Este documento resume un seminario sobre estadística y TIC. Explica la prueba chi-cuadrado y cómo realizar tablas cruzadas entre variables cualitativas. Muestra cómo usar chi-cuadrado para determinar si dos variables son dependientes analizando los resultados de tablas cruzadas de una encuesta. En dos ejemplos, encuentra que la comunicación familiar depende del sexo pero la frecuencia de botellón no depende del sexo.

1. SEMINARIO 7
ESTADÍSTICA Y TIC
Por: Carmen Durán Gutiérrez

2. En este seminario hemos trabajado dos cosas esencialmente:
- Chi cuadrado, prueba que se utiliza cuando se comparan dos
medias de una o más variables cualitativas.
- Realizar tablas cruzadas utilizando una variable cualitativa
dependiente y otra independiente.

3. Se nos proporciona una tabla de
variables, aquí podemos ver la vista de
variables y la vista de datos:
Se han obtenido a partir de una
encuesta realizada a una muestra de
población.

4. Para saber si dos variables son dependientes una de otra y
comprobarlo con chi-cuadrado necesitamos hacer tablas
cruzadas.
ANALIZAR
ESTADÍSTICOS
DESCRIPTIVOS
TABLAS CRUZADAS

5. Para realizar las tablas cruzadas
necesitamos dos variables
cualitativas, una independiente
(sexo) que es la que se pone en el
lugar de las “columnas” y otra
que es la dependiente que se
pone en las “filas”.
Si se hiciera de modo contrario las
tablas no tendrían sentido.

6. Queremos saber la prueba del chi-cuadrado,
para estar seguros de que las muestras
tomadas no son fruto del azar, sino que
realmente tienen un fundamento.
Seleccionamos “Estadísticos” en la barra de
la derecha, y clicamos en “chi-cuadrado”.
Por último, para poder ver los gráficos,
seleccionamos “mostrar los gráficos de
barras agrupadas” y después
aceptamos.

7. En este caso, con los datos obtenidos
de la encuesta queremos ver si la
comunicación con los miembros de la
familia está directamente relacionado
con ser de un sexo u otro.
La tabla nos muestra los resultados,
en porcentajes y en números enteros.
Chi-cuadrado es menor de 0.05, por
tanto podemos decir que esta
afirmación es significativamente
significativa, es decir, la
comunicación familiar sí depende
del sexo.

8. Este sería el gráfico de barras en que se
reflejado los resultados de las tablas.
Como dato, las tablas, cuando menos
homógeneas parezca, más posibilidades
de que no sean causa del azar y que sea
significativamente significativo.

9. Ahora vamos a comprobar si
la frecuencia con la que se
hace botellón depende del
sexo. La frecuencia del
botellón es la variable
dependiente y se coloca en
las filas.
Comprobamos con chi-
cuadrado que esta
afirmación no es fiable,
siendo 0,801.

10. La tabla nos muestra resultados muy
similares, se ve un tipo de
homogeneidad, esto nos da una pista
de que probablemente los resultados
son frutos del azar y no podemos
afirmar que sea significativamente
significativo.

11. Este caso es igual que el anterior, hemos
elegidos dos variables que no dependen
ninguna de la otra, se confirma siendo chi-
cuadrado 0,498, y además vemos
homogeneidad en el gráfico de barras.