El chi-cuadrado, más conocido como prueba de chi-cuadrado de Pearson , es un medio de evaluar estadísticamente los datos. se utiliza cuando los datos categóricos de un muestreo se comparan con los resultados esperados o "verdaderos". por ejemplo, si creemos que el 50 por ciento de todos los caramelos de goma en un recipiente son rojos, una muestra de 100 granos de ese recipiente debe contener aproximadamente 50 que son rojos. Si nuestro número difiere de 50, la prueba de Pearson nos dice si nuestra suposición del 50 por ciento es sospechosa, o si podemos atribuir la diferencia que vimos a la variación aleatoria normal.
interpretando valores de chi-cuadrado
Determina los grados de libertad de tu chi-cuadrado. Si está comparando los resultados de una muestra única con varias categorías, los grados de libertad son el número de categorías menos 1. por ejemplo, si estaba evaluando la distribución de colores en un frasco de caramelos y había cuatro colores, los grados de libertad sería 3. si está comparando datos tabulares, los grados de libertad son iguales al número de filas menos 1 multiplicado por el número de columnas menos 1.
Determine el valor p crítico que utilizará para evaluar sus datos. esta es la probabilidad porcentual (dividida por 100) de que un valor chi-cuadrado específico se obtuvo solo por casualidad. otra forma de pensar acerca de p es que es la probabilidad de que sus resultados observados se desvíen de los resultados esperados por la cantidad que hicieron únicamente debido a la variación aleatoria en el proceso de muestreo.
busque el valor de p asociado con su estadística de prueba de chi-cuadrado utilizando la tabla de distribución de chi-cuadrado. para hacer esto, mire a lo largo de la fila correspondiente a sus grados de libertad calculados. encuentre el valor en esta fila más cercana a su estadística de prueba. siga la columna que contiene ese valor hacia arriba hasta la fila superior y lea el valor p. Si su estadística de prueba se encuentra entre dos valores en la fila inicial, puede leer un valor de p aproximado intermedio entre dos valores de p en la fila superior.
compare el valor p obtenido de la tabla con el valor crítico p previamente decidido. Si su valor p tabular está por encima del valor crítico, concluirá que cualquier desviación entre los valores de la categoría de muestra y los valores esperados se debió a una variación aleatoria y no fue significativa. por ejemplo, si eligió un valor p crítico de 0.05 (o 5%) y encontró un valor tabular de 0.20, concluiría que no hubo una variación significativa.
propina
recuerde que cualquier conclusión hecha en base a esta prueba todavía tendrá la posibilidad de estar equivocada, en proporción al valor p obtenido.
advertencia
El valor obtenido para cada categoría en la muestra debe ser al menos 5 para que los resultados sean válidos.