ESTADÍSTICA TEÓRICA: CHI-CUADRADO TABLAS DE APLICACIONES CONTINGENCIA

Documentos relacionados
Estadística Teórica II

Análisis Estadístico de Datos Climáticos

Prueba de bondad de ajuste Prueba de independencia Prueba de homogeneidad.

10 REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Tema 5. Contraste de hipótesis (II)

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

PRÁCTICA 9: PROPIEDADES DESEABLES DE LOS ESTIMADORES

ANEXO A. Bipuerto libre de. i 1. i 2 V 2 ruido. Figura A.1 Bipuerto libre de ruido con dos fuentes equivalentes de corriente de ruido, configuración π

UNIDAD 12.- Estadística. Tablas y gráficos (tema12 del libro)

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

3. Regresión lineal. Regresión simple consumo y peso de automóviles. Curso Estadística. Regresión Lineal. Consumo (litros/100 Km)

9 Momentos y funciones generatrices de Momentos

Elementos de Probabilidad y Estadística

LA VARIABLE LATENTE CALIDAD MEDIDA A TRAVÉS DEL MODELO DE RASCH

3. Cálculo y dimensionado

CONTRASTES DE SIGNIFICACIÓN CONJUNTA EN EL MBRL

ESTADÍSTICA poblaciones

ESTIMADORES DE LA VARIANZA DE LAS PERTURBACIONES ALEATORIAS EN EL MBRL

I. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

PARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N

1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL

Un forward sobre commodities como el oro sufre una pequeña variación ya que se incluye la tasa de interés del oro (lease rate) con la variable l

Tema 2: Distribuciones bidimensionales

Fisicoquímica II-Módulo de Estructura y Propiedades Moleculares.

ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS. José Vicéns Otero Eva Medina Moral

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Multicupón no garantizado 07/09 1

Universidad de Puerto Rico Recinto Universitario de Mayagüez Departamento de Ciencias Matemáticas

RIESGO MORAL. Comportamiento (acciones) del A no observable para el P (o, simplemente, no verificable). P. ej.:

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS

Solución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de 2008

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS

Dada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ

Ampliació de Química-Física Curs Introducció

Procesamiento Digital de Señales de Voz

MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN

Estadística Descriptiva

Análisis estadístico básico (II) Magdalena Cladera Munar Departament d Economia Aplicada Universitat de les Illes Balears

Intensificación en Estadística

CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS: BONDAD DEL AJUSTE Y TABLAS DE CONTINGENCIA

Administración de inventarios. Ejercicio práctico.

SEÑALES Y SISTEMAS. PROBLEMAS RESUELTOS. CAPITULO V PROBLEMA 1: Problema Nº 5.34 Oppenheim

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero

V II Muestreo por Conglomerados

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades

Santiago de la Fuente Fernández. Análisis de variables categóricas

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

OPTIMIZACIÓN ESTRUCTURAL CON MALLAS FIJAS Y ANALISIS DE SENSIBILIDAD UTILIZANDO VARIAS APROXIMACIONES A LOS ELEMENTOS DE FRONTERA

Estas pruebas permiten verificar que la población de la cual proviene una muestra tiene una distribución especificada o supuesta.

Análisis del caso promedio El plan:

Aproximación de funciones derivables mediante polinomios: Fórmulas de Taylor y Mac-Laurin

Se llama sucesión a un conjunto de números dados ordenadamente de modo que se puedan numerar: primero, segundo, tercero,...

Prueba ji-cuadrado: χ 2. Estudiar la relación entre dos variables cualitativas. Estudiar la relación entre dos variables cualitativas

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES

División 2. Mecánica de Tornillos Tornillos de transmisión Tornillo de ajuste y sujeción

TEMA 4: REGRESIÓN Y CORRELACIÓN.

INFERENCIA ESTADISTICA

Tema IV: Ruidos e Interferencias: Técnicas de reducción.

TEMA 9. Contrastes no paramétricos y bondad de ajuste

Aproximación a la distribución normal: el Teorema del Límite Central

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES.

CAPÍTULO 13. INTRODUCCION AL ANALISIS DE REGRESIÓN ESPECIFICACIÓN DEL MODELO ESTIMACIÓN DE LOS PARÁMETROS DEL MODELO...

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA

FEM-OF: EDP Elíptica de 2 Orden

8 Límites de sucesiones y de funciones

TEMA 1: CALCULO DIRECTO DE LÍMITES

Qué es la estadística? presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con e fin de realizar una toma de decisión más efectiva.

a a lim i) L< 1 absoluta convergencia absoluta convergencia convergencia condicional divergencia > r.

En esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo "Predictor" para predecir la variable de interés ( Y )

APUNTE Y PROBLEMAS DE FÍSICA III

CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS (I) Antonio Morillas

(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es

INTEGRAL INDEFINIDA. Derivación. Integración

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión

FUNCIÓN DE PROBABILIDAD DE UNA VARIABLE ALEATORIA DISCRETA

CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS. de una variable X, la denotaremos por x y la calcularemos mediante la fórmula:

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS

EXPONENTES Y POTENCIAS Muchos números se expresan en forma más conveniente como potencias de 10. Por ejemplo: m n n 0,2 3 3

Cap. II: Principios Fundamentales del Flujo de Tránsito

MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU

TEMAS DE MATEMÁTICAS (Oposiciones de Secundaria)

RENTABILIDAD Y RIESGO DE CARTERAS Y ACTIVOS TEMA 3- I FUNTAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA. Fundamentos de Dirección Financiera Tema 3- Parte I 1

DISCRETIZACION DE VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS DE DOMINIO NEGATIVO

EL MÉTODO DEL CUBO: APLICACIONES DEL MUESTREO EQUILIBRADO EN LA ORGANIZACIÓN ESTADISTICA VASCA. Aritz Adin Urtasun

1.- a) Hallar a y b para que la siguiente función sea continua en x = 1:

Universidad de Costa Rica. Instituto Tecnológico de Costa Rica. Determinar si las integrales impropias convergen o divergen.

EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 3.

Estadística Descriptiva

TEORÍA DE LOS CONTRATOS: UN ENFOQUE ECONÓMICO

3. Modelos Univariantes de Probabilidad. Curso Estadística. Modelos Univariantes

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN

V Muestreo Estratificado

DELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSTARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: MADRID

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL

ANÁLISIS DISCRIMINANTE CON METODOLOGÍA LOGIT

desarrollo del enfoque

Transcripción:

Gstó Aroáutca: Estadístca Tórca Facultad Ccas Ecoómcas y Emprsarals Dpartamto d Ecoomía Aplcada Profsor: Satago d la Fut Frádz ESTADÍSTICA TEÓRICA: CHI-CUADRADO TABLAS DE APLICACIONES CONTINGENCIA Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado

Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado

Gstó Aroáutca: Estadístca Tórca Facultad Ccas Ecoómcas y Emprsarals Dpartamto d Ecoomía Aplcada Profsor: Satago d la Fut Frádz PRINCIPALES APLICACIONES DE LA CHI CUADRADO Al aalzar ua poblacó u caráctr cualtatvo o cuattatvo l studo rsulta muy tdoso por l gra úmro d lmtos dl qu costa la poblacó. Gralmt, s xama ua mustra tomada d la poblacó, lo qu llva a tr ua sr d datos, y vr hasta qué puto la mustra s pud cosdrar prtct a ua dstrbucó tórca coocda. Smpr xstrá dsvacos tr la dstrbucó mpírca u obsrvada y la dstrbucó tórca. S plata la custó d sabr s stas dsvacos so dbdas al azar o al habr tomado ua dstrbucó tórca adcuada. CONTRASTE DE BONDAD DEL AJUSTE El objtvo dl cotrast d bodad dl ajust s sabr s ua mustra procd d ua poblacó tórca co dtrmada dstrbucó d probabldad. Sa ua poblacó, dod s aalza u caráctr X co (x, x,, x k) modaldads xcluyts, dotado por s l úmro d lmtos qu prsta la modaldad x (frcuca obsrvada dx ), k Por otra part, sa modaldad x.p la frcuca sprada o tórca d cada S orga la TABLA DE CONTINGENCIA: X x x x xk Frcuca obsrvada k Frcuca sprada ( ) ( ) ( ) ( k) Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 3

La dstrbucó tórca rprsta a Hpótss ula H 0 : la dstrbucó mpírca u obsrvada Para u vl d sgfcacó (o rsgo) S acpta H 0 : stadístco obsrvado k ( ) stadístco tórco,(k ) S rchaza H 0 : stadístco obsrvado k ( ) stadístco tórco,(k ) El stadístco k k ( ) (útl l cálculo) OBSERVACIONES DE LA APLICACIÓN a) El tst d la s pud aplcar stuacos dod s dsa dcdr s ua sr d datos (obsrvacos) s ajusta o o a ua fucó tórca prvamt dtrmada (Bomal, Posso, Normal, tc.) b) Es csaro qu las frcucas spradas d las dsttas modaldads o sa frors a cco. S algua modaldad t ua frcuca sprada mor qu cco s agrupa dos o más modaldads cotguas ua sola hasta cosgur qu la frcuca sprada sa mayor qu cco. c) Los grados d lbrtad d la dpd dl úmro d parámtros qu s csta hallar para obtr las frcucas spradas. E st stdo, s s rqur hallar p parámtros, los grados d lbrtad so (k p) s las modaldads so dpdts y (k p ) cuado las modaldads so xcluyts. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 4

TABLAS CONTINGENCIA: CONTRASTE DE DEPENDENCIA INDEPENDENCIA Cuado s dsa comparar dos caractrs (X, Y) ua msma poblacó qu admt las modaldads: X(x,x,,x,,x k) Y(y,y,,y j,,y m), s toma ua mustra d tamaño, rprstado por l úmro d lmtos d la poblacó qu prsta la modaldad x d X y j d Y. X Y y y y j ym k x j m x j m x m x k m j j k k kj km j m No xst dfrca tr las Hpótss ula H 0 : dstrbucos mpírcas d X Y Bajo la hpótss ula, cada frcuca obsrvada dod (,, k ; j,, m) d la tabla d cotgca (k x m) hay ua frcuca sprada ( ) qu s obt mdat la xprsó: p x j p. x j k Agrupado frcucas obsrvadas y spradas la TABLA DE CONTINGENCIA k x m Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 5

X x Y y y y j ym ( ) ( ) j ( j) m ( m ) ( ) j m ( ) ( ) k x ( ) j m x ( ) ( ) ( ) m ( ) x k m j j k ( ) k k ( ) kj ( ) km ( ) k kj m km j m Las codcos csaras para aplcar l tst d la Ch cuadrado xg qu al mos l 80% d los valors sprados d las cldas sa mayors qu 5. Cuado sto o ocurr hay qu agrupar modaldads cotguas ua sola hasta lograr qu la uva frcuca sa mayor qu cco. E ua TABLA DE CONTINGENCIA d x s csaro qu todas las cldas tga frcucas spradas mayors qu cco, s b la práctca sul prmtrs qu ua d llas tga frcucas spradas lgramt por dbajo d 5. El stadístco d cotrast obsrvado aproxmadamt ua Ch cuadrado co lbrtad. k ( ) sgu k m (k ).(m ) j (k ) x (m ) grados d Para u vl d sgfcacó s pud cotrastar la dfrca sgfcatva tr las dos dstrbucos mpírcas o la dpdca d las dstrbucos mpírcas. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 6

CONTRASTE DE HOMOGENEIDAD S acpta H o sí: stadístco obsrvado ( ) stadístco tórco k m,(k).(m) j S rchaza H o sí: stadístco obsrvado ( ) stadístco tórco k m,(k).(m) j CONTRASTE DE INDEPENDENCIA Hpótss ula H o : Las dstrbucos mpírcas X Y so dpdts S acpta S rchaza H o sí: H o sí: stadístco obsrvado ( ) stadístco tórco k m,(k).(m) j stadístco obsrvado ( ) stadístco tórco k m,(k).(m) j Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 7

TABLAS CONTINGENCIA x y x 3 Para las tablas d cotgca x y x 3 s obt fórmulas scllas d la utlzado úcamt las frcucas obsrvadas X Y y y x x (.. )... S acpta H o : H :, S rchaza o, X Y y y y3 x 3 x 3 3 3 3 3 3 S acpta H o : S rchaza H o :,, Cofct d CONTINGENCIA Es ua mdda dl grado d rlacó o dpdca tr dos caractrs la tabla d cotgca, s df: C 0C Mayor valor d C dca u grado d dpdca mayor tr X Y Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 8

FACTOR d corrccó d YATES Advértas qu como la mustra 40 s hac acosjabl l uso d la Ch cuadrado co l factor d corrccó d cotudad d Yats: Factor corrccó 0,5 0,5 Para ua tabla d cotgca d x la corrccó d Yats:..... La corrccó o s válda cuado.. E gral, la corrccó d Yats s hac cuado l úmro d grados d lbrtad s. Tst G d la razó d vrosmltud El tst d cotrast d dpdcas por la razó d vrosmltuds (tst G) s ua pruba d hpótss d la Ch cuadrado qu prsta mjors rsultados qu l d Parso. S dstrbuy astótcamt co ua varabl alatora co (k ) x (m ) grados d lbrtad. S df l stadístco S acpta la hpótss ula G l k m j H o sí: k m G l j, (k ). (m ) Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 9

Tst d McNmar El tst d McNmar s utlza para dcdr s s pud acptar o o qu dtrmado tratamto duc u cambo la rspusta d los lmtos somtdos al msmo, y s aplcabl a los dsños dl tpo ats dspués los qu cada lmto actúa como su propo cotrol. Cosst obsrvacos d ua varabl alatora bdmsoal (X,Y). La scala d mdcó para X Y s omal co dos catgorías, tals como postvo o gatvo, hmbra o macho, prsca o ausca, qu s pud domar 0 y. X Y Total a b a b c d c d Total a c b d Los casos qu mustra cambos tr la prmra y sguda rspusta aparc las cldllas b y c U dvduo s clasfcado la cldlla b s camba d a, la cldlla a cuado la rspusta s ats y dspués, la cldlla d cuado la rspusta s ats y dspués. E l tst d McNmar para la sgfcacó d cambos solamt trsa coocr las cldas b y c qu prsta cambos. Pusto qu (b c) s l úmro d dvduos qu cambaro, bajo l supusto d la hpótss ula, s spra qu (b c) / casos camb ua drccó y (b c) / casos camb otra drccó. Hpótss ula H : El tratamto o duc cambos sgfcatvos las rspustas 0 Estadístco d cotrast sí b c 0: S acpta H o sí b McNmar /, Estadístco d cotrast s b c 0: Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 0

S acpta H o sí (b c) b c McNmar /, La aproxmacó mustral a la dstrbucó Ch cuadrado s más prcsa s s ralza la corrccó d cotudad d Yats (ya qu s utlza ua dstrbucó cotua para aproxmar ua dstrbucó dscrta). El stadístco corrgdo: S acpta H o sí bc b c McNmar /, COEFICIENTES EN DISTRIBUCIONES DICOTÓMICAS Los cofcts más utlzados varabls dcotómcas so los d corrlacó ph y Q d Yul. Estos cofcts t alguas propdads comus d trés: a) Está ormalzados, las magtuds o dpd dl tamaño d la tabla. b) So muy ssbls a la dstrbucó mpírca obsrvada, traducdo coctracos d casos alguas cldas magtuds. c) T u rcorrdo tórco tr [,] dcado stuacos d asocacó prfcta y d dpdca stadístca. Los cofcts y Q d Yul s dfrca la ssbldad rcoal: El cofct alcaza su máxmo valor sólo cuado ua d las dos dagoals s ha vacado. El cofct Q s muy ssbl a la xstca d ua clda qu térmos rlatvos s stá vacado. Su valor máxmo s alcaza cuado ua clda o hay gú caso, sto s lo qu s cooc como ssbldad rcoal. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado

X Y y y Total x a b a b x c d c d Total a c b d Cofct Ph: ad bc 0 (a b)(c d)(a c)(b d) Cofct Q d Yul: ad bc Q 0Q ad bc TEST EXACTO DE FISHER S las dos varabls qu s stá aalzado so dcotómcas, y la frcuca sprada s mor qu 5 más d ua clda, o rsulta adcuado aplcar l tst d la auqu sí l tst xacto d Fshr. El tst xacto d Fshr prmt aalzar s dos varabls dcotómcas stá asocadas cuado la mustra a studar s dmasado pquña y o cumpl las codcos csaras para qu la aplcacó dl tst d la Ch cuadrado sa dóa. X Y y y Total x a b a b x c d c d Total a c b d E ua TABLA DE CONTINGENCIA d x s csaro qu todas las cldas tga frcucas spradas mayors qu cco, s b la práctca sul prmtrs qu ua d llas tga frcucas spradas lgramt por dbajo d 5. El tst xacto d Fshr s basa valuar la probabldad asocada a cada ua d las tablas x qu s pud formar matdo los msmos totals d flas y columas qu los d la tabla obsrvada. Cada uo d Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado

stas probabldads s obt bajo la hpótss d dpdca d las dos varabls qu s stá aalzado. La probabldad asocada a los datos qu ha sdo obsrvados v dada por: p (a b)! (c d)! (a c)! (b d)!! a! b! c! d! La fórmula gral d la probabldad dscrta dbrá calculars para todas las tablas d cotgca qu puda formars co los msmos totals d flas y columas d la tabla obsrvada. El valor d la p asocado al tst xacto d Fshr pud calculars sumado las probabldads d las tablas qu rsult mors o guals a la probabldad d la tabla qu ha sdo obsrvada. El platamto s blatral, s dcr, cuado la hpótss altratva asum la dpdca tr las varabls dcotómcas, pro s spcfcar d atmao qué stdo s produc dchas dfrcas, l valor d la p obtdo s multplca por. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 3

EJERCICIOS APLICACIONES DE LA CHI CUADRADO INTERPRETACIÓN DE DATOS S ha ralzado u studo sobr la stuacó laboral d las mujrs y su stado cvl, los datos obtdos furo: Trabajo Estado cvl rmurado Casada Soltra Total S No Total 45 35 80 Los rsultados obtdos l aálss d la tabla d cotgca furo: Estadístcos Valor p valor Ch cuadrado Parso 5,63436 0,075 Ch cuadrado d Yats 4,54897 0,0357 Tst G 5,789645 0,089 Ch cuadrado NcNmar,94 0,0978 Corrlacó Ph 0,685643 0,078 Q d Yul 0,8345 Co u vl d sgfcacó 0,05, s pd: a) S cutra asocada la stuacó laboral d la mujr a su stado cvl? b) Gralmt, las mujrs qu ralza u trabajo rmurado co soltras? Solucó: a) Para aalzar la dpdca o o d la stuacó laboral d la mujr co su stado cvl (asocacó tr varabls catgórcas ua tabla d ) x s utlza l tst d la d Parso, co o s corrccó d Yats, l tst G d razó d vrosmltuds. El tst d McNmar o s pud utlzar st caso por o tratars d mustras paradas (ats dspués). Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 4

Establcdo la hpótss ula: H : La stuacó laboral d la mujr s dpdt d su stado cvl. 0 Los trs stadístcos prmros, basados la, prsta u p valor < 0,05, co lo qu s rchaza la hpótss ula H 0, cocluydo qu la stuacó laboral d la mujr stá asocada a su stado cvl. b) Partdo d qu la stuacó laboral d la mujr s cutra asocada a su stado cvl, falta por dtrmar la drccó d dcha asocacó, para lo qu s rcurr al cofct d corrlacó Ph y la Q d Yul. Ambos stadístcos so gatvos, co p valor < 0,05, puddo afrmar qu la corrlacó tr la stuacó laboral y l stado cvl d las mujrs s vrsa y sgfcatva al 5%. S pud coclur qu la stuacó laboral d la mujr (sí sta trabajado) sta asocada a las soltras, co u vl d sgfcacó dl 5%. CONTRASTE NO PARAMÉTRICO DE BONDAD DE AJUSTE Para comprobar s los opraros cotraba dfcultads co ua prsa maual d mprmr, s hzo ua pruba a cuatro opraros aotado l úmro d atascos sufrdos al troducr l msmo úmro d hojas, dado lugar a la sgut tabla: Opraro A B C D Total Obstruccos 6 7 9 8 40 Co u vl d sgfcacó dl 5%, xst dfrca tr los opraros? Solucó: Establcdo la hpótss ula H 0 : No xst dfrca tr los opraros. La probabldad d qu s atascas ua hoja sría 4 / para todos los opraros. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 5

D st modo, l úmro d atascos sprados para cada uo d llos ( 0) sría,, 4 Tabla d Cotgca x 4: Opraro A B C D Total 6 7 9 8 40 Obstruccos (0) (0) (0) (0) (40) S acpta la hpótss ula, a u vl d sgfcacó sí k k ( ) k ; k stadístco cotrast stadístco tórco k Númro trvalos Rgó d rchazo d la hpótss ula: R co lo cual, k ( ) 4 6 7 9 8 3 0 0 0 0 409 ;k Co l vl d sgfcacó 0,05 l stadístco tórco: Sdo 9 7,85 s vrfca la rgó d rchazo. 3 0,05 ; 3 0,05 ; 3 7,85 E coscuca, s rchaza la hpótss ula, cocluydo qu xst dfrca sgfcatva tr los opraros rspcto al úmro d atascos la prsa d mprmr. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 6

CONTRASTE NO PARAMÉTRICO DE BONDAD DE AJUSTE A UNA DISTRIBUCIÓN DE POISSON CON PARÁMETRO DESCONOCIDO E u laboratoro s obsrvó l úmro d partículas qu llga a ua dtrmada zoa procdt d ua sustaca radactva u corto spaco d tmpo smpr gual, obtédos los sguts rsultados: Númro partículas 0 3 4 5 Númro príodos d tmpo 0 00 40 0 0 S pud ajustar los datos obtdos a ua dstrbucó d Posso, co u vl d sgfcacó dl 5%? Solucó: Hpótss ula H 0 : La dstrbucó mpírca s ajusta alaposso La hpótss ula s acpta, a u vl d sgfcacó sí ( ) k k k p ; k p stadístco cotrast stadístco tórco k Númro trvalos p Númro parámtros a stmar Rgó d rchazo d la hpótss ula: R k ( ) χ α ;kp La dstrbucó d Posso s caractrza porqu sólo dpd dl parámtro qu cocd co la mda. Sa la varabl alatora X = Númro d partículas y Númro d príodos d tmpo Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 7

x x P(xk) p 0 0 0 0,30 00 00 0,364 40 80 0,69 3 0 60 0,0867 4 0 40 0,060 5 0 0,006 = 49 590 x 590 x, 49, P(x k) k! k, k 0,,5 Las probabldads co qu llga las partículas k 0,,5 s obt k,, susttuydo los valors d k P(x k) o las tablas co k!, Para vrfcar s l ajust d los datos a ua dstrbucó d Posso s acpta o o, mdat ua, hay qu calcular las frcucas spradas (. p ) x 0 3 4 5 Fr 0 00 40 0 0 48, 77,8 06,7 3 4,7 4 5 6 4,8 49.0,30 48, 49.0,364 77,8 3 49.0,69 06,7 49.0,0867 4,7 49.0,060,8 49.0,006 3,05 5 3,05 Dado lugar a ua tabla d cotgca x 6, dod hay qu agrupar las dos últmas columas por tr la últma columa frcucas spradas mors qu cco. S t la tabla d cotgca x 5: x 0 3 4 y 5 Frcucas 0 00 40 0 48, 77,8 06,7 3 4,7 Así, los grados d lbrtad so trs: k p53 4 5 6 5,8 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 8

El stadístco d cotrast: 5 5 ( ) 3 0 00 40 0 49 3,3 48, 77,8 06,7 4,7 5,8 El stadístco tórco: 0,05 ; 3 7,85 El stadístco d cotrast (bodad d ajust) s mayor qu l stadístco tórco (7,85), rchazádos la hpótss ula, s dcr, la dstrbucó NO s pud ajustar a ua dstrbucó d Posso a u vl d sgfcacó dl 5%. S vrfca la rgó d rchazo: k ( ) R ;kp3,3 7,85 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 9

La tabla rflja l úmro d accdts mortals d tráfco qu s produc ua carrtra a lo largo d u príodo d tmpo. Accdts mortals por día 0 3 4 5 Númro d días 3 95 0 60 4 9 S ajusta los datos a ua dstrbucó d Posso?. Utlzar u vl d sgfcacó 0,05 Solucó: Hpótss ula H 0 : La dstrbucó mpírca s ajusta alaposso La hpótss ula s acpta, a u vl d sgfcacó sí ( ) k k k p ; k p stadístco tórco stadístco cotrast k Númro trvalos p Númro parámtros a stmar La dstrbucó d Posso s caractrza porqu sólo dpd dl parámtro qu cocd co la mda. Sa la varabl alatora X = Númro d accdts mortals por día y Númro d días x x P(xk) p 0 3 0 0,466 95 95 0,345 0 40 0,47 3 60 80 0,8 4 4 96 0,0395 5 9 45 0,0 = 540 756 x 756 x,4 540,4 P(x k) k! k,4 k 0,,5 Las probabldads co qu llga las partículas k 0,,5 s obt k,4,4 susttuydo los valors d k P(x k) o las tablas co k!,4 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 0

Para vrfcar s l ajust d los datos a ua dstrbucó d Posso s acpta o o, mdat ua, hay qu calcular las frcucas spradas (. p ) x 0 3 4 5 Fr 3 33,6 95 86,43 0 30,50 60 60,90 4 5 6 4,3 9 5,97 540.0,466 33,6 540.0,345 86,43 3 540.0,47 30,5 540.0,8 60,90 540.0,0395,3 540.0,0 5,97 Dado lugar a ua tabla d cotgca x 6, o tdo qu agrupar columas cotguas al o aparcr frcucas spradas mor qu cco. Los grados d lbrtad so cuatro: k p64 Estadístco d cotrast: 6 6 ( ) 3 3 95 0 60 4 9 540 4,87 33,6 86,43 30,5 60,9,3 5,97 Estadístco tórco: 0,05 ; 4 9,488 El stadístco d cotrast (bodad d ajust) s mor qu l stadístco tórco (9,488), por lo qu s acpta la hpótss ula, s dcr, co u vl d sgfcacó 0,05, los accdts mortals d tráfco daros la carrtra s ajusta a ua dstrbucó d Posso. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado

CONTRASTE NO PARAMÉTRICO DE BONDAD DE AJUSTE A UNA NORMAL CON PARÁMETROS DESCONOCIDOS. Para ua mustra alatora smpl d 350 días, l úmro d urgcas tratadas daramt u hosptal A quda rfljado la sgut tabla: Nº urgcas 0 5 5 0 0 5 5 0 0 5 5 30 Total días Nº días 0 65 00 95 60 0 350 Cotrastar, co u vl d sgfcacó dl 5%, s la dstrbucó dl úmro d urgcas tratadas daramt l hosptal A s ajusta a ua dstrbucó ormal. Solucó: Para ajustar los datos obtdos a ua dstrbucó ormal N(, ) d parámtros dscoocdos, s csta stmar los dos parámtros rcurrdo a los stmadors máxmo vrosímls: ( ˆ x, ˆ x ), dod la varabl alatora X = Númro d urgcas daras. S stablc la hpótss ula: H 0 : La dstrbucó mpírca s ajusta alaormal S acpta la hpótss ula, a u vl d sgfcacó sí ( ) k k k p ; k p stadístco tórco stadístco cotrast k Númro trvalos p Númro parámtros a stmar S obt la mda y la dsvacó típca: Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado

Itrvalos x x x 0 5,5 0 50 5 5 0 7,5 65 487,5 3656,5 0 5,5 00 50 565 5 0 7,5 95 66,5 9093,75 0 5,5 60 350 30375 5 30 7,5 0 75 756,5 6 6 6 = 350 x = 5075 x. 86437,5 = = 6 6 6 x (x x) x. x x 4,5 (x) 36,7 x 6,06 350 350 350 S procd al ajust d ua dstrbucó ormal N(4,5; 6,06), hallado las probabldads d cada uo d los trvalos: Itrvalos p p. ( ) ( ) / 0 5 0 0,0498 7,43 6,6 0,38 5 0 65 0,74 59,99 5, 0,4 0 5 00 0,303 05,8 33,76 0,3 5 0 95 0,867 00,35 8,6 0,9 0 5 60 0,396 48,86 4,,54 5 30 0 0,0366,8 7,9 0,6 350 6 ( ) 0 4,5 x 4,5 54,5 P(0 x 5) P P(,39 z,57) 6,06 6,06 6,06 P(,57 z,39) P(z,57) P(z,39) 0,058 0,0084 0,04978 5 4,5 x 4,5 0 4,5 P(5 x 0) P P(,57z0,74) 6,06 6,06 6,06 P(0,74 z,57) P(z 0,74) P(z,57) 0,96 0,058 0,74 4,57 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 3

0 4,5 x 4,5 5 4,5 P(0 x 5) P P( 0,74 z 0,08) 6,06 6,06 6,06 P(0,08 z 0,74) P(z 0,74) P(z 0,08) 0,468 0,96 0,303 5 4,5 x 4,5 0 4,5 P(5 x 0) P P(0,08 z 0,9) 6,06 6,06 6,06 P(z 0,08) P(z 0,9) 0,468 0,84 0,867 0 4,5 x 4,5 5 4,5 P(0 x 5) P P( 0,9 z,73) 6,06 6,06 6,06 P(z 0,9) P(z,73) 0,84 0,048 0,396 54,5 x 4,5 30 4,5 P(5 x 30) P P(,73z,56) 6,06 6,06 6,06 P(z,73) P(z,56) 0,048 0,005 0,0366 S calcula las frcucas spradas, multplcado las probabldads por l úmro total d datos p. E l stadístco d cotrast, l úmro d grados d lbrtad s 0 0 k p ( trvalos) ( parámtros a stmar) 6 3, co lo cual, 6 ( ) 3 4,57 Por otra part, l stadístco tórco 0,05 ; 3 7,85 Sdo 3 4,57 0,05 ; 3 7,85, s acpta la hpótss ula a u vl d sgfcacó dl 5%. E coscuca, la varabl alatora úmro d urgcas l hosptal A sgu ua dstrbucó N(4,5; 6,06). Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 4

La tabla rflja l úmro d accdts mortals d tráfco qu s produc ua carrtra a lo largo d u príodo d tmpo. Accdts mortals por día 0 3 4 5 Númro d días 3 95 0 60 4 9 S ajusta los datos a ua dstrbucó d Posso?. Utlzar u vl d sgfcacó 0,05 Solucó: Hpótss ula H 0 : La dstrbucó mpírca s ajusta alaposso La hpótss ula s acpta, a u vl d sgfcacó sí ( ) k k k p ; k p stadístco cotrast stadístco tórco k Númro trvalos p Númro parámtros a stmar La dstrbucó d Posso s caractrza porqu sólo dpd dl parámtro qu cocd co la mda. Sa la varabl alatora X = Númro d accdts mortals por día y Númro d días x x P(xk) p 0 3 0 0,466 95 95 0,345 0 40 0,47 3 60 80 0,8 4 4 96 0,0395 5 9 45 0,0 = 540 756 x 756 x,4 540,4 P(x k) k! k,4 k 0,,5 Las probabldads co qu llga las partículas k 0,,5 s obt k,4,4 susttuydo los valors d k P(x k) o las tablas co k!,4 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 5

Para vrfcar s l ajust d los datos a ua dstrbucó d Posso s acpta o o, mdat ua, hay qu calcular las frcucas spradas (. p ) x 0 3 4 5 Fr 3 33,6 95 86,43 0 30,50 60 60,90 4 5 6 4,3 9 5,97 540.0,466 33,6 540.0,345 86,43 3 540.0,47 30,5 540.0,8 60,90 540.0,0395,3 540.0,0 5,97 Dado lugar a ua tabla d cotgca x 6, o tdo qu agrupar columas cotguas al o aparcr frcucas spradas mor qu cco. Los grados d lbrtad so cuatro: k p64 El stadístco d cotrast: 6 6 ( ) 3 3 95 0 60 4 9 540 4,87 33,6 86,43 30,5 60,9,3 5,97 El stadístco tórco: 0,05 ; 4 9,488 El stadístco d cotrast (bodad d ajust) s mor qu l stadístco tórco (9,488), por lo qu s acpta la hpótss ula, s dcr, co u vl d sgfcacó 0,05, los accdts mortals d tráfco la carrtra s ajusta a ua dstrbucó d Posso. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 6

CONTRASTE DE HOMOGENEIDAD Para coocr la opó d los cudadaos sobr la actuacó dl alcald d ua dtrmada cudad, s ralza ua custa a 404 prsoas, cuyos rsultados s rcog la sgut tabla: Dsacurdo D acurdo No cotsta Mujrs 84 78 37 Varos 8 6 5 Cotrastar, co u vl d sgfcacó dl 5%, qu o xst dfrcas d opó tr hombrs y mujrs at la actuacó dl alcald. Solucó: S trata d u cotrast d homogdad l qu s dsa comprobar s las mustras procd d poblacos dsttas. S t dos mustras clasfcadas trs vls, dod s dsa coocr s los hombrs y mujrs procd d la msma poblacó, s dcr, s s comporta d mara smjat rspcto a la opó d la actuacó dl alcald. Hpótss ula: H 0 : No xst dfrca tr hombrs y mujrs rspcto a la opó. Rgó d rchazo hpótss ula: Rrchazo (k).(m) ; (k).(m) O b s acpta H 0 cuado (k ). (m ) ; (k ).(m ) S forma ua tabla d cotgca x 3: E cada frcuca obsrvada ( ),, k ; j,, m s t ua frcuca tórca o sprada qu s x j calcula mdat la xprsó: p., dod p so las probabldads d qu u lmto tomado d la mustra prst las modaldads x d X y j d Y. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 7

Dsacurdo D acurdo No cotsta 84 78 37 Mujrs 99,5 68,96 3 30,53 99 8 6 5 Varos 0, 5 7,03 3 3,46 05 0 40 6 = 404 j 99. 0 99. 40 99. 6 99,5 68,96 3 30,53 404 404 404 05. 0 05. 40 05. 6 0,5 7,03 3 3, 46 404 404 404 Estadístco d cotrast: j ( ) 3 ( ).(3 ) j 3 ( ) (84 99,5) (78 68,96) (37 30,53) 99,5 68,96 30,53 (8 0,5) (6 7,03) (5 3,46) 9,76 0,5 7,03 3,46 sgu ua co dos grados d lbrtad s s crta la hpótss ula co 5, j. E caso cotraro sría csaro agrupar flas o columas cotguas. El stadístco tórco 0,05 ; 5,99 Como 9, 76 0,05 ; 5,99 s cumpl la rgó d rchazo, cocluydo qu las mustras o so homogéas, s dcr, o procd d la msma poblacó, hombrs y mujrs o opa lo msmo. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 8

CONTRASTE DE INDEPENDENCIA Novctos ccuta scolars s clasfcaro d acurdo a sus hábtos almtcos y a su cofct tlctual: Cofct Itlctual < 80 80 90 90 99 00 Total Nutrcó bua 45 8 77 9 869 Nutrcó pobr 3 7 3 0 8 Total 76 55 90 9 950 A u vl d sgfcacó dl 0%, hay rlacó tr las dos varabls tabuladas? Solucó: S trata d u cotrast d dpdca tr l cofct tlctual y los hábtos almtcos. Hpótss ula: H: 0 Las dos varabls aalzadas so dpdts Estadístco d cotrast: ( ) k m k m j = j= E la tabla d cotgca x 4 para cada frcuca obsrvada ( ),, k ; j,, m s t ua frcuca tórca o sprada qu s x j calcula mdat la xprsó: Cofct Itlctual < 80 80 90 90 99 00 Nutrcó 45 8 77 9 bua 5,46 33,5 3 73,8 4 09,47 869 Nutrcó 3 7 3 0 pobr 3,53,74 3 6, 4 9,5 8 76 55 90 9 950 j 869. 76 869. 55 869. 90 869. 9 5, 46 33,5 3 73,8 4 09, 47 950 950 950 950 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 9

8. 76 8. 55 8. 90 8. 9 3,53,74 3 6, 4 9,5 950 950 950 950 4 45 8 77 9 3 7 3 5,46 33,5 73,8 09,47 3,53,74 j 3 0 950 9,75 6, 9,5 O b, 3 4 j ( ) (45 5,46) (8 33,5) (77 73,8) (9 09,47) 5,46 33,5 73,8 09,47 (3 3,53) (7,74) (3 6,) (0 9,5) 9,75 3,53,74 6, 9,5 sgu ua co trs grados d lbrtad s s crta la ( ). (4 ) 3 hpótss ula co 5, j. E caso cotraro sría csaro agrupar flas o columas cotguas. Estadístco tórco 0,0 ;3 6,5 Como 3 9,75 0,0 ; 3 6,5 s rchaza la hpótss ula, habdo por tato dpdca stadístca tr l cofct tlctual y la almtacó. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 30

E u studo sobr la opó d fumar lugars públcos s ralza ua custa a 350 prsoas, obtdo los sguts rsultados: Opó Muy Muy a E cotra A Favor cotra favor Fumador 60 50 0 0 40 No Fumador 0 30 70 00 0 70 80 90 0 350 j Co u vl d sgfcacó d 0,05 s dsa coocr s xst dfrca d opó tr fumadors y o fumadors. Solucó: S stablc las hpótss: H 0: La opó s dpdt d su codcó d fumador o o fumador H : La opó o s dpdt d su codcó d fumador o o fumador S acpta Fumador No Fumador j H o sí: stadístco obsrvado stadístco tórco ( ) 4 c,().(4) 0,05,3 j Muy cotra 60 8 0 4 E cotra 50 3 30 48 Opó A Favor 3 0 36 3 70 54 Muy a favor 0 44 4 00 66 4 40 40 0 0 70 80 90 0 350 40. 70 40. 80 40. 90 40. 0 8 3 3 36 4 44 350 350 350 350 0. 70 0. 80 0. 90 0. 0 4 48 3 54 4 66 350 350 350 350 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 3

4 4 ( ) c j j 60 50 0 0 0 30 70 00 350 33,46 8 3 36 44 4 48 54 66 Estadístco tórco: 0,05,3 7,85 Sdo c 33,46 0,05,3 7,85 s rchaza la hpótss ula, s acpta por tato la hpótss altratva, puddo afrmar co ua sgfcacó 0,05 qu la opó sobr l tabaco dpd d sí s o o fumador. Cofct d cotgca: 33,46 C 0,55 33,46 350 c c El grado d dpdca s dl 5,5% por lo qu la asocacó tr las varabls s alta. E las tablas d cotgca x k k l valor máxmo d C s Cmáxmo k k Cofct Ph: c 33,46 0,68 350 El stadístco Ph md l grado d asocacó tr las varabls. Cofct V d Cramr: c c 33,46 VCramr 0,68.mí(k,m) 350 E las tablas d cotgca x s détco al stadístco Ph, prsta l problma d substmar l grado d asocacó tr las varabls. Tst G d la razó d vrosmltud: G l k m j Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 3

S acpta la hpótss ula H o sí: G l, ( ). ( 4 ) 4 j Fumador No Fumador j Muy cotra 60 8 g 45,7 0 4 g 4,3 E cotra 50 3 g,3 30 48 g 4, Opó A Favor 0 3 36 g,7 3 70 3 54 g 8, 3 Muy a favor 0 4 44 g 4,8 4 00 4 66 g 4,6 4 40 40 0 0 70 80 90 0 350 60 50 0 0 g 60l 45,7 g 50l,3 g3 0 l,7 g4 0 l 4,8 8 3 36 44 0 30 70 00 g 0 l 4,3 g 30 l 4, g3 70 l 8, g4 00 l 4,6 4 48 54 66 45,7,3,74,84,34,8,4,6 45,475 4 G l j El tst G da la razó d vrosmltud s ua Pruba d hpótss d la Chcuadrado qu prsta mjors rsultados qu l Tst d la Ch cuadrado d Parso. Cofct Lambda (λ) d Goodma y Kruskal, coocdo també como cofct d Goodma Prdccó, s basa la rduccó proporcoal dl rror la prdccó la moda, d s dcr l úmro d acrtos qu proporcoa l coocr la dstrbucó dvdo por l úmro d rrors s coocrla. MY Frcuca modal global my MY YX my Suma d frcucas modals M Y Númro total d casos Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 33

També, E E E E M y E m y Valors Lambda (λ) próxmos a 0 mplca baja asocacó y valors próxmos a dota furt asocacó. Dos varabls so dpdts cuado λ = 0. S mbargo λ = 0 o mplca dpdca stadístca. Opó Muy Muy a E cotra A Favor cotra favor Fumador 60 50 0 0 40 No Fumador 0 30 70 00 0 70 80 90 0 350 j my MY 80 0 Y M 0 YX 0,5 my 60 50 70 00 80 M 350 0 350 Y E y E 40 70 E M 350 0 40 YX 0,5 E 40 E m y 350 80 70 mx MX 60 0 X M 0 XY 0,08 mx 60 00 60 M 350 0 350 E X E 40 90 E M 350 0 40 XY 0,08 E 40 E m X 350 60 90 U Fumador qu stuvra Muy cotra d fumar lugars públcos acrtaría 60 vcs d 70, s dcr fallaría 0 ocasos. U fumador qu stuvra cotra tdría 80 50 30 rrors. X Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 34

Cofct Tau d Goodma y Kruskal: Al gual qu l cofct Lambda (λ) s u cofct asmétrco, auqu a dfrca dl Lambda part d los rrors comtdos al asgar alatoramt los casos a las catgorías d la varabl dpdt. E E E dod E ( ) k y E m k ( j ) j j Para coocr los rrors s coocr la dstrbucó d la varabl dpdt: S supo qu cada catgoría s clasfcara rróamt por azar u úmro d casos, qu cada catgoría s gual al úmro d casos qu o prtc a la msma. k úmro total d casos ( ) E kúmro d catgorías d la varabl frcuca d la catgoría ésma Opó Muy Muy a E cotra A Favor cotra favor Fumador 60 50 0 0 40 No Fumador 0 30 70 00 0 70 80 90 0 350 j E la catgoría d Fumadors d 40 d u total d 350 s comtría 350 40 0 rrors. Ittado dsgar al azar los 40 casos d Fumadors s ( ) 350 40 comtría u rror promdo d: x x40 84 350 E la catgoría d No Fumadors d 0 d u total d 350 s comtría 350 0 40 rrors. Ittado dsgar al azar los 0 casos d No Fumadors s ( ) 350 0 comtría u rror promdo d: x x0 84 350 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 35

(350 ) E 848468 350 Para coocr los rrors coocdo la dstrbucó d la varabl dpdt: j E m k ( j ) j j frcuca d cada cldlla la catgoría ésma varabl dpdt m úmro d catgorías d la varabl dpdt total parcal d las catgoras d la varabl dpdt Catgoría co la opó Muy cotra: ( ) (70 60) 60 Fumadors: 8,57 70 ( ) (70 0) 0 No Fumadors: 8,57 70 Errors la catgoría E 8,578,577,4 Catgoría co la opó E cotra: Fumadors: No Fumadors: ( ) (80 50) 50 8,75 80 ( ) (80 30) 30 8,75 80 Errors la catgoría E 8,75 8,75 37,5 Catgoría co la opó A favor: Fumadors: No Fumadors: ( 3 3) 3 (90 0) 0 5,56 3 90 ( 3 3) 3 (90 70) 70 5,56 3 90 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 36

Errors la catgoría E3 5,56 5,56 3, Catgoría co la opó Muy a favor: ( 4 4) 4 (0 0) 0 Fumadors: 9,09 4 0 ( 4 4) 4 (0 00) 00 No Fumadors: 9,09 0 4 Errors la catgoría E4 9,099,098,8 4 ( j ) E 7,4 37,5 3, 8,8 03,94 j j E E 6803,94 E 68 0,38 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 37

E l gráfco s prsta la valuacó dl stado gral d salud d ua mustra d prsoas adultas mayors, sgú sa su pso ormal o sobrpso. Aalzar la xstca d ua rlacó sgfcatva tr l pso y l stado gral d salud l adulto mayor, co u vl d sgfcacó dl 5%, Solucó: S trata d dos varabls dcotómcas co datos d frcuca, pudédos aplcar ua pruba d cotrast d asocacó co la Chcuadrado. La hpótss ula H : El stado d salud y l pso so dpdts 0 Llvado la formacó a ua tabla d cotgca d Estado d Salud Pso Normal Sobrpso Buo 8 0 9,4 0,59 0 Malo 4 0 4 6,59 7,4 4 6 8 34 j x La frcuca obsrvada 4 s mor qu lo acosjabl cada clda ( 5), lo qu podría hacr psar ua stabldad dl cálculo. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 38

Como la frcuca sprada 6,59, todas las cldas cumpl co l mímo acosjabl d 5 su valor sprado. E la práctca s acpta hasta u 0% d las cldas qu o cumpl co l rqusto d qu la frcuca sprada sa 5 S calcula los valors d corrspodts a las dos obsrvacos, x j sdo la frcuca sprada 0. 6 9,4 34 0. 8 0,59 34 Estadístco d cotrast: j 4. 6 6,59 34 4. 8 7,4 34 8 4 0 (). () 34 3,65 9, 4 0,59 6,59 7, 4 Estadístco tórco: 0,05, 3,84 Como 3,65 3,84 0,05, s acpta la hpótss ula, cocluydo qu l stado gral d salud dl adulto mayor o stá asocado a su pso. Advértas qu como la mustra 40 s hac acosjabl l uso d la Ch cuadrado co l factor d corrccó d cotudad d Yats: Factor corrccó Para ua tabla d cotgca d 0,5 0,5 x la corrccó d Yats:..... La corrccó o s válda cuado.. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 39

E gral, la corrccó d Yats s hac cuado l úmro d grados d lbrtad s. E st caso, 34 x0 8 x4 0 x4 x6 x8 34,5 Como,5 3,84 s acpta la hpótss ula. 0,05, La valdz dl cotrast també s pud hacr co l p valor ( p ): P,5 0,73 p p, 0,90 p 0,0 0,058,5,706 p p 0,90 0,0 0,058,706 0,0,5,706 ( 0,0) x (0,058,706) (0,90 0,0) x (,5,706) 0,73 Al sr p 0,73 0,05 s acpta la hpótss ula, afrmado qu l stado gral d salud dl adulto mayor s dpdt d su pso. Tst G d la razó d vrosmltud: G l j 8 4 0 l 8l 4l 0l 3,344 9, 4 0,59 6,59 7,4 Cofct Ph: c 3,65 0,30 34 El stadístco Ph md l grado d asocacó tr las varabls. Cofct V d Cramr: c 3,65 3,65 VCramr 0,30.mí(k,m) 34.mí(,) 34 p E tablas d cotgca msmo valor. x l stadístco Ph y V d Cramr t l Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 40

Gamma d Goodma y Kruskal: C D 0 3 0,579 C D 0 3 Estado d Salud Pso Normal Sobrpso Buo 8 0 Malo 4 0 4 6 8 34 j Pars Cocordats: C 0 0 Pars Dscordats: D 8 43 ( ) TX 0.9 4.3 8 Parjas mpatadas X: j ( ) TY 6.5 8.7 73 j j Parjas mpatadas Y:.mí(k, m).(c D)..(0 3) Tau C d Kdall: C 0,304 mí(k, m ). 34 Tau B d Kdall: B B 0 3 34 x33 34 x33 8 73 C D ( ) ( ) T T X Y 0,30 Lambda d Goodma y Kruskal: (X,Y) (Estado Salud, Pso) M 0 Y my MY 0 Y YX 0,43 my 0 M 34 0 34 M Frcuca modal global m Suma d frcucas modals Y Y Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 4

MX 8 mx MX 8 XY 0,50 mx 0 MX 34 8 34 Tau d Goodma y Kruskal: E E 6,47 4,89 Pso dpdt: YX 0,096 E 6,47 E E ( ) (34 0)0 (34 4)4 34 34 6,47 ( j ) j j (6 ) (6 4)4 (8 8)8 (8 0)0 4,89 6 6 8 8 E E 6,94 5,3 Estado Salud dpdt: YX 0,096 E 6,94 E E ( ) j j j (34 6)6 (34 8)8 34 34 6,94 ( ) j (0 ) (0 8)8 (4 4)4 (4 0)0 5,3 0 0 4 4 Cofct d Icrtdumbr 0 0 4 4 I(X) l l l 0,677 34 34 34 34 6 6 8 8 34 34 34 34 j j I(Y) l l l 0,69 j Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 4

8 8 4 4 0 0 34 34 34 34 34 34 34 34 I(XY) l l l l l j,39 Cofct smétrco: I(X) I(Y) I(XY) 0,677 0,69,39 I 0,07 I(X) I(Y) 0,677 0,69 Estado d salud como varabl dpdt: I(X) I(Y) I(XY) 0,677 0,69,39 IX/Y 0,073 I(X) 0,677 Pso como varabl dpdt: I(X) I(Y) I(XY) 0,677 0,69,39 IY/X 0,07 I(Y) 0,69 El cofct o ídc d Kappa s ua mdda d cocordaca propusta por Coh 960, s basa comparar la cocordaca obsrvada u cojuto d datos, rspcto a lo qu podría ocurrr por pura casualdad. S pud calcular tablas d cualqur dmsó, l caso d tablas d x t alguas pculardads. X Y y y x x p0 p Ídc d Kappa: p p0 p x Dod p 0 s la proporcó d cocordaca obsrvada y p s la proporcó d cocordaca sprada por azar. Cuado s da la máxma cocordaca posbl. El valor 0dca qu la cocordaca obsrvada s prcsamt la qu s spra por pura casualdad. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 43

0 p 0,647 34 0 0 x6 4 x8 p x 0, 495 34 p p 0,647 0,495 0 p 0,495 0,30 E l caso d más d dos valuadors, clasfcacos, métodos, tc., Josph L. Flss gralzó l método d Coh, dado lugar a la Kappa d Flss. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 44

E la tabla s rflja la dad d los mplados d ua mprsa y l grado d satsfaccó l trabajo, co u vl d sgfcacó dl 5%, cotrastar s l grado d satsfaccó l trabajo o dpd d la dad d los mplados. Edad Satsfaccó l trabajo A B C D E 5 0 0 0 40 70 5 36 0 0 5 0 30 > 36 60 50 30 0 5 Solucó: Varabls: X 'dad d los mplados' Y 'satsfaccó l trabajo' Hpótss ula H:'El 0 grado d satsfaccó l trabajo o dpd d la dad d los mplados' S acpta H: 0 ;( ).( ) ( ) 3 5 3 5 c 3 5 j j S forma la tabla d cotgca 3 x 5 dod cada frcuca obsrvada ( ),,3 ; j,,5 t ua frcuca tórca o sprada caso d x j dpdca Satsfaccó l trabajo Edad A B C D E 5 0 0 0 40 70 5 36 > 36 33,75 0,37 60 34,87 3 6,5 0 6,6 50 7, 3 4,37 3 3 5 5,44 30 5,9 33 4 6,5 4 0 6,6 0 7, 34 39,37 5 5 30 4,94 5 40,69 35 50 (50) 95 (95) 55 (55) j 90 70 65 70 05 400 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 45

50. 90 95. 90 55. 90 33,75,37 34,87 3 400 400 400 50. 70 95. 70 55. 70 6,5 6,6 7, 3 400 400 400 50. 65 95. 65 55. 65 4,37 5, 44 5,9 3 3 33 400 400 400 50. 70 95. 70 55. 70 6,5 6,6 7, 4 4 34 400 400 400 50. 05 95. 05 55. 05 39,37 4,94 40,69 5 5 35 400 400 400 Estadístco obsrvado: 3 5 3 5 ( ) c j j 0 0 0 40 70 0 0 5 0 30 33,75 6,5 4,37 6,5 39,37,37 6,6 5,44 6,6 4,94 60 50 30 0 5 400 43, 458 34,87 7, 5,9 7, 40,69 Estadístco tórco: 0,05 ; (3).(5) 0,05; 8 5,507 Como 8 43, 458 5,507 0,05 ; 8 s rchaza la hpótss ula d dpdca tr la dad y la satsfaccó l trabajo. E coscuca, la dad fluy sgfcatvamt la satsfaccó l trabajo. ESTADÍSTICOS VARIABLES NOMINALES: FUERZA DE LA RELACIÓN c 43,5 Cofct Ph: 0,599 400 El stadístco Ph md l grado d asocacó tr las varabls. Cofct V d Cramr: c 43,5 43,5 VCramr 0, 43. mí(k, m ) 400.mí(3, 5 ) 400. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 46

El stadístco V d Cramr s ua mdda smétrca qu cuatfca la rlacó tr dos o más varabls d la scala omal. Quzás s l stadístco más utlzado. U valor dl stadístco V d Cramr próxmo a 0 dca la falta d asocacó d las varabls, mtras qu próxmo a rflja mayor asocacó tr las varabls studo. Como VCramr 0,43 s dtcta ua rlacó modrada d las varabls. Cofct d cotgca: c 43,5 C 0,54 43,5 400 c El grado d dpdca s dl 5,4% por lo qu la asocacó tr las varabls s alta. Tst G d la razó d vrosmltud: S acpta la hpótss ula H 0 sí: G l k m j G l, ( 3 ). ( 5 ) 3 5 j Satsfaccó l trabajo Edad A B C D E 0 0 0 40 70 5 5 36 > 36 j 33,75 g,6 0,37 g,33 60 34,87 3 g 3,56 3 6,5 g 9,65 0 6,6 g 5,08 50 7, 3 g 30,59 3 4,37 3 g 3,95 3 3 5 5,44 g 0,43 3 33 30 5,9 g 5,4 33 4 6,5 g 6,85 4 4 0 6,6 g 3,7 34 4 0 7, g 9,98 34 5 39,37 g 40,8 5 5 30 4,94 g 5,54 5 35 5 40,69 g 0,48 35 50 (50) (3,37) 95 (95) (,4) 55 (55) (47,93) 90 70 65 70 05 400 (8,7) 3 5 G l.8,667 63,334 5,507 j 0,05;8 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 47

S rchaza la hpótss ula d dpdca tr la dad y la satsfaccó l trabajo, cocluydo qu la dad fluy sgfcatvamt la satsfaccó l trabajo. 0 g 0l,6 33,75 0 g 0 l 9,65 6,5 0 g3 0l 3,95 4,37 40 g4 40 l 6,85 6,5 70 g5 70l 40,8 39,37 0 g 0 l,33,37 0 g 0l 5,08 6,6 5 g3 5l 0,43 5,44 0 g4 0l 3,7 6,6 30 g5 30 l 5,54 4,94 60 g3 60 l 3,56 34,87 50 g3 50 l 30,59 7, 30 g33 30 l 5,4 5,9 0 g34 0l 9,98 7, 5 g35 5l 0,48 40,69 El tst G da la razó d vrosmltud s ua Pruba d hpótss qu prsta mjors rsultados qu l Tst d la Ch cuadrado d Parso. MEDIDAS DE ASOCIACIÓN DE VARIABLES ORDINALES Satsfaccó l trabajo Edad A B C D E 5 0 0 0 40 70 50 5 36 0 0 5 0 30 95 > 36 60 50 30 0 5 55 j 90 70 65 70 05 400 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 48

Pars Cocordats: C 0 05030503005 05 0 30 30 0 5 00 30 0 5 4030 5 0 50 30 0 5 030 0 5 50 5 05 875 Pars Dscordats: D 70 00506050300 400 0 5 60 50 30 00 0 60 50 00 60 30 6050300 060 50 30 560 50 060 35600 La Gamma d Goodma y Kruskal md la furza d asocacó d los datos cuado las varabls s md l vl ordal. 0 dca la ausca d asocacó. C D C D C D 875 35600 0,66 C D 875 35600 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 49

El cofct d rago d Kdall ( C) a mudo s utlza como u stadístco cotrol ua pruba d hpótss stadístca para stablcr s dos varabls pud cosdrars stadístcamt dpdts. Es ua pruba o paramétrca, ya qu o s basa suposcos sobr las dstrbucos d X o Y o la dstrbucó d (X, Y). Bajo la hpótss ula d dpdca d X Y, la dstrbucó mustral d Tau C ( ) t u valor sprado d cro. C.mí(k, m).(c D) Para mustras pquñas: C mí(k, m ). E mustras grads, s utlza ua aproxmacó a N(0, ): C ( 5) 9( ).mí(k, m).(c D).mí(3, 5).(875 35600).3.( 745) C 0,54 mí(k, m ). mí(3, 5 ).400.400 Parjas mpatadas X o Y: T X k ( ) T Y m j ( ) j j 3 ( ) TX 50.49 95.94 55.547575 5 j(j ) TY 90.89 70.69 65.64 70.69 05.046375 j El cofct Tau B d Kdall ( B) s ua mdda o paramétrca d la corrlacó para varabls ordals o d ragos qu t cosdracó los mpats. El sgo dl cofct dca la drccó d la rlacó y su valor absoluto dca la furza d la rlacó. Varía tr y sgú sa l stdo d la asocacó tr las varabls. Los valors mayors dca qu la rlacó s más strcha. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 50

Cuado la tabla o s cuadrada st cofct o pud llgar a valr dado qu xstrá más pars mpatados la varabl qu tga más catgorías. B B C D ( ) ( ) T T X Y 875 35600 79800 757579800 6375 0,477 El stadístco D d Somrs stablc s las varabls ordals so dpdts o dpdts tr sí. El cofct D d Somrs varía tr y, s ua mdda asmétrca como l cofct Lambda, los dos valors qu s pud obtr d la tabla dpd d qu s tom como dpdt la varabl X o Y. Valors dl stadístco D crcaos a 0 dca qu o hay gua o muy poca asocacó tr las varabls. D d Somrs: D Númro d pars: X C D ( ) TX D Y C D ( ) TY ( ) 400(400 ) 79800 C D 875 35600 DX 0,55 ( ) T 79800 7575 X C D 875 35600 DY 0,43 ( ) T 79800 6375 X Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 5

MEDIDAS BASADAS EN EL ERROR PROPORCIONAL Cofct Lambda (λ) d Goodma y Kruskal, coocdo també como cofct d Goodma Prdccó, s basa la rduccó proporcoal dl rror la prdccó la moda. Estadístco utlzado para dtrmar s usar los rsultados d ua d las varabls pud utlzars para prdcr los rsultados d la otra varabl. Valors Lambda (λ) próxmos a 0 mplca baja asocacó y valors próxmos a dota furt asocacó. Dos varabls so dpdts t λ = 0. S mbargo λ = 0 o mplca dpdca stadístca. Satsfaccó l trabajo Edad A B C D E 5 0 0 0 40 70 50 5 36 0 0 5 0 30 95 > 36 60 50 30 0 5 55 j 90 70 65 70 05 400 MY Frcuca modal global my MY YX my Suma d frcucas modals M Y Númro total d casos E També, E E E M y E m y MY 55 my MY 50 55 YX 0,388 my 605030407050 MY 400 55 400 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 5

MX 05 mx MX 60 05 XY 0,86 mx 70 30 60 60 MX 400 05 400 Tau d Goodma y Kruskal ( ) cosdra todas las catgorías d rspusta y o úcamt la qu cotmpla más casos tr dos varabls omals (varabls cualtatvas). El valor d Tau d Goodma y Kruskal ( ) s trprta como l porctaj qu mjora l rror al clur la varabl dpdt la prdccó d los valors d la varabl dpdt. S parc a la Lambda (λ), sdo su cálculo más compljo. Lo msmo qu Lambda adopta valors tr 0 y, dód 0 s dpdca y l total d dpdca. E E E Errors s coocr la dstrbucó d la varabl dpdt: k úmro total d casos ( ) E k úmro d catgorías d la varabl frcuca d la catgoría ésma Errors coocdo la dstrbucó d la varabl dpdt: j E m k ( j ) j j frcuca d cada cldlla la catgoría ésma varabl dpdt m úmro d catgorías d la varabl dpdt total parcal d las catgoras d la varabl dpdt Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 53

Satsfaccó l trabajo Edad A B C D E 5 0 0 0 40 70 50 5 36 0 0 5 0 30 95 > 36 60 50 30 0 5 55 j 90 70 65 70 05 400 E ( ) 3 (400 50)50 (400 95)95 (400 55)55 6,5 400 400 400 E 5 3 j ( ) j j (90 0)0 (90 0)0 (90 60)60 90 90 90 (70 0)0 (70 0)0 (70 50)50 70 70 70 (65 0)0 (65 5)5 (65 30)30 65 65 65 (70 40)40 (70 0)0 (70 0)0 70 70 70 (05 70)70 (05 30)30 (05 5)5 05 05 05 06,93 E E 6,5 06,93 E 6,5 0,08 dad varabl dpdt Cuado la varabl dpdt s la satsfaccó l trabajo: E ( ) 5 j j j (400 90)90 (400 70)70 (400 65)65 (400 70)70 (400 05)05 37,5 400 400 400 400 400 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 54

E ( ) 3 5 j (50 0)0 (50 0)0 (50 0)0 (50 40)40 (50 70)70 50 50 50 50 50 (95 0)0 (95 0)0 (95 5)5 (95 0)0 (95 30)30 95 95 95 95 95 (55 60)60 (55 50)50 (55 30)30 (55 0)0 (55 5)5 55 55 55 55 55 85,38 E E 37,5 85,38 E 37,5 0,00 satsfaccó varabl dpdt El Cofct d Icrtdumbr s ua mdda d asocacó basada la rduccó proporcoal dl rror. Es ua mdda smjat a Lambda cuato a su cocpcó d la asocacó d las varabls, rlacó a la capacdad prdctva y la dsmucó dl rror d dcha prdccó. El cofct d crtdumbr (I) dpd d toda la dstrbucó y o sólo d los valors modals (caso d Lambda), varía tr 0 y, tomado l valor 0 l caso total d dpdca. Es más dfícl d trprtar qu Lambda. T vrsos asmétrcas (dpddo d cual d las dos varabls sa dpdt) y ua smétrca (dod o s dstgu tr varabl dpdt dpdt). La vrsó asmétrca s trprta como la proporcó d crtdumbr rducda al prdcr los valors d ua varabl a partr d los d valors d la otra varabl. La vrsó smétrca s trprta como la proporcó d crtdumbr rducda al prdcr los valors d cualqura d las dos varabls mdat la tabla d cotgca. S obt mdat la fórmula: I Y/X I(X) I(Y) I(XY) I(Y) Para obtr I X/Y basta co trcambar los papls d I(X) I(Y). Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 55

I(X) I(Y) I(XY) La vrsó smétrca: I I(X) I(Y) dod: k m k m j j I(X) l I(Y) l I(XY) l j j Satsfaccó l trabajo Edad A B C D E 5 0 0 0 40 70 5 36 > 36 0,09 0 0,50 3 60 0,84 90 j 0,335 0,09 0 0,09 3 50 0,60 70 0,305 0,50 3 3 5 0,3 33 30 0,94 65 0,95 4 0,30 4 0 0,50 34 0 0,09 70 0,305 0,305 5 5 30 0,94 35 5 0,055 05 0,35 50 0,368 95 0,34 55 0,367 400 50 50 95 95 55 55 l 0,368 l 0,34 3 l 0,367 400 400 400 400 400 400 3 I(X) l 0,368 0,34 0,367,076 90 90 70 70 65 65 l 0,335 l 0,305 3 l 0,95 400 400 400 400 400 400 70 70 05 05 4 l 0,305 5 l 0,35 400 400 400 400 5 j j I(Y) l 0,335 0,305 0,95 0,305 0,35,59 j 0 0 0 0 60 60 l 0,09 l 0,50 3 l 0,84 400 400 400 400 400 400 0 0 0 0 50 50 l 0,09 l 0,09 3 l 0,60 400 400 400 400 400 400 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 56

0 0 5 5 30 30 3 l 0,50 3 l 0,3 3 l 0,94 400 400 400 400 400 400 40 40 0 0 0 0 4 l 0,30 4 l 0,50 34 l 0,09 400 400 400 400 400 400 70 70 30 30 5 5 5 l 0,305 5 l 0,94 35 l 0,055 400 400 400 400 400 400 3 5 I(XY) l, 463 j Cofct d Icrtdumbr, Satsfaccó como varabl dpdt: I(X) I(Y) I(XY),076,59, 463 IY/X 0,8 I(Y),59 Cofct d Icrtdumbr, Edad como varabl dpdt: I(X) I(Y) I(XY),076,59, 463 IX/Y 0,90 I(X),076 Cofct d Icrtdumbr smétrco: I(X) I(Y) I(XY),076,59,463 I 0,53 I(X) I(Y),076,59 Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 57

H: Las varabls so dpdts 0 Ch cuadrado d Parso Prubas sgfcacó stadístca Razó d vrosm ltud Ch cuadrado H: La asocacó tr las varabls s ula (so dpdts) 0 Ph Cofct d Cotgca Estadístcos NomalsV d Cramr Varabls Cualtatvas Lambda Cofct d Icrtdumbr Q d Yul H: La asocacó tr las varabls s ula (so dpdts) 0 Estadístcos Ordals Varabls Cuattatvas Gamma d Goodma y Kruskal D d Somrs Tau B d Kdall Tau C d Kdall Rsgo rlatvo Aálogos a las mddas d asocacó, aplcabls a las varabls qu s computa fucó d acurdos dsacurdos o cocordacas dscrpacas Ídc d Cocordaca Prubas d Cocordaca Cofct Kappa d Coh Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 58

La tabla adjuta rflja u aálss d la obsdad 4 sujtos. Co u vl d sgfcacó d 0,05, s dsa aalzar s xst dfrcas la prvalca d obsdad tr hombrs y mujrs o s, por l cotraro, l porctaj d obsos o varía tr sxos. Sxo Obsdad Sí No Total Mujrs 4 5 Hombrs 7 9 Total 8 6 4 Solucó: El tst xacto d Fshr prmt aalzar s dos varabls dcotómcas stá asocadas cuado la mustra a studar s dmasado pquña y o cumpl las codcos csaras para qu la aplcacó dl tst d la Ch cuadrado sa dóa. Las codcos csaras para aplcar l tst d la Ch cuadrado xg qu al mos l 80% d los valors sprados d las cldas sa mayors qu 5. D st modo, ua tabla d cotgca d x srá csaro qu todas las cldas vrfqu sta codcó, s b la práctca sul prmtrs qu ua d llas tga frcucas spradas lgramt por dbajo d 5. S las dos varabls qu s stá aalzado so dcotómcas, y la frcuca sprada s mor qu 5 más d ua clda, o rsulta adcuado aplcar l tst d la, auqu sí l tst xacto d Fshr. El tst xacto d Fshr s basa valuar la probabldad asocada a cada ua d las tablas x qu s pud formar matdo los msmos totals d flas y columas qu los d la tabla obsrvada. Cada uo d stas probabldads s obt bajo la hpótss d dpdca d las dos varabls qu s stá aalzado. Probabldad asocada a los datos qu ha sdo obsrvados: (a b)! (c d)! (a c)! (b d)! p! a! b! c! d! Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 59

La fórmula gral d la probabldad dscrta dbrá calculars para todas las tablas d cotgca qu puda formars co los msmos totals d flas y columas d la tabla obsrvada. El valor d la p asocado al tst xacto d Fshr pud calculars sumado las probabldads d las tablas qu rsult mors o guals a la probabldad d la tabla qu ha sdo obsrvada. El cotrast blatral asum qu la hpótss altratva stablzca la dpdca tr las varabls dcotómcas, pro s spcfcar d atmao qué stdo s produc dchas dfrcas. Hpótss ula H: 0 El sxo y sr obso so dpdts Sxo Obsdad Sí No Total Mujrs (a) 4 (b) 5 (a+ b) Hombrs 7 (c) (d) 9 (c + d) Total 8 (a + c) 6 (b + d) 4 () (a b)! (c d)! (a c)! (b d)! 5! 9! 8! 6! p 0,0599!a!b!c!d! 4!!4!7!! Las sguts tablas mustra todas las posbls combacos d frcucas qu s pud obtr co los msmos totals d flas y columas: Sxo Obsdad Sí No Total Mujrs 4 (a) (b) 5 (a+ b) Hombrs 4 (c) 5 (d) 9 (c + d) Total 8 (a + c) 6 (b + d) 4 () p = 0,098 (a b)! (c d)! (a c)! (b d)! 5! 9! 8! 6! p 0,098!a!b!c!d! 4!4!!4!5! Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 60

Sxo Obsdad Sí No Total Mujrs (a) 3 (b) 5 (a+ b) Hombrs 6 (c) 3 (d) 9 (c + d) Total 8 (a + c) 6 (b + d) 4 () Sxo Obsdad Sí No Total Mujrs 3 (a) (b) 5 (a+ b) Hombrs 5 (c) 4 (d) 9 (c + d) Total 8 (a + c) 6 (b + d) 4 () p = 0,797 p = 0,496 (a b)! (c d)! (a c)! (b d)! 5! 9! 8! 6! p 0, 496!a!b!c!d! 4!3!!5!4! Sxo Obsdad Sí No Total Mujrs 0 (a) 5 (b) 5 (a+ b) Hombrs 8 (c) (d) 9 (c + d) Total 8 (a + c) 6 (b + d) 4 () Sxo Obsdad Sí No Total Mujrs 5 (a) 0 (b) 5 (a+ b) Hombrs 3 (c) 6 (d) 9 (c + d) Total 8 (a + c) 6 (b + d) 4 () p = 0,0030 p = 0,080 Sumado las probabldads d las tablas qu so mors o guals a la probabldad d la tabla obsrvada (p = 0,0599 ) s t: p = 0,0599 + 0,0030 + 0,080 = 0,0909 Sdo p valor = 0,0909 > 0,05 s acpta la hpótss ula, cocluydo qu l sxo y l hcho d sr obso so dpdts, s dcr, o xst asocacó tr las varabls studo, co u vl d sgfcacó α =0,05 Otro método d calcular l p valor cosst sumar las probabldads asocadas a aqullas tablas qu sa más favorabls a la hpótss Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 6

altratva d los datos obsrvados. La tabla xtrma d los datos obsrvados s la qu o s obsrva gua mujr obsa, p = 0,0030 p = 0,0599 + 0,0030 = 0,069 SPSS para l cómputo dl tst d Fshr, calcula l p valor corrspodt a u cotrast blatral (p = 0,0909) y l p valor asocado a u cotrast ulatral (p = 0,069). Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 6

Para aalzar la rprcusó qu t los dbats tlvsvos la tcó d voto, u qupo d vstgacó rcogó datos tr 40 dvduos ats y dspués dl dbat, rsultado la sgut tabla: Dspués dl dbat Ats dl dbat (caddatos) (caddatos) A B Total A 46 50 96 B 85 59 44 Total 3 09 40 S dsa sabr s l dbat tlvsvo cambó la tcó d voto, co u vl d sgfcacó dl 5%. Solucó: S trata d ua mustra parada ua stuacó ats dspués, co lo qu s dóo u cotrast stadístco Ch cuadrado d McNmar. Dspués dl dbat Ats dl dbat (caddatos) (caddatos) A B Total A 46 (a) 50 (b) 96 (a+b) B 85 (c) 59 (d) 44 (c + d) Total 3 (a + c) 09 (b + d) 40 () Hpótss ula H: La tcó d voto s la msma ats y dspués dl dbat 0 E sta pruba para la sgfcacó d cambos solo trsa coocr las cldas qu prsta cambos (cldas b y c) y sdo (b c) l úmro d prsoas qu cambaro, d acurdo co la hpótss ula platada s b c spra qu casos camb ua drccó y b c casos a otra drccó. Estadístco d cotrast sí b c 0 S acpta H o sí b McNmar /, Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 63

Estadístco d cotrast sí b c 0: McNmar bc b c La aproxmacó mustral a la dstrbucó Ch cuadrado llga a sr muy bua s s ralza ua corrccó por cotudad, cosdrado qu s utlza ua dstrbucó cotua para aproxmar ua dstrbucó dscrta (bomal), por lo qu s ralza la corrccó d Yats. S acpta H o sí bc b c McNmar /, E st caso, b c 50 85 35 0 Estadístco mustral: Estadístco tórco: 50 85 McNmar 8,563 50 85 /, 0,05, 5,04 Como McNmar 8,563 5,04 0,05, s rchaza la hpótss ula, cocluydo qu la tcó d voto cambó sgfcatvamt dspués dl dbat, co u vl d sgfcacó dl 5%. Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 64

E ua mustra alatora d prsoas s aalza alguos hábtos d la vda, habdo rcogdo datos d las sguts varabls: X= Estado gral d salud: muy buo (3), buo (), rgular (), malo (0) X= Sxo: mujr (), hombr (0) X= 3 Nvl dl jrcco daro: tso (), modrado (), guo (0) Ralzadas las tablas d cotgca corrspodts, s calcularo los sguts stadístcos para cotrastar la asocacó: a) (X, X ) 8 b) (X, X 3) 4,5 c) (X, X ) 6, 3 Co la formacó facltada, a u vl d sgfcacó dl 5%, laborar u dagóstco para cada ua d las parjas d varabls. Solucó: Calculado los p valor ( p ) d cada stadístco s obt: a) H: 0 X X so dpdts E (X, X ) 8 l úmro d grados d lbrtad s (4 ) x( ) 3 P( 8). Itrpolado la tabla d la Ch cuadrado: p p,3 0,05 p 0,05 0,05 0,05 7,85 9,348 7,85 8 9,348 p 0,05 8 9,348 ( 0,05) x (7,85 9,348) (0,05 0,05) x (8 9,348) 0,0469 p Sdo p 0,0469 0,05 s rchaza la hpótss ula, cocluydo qu l stado gral d salud stá asocado al sxo. b) H: 0 X X 3 so dpdts E (X, X ) 4,5 l úmro d grados d lbrtad s ( ) x(3 ) 3 P( 4,5). Itrpolado la tabla d la Ch cuadrado: p p, 0,90 p 0,0 0,90 0,0 0, 4,605 0, 4,5 4,605 p 0,0 4,5 4,605 p Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 65

( 0,0) x (0, 4,605) (0,90 0,0) x (4,5 4,605) 0,9 p Sdo p 0,9 0,05 s acpta la hpótss ula, cocluydo qu l sxo s dpdt dl vl dl jrcco daro. c) H: 0 X X 3 so dpdts E (X, X ) 6, l úmro d grados d lbrtad s (4 ) x(3 ) 6 3 P( 6,). Itrpolado la tabla d la Ch cuadrado: p p,6 0,90 p 0,0 0,90 0,0,04 0,645,04 6, 0,645 p 0,0 6,0,645 ( 0,0) x (,04 0,645) (0,90 0,0) x (6, 0,645) 0,530 p Sdo p 0,530 0,05 s acpta la hpótss ula, cocluydo qu l stado gral d salud s dpdt dl vl dl jrcco daro. p p Gstó Aroáutca: Estadístca Tórca Facultad Ccas Ecoómcas y Emprsarals Dpartamto d Ecoomía Aplcada Profsor: Satago d la Fut Frádz Estadístca Tórca: Aplcacos Ch-cuadrado 66