Cómo realizar una prueba de independencia de chi-cuadrado en SPSS

Se utiliza una prueba de independencia de chi-cuadrado para determinar si existe o no una asociación significativa entre dos variables categóricas.

Este tutorial explica cómo realizar una prueba de independencia de chi-cuadrado en SPSS.

Ejemplo: prueba de independencia de chi-cuadrado en SPSS

Supongamos que queremos saber si el género está asociado o no con la preferencia de un partido político. Tomamos una muestra aleatoria simple de 500 votantes y los encuestamos sobre su preferencia de partido político. La siguiente tabla muestra los resultados de la encuesta:

Republicano Demócrata Independiente Total
Masculino 120 90 40 250
Mujer 110 95 45 250
Total 230 185 85 500

Utilice los siguientes pasos para realizar una prueba de independencia de chi-cuadrado en SPSS para determinar si el género está asociado con la preferencia de un partido político.

Paso 1: Ingrese los datos.

Primero, ingrese los datos en el siguiente formato:

Paso 2: use casos ponderados.

Para que la prueba funcione correctamente, debemos indicarle a SPSS que las variables Partido y Género deben ponderarse con la variable Recuento.

Haga clic en la pestaña Datos y luego en Peso de casos :

En la nueva ventana que aparece, arrastre la variable Count al cuadro etiquetado Test Variable List. Luego haga clic en Aceptar .

Paso 3: Realice la prueba de bondad de ajuste de chi-cuadrado.

Haga clic en la pestaña Analizar , luego en Estadísticas descriptivas y luego en Tablas de contingencia :

En la nueva ventana que aparece, arrastre la variable Género al cuadro etiquetado Filas y la variable Partido al cuadro etiquetado Columnas. Luego haga clic en Estadísticas y asegúrese de que la casilla junto a Chi-cuadrado esté marcada. Haga clic en Continuar . Luego haga clic en Aceptar .

Paso 4: Interprete los resultados .

Una vez que haga clic en Aceptar , aparecerán los resultados de la Prueba de Independencia de Chi-Cuadrado:

Salida de la prueba chi-cuadrado de independencia en SPSS

La primera tabla muestra el número de casos faltantes en el conjunto de datos. Podemos ver que faltan 0 casos en este ejemplo.

La segunda tabla muestra una tabla de referencias cruzadas del número total de personas por género y preferencia de partido político.

La tercera tabla muestra los resultados de la Prueba Chi-Cuadrada de Independencia. El estadístico de prueba es .864 y el valor p de dos lados correspondiente es .649 .

La hipótesis nula para la prueba de independencia de chi-cuadrado es que las dos variables son independientes. En este caso, nuestra hipótesis nula es que el género y la preferencia de partido político son independientes.

Dado que el valor p (.649) de la prueba no es menor que 0.05, no rechazamos la hipótesis nula. Esto significa que no tenemos evidencia suficiente para decir que existe una asociación entre género y preferencia de partido político.

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Un coeficiente de correlación es una medida de la asociación lineal entre dos variables. Puede tomar un valor entre -1…
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