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

Actualizado el 17 de julio de 2024, por Luis Benites.

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 Stata.

Ejemplo: prueba chi-cuadrado de independencia en Stata

Para este ejemplo, usaremos un conjunto de datos llamado auto , que contiene información sobre 74 automóviles diferentes de 1978.

Utilice los siguientes pasos para realizar una prueba de independencia de chi-cuadrado para determinar si existe una asociación significativa entre las siguientes dos variables:

  • rep78: la cantidad de veces que el automóvil recibió una reparación en 1978 (varía de 1 a 5)
  • extranjero: si el tipo de coche es extranjero o no (0 = no, 1 = sí)

Paso 1: cargue y vea los datos sin procesar.

Primero, cargaremos los datos escribiendo el siguiente comando:

sysuse auto

Podemos ver los datos sin procesar escribiendo el siguiente comando:

br

Datos brutos para el conjunto de datos automático en Stata

Cada línea muestra información de un automóvil individual, incluido el precio, las millas por galón, el peso, la longitud y una variedad de otras variables. Las únicas dos variables que nos importan son rep78 y extranjera .

Paso 3: Realice la prueba de independencia de chi-cuadrado.

Usaremos la siguiente sintaxis para realizar la prueba:

tabulación first_variable second_variable, chi2

Aquí está la sintaxis exacta que usaremos en nuestro caso:

tab rep78 extranjero, chi2

Prueba de chi-cuadrado de la producción de independencia en Stata

A continuación se explica cómo interpretar la salida:

Tabla de resumen: esta tabla muestra los recuentos totales para cada combinación de rep78 y foráneo . Por ejemplo

  • Había 2 autos que eran domésticos y recibieron 1 reparación en 1978.
  • Había 8 autos que eran domésticos y recibieron 2 reparaciones en 1978.
  • Había 27 autos que eran domésticos y recibieron 3 reparaciones en 1978.

Y así.

Chisq de Pearson (4): Este es el estadístico de la prueba de chi-cuadrado para la prueba. Resulta ser 27.2640.

Pr: Este es el valor p asociado con el estadístico de prueba de Chi-Cuadrado. Resulta ser 0.000. Dado que esto es menor que 0.05, no rechazamos la hipótesis nula de que las dos variables son independientes. Tenemos evidencia suficiente para concluir que existe una asociación estadísticamente significativa entre si un automóvil era o no extranjero y el número total de reparaciones que recibió.

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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