Para procesar la información de la realidad científica al igual que la
realidad socio-comunitaria existen condiciones, procesos, factores y
elementos de corte cualitativo, cuantitativo o mixtos, dependiendo de la
naturaleza del nudo critico o realidad a investigar, hoy en dia el avance
de la ciencia y la tecnología es grandioso y se da a pasos gigantes, sin
embargo en este estudio se han retomados de wikipedias, de
investigaciones establecidas en la red, destacando, procesos estadísticos,
cálculos, etc. Donde se explican dos modelos operativos que recogen los
principales paradigmas descritos, no son los únicos ni son un patrón
estandart, pero abarcan un sin número de procesos y factores
importantes en el desarrollo y avance de la ciencia y de la sociedad
misma. 

SPSS
SISTEMA OPERATIVO PARA TRABAJAR DATOS ENFOQUE
CUANTITATIVO:
SPSS
 

Es un programa estadístico informático muy usado en las ciencias
sociales y aplicadas, además de las empresas de investigación de mercado. El
nombre originario correspondía al acrónimo de StatisticalPackageforthe Social
Sciences (SPSS), reflejando la orientación a su mercado original (ciencias
sociales), aunque este programa es también muy utilizado en otros campos
como la mercadotecnia. Sin embargo, en la actualidad la parte SPSS del
nombre completo del software (IBM SPSS) no es acrónimo de nada.1
Es uno de los programas estadísticos más conocidos teniendo en cuenta su
capacidad para trabajar con grandes bases de datos y una sencilla interfaz
para la mayoría de los análisis. En la versión 12 de SPSS se podían realizar
análisis con dos millones de registros y 250.000 variables. El programa
consiste en un módulo de base y módulos anexos que se han ido actualizando
constantemente con nuevos procedimientos estadísticos. Cada uno de estos
módulos se compra por separado.
Por ejemplo SPSS puede ser utilizado para evaluar cuestiones educativas.
Actualmente, compite no sólo con programas licenciados como
SAS, MATLAB, Statistica, Stata, sino también con software de código abierto
y libre, de los cuales el más destacado es el Lenguaje R. Recientemente ha sido
desarrollado un paquete libre llamado PSPP, con una interfaz
llamada PSPPire que ha sido compilada para diversos sistemas operativos
como Linux, además de versiones para Windows y macOS. Este último
paquete pretende ser un clon de código abierto que emule todas las
posibilidades del SPSS.
Historia Evolutiva SPSS
Fue creado en 1968 por Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull y Dale H. Bent.
Entre 1969 y 1975 la Universidad de Chicago por medio de
su NationalOpinionResearchCenterestuvo a cargo del desarrollo, distribución
y venta del programa. A partir de 1975 corresponde a SPSS Inc.
Originalmente el programa fue creado para grandes computadores.
En 1970 se publica el primer manual de usuario del SPSS por Nie y Hall. Este
manual populariza el programa entre las instituciones de educación superior
en Estados Unidos. En 1984 sale la primera versión para computadores
personales.
Desde la versión 14, pero más específicamente desde la versión 15 se ha
implantado la posibilidad de hacer uso de las librerías de objetos del SPSS
desde diversos lenguajes de programación. Aunque principalmente se ha
implementado para Python, también existe la posibilidad de trabajar desde
Visual Basic, C++ y otros lenguajes.
El 28 de junio de 2009 se anuncia que IBM, meses después de ver frustrado su
intento de compra de Sun Microsystems, adquiere SPSS, por 1.200 millones
de dólares.2
Versiones del SPSS SPSS Inc. desarrolla un módulo básico del paquete
estadístico SPSS, del que han aparecido las siguientes versiones:
 SPSS 1 – 1968
 SPSSxrelease 2 – 1983 (para grandes servidores tipo UNIX)
 SPSS 5.0 – diciembre 1993
 SPSS 6.1 – febrero 1995
 SPSS 7.5 – enero 1997
 SPSS 8.0 – 1998
 SPSS 9.0 – marzo 1999
 SPSS 10.0.5 – diciembre 1999
 SPSS 10.0.7 – julio 2000
 SPSS 10.1.4 – enero 2002
 SPSS 11.0.1 – abril 2002
 SPSS 11.5.1 – abril 2003
 SPSS 12.0.1 – julio 2004
 SPSS 13.0.1 – marzo 2005 (Permite por primera vez trabajar con
múltiples bases de datos al mismo tiempo.)
 SPSS 14.0.1 – enero 2006
 SPSS 15.0.1 – noviembre 2006
 SPSS 16.0.1 – noviembre 2007
 SPSS 17.0.1 – noviembre 2008(En la lista de usuarios de SPSS “SPSSX
(r) Discussion [SPSSX-L@LISTSERV. UGA. EDU]” varios funcionarios
de la empresa anunciaron previamente la salida de la versión 16 de este
software. En ella se incorporó una interfaz basada en Java que permite
realizar algunas mejoras en las facilidades de uso del sistema.)
 SPSS 16.0.2 – abril 2008
 SPSS Statistics 17.0.1 – diciembre 2008 (Incorpora aportes importantes
como el ser multilenguaje, pudiendo cambiar de idioma en las opciones
siempre que queramos. También incluye modificaciones en el editor de
sintaxis de forma tal que resalta las palabras claves y comandos, haciendo
sugerencias mientras se escribe. En este sentido se aproxima a los sistemas
IDE que se utilizan en programación.)
 SPSS Statistics 17.0.2 – marzo 2009
 PASW Statistics 17.0.3 – septiembre 2009 (IBM adquiere los derechos y
cambia su denominación de SPSS por PASW 18)
 PASW Statistics 18.0 – agosto 2009
 PASW Statistics 18.0.1 – diciembre 2009
 PASW Statistics 18.0.2 – abril 2010
 PASW Statistics 18.0.3 – septiembre 2010
 IBM SPSS Statistics 19.0 – agosto 2010 (Pasa a denominarse IBM SPSS)
 IBM SPSS Statistics 19.0.1 – diciembre 2010
 IBM SPSS Statistics 20.0 – agosto 2011
 IBM SPSS Statistics 20.0.1 – marzo 2012
 IBM SPSS Statistics 21.0 – agosto 2012
 IBM SPSS Statistics 22.0 – agosto 2013
 IBM SPSS Statistics 23.0 – agosto 2014
 IBM SPSS Statistics 24.0 – junio 2016
 IBM SPSS Statistics 25.0 – marzo 2017 

CARACTERIZACION  MODULOS    SPSS

El sistema de módulos de SPSS, como los de otros programas (similar al de
algunos lenguajes de programación) provee toda una serie de capacidades
adicionales a las existentes en el sistema base. Algunos de los módulos
disponibles son:
 Modelos de Regresión
 Modelos Avanzados
o Reducción de datos: Permite crear variables sintéticas a partir de
variables colineales por medio del Análisis Factorial.
o Clasificación: Permite realizar agrupaciones de observaciones o
de variables (clusteranalysis) mediante tres algoritmos distintos.
o Pruebas no paramétricas: Permite realizar distintas pruebas
estadísticas especializadas en distribuciones no normales.
 Tablas: Permite al usuario dar un formato especial a las salidas de los
datos para su uso posterior. Existe una cierta tendencia dentro de los
usuarios y de los desarrolladores del software por dejar de lado el sistema
original de TABLES para hacer uso más extensivo de las llamadas
CUSTOM TABLES.
 Tendencias
 Categorías: Permite realizar análisis multivariados de variables
normalmente categorías. También se pueden usar variables métricas
siempre que se realice el proceso de recodificación adecuado de las mismas.
 Análisis Conjunto: Permite realizar el análisis de datos recogidos para
este tipo específico de pruebas estadísticas.
 Mapas: Permite la representación geográfica de la información
contenida en un fichero (descontinuado para SPSS 16).
 Pruebas Exactas: permite realizar pruebas estadísticas en muestras
pequeñas.
 Análisis de Valores Perdidos: Regresión simple basada en imputaciones
sobre los valores ausentes.
 Muestras Complejas: permite trabajar para la creación de muestras
estratificadas, por conglomerados u otros tipos de muestras.
 SamplePower (cálculo de tamaños muestrales)
 Árboles de Clasificación: Permite formular árboles de clasificación y/o
decisión con lo cual se puede identificar la conformación de grupos y
predecir la conducta de sus miembros.
 Validación de Datos: Permite al usuario realizar revisiones lógicas de la
información contenida en un fichero “.sav” y obtener reportes de los
valores considerados atípicos. Es similar al uso de sintaxis o scripts para
realizar revisiones de los ficheros. De la misma forma que estos
mecanismos es posterior a la digitalización de los datos.
 SPSS Programmability 

Extensión (SPSS 14 en adelante). Permite
utilizar el lenguaje de programación Python para un mejor control de
diversos procesos dentro del programa que hasta ahora eran realizados
principalmente mediante scripts (con el lenguaje SAX Basic). Existe
también la posibilidad de usar las tecnologías .NET de Microsoft para
hacer uso de las librerías del SPSS. Aunque algunos usuarios han
cuestionado sobre la necesidad de incluir otros lenguajes, la empresa no
tiene esto entre sus objetivos inmediatos.
Desde el SPSS/PC hay una versión adjunta denomina SPSS Student que es un
programa completo de la versión correspondiente pero limitada en su
capacidad en cuanto al número de registros y variables que puede procesar.
Esta versión es para fines de enseñanza del manejo del programa.
Manejo del SPSS:
SPSS tiene un sistema de ficheros en el cual el principal son los archivos de
datos (extensión. SAV). Aparte de este tipo existen otros dos tipos de uso
frecuente:
 Archivos de salida (output, extensión. SPO): en estos se despliega toda
la información de manipulación de los datos que realizan los usuarios
mediante las ventanas de comandos. Son susceptibles de ser exportados
con varios formatos (originalmente HTML, RTF o TXT, actualmente la
versión 15 incorpora la exportación a PDF junto a los formatos XLS y
DOC que ya se encontraban en la versión 12).
 Archivos de sintaxis (extensión. SPS): Casi todas las ventanas de SPSS
cuentan con un botón que permite hacer el pegado del proceso que el
usuario desea realizar. Lo anterior genera un archivo de sintaxis donde se
van guardando todas las instrucciones que llevan a cabo los comandos del
SPSS. Este archivo es susceptible de ser modificado por el usuario. Muchos
de los primeros usuarios del SPSS suelen escribir estos archivos en vez de
utilizar el sistema de pegado del programa.
Existe un tercer tipo de fichero: el fichero de scripts (extensión. SBS). Este
fichero es utilizado por los usuarios más avanzados del software para generar
rutinas que permiten automatizar procesos muy largos y/o complejos. Muchos
de estos procesos suelen no ser parte de las salidas estándar de los comandos
del SPSS, aunque parten de estas salidas. Buena parte de la funcionalidad de
los archivos de scripts ha sido ahora asumida por la inserción del lenguaje de
programación Python en las rutinas de sintaxis del SPSS. Procedimientos que
antes solo se podían realizar mediante scripts ahora se pueden hacer desde la
sintaxis mismo.
El programa cuando se instala trae un determinado número de ejemplos o
utilidades de casi todos los ficheros en cuestión. Estos son usados para ilustrar
algunos de los ejemplos de uso del programa.
Aquí está una pequeña lista de cosas que se pueden hacer mediante este
programa:
1.Introducción de datos:
Vamos a vista de datos y se introducen en DISTINTAS columnas (porque son
distintas variables) de arriba abajo.
2. Cálculos básicos:
Para hacer operaciones: ANALIZAR>>estadísticos descriptivos>>frecuencias
(para tablas de frecuencias) ahí llevas la variable que te interese al otro lado y
le das a estadísticos donde marcaremos todo lo que queramos saber (media,
moda, mediana, cuartiles). Nos aparecerá una pantalla nueva con los
resultados. Si necesitamos saber P2,5 o P97,5 habría que hacerlo aquí.
-ANALIZAR>>estadísticos descriptivos>>explorar: ahí introducimos la
variable en el primer campo (lista de dependientes) y le damos a aceptar. Aquí
nos da toda la información de antes pero ADEMÁS nos da el intervalo de
confianza y estimación muestral así como el error típico de la media ENCIMA
nos da las gráficas del diagrama tronco hojas y el de cajas.
-Para la ASIMETRIA y la KURTOSIS: En simetría: si es negativo está
sesgada a la IZQUIERDA si es 0 es simétrica y si es positivo está sesgada a la
DERECHA. 

En curtosis: si está rondando el 0 es mesocurtica, si es negativo
platicúrtica y si es positiva leptocúrtica.
-ANALIZAR>>estadísticos descriptivos>>frecuencias>>gráficos esto es útil
para ver la FORMA DE LA DISTRIBUCIÓN ya que podemos superponer la
curva de la normal. Si la curva se parece al histograma podemos decir que es
simétrica.
-Si por ejemplo queremos hacer una nube de puntos o un diagrama de
dispersión para ver dos variables cuantitativas, vamos a Gráficos>>cuadro de
diálogos antiguos>>dispersión puntos>>dispersión simple>>definir>> OJO
hay que saber cual es la dependiente y cual la independiente. En función de
será la X (dependiente (Y) e independiente (X)[la edad por ejemplo sería
independiente en la mayoría de los casos])
-Otra cosa que podemos sacar es el coeficiente de correlación lineal de
Pearson ANALIZAR>>correlaciones>>bivariadas. Ahí nos aparecerá una
tabla. En una diagonal siempre nos saldrá 1 (no hacer caso) en el otro te
aparecerá otro valor, que será el importante.
-El coeficiente de regresión y el coeficiente de determinación:
ANALIZAR>>regresión>>lineal. De todas las tablas que hay, hay que fijarse
en la que pone RESUMEN DEL MODELO y fijarse en la R2 (coeficiente de
determinación). Para sacar el coeficiente de regresión (b) hay que mirar en
una tabla llama COEFICIENTES. Ahí vemos dos números debajo de la B. La
primera se llama constante (también denominada a) y el segundo es el
coeficiente B de regresión. En resumen hay que coger el SEGUNDO.
-Si queremos contrastar dos medias: ANALIZAR>> comparar
medias>>prueba t para muestras independientes>>definir grupos.
-Para hacer una selección de datos de una variable: DATOS>>Seleccionar
casos>>Si satisface la condición>>Pones la variable a la derecha=(lo que
quieras comparar) Ahora ya vamos a ANALIZAR>>explorar.
-ANALIZAR>>Estadístico descriptivo>>tablas de contingencia>>casillas>>%
en filas>> aceptar
-ANALIZAR>>Estadísticos descriptivos>>Tablas de contingencia>>Mostrar
gráfico de barras agrupados Y estadísticos>>(el estadístico que se quiera)
-ANALIZAR>>Comparar medias>>Prueba T para 1 muestra>>(ponemos el
valor en valor de prueba)>>Aceptar `[Miramos en Sig]
-Si queremos cambiar el nombre a las variables para que sea más cómodo, se
puede en VISTA DE VARIABLES (pestaña derecha) y clickas en el nombre. 

REGISTRO SISTEMATICO UTILIZACION: 

Fichero de Datos de SPSS:
Los ficheros de datos en formato SPSS tienen en Windows la extensión. SAV.
Al abrir un fichero de datos con el SPSS, vemos la vista de datos, una tabla en
la que las filas indican los casos y las columnas las variables. Cada celda
corresponde al valor que una determinada variable adopta en un cierto caso.
Además de esta vista de datos, en las últimas versiones del programa existe
una vista de variables en la que se describen las características de cada una.
En esta vista las filas corresponden a cada variable y las columnas nos
permiten acceder a sus características:
 Nombre, limitado a 8 caracteres.
 Tipo de variable (compárese este listado de opciones con los tipos
de variables estadísticas existentes)
o Numérico, número en formato estándar)
o Coma decimal, número con comas cada tres posiciones y con un
punto como delimitador de los decimales
o Punto decimal, número con puntos cada tres posiciones y con una
coma como límite delimitador de los decimales.
o Notación científica, número que se expresa con un formato tal que
se sigue de una E y un número que expresa la potencia de 10 a la que se
multiplica la parte numérica previa
o Fecha
o Moneda dólar, formato numérico con el que se expresan
cantidades en dólares
o Moneda del usuario, formato numérico con el que se expresan
cantidades en la moneda definida en la pestaña de monedas del cuadro
de diálogo “Opciones”
o Cadena de caracteres o variable alfanumérica
 Tamaño total
 Tamaño de la parte decimal
 Etiqueta de la variable
 Etiquetas para los valores
 Valores perdidos
 Espacio que ocupa en la vista de datos
 Alineación de la variable en la vista de datos
 Escala de medición.
Algunos usuarios pasan por alto las características de las variables cuando se
trabaja en la base de datos. Sin embargo, cuando se utilizan scripts o Python
las características de las variables pueden tomar gran relevancia en la
construcción de procedimientos ad-hoc. 

Estructura ORGANIZATIVA de sintaxis de SPSS:
Se pueden generar estos archivos de sintaxis con la ayuda del programa
mismo, pues en casi todas las ventanas donde se realizan tareas en el SPSS
existe un botón “Pegar”. Este botón cierra la ventana en cuestión y guarda la
sintaxis de las acciones seleccionadas en dicha ventana. Una vez salvado este
archivo es susceptible de modificación.
La sintaxis tal cual se presenta a continuación fue producida directamente con
el SPSS. Este programa le da un formato legible a la sintaxis, formato que el
software en algunos casos no requiere para su correcto uso.
Otra peculiaridad de las sintaxis del SPSS es que no son “case sensitive”. Ante
lo cual es común ver sintaxis escritas solo en mayúsculas, solo en minúsculas o
bien una combinación propia de cada usuario. Esta situación se modifica para
aquellas personas que hacen uso de Python dentro de sus sintaxis, pues éste es
un lenguaje sensitivo a las variaciones entre mayúsculas y minúsculas. Esto
obliga a estos usuarios a escribir sintaxis con mayor cuidado.
El siguiente ejemplo ilustra como abrir un fichero de datos mediante sintaxis
y como llevar a cabo una frecuencia y una tabla de contingencia con datos de
uno de los archivos de ejemplo que instala el programa.