Para conocer si unas proporciones son significativamente distintas según unas categorías o estratos (lo que en realidad corresponde a evaluar si dos variables cualitativas, siendo una de ellas dicotómica, se encuentran asociadas) la prueba no paramétrica más frecuentemente utilizada es la prueba de Chi-cuadrado.Para estimar la significación de Chi2 necesitaremos conocer las proporciones de las distintas categorías y el tamaño de cada categoría a partir de las cuales generaremos una tabla de contigencia (NxM) con la se calcula el valor del estadistico Χ2, y en función de los grados de libertad (calculados como el número de categorías de la primera variable menos uno multiplicado por el número de categorías de la segunda variable menos uno) se obtiene la significación de la prueba (valor de p).
Cuando el valor de p es menor de 0.05 (el error alfa normalmente establecido, y que es complementario del nivel de confianza) podemos rechazar la hipótesis nula (existe independencia condicional) y en consecuencia afirmar que las variables están significativamente asociadas (existe dependencia condicional).
Para realizar los cálculos correspondientes a este módulo necesitaremos los siguientes datos:
- NC: el nivel de confianza deseado (normalmente se establece como 95%), para rechazar la hipótesis nula.
- C: el número de categorías de la variable A (no dicotómica) estudiadas de forma que los grados de libertad serán gl = (Na-1) x (2-1) (el programa está limitado a un máximo de 20 grados de libertad).
- Px: la proporción observada en cada categoría de la variable A.
- Na: el número de datos en cada una de las categorías de la variable A.
Antes de calcular si varias proporciones son significativamente distintas debe indicar el tipo de datos del que dispone:
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