SPSS: diferència entre les revisions
| Línia 23: | Línia 23: | ||
'''Lloc, dates i duració''' | '''Lloc, dates i duració''' | ||
El curs té una durada de 20 hores repartides en 5 sessios: | |||
{|border=1 | |||
|- | |||
|EAP | |||
|Sessió 1 | |||
|Sessió 2 | |||
|Sessió 3 | |||
|Sessió 4 | |||
|Sessió 5 | |||
|- | |||
|Raval Nord | |||
| | |||
| | |||
| | |||
| | |||
| | |||
|- | |||
|Raval Sud | |||
| | |||
| | |||
| | |||
| | |||
| | |||
|- | |||
|La Pau | |||
| | |||
| | |||
| | |||
| | |||
| | |||
} | |||
'''Certificació''': es lliurarà un certificat d’assistència a tots els alumnes que assisteixin al 80% de les hores lectives del curs. En el certificat constarà el nombre d’hores del curs i el registre corresponent. | '''Certificació''': es lliurarà un certificat d’assistència a tots els alumnes que assisteixin al 80% de les hores lectives del curs. En el certificat constarà el nombre d’hores del curs i el registre corresponent. | ||
Revisió del 10:43, 15 abr 2007
Programa: Metodologia de la recerca 2 (Procediments estadístics aplicats a un treball de recerca)
Objectius docents:
- Contribuir a la utilització correcta del paquet estadístic SPSS com a instrument que permet descriure les variables mesurades en un treball de recerca i analitzar les seves relacions.
- Interpretar els resultats de les proves estadístiques.
- Millorar les habilitats per avaluar l'adequació dels mètodes estadístics utilitzats en un treball de recerca.
Unitat Docent de Medicina Familiar i Comunitària de Barcelona Ciutat
Metodologia docent: teoría mínima (en negre) i la gran majoria treball pràctic amb els ordinadors.
Docents: autoaprenentatge, MFE.
Alumnes: els curs està dirigit als residents de tercer any de MfiC o qualsevol que estigui interessat.
Avaluació per docents: es repartirà un qüestionari de valoració del curs.
Lloc, dates i duració
El curs té una durada de 20 hores repartides en 5 sessios:
| EAP | Sessió 1 | Sessió 2 | Sessió 3 | Sessió 4 | Sessió 5 | ||||||||||||||||||
| Raval Nord | |||||||||||||||||||||||
| Raval Sud | |||||||||||||||||||||||
| La Pau |
} Certificació: es lliurarà un certificat d’assistència a tots els alumnes que assisteixin al 80% de les hores lectives del curs. En el certificat constarà el nombre d’hores del curs i el registre corresponent. Introducció al SPSS per a WindowsPer què necessito jo l'SPSS?La situació és la següent: jo ja tinc escrit el protocol de l'estudi i ja tinc fet el treball de camp (o auditoria d'històries clíniques) i tinc totes les dades passades a l'Acces. És en aquest punt on jo necessito l'SPSS ja que em servirà per descriure i analitzar estadísticament les meves dades. Tot i que també va molt bé per recodificar variables i crear-ne de noves. No és un programa per la recollida de dades, a no ser que us hi vulgueu deixar la vista i la paciència! No és l'únic programa que hi ha per això, però si el més utilitzat. És de pago i cada any surt una nova versió no del tot compatible amb l'anterior. Tot i així és el més utilitzat. Altres programes per exemple son EpiInfo (gratuit), R (lliure) i Stata (de pago). D'on el trec?Com ja hem dit, és un programa de pago i la única forma legal de tenir-lo és comprar-lo o que el compri l'organització on treballes. En aquest cas cap de les dues condicions es compleix. Però un altre cop més, haurem de lluitar contra les adversitats. I un cop instal·lat, per on començo?Un cop el tinguem instal·lat el primer que hem de fer és apagar l'ordinador i seure en una taula amb els integrants del grup de treball del progecte que volem analitzar per a tenir clar què volem i com ho volem. Si tenim ben fet el protocol, això serà poca estona. Hem de tenir clarament definits els objectius i quins resultats volem obtenir a partir de les dades que hem recollit. Si això no ho tenim clar, ens liarem amb tots els números que ens dóna l'SPSS i ens desesperarem. Així doncs, hem de tenir clar perquè volem treure les dades:
En el nostre exercici volem fer un abstract per enviar en un congrés: - objectiu: els homes solters, son més prims? - material i mètodes: descriptiu, variables (edat, pes o prim si/no i estat civil) - resultats: 1. comparar les mitges de pes per a cadascun dels estats civils 2. comparar pa proporció de prims en cadascun dels estats civils - conclusions: en funció dels resultats Si ja tenim tot això clar, ja podem obrir l'ordinador i obrir l'SPSS. Components de l'SPSSPer obrir l'SPSS normalment si s'instal·la amb les opcions per defecte, el tindreu a l'escritorio o sinó a inicio -> programas -> SPSS for Windows. L'SPSS funciona com qualsevol altre programa, amb els iconos i els menús de la part de dalt que anirem veient per què serveixen alguns d'ells poc a poc. L'SPSS a més té varies pantalles que serveixen per diferents coses. Ara les veurem, només per conèixer-les.
Seguim... important la base de dades de l'AccessPer començar a analitzar les dades, el primer que necessitem és que aquestes dades vagin a parar a l'SPSS. Normalment les dades les tindrem en un Access. Si no és així, el procés d'importar la informació no és gaire diferent. Això ho fem de la següent manera:
*Importar base de dades.
Doncs ja tenim la base de dades a l'SPSS. Propietats i creació de variablesCom veiem en la nostra base de dades, les variables que tenim, no son les que realment necessitem per als resultats que hem decidit que volem:
Per tant, haurem de crear dues noves variables a partir de les que tenim: l'edat i prim si/no. Però abans, una mica de nomenclatura.
Definició de les variables: tipus, etiquetes i valors perduts o missingsLes variables tenen algunes propietats que caldrà saber. Si anem a la pestanya de variable view podrem veure-ho (Figura 8).
Anem a posar etiquetes a les nostres variables: Anem a data -> després a define variable properties -> les seleccionem totes i amb el botó de la fletxa, les passem a l'altra caixa -> continue Ara tenim una pantalla amb el llistat de variables a l'esquerra i tot de sub-menús a la dreta (Figura 9).
Ja hem acabat de descriure les propietats de les variables. Ara, enganxem la sintaxi picant a paste i anem a la finestra de la sintaxi per veure què ens ha fet. Veiem que ens ha escrit això: *Define Variable Properties. *NHC. VARIABLE LABELS NHC 'Número dhistòria clínica'. *datan. VARIABLE LABELS datan 'Data de naixement'. FORMATS datan (EDATE10). *pes. VARIABLE LABELS pes 'Pes en kg'. FORMATS pes (F8.1). *ecivil. VARIABLE LABELS ecivil 'Estat civil'. MISSING VALUES ecivil ( 2 ). EXECUTE. Ho executem, marcant-ho i després picant el play. Podem anar a comprovar que a la finestra de la variable view ha aparegut la descripció de les variables a la columna de la label. I us preguntareu, perquè no ho puc escriure directament a la columna aquesta sense fer tanta tonteria? Doncs és perquè si algun dia heu de tornar a importar la base de dades (com passarà en breu), tot això que hàgiu fet sense haver-ho escrit a la sintaxi ho haureu de tornar a fer. Cosa que no passa si ho hem copiat tot a la sintaxi. Creació de la variable edat: la funció computeUn cop tenim les variables definides tal com ens agrada, haurem de crear la variable edat a partir de la data de naixement i de la data d'avui (Figura 7). També es pot fer a partir d'una altra data que tingueu com a variable en la base de dades. Anem a transform -> compute -> a target variable posem en nom de la variable que volem crear, és a dir, edat -> a Type & Label li posem l'etiqueta de Edat en anys. Per calcular l'edat, el què hem de fer és restar-li a la data d'avui la data de naixement. Amb això ens dóna la data, però en segons. Per tant, hem de convertir l'edat en egons a edat en anys, multiplicant per (3600 min)*(365.25 dies)*(24 hores). -> busquem la funció que es diu DATE.DMY(day,month,year) -> i la passem a la caixa de numeric expression -> escrivim la data d'avui o la que ens interessi -> li restem la data de naixement (datan) -> i ho convertim en anys tal com es pot veure en la imatge -> paste per enganxar-ho a la sintaxi -> anem a la pantalla de la sintaxi -> executem les instruccions per crear la variable edat En principi, a la finestra de les dades se'ns hauria d'haver creat una nova variable que es diu edat i com a etiqueta posa edat en anys. Una altre forma de crear l'edat, per si no recordeu els números que multipliquen, és amb la funció següent: COMPUTE edat= TRUNC (CTIMEDAYS (DATE.DMY(05,03,2007)-datan)/365.25).La funció CTIMEDAYS transforma en dies un temps en segons, i la funció TRUNC fa que el número calculat sigui sense decimals. Creació de la variable prim si/no: la funció recodeAra el què volem crear és una variable que sigui prim i que les seves categories siguin si o no, ja que la meva hipòtesi és que els solters son més prims. Però jo el què tinc és el pes. Així que he de crear una nova variable categòrica (li direm pes2) a partir d'una numèrica. Això ho farem amb la funció recode into different variables. Anem a transform -> recode -> into different variables -> passem amb la fletxa a la caixa de la dreta la variable que ens interessa: el pes -> a output variable i name li donem el nou nom de la variable pes2 -> a label li posem l'etiqueta de pes2: Està prim. -> premem change (pas important! que sino no funciona res de res :) -> anem a old and new values I ens surt aquesta pantalla (Figura 10), on haurem de dir a la dreta els valors antics i a l'esquerra els nous. Nosaltres volem que els prims siguin els que pesen menys de 70. -> empleneu segons els criteris -> per afegir el criteri, apretar add -> quan haguem acabat, continue que ens porta a la pantalla anterior -> paste -> tirem la part questa de sintaxi que se'ns ha escrit: RECODE pes (Lowest thru 70=1) (70 thru Highest=0) (ELSE=Copy) INTO pes2 . VARIABLE LABELS pes2 'Està prim'. EXECUTE . -> ara ens falta posar les etiquetes de les categories, pt anem a data -> define variable properties -> passem pes2 a la caixa de la dreta -> continue -> definim els noms de les categories i el què nosaltres creguem necessari -> paste -> anem a la sintaxi i la tirem. Ja tenim la nova variable pes2 amb la seva etiqueta i les etiquetes de les seves categories. Fi de la primera classe. Anàlisi descriptiu de les dades i detecció de valors anòmalsL'anàlisi descriptiu de les nostres dades té dues funcions:
Com que això és un exercici, a la base de dades hi hem posat un valor anòmal perquè el detectem i modifiquem. Abans de poder fer l'anàlisi descriptiu de les variables, hem de fer una mica de teoria. Primer de tot, hem de saber quin tipus de variables tenim al davant i quina és la millor manera per descriure-la. Un cop sabem això, ens serà molt més fàcil demanar-li a l'SPSS allò que volem. Tipus de variables existentsDescripció de les variables en funció del seu tipus |