TABLAS DE CONTINGENCIA Para analizar la relación de dependencia o independencia entre dos variables cualitativas es necesario estudiar su distribución conjunta o tabla de contingencia Tabla de contingencia: Tabla de doble entrada donde en cada casilla figura el número de individuos que posee esas características

OBJETIVOS DE LAS TABLAS DE CONTINGENCIA Las tablas de contingencia tienen dos objetivos fundamentales Organizar la información, cuando está referida a factores Analizar si existe alguna relación de dependencia o independencia entre los niveles de las variables objeto de estudio El hecho de que dos variables sean independientes significa que los valores de una de ellas no están influidos por la otra

¿CÓMO SE CONSTRUYE UNA TABLA DE CONTINGENCIA? Una tabla de contingencia se presenta de la siguiente forma HOMBRE MUJER MARGINAL SI n11 n12 n1. NO n21 n22 n2. n.1 n.2 n..

PRUEBAS DE HIPÓTESIS UTILIZADAS EN LAS TABLAS DE CONTINGENCIA Para identificar relaciones entre variables cualitativas se utiliza el test estadístico de la Chi-cuadrado. Cuando se trabaja con un número pequeño de sujetos y tenemos frecuencias en las tablas muy bajas es criticable la prueba Chi-cuadrado. La existencia de una casilla con una frecuencia teórica menos a 5 hace inviable la Chi-cuadrado, debiéndose utilizar la prueba exacta de Fisher.

PRUEBAS DE HIPÓTESIS UTILIZADAS EN LAS TABLAS DE CONTINGENCIA La hipótesis que plantearemos será: H0: independencia H1: dependencia El resultado nos permitirá afirmar con un nivel de confianza que nosotros determinaremos si los niveles de una variable influyen en los niveles de la otra.

PRUEBA CHI-CUADRADO El razonamiento para contrastar si existe o no asociación entre dos variables cualitativas se basa en calcular cuál serían los valores de frecuencia esperados para cada una de las celdas en el caso de que efectivamente las variables fuesen independientes y compararlos con los valores realmente observados. Una vez que hayamos hecho los cálculos, obtendremos un nivel de significación Si es p<0.05 rechazamos la hipótesis nula y decimos que las variables son dependientes Si es p>0.05 no podríamos rechazar H0 porque la probabilidad de equivocarnos sería muy alta

CHI-CUADRADO. PROBLEMAS La Chi-cuadrado está influenciada por el tamaño muestral: Si la muestra es excesivamente grande será más fácil que rechacemos la hipótesis nula de independencia cuando a lo mejor podrían ser independientes. En cada celda de la tabla deberá existir un mínimo de 5 observaciones esperadas. La Chi-cuadrado permite contrastar la hipótesis de independencia pero en el caso de que se rechace dicha hipótesis no dice nada sobre la fuerza de la asociación entre las variables estudiadas