Tabla de la chi cuadrado

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Tabla de la chi cuadrado

Definición de la prueba de chi-cuadrado

Si tiene una sola variable de medición, utilice una prueba de bondad de ajuste de Chi-cuadrado. Si tiene dos variables de medición, utilice una prueba de independencia de Chi-cuadrado. Hay otras pruebas de Chi-cuadrado, pero estas dos son las más comunes.

La prueba de Chi-cuadrado se utiliza para realizar pruebas de hipótesis sobre si los datos son los esperados. La idea básica de la prueba es comparar los valores observados en sus datos con los valores esperados que vería si la hipótesis nula es verdadera.

Hay dos pruebas de Chi-cuadrado de uso común: la prueba de bondad de ajuste de Chi-cuadrado y la prueba de independencia de Chi-cuadrado. Ambas pruebas incluyen variables que dividen los datos en categorías. Por ello, la gente puede confundirse sobre qué prueba utilizar. La siguiente tabla compara las dos pruebas.

Tanto para la prueba de bondad de ajuste de Chi-cuadrado como para la prueba de independencia de Chi-cuadrado, se realizan los mismos pasos de análisis, que se enumeran a continuación. Visite las páginas de cada tipo de prueba para ver estos pasos en acción.

Las dos pruebas de Chi-cuadrado de la tabla anterior implican el cálculo de una estadística de prueba. La idea básica detrás de las pruebas es que se comparan los valores de los datos reales con lo que se esperaría si la hipótesis nula es verdadera. La estadística de la prueba consiste en encontrar la diferencia al cuadrado entre los valores de los datos reales y los esperados, y dividir esa diferencia entre los valores de los datos esperados. Se hace esto para cada punto de datos y se suman los valores.

Cómo leer la tabla de chi cuadrado

Esta prueba utiliza una tabla de contingencia para analizar los datos. Una tabla de contingencia (también conocida como tabulación cruzada, tabulación cruzada o tabla de dos vías) es una disposición en la que los datos se clasifican según dos variables categóricas. Las categorías de una variable aparecen en las filas y las categorías de la otra variable aparecen en las columnas. Cada variable debe tener dos o más categorías. Cada celda refleja el recuento total de casos para un par de categorías específico.

Hay varias pruebas que reciben el nombre de «prueba de chi-cuadrado», además de la prueba de independencia de chi-cuadrado. Busque pistas de contexto en los datos y en la pregunta de investigación para asegurarse de qué forma de la prueba chi-cuadrado se está utilizando.

La prueba de independencia chi-cuadrado sólo puede comparar variables categóricas. No puede hacer comparaciones entre variables continuas o entre variables categóricas y continuas. Además, la prueba de independencia chi-cuadrado sólo evalúa las asociaciones entre variables categóricas, y no puede proporcionar ninguna inferencia sobre la causalidad.

Tabla chi cuadrada excel

Una prueba de chi-cuadrado (también prueba de chi-cuadrado o χ2) es una prueba de hipótesis estadística que es válida para realizar cuando la estadística de la prueba se distribuye en chi-cuadrado bajo la hipótesis nula, específicamente la prueba de chi-cuadrado de Pearson y sus variantes. La prueba de chi-cuadrado de Pearson se utiliza para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las frecuencias esperadas y las observadas en una o más categorías de una tabla de contingencia.

En las aplicaciones estándar de esta prueba, las observaciones se clasifican en clases mutuamente excluyentes. Si la hipótesis nula de que no hay diferencias entre las clases de la población es cierta, la estadística de la prueba calculada a partir de las observaciones sigue una distribución de frecuencias χ2. El propósito de la prueba es evaluar la probabilidad de que las frecuencias observadas sean verdaderas en la hipótesis nula.

Los estadísticos de prueba que siguen una distribución χ2 se producen cuando las observaciones son independientes. También hay pruebas χ2 para probar la hipótesis nula de independencia de un par de variables aleatorias basadas en las observaciones de los pares.

Prueba de chi-cuadrado

Ya estamos preparados para el último paso, la interpretación de los resultados de nuestro cálculo de chi-cuadrado. Para ello necesitaremos consultar una tabla de distribución de chi-cuadrado. Se trata de una tabla de probabilidad de los valores seleccionados de X2 (Tabla 3).

Los estadísticos calculan ciertas posibilidades de ocurrencia (valores P) para un valor de X2 en función de los grados de libertad. Los grados de libertad son simplemente el número de clases que pueden variar independientemente menos uno, (n-1). En este caso los grados de libertad = 1 porque tenemos 2 clases de fenotipo: resistente y susceptible.

El valor calculado de X2 de nuestros resultados puede compararse con los valores de la tabla alineados con los grados de libertad específicos que tenemos. Esto nos dirá la probabilidad de que las desviaciones (entre lo que esperábamos ver y lo que realmente vimos) se deban sólo al azar y nuestra hipótesis o modelo pueda ser apoyado.

En nuestro ejemplo, el valor de X2 de 1,2335 y los grados de libertad de 1 están asociados a un valor P inferior a 0,50, pero superior a 0,25 (siga la línea de puntos azul y las flechas de la Fig. 5). Esto significa que un valor de chi-cuadrado tan grande o mayor (o diferencias entre los números esperados y los observados tan grandes o mayores) se produciría simplemente por azar entre el 25% y el 50% de las veces.    Por convención, los biólogos suelen utilizar el valor del 5,0% (p<0,05) para determinar si las desviaciones observadas son significativas.    Cualquier desviación superior a este nivel nos llevaría a rechazar nuestra hipótesis y a suponer que hay algo más que el azar.  (Véase el círculo rojo de la figura 5.) Si el valor calculado de chi-cuadrado es mayor que el valor crítico de chi-cuadrado, se rechaza la hipótesis nula. Si el valor calculado de chi-cuadrado es menor que el valor crítico de chi-cuadrado, entonces «no se rechaza» la hipótesis nula.