Calcular chi cuadrado

Calcular chi cuadrado

Calculadora de valores chi-cuadrado

Hay tres formas de calcular un valor P a partir de una tabla de contingencia. La prueba de Fisher es la mejor opción, ya que siempre da el valor P exacto, mientras que la prueba de chi-cuadrado sólo calcula un valor P aproximado. Elija la prueba chi-cuadrado sólo si alguien se lo exige. La corrección de continuidad de Yates está diseñada para mejorar la aproximación de chi-cuadrado. Con tamaños de muestra grandes, la corrección de Yates apenas supone una diferencia. Con tamaños de muestra pequeños, el chi-cuadrado no es preciso, con o sin la corrección.

Prueba t de student

La prueba chi-cuadrado tiene por objeto comprobar la probabilidad de que una distribución observada se deba al azar. También se denomina estadística de “bondad de ajuste”, porque mide lo bien que se ajusta la distribución observada de los datos con la distribución que se espera si las variables son independientes.
IMPORTANTE: ¡Tenga mucho cuidado cuando construya sus categorías! Una prueba de Chi-cuadrado puede proporcionarle información basada en la forma de dividir los datos. Sin embargo, no puede decirle si las categorías que construyó son significativas. Por ejemplo, si trabaja con datos sobre grupos de personas, puede dividirlos en grupos de edad (18-25, 26-40, 41-60…) o nivel de ingresos, pero la prueba de Chi-cuadrado tratará las divisiones entre esas categorías exactamente igual que las divisiones entre hombres y mujeres, o vivos y muertos. Es usted quien debe evaluar si sus categorías tienen sentido, y si la diferencia (por ejemplo) entre los 25 y los 26 años es suficiente para que las categorías 18-25 y 26-40 tengan sentido. Esto no significa que las categorías basadas en la edad sean una mala idea, sino sólo que debes ser consciente del control que tienes sobre la organización de los datos de ese tipo.

Calcular chi cuadrado 2021

Esta página web pretende ofrecer una breve introducción a las pruebas chi-cuadrado de independencia y bondad de ajuste. Estas pruebas se utilizan para detectar diferencias de grupo utilizando datos de frecuencia (recuento). Esta página también ofrece una herramienta interactiva que permite a los investigadores realizar pruebas de chi-cuadrado para su propia investigación. Cualquier texto de introducción a la estadística aplicada debería tener una buena descripción de estas pruebas de chi-cuadrado, pero a continuación se ofrece una introducción condensada.
A menudo, un investigador desea ver si la frecuencia de los casos que poseen alguna cualidad varía entre los niveles de un factor determinado o entre las combinaciones de niveles de dos o más factores. En tales situaciones, la prueba adecuada es la prueba de chi-cuadrado de bondad de ajuste o la prueba de chi-cuadrado de independencia para k grupos.
Para llevar a cabo la prueba de chi-cuadrado, el investigador introduce las frecuencias observadas correspondientes a las combinaciones de niveles de los factores relevantes (aquí denominados “condición” y “grupo”, pero son etiquetas de conveniencia). A continuación, se calculan las sumas de elementos dentro de las filas y dentro de las columnas (denominadas Ns marginales). La prueba de independencia chi-cuadrado se utiliza para probar la hipótesis nula de que la frecuencia dentro de las celdas es la que se esperaría, dados estos Ns marginales. La prueba chi-cuadrado de bondad de ajuste se utiliza para probar la hipótesis de que el N total de la muestra se distribuye uniformemente entre todos los niveles del factor relevante.

Prueba z

La prueba de independencia chi-cuadrado se utiliza para analizar la tabla de frecuencias (es decir, la tabla de contención) formada por dos variables categóricas. La prueba de chi-cuadrado evalúa si existe una asociación significativa entre las categorías de las dos variables. Este artículo describe los fundamentos de la prueba de chi-cuadrado y proporciona ejemplos prácticos utilizando el software R.
La tabla de contingencia puede visualizarse utilizando la función balloonplot() [en el paquete gplots]. Esta función dibuja una matriz gráfica donde cada celda contiene un punto cuyo tamaño refleja la magnitud relativa del componente correspondiente.

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