con los símbolos que faltan siempre y cuando no se repita ningún símbolo igual en la misma fila o columna.

Accede al enigma haciendo clic en el siguiente enlace: Combinación Cuadrada (Clic aquí)

A continuación se muestra la solución al enigma. Como podrás comprobar, ninguna figura se repite igual en la misma fila o columna:

Como se dijo anteriormente, este es un buen ejemplo para introducir en los niños el concepto de Cuadrado Mágico.

Jacob Sierra Díaz

SOLUCIÓN. Animales capicúa

Este enigma nos preguntaba sobre la cantidad de animales que se deben pasar de la primera granja a las otras para que los números sean números capicúas.

Planteamiento del enigma: Animales capicúa (Clic aquí)

Conocemos que en la primera granja tenemos el triple de animales que en la segunda. Además en la segunda hay el doble que en la tercera. Esto indica que por cada animal que tengamos en el tercer edificio, en el segundo hay dos y en el primero hay seis.

Empecemos con esa cifra, 9 animales en total (uno en la tercera, dos en la segunda y seis en la primera). Si vamos aumentando la cantidad de nueve en nueve respetando esa proporción hasta llegar a 333 animales totales (esto lo sabemos en el enunciado) tendremos 37 animales en la tercera, 74 animales en la segunda y 222 animales en la primera.

Bien, ahora debemos conseguir que pasando animales de la primera a la segunda y a la tercera tres cantidades capicúas distintos que sumen 333. Si pensamos, debemos usar los siguientes números capicúas de tres cifras: 101, 111 y 121.

Aunque hay distintas soluciones a este enigma, parece más sencillo pasar 64 animales a la tercera granja, 37 a la segunda granja, dejando 121 en la primera.

Referencia del enigma:

• Psicoactiva (2018). Las granjas capicúa. Recuperado de https://www.psicoactiva.com/puzzleclopedia/las-granjas-capicuas/#1526303827730-521875d4-1c0c

Jacob Sierra Díaz

El suelo y las estrellas

Jacob Sierra Díaz

Estadísticos Paramétricos básicos en SPSS

El SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) es un programa específico  que permite realizar cálculos estadísticos básicos y avanzados de datos (en forma de variables) sobre una muestra recogida.

Existen múltiples pruebas o tests estadísticos que indican si un tratamiento o intervención de cualquier disciplina (ya sea en enfermería o en Educación Física, por ejemplo) es mejor que otro. Sin embargo, antes de ejecutar cualquier prueba estadística es preciso conocer algunas características de la distribución de la muestra.

Por lo tanto, la elección de los test estadísticos más adecuados para realizar el contraste de hipótesis dependerá de la comprobación de un conjunto de supuestos:

• Tipo de variables. Existen dos tipos básicos de variables: variables cuantitativas, que como dice su nombre se cuantifican con números (por ejemplo 1,75 cm, 12 km/h, etc.) y variables cualitativas, que definen algún rasgo no numérico (por ejemplo el color del pelo, el partido político favorito, etc.).

• Además, se debe dominar los términos de variable dependiente e independiente. Como dice su nombre, una variable dependiente es una variable que sus medidas o resultados dependen de alguna característica (llamada variable independiente). Por ejemplo, el tiempo en una prueba de 20 metros corriendo depende (entre otras cosas) del sexo del participante. En este mismo ejemplo, se puede ver como la variable cuantitativa es el tiempo y la variable cualitativa es el sexo.

• Tiempo (DEPENDIENTE)  ------- dependerá del -------> Sexo (INDEPENDIENTE)

• Independencia de la medidas. Se debe conocer si los datos proceden de participantes independientes (como por ejemplo ir a una escuela a medir y pesar a los alumnos una sola vez), o si por el contrario las medidas están relacionadas (que sería medir y pesar a los alumnos en distintos momentos del curso académico, cada sujeto obtiene una medida sobre su talla y peso en momentos distintos).

• Distribución de la variable dependiente. Normalidad de la muestra. Este es el supuesto más importante que determinará si se deberán usar estadísticos paramétricos o no paramétricos. Básicamente, cuando la distribución de una variable dependiente es similar a la campana de Gauss, dicha variable se examina con pruebas estadísticas paramétricas. Este supuesto estadístico se puede comprobar con una prueba estadística en el programa SPSS.

Una vez visto qué tenemos que tener en cuenta antes de proceder a examinar y analizar nuestros datos de manera matemática (y sacar conclusiones), vamos a citar las pruebas paramétricas más básicas:

• Prueba T para muestras independientes

• Prueba T para una muestra

• ANOVA de un factor

• Estudios pre-test y post-test con MANOVAS y MANCOVA.

Un pequeño esquema que nos ayudará a conocer en qué circunstacias podemos usar las pruebas citadas anteriormente:

Una vez visto qué debemos tener en cuenta para hacer pruebas estadísticas paramétricas y qué prueba usar según la circunstancia de las variables, vamos a ver cómo se hacen los procedimientos en el programa SPSS. Para ello, podrás descargar una guía completa que contiene todos los pasos (acompañado con imágenes) que se deben seguir en para ejecutar cada una de las pruebas vistas anteriormente en SPSS.

Guía de procedimiento e interpretación de las Pruebas Paramétricas Básicas (clic aquí)

Esperemos que esta guía te ayude a tener siempre presente los procedimientos que se deben usar en las Pruebas Estadísticas Paramétricas Básicas.


En el siguiente enlace encontrarás los resúmenes de las Pruebas No Paramétricas: 

Estadísticos No Paramétricos básicos (Clic aquí)

Jacob Sierra Díaz