Pérez López, Cesar. Técnicas de análisis de datos con SPSS 15. Madrid: Prentice Hall, 2009

És molt habitual treballar amb dades quantitatives o qualitatives (aquelles que són dades no numèriques com a per exemple: tipus d’ocupació, nivell d’estudis, etc) a les ciències socials. Per això cal utilitzar un bon programa estadístic. Hi ha al mercat dos programes notables: SPSS i SAS system. Referit a aquest primer, originari d’universitats dels Països Baixos, val a dir que l’aplicació que us recomanem és de tipus menú-finestres. És a dir, cal tenir habilitat per a moure’s en les diferents opcions que et demanen. Primer de tot, l’estudi estadístic comença amb l’entrada de dades: quin tipus de dades són. Prèviament cal tenir present haver obtingut les dades d’un mostreig (representació fidedigna de la població que es vol estudiar). El programa SPSS ajuda a obtenir-ho: mostreig aleatori, conglomerat, estratificat, etc.

Després cal triar entre els diferents procediments estadístics a partir d’un model.  Si volem veure la relació entre dues variables qualitatives (anàlisi de contingència) o bé si volem sintetitzar moltes variables qualitatives (anàlisi de correspondència) o variables mixtes (anàlisi factorial o de components principals) resumides en dues variables que sintetitzen la informació tot creant així variables latents. Per exemple, de moltes variables sobre la joventut podem obtenir dues variables latents: nivell d’emancipació i grau de consumisme, per exemple, les quals no són extretes de cap pregunta en qüestió. En aquests casos la relació entre variables no és causal sinó de relació.

Més procediments estadístics serien els probabilístics (probit, logit), probabilitat que la mostra trii diferents opcions: tenir o no tenir un fill, per exemple; o podem estudiar la relació causal entre variables numèriques, per exemple: el nivell de salari està relacionat amb l’edat del treballador. Aquests serien els models de regressió que poden ser lineals o no lineals. Altres procediments serien les sèries temporals on una de les variables explicatives és el temps. Correspon a estudis on existeixen certes regles de tendència o cicles evolutius. El programa estadístic Statgraphics és conegut per la seva àmplia oferta de mètodes de sèries temporals.

En tot cas, cal destacar el programa SAS estadístics. Aquest programa permet fer programació matemàtica estadística a través del submenú SAS IML. Per la resta de submenús: SAS STAT, SAS GRAPH, SAS ETS… cal utilitzar regles de programació estàndards. Per exemple, per a realitzar una anàlisi de contingència seria així:

proc freq data=comparació order=data;

weight pacients,

tables colesterol*risc/ chisq relrisc;

exact pchi or;

title ‘Estudi de la incidència del colesterol al risc coronari’;

run;

Un programa molt recomanable juntament amb SPSS. Quan més anys d’ofici, millor és el resultat en estudis d’aquests programes.

Pérez López, César. El sistema estadístico SAS. Madrid: Garceta, 2010.

Per finalitzar voldria comentar que actualment una de les anàlisi amb molta aplicació en estudis de ciències socials són les anàlisi de supervivència. Es tracta d’esbrinar quines són les variables que fan que allò que estudiem sobrevisqui al llarg del temps, per exemple: probabilitat que una empresa al mercat sobrevisqui davant d’una crisi econòmica. L’anàlisi de supervivència òbviament és molt emprada en ciències de la salut.

Espero que destrieu les enormes aplicacions d’aquests programes estadístics si els teniu al vostre abast.