Calcular un nivel general - Ejemplo aplicativo

Una de las aplicaciones más complejas que podemos encontrar en la manipulación de los datos emerge cuando deseamos generar una variable que represente el nivel general de confianza en un grupo de diferentes entidades, instituciones o productos. Su dificultad radica en la cantidad de procesos que debemos realizar para llevar a cabo la creación de la nueva variable. Para comprender los pasos que se deben ejecutar para llevar a cabo la creación de un nivel general, vamos a generar un ejemplo con las variables del archivo Satisfacción.sav, el cual se incluye en la carpeta Capítulo4 del CD adjunto. Antes de iniciar la creación del nivel general, es necesario contar con la información en el editor de datos de SPSS, por lo que debemos abrir el archivo ya sea mediante la ruta Archivo..Abrir..Datos ó por medio del botón Abrir () ubicado en la barra de herramientas del editor de datos.

Dentro del archivo Satisfacción se han incluido las variables (Satemp, Satsuel, Satentor, Satcompa, Sattraba, Satjefe y Satbene); las cuales contienen nivel de confianza o satisfacción de los empleados de la empresa Dkfé Tradicción. Esta información representa las respuestas de cada uno de los encuestados a la pregunta ¿Qué grado de satisfacción le merecen los siguientes parámetros de la compañia?, la Empresa, el Salario remunerado, su Entorno de trabajo, sus Compañeros de trabajo, Su trabajo, Su jefe y los beneficios de la empresa (Salud, pensión, cesantías, etc). En donde el valor uno (1) representa la mínima satisfacción y el valor diez (10) la máxima.

Debemos recordar que nuestra intención es generar el nivel de satisfacción total de los encuestados respecto a su trabajo para la compañía y no detectar el número de estamentos en los que confían o el parámetro en el que más se confía. Para poder hallar el nivel general de satisfacción lo primero que debemos hacer es generar una ecuación que nos permita obtener un valor numérico representativo. Por lógica la primera opción que tenemos es:

Esta ecuación nos permite hallar el nivel de confianza como el resultado de la suma de cada uno de los valores de las variables dividido en el número total de variables. Esta ecuación primaria presenta algunos inconvenientes ya que no se tiene en cuenta dos factores que influyen de forma directa sobre el resultado, como los son los valores perdidos (ya sean definidos por el usuario o por el sistema) y el número de respuestas validas de cada encuestado.

Supongamos que se le asigno el valor 99 a los valores perdidos por el usuario, los cuales representan las razones No sabe o No responde (Ns/Nr); si dentro de las respuestas de un encuestado encontramos los valores (8, 10, 10, 9, 7, 6 y 99), al emplear la ecuación inicial obtendríamos un nivel de confianza igual a (149/7) ó (21.3 aprox). Como podemos notar este valor se localiza fuera del rango útil establecido (de 1 a 10) y se debe a que el programa emplea todos los valores que se encuentren dentro de las variables definidas para realizar los cálculos, incluyendo los valores perdidos definidos por el usuario (Missing).

La otra posibilidad que se presenta en los cálculos con los valores perdidos es ocasionada por los valores perdidos por el sistema, en cuyo caso las operaciones (aritméticas, lógicas, exponenciales, etc), generan como resultado otro valor perdido por el sistema el cual se representa con un punto ( . ). Es decir, si dentro de las respuestas de un encuestado encontramos los valores (8, 10, 10, 9, 7, 6 y . ); al emplear la ecuación inicial obtendremos como resultado un valor perdido por el sistema ( . ).

Como podemos apreciar los valores perdidos pueden ocasionar serios problemas en el momento de generar el nivel de confianza, por lo que es indispensable asignarle a estos valores un nuevo valor numérico que no afecte los resultados de los cálculos; esta facultad no la proporciona la utilización del número cero (0), ya que este valor no influye en el resultado de la operación suma, por lo que es considerado su módulo.

Para modificar los valores perdidos de las variables de interés debemos ir al menú Transformar, escogemos el procedimiento Recodificar y seleccionamos la opción En distintas variables, con lo que aparece el cuadro de diálogo correspondiente [Fig.4-71]. Debemos seleccionar la opción En distintas variables, ya que el objetivo de este procedimiento es asignarle a los valores perdidos (por el usuario o por el sistema) el valor numérico cero (0) y una vez que lo hemos realizado no se puede revertir; es decir, si después de generar el nivel de confianza total queremos dejar la información recodificada en su estado original no lo podríamos hacer ya que hemos reunido los dos tipos de valores perdidos en una sola categoría y SPSS no posee un procedimiento que nos permita invertirlo.

Debemos recordar que los valores perdidos definidos por el usuario son razones por las cuales no se obtuvo una respuesta coherente con el rango de posibilidades validas, como No sabe, No responde ó No aplica; mientras que los valores perdidos por el sistema son la ausencia total de un valor y pueden ser ocasionados por errores de digitación o de captura, por lo que es recomendable revisarlos en el momento de realizar la depuración de los datos (ver Capitulo III).

Una vez aparece el cuadro de diálogo de Recodificar en distintas variables, debemos ingresar cada una de las variables de interés en la casilla de selección y definirles un nuevo nombre. Para continuar con el ejemplo precisaremos los nombres (satemp S1, satsuel S2, satentor S3, satcompa S4, sattraba S5, satjefe S6 y satbene S7), con lo cual se facilita el reconocimiento de las variables de resultado. Después de asignar los nombres a cada una de las variables, hacemos clic en el botón Valores nuevos y antiguos, con lo que aparece el cuadro de diálogo correspondiente.