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Actualizado el 11 de mayo de 2022, por Luis Benites.
El coeficiente de contingencia es un coeficiente de asociación que indica si dos variables o conjuntos de datos son independientes o dependientes entre sí. También se conoce como Coeficiente de Pearson (que no debe confundirse con el Coeficiente de asimetría de Pearson ).
Se basa en el estadístico chi-cuadrado y se define por:
En esta fórmula:
- χ 2 es el estadístico chi-cuadrado,
- N es el número total de casos u observaciones en nuestro análisis/estudio,
- C es el coeficiente de contingencia.
Comprender los valores del coeficiente de contingencia
El coeficiente de contingencia nos ayuda a decidir si la variable b es ‘contingente’ en la variable a. Sin embargo, es una medida aproximada y no cuantifica exactamente la dependencia; Se puede utilizar como una guía aproximada:
- Si C está cerca de cero (o igual a cero), puede concluir que sus variables son independientes entre sí; no hay asociación entre ellos.
- Si C está lejos de cero , existe alguna relación; C solo puede tomar valores positivos.
Cuanto más grande sea la tabla a partir de la cual se calcula el coeficiente de chi-cuadrado, más cerca de 1 se acercará una asociación perfecta. Es por eso que algunos estadísticos sugieren usar el coeficiente de contingencia solo si está trabajando con una tabla de 5 por 5 o más grande.
Cuándo usar un coeficiente de contingencia
Un coeficiente de contingencia es particularmente informativo si está trabajando con una muestra grande y no necesita averiguar si una asociación está completa o no, solo si la asociación existe o no.
Otras medidas alternativas de asociación incluyen el coeficiente phi (que tiene el mismo punto débil que nuestro C; nunca llega a uno), y Cramers V. A menudo se prefiere Cramers V porque con una asociación perfecta, se convierte exactamente en 1 sin importar cuán grande sea la tabla.
Referencias
Tattao, L. (2007). Conceptos Básicos de Estadística . Recuperado de https://books.google.com/books?id=og4a_700L-4C el 10 de enero de 2018
Medidas de Asociación. Recuperado de http://uregina.ca/~gingrich/ch11a.pdf el 10 de enero de 2018
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