Los orígenes del SPSS

En la Universidad de Chicago nace el SPSSX, Statistical Product and Service Solutions que servía sólo para el sistema UNIX. Posteriormente se crea SPSS Inc. que comercializa el SPSS para PC, que funciona con el sistema operativo MS-DOS. Cuando surge el entorno Windows aparece el SPSS para WINDOWS versiones 5.0, 6.0, 7.0, etc.

En septiembre del 98, salió la versión 8 que introduce nuevas opciones en la presentación de los gráficos, con gráficos interactivos que rotan en tiempo real, pero se trata de diferencias en la presentación de los resultados, de tablas y de gráficos, en su análisis visual. En 1999 sale al mercado la versión 9 y en abril del 2000 se presentó la versión 10.

Tipología de las variables

Entendiendo como unidad de análisis al individuo, aunque bien puede ser la unidad de análisis grupos de individuos de diferentes tamaños o líneas de productos, etc…, las variables reflejan aspectos, características o propiedades en las que difieren entre sí los individuos, son aspectos en los que los individuos toman distintos valores.

Para operacionalizar un concepto objeto de estudio y que pueda ser medido, es decir, se pueda utilizar métodos estadísticos, se dan valores o puntuaciones a las variables que se deducen del concepto.

Se llaman categorías a los diferentes valores o nombres que puede adoptar una variable. Concretamente, se habla de categorías en las variables categóricas (nominales u ordinales) y de valores en las variables numéricas, aunque se generaliza hablando de categorías, en cualquier caso, como “distintas opciones de respuesta”. Las categorías se pueden codificar (asignar valores).

Por tanto, diferenciamos entre:

1. Variables cualitativas o categóricas: Cuando expresan alguna característica no numérica. Son las variables nominales y ordinales:
   1. Nominales: Es la clasificación con categorías de las que sólo se puede afirmar si son iguales o diferentes entre sí, ni siquiera se pueden ordenar. Este tipo de variable sólo permite clasificar. Ejemplo: sexo (Hombre/Mujer), religiosidad (católico/no creyente/ etc.), estado civil, comunidad autónoma, etc. Dadas dos o más categorías sólo podemos verificar si son o no distintas. La propiedad estudiada sólo puede agruparse en categorías lógicamente exhaustivas y mutuamente excluyentes. Si se le asignan números (codificación) sólo se les puede interpretar como diferentes entre sí, no como superiores o inferiores, no se pueden ordenar. Con esos valores que asignamos en la codificación no podemos realizar ningún tipo de operaciones. No admiten sumas, restas, etc. (aunque no se admiten las propiedades aritméticas, en la práctica, las variables dicotómicas (Sí/No), se tratan como si fuesen cuantitativas en las regresiones aritméticas).
   2. Ordinales: Sus categorías se pueden ordenar, pero no informa sobre la magnitud de las diferencias. Las categorías pueden ser ordenadas en el sentido de a menor que b o a mayor que b. Ejemplo: status socioeconómico, opiniones o actitudes (muy, bastante, poco, nada). Tienen la propiedad irreflexiva, asimétrica y transitiva.
2. Variables cuantitativas, numéricas o de resumen: Existen:
   1. Intervalo: Informan, además de lo anterior, sobre las diferencias entre las categorías. Pueden hacerse operaciones aritméticas. Ejemplo: número de hijos, ingresos, años escolaridad (de la población escolarizada). Son de este tipo las variables a las que se pueden asignar valores o números y que, además de lo anterior, permiten el cálculo de la diferencia entre dos medidas y el uso de modelos estadísticos más poderosos y eficientes que los de las variables nominales y ordinales. Permiten todas las operaciones aritméticas. No se tiene que confundir con los de intervalos (agrupación de categorías o valores).
   2. De razón, cociente o proporción (ratio scale): Además de informar sobre las diferencias entre las categorías tienen un punto de origen verdadero de valor cero. Es igual que la de intervalo pero que además tiene un cero absoluto. Ejemplo: medidas de tiempo o espacio. La mayoría de los procedimientos de análisis no distinguen entre las variables de intervalo y de razón.

Según el tipo de medición que se le pueda aplicar: nominal, ordinal y de intervalo o razón, cada tipo de variable tiene asignados unos procedimientos estadísticos apropiados. Utilizar un procedimiento diseñado para variables numéricas con variables ordinales es un error, hacerlo al revés una pérdida de información. Cuando se habla de variables categóricas, nos referimos a las que no son numéricas, es decir, a nominales y ordinales.