Método

El test chi cuadrado de independencia

El test chi cuadrado de independencia decide si dos variables categóricas están relacionadas o son independientes.

Los datos vienen en una tabla de contingencia, donde cada casillero cuenta cuántos casos combinan cada par de categorías.

La hipótesis nula es que las dos variables son independientes. Bajo esa hipótesis se calcula cuántos casos se esperarían en cada casillero.

La frecuencia esperada de un casillero es el producto de su total de fila por su total de columna, dividido por el total general.

El estadístico compara lo observado con lo esperado: para cada casillero se calcula la diferencia al cuadrado dividida por lo esperado, y se suma todo.

Cuanto más se aparten los datos de lo esperado bajo independencia, mayor es el estadístico y más razones hay para rechazar.

Los grados de libertad son el producto de la cantidad de filas menos uno por la cantidad de columnas menos uno.

Hay una condición práctica: todas las frecuencias esperadas deberían superar cinco. Si alguna no llega, conviene agrupar categorías.

El test es siempre de una cola, hacia la derecha, porque el estadístico solo puede ser grande cuando hay discrepancia.

χ2=(OE)2E,gl=(f1)(c1)\chi^{2} = \sum \frac{(O - E)^{2}}{E}, \quad gl = (f-1)(c-1)
Cuándo se usa

Cuando el ejercicio da una tabla de contingencia con dos variables categóricas. Calculá las esperadas con el producto de márgenes sobre el total, y verificá que todas superen cinco.

Ejemplo 1

En una tabla de 22 filas por 33 columnas, hallar los grados de libertad.

Restamos uno a la cantidad de filas. Queda 11.
Restamos uno a la de columnas. Queda 22.
Multiplicamos.
Respuesta: 22 grados de libertad

Ejemplo 2

Una celda tiene total de fila 4040, total de columna 5050 y el total general es 200200. Hallar su frecuencia esperada.

Multiplicamos los dos totales marginales. Da 4050=200040 \cdot 50 = 2000.
Dividimos por el total general.
Verificamos la condición práctica. El valor supera 55, así que la celda no presenta problemas.
Respuesta: E=10E = 10

Error típico

Concluir que una variable causa la otra. El test detecta asociación, y la causalidad es otra discusión.

Practicar

Otros subtemas de Inferencia estadística

Las cuentas de este material están verificadas una por una. Si aun así encontrás algo raro, .