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Chi-cuadrado, más propiamente conocido como prueba de chi-cuadrado de Pearson, es un medio de evaluación estadística de datos. Se utiliza cuando los datos categóricos de una muestra se comparan con los resultados esperados o "verdaderos". Por ejemplo, si creemos que el 50 por ciento de todas las gominolas en un contenedor son rojas, una muestra de 100 frijoles de ese contenedor debería contener aproximadamente 50 que son rojas. Si nuestro número difiere de 50, la prueba de Pearson nos dice si nuestra suposición del 50 por ciento es sospechosa, o si podemos atribuir la diferencia que vimos a la variación aleatoria normal.
Interpretando los valores de Chi-cuadrado
Determine los grados de libertad de su valor de chi-cuadrado. Si está comparando resultados para una sola muestra con múltiples categorías, los grados de libertad son el número de categorías menos 1. Por ejemplo, si estaba evaluando la distribución de colores en un frasco de gominolas y había cuatro colores, los grados de la libertad sería 3. Si está comparando datos tabulares, los grados de libertad equivalen al número de filas menos 1 multiplicado por el número de columnas menos 1.
Determine el valor p crítico que usará para evaluar sus datos. Este es el porcentaje de probabilidad (dividido por 100) de que se obtuvo un valor de chi-cuadrado específico solo por casualidad. Otra forma de pensar acerca de p es que es la probabilidad de que sus resultados observados se desvíen de los resultados esperados en la cantidad que lo hicieron únicamente debido a una variación aleatoria en el proceso de muestreo.
Busque el valor p asociado con su estadística de prueba de chi-cuadrado usando la tabla de distribución de chi-cuadrado. Para hacer esto, mire a lo largo de la fila correspondiente a sus grados de libertad calculados. Encuentre el valor en esta fila más cercano a su estadística de prueba. Siga la columna que contiene ese valor hacia arriba hasta la fila superior y lea el valor p. Si su estadística de prueba está entre dos valores en la fila inicial, puede leer un valor p aproximado intermedio entre dos valores p en la fila superior.
Compare el valor p obtenido de la tabla con el valor p crítico previamente decidido. Si su valor p tabular está por encima del valor crítico, concluirá que cualquier desviación entre los valores de la categoría de muestra y los valores esperados se debió a una variación aleatoria y no fue significativa. Por ejemplo, si elige un valor p crítico de 0.05 (o 5%) y encuentra un valor tabular de 0.20, concluiría que no hubo una variación significativa.