2. • Nos proporcionan una lista de variables que se ha obtenido de un estudio hecho a un
pequeño sector de la población.
3. LO APRENDIDO
• Lo que hemos dado en este seminario ha sido:
- Relacionar dos variables cualitativas, una independiente y otra dependiente,
y comprobar por el Chi Cuadrado si realmente una depende de la otra.
- Aprender a leer una tabla de porcentajes.
- Aprender a leer lo gráficos de barras agrupadas.
4. Para saber si realmente una variables es dependiente de la otra
tenemos que hacer una tabla cruzada y en ella seleccionar las
variables que nos interesan. Analizar
Estadísticos
Descriptivos
Tablas cruzadas
5. Para que la lectura de la tabla sea
más cómoda, cada variable debe
tener su sitio respectivo; la
variable independiente se pone en
las columnas y la dependiente en
las filas.
Si se pusieran de manera
contraria el resultado sería
incoherente, puesto que el
programa te lo mostraría como si
la variable independiente
dependiera de la dependiente.
Sexo variable independiente
Comunicación familiar variable
dependiente
6. Clicamos en estadísticos y selccionamos
Chi-cuadrado para que nos aparezca en las
tablsa cruzadas.
Por último, antes de darle a
aceptar, seleccionamos Mostrar
los gráficos de barras agrupadas.
7. Cuando el chi-cuadrado sale menor de 0.05 significa
que es estadísticamente significativo, es decir, que
podemos asegurar que la variable dependiente
realmente depende de la otra.
EN ESTE
CASO, SE VE
CLARO QUE LA
GRÁFICA SALE
MUY
IRREGULAR,
ESTO INDICA
QUE AMBAS
VARIABLES
PUEDEN
ESTAR
RELACIONADA
S
8. Al ser chi-cuadrado mayor que 0.05, la
relación no es estadísticamente
significativa, por lo tanto, hacer botellón no
depende del sexo.
En el gráfico de barras, cuanta
más homogeneidad, mayor
probabilidad de que los resultados
hayan salido al azar y por tanto,
ninguno dependa del otro.
9. Elegimos una nueva variable dependiente, y tal como podemos ver
en el resultado de chi-cuadrado, es mayor que 0.05 y por tanto
estadísticamente no significativo. No podemos asegurar que estén
relacionadas. Esto mismo también lo
podemos ver con la homogeneidad del
gráfico de barras.
