Interpretar resultados Chi cuadrado en SPSS

Este rápido tutorial te mostrará cómo interpretar el resultado de un cálculo de chi cuadrado que ha realizado en SPSS.

Resultado prueba chi cuadrado SPSS

El tutorial parte del supuesto de que ya ha calculado la estadística del chi-cuadrado para su conjunto de datos, y quiere saber cómo interpretar el resultado que SPSS ha generado.

Debería ver un resultado que se parece a esto en el visor de salida de SPSS.

chi-1

El análisis de las tablas cruzadas de arriba es para dos variables categóricas, Religión y Alimentación. Cada variable tiene dos valores posibles: No Religión y Cristiano para la variable Religión; Comedor de carne y Vegetariano para la variable Comida.

La hipótesis nula de nuestro estudio hipotético es que estas variables no están asociadas entre sí – son variables independientes. La prueba del chi cuadrado nos permite probar esta hipótesis.

La salida de un análisis de cruce contiene una serie de elementos. Veamos cada uno de ellos por separado.

Resumen del procesamiento del caso

Como su nombre indica, el Resumen de Procesamiento de Casos es sólo un resumen de los casos que se procesaron cuando se realizó el análisis de las pruebas cruzadas.

chi-2

En nuestro ejemplo, como pueden ver arriba, teníamos 30 casos válidos, y ningún caso perdido.

 

Comida * Religión Interpretación Cruce de tablas

Esta es la tabla de cruces, y proporciona mucha información útil para interpretar el resultado de una prueba de chi cuadrado.

chi-3

Nuestra tabla de tabulaciones cruzadas incluye información sobre los recuentos observados (lo que SPSS llama «Recuento») y los recuentos esperados.

Conteo observado

El recuento observado es la frecuencia observada en una celda particular de la tabla de cruces. Por ejemplo, nuestra tabla muestra que 5 consumidores de carne (de un total de 16) no tienen religión y 3 cristianos (de un total de 14) son vegetarianos.

Conteo esperado

El recuento esperado es la frecuencia prevista para una célula bajo la suposición de que la hipótesis nula es cierta. En nuestro caso, la hipótesis nula es que no hay asociación entre la variable Comida y la variable Religión, lo que significa que el recuento esperado es la frecuencia prevista para una célula bajo la suposición de que la comida y la religión no dependen una de la otra.

Importancia de los recuentos observados y esperados
Si quieres entender el resultado de una prueba de chi cuadrado, tienes que prestar mucha atención a los recuentos observados y esperados. En pocas palabras, cuanto más divergen estos valores entre sí, más alta es la puntuación del chi cuadrado, más probable es que sea significativa, y más probable es que rechacemos la hipótesis nula y concluyamos que las variables están asociadas entre sí.

Si miramos la tabla de tablas cruzadas de arriba, veremos que hay más consumidores cristianos de carne de lo que se esperaría si la hipótesis nula (que las variables son independientes) fuera cierta; y menos vegetarianos cristianos. Y de manera similar, hay más vegetarianos ateos de lo que se esperaría, y menos ateos consumidores de carne.

La pregunta es si estas diferencias son lo suficientemente grandes como para permitirnos concluir que la variable «Comer» y la variable «Religión» están asociadas entre sí. Aquí es donde la estadística del chi cuadrado entra en juego.

Las pruebas de chi-cuadrado

Como puede ver ,la interpretación del chi cuadrado de SPSS calcula un número de diferentes medidas de asociación.

chi-4

Estamos interesados en la medida del Chi-Cuadrado de Pearson.

La estadística del chi-cuadrado aparece en la columna de valores inmediatamente a la derecha del «Chi-cuadrado de Pearson». En este ejemplo, el valor de la estadística del chi cuadrado es 6.718.

El valor p (.010) aparece en la misma fila en la columna «Significado asintótico (2 caras)». El resultado es significativo si este valor es igual o inferior al nivel alfa designado (normalmente 0,05). En este caso, el valor p es menor 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.

La estadística del chi cuadrado sólo te dice si las variables están asociadas. Si quieres averiguar cómo están asociadas, entonces tienes que volver a la tabla de cruces. En nuestro ejemplo, la tabla de tabulaciones cruzadas nos dice que el ateísmo está desproporcionadamente asociado con el vegetarianismo y el consumo de carne está desproporcionadamente asociado con el cristianismo.

Eso es todo para este tutorial. Ahora deberías tener una buena idea de cómo interpretar los resultados del chi cuadrado en SPSS.

levene-1
Este rápido tutorial le mostrará cómo hacer la prueba de Levene en el paquete de estadísticas SPSS. Una empresa de ...
Leer Más
regresion-1
Este rápido tutorial le mostrará cómo hacer la prueba de Regresión Lineal en el paquete de estadísticas SPSS. Una empresa ...
Leer Más
kruskal-1
Este rápido tutorial le mostrará cómo realizar e interpretar la prueba de Kruskal Wallis en el paquete de estadísticas SPSS ...
Leer Más
whitney-1
Este rápido tutorial le mostrará cómo hacer la prueba U de Mann Whitney en el paquete de estadísticas SPSS. La ...
Leer Más
curtosis-1
Este rápido tutorial le mostrará cómo calcular la asimetría y curtosis de una distribución en el paquete de estadísticas SPSS ...
Leer Más

Añadir un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Esta web utiliza cookies, puede ver aquí la Política de Cookies