Análisis de datos con SPSS paso a paso para tu tesis

SPSS hace los cálculos en segundos, pero no decide por ti qué prueba usar ni si tus datos están listos. La mayoría de los errores en una tesis no vienen del botón «Aceptar», sino de lo que ocurrió antes: una base mal codificada, supuestos sin revisar o una tabla mal leída. Este recorrido ordena el trabajo en seis pasos.

El flujo de trabajo

1. Prepara la base en «Vista de variables»

SPSS tiene dos pestañas abajo a la izquierda: Vista de datos (los valores) y Vista de variables (la definición de cada columna). Antes de analizar nada, deja bien definida la segunda.

• Una fila por unidad de observación (planta, parcela, estudiante) y una columna por variable.
• Nombres de variable cortos y sin espacios ni tildes (por ejemplo, rend_kg, trat, edad).
• Etiqueta: escribe el nombre completo y la unidad (Rendimiento por parcela, kg).
• Valores: en las variables categóricas, asigna etiquetas a los códigos (1 = Control, 2 = Dosis baja, 3 = Dosis alta).
• Perdidos: define el código de dato faltante (por ejemplo, 99) para que SPSS no lo trate como un número real.
• Medida: marca bien si la variable es Escala, Ordinal o Nominal; de eso dependen los gráficos y algunas opciones de menú.

2. Explora y limpia antes de analizar

Pasa por Analizar > Estadísticos descriptivos > Frecuencias (variables categóricas) y Explorar (variables numéricas). Busca valores imposibles (una edad de 250), errores de digitación, categorías mal escritas y datos atípicos en los diagramas de caja. Anota cada corrección que hagas: debe quedar registrada en tu metodología.

3. Verifica los supuestos

Las pruebas paramétricas (t, ANOVA, Pearson) suponen, en términos generales, que los datos o los residuos son aproximadamente normales y que las varianzas de los grupos son parecidas.

• Normalidad: Analizar > Estadísticos descriptivos > Explorar > Gráficos > «Gráficos con pruebas de normalidad». Obtendrás Shapiro-Wilk y el gráfico Q-Q.
• Homogeneidad de varianzas: en la prueba t y en el ANOVA aparece la prueba de Levene (en el ANOVA, actívala en Opciones > «Prueba de homogeneidad de varianzas»).

Una prueba de normalidad con p > 0,05 no demuestra que los datos sean normales: solo indica que no hay evidencia en contra. Mira también el gráfico Q-Q y el tamaño de muestra. Si los supuestos no se cumplen, usa la alternativa no paramétrica.

4. Ejecuta la prueba: dónde está cada una

Los menús cambian un poco según la versión de SPSS y el idioma de instalación; la lógica es la misma. Si no encuentras una opción, búscala por su nombre en inglés.

5. Cómo leer la tabla de la prueba t

La salida de la prueba t para muestras independientes trae dos filas. Elige la correcta con la prueba de Levene y recién entonces mira el valor de significación.

6. Cómo reportarlo

Un resultado se reporta con el estadístico, los grados de libertad, el valor p y una medida del tamaño del efecto, no solo con «p < 0,05». Ejemplo con datos ilustrativos, no reales:

El rendimiento fue mayor con el bioinsumo (M = 5,8; DE = 0,6) que en el control (M = 5,1; DE = 0,7), t(18) = 2,41; p = 0,027; d de Cohen = 1,07.

Errores frecuentes

• Analizar sin haber definido valores perdidos ni etiquetas de valores.
• Aplicar una prueba t repetida en lugar de un ANOVA al comparar tres o más grupos.
• Leer la fila equivocada de la tabla de la prueba t.
• Reportar solo el valor p, sin tamaño del efecto ni intervalo de confianza.
• Copiar la tabla de SPSS tal cual a la tesis: reconstruye las tablas con el formato de tu universidad.

Lista de verificación

• La base está limpia, con etiquetas y valores perdidos definidos.
• Verifiqué normalidad y homogeneidad de varianzas, y guardé las salidas.
• Elegí la prueba según el tipo de variable y el número de grupos.
• Reporto estadístico, grados de libertad, p y tamaño del efecto.
• Guardé la sintaxis (archivo .sps) para poder reproducir el análisis.