2. Vamos a utilizar esta matriz del
spss para realizar algunos
ejemplos
3. · Primero vamos a averiguar si el
centro de estudios influye o no en
lo que le gustaría a los alumnos
hacer cuando finalicen sus
estudios.
· Sabemos que la Variable
Independiente es el centro de
estudios y la Variable
Dependiente es la preferencia de
trabajo.
4. Por lo tanto la HIPÓTESIS NULA
sería la siguiente: el centro de
estudios de los alumnos no
influye en lo que les gustaría
trabajar una vez finalizada la
carrera (diferencias debidas al
azar)
5. Para ello picamos en analizar y crear tablas
cruzadas. Y señalamos que variable
queremos posicionar en las columnas y
cuales en las filas.
8. Ahora vamos a realizar otro
ejemplo, las variables son las
siguientes:
- variable independiente: sexo
- variable dependiente: medio
de transporte utilizado.
9. La HIPÓTESIS NULA:
El ser hombre o mujer no
influye en el medio de
transporte utilizado.
HIPÓTESIS ALTERNATIVA: el
sexo de la persona si influye
en el medio de transporte.
10. De esta manera, señalamos
las variables para realizar la
tabla cruzada.
11. El coeficiente de
Pearson en este
caso es de 0,978,
por lo que es
mayor que el nivel
de significación
(0,978>0,05). Esto
quiere decir que
aceptamos la
hipótesis nula.
12. Y el último ejemplo realizada
con esta matriz de datos será:
¿ Influye el sexo en la práctica
de deporte?
Hipótesis nula: no existe
relación entre el sexo y la
práctica del deporte
(diferencias debidas al azar)
14. El valor del coeficiente de
Pearson es de 0,045 por lo
tanto es menor de 0,05
(0,045<0,05). Esto quiere decir
que rechazamos la hipótesis
nula y aceptamos la hipótesis
alternativa (las diferencias en
los datos son estadísticamente
significativas).