Coeficiente de Correlación Ji Cuadrada

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
PRUEBA DE SIGNIFICANCIA
Advertisements

Clase No. 1.
ANALISIS PARAMÉTRICOS
Tema.11. Principales modelos de distribución de probabilidad en Psicología: Variables discretas: binomial y Poisson. Variables continuas: normal, chi.
Tema 22: Análisis de tablas de contingencia Prueba c2 como medida de asociación y como prueba de contraste. Coeficientes derivados de c2. Interpretación.
1.1 Contraste de Bondad de Ajuste para Datos Categóricos
TEMA 6: CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS
Pruebas de significancia para datos cualitativos
MÉTODOS DE MEDICIÓN DE COSTOS.
Chi cuadrada y otras Pruebas no paramétricas
0 − 0.2 insignificante 0.21 − 0.4 bajo 0.41 − 0.6 moderado
El Coeficiente de Contingencia:
Curso de Estadística Básica
Distribuciones de frecuencias bidimensionales
Clase 7. Pruebas de hipótesis sobre asociaciones entre variables
Facultad: Turismo Y Hotelería
Análisis no paramétricos
Se definen como el número total de los casos que tenga cualquier puntaje dado o uno más bajo. Así la frecuencia acumulada (fa) para cualquier categoría.
Capítulo III Análisis de varianza.
Clases 3 Pruebas de Hipótesis
Clases 4 Pruebas de Hipótesis
Tabla de Frecuencia según tipo de tipo de variables
REGRESION Y CORRELACION
Prueba para la Bondad de ajuste Validación de Modelo
ANALISIS DE DATOS CATEGORICOS
  Intervalos de clase f.a. f.a. acum f.r. f.r. acum Frec. porcentual
Ecuaciones de segundo grado
ESTADISTICA I CSH M. en C. Gal Vargas Neri.
AÑO DE PROMOCIÓN DE LA INDÚSTRIA RESPONZABLE Y COMPROMISO CLIMÁTICO
ANALISIS DE FRECUENCIA EN HIDROLOGIA (2)
Confiabilidad y validez en psicología Silva, A. (1992)
Índice de Confiabilidad por Ensayo En los porcentajes de acuerdo por ensayo, la sesión se divide en intervalos y se computa con base en los acuerdos y.
Distribución de Frecuencias por intervalos
M A T R I C E S MATRICES matrices.
Pruebas No paramétricas
Prof. Rosario Martínez Verdú
¿Cuándo usar esta distribución?
Titular: Agustín Salvia
Econometría Clase 10 Caso práctico. El Gerente General de la compañía Aceros del Pacífico considera que los ingresos podrían aumentar un 3,5% durante.
Estadística bidimensional
Inferencia Estadística
PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE
Herramientas básicas.
S EMINARIO 9. C HI - CUADRADO 1.En un C de Salud analizamos las historias de enfermería de 292 cuidadoras y de 192 cuidadores. De entre todas las historias.
“Tablas de Contingencia y medidas de asociación”
Coeficiente Kappa / Observador 1 Observador 2
coeficientes de correlación de
Si comparamos este intervalo con (10.5), vemos que el intervalo de confianza para la Y 0 individual es más amplio que el intervalo para el valor medio.
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
Construcción de la tabla del ANOVA
Análisis de los Datos Cuantitativos
FRECUENCIA RELATIVA..
ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS
Regresión lineal simple Nazira Calleja
Tabla de frecuencia Estándar: Interpreto datos de información
Capitulo 1 Análisis descriptivo
El Coeficiente Phi ///////// /////// Observador 1 Observador 2 2 observadores se ponen a observar a un niño para ver si se levanta de su mesabanco en el.
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS CATEGÓRICOS. Temas Carácterísticas de la distribución Chi-cuadrada Prueba de bondad de ajustes Prueba de homogeneidad.
ESTADISTICA DESCRIPTIVA BIVARIADA MEDIDAS DE RELACIÓN ENTRE VARIABLES CUANTITATIVAS.
Introducción a la Estadística Inferencial con SPSS Juan José Igartua Perosanz Universidad de Salamanca
TAMAÑO DE LA MUESTRA. Para definir el tamaño de la muestra se debe tener en cuenta los recursos disponibles y las necesidades del plan de análisis, el.
ANÁLISIS DE COVARIANZA En algunas circunstancias, un experimento está afectado por la intervención de un factor muchas veces imprevisible y que no puede.
PRUEBA DE SIGNIFICANCIA
PRUEBA CHI-CUADRADO UNIDAD 2: ESTADÍSTICA.
 Es el concepto necesario para poder entender la distribución t student.  Son el numero de valores elegidos libremente dentro de una muestra calculados.
M.E. ADA PAULINA MORA GONZALEZ. Esta parte describe las técnicas para ajustar curvas en base a datos para estimaciones intermedias. Una manera de hacerlo.
PRUEBA DE SIGNIFICANCIA
VALIDEZ DEL INSTRUMENTO DE MEDICIÓN
YASIR MOUBARIK GONZALEZ ESTADISTICA Y TIC SUBGRUPO 19 UNIDAD DOCENTE VIRGEN DEL ROCIO.
Tabla RESIDUOS SÓLIDOS CLASIFICADOS Y TRATADOS POR MUNICIPIOS SEGÚN TIPO DE RESIDUO(1), PERIODO Censo de Información Ambiental Económica.
Transcripción de la presentación:

Coeficiente de Correlación Ji Cuadrada Además del uso del porcentaje de acuerdo por ensayo o punto por punto se ha propuesto la utilización de algunos coeficientes de correlación para escalas nominales. Por ejemplo, la Ji cuadrada, puesto que puede probar la bondad de ajuste de los datos de un observador con un conjunto de valores estándar esperados. En la tabla anterior, muestran los datos obtenidos por los 2 observadoes, al registrar el número de veces que un niño se levanta de su asiento durante 20 intervalos de 10 segundos cada uno. Al final de cada intervalo, los 2 observadores registran si el niño se encontraba levantado de su asiento; si era asi hacian una marca en el espacio correspondiente a ese intervalo; en caso contrario; dejaban el intervalo en blanco. El calculo de la ji cuadrada está dado por la siguiente formula: 3. X ² = ∑ (Fo-Fe)² Fe

Índice de Confiabilidad por Ensayo 2 observadores se ponen a observar a un niño para ver si se levanta de su mesabanco en el horario de clases. Se realizaron 20 intervalos de 10 segundos cada uno, para registrar dicha conducta . Al finar de los 10 segundos los observadores checaban si el niño estaba parado o no. / Observador 1 Observador 2

Coeficiente de Correlación Ji Cuadrada 2 observadores se ponen a observar a un niño para ver si se levanta de su mesabanco en el horario de clases. Se realizaron 20 intervalos de 10 segundos cada uno, para registrar dicha conducta . Al finar de los 10 segundos los observadores checaban si el niño estaba parado o no. Observador 1 1 11 2 13 7 9 20 Fo 7.15 5.85 Observador 2 Total marginal de la columna 3.85 3.15 Fe Total marginal del renglón N Fo= Frecuencia observada, Fe= Frecuencia esperada. 3. X ² = ∑ (Fo-Fe)² , Fe 2 (2-5.85) 5.85 [(0-3.85) 3.85 2 X ² = ∑ (11-7.15)² , 7.15 + + + 2 [(7-3.15) 3.15 = = 2.07+2.53+3.85+4.71 Para calcular la Fe: Total Marginal del Renglón x Total marginal de la Columna N = 13.16 Ejemplo: 13X11/20, 13X9/20, 7X11/20, 7X9/20 Ji2= 13.16, > que 0.05 en tabla(3.841), con un 1 gl, hay asociación entre observador 1 y 2 Para el calculo de grados de libertad : Gl= (C-1) (R-1) Para el calculo de grados de libertad : Gl= (2-1) (2-1) = 1gl.

Tarea 1: para la próxima clase: 2 observadores se ponen a observar a José, para ver si platica durante el horario de clases. Se realizaron 30 intervalos de 20 segundos cada uno, para registrar dicha conducta . Al finar de los 10 segundos los observadores checaban si José platicaba o no. Observador 1 / Observador 2 Calcular: CHI-CUADRADA

Tarea 2: para la próxima clase: 2 observadores se ponen a observar a José, para ver si platica durante el horario de clases. Se realizaron 30 intervalos de 20 segundos cada uno, para registrar dicha conducta . Al finar de los 10 segundos los observadores checaban si José platicaba o no. Observador 1 / Observador 2 Calcular: CHI-CUADRADA

Tarea 3: para la próxima clase: 2 observadores se ponen a observar a José, para ver si platica durante el horario de clases. Se realizaron 60 intervalos de 20 segundos cada uno, para registrar dicha conducta . Al finar de los 10 segundos los observadores checaban si José platicaba o no. Observador 1 / Observador 2 Observador 1 / Observador 2 Calcular: CHI-CUADRADA