Introducción
El presente articulo explica la importancia y aplicación de la prueba de hipótesis de independencia. Se desarrolla la prueba a partir de los datos proporcionados por la muestra, de la cual se elabora la tabla de contingencia, que permite realizar el análisis estadístico.
Esta prueba busca establecer la relación (asociación o dependencia) entre dos variables cualitativas. La prueba se basa en una distribución de probabilidad chi cuadrada, por lo que pertenece a las pruebas no paramétricas, en donde no se cumple el supuesto de normalidad.
Se aplican los elementos tales como: frecuencia observada, frecuencia esperada, hipótesis nula (H0), hipótesis alternativa (Ha), nivel de significancia, estadístico de prueba, valor critico, regla de decisión, decisión y conclusión. Esta prueba es muy utilizada en investigaciones de tipo correlacional y permite establecer la asociación entre variable cualitativas. A continuación se desarrolla la prueba de hipótesis estadística.
Conclusiones
1. Al observar que la tabla de contingencia tenga frecuencias con valores menores de 5, se debe aplicar un factor de corrección de Yates al estadístico de prueba. En este articulo no se abordo, ya que escapa al alcance de este articulo. Pero si se utiliza un software estadística para correr la prueba, este automáticamente calcula la corrección de Yates, y la interpretación del estadístico de prueba chi cuadrado es la misma.
2. Por otro lado, es importante enfatizar que al rechazar o no la hipótesis nula, se basa en un escenario de incertidumbre, y que la mejor decisión se toma en base a probabilidades. Esto implica que si se rechaza la H0, se establece que hay relación entre las dos variables bajo estudio, pero esto no implica que tengamos plena certeza de ello, de hecho existe un % de error al tomar la decisión (el nivel de significancia). Hasta el día de hoy no se ha desarrollado una metodología que permita establecer la asociación entre dos variables con un 100% de probabilidad, solamente se tienen escenarios de 90, 95 0 99% de probabilidad cuyos valores representan el nivel de confianza de la prueba.
Elaborado por:
Sergio Durini
16/08/22
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