Chi-cuadrado, más propiamente conocido como la 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 sean de color rojo. Si nuestro número difiere de 50, la prueba de Pearson nos dice si nuestra hipótesis del 50 por ciento es sospechosa, o si podemos atribuir la diferencia que vimos a la variación aleatoria normal.

Interpretación de los valores de Chi-Cuadrado

Determine los grados de libertad de su valor de chi-cuadrado. Si está comparando resultados para una sola muestra con múltiples categorías, los grados de libertad son el número de categorías menos 1. Por ejemplo, si estaba evaluando la distribución de colores en un recipiente de caramelos y había cuatro colores, los grados de la libertad sería 3. Si está comparando datos tabulares, los grados de libertad equivalen al número de filas menos 1 multiplicado por el número de columnas menos 1.

Determine el valor de p crítico que usará para evaluar sus datos . Esta es la probabilidad porcentual (dividida por 100) de que se obtuvo un valor de chi-cuadrado específico solo por azar. Otra forma de pensar sobre p es que es la probabilidad de que los 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 p asociado con su estadístico de prueba de chi-cuadrado usando la tabla de distribución de chi-cuadrado. Para hacer esto, busque a lo largo de la fila correspondiente a sus grados de libertad calculados. Encuentre el valor en esta fila más cercano 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 está entre dos valores en la fila inicial, puede leer un valor aproximado de p intermedio entre dos valores de p en la fila superior.

Compare el valor p obtenido de la tabla con el p crítico valor antes decidido. Si su valor de 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 la variación aleatoria y no fue significativa. Por ejemplo, si elige un valor de p crítico de 0.05 (o 5%) y encuentra un valor tabular de 0.20, concluiría que no hubo variación significativa.

Consejo

Recuerde que cualquier la conclusión hecha en base a esta prueba aún tendrá una probabilidad de ser incorrecta, proporcional al valor de p obtenido.

Advertencia

El valor obtenido para cada categoría en la muestra debe ser de al menos 5 para resultados para ser válido.