Análisis Estadístico con SPSS para Tesis de Grado

El análisis estadístico es el capítulo que más miedo le da a los estudiantes. Pero la verdad es que SPSS hace los cálculos por ti. Tu trabajo es saber qué botón apretar y cómo interpretar los números que te devuelve.

¿Qué es SPSS y Por Qué lo Exigen las Universidades Dominicanas?

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) es el software estadístico más usado en investigación social a nivel mundial. En República Dominicana, las universidades más exigentes —como la UASD, PUCMM e INTEC— lo recomiendan o exigen explícitamente para tesis de grado y maestría.

La ventaja de SPSS es que no necesitas ser matemático. Con saber qué prueba estadística usar y cómo leer la tabla de resultados, tienes el 90% del trabajo hecho.

Paso 1: Captura de Datos en SPSS (La Base de Todo)

Antes de analizar, debes tener tus datos limpios en SPSS. Esto significa:

• Vista de Variables: Define el nombre, tipo y etiqueta de cada variable antes de capturar datos.
• Valores: Si usas Likert (1=Muy en desacuerdo, 5=Muy de acuerdo), codifícalo en "Valores" para que SPSS entienda el texto.
• Sin espacios en blanco: Los datos faltantes deben marcarse como "SYSMIS" o dejar la celda vacía, no poner "0".

Paso 2: Estadística Descriptiva (Describir tus Datos)

Todo análisis empieza por describir qué tienes. En SPSS vas a: Analizar → Estadísticos Descriptivos → Frecuencias / Descriptivos

Debes reportar obligatoriamente:

• Media: El promedio de tus respuestas.
• Desviación estándar: Qué tan dispersas están las respuestas.
• Frecuencias y porcentajes: Cuántos respondieron cada opción.
• Moda y mediana: Especialmente útiles si tus datos no son normales.

Ejemplo de Redacción en tu Tesis

Paso 3: Prueba de Normalidad (¿Puedo Usar Paramétricos?)

Antes de hacer correlaciones o comparaciones, debes saber si tus datos tienen distribución normal. En SPSS: Analizar → Estadísticos Descriptivos → Explorar → Gráficos → Gráficos con pruebas de normalidad

• Prueba de Shapiro-Wilk: Si Sig. > 0.05 → distribución normal.
• Prueba de Kolmogorov-Smirnov: Alternativa si tu muestra es mayor a 50.

Si son normales: Usas pruebas paramétricas (Pearson, t de Student, ANOVA).
Si NO son normales: Usas pruebas no paramétricas (Spearman, U de Mann-Whitney, Kruskal-Wallis).

Paso 4: Correlación (¿Dos Variables se Relacionan?)

Si tu hipótesis dice "A mayor X, mayor Y", necesitas una correlación. En SPSS: Analizar → Correlar → Bivariadas

• Pearson: Para variables numéricas con distribución normal.
• Spearman: Para variables ordinales o sin normalidad.

¿Cómo Interpretar el Valor de p?

Paso 5: Comparación de Grupos (¿Hay Diferencia entre Hombres y Mujeres?)

Si comparas dos grupos independientes (ej: hombres vs. mujeres):
Analizar → Comparar medias → Prueba T para muestras independientes

Si comparas más de dos grupos (ej: 3 carreras diferentes):
Analizar → Comparar medias → ANOVA de un factor

Ejemplo de Interpretación

Paso 6: Regresión Lineal (¿Variable X predice Variable Y?)

Si quieres saber si el clima laboral "predice" la productividad, usas regresión. En SPSS: Analizar → Regresión → Lineal

Busca estos valores en la tabla ANOVA y Coeficientes:

• R²: Qué porcentaje de la variable dependiente es explicado por la independiente. Ej: R²=0.45 significa que el 45% de la productividad se explica por el clima laboral.
• Beta (β): El peso de cada predictor.
• Sig. (p): Si es <0.05, el predictor es estadísticamente significativo.

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