Análisis estadístico con SPSS en tu TFG: lo esencial en una guía

Si tu TFG necesita análisis estadístico y nunca has tocado SPSS, esta guía te lleva por los pasos básicos. No pretende sustituir un curso entero de estadística aplicada — pretende que sepas qué análisis encaja con tu pregunta, cómo ejecutarlo en SPSS y cómo reportarlo en APA 7.

Cubrimos los 6 análisis que más caen en TFG de Psicología, ADE, Educación, Enfermería y Empresariales: descriptivos, correlación, t-Student, ANOVA, chi-cuadrado y regresión lineal. Para cada uno: qué responde, cuándo se usa, cómo se ejecuta en SPSS y cómo se reporta.

Antes de abrir SPSS: preparación de datos

1. 1Codifica tus variables: nominales (1=hombre, 2=mujer), ordinales (1=nunca, 2=raramente, 3=a veces, 4=siempre), escalas (1-5 Likert) o continuas (edad, ingresos).
2. 2Limpia los datos: revisa valores imposibles (edad = 200, escala fuera de rango), missings codificados (999, 9999) y duplicados.
3. 3Crea variable identificadora única por sujeto.
4. 4Documenta cada variable: nombre, etiqueta, valores, escala de medida. En SPSS lo haces en la pestaña «Vista de variables».
5. 5Si tu instrumento son escalas (cuestionarios validados), revisa fiabilidad con alfa de Cronbach antes de hacer cualquier análisis (≥ 0.70 es aceptable).

1. Estadísticos descriptivos (siempre los primeros)

¿Qué responden? «¿Cómo se distribuyen mis datos?». Son obligatorios antes de cualquier otro análisis y suelen ocupar 1-2 páginas en el capítulo de resultados.

• Para variables nominales/ordinales: frecuencias y porcentajes (sexo, nivel educativo).
• Para variables continuas: media (M), desviación típica (DT), mínimo, máximo, asimetría y curtosis (para evaluar normalidad).
• Ruta SPSS: Analizar > Estadísticos descriptivos > Frecuencias / Descriptivos / Explorar (este último da gráficos y test de normalidad).

Reporting en APA 7: «La edad media de los participantes fue M = 32.4 años (DT = 7.8). El 58% (n = 145) eran mujeres y el 42% (n = 105) hombres».

2. Correlación de Pearson

¿Qué responde? «¿Hay relación entre dos variables continuas y cómo de fuerte es?»

• Cuándo usar: dos variables continuas con distribución normal.
• Si no son normales o son ordinales, usa Spearman (rho).
• Ruta SPSS: Analizar > Correlaciones > Bivariadas > selecciona variables > Pearson.
• Interpretación de r: |r| < 0.3 débil, 0.3-0.5 moderada, > 0.5 fuerte. p < .05 indica significación estadística.

Reporting: «La ansiedad se correlacionó positivamente con el uso de redes sociales, r = .42, p = .003, sugiriendo una relación moderada».

3. t-Student (comparar dos grupos)

¿Qué responde? «¿Hay diferencia significativa en la media de una variable entre dos grupos?»

• Cuándo usar: variable continua + variable nominal con 2 grupos (ej. ansiedad por sexo).
• Ruta SPSS: Analizar > Comparar medias > Prueba T para muestras independientes > variable dependiente y agrupadora.
• Comprueba previamente: normalidad (Kolmogórov-Smirnov o Shapiro-Wilk) y homocedasticidad (test de Levene, SPSS lo da en el output).
• Si Levene es significativo (p < .05), lee la fila «no se asumen varianzas iguales».

Reporting: «Las mujeres (M = 24.5, DT = 5.2) puntuaron significativamente más alto en ansiedad que los hombres (M = 21.3, DT = 4.8), t(248) = 4.95, p < .001, d = 0.64».

4. ANOVA (comparar 3+ grupos)

¿Qué responde? «¿Hay diferencia significativa entre 3 o más grupos en una variable continua?»

• Cuándo usar: variable continua + nominal con 3+ grupos (ej. ingresos por nivel educativo).
• Ruta SPSS: Analizar > Comparar medias > ANOVA de un factor > variable dependiente y factor > Opciones: descriptivos + Levene > Post hoc: Bonferroni o Tukey si Levene no significativo, Games-Howell si lo es.
• ANOVA solo te dice que HAY diferencia. El post hoc te dice ENTRE QUÉ GRUPOS.

Reporting: «Se hallaron diferencias significativas en ingresos según nivel educativo, F(2, 247) = 18.45, p < .001, η² = .13. Post hoc Bonferroni: universitarios > FP > secundaria, p < .01 en todos los pares».

5. Chi-cuadrado

¿Qué responde? «¿Hay relación entre dos variables categóricas?»

• Cuándo usar: dos variables nominales u ordinales (ej. sexo × intención de voto).
• Ruta SPSS: Analizar > Estadísticos descriptivos > Tablas cruzadas > variables fila y columna > Estadísticos: Chi-cuadrado.
• Requisito: todas las celdas con frecuencia esperada ≥ 5 (SPSS lo avisa).

Reporting: «El sexo se asoció significativamente con la intención de voto, χ²(3) = 24.6, p < .001, V de Cramer = .31».

6. Regresión lineal múltiple

¿Qué responde? «¿Qué variables predicen mi variable dependiente y cuánto?»

• Cuándo usar: una variable dependiente continua + 2 o más predictoras (continuas o dicotómicas).
• Ruta SPSS: Analizar > Regresión > Lineales > variable dependiente + variables predictoras > Estadísticos: cambios en R², Durbin-Watson, colinealidad.
• Reporta R² (varianza explicada), F del modelo y β estandarizada de cada predictora.
• Comprueba supuestos: linealidad, normalidad de residuos (P-P plot), homocedasticidad y ausencia de multicolinealidad (VIF < 5).

Reporting: «El modelo explicó el 38% de la varianza en ansiedad, F(3, 246) = 50.8, p < .001, R² = .38. El uso de redes sociales fue el predictor más fuerte, β = .42, t = 7.2, p < .001».

Cómo presentar los resultados en el capítulo del TFG

• Empieza con descriptivos de tu muestra (en una tabla resumen).
• Cada análisis va con: enunciado breve (qué probabas), test usado y por qué, resultados numéricos en APA, interpretación en una frase.
• Tablas: solo las imprescindibles. No copies salidas de SPSS sin reformatear — el tribunal lo penaliza.
• Gráficos: máximo 4-5 en el TFG. Si tienes más, van al anexo.
• Anexos: salidas completas de SPSS, no las metas en el cuerpo.

Conclusión

SPSS no es complicado para los análisis básicos del TFG, pero requiere saber qué test encaja con cada pregunta y cómo reportarlo correctamente. Si tu metodología es cuantitativa y vas a contrarreloj, vale la pena dedicar 10-15 horas a aprender los esenciales antes de meterte a redactar resultados.

Si quieres ayuda con tu análisis estadístico — desde el diseño hasta la ejecución y la redacción en APA 7 — podemos asignarte un experto en estadística aplicada de tu área. Trabaja contigo y deja todo defendible.