• Autor: Perez Lopez, Cesar

  • Editorial: Garceta Grupo Editorial

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IBM SPSS. Estadística Aplicada. “Conceptos y ejercicios resueltos”, Perez Lopez, Cesar ,

IBM SPSS es un software modular muy popular que incorpora gran pluralidad de temas estadísticos y que contribuye a facilitar el trabajo estadístico en todos y cada uno de los campos de la ciencia (Ciencias Experimentales, Economía, Ciencias Sociales, Educación, Ciencias de la Salud, etcétera). La labor estadística en campos como la docencia, la investigación, la consultaría y otros ámbitos profesionales se ha visto facilitada en buena medida por la aparición de una extensa pluralidad de bultos de software estadístico que difieren entre sí en los aspectos de capacidad, facilidad de empleo, ambientes de aplicación, extensión, coste, documentación y otras peculiaridades afines. IBM SPSS es entre los bultos de software más equilibrado en lo que se refiere a las peculiaridades citadas.

Este libro presenta una visión extensa de las técnicas estadísticas para su tratamiento con el software IBM SPSS. Los episodios empiezan con una introducción teorética gráfica de los métodos estadísticos que se emplean, para ilustrarlos ahora con ejemplos prácticos fáciles. Cada capítulo concluye con una serie de inconvenientes de aplicación que engloban todas y cada una de las técnicas estadísticas expuestas.

En un primer bloque de contenido se describe el ambiente de trabajo del programa, el tratamiento de variables, casos y archivos, tal como el empleo conveniente de cuadros de diálogo, procedimientos y sintaxis de comandos. Un segundo bloque se encarga de los gráficos, de las transformaciones de datos, del empleo de operadores y funciones y de los métodos esenciales en estadística gráfica, tanto por variables como por atributos. Ahora se aborda el trabajo con distribuciones prudentes y continuas, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis simples y múltiples, tanto paramétricos como no paramétricos.

Un tercer bloque de contenido se encarga de las técnicas modernas de análisis estadístico de datos, incluyendo clasificación y segmentación a través de análisis discriminante y cluster, reducción de la dimensión a través de componentes primordiales, análisis factorial y métodos categóricos avanzados como el análisis de correspondencias simples y múltiples. Asimismo se desarrollan las técnicas de escalamiento inmejorable, escalamiento multidimensional y el análisis conjunto. Por último, se tratan en profundidad las técnicas de muestreo estadístico en poblaciones finitas.