MANUAL ESTADISTICA APLICADA CON SPSS

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En la columna Etiquetas ponemos Logaritmo de Ventas. Ahora comprobaremos si la transformación de la variable sales ha mejorado con la transformación de sus valores en valores representados por sus logaritmos naturales. Menú → Descriptive → Statistics → Frequencies Gráfica 7.9 Desplazamos la variable sales de la pantalla y la reemplazamos por la nueva logsale → pulsamos los estadísticos deseados. Charts →Histograma, la que trasladamos en la página anterior como la gráfica 7.9. Aceptamos y una nueva tabla de datos y un nuevo histograma aparecen en la pantalla de resultado; analizamos primero el nuevo Histograma Una revista al histograma confirma los datos numéricos de la tabla, pues el nuevo histograma se aproxima mucho más a la curva de la distribución normal. Obsérvese que sobreponiéndose a las barras del histograma se muestra una curva normal, que es la que hemos solicitado para compararla con el histograma. Otra vez podemos apreciar que la nueva distribución es más cercana a la normal. Ahora traemos la tabla 7.4 Al leer los datos vemos que la media, la mediana y la moda están mucho más cerca entre sí, de lo que estaban antes de la transformación de la variable. Notamos que los valores de Curtosis y Asimetría se han reducido, mostrando que la distribución de la nueva variable logsale se acerca más a la distribución normal 86
logsale Tabla 7.4 Statistics N Valid 70 Missing 0 Mean 3,33732686 Std. Error of Mean ,125930091 Median Mode 3,16328809 a 2,079442 b Std. Deviation 1,053606729 Variance 1,110 Skewness ,721 Std. Error of Skewness ,287 Kurtosis ,367 Std. Error of Kurtosis ,566 Range 4,863037 Minimum 1,791759 Maximum 6,654797 Percentiles 25 2,52416766 c 50 3,16328809 75 3,96081317 Resumen Hemos analizado las distribuciones de los contactos que se tiene con los encargados de las compañías para las que la firma produce hardware. Se ha analizado la variable de ventas y sus valores han sido transformados en logaritmos naturales, para que su distribución se acerque más a la distribución normal. Para ello, hemos utilizado la Opción Transform, lo que ha permitido que los valores con los que se debe trabajar en adelante sean mucho más útiles que los anteriores. Al final del ejercicio sacaremos los antilogaritmos de los valores pronosticados, pero eso será cuando lleguemos al capítulo de Regresión. Diagrama de Caja (Boxplots) El Diagrama de Caja muestra indicadores sobre el grado de normalidad de la distribución de la variable; especialmente nos muestra la asimetría y la curtosis. En este capítulo, aprenderemos cuále son sus características y en el capítulo 8 tendremos casos concretos; en la gráfica 7.4 tenemos un diagrama de caja típico. 87
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