Análisis Exploratorio con SPSS: La Guía para una Investigación Rigurosa y Profesional
Públicado por León Darío Bello Parías
05 de Octubre del 2025
Indice de Contenidos
Introducción
En los artículos anteriores de esta serie, exploramos la filosofía del Análisis Exploratorio de Datos (AED) y aprendimos a dar nuestros primeros pasos prácticos con Microsoft Excel . Excel es una herramienta fantástica para una exploración inicial, pero cuando la investigación demanda mayor profundidad, rigor estadístico y reproducibilidad, es momento de acudir a una plataforma diseñada por y para estadísticos: IBM SPSS Statistics.
SPSS no es una hoja de cálculo adaptada; es un entorno construido desde cero para el análisis cuantitativo. En este post, te guiaremos a través de sus comandos esenciales para llevar tu AED al siguiente nivel profesional.
El Corazón de SPSS: Vista de Datos y Vista de Variables
Lo primero que hay que entender de SPSS es su estructura dual. Un manejo correcto de sus dos vistas principales es crucial para cualquier análisis.
• Vista de datos: Se parece a una hoja de cálculo donde las filas son los casos (observaciones) y las columnas son las variables. Aquí es donde residen tus datos crudos.
• Vista de variables: Esta es la sala de control de tus metadatos. Cada fila define una variable, permitiéndote especificar propiedades cruciales como:
• Etiqueta: Una descripción clara de la variable (ej. "Nivel de satisfacción con el servicio").
• Valores: Permite asignar etiquetas a los códigos numéricos (ej. 1 = "Hombre", 2 = "Mujer"), lo cual es fundamental para la claridad de los resultados.
• Medida: Define el nivel de medición (Nominal, Ordinal o Escala), ayudando a SPSS a sugerir los análisis y gráficos correctos.
Una definición meticulosa aquí es el primer paso para un análisis preciso.
Los Comandos Fundamentales del AED en SPSS
La mayoría de las herramientas para el AED se encuentran en el menú
Analizar > Estadísticos descriptivos. Tres procedimientos son esenciales:
1. Frecuencias: Es la herramienta ideal para analizar variables cualitativas (nominales y ordinales). Genera tablas de frecuencias que muestran el recuento y porcentaje para cada categoría y permite crear gráficos de barras o de sectores rápidamente.
2. Descriptivos: Es la forma más eficiente de obtener un resumen de estadísticas (media, desviación típica, mínimo, máximo) para múltiples variables cuantitativas (de escala) a la vez.
3. Explorar: Este es, sin duda, el comando más potente para el AED en SPSS. Encarna la filosofía de Tukey al estar diseñado no solo para resumir, sino para "detectar". Su gran poder es que analiza una variable cuantitativa (en "Lista de dependientes") desglosada por las categorías de una variable cualitativa (en "Lista de factores"). Automáticamente genera:
• Estadísticos Robustos: Como la media recortada para reducir el efecto de atípicos.
• Detección de Atípicos: Lista los 5 valores más altos y los 5 más bajos
• Visualizaciones Clave: Genera de forma automática el diagrama de tallo y hojas y, lo más importante, el diagrama de caja (Box Plot), marcando visualmente los valores atípicos y extremos que requieren tu atención.
¿Cuándo dar el salto? Excel vs. SPSS
La elección no es sobre qué software es "mejor", sino cuál es el más adecuado para la tarea.
• Elige Excel cuando: Tu análisis es simple, el conjunto de datos es pequeño o mediano, la velocidad es prioritaria y el objetivo principal son gráficos rápidos para informes de negocio.
• Opta por SPSS cuando: Requieres un análisis estadístico riguroso, trabajas con grandes volúmenes de datos y, sobre todo, la reproducibilidad del análisis es crucial (como en investigaciones académicas). La capacidad de SPSS para guardar la sintaxis de tus análisis garantiza que puedas replicar tu trabajo perfectamente.
| Criterio | Microsoft Excel | IBM SPSS Statistics |
|---|---|---|
|
Manejo de Grandes Datos |
Limitado. Rendimiento deficiente con datos muy grandes. |
Alto. Diseñado para manejar millones de casos eficientemente. |
|
Profundidad Estadística |
Básica a intermedia. |
Alta. Amplia gama de procedimientos avanzados. |
|
Automatización y Reproducibilidad |
Limitada. |
Alta, gracias al lenguaje de sintaxis. |
|
Costo y Accesibilidad |
Alta, incluido en Microsoft Office. |
Baja, requiere una licencia costosa. |
Lleva tu Aprendizaje al Siguiente Nivel
Este recorrido por la teoría y la práctica del AED te ha dado los cimientos para realizar análisis más robustos y fiables. Si te apasiona este tema y quieres ver en acción cada uno de los pasos que hemos descrito, con ejemplos prácticos y guía experta, te invito a dar el siguiente paso.
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Conclusión
Con este artículo cerramos nuestra serie sobre el Análisis Exploratorio de Datos. Hemos viajado desde la filosofía de John W. Tukey hasta la aplicación práctica en Excel y SPSS. La lección más importante es que, más allá del software que elijas, la mentalidad exploratoria —esa curiosidad de detective— es lo que verdaderamente transforma un conjunto de datos en conocimiento valioso.
León Dario Bello Parias
Estadístico con más de 40 años de experiencia docente en universidades de Colombia y América Latina. Es director de la Academia Ciemonline y autor de libros especializados en estadística y SEM.
Ha asesorado más de 100 tesis y ha trabajado en proyectos académicos en México, Argentina y Cuba.
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