Lapop Ecuador Trabajo - Nota: 55 PDF

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Informe analisis estadistico con spss...

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UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL NORTE FACULTAD DE ECONOMÍA Y ADMINISTRACIÓN

ANÁLISIS ENCUESTA LAPOP 2014 ECUADOR

PROFESOR: MARCELO LUFIN V.

Contenido Introducción.................................................................................................................................................2 1.

Análisis de datos:..................................................................................................................................3

Análisis descriptivos para cada conjunto......................................................................................................3 Análisis de datos perdidos para cada conjunto............................................................................................4 Análisis de datos atípicos para cada conjunto..............................................................................................5 2.

Análisis de fiabilidad para los conjuntos...............................................................................................6

3.

Análisis de fiabilidad para hombres y mujeres con cada conjunto.......................................................7

4. Análisis de diagnóstico de lo apropiado de utilizar análisis factorial exploratorio en este caso con las variables de “Percepción y Confianza en Instituciones”...............................................................................8 5. Realice un análisis de diagnóstico de lo apropiado de utilizar análisis factorial exploratorio en este caso con las variables de “Resultados Sociales”.................................................................................10 6. Construcción del indicador inicial “IND1” que resuma toda la información del.....................................11 conjunto 1..................................................................................................................................................11 7. Evaluación, utilizando Ancova, la consistencia del indicador IND1 frente a las variables sexo y edad....12 8. Realizar un análisis factorial sin número fijo de factores sobre el conjunto 1.........................................13 9. Realice un conjunto de mapas perceptuales con los tres primeros factores del análisis 8.....................14 10. Construcción del indicador inicial “IND2” que resuma toda la información del conjunto 2.................16 11. Evaluación, utilizando Ancova, la consistencia del indicador IND2 frente a las variables sexo y edad..17 12. Realizar un análisis factorial sin número fijo de factores sobre el conjunto 2.......................................17 13. Realice un conjunto de mapas perceptuales con los tres primeros factores del análisis 12.................18 Conclusión..................................................................................................................................................20 Anexo.........................................................................................................................................................21

1

Introducción El presente informe está elaborado con la encuesta LAPOP 2014 que se dará conocer estudios relevantes con respecto a dicha encuesta aplicada al país de ECUADOR, usando el programa estadístico SPSS, en donde se presentarán diversos resultados acerca de nuestro estudio sobre una serie de variables que creemos son relevantes para este país que influyen directamente en la opinión de las personas ecuatorianas. En esta encuesta encontraremos las características personales de los individuos (Sexo, Edad, Urbano – Rural, Tamaño del lugar, Satisfacción con la vida y El problema más importante) y otras variables divididas por conjunto 1 y 2. Se harán diversos Análisis, como descriptivos, factorial, fiabilidad, existencia de datos atípicos y perdidos con sus respectivas tablas y gráficos para cada conjunto donde se contrastarán distintas hipótesis acerca de los datos obtenidos en nuestro estudio, mediante esto tendremos más claridad sobre el comportamiento de algunas variables que influyan en la realidad de los residentes de este país.

2

1. Análisis de datos: Análisis descriptivos para cada conjunto A continuación, se mostrará una tabla con las variables señaladas, las cuales se caracterizan en que sus respuestas están formuladas a través de escalas Likert.

Conjunto 1. Estadísticos descriptivos N

Mínimo

Máximo

Media

Desviación

Varianza

estándar Evaluación de la situación

1474

1

3

1,81

,745

,555

1374

1

7

3,08

2,251

5,067

El problema más importante

1473

1

70

10,36

14,525

210,975

Edad

1487

16

95

39,41

14,847

220,422

Satisfacción con la vida

1488

1

4

1,86

,798

,637

N válido (por lista)

1152

económica del país Confianza en la Iglesia Evangélica

Analizando la tabla del conjunto 1 y concentrándonos solo en las variables de él, podemos ver que la variable que presenta una menor desviación estándar con un 0,745 alejándose de su media y al igual que su varianza 0,555 es “Evaluación de la situación económica del país” y la variable que presenta una mayor desviación estándar con un 2,251 alejándose de su media y al igual que su varianza 5,067 es “Confianza en la iglesia evangélica” Conjunto 2. Estadísticos descriptivos N

Mínimo

Máximo

Media

Desviación estándar

Varianza

1416

1

7

5,10

1,475

2,176

1337

1

7

3,90

2,199

4,835

El problema más importante

1473

1

70

10,36

14,525

210,975

Edad

1487

16

95

39,41

14,847

220,422

Satisfacción con la vida

1488

1

4

1,86

,798

,637

Fuerzas Armadas respetan los derechos humanos Las Fuerzas Armadas de EEUU deben trabajar junto a las Fuerzas Armadas del país

N válido (por lista)

1081

Analizando la tabla del conjunto 2 y concentrándonos solo en las variables de él, podemos ver que la variable que presenta una menor desviación estándar con un 1,475 alejándose de la media al igual que su varianza con 2,176 “ Fuerzas armadas respetan los derechos humanos ” y la variable que presenta mayor desviación estándar con un 2,199 alejándose de la media al igual que su varianza 4,835 es “ EEUU deben trabajar junto a las Fuerzas Armadas del país” Analizando que en ambas tablas incluimos las variables personales escalares Edad, El problema más importante y Satisfacción con la vida donde estas últimas dos podemos ver claramente que son las que

presentan mayores valores de desviación y varianza en ambas tablas, es por esto que interpretamos las variables que tenían mayor y menor de cada conjunto en sí. Podemos visualizar que las variables en

3

general tienen una configuración tal de una escala Likert, donde las posibles respuestas serian una enumeración del 1 hasta el 7, siendo 1el mínimo igual a “NADA” y el 7 el máximo igual a “MUCHO”

Análisis de datos perdidos para cada conjunto Conjunto 1. Realizando la tabla de estadísticos univariados, podemos ver claramente que la variable que presenta mayor cantidad de datos perdidos es “La confianza en la iglesia católica” con 115 datos y un porcentaje de 7,7% siendo la única variable que presenta mayores datos perdidos dado que las demás están en menor porcentajes. Estadísticos univariados N

Media

Recuent

estándar

Número de extremosa

Perdidos

Desviación

Porcentaje

Menor

Mayor

o b20a

1374

3,08

2,251

115

7,7

0

0

a. Número de casos fuera del rango (Q1 - 1,5*IQR, Q3 + 1,5*IQR).

Además, a través del test de Little, señalando en la tabla adjunta del conjunto 1, tomando la significación en 0,000 siendo menor a 0,005 se rechaza hipótesis nula de que se distribuyen de forma aleatoria.

Conjunto 2. Realizando la tabla de estadísticos univariados, podemos ver claramente que la variable que presenta mayor cantidad de datos perdidos es “Confianza en las Fuerzas Armadas de los Estados Unidos de América” con 222 datos y un porcentaje de 14,9%.

Estadísticos univariados N

mil3

1267

Media

Desviación estándar

3,19

1,878

Número de extremosa

Perdidos Recuento

Porcentaje

Menor

Mayor

222

14,9

0

0

Medias marginales estimadasa n9

n11

n15

4,62

4,72

4,88

b3milx 5,11

mil3 3,19

mil4 3,88

pr3a 3,16

pr3c 4,81

pr4 4,85

a4

q2

10,35

39,41

a. Prueba MCAR de Little: Chi-cuadrado = 970,847, DF = 765, Sig. = ,000

Señalando en la tabla adjunta del conjunto 2, tomando la significación en 0,000 siendo menor a

ls3 1,86

0,005 se rechaza hipótesis nula de que se distribuyen de forma aleatoria.

4

Análisis de datos atípicos para cada conjunto Para identificar estos datos atípicos hay que comenzar con una regresión de todas las variables solicitados. Como resultado de esta regresión, se construye una nueva variable llamada MAH_1. (Véase anexo 1) Analizando cada variable en las tablas de frecuencias y regresión, vimos que solo las variables Edad y el problema más importante presentan datos atípicos, a través de la realización de gráficos caja bigote se puede interpretar. Estadísticos

N

Edad

El problema más importante

Válido

1487

1473

Perdidos

2

16

Media

39,41

10,36

Mínimo

16

1

Máximo

95

70

En este grafico caja bigote se puede ver los percentiles recogidos, la mediana y los valores extremos; La caja registra los valores comprendidos entre los percentiles de 16 (borde inferior de la caja) al 95 (borde superior de la caja) de los datos que corresponden al gráfico edad. La línea negra gruesa correspondo con la mediana, los bigotes representas los casos máximo y mínimo.

Edad presentan datos atípicos ya que hubo personas menores de edad que respondieron la encuestada donde fueron 4 de 16 años y 5 de 17 años y un adulto mayor de 95 años.

En la variable problema más importante vimos que tienen una dispersión muy alta ya que hay varios datos atípicos, donde se

ven valores desde 1 hasta 70

2. Análisis de fiabilidad para los conjuntos La medida de la fiabilidad mediante el alfa de Cronbach asume que las variables (medidas en escala tipo Likert) miden un mismo constructo y que están altamente correlacionados. Cuanto más cerca se encuentre el valor del alfa a 1 mayor es la consistencia interna de los ítems analizados

Conjunto 1. Estadísticas de fiabilidad Alfa de

Alfa de Cronbach basada en

Cronbach

elementos estandarizados

,846

,841

N de elementos

17

En esta tabla analizamos que se obtiene un alto alfa de Cronbach por lo que es cercano a 1 siendo asertivo este modelo, pero analizando las correlaciones de las variables podemos ver que dos presentan correlaciones bajas siendo “Confianza en los medios de comunicación” y “Confianza en las iglesias católicas” por lo podrían ser las posibles variables candidatas para ser sacadas para hacer aún más asertivo el modelo. (Véase anexo 2.)

Conjunto 2.

Estadísticas de fiabilidad Alfa de

Alfa de Cronbach basada en

Cronbach

elementos estandarizados

,711

N de elementos

,729

9

En esta tabla analizamos que se obtiene un alto alfa de Cronbach por lo que es cercano a 1 siendo asertivo este modelo, al igual que el conjunto uno encontramos dos variables con correlaciones muy bajas siendo “El estado respeta la propiedad privada” y “Confianza en las Fuerzas Armadas de los Estados Unidos de América” por lo podrían ser las posibles variables candidatas para ser sacadas para hacer aún más asertivo el modelo. (Véase anexo 3.)

Conjunto 1 y 2.

Alfa de

Estadísticas de fiabilidad Alfa de Cronbach basada en

N de elementos

6

Cronbach

elementos estandarizados

,878

,879

26

Uniendo ambos conjuntos se obtiene una mayor alfa de Cronbach que cada conjunto por sí solo, llegando más al valor 1 siendo más asertivo aún. Esto se debe a que al unirlos las variables que presentaban menores correlaciones subieron en cada una así aumentado este alfa de Cronbach (Véase anexo 4.)

3. Análisis de fiabilidad para hombres y mujeres con cada conjunto Conjunto 1.

Estadísticas de fiabilidad

Sexo

Alfa de Cronbach

Alfa de Cronbach basada en elementos

N de elementos

estandarizados Hombre

,851

,845

17

Mujer

,840

,837

17

Analizando esta tabla podemos ver que no existen diferencias significativas en la fiabilidad entre estos grupos ya que el alfa de Cronbach es mayor en hombre, pero en lo mínimo y ambos tienen el alfa muy alto por lo que se acerca al valor 1 de asertivo. Solo la variable “Confianza en la iglesia evangélica” presentaba bajas correlaciones tanto para hombre como para mujer por lo que es candidata de ser sacada del modelo. (Véase anexo 5.)

Conjunto 2.

Estadísticas de fiabilidad Sexo

Alfa de Cronbach

Alfa de Cronbach basada en elementos

N de elementos

estandarizados Hombre

,714

,733

9

Mujer

,708

,726

9

Al igual que el conjunto 1 se puede ver el mismo efecto que alfa de cronbach es mayor en los hombres, pero con diferencia poco significativas. Analizando la tabla de correlaciones encontramos la variable “Confianza en las fuerzas armadas de estados unidos de américa ” tanto para hombre como para mujer, por lo que la variable es candidata para ser sacada del modelo. (Véase anexo 6.)

7

Conjunto 1 y 2.

Estadísticas de fiabilidad Sexo

Alfa de Cronbach

Alfa de Cronbach basada en elementos

N de elementos

estandarizados Hombre

,876

,877

26

Mujer

,881

,882

26

Analizando la tabla podemos ver claramente que volviendo a juntar ambos conjuntos se puede obtener un alfa aún más mayor, pero aquí obtenemos una diferencia con los análisis anteriores, el alfa en el grupo de mujeres es mayor que en él hombre, aunque siguen siendo diferencias poco significativas. Se siguen obteniendo bajas correlaciones en la tabla de la variable “Confianza en la iglesia evangélica” por lo que se vuelve a pensar que una posible candidata para ser sacada del modelo. (Véase anexo 7.)

4. Análisis de diagnóstico de lo apropiado de utilizar análisis factorial exploratorio en este caso con las variables de “Percepción y Confianza en Instituciones” Para realizar este apartado del informe, procedimos a realizar un análisis factorial de las variables percepción y confianza en instituciones. Lo anterior, con el propósito de proveer un diagnóstico de este mismo y el objetivo principal será resumir la información contenida en una serie de variables originales, mediante una serie de dimensiones compuestas (factores), con una mínima perdida de información. Con este fin se realizaron pruebas de KMO, esfericidad de Barlett y de fiabilidad, además de incluir la matriz de correlaciones y su significancia. Analizando el valor que nos arroja la prueba de KMO, nos da un 0.917 lo que nos permitiría decir que el test es óptimo. Como el nivel de significancia del test de Bartlett es 0.00 podemos decir que se rechaza la hipótesis nula de que la matriz de correlaciones es una matriz de identidad. Prueba de KMO y Bartlett Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo

,917

Prueba de esfericidad de

Aprox. Chi-cuadrado

Bartlett

gl

5705,597 136

Sig.

,000

Además, la Tabla del total de varianza explicada nos indica un contraste al mostrar que el modelo se explica un 54,203% en los primeros 4 componentes. Varianza total explicada Compone

Autovalores iniciales

Sumas de extracción de cargas al

Sumas de rotación de cargas al

cuadrado

cuadrado

nte Total

% de

%

varianza

acumulad

Total

% de

%

varianza

acumulad

o

Total

% de

%

varianza

acumulad

o

o

1

5,713

33,608

33,608

5,713

33,608

33,608

3,906

22,976

22,976

2

1,311

7,712

41,319

1,311

7,712

41,319

2,464

14,496

37,472

3 4

1,157 1,033

6,807 6,076

48,127 54,203

1,157 1,033

6,807 6,076

8

48,127 54,203

1,559 1,285

9,173 7,558

46,645 54,203

Método de extracción: análisis de componentes principales.

Luego, analizando la matriz de correlación (Véase anexo 8.) , nos muestra valores de significancia que superan a 0,05, aquellos indican el rechazo a la hipótesis nula correspondiente a si existe la correlación entre variables, caso contrario sucede con las menores a este valor.

Análisis: Para continuar con el análisis decidimos dejar fuera la variable b37 correspondiente a “ Confianza en los medios de comunicación”, debido a la baja claridad al representar alguno de los factores que se presentan.

Matriz de componentea Componente

Confianza en los medios

1

2

3

4

,497

,078

,402

,246

de comunicación

Método de extracción: análisis de componentes principales. a. 4 componentes extraídos.

Resultante: No se logra percibir granes cambios en el análisis KMO, ni en el test de esfericidad.

Prueba de KMO y Bartlett Medida Kaiser-Meyer-Olkin de ad...