Test de independencia Chi-cuadrado en R Commander

Los test de independencia Chi-cuadrado (χ2) son muy útiles para poder valorar si los contajes de las variables de dos factores son dependientes o independientes. Existen dos modos diferentes de hacer un test de independencia Chi-cuadrado en R. En esta entrada describiremos cómo se puede realizar utilizando la interfaz gráfica R Commander. Pero primero, veamos cuál es el contraste de hipótesis a realizar.

Si sabemos que son dependientes y queremos conocer cómo es la relación de esas variables, es necesario ejecutar un análisis de correspondencias.

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Contraste de hipótesis

El contraste de hipótesis a realizar se expresa así:

  • H0: los dos factores son independientes
  • H1: los dos factores son dependentes

Ejemplo

En 1976 se presentó un trabajo a cargo de Nanny Wermuth sobre 6851 nacimientos (n=6851). Se tomaron 2 factores, cada una con cuatro variables:

  1. Factor 1 = Características de la madre, con cuatro variables:
    jnf = madre joven que no fumó durante el embarazo
    jf = madre joven que fumó durante la gestación
    mnf = madre mayor que no fumó durante la gestación
    mf = madre mayor que fumó durante la vestación
  2. Factor 2 = Estado del bebé, con cuatro variables:
    pm = prematuro que murió antes de finalizar el primer año
    pv = prematuro que vivió al menos el primer año
    gcm = gestación completa que murió antes de finalizar el primer año
    gcv = gestación completa que vivió al menos el primer año

La tabla de nacimientos contados en cada categoría se puede ver a continuación:

pm pv gcm gcv
jnf 50 315 24 4012
jf 9 40 6 459
mnf 41 147 14 1594
mf 4 11 1 124

¿Están relacionadas las Características de la madre con el Estado del bebé?

 

Test de independencia Chi-cuadrado en R Commander a partir de una Tabla de contingencia

A partir de la interfaz gráfica R Commander, es extraordinariamente sencillo hacer un test de independencia Chi-cuadrado en R. A continuación se hace una explicación gráfica:

Test de independencia Chi-cuadrado en R Commander

  • Paso 1. Vamos a la ruta Statistics – Contingency tables – Enter and analyze two-way table…
  • Paso 2. En la ventana que se despliega (Enter Two-Way Table), tenemos dos pestañas:
    • Table: seleccionamos el número de filas y columnas, e introducimos los datos y el nombre de las variables.
    • Statistics: Seleccionamos en Hypothesis Test la opción Chi-square test of independence.
  • Paso 3. Vemos el resultado.

Esta es la copia de los resultados

[sourcecode lang=»r»] > .Table  # Counts
pm  pv gcm  gcv
jnf 50 315  24 4012
jf   9  40   6  459
mnf 41 147  14 1594
mf   4  11   1  124

> .Test <- chisq.test(.Table, correct=FALSE)
> .Test

Pearson’s Chi-squared test

data:  .Table
X-squared = 19.109, df = 9, p-value = 0.02428
[/sourcecode]

Como podemos observar, el p-valor es menor de 0.05 (p=0.02428), por lo que rechazamos la hipótesis nula de independencia de las variables. Por lo tanto, nuestros factores se correlacionan ya que son dependientes.

¿Y ahora qué pasa con el test de independencia Chi-cuadrado en R?

Pues bien, hemos detectado que ambos factores están relacionados. ¿Pero cómo están relacionados?

Esa es una gran pregunta, ya que no solo nos conformaremos con saber si son o no dependientes, sino también saber cómo están relacionados esos dos factores. Para esto último, es necesario realizar un análisis de correspondencias.

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2 comentarios en «Test de independencia Chi-cuadrado en R Commander»

  1. Hola, si yo tengo el valor de chi cuadrada, digamos 8.3, con un grado de libertad, pero desconosco a que valor de p equivale esta cifra, ¿es posible conocer el valor de p en R?, si es posible, ¿cuáles serían los comandos para obtenerlo?
    Gracias anticipadas por su respuesta

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