Interpretación de los resultados de chi cuadrado en SPSS

Este rápido tutorial le mostrará cómo interpretar el resultado de un cálculo de chi cuadrado que ha realizado en SPSS.

¿Quieres poner este tutorial en práctica? En este enlace te enseñamos cómo descargar SPSS gratis.

 

El resultado

El tutorial parte de la suposición de que ya ha calculado la estadística de chi cuadrado para su conjunto de datos y desea saber cómo interpretar el resultado que ha generado SPSS. (Tenemos un tutorial diferente que explica cómo hacer una prueba de chi cuadrado en SPSS).

Debería ver un resultado similar a este en el visor de salida de SPSS.

El análisis de tablas cruzadas anterior es para dos variables categóricas, religión y alimentación. Cada variable tiene dos valores posibles: Sin religión y Cristiano para la variable Religión; Comedor de carne y Vegetariano para comer.

La hipótesis nula de nuestro estudio hipotético es que estas variables no están asociadas entre sí, son variables independientes. La prueba de chi cuadrado nos permite probar esta hipótesis.

El resultado de un análisis de tablas de referencias cruzadas contiene varios elementos. Veamos cada uno de ellos.

Resumen de procesamiento de casos

Como sugiere su nombre, el Resumen de procesamiento de casos es solo un resumen de los casos que se procesaron cuando se ejecutó el análisis de tablas de referencias cruzadas.

En nuestro ejemplo, como puede ver arriba, teníamos 30 casos válidos y ningún caso faltante.

Comer * Religión Tabulación cruzada

Esta es la tabla de tablas de referencias cruzadas y proporciona mucha información que es útil para interpretar el resultado de una prueba de chi cuadrado.

Nuestra tabla de tablas de referencias cruzadas incluye información sobre los recuentos observados (lo que SPSS llama «recuento») y los recuentos esperados.

Recuento observado

El recuento observado es la frecuencia observada en una celda particular de la tabla de tablas de referencias cruzadas. Por ejemplo, nuestra tabla muestra que 5 consumidores de carne (de un total de 16) no tienen religión y 3 cristianos (de un total de 14) son vegetarianos.

Recuento esperado

El recuento esperado es la frecuencia predicha para una celda bajo el supuesto de que la hipótesis nula es cierta. En nuestro caso, la hipótesis nula es que no existe asociación entre la variable Comer y la variable Religión, lo que significa que el recuento esperado es la frecuencia predicha para una celda en el supuesto de que la alimentación y la religión no dependen entre sí.

Importancia de los recuentos observados y esperados

Si desea comprender el resultado de una prueba de chi cuadrado, debe prestar mucha atención a los recuentos observados y esperados. En pocas palabras, cuanto más divergen estos valores entre sí, mayor es la puntuación de chi cuadrado, más probable es que sea significativo y más probable es que rechacemos la hipótesis nula y concluyamos que las variables están asociadas entre sí. .

Si observa la tabla de referencias cruzadas anterior, verá que hay más consumidores de carne cristianos de los que se esperaría si la hipótesis nula (que las variables son independientes) fuera verdadera; y menos vegetarianos cristianos. Y de manera similar, hay más vegetarianos ateos de lo que cabría esperar y menos consumidores de carne ateos.

La pregunta es si estas diferencias son lo suficientemente grandes como para permitirnos concluir que la variable Comer y la variable Religión están asociadas entre sí. Aquí es donde entra en juego la estadística de chi cuadrado.

Pruebas de chi-cuadrado

Como puede ver a continuación, SPSS calcula una serie de diferentes medidas de asociación.

Estamos interesados ​​en la medida de chi-cuadrado de Pearson.

La estadística de chi cuadrado aparece en la columna Valor inmediatamente a la derecha de «Pearson Chi-Square». En este ejemplo, el valor de la estadística de chi cuadrado es 6.718.

los pag-valor (.010) aparece en la misma fila en la columna «Significación asintótica (2 caras)». El resultado es significativo si este valor es igual o menor que el nivel alfa designado (normalmente .05). En este caso, el pag-valor es menor que el valor alfa estándar, por lo que rechazaríamos la hipótesis nula que afirma que las dos variables son independientes entre sí. En pocas palabras, el resultado es significativo – los datos sugieren que las variables Religión y Alimentación están asociadas entre sí.

La estadística de chi cuadrado solo le dice si las variables están asociadas. Si desea averiguar cómo se asocian, debe volver a la tabla de tablas de referencias cruzadas. En nuestro ejemplo, la tabla de referencias cruzadas nos dice que el ateísmo está asociado de manera desproporcionada con el vegetarianismo y que el consumo de carne está asociado de manera desproporcionada con el cristianismo.

***************

Eso es todo por este tutorial. Ahora debería tener una buena idea de cómo interpretar los resultados de chi cuadrado en SPSS.

***************

Tutorial en YouTube

La segunda mitad de nuestro video de chi cuadrado de SPSS incluye una discusión sobre cómo interpretar los resultados de chi cuadrado en SPSS.