Para muchos estudiantes y profesionales de la investigación, el cálculo y la interpretación del chi-cuadrado en SPSS pueden ser un desafío. Este artículo le proporcionará una breve introducción al cálculo y la interpretación del chi-cuadrado en SPSS. Se discutirán algunos de los principales supuestos del test y se proporcionarán recomendaciones sobre cómo superar algunos de los principales desafíos al utilizar el test.
- ¿Qué es el chi-cuadrado?
- ¿Por qué es importante el chi-cuadrado?
- ¿Cómo se calcula el chi-cuadrado en SPSS?
- ¿Cómo se interpreta el chi-cuadrado en SPSS?
- ¿Cómo se pueden superar algunos de los principales desafíos al utilizar el chi-cuadrado?
Introducción
El chi-cuadrado es una prueba estadística utilizada para evaluar si existe una diferencia significativa entre dos o más grupos en términos de una variable categórica. La prueba se usa a menudo en el campo de la psicología para evaluar si existe una diferencia significativa en el rendimiento de los grupos en una prueba, si existe una diferencia significativa en la prevalencia de un trastorno entre hombres y mujeres, o si existe una diferencia significativa en el comportamiento de los individuos con respecto a su edad.
¿Qué es el chi-cuadrado?
El chi-cuadrado es una prueba estadística utilizada para evaluar si existe una diferencia significativa entre dos o más grupos en términos de una variable categórica. La prueba se usa a menudo en el campo de la psicología para evaluar si existe una diferencia significativa en el rendimiento de los grupos en una prueba, si existe una diferencia significativa en la prevalencia de un trastorno entre hombres y mujeres, o si existe una diferencia significativa en el comportamiento de los individuos con respecto a su edad.
¿Por qué es importante el chi-cuadrado?
El chi-cuadrado es una prueba estadística muy útil en el campo de la psicología. A menudo se utiliza para evaluar si existe una diferencia significativa en el rendimiento de los grupos en una prueba, si existe una diferencia significativa en la prevalencia de un trastorno entre hombres y mujeres, o si existe una diferencia significativa en el comportamiento de los individuos con respecto a su edad.
¿Cómo se calcula el chi-cuadrado en SPSS?
Para calcular el chi-cuadrado en SPSS, primero debe seleccionar la opción “Chi-square” en el menú “Statistical Tests”. Luego, debe seleccionar la variable categórica en la cual está interesado. Queremos averiguar si las dos variables categóricas (en este caso, Alimentación y Religión) están asociadas entre sí, es decir, ¿son dependientes o independientes? La prueba de chi cuadrado es apropiada para esta tarea. Calcular Chi CuadradoPara comenzar el cálculo, haga clic en Analizar -> Estadísticas descriptivas -> Tabulaciones cruzadas. Esto hará que aparezca el cuadro de diálogo de tablas cruzadas.
Verás tus variables a la izquierda. En nuestro ejemplo, se trata de dos variables, pero si tiene más de dos, deberá identificar las dos cuya independencia desea probar.
Debe colocar una de estas variables en el cuadro Fila y la otra en el cuadro Columna. No importa qué variable entra en qué cuadro. Puede arrastrar y soltar, o usar las flechas, como se indica arriba. Una vez que haya colocado sus variables en sus casillas correctas, puede configurar la prueba de chi cuadrado presionando el botón Estadísticas y seleccionando la opción Chi-cuadrado en el cuadro de diálogo que aparece.
Si también desea una medida del tamaño del efecto, seleccione Phi y Cramer’s V en el mismo cuadro de diálogo y luego presione Continuar; de lo contrario, simplemente presione Continuar.
No se requiere la siguiente etapa, pero se recomienda. Haga clic en el botón Celdas en el cuadro de diálogo Tablas cruzadas.
Luego, en Recuentos, seleccione Observado y esperado (lo que le dará los valores observados y esperados cuando ejecute la prueba de chi cuadrado). Haga clic en Continuar para salir del cuadro de diálogo.
Pulse Aceptar para generar la estadística de chi cuadrado y la tabla de tabulaciones cruzadas.
¿Cómo se interpreta el resultado de chi-cuadrado en SPSS?
Una vez que se ha calculado el chi-cuadrado, es importante interpretar los resultados. En SPSS, los resultados se proporcionarán en una tabla. La tabla proporcionará información sobre la significación estadística del chi-cuadrado, así como el valor p. El valor p indicará la probabilidad de que los resultados se deban al azar. Si el valor p es menor que 0,05, se considerará que los resultados son significativos.
La página de resultados parece un poco compleja, pero en realidad no es tan desconcertante como podría parecer al principio.
La estadística chi-cuadrado aparece en la columna Valor de la tabla Pruebas chi-cuadrado inmediatamente a la derecha de “Pearson Chi-cuadrado”. En este ejemplo, el valor del estadístico chi cuadrado es 6,718. El valor p aparece en la misma fila en la columna “Significación asintótica (2 caras)” (.010). El resultado es significativo si este valor es igual o menor que el nivel alfa designado (normalmente .05).
En este caso, el valor p es más pequeño que el valor alfa estándar, por lo que rechazaríamos la hipótesis nula que afirma que las dos variables son independientes entre sí. En pocas palabras, el resultado es significativo : los datos sugieren que las variables Religión y Alimentación están asociadas entre sí.
Tabla de tabulaciones cruzadas
Si echa un vistazo a la tabla de tabulaciones cruzadas (“Tabulación cruzada de comer*religión”), puede ver fácilmente que el resultado de la prueba de chi cuadrado es consistente con los datos. Hay más carnívoros cristianos de lo que se esperaría si la hipótesis nula (que las variables son independientes) fuera cierta; y menos cristianos vegetarianos. Y de manera similar, hay más vegetarianos ateos de lo que se esperaría, y menos carnívoros ateos.
¿Cómo se pueden superar algunos de los principales desafíos al utilizar el chi-cuadrado?
Aunque el chi-cuadrado es una prueba estadística muy útil, existen algunos desafíos a tener en cuenta al utilizar esta prueba. Uno de los principales desafíos es el hecho de que el chi-cuadrado se basa en ciertos supuestos. Estos supuestos incluyen el supuesto de que los datos se distribuyen de manera uniforme y el supuesto de que los grupos son de tamaño similar. Otro desafío es el hecho de que el chi-cuadrado puede ser sensible a cambios en el tamaño de los grupos. Por último, es importante tener en cuenta que el chi-cuadrado no es una prueba perfecta. Aunque es útil para evaluar si existe una diferencia significativa entre los grupos, no proporciona información sobre la magnitud de la diferencia.
Conclusión
En conclusión, el chi-cuadrado es una prueba estadística muy útil para evaluar si existe una diferencia significativa entre los grupos. Aunque existen algunos desafíos al utilizar esta prueba, se pueden superar si se tienen en cuenta los supuestos del test y se utiliza con cuidado.
Última actualización del artículo: 15/09/2023