Calcular p valor chi cuadrado

Calcular p valor chi cuadrado

valor crítico de chi-cuadrado

Para determinar si las variables son independientes, compare el valor p con el nivel de significación. Normalmente, un nivel de significación (denotado como α o alfa) de 0,05 funciona bien. Un nivel de significación de 0,05 indica un riesgo del 5% de concluir que existe una asociación entre las variables cuando en realidad no la hay.

Resultados clave: Valor P de la chi-cuadrado de Pearson, valor P de la chi-cuadrado de probabilidad En estos resultados, el estadístico chi-cuadrado de Pearson es 11,788 y el valor p = 0,019. El estadístico chi-cuadrado de probabilidad es 11,816 y el valor p = 0,019. Por lo tanto, a un nivel de significación de 0,05, se puede concluir que la asociación entre las variables es estadísticamente significativa.

Al observar las diferencias entre los recuentos de células observados y los recuentos de células esperados, puede ver qué variables tienen las mayores diferencias, lo que puede indicar dependencia. También puede comparar las contribuciones al estadístico chi-cuadrado para ver qué variables tienen los mayores valores que pueden indicar dependencia.

tabla de chi-cuadrado con valor p

Siempre que realice una prueba de Chi-cuadrado, obtendrá un estadístico de prueba de Chi-cuadrado. A continuación, puede encontrar el valor p que corresponde a este estadístico de prueba para determinar si los resultados de la prueba son estadísticamente significativos o no.

El propietario de una tienda afirma que cada día de la semana entra en su tienda el mismo número de clientes. Para probar esta hipótesis, un investigador independiente registra el número de clientes que entran en la tienda en una semana determinada y encuentra lo siguiente:

El valor p resulta ser 0,359.  Como este valor p no es inferior a 0,05, no podemos rechazar la hipótesis nula. Esto significa que no tenemos pruebas suficientes para afirmar que la verdadera distribución de los clientes es diferente de la distribución que afirma el propietario de la tienda.

Los investigadores quieren saber si el género está asociado a la preferencia por un partido político. Toman una muestra aleatoria simple de 500 votantes y les hacen una encuesta sobre su preferencia de partido político. Tras realizar una prueba de independencia de Chi-cuadrado, encuentran lo siguiente:

calculadora de chi-cuadrado 6×6

El primer enfoque que podemos utilizar para determinar si nuestros resultados son estadísticamente significativos es comparar el estadístico de prueba X2 de 27,42 con el valor crítico de la tabla de distribución de Chi-cuadrado. El valor crítico es el valor de la tabla que se ajusta a un valor de significación de 0,05 y a unos grados de libertad de 14. Este número resulta ser 23,685:

Como nuestro estadístico de prueba X2 (27,42) es mayor que el valor crítico (23,685), rechazamos la hipótesis nula de nuestra prueba. Tenemos pruebas suficientes para decir que nuestros resultados son estadísticamente significativos al nivel alfa 0,05.

El segundo enfoque que podemos utilizar para determinar si nuestros resultados son estadísticamente significativos es encontrar el valor p para el estadístico de prueba X2 de 27,42. Para encontrar este valor p, no podemos utilizar la tabla de distribución chi-cuadrado porque sólo nos proporciona valores críticos, no valores p.

Como el valor p (0,01697) es menor que nuestro nivel alfa de 0,05, rechazamos la hipótesis nula de nuestra prueba. Tenemos pruebas suficientes para decir que nuestros resultados son estadísticamente significativos al nivel alfa 0,05.

cómo encontrar el valor p de chi-cuadrado en ti-84

En la estadística aplicada, los estadísticos de prueba de chiscuadrado surgen como sumas de residuos al cuadrado, o de sumas de efectos al cuadrado o de diferencias de logaritmos de probabilidad. En todas estas aplicaciones, el objetivo es probar si algún parámetro del vector es cero frente a la alternativa de que sea distinto de cero y el estadístico chisquare está relacionado con el tamaño al cuadrado del efecto observado. El valor p requerido es la probabilidad de la cola derecha para el valor chisquare, que en R para su ejemplo es:

Todas las funciones de probabilidad acumulada en R calculan las probabilidades de la cola izquierda por defecto. Sin embargo, también tienen un argumento lower.tail, y siempre se puede establecer este FALSE para obtener la probabilidad de la cola derecha. Es una buena práctica hacer esto en lugar de calcular $1-p$ como se puede ver en algunos libros de texto elementales.

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