El generador de gráficos distingue los distintos niveles de medición y trata las variables de forma diferente según el nivel de medición. Además, el generador de gráficos puede representar gráficos de conjuntos de respuestas múltiples, que trata como variables categóricas. Un icono situado junto a cada variable de la lista Variables identifica el tipo de variable.

Tabla 1. Iconos de nivel de medición

 NuméricoCadenaFechaHoraEscala (Continuo)n/dOrdinalNominal

Tabla 2. Iconos de conjuntos de respuestas múltiples

Tipo de conjunto de respuestas múltiplesiconConjunto de respuestas múltiples, categorías múltiplesConjunto de respuestas múltiples, dicotomías múltiples

Nivel de medición

El nivel de medición de una variable es importante cuando se crea un gráfico. A continuación, se muestra una descripción de los niveles de medición. Puede cambiar temporalmente el nivel de medición en el generador de gráficos pulsando con el botón derecho del ratón en la variable de la lista Variables y eligiendo una opción. También puede cambiar definitivamente el nivel de medición de una variable en la Vista de variables del Editor de datos. Consulte el tema Nivel de medición variable para obtener más información.

Categórico. Datos con un número limitado de valores o categorías distintas (por ejemplo, sexo o religión). Las variables categóricas pueden ser variables de cadena (alfanuméricas) o variables numéricas que utilizan códigos numéricos para representar a categorías (por ejemplo, 0 = hombre y 1 = mujer). También se denominan datos cualitativos. Las variables categóricas pueden ser nominales u ordinales

• Nominal.

  Una variable puede ser tratada como nominal cuando sus valores representan categorías que no obedecen a una clasificación intrínseca. Por ejemplo, el departamento de la compañía en el que trabaja un empleado. Algunos ejemplos de variables nominales son: región, código postal o confesión religiosa.

• Ordinal.

  Una variable puede ser tratada como ordinal cuando sus valores representan categorías con alguna clasificación intrínseca. Por ejemplo, los niveles de satisfacción con un servicio, que abarquen desde muy insatisfecho hasta muy satisfecho. Entre los ejemplos de variables ordinales se incluyen escalas de actitud que representan el grado de satisfacción o confianza y las puntuaciones de evaluación de las preferencias.

Escala. Datos medidos en una escala de intervalo o de razón en los que los valores de los datos indican el orden de los valores y la distancia entre ellos. Por ejemplo, un salario de 72.195 $ es superior a un salario de 52.398 $ y la distancia entre los datos valores es 19.797 $. También se denominan datos cuantitativos o datos continuos.

Las variables categóricas definen categorías en el gráfico, generalmente para dibujar elementos gráficos independientes o para agrupar elementos gráficos. Las variables de escala se suelen resumir dentro de las categorías de las variables categóricas. Por ejemplo, un gráfico predeterminado de los ingresos para las categorías de sexo mostrará los ingresos medios de los hombres y los ingresos medios de las mujeres. Los valores brutos de las variables de escala también se pueden representar, como en un diagrama de dispersión. Por ejemplo, un diagrama de dispersión puede mostrar el salario actual y el salario inicial de cada caso. Se puede utilizar una variable categórica para agrupar los casos por sexo.

Categorías definidas y etiquetas

Las categorías definidas de una variable aparecen en la lista Categorías y en el lienzo cuando se utiliza la variable categórica en un gráfico. Si la variable no tiene categorías definidas, el panel del lienzo mostrará dos categorías de marcador: Categoría 1 y Categoría 2.

Las categorías definidas mostradas en el generador de gráficos se basan en las etiquetas de valor, las etiquetas descriptivas asignadas a los diferentes valores de los datos (por ejemplo, los valores numéricos de 0 y 1, con las etiquetas de valor de hombre y mujer). Puede definir las etiquetas de valor en la Vista de variables del Editor de datos o con Definir propiedades de variable, en el menú Datos de la ventana Editor de datos.

Conjuntos de respuestas múltiples

Las tablas personalizadas y el generador de gráficos dan soporte a un tipo especial de «variable» denominado conjunto de respuestas múltiples. En realidad, los conjuntos de respuestas múltiples no son, en sentido estricto, “variables”. No aparecen en el Editor de datos y los demás procedimientos no los reconocen. Los conjuntos de respuestas múltiples utilizan variables para registrar respuestas a preguntas donde el encuestado puede ofrecer más de una respuesta. Los conjuntos de respuestas múltiples se tratan como variables categóricas y la mayoría de las acciones que puede realizar con las variables categóricas, también las puede realizar con los conjuntos de respuestas múltiples.

Los conjuntos de respuestas múltiples se crean a partir de múltiples variables del archivo de datos. Un conjunto de respuestas múltiples es un constructor especial perteneciente a un archivo de datos. Puede definir y guardar conjuntos de respuestas múltiples en archivos de datos IBM® SPSS® Statistics , pero no puede importar o exportar conjuntos de respuestas múltiples desde/a otros formatos de archivo. Puede copiar varios conjuntos de respuestas de otros archivos de datos de IBM SPSS Statistics utilizando Copiar propiedades de datos, a las que se accede desde el menú Datos de la ventana Editor de datos. Consulte el tema Copia de propiedades de datos para obtener más información.

Las variables cualitativas nominales son aquellas variables que indican atributos o cualidades, que se expresan con palabras y cuyas categorías no se ordenan según un criterio jerárquico. Por ejemplo: Los tipos de clima de un país, cuyos valores o categorías son clima tropical, clima seco, clima templado, clima continental y clima polar.

En las investigaciones estadísticas, las variables son las características que se analizan de una población y se clasifican en dos grupos según qué tipos de valores adquieren:

• Variables cualitativas. Se les asignan valores no numéricos, porque expresan características con palabras. Por ejemplo:

  Las razas de los perros, cuyos valores son chihuahua, labrador, pastor belga, etc.

• Variables cuantitativas. Se les asignan valores numéricos, porque expresan cantidades con cifras. Por ejemplo: La cantidad de toneladas de trigo que se produce en los campos, cuyos valores pueden ser 340, 180, etc.

Además de las variables nominales, existen otros tipos de variables cualitativas, las ordinales (se diferencian de las nominales porque toman valores que se ordenan jerárquicamente) y las dicotómicas (se distinguen de las nominales porque solo pueden adquirir dos valores).

Características de las variables cualitativas nominales

• Se les asignan valores no numéricos. Las variables cualitativas nominales adquieren valores que se expresan con nombres, porque hacen referencia a atributos o propiedades. Sin embargo, en algunos casos, estas palabras se reemplazan con números, pero estos no hacen referencia a cantidades, sino que son identificadores de los valores. Por ejemplo, el 0 sustituye al valor “clima tropical”; el 1, al valor “clima seco”; el 2, al valor “clima templado”; etc.
• Son variables politómicas. Las variables cualitativas nominales son politómicas, porque pueden tomar tres valores o más. Por eso, se diferencian de las variables dicotómicas, es decir, de las variables a las que solo se les asignan dos valores.
• Se miden con la escala nominal. Las variables cualitativas nominales se miden mediante la escala nominal, es decir, un conjunto de categorías que se utiliza para clasificar a los individuos de una población. Estas categorías son nombres que hacen referencia a los distintos valores de una variable. Por ejemplo, si la variable es el tipo de clima, las categorías de la escala nominal son clima tropical, clima seco, clima templado, clima continental y clima polar.
• Tienen categorías bien diferenciadas. Las categorías de las variables cualitativas nominales se encuentran diferenciadas, para que los elementos que se están analizando se incluyan en una y no en varias. Por ejemplo, las categorías sobre el estado del clima no pueden ser soleado, nublado y lluvioso, porque el clima puede estar nublado y lluvioso a la vez.

Ejemplos de variables cualitativas nominales

1. El tipo de sangre de las personas. Sus valores son A, B, AB y O.
2. Los deportes que practican los jóvenes. Sus valores son fútbol, baloncesto, voleibol, etc.
3. Los vecindarios en los que viven las personas. Sus valores son San Ángel, Garibaldi, San Pedro Atocpan, entre otros.
4. Las salas de los museos. Sus valores son sala de arte contemporáneo, sala de arte renacentista, sala de arte antiguo, entre otros.
5. Las actividades económicas de un país. Sus valores son agricultura, ganadería, industria, comercio, minería, etc.
6. Los tipos de pódcast. Sus valores son pódcast de cocina, pódcast de actualidad, pódcast de cine, etc.
7. Las carreras universitarias escogidas. Sus valores son economía, medicina, derecho, literatura, arquitectura, física, etc.
8. Las marcas de computadoras. Sus valores son Samsung, Lenovo, Asus, Apple, etc.
9. Los tipos de árboles de una zona. Sus valores son pino, acacia, eucalipto y ficus.
10. Las asignaturas de la preparatoria. Sus valores son matemáticas, historia, física, inglés, biología, entre otros.
11. Los colores utilizados para producir prendas de vestir. Sus valores son rojo, gris, blanco, negro, violeta, fucsia, azul, etc.
12. Los tipos de transporte particular. Sus valores son automóvil, camioneta, bicicleta, motocicleta, etc.
13. Los partidos políticos que votan los ciudadanos. Sus valores son los nombres de los distintos partidos.
14. Los pasatiempos. Sus valores son cantar, pintar, tocar un instrumento, nadar, etc.
15. Las herramientas que se utilizan en la construcción. Sus valores son cinta métrica, llave, nivel, pinza, serrucho, destornillador, etc.

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