1 / 17

AÑO DE PROMOCIÓN DE LA INDÚSTRIA RESPONZABLE Y COMPROMISO CLIMÁTICO

AÑO DE PROMOCIÓN DE LA INDÚSTRIA RESPONZABLE Y COMPROMISO CLIMÁTICO UNIVERSIDAD NACIONAL DE HUANCAVELICA FACULTAD DE EDUCACIÓN EAPES:CIENCIAS SOCIALES Y DESARROLLO RURAL TEMA. PRUEBA DE SIGNIFICANCIA CHI CUADRADA. BELLIDO HUARANCA , Taid CUELLAR VILCAS, Karín Liz

vito
Download Presentation

AÑO DE PROMOCIÓN DE LA INDÚSTRIA RESPONZABLE Y COMPROMISO CLIMÁTICO

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. AÑO DE PROMOCIÓN DE LA INDÚSTRIA RESPONZABLE Y COMPROMISO CLIMÁTICO UNIVERSIDAD NACIONAL DE HUANCAVELICA FACULTAD DE EDUCACIÓN EAPES:CIENCIAS SOCIALES Y DESARROLLO RURAL TEMA PRUEBA DE SIGNIFICANCIA CHI CUADRADA • BELLIDO HUARANCA, Taid • CUELLAR VILCAS, Karín Liz • HILARIO QUISPE, Eduardo • LEÓN QUISPE, Bertha • MARTINEZ GARCÍA, Roger Rigoberto ESTUDIANTES:

  2. PRUEBA DE SIGNIFICANCIA CHI CUADRADA

  3. El matemático Karl Pearson (1857−1936) • Karl Pearson en 1900 propuso uno de los primeros Test Estadísticos que desde la óptica de las distribuciones de la probabilidad sirve para calcular si los resultados estadísticos de un experimento se alejan significativamente o no de los resultados esperados del modelo teórico, test que actualmente es conocido como el «Test Chi Cuadrado». • se denota mediante la letra griega minúscula ji elevada al cuadrado (χ2) ANTECEDENTES HISTÓRICOS DE LA DISTRIBUCIÓN CHI CUADRADO:

  4. ¿QUÉ ES LA CHI CUADRADA? • Es una prueba estadística para evaluar hipótesis acerca de la relación entre dos variables categóricas • Se simboliza por χ2 • Hipótesis a probar : Correlaciónales • ( H0 : no hay asociación y H1 hay asociación) • Variables involucradas: Dos, esta prueba no considera relaciones causales • Nivel de medición de las variables: Nominal u ordinal

  5. Es una distribución asimétrica • Sólo toma valores positivos y es asintótica con respecto al eje de las x positivas ( 0 < χ2 < +∞) • El área comprendida entre la curva y el eje de las x es 1 ó 100%

  6. Prueba de bondad de ajustes • Prueba de homogeneidad • Prueba de independencia • Las pruebas se utilizan para determinar si las frecuencias observadas (O) en las categorías difieren significativamente de las frecuencias esperadas (E). • No se utiliza en números solo se categoriza. (la prueba Chi-cuadrada no considera relaciones causales). Se utiliza

  7. Se calcula a través de una tabla de contingencia o tabulación cruzada. • Es una tabla de dos dimensiones y cada dimensión contienen una variable • Cada variable se subdivide en dos o más categorías. • Ejemplo: tabla 2x2 => cada dígito indica una variable y el valor de este indica el número de categorías de la variable PROCEDIMIENTO

  8. Dos variables : voto y sexo Cada variable con dos categorías VOTO candidato a candidato b masculino sexo femenino EJEMPLO DE UNA TABLA DE CONTINGENCIA

  9. Ejemplo . Estudio de Tabla de contingencia 3x2: Se estudia a 1040 estudiantes de los niveles de educación primaria y secundaria y a los cuales se aplica un instrumento que mide el aprendizaje de la matemática, en las dimensiones de aprendizaje conceptual, procedimental y actitudinal. Variables: APRENDIZAJE categorías: Conceptual, Procedimental, Actitudinal. NIVEL DE EDUCACIÓNcategorías:Primaria, Secundaria. TABLA DE CONTINGENCIA

  10. Tabla de frecuencias observadas (O): La Chi-cuadrada es una comparación entre las tablas de frecuenciasobservadas y la denominada tabla de frecuencias esperadas (la tabla que esperaríamos encontrar si las variables fueran estadísticamente independientes o no estuvieran relacionadas).

  11. Tabla de frecuencias esperadas (E): Fe= Tf x Tc/ Tg La frecuencia esperada de cada celda, casilla o recuadro, se calcula mediante la siguiente fórmula aplicada a la tabla de frecuencias observadas: N = es el número total de frecuencias observadas. E = (marginal del reglón)(marginal de columna) / N.

  12. Frecuencia observada: Donde: O: frecuencia observada en cada celda E: frecuencia esperada en cada celda Frecuencia esperada:

  13. Para saber si el valor de X2 es o no significativo, debemos calcular los grados de libertad. G.L. = (Nº de filas - 1)(Nº de columnas - 1).

  14. Para el ejemplo: Nº de filas = 3 y Nº de columnas = 2; entonces G.L. = (3-1)(2-1) = 2. • Luego, acudimos a la “tabla de distribución de Chi-cuadrado”, eligiendo nuestro nivel de confianza ( = 0,05 ó  = 0,01). • Si el valor obtenido de X2 es igual o superior al valor de la “tabla”, decimos que las variables están relacionadas o no son independientes. • Aplicación: • Para el nivel de confianza de =0,05y g.l. = 2, el X2 de tabla es 5,9915 (ver tabla). • X2caculado =47,33 • X2tabla =5,9915

  15. Prueba de hipótesis: H0: No existe relación entre el aprendizaje y los niveles de educación. H1: Existe relación entre el aprendizaje y niveles de educación. X2calculada>X2tablaentonces se rechaza la hipótesis nula (H0), y por lo tanto se acepta la hipótesis alterna (H1).

  16. Mientras mayor sea la diferencia entre los valores observados y los esperados, mayor será el valor de χ2 y aumentará por tanto la probabilidad de rechazar la hipótesis de nulidad • No se puede usar la prueba de χ2 cuando el valor esperado en alguna celda es menor que 5 • La suma de las frecuencias observadas debe coincidir con la suma de las frecuencias esperadas OBSERVACIONES

More Related