Aunque Alchemer, una de los más plataformas más usadas en el análisis de datos estadísticos, tiene potentes funciones de generación de informes integradas que son fáciles de usar y están presentes para la mayoría de las encuestas en línea, así como para las encuestas NPS (Net Promoter Score, Nivel de Satisfacción de los Consumidores) y las encuestas de satisfacción de los empleados, cuando se trata de un análisis estadístico en profundidad, la mayoría de los investigadores consideran que SPSS es la mejor solución de su clase.

SPSS es la abreviatura de Statistical Package for the Social Sciences (Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales) y es utilizado por varios tipos de investigadores para el análisis de datos estadísticos complejos. El paquete de software SPSS se creó para la gestión y el análisis estadístico de los datos de las ciencias sociales. IBM® SPSS® Statistics es así, una potente plataforma de software estadístico que le permite extraer información procesable de los datos.  Fue lanzado originalmente en 1968 por SPSS Inc. y posteriormente fue adquirido por IBM en 2009.

Oficialmente se denomina IBM SPSS Statistics, pero la mayoría de los usuarios siguen refiriéndose a él como SPSS. Como estándar mundial para el análisis de datos de las ciencias sociales, SPSS es ampliamente codiciado debido a su lenguaje de comandos directo y en inglés y a su impresionantemente completo manual de usuario.

¿Quiénes usan el Software SPSS?

El SPSS es utilizado por investigadores de mercado, investigadores de la salud, empresas de encuestas, entidades gubernamentales, investigadores de la educación, organizaciones de marketing, mineros de datos y muchos más para procesar y analizar datos de encuestas, como los que se recogen con una plataforma de encuestas en línea como Alchemer.

La mayoría de las agencias de investigación más importantes utilizan SPSS para analizar los datos de las encuestas y minar los datos de los textos para poder sacar el máximo partido a sus proyectos de investigación y encuestas.

Este potente paquete de software le ayuda a manejar la manipulación y el análisis de datos altamente complejos con una interfaz sencilla de arrastrar y soltar e instrucciones fáciles de usar.

Usos del Software SPSS

Análisis estadístico avanzado: pruebas de hipótesis, análisis geoespacial, análisis predictivo, análisis de texto y mucho más

Completo conjunto de herramientas: herramientas para ejecutar estadísticas descriptivas, regresión y más

Presentación gráfica: muestra los datos en gráficos, frecuencias, tablas, listas y árboles de decisión.

Integración: integración de código abierto y una amplia biblioteca de algoritmos de aprendizaje automático

Facilidad de uso: interfaz de apuntar y hacer clic fácil para los usuarios de todos los niveles de habilidad

Características principales

Siguiendo el flujo de trabajo típico de un proyecto, SPSS es ideal para:

Abrir archivos de datos, ya sea en el propio formato de archivo de SPSS o en muchos otros;

Editar datos, como calcular sumas y medias sobre columnas o filas de datos. SPSS tiene también excelentes opciones para operaciones más complejas.

Crear tablas y gráficos que contengan recuentos de frecuencia o estadísticas de resumen sobre (grupos de) casos y variables.

Ejecutar estadísticas inferenciales como ANOVA, regresión y análisis de factores.

Guardar los datos y los resultados en una amplia variedad de formatos de archivo.

Funcionalidad

Utilizando SPSS, puede analizar y comprender mejor sus datos y resolver complejos problemas de negocio e investigación. Los conjuntos de datos grandes y complejos pueden interpretarse más rápidamente mediante procedimientos estadísticos avanzados que ayudan a garantizar una alta precisión y una toma de decisiones de calidad.

Entre sus características destacan su interfaz de fácil manejo y la posibilidad de utilizar extensiones, código de lenguaje de programación Python y R para integrarse con software de código abierto. También puede utilizarse con el módulo añadido AMOS (Análisis Factorial Confirmatorio), especialmente utilizado para el modelado de ecuaciones estructurales, el análisis de trayectorias y el análisis factorial confirmatorio.

Módulos Incluidos en el Programa

Los siguientes módulos están incluidos en SPSS:

Estadística básica

Estadística avanzada

Regresión

Tablas personalizadas

Predicción

Valores perdidos

Muestras complejas

Bootstrapping (proceso de usar solo los recursos existentes, como ahorros personales, equipo, etc.)

Categorías

Conjoint (conocer cuál es el producto ideal para tu consumidor y tomar decisiones de mercado y/o crear campañas)

Árboles de decisión

Preparación de datos

Marketing directo

Pruebas exactas

Redes neuronales

AMOS

Programas principales de SPSS

SPSS ofrece tres programas que ayudan a los investigadores con sus complejas necesidades de análisis de datos.

Programa de Estadística

El programa de Estadísticas de SPSS proporciona una gran variedad de funciones estadísticas básicas, algunas de las cuales incluyen frecuencias, tabulaciones cruzadas y estadísticas bivariadas.

Programa Modeler

El programa Modeler de SPSS permite a los investigadores construir y validar modelos predictivos utilizando procedimientos estadísticos avanzados.

Programa Text Analytics for Surveys

El programa Text Analytics for Surveys de SPSS ayuda a los administradores de encuestas a descubrir poderosos conocimientos a partir de las respuestas a las preguntas abiertas de las encuestas.

Edición de datos

En la investigación del mundo real, los datos brutos suelen necesitar cierta edición antes de poder ser analizados correctamente. Ejemplos típicos son la creación de medias o sumas como nuevas variables, la reestructuración de los datos o la detección y eliminación de observaciones improbables. SPSS realiza estas tareas y otras más complejas con gran eficiencia.

Para hacer los cálculos rápidamente, SPSS contiene muchas funciones numéricas, funciones de cadena, funciones de fecha y otras rutinas útiles.

Tablas y gráficos

Todas las tablas y gráficos básicos pueden crearse fácil y rápidamente en SPSS. Sin embargo, una debilidad real de SPSS es que sus gráficos tienden a ser poco estéticos y a menudo tienen un bajo nivel de diseño. Una buena manera de superar este problema es desarrollar y aplicar plantillas de gráficos de SPSS. Sin embargo, esto requiere una buena cantidad de esfuerzo y experiencia.

Guardar datos y resultados

Los datos del SPSS pueden guardarse en una variedad de formatos de archivo, incluyendo:

MS Excel

Texto plano (.txt o .csv)

Stata (Un software de Estadística especializado en la Gestión de Datos y Gráficos)

SAS (Programa centrado en estadística que permite obtener resultados precisos de modelado para datos masivos)

Las opciones de salida son aún más elaboradas. Los gráficos suelen copiarse como imágenes en formato .png. Para las tablas, a menudo se utiliza el formato de texto enriquecido, ya que conserva el diseño, las fuentes y los bordes de las tablas.

Además de copiar y pegar elementos de salida individuales, todos los elementos de salida pueden exportarse de una sola vez a .pdf, HTML, MS Word y muchos otros formatos de archivo.

Diseñador de Visualización

El programa Visualization Designer de SPSS permite a los investigadores utilizar sus datos para crear una amplia variedad de visuales como gráficos de densidad y boxplots radiales a partir de sus datos de encuesta con facilidad.

Además de los tres programas mencionados anteriormente, SPSS también proporciona soluciones para la gestión de datos, que permiten a los investigadores realizar la selección de casos, crear datos derivados y realizar la remodelación de archivos.

SPSS también ofrece documentación de datos, que permite a los investigadores almacenar un diccionario de metadatos. Este diccionario de metadatos actúa como un depósito centralizado de información relativa a los datos, como el significado, las relaciones con otros datos, el origen, el uso y el formato.

Requisitos

Las máquinas que ejecutan SPSS deben estar conectadas a la red si se requiere su uso departamental.

Las versiones actualmente soportadas son SPSS Statistics 19-27 y SPSS Amos 19-27

Puede encontrar más requisitos del sistema en el sitio web de IBM: https://www.ibm.com/software/reports/compatibility/clarity/index.html

Métodos Estadísticos

Hay una variedad de métodos estadísticos que pueden aprovecharse en SPSS, entre ellos:

Estadística descriptiva: que incluye metodologías como las frecuencias, tabulaciones cruzadas y las estadísticas de relación descriptiva.

Estadísticas bivariadas: incluyendo metodologías como el análisis de la varianza (ANOVA), medias, correlación y pruebas no paramétricas.

Predicción de resultados numéricos, como la regresión lineal.

Predicción para identificar grupos: incluyendo metodologías como el análisis de conglomerados y el análisis factorial.

Ventajas de utilizar SPSS para el análisis de datos

Gracias a su énfasis en el análisis de datos estadísticos, SPSS es una herramienta extremadamente potente para manipular y descifrar los datos de las encuestas.

Los datos de cualquier encuesta en línea recopilados con Alchemer pueden exportarse a SPSS para un análisis detallado. La exportación de los datos de la encuesta desde Alchemer al formato .SAV, propiedad de SPSS, hace que el proceso de extracción, manipulación y análisis de los datos sea limpio y sencillo. Utilizando el formato .SAV, SPSS configura e importa automáticamente los nombres de las variables designadas, los tipos de variables, los títulos y las etiquetas de los valores, lo que facilita mucho el proceso a los investigadores.

Una vez exportados los datos de la encuesta a SPSS, las posibilidades de análisis estadístico son prácticamente infinitas.

En resumen, recuerde utilizar el SPSS cuando necesite una forma flexible y personalizable de obtener especificidad incluso en los conjuntos de datos más complejos. Esto le da a usted, el investigador, más tiempo para hacer lo que mejor sabe hacer: identificar tendencias, desarrollar modelos predictivos y sacar conclusiones fundamentadas.

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Fuentes Consultadas

CAMACHO, J. (2000) Estadística con SPSS versión 9 para Windows. Madrid: Ra-Ma.

DIAZ de RADA, V. (1999) Técnicas de análisis de datos para investigadores sociales: aplicaciones prácticas con SSPS para Windows. Madrid: Ra-Ma

FERRAN, E. (1996) SPSS para Windows. Programación y análisis estadístico. Madrid: MacGraw-Hill

¿Qué es SPSS y por qué es importante en el análisis de datos?

¿Qué es SPSS y por qué es importante en el análisis de datos? Foto: Unsplash. Créditos: Shalom de León @sakgraphy

 

 

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