manual etcon

7/24/2019 Manual ETCon

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UNIVERSIDAD PERUANA CAYETANO HEREDIA

FACULTAD DE PSICOLOGIA

GABINETE DE INSTRUMENTOS PSICOLGICOS

MATERIALES DE INFORMTICA

ESTADISTICOS

PARA TABLAS DECONTINGENCIA

Lic. Andrs B r!" L#$nLic. Gi"nc"r%& O'#d" M#rc"d&

LIMA( )**+


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Derechos ReservadosUniversidad Peruana Cayetano HerediaFacultad de Psicologa


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PRESENTACION DE LA SERIE

El presente programa constituye el primero de una serie producida por el

Gabinete de Instrumentos Psicolgicos de la Facultad de Psicologa de la

Universidad Peruana Cayetano Heredia, dirigida a estudiantes y profesionales

de la psicologa y diversas especialidades

Esta serie, denominada !"ateriales #e Inform$tica% surge a partir de la

e&periencia de los docentes de los cursos vinculados a las $reas de

matem$ticas, estadstica y psicometra, pues el reali'ar los c$lculos de forma

manual, si bien fomenta el aprendi'a(e matem$tico, )ace m$s probable la

ocurrencia de errores de c$lculo, los cuales pueden impactar de forma

negativa al proceso de toma de decisiones

*abemos +ue una decisin se toma sobre la base de la informacin, y esta

informacin debe ser lo m$s v$lida y confiable posible

En ese sentido, con esta serie de programas, creemos +ue al reducir la

probabilidad del error de c$lculo, estamos contribuyendo de una forma

sustancial a la calidad de la informacin de base cuantitativa sobre la cual se

basan muc)as de las decisiones profesionales

En nuestro medio, adem$s en muc)os caso no encontramos un soft are

accesible por cuestiones econmicas +ue cumpla las funciones +ue

desempe-an los programas de esta serie, +ue por su sencille', creemos +ue

presentan una gran utilidad


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.a serie )asta el momento cuenta con los siguientes pa+uetes inform$ticos/

01PF v 2 3, programa para el mane(o de notas

Estadsticos para 0ablas de Contingencia

Estimacin de Par$metros y Prueba de Hiptesis

"dulo de C$lculos Psicom4tricos

Esperemos +ue esta segunda entrega le resulte 5til y sea de su agrado

1ndr4s 6urga .en


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INDICE

PRSENTAC !N DE" PR!#RA$A%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%&% NTR!DUCC 'N%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

&%& ()U* ES "A ESTAD+ST CA,%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

&%- .AR A/"ES 0 C!NSTANTES%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

&%1 T P!S DE .AR A/"ES%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

-% "AS ESCA"AS DE $ED C 'N%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

1% PRUE/A DE H P'TES S%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

2% "AS $ED DAS DE AS!C AC 'N%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

3% "AS TA/"AS DE C!NT N#ENC A%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

4% US! DE" PR!#RA$A 5ESTAD+ST C! PARA TA/"AS DEC!NT N#ENC A6%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

4%& N C ! DE" ANA" S S%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

4%- PRUE/AS C!N A$/AS .AR A/"ES N!$ NA"ES%%%%%%%%%%%

4%-%& CH CUADRADA%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1

4%-%- C!EF C ENTE C DE C!NT N#ENC A%%%%%%%%%%%%1

4%-%1 C!EF C ENTE ) DE 0U"E%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1

4%-%2 C!EF C ENTE 5PH 6 789%%%%%%%%%%%%%%%%%%1

4%-%3 C!EF C ENTE "A$/DA 7:9%%%%%%%%%%%%%%%%%%1

4%-%4 E" C!EF C ENTE T DE TSCHRUPR!;%%%%%%%%%%%%1

4%-%< E" C!EF C ENTE . DE CRA$ER%%%%%%%%%%%%%%%1


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4%1 PRUE/AS C!N UNA .AR A/"E N!$ NA" 0 !TRA!RD NA"%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

4%1%& C!EF C ENTE 5PH 6 789%%%%%%%%%%%%%%%%%%1

4%1%- C!EF C ENTE ; "C!=!N%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1

4%2 PRUE/AS C!N A$/AS .AR A/"ES !RD NA"ES%%%%%%%%%%%%%

4%2%& TAU A DE >ENDA""%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1

4%2%- E" C!EF C ENTE d DE S!$$ERS%%%%%%%%%%%%%%%%%1

4%2%1 TAU / DE >ENDA""%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%14%3 PRUE/AS C!N .AR A/"ES D C!T!$ ?ADAS%%%%%%%%%%%%%%

4%3%& C!EF C ENTE DE C!RRE"AC 'N TETRAC'R C!%%%%%%1

REFERENC AS%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


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PRSENTACION DEL PROGRAMA

El programa !Estadstico para 0ablas de Contingencia%)a sidodesarrollado con la finalidad de facilitar los procedimientos de

c$lculo de diversas medidas de asociacin entre variables

nominales y ordinales, tanto dicot$micas como politmicas

1dem$s le permitir$ reali'ar de manera muy f$cil los c$lculosnecesarios para probar )iptesis estadsticas relativas a la

asociacin entre variables, basadas en la C)i Cuadrada

Esperamos +ue este programa le resulte muy 5til tanto a los

estudiantes como profesionales de la Psicologa y Ciencias*ociales en general

.ic 1ndr4s 6urga .en

.ic Giancarlo 7(eda "ercado


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@


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,. INTRODUCCIN

,., - U/ ES LA ESTAD0STICA1

"a estadstica una ra a aBlicada de las ate ticas ue se encarga del estudiode los todos Bara recoger organiGar resu ir y analiGar datos% Todo esto srealiGa Bara Boder e traer conclusiones v lidas y to ar decisiones raGonaIles Iasadas en los datos nu ricos% El t r ino estadstica ta Ii n es usado Bara denotar los BroBios datos onJ ero derivados de ellos tales co o los Bro edios%

,.) VARIABLES Y CONSTANTES

"a estadstica traIaKa con variaIles y constantes ediante las cuales se realiGanlas diLerentes oBeraciones ate ticas tanto descriBtivas co o inLerenciales%

Unavariable Buede ser entendida co o algo ue vara es decir algo ue Buede

oItener diLerentes valores% Ade s las variaIles general ente reciIen unno Ire ediante el cual se las identiLica%

Por eKe Blo la variaIle lla ada 5se o6 Buede reciIir los valores 5 asculino6o 5Le enino6% Ta Ii n Bode os Boner co o eKe Blo a la variaIle 5Nota enlenguaKe6 ue segJn nuestro siste a educativo Buede oItener cual uier valor

entre M y -M% !tro eKe Blo de variaIle Buede ser 5CoeLiciente ntelectual6 Bodra reciIir valores co o &M- @ &-& &&M etc%


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En ca Iio unaconstante tiene valores LiKos y general ente se reBresenta Bor letras% Por eKe Blo si deci os ue en la siguiente ecuaciOn 7lla ada ecuaciOn

lineal si Ble9 8 9 a : b; 5a6 y 5b6 son constantes con valores 1 y -resBectiva enteQ ade s 5 ; 6 e 58 6 son variaIles la ecuaciOn Buede deLinirsenu rica ente co o 7


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Una variaIledicot ica tiene Jnica ente dos valores Bor eKe Blo 5se o6 sOlotiene los valores 5 asculino6 y 5Le enino6% "a reBuesta a una Bregunta de

oBciOn JltiBle solo tiene 5acierto6 o 5Lallo6%

"a variaIle dicoto i!ada si Iien Bresente sOlo dos categoras es en realiGadauna variaIle BolitO ica ue a sido recodiLicada en dos% Por eKe Blo las notaen una curso de ate ticas 7entre M y -M9 Bueden ser dicoto iGadas en5aBroIados6 7&& a -M9 y 5desaBroIados6 7M a &M9%

). LAS ESCALAS DE MEDICIN

"os datos ue se utiliGan co o resultado de las ediciones en los Brocedi ientos de recolecciOn de datos Bertenecen a diversas escalas de

ediciOn% Estas escalas diLieren en el tiBo de inLor aciOn ue Bueden Irindaras tene os escalas no inales o categOricas escalas ordinales escalas deintervalo y escalas de raGOn%

"as escalas no inales son a uellas ue nos Ber iten deter inar la Bresencia ono de un atriIuto en un oIKeto y Irindan inLor aciOn con resBecto a laLrecuencia con ue el atriIuto se Bresenta en una colecciOn de oIKetos% Estasescalas no i Blican ningJn tiBo de relaciOn ate ticas aBarte del conteo% Por eKe Blo uno Buede ser clasiLicado segJn la variaIle 5ReligiOn6 co o5CatOlico6 Protestante6 5$or On6 5 udo6 sin ue ello i Bli ue ue unreligiOn e eKor ue otra%

"as escalas ordinales nos Ber iten co o su no Ire lo indica ordenar unacolecciOn de oIKetos en LunciOn a la BroBiedadmayor +ue o menor +ue

&&


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reLeridas a la agnitud con ue Bresentan un deter inado atriIuto% Por eKe Blo Bode os reLerirnos a la clase social ue segJn un conKunto deindicadores Bodra categoriGarse co o 5Alta6 5$edia6 y 5/aKa6%

"as escalas de intervalo Ber iten edir la agnitud con ue se Bresenta unatriIuto en una oIKeto y ade s Irinda inLor aciOn con resBecto a la agnitudde la diLerencia ue Bresenta un oIKeto con resBecto a los de s ue oIKetos

ue Boseen la is a BroBiedad en distintas agnitudes% Sin e Iargo elestaIleci iento del Bunto cero es arIitrario% Es decir no e iste un ceroaIsoluto% Co o eKe Blo Bode os seValar a las escalas de te Beratura CW y FW%Ta Ii n se considera ue las Buntuaciones directas de la ayora de BrueIa BsicolOgicas constituyen escalas de intervalo%

"as escalas de ra!n tienen las is as BroBiedades ue las escalas deintervalo Bero ade s Boseen un cero aIsoluto% Co o eKe Blo Bode os

encionar a los grados >elvin ue tiene un cero aIsoluto de te Beratura cuyoe uivalente en grados centgrados es X -


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+. PRUEBA DE HIPTESIS

"a gran Barte de la laIor de la investigaciOn esta orientada a deter inar en ueedida las hiBOtesis Blanteadas son aceBtaIles% Para realiGar una decisiOn

oIKetiva es necesario utiliGar Brocedi ientos ue lleven a un criterio oIKetivo Bara aceBtar o rechaGar las hiBOtesisQ es este el BaBel ue dese BeVan la BrueIas estadsticas Blanteadas% "a Buesta a BrueIa de una hiBOtesis estadsticasi Blica

&9 For ular la hiBOtesis de nulidad 7Ho9%-9 Elegir la BrueIa estadstica de contraste

19 EsBeciLicar el nivel de signiLicancia 7 9 y el ta aVo de la uestra 7n9%

29 SuBoner la distriIuciOn uestral de la BrueIa estadstica segJn Ho39 DeLinir la regiOn de rechaGo de la Ho y calcular el valor de la BrueIa

estadstica con los datos oItenidos en la uestra49 Si el valor del estadstico calculado se halla dentro de la regiOn de rechaGo

se descarta la hiBOtesis nula y se aceBta la hiBOtesis alterna%

Una alterativa Bara la to a de decisiones 7aceBtaciOn o rechaGo de Ho9 se Iasael valor B ue e uivale a la BroIaIilidad de oItener un resultado estadstico7valor del estadstico calculado9 tan e tre o co o el oIservado siendo lahiBOtesis nula verdadera%

"os diLerentes Brogra as inLor ticos Bara el aneKo estadstico arroKan entresus resultados el valor B asociado a la distriIuciOn uestral del estadstico decontraste y se suele rechaGar Ho cuando su valor es inLerior al nivel designiLicancia Brevia ente estaIlecido% #eneral ente cuando el valor B es

&1


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enor a M%M3 se rechaGa Ho aun ue Bueden estaIlecerse valores sconservadores co o M%M&%

2. LAS MEDIDAS DE ASOCIACIN

Se dice ue entre una variaIle 506 y una o s variaIles 5=i6 e isteasociaciOn cuando la odiLicaciOn de los valores en cual uiera de ellas induce

odiLicaciones signiLicativas en los valores de la otra%%

Estas odiLicaciones inducidas son ade s sie Bre an logas% Es decir laresBuesta a una odiLicaciOn dada de una7s9 variaIle7s9 es sie Bre del is otiBo y Bor tanto total o Barcial ente BrevisiIle%

Por eKe Blo entre la talla y el Beso de las Bersonas e iste cierto grado deasociaciOn en el sentido de ue au entos de estatura i Blican en t r inos de

edia au entos del Beso 7lo cual no uiere decir ue esto ocurra Bara cada Bersona considerada individual ente sino Bara las edias de conKuntos de Bersonas9%

En el origen de las variaIles talla y Beso e isten causas co unes gen ticaali entaciOn circunstancias edioa Iientales etc% Por ello y en general lasdos variaIles est n e Barentadas Bor lo cual se Buede aBreciar una covarianGaentre ellas 7a Ias varan de Lor a conKunta9%

Cuando el conKunto de causas generadoras de la variaIle 0 coincide total entecon el de una variaIle = a Ias variaIles son dos Lor as diLerentes de decir lo

is o y estar n relacionadas ediante una LunciOn ate tica%

Dicha LunciOn constituye el enlace entre variaIles o relaciOn Luncional decar cter deter inista ya ue dado un valor de una de las variaIles a la otra le

&2


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corresBonde sie Bre el is o valor asociado o resBuesta oItenido a trav s dela LunciOn de enlace%

Por eKe Blo cuando deci os ue & Yilogra o tiene &MM gra os esta oestaIleciendo la asociaciOn Luncional 0 L7=9 ue se concreta en0 &MMZ=%

Nor al ente el conKunto de causas no coincide total ente Bor lo ue el gradode enlace entre variaIles deBender del grado de coincidencia de las causasco o Bode os aBreciar a trav s del encionado eKe Blo de la talla y el Beso%"os co Borta ientos de una de las variaIles ue se e Bli uen Bor causas noco unes a a Ias ser n considerados co o varianGa no co Jn% Esto uieredecir ue el &MM[ de la varianGa de una variaIle no Buede general ente ser e Blicado Bor el &MM[ de la varianGa en otra variaIle% En este caso ya no sehaIla de relaciones Luncionales sino de relaciones BroIaIilsticas o Luncionesestadsticas%

Deter inar cu nta relaciOn corresBonde a cada tiBo de varianGa o lo ue es lois o cuanto del ca Iio en una variaIle Buede ser e Blicado Bor el ca Iio es

otra variaIle es una de las tareas de la estadstica ue ha estaIlecido unconKunto de coeLicientes lla ados grado de enlace nivel de asociaciOn o

edidas de asociaciOn entre variaIles%

#eneral ente estos tiBos de relaciOn son cuantiLicados Bor diversoscoeLicientes ue tiene valores entre X& y & indicando el signo la direcciOn de lasociaciOn y el valor aIsoluto la LuerGa de la asociaciOn% Es decir los valornegativos nos dicen ue al au entar una variaIle los valores de la otradis inuyen% Ade s ientras ayor sea el coeLiciente en t r inos de su valor aIsoluto as Luerte ser la asociaciOn entre las variaIles%

&3


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3. LAS TABLAS DE CONTINGENCIA

Una taIla de contingencia sirve Bara resu ir resultados en los cuales se cruGandos o s variaIles%

Por eKe Blo oIserve os la siguiente taIla

A B C4 4(A 4(B 4(CY Y(A Y(B Y(C

En las casillas se ingresan valores ue corresBonden a las Lrecuencias aIsolutas7conteo9 y\M a Lrecuencias relativas 7BorcentaKes9 Bara el cruGe de las diLerentescategora en a Ias variaIles% .ea os un eKe Blo s concreto de ello

R e s u

l t a d o s

e n B r u e I a

d e

l e n g u a K e

C%"s# S&ci"%Alta $edia /aKa

ABroIado 2M -M 1MDesaBroIado 1M &M 2M

En la taIla anterior Bor eKe Blo se Buede oIservar ue en la casillacorresBondiente a la intersecciOn entre la clase social alta y el resultado

aBroIado en la BrueIa de lenguaKe el valor 2M% Esto signiLica ue cuarenta Bersonas de la clase social alta han aBroIado el encionado e a en% "o is o

&4


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Bode os seValar Bara cada una de las casillas% Por eKe Blo &M Bersonas declase social edia han desaBroIado%

&


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5. USO DEL PROGRAMA 6ESTAD0STICO PARA TABLAS DECONTINGENCIA7

A continuaciOn Bresentare os las instrucciones reLeridas al uso del Bresente Brogra a as co o una Ireve descriBciOn de los diLerentes estadsticos ue se Bueden oItener en las taIlas de contingencia de doIle entrada%

5., INICIO DEL ANALISIS

Cuando usted ingrese al Brogra a la Bri era Bantalla ue oIservar se verco o la siguiente

&@


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All deIer colocar el no Ire de la variaIle ue ira colocada en las colu nas yel de la variaIle ue ira colocada en Lilas as co o los niveles ue Buedenasu ir cada una de ellas%

En las casillas de veriLicaciOn seVale el tiBo de escala en la cual se han oItenidolos datos% Estas Bueden ser A Ias no inales una no inal y otra ordinala Ias ordinales o a Ias dicoto iGadas%

Una veG realiGado lo anterior haga clicY soIre la BestaVa con el ttuloTablala Bantalla ue usted ver a continuaciOn tendr una aBariencia si ilar a la delsiguiente gr Lico%

&


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En esa Bantalla usted oIservar cinco taIlas de doIle entrada en la Bri era deellas deIer colocar las Lrecuencias oIservadas Bara cada uno de los niveles dea Ias variaIles% A edida ue usted vaya realiGando esta oBeraciOn en las

taIlas de doIle entrada siguientes se ir co Bletando auto tica ente lainLor aciOn relacionada con las Lrecuencias relativas soIre el total de los datoslas Lrecuencias relativas soIre la colu nas las Lrecuencias relativas soIre lasLilas y Linal ente las Lrecuencias esBeradas conLor e a la hiBOtesis nula 7noasociaciOn entre las variaIles9%

Una veG ter inado el ingreso de los datos haga clicY soIre la BestaVa con laeti uetaResultados, la Bantalla ue aBarecer se ver co o la siguiente

En esta Bantalla Bodr oIservar los valores calculados Bara las BrueIas

estadsticas de Chi cuadrada Phi C de Pearson T de TschruBo] y "a Idaas co o el nivel de signiLicancia%

-M


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5.) PRUEBAS CON AMBAS VARIABLES NOMINALES

5.)., CHI CUADRADA

"a BrueIa Chi cuadrado se utiliGa Bara edir la asociaciOn entre dos variaIlesedidas en escalas no inales clasiLic ndose los atriIutos en taIlas de

contingencia%

"a hiBOtesis nula ue se BrueIa es ue las variaIles son indeBendientes%

#eneral ente los niveles de signiLicancia enores a M%M3 Ber iten aceBtar lahiBOtesis alterna la cual aLir a la relaciOn entre las variaIlesQ esto va hadeBender del grado BrecisiOn ue se desee oItener%

En el !r89ic& , se oIservan los datos con los cuales se desea BroIar lahiBOtesis ue Blantea la BosiIle relaciOn entre las variaIles s#:&y s";is9"cci$n%"


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Gr89ic& , = H&'" >T"


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En el gr Lico - se Bueden oIservar los resultados oItenidos a Bartir de los datosde este eKe Blo en ella se Buede oIservar ue el valor de la Chi cuadrada es de

&4%4< con un nivel de signiLicancia de M%MM lo cual estara indicando ue iste una asociaciOn signiLicativa entre las variaIles Se o y Nivel deSatisLacciOn "aIoral%

Gr89ic& ) = H&'" >R#s %;"d&s>

-1


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5.).) COEFICIENTE C DE CONTINGENCIA

El CoeLiciente de Contingencia 5C6 es una edida del grado de asociaciOnentre dos conKuntos de atriIutos% "os datos deIen haIer sido edidos en unaescala no inal y las Lrecuencias ordenadas en taIlas de contingencia% "a

anera de co BroIar la signiLicancia del CoeLiciente 5C6 de contingencia esdeter inando la signiLicancia de Chi Cuadrado si esta es signiLicativa ta Ii nlo es 5C6%

En el!r89ic& + se oIservan los datos ingresados en la taIla de contingencia conresBecto a las variaIles


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Gr89ic& + = H&'" >T"


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5.).+ COEFICIENTE DE YULE.

El CoeLiciente 5)6 de 0ule sirve Bara conocer si dos variaIles edidas en

escalas no inales u ordinales y ordenadas en;"rusYal se utiliGa Bara edir laasociaciOn entre dos variaIles no inales con dos o s niveles% EstecoeLiciente vara de & a & el Bri ero indica ue se Bueden hacer Brediccionessin error ya ue este coeLiciente se Iasa en la idea de la ganancia en la BredicciOn de una variaIles si el valor de la otra es conocida%

-4


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5.).5 EL COEFICIENTE T DE TSCHRUPRO

Este coeLiciente Ber ite co Barar taIlas de diLerente ta aVo es decir es un

coeLiciente estandariGado si son cuadradas o con igual n%

El l ite suBerior de T es & Bara taIlas cuadradas 7 > >9 Bara taIlas n si n T _ & Bara taIlas con igual grado de liIertad el valor i o de T es

el is o lo ue Buede servir co o ele ento de co BaraciOn%

5.). EL COEFICIENTE V DE CRAMER

Este coeLiciente se Buede aBlicar en taIlas de contingencia de Zn categoras%Su c lculo se Iasa en Chi cuadrado Bretendiendo ser una eKor estadariGaciOnde Chi ue la T de TschuruBro]% Sus valores LluctJan entre M y & Bara taIlas de

Zn siendo ayor la asociaciOn entre variaIles cuanto s cercano sea suvalor a &%

En el caso de taIlas de - - se Buede calcular la . con una Lor ula alternativa ala Iasada en Chi cuadrado ue da valores entre X& y & Budiendo haIlarse eneste caso de relaciones directas e inversas entre a Ias variaIles%

-


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5.+ PRUEBAS CON UNA VARIABLE NOMINAL Y OTRAORDINAL.

5.+., COEFICIENTE 6PHI7 ?@

En estos casos ta Ii n se Buede aBlicar el coeLiciente Bhi oIteniendose valoresentre M y &%

5.+.) COEFICIENTE ILCO4ON

Este coeLiciente corresBonde al conceBto de reducciOn BroBorcional del error co o edida Bredictiva% Se Iasa en la diLerencia de inLor aciOn entre la taIlagloIal 7 arginales9 y su desglose en niveles arcados Bor la variaIle ordinal%

"os valores cercanos a cero nos indican ue Bredecir los valores de una variaIlea Bartir de la otra no da eKores resulatados ue una clasiLicaciOnco Bleta ente aleatoria%

5.2 PRUEBAS CON AMBAS VARIABLES ORDINALES

5.2., TAU A DE ENDALL

El CoeLiciente tau a de >endall varia entre X& y & el valor de cero indica laincaBacidad de una variaIle Bara reducir los errores ue caIra esBerar aldistriIuir al aGar los valores de la otra variaIle%

>endall deLiniO este coeLiciente co o un calculo de la diLerencia entre los Baresse eKantes y dese eKantes en relaciOn a todos los Bares BosiIles%

-@


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Cuando la asociaciOn es negativa el coeLiciente va aco BaVado de signonegativos ientras ue el signo Bositivo indica una asociaciOn Bositiva%

En el gr Lico 2 se oIservan los resultados oItenidos a Bartir del ordena ientorealiGado Bor dos oIservadores en un ranYing de & a 3%

El signo Bositivo del coeLiciente estara indicando ue la asociaciOn es Bositiva%En el eKe Blo un coeLiciente cercano a cero 7M%M39 estara indicando ue BredicciOn del ordena iento de un oIservador a Bartir del ordena iento delotro no sera uy suBerior al ue se oItendra considerando una distriIuciOn alaGar%

Gr89ic& 2 = H&'" >R#s %;"d&s>

-


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5.2.) EL COEFICIENTE d DE SOMMERS

Este CoeLiciente se utiliGa Bara conocer la reducciOn BroBorcional en los errores

ue se co eten al Bredecir el ordena iento de los casos en una variaIledeBendiente cuando se tiene en cuenta el ordena iento de los casos en lavariaIle indeBendiente% "os valores de este coeLiciente Bueden variar al to arsede una is a taIla deBendiendo de s una variaIle es considerada co odeBendiente o indeBendiente%

En el gr Lico 2 un valor de M%M< Bara la d de So er estara indicando ue lareducciOn del error ue se co ete al realiGar la BredicciOn considerando lasLilas co o variaIle indeBendiente es de


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Lilas ue de colu nas e istir n s Bares e Batados en una variaIle 7 la uetiene enos categoras9 ue en la otra variaIle%

En el eKe Blo ostrado en el gr Lico 2 se Buede oIservar ue el coeLiciente tau I de >endall es de M%M< el cual se interBretara co o la e istencia de unaasociaciOn Bositiva Bero con una asociaciOn su a ente deIil%

5.3 PRUEBAS CON VARIABLES DICOTOMI ADAS

5.3., COEFICIENTE DE CORRELACIN TETRACRICO

Este coeLiciente ide el grado de asociaciOn en el caso de ue se analicen dosvariaIles dicoto iGadas Brovenientes de escalas de intervalo o de raGOn en lascuales e iste una continuidad aun ue ta Ii n Buede usarse en el caso devariaIles Brovenientes de escalas ordinales con rango suBerior a cinco%

El coeLiciente de correlaciOn tetracOrico vara entre X& y & y se interBretaco o el coeLiciente de correlaciOnr de Pearson%

1&


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Gr89ic& 3 = H&'" >T"


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Gr89ic& 5 = H&'" >R#s %;"d&s>

11


34/34

. . REFERENCIAS

A"ARC'N% R% 7& &9 $ todos y DiseVos de nvestigaciOn delCo Borta iento% "i a% Fondo Editorial universidad Peruana CayetanoHeredia%

A$!N % 7& 1 49 Estadstica Bara BsicOlogos% $adrid Pir ide%CA"?ADA % 7& 449 Estadstica #eneral con *nLasis en $uestreo% "i a

urdica%CRA$$ER H% 7& 419 $ todos $ate ticos de Estadstica% $adridi% Aguilar%DA. ES !% 7& 4M9 $ todos estadsticos ABlicados a la nvestigaciOn y a la

ProducciOn% $adrid Aguilar%E"!R?A H% 7& @

manual etcon

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