El libro presenta una visión completa de las técnicas estadísticas para su tratamiento con el software SPSS 12. Los capítulos comienzan con una introducción teórica descriptiva de los métodos estadísticos que se utilizan, para ilustrarnos a continuación con ejemplos prácticos sencillos. Cada capitulo finaliza con una serie de problemas de aplicación que abarcan todas las técnicas estadísticas expuestas.
En un primer bloque de contenido se describe el proceso de instalación del programa, el entorno de trabajo, el tratamiento de variables, casos y ficheros, así como el uso adecuado de cuadros de dialogo, procedimientos y sintaxis de comandos.
Un segundo bloque, dedicado a las técnicas econométricas, trata temas de regresión múltiple lineal, no lineal y categórica, las técnicas del análisis de la varianza y la covarianza simple y múltiple, el modelo lineal general, los modelos logarítmicos lineales, los modelos de duración, el análisis de la supervivencia y las tablas de mortalidad, la regresión del Cox y el análisis de series temporales.
Un cuarto bloque de contenido se ocupa de las técnicas modernas de análisis estadístico de datos implementadas en SPSS 12, incluyendo clasificación y segmentación mediante análisis discriminante y cluster, reducción de la dimensión mediante componentes principales, análisis factorial y métodos categóricos avanzados como el análisis de correspondencias simples y múltiples. También se desarrollan las técnicas de escalamiento óptimo, escalamiento multidimensional y el análisis conjunto.
Por ultimo, se presentan las técnicas de análisis de valores perdidos y su imputación, así como las técnicas de muestreo estadístico en poblaciones finitas.
1. Instalación y primeros pasos en SPSS 10.
2. Entorno de trabajo, casos, variables y ficheros.
3. Transformación de datos, operadores y funciones.
4.Procedimientos, gráficos y sintaxis de comandos.
5. Estadísitca descriptiva, frecuencias y medidas de posición y dispersión.
6. Tablas de correlación y contingencia. Asociación e independencia.
7. Distribuciones discretas y continuas, intervalos de confianza y contrastes.
8. Estadística no paramétrica. Contrastes simples y múltiples.
9. Análisis de la regresión lineal y no lineal.
10. Análisis de la varianza y la covarianza. El modelo lineal general MLG.
11. Regresión logística y modelos Probit y Logit.
12. Análisis de la supervivencia, tablas de mortalidad y regresión de Cox.
13. Análisis discriminante.
14. Análisis cluster.
15. Componentes principales y análisis factorial.
16. Correspondencias simples.
17. Correspondencias múltiples.
18. Análisis de series temporales. Ïndice analítico