CHI- CUADRADO
Es una prueba no paramétrica de comparación de proporciones para dos y más de dos muestras independientes, debe cumplir las siguientes características: • Los datos se ajustan a la distribución de chi cuadrada • Nivel nominal de la variable dependiente • Su función es comparar dos o más de dos distribuciones de proporciones y determinar que la diferencia no se deba al azar (que las diferencia sea estadísticamente significativa).
La prueba del Chi Cuadrado es apropiada cuando los datos obtenidos en su estudio son de nivel nominal. Esto significa que en lugar de poder medir los puntajes de los sujetos, sólo es posible asignar los sujetos a una o más categorías. Esta medida no es propiamente una medida de asociación pero permite a partir de la idea que se puede definir "una asociación cero" en términos de la igualdad lograda entre la frecuencias observadas y las frecuencias esperadas.
Nota Metodológica: Para calcular la medida de Chi-Cuadrado se sigue el siguiente procedimiento: el valor de la frecuencia esperada en cada celda de la matriz de una tabla de un cruce de variables es restado del valor de la frecuencia observada en esa celda y el valor resultante elevado al cuadrado.
CORRELACIONES
El concepto de relación o correlación entre dos variables se refiere al grado de parecido o variación conjunta existente entre las mismas.Una relación lineal positiva entre dos variables X e Y significa que los valores de las dos variables varían de forma parecida: los sujetos que puntúan alto en X tienden a puntuar alto en Y y los que puntúan bajo en X tienden a puntuar bajo en Y. Una relación lineal negativa significa que los valores de ambas variables varían justamente el revés. La forma más directa de formarse una primera idea sobre el tipo de relación existente entre dos variables cuantitativas es a través de un Diagrama de dispersión. Este tipo de diagramas puede obtenerse mediante: Gráficos.
Correlaciones que incluye tres opciones (1) Bivariadas, para el estudio de la relación entre dos variables cuantitativas, (2) Parciales, para el estudio de la relación entre dos variables cuantitativas cuando se controla o elimina el efecto de terceras variables y (3) Distancias, para el estudio de la relación entre dos variables cualesquiera que sea su nivel de medida.
COEFICIENTE DE INCERTIDUMBRE
Capacidad predictiva y de disminución del error de dicha predicción.La expresión de estos coeficientes depende de toda la distribución y no sólo de los valores modales, por lo que sólo toma el valor 0 en casos de total independencia. Ésta es su ventaja respecto a lambda, pero es más difícil de interpretar. Oscila entre 0 y 1. Posee dos versiones asimétricas (dependiendo de cuál de las dos variables se considera independiente) y una simétrica (cuando no se hace distinción entre variable dependiente e independiente).
