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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:
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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