1. Distribuciones de probabilidad ji cuadrada Alumno: José Francisco Ruvalcaba Castañeda Universidad de Guadalajara CUCEA Maestría en Tecnologías de Información
2. Distribución ji cuadrada La distribución ji cuadrada es una de las distribuciones de probabilidad más ampliamente utilizada en la estadística inferencial. ॐ Francisco – Mayo 2010
3. Distribución ji cuadrada Su utilidad reside en que, bajo algunos supuestos razonables y poco exigentes, existen variables que al calcularse pueden dar lugar a una distribución aproximada a la ji cuadrada. ॐ Francisco – Mayo 2010
4. Distribución ji cuadrada Las situaciones mejor conocidas de uso de esta distribución está en la común prueba ji cuadrada de bondad de ajuste de una distribución observada a una distribución teórica, y la de independencia de dos criterios de clasificación de datos cualitativos. ॐ Francisco – Mayo 2010
5. Distribución ji cuadrada La distribución ji cuadrada esta asociada a un parámetro conocido como grado de libertad.La forma de la distribución depende del valor de este parámetro. ॐ Francisco – Mayo 2010
6. Distribución ji cuadrada Definición: Sea nun entero positivo. Se dice entonces que una variable aleatoria X tiene una distribución ji cuadrada con parámetro nsi la función de densidad de probabilidad de X es la densidad gama con a = n/2 y b=2 ॐ Francisco – Mayo 2010
8. Distribución ji cuadrada Gráfica de la función de densidad de la X2 para diversos grados de libertad. ॐ Francisco – Mayo 2010
9. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo:Hipótesis NulaHipótesis Alternativa o de Investigación Valor estadístico de la prueba Región de rechazo ॐ Francisco – Mayo 2010
10. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo:Imagínese que se esta investigando la relación entre la orientación política y los métodos de crianza de los niños.Se presentan tres muestras aleatorias: 32 liberales, 30 moderados y 27 conservadores.Los métodos de crianza se categorizan como “no rígidos”, “moderados” o “autoritarios” ॐ Francisco – Mayo 2010
11. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo:Hipótesis Nula: La frecuencia relativa de los métodos no rígidos, moderados y autoritarios de crianza de los niños es igual para liberales, moderados y conservadores.Hipótesis de Investigación: La frecuencia relativa de los métodos no rígidos, moderados y autoritarios de crianza de los niños no es igual para liberales, moderados y conservadores. ॐ Francisco – Mayo 2010
12. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo: X2 = (fo - fe)2/fe ॐ Francisco – Mayo 2010
13. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo: ॐ Francisco – Mayo 2010
14. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo: fe = (total marginal de renglón) (total marginal de columna)/ N ॐ Francisco – Mayo 2010
15. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo: fe (1,1) = (30) (32)/ 89 = 960 / 89 = 10.79 ॐ Francisco – Mayo 2010
16. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo: ॐ Francisco – Mayo 2010
17. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo:Restar las frecuencias esperadas de las frecuencias obtenidasfo – fe[1,1] 7 – 10.79 = -3.79 [1,2]10 – 10.07 = -0.07 [1,3]15 – 11.14 = 3.86 [2,1] 9 – 10.11 = -1.11[2,2]10 – 9.44 = 0.56 [2,3]11 – 10.45 = 0.55 [3,1] 14 – 9.1 = 4.9 [3,2]8 – 8.49 = -0.49[3,3]5 – 9.4 = -4.4 ॐ Francisco – Mayo 2010
18. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo:Elevar al cuadrado esta diferencia(fo – fe) 2[1,1] (-3.79)2= 14.36 [1,2] (-0.07)2 = 0.01 [1,3](3.86 )2 = 14.9 [2,1] (-1.11 ) 2 = 1.23 [2,2] (0.56 )2 = 0.31 [2,3] (0.55 )2 = 0.3 [3,1] (4.9 )2 = 24.01 [3,2] (-0.49 ) 2 = 0.24 [3,3](-4.4 )2 = 19.36 ॐ Francisco – Mayo 2010
19. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo:Dividir entre la frecuencia esperada(fo – fe)2fe .[1,1] 14.36 / 10.79 = 1.33[1,2] 0.01 / 10.07 = 0.00 [1,3] 14.9 / 11.14 = 1.34 [2,1] 1.23 / 10.11 = 0.12 [2,2] 0.31 / 9.44 = 0.03 [2,3]0.3 / 10.45 = 0.03 [3,1] 24.01 / 9.1 = 2.64 [3,2] 0.24 / 8.49 = 0.03 [3,3]19.36 / 9.4 = 2.06 ॐ Francisco – Mayo 2010
20. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo:Dividir entre la frecuencia esperada (fo – fe)2fe .1.330.00 1.34 0.12 0.03 0.03 2.64 0.03 2.06 X2 = 7.58 ॐ Francisco – Mayo 2010
21. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo:Así encontramos el valor de X2, para interpretar este calor debemos determinar el numero apropiado de grados de libertad, esto puede hacerse por medio de tablas teniendo cualquier numero de renglones y columnas y empleando la siguiente formula:gl = (r -1)(c – 1)donder = numero de renglones en la tabla de frecuencias obtenidasc = numero de columnas en la tabla de frecuencias obtenidas Para nuestro ejemplo gl = (r -1)(c – 1)= (3 -1)(3 – 1)= (2)(2) = 4 ॐ Francisco – Mayo 2010
22. Distribución ji cuadrada X2 cuando la distribución básica es discreta. Ejemplo:X2 obtenido = 7.58 X2en la tabla = 9.49gl = 4P = 0.05Se necesita un valor de ji cuadrada por lo menos de 9.49 para rechazar la hipótesis nula, dado que nuestra X2 obtenida es de solo 7.58 debemos de aceptar la hipótesis nula y atribuir nuestras diferencias muestrales a la operación de la simple casualidad. No se descubrieron evidencias estadísticamente significativas que indiquen que la frecuencia relativa de los métodos de crianza de los niños difieren para los liberales, los moderados y los conservadores. ॐ Francisco – Mayo 2010
24. Bibliografía:Probabilidad y Estadística para Ingeniería y CienciasJayL. DevoreFundamentos de estadística en la investigación socialJack Levin ॐ Francisco – Mayo 2010