Como calcular las posibilidades de combinar variables diferentes

Crear nueva variable spss

En matemáticas, una combinación es una selección de elementos de un conjunto que tiene miembros distintos, de manera que el orden de selección no importa (a diferencia de las permutaciones). Por ejemplo, dadas tres frutas, digamos una manzana, una naranja y una pera, hay tres combinaciones de dos que pueden extraerse de este conjunto: una manzana y una pera; una manzana y una naranja; o una pera y una naranja. Más formalmente, una k-combinación de un conjunto S es un subconjunto de k elementos distintos de S. Así, dos combinaciones son idénticas si y sólo si cada combinación tiene los mismos miembros. (Si el conjunto tiene n elementos, el número de k-combinaciones, que se denomina

Una combinación es una combinación de n cosas tomadas k a la vez sin repetición. Para referirse a las combinaciones en las que se permite la repetición, se suelen utilizar los términos k-selección,[2] k-multiset,[3] o k-combinación con repetición[4] Si, en el ejemplo anterior, fuera posible tener dos de cualquier tipo de fruta, habría otras 3 k-selecciones: una con dos manzanas, otra con dos naranjas y otra con dos peras.

Calcular la variable spss

Quiero ejecutar todas las combinaciones posibles para cada 2 variables independientes (regresión OLS). Tengo un csv donde tengo mis datos (solo una variable dependiente y 23 variables independientes), y he probado a renombrar las variables dentro de mi base de datos de a a z, y he llamado ‘y’ a mi variable dependiente (una columna con nombre «y» que es mi variable dependiente) para que sea reconocida por el siguiente código:

Como se menciona en los comentarios bajo la pregunta compruebe si necesita y o Y. Habiendo abordado que podemos utilizar cualquiera de estos. No es necesario cambiar el nombre de las columnas. Utilizamos el conjunto de datos mtcars incorporado como ejemplo, ya que no se proporcionaron datos de prueba en la pregunta. (Por favor, siempre proporcione eso en el futuro).

Fusión de variables spss

Los investigadores de las ciencias sociales utilizan el Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales, o SPSS, para analizar datos en áreas como la psicología, la sociología y las ciencias políticas. SPSS es un programa de análisis de datos completo y fácil de usar que puede utilizarse con datos cuantitativos. Los investigadores suelen querer combinar dos o más variables para crear una nueva variable. Las variables pueden combinarse en SPSS sumándolas o multiplicándolas.

Haga clic en el menú «Transformar» en la parte superior de la ventana y seleccione «Calcular» en el menú desplegable para abrir el cuadro de diálogo Calcular variable. Escriba el nombre de su nueva variable en el espacio bajo «Target Variable». Este es el nombre de la variable que está creando al sumar dos o más variables.

Encuentre la primera variable en la lista de todas sus variables a la izquierda de la pantalla bajo «Tipo&Etiqueta». Esta es la primera variable que desea añadir. Haga clic en ella. Haz clic en la flecha que aparece junto a la lista de variables. Tu variable se moverá a la casilla «Expresión numérica».

Cómo combinar diferentes variables en una sola en spss

En otras situaciones puede haber más de una curva de expectativas para un mismo prospecto/objetivo, porque hay evaluaciones alternativas realizadas con diferentes supuestos. Este último problema es el de la fusión.

Cuando se suman dos o más prospectos para obtener una expectativa total para un área con varios prospectos, se podría seducir a sumar los percentiles de las curvas de expectativas individuales. Desgraciadamente, sólo se pueden sumar las expectativas. La única excepción sería el caso de una dependencia total de las perspectivas. En el caso de las perspectivas independientes, el sesgo puede ser considerable. El siguiente ejemplo muestra que el método adecuado de adición es un procedimiento de Monte Carlo, y la magnitud del sesgo causado por la adición de percentiles.

Obsérvese la diferencia entre las sumas P90 y P10 y entre las P10 y P90 de la adición estocástica. La adición estocástica con curvas de expectativas independientes reduce el coeficiente de variación (la desviación estándar dividida por la media). Esto se refleja en la menor diferencia entre P90 y P10 de la última fila de la tabla.