La prueba de chi-cuadrado (X2) nos permite medir si existe una relación entre dos variables categóricas.
Es importante destacar que esta prueba sólo permite contrastar hipótesis correlacionales, no causales. Para ello, se compara una distribución teórica conocida como frecuencias esperadas, que sería la que se daría si no hubiera relación entre las variables, con las frecuencias observadas obtenidas en el estudio.
Un ejemplo sencillo que nos ayuda a entender mejor esta prueba sería el análisis de la relación entre la zona de residencia (norte, centro y sur) y la orientación política (izquierda, centro, derecha). Si tomamos una muestra de 360 personas, con 120 personas en cada región y también 120 personas por cada orientación política, podemos construir una tabla de contingencia 3x3. Si no hay ninguna relación entre estas variables, deberíamos observar una distribución uniforme de 40 personas en cada casilla, que sería nuestra distribución teórica.
La prueba de X2 compara esta distribución teórica con la que realmente obtuvimos en nuestra muestra, midiendo la diferencia entre lo esperado y lo observado. Si nuestros resultados son muy diferentes de la distribución teórica, entonces podemos concluir que existe una relación entre las variables. Sin embargo, es importante tener en cuenta la prueba de significación, junto con el tamaño del efecto y la potencia estadística, para evaluar si la relación es estadísticamente significativa.
En resumen, la prueba de chi-cuadrado nos permite medir la relación entre dos variables categóricas, mediante la comparación de la distribución teórica con la observada. Su uso es útil en el análisis de datos y en la toma de decisiones en diferentes ámbitos.
* Foto Canva
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