Prueba de Chi-cuadrado

Comando:

Pruebas Prueba de Chi-cuadrado

Descripción

Permite probar la significancia estadística de las diferencias en un sistema de clasificación (clasificación unidireccional) o la relación entre dos sistemas de clasificación (clasificación bidireccional).

Para realizar esta prueba de Chi-cuadrado, es necesario tener ya los datos clasificados en una tabla de frecuencias (esta prueba no se realiza sobre los datos brutos).

Una tabla de frecuencia muestra el número de casos que pertenecen simultáneamente a dos o más categorías distintas, por ejemplo, pacientes clasificados de forma cruzada según género y grupo de edad.

Entrada requerida

Los datos de la tabla de contingencia deben introducirse en el cuadro de diálogo. Se puede utilizar una clasificación unidireccional (que ocupa una sola fila o columna) o una clasificación bidireccional de hasta 6 x 9.

Opcionalmente, puede seleccionar una prueba de chi-cuadrado para determinar la tendencia. La prueba de Cochran-Armitage para determinar la tendencia (Cochran, 1954; Armitage, 1955) ofrece una prueba más eficaz que la prueba no ordenada, pero esta prueba solo es aplicable si su tabla de clasificación tiene 2 columnas y 3 o más filas (o 2 filas y 3 o más columnas), y si los datos provienen de categorías ordenadas.

Resultados

MedCalc calcula las frecuencias esperadas para cada celda de la tabla y se muestran los siguientes resultados:

• Chi-cuadrado con grados de libertad y valor p. El estadístico Chi-cuadrado es la suma de los cuadrados de las diferencias entre la frecuencia observada y la esperada, dividida entre la frecuencia esperada para cada celda:

  $$ \chi^2 = \sum{ \frac {(Recuento\ observado\ -\ Recuento\ esperado)^2} {Recuento\ esperado}} $$

  Para una tabla 2x2, MedCalc utiliza la prueba de chi-cuadrado 'N−1', según lo recomendado por Campbell (2007) y Richardson (2011). En la prueba de chi-cuadrado 'N−1', χ² como se indicó anteriormente, se multiplica por un factor (N−1)/N. Ya no se recomienda el uso de la corrección de continuidad de Yates.

  Si el valor P calculado es menor que 0,05, entonces existe una relación estadísticamente significativa entre las dos clasificaciones.

• El coeficiente de contingencia mide el grado de relación, asociación o dependencia de las clasificaciones en la tabla de frecuencias. El coeficiente se calcula de la siguiente manera (n es el número total de casos en la tabla):

  $$ C = \sqrt { \frac{\chi^2} {\chi^2 + n}} $$

  Cuanto mayor sea el valor de este coeficiente, mayor será el grado de asociación. El valor máximo del coeficiente, que nunca es mayor que 1, viene determinado por el número de filas y columnas de la tabla.

En un campo de entrada de Comentarios opcional, puede ingresar un comentario o conclusión que se incluirá en el informe impreso.

Frecuencias esperadas pequeñas

Con respecto a la confiabilidad de la prueba en presencia de frecuencias esperadas pequeñas, consulte Tabla de frecuencias y prueba de Chi-cuadrado.

Literatura

• Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
• Armitage P (1955) Tests for linear trends in proportions and frequencies. Biometrics 11:375-386.
• Campbell I (2007) Chi-squared and Fisher-Irwin tests of two-by-two tables with small sample recommendations. Statistics in Medicine 26:3661-3675.
• Cochran WG (1954) Some methods for strengthening the common chi-squared tests. Biometrics 10:417-451.
• Richardson JTE (2011) The analysis of 2 x 2 contingency tables - Yet again. Statistics in Medicine 30:890.