Relaciones Estadísticas: Tipos de Variables y Pruebas de Hipótesis

Objetivos del Estudio Relacional

Comparar, asociar y medir la fuerza de asociación entre variables.

Cantidad de Variables Analizadas

Dos variables.

Tipo de Validez

Validez externa.

Pruebas Estadísticas para Relaciones entre Variables

• Dos variables cualitativas: Chi cuadrado
• Dos variables cuantitativas: Correlación de Pearson
• Una variable cualitativa y una cuantitativa: T de Student
• Dos variables fijas: Fisher
• Dos variables aleatorias: Chi cuadrado de independencia
• Una variable fija y una aleatoria: Chi cuadrado de homogeneidad

Propósito del Contraste de Hipótesis para Frecuencias

Identificar las diferencias entre los grupos.

Pruebas Estadísticas para Probar Hipótesis

• Variables categóricas en grupos independientes: Chi cuadrado de homogeneidad
• Variables categóricas en grupos no independientes: Chi cuadrado de independencia
• Variables numéricas en grupos independientes: T de Student para grupos independientes
• Variables numéricas en grupos no independientes: T de Student para grupos relacionados
• Para asociar variables categóricas: Chi cuadrado de independencia
• Para asociar variables numéricas: Correlación de Pearson

Medición de la Fuerza de Asociación

• Variables categóricas: Kappa de Cohen
• Variables numéricas: Coeficiente de correlación

Principio de Independencia

Los valores observados y esperados de las variables medidas son iguales. Si es así, hay independencia.

Medidas de Asociación para Distintos Tipos de Variables

• Nominales: Lambda
• Ordinales: D de Somers
• Numéricas: Correlación de Pearson

Prueba Chi Cuadrado para Tablas 2x2 con Valores Esperados Pequeños

Si al menos una celda tiene un valor esperado de 5 o menos, se utiliza la prueba Chi cuadrado de Yates.

Prueba Chi Cuadrado de Bondad de Ajuste

Se utiliza para determinar si una distribución de frecuencias observadas se ajusta a una distribución teórica.