Análisis descriptivo de datos sanitarios con SPSS.

1. Juan Manuel García Torrecillas. Médico de Familia. Servicio de Cuidados Críticos y Urgencias. Complejo Hospitalario Torrecárdenas. Almería.

2. Herminia Moreno Martos. Médico de Familia. Unidad Docente de Medicina Familiar y Comunitaria de Almería.

3. María del Carmen Lea Pereira. FEA en Medicina Interna. EP Hospital de Poniente. El Ejido. Almería.

Juan Manuel García Torrecillas. Servicio de Cuidados Críticos y Urgencias. Complejo Hospitalario Torrecárdenas. Almería. España.

Análisis descriptivo de datos sanitarios con SPSS. Tercer capítulo referente al curso de manejo de datos estadísticos con SPSS. El análisis de cualquier fichero suele iniciarse por un estudio descriptivo de las variables contenidas en el mismo. Recordemos que dichas variables pueden ser cuantitativas ó cualitativas o categóricas (los valores que toman están restringidos a ciertas opciones) y, dentro de estas últimas dicotómicas si sólo es posible que tomen dos valores (ej. si/no, varón/mujer, etc.). Si pueden tomar más de dos opciones se habla de variables policotómicas y si además es posible ordenarlas según algún criterio se las denominará ordinales. Llamamos variables nominales a aquellas que no tienen ningún orden implícito.

Forma de codificar las variables categóricas con SPSS:

            1. Variables tipo cadena: Texto. Nada recomendable.....

            2. Numéricas: Asigno un valor a cada una de las opciones que toma la v.a.

                        Ejemplo: Variable "cultura". Etiqueta: grado cultural. Opciones: 1: analfabeto. 2: estudios básicos. 3: estudios medios, etc...

                        Ejemplo: Variable hipertensión. Opciones: 0: no hipertenso; 1: hipertenso.

1. Medidas de frecuencia.

Para estudiar las medidas de frecuencia (variables categóricas) seleccionamos "AnalizaràEstadísticos descriptivosàFrecuencias", apareciendo la ventana:

Tras introducir en el cajón de la derecha las variables que queremos analizar, picamos en aceptar y se obtiene información tabulada consistente en: Nombre de la variable analizada con su etiqueta, Frecuencia absoluta, Porcentaje, Porcentaje válido (teniendo en cuenta los casos perdidos, esto es, eliminando los casos en que se desconoce el valor que toma la variable), y Porcentaje acumulado. Para la variable sexo de nuestro trabajo obtendríamos esta tabla:

A partir de estos datos de frecuencias puedo obtener una representación gráfica, en este caso podría ser un histograma por ejemplo o un gráfico sectorial, seleccionando "Gráficosà Barrasà....à....à"O bien puedo recurrir a picar dos veces en la tabla de SPSS y con el botón derecho del ratón se movilizan recursos gráficos a elegir.

Dentro de la opción de frecuencias vemos que aparecen tres opciones claras para poder picar, a saber: estadísticos, gráficos, formato (ver figura más arriba). Si picamos en estadísticos podemos seleccionar aquellos que queremos que SPSS nos calcule, teniendo en cuenta que son aplicables cuando trabajamos con datos cuantitativos. Deberíamos desactivar la opción "mostrar tablas de frecuencias" en este caso para no obtener una lista interminable sin mucha utilidad.

Estadisticos

1. Percentiles: Podemos elegir entre cuartiles, que dividen a la población en cuatro grupos, cada uno de ellos con un 25% de los casos, de modo que los percentiles 25, 50 y 75 corresponden respectivamente a los cuartiles primero, segundo y tercero.

2. Medidas de tendencia central. Nos permite el cálculo de la media, mediana, moda y suma. Veamos un ejemplo: para nuestra base de datos podemos calcular respecto de la variable altura, las medidas de tendencia central; para ello Analizar à Estadisticos Descriptivos à Frecuencias ó Descriptivos.

Pulsando en aceptar obtendríamos la siguiente salida en el visor de resultados:

Observamos el valor de las cuatro medidas de tendencia central que hemos comentado previamente. Si usamos la opción "descriptivos" en lugar de "frecuencias" podemos obtener también el error estándar para las medidas calculadas, lo cual es de extrema importancia a la hora de presentar los datos, si bien esto ya es una medida de dispersión.

3. Medidas de dispersión. Permite obtener la desviación típica, varianza, mínimo y máximo, amplitud o rango y el error típico o estándar de la media.

Seguimos los mismos pasos "picando" las casillas que hacen referencia a estas medidas.

4. Distribucion. Está constituida por dos estadísticos (Asimetría y Curtosis). La asimetría indica el sesgo de la distribución de modo que un valor positivo indica que los valores más extremos están por encima de la media y viceversa. La curtosis es el índice que indica el grado en que una distribución acumula casos en sus colas comparado con los casos que se acumulan en las colas de una distribución normal. Un valor positivo indica que en las colas se acumulan más casos que en la normal luego la curva es de distribución puntiaguda e índice próximos a cero indican una semejanza con la normal.

5. Los valores son puntos medios de grupo. Si la variable está agrupada por intervalos, con esta opción puedo calcular los índices de posición, mediana, percentiles etc. interpolando valores (considerando que los casos se distribuyen de forma homogénea dentro del intervalo).

Gráficos

Cuando estamos calculando frecuencias, podemos obtener algunos gráficos tanto para las cuantitativas como cualitativas, picando en el botón "gráficos" del cuadro de diálogo "frecuencias".

Para la variable sexo podríamos pedir un gráfico de tipo sectorial, quedaría del siguiente modo:

Descriptivos

Vimos que con el procedimiento de "frecuencias" pudimos analizar tanto variables cualitativas como cuantitativas, aunque con ciertas limitaciones para estas últimas. El procedimiento "descriptivos" nos permite múltiples opciones para procesar variables de tipo cuantitativo.

Para llegar: AnalizaràEstadísticos DescriptivosàDescriptivos

Mediante el botón "opciones" llegamos al mismo sitio que antes en frecuencias, esto es, a las opciones de los estadísticos, sin cambios pues en este aspecto.