1. SEMINARIO 5: TABLAS DE
CONTINGENCIA, TEST DE CHI-CUADRADO,
PONDERACIONES Y GRÁFICOS EN SPSS
NOMBRE: Marta Sánchez Elices
SUBGRUPO: 16
ASIGNATURA: Estadística y TICs
Universidad de Sevilla
Grado en Enfermería; U.D. Virgen del Rocío
2. TEST DE CHI-CUADRADO
Gracias a las tablas de contingencia podemos
saber las diferencias y similitudes que hay
entre dos variables.
Ejemplo: hombres y mujeres que eligieron
enfermería como primera opción
El test de chi-cuadrado que hemos ido
realizando en las dos preguntas anteriores nos
sirve para saber si estas diferencias son
significativas o no.
Existirá relación entre ambas variables
cuando, fijándonos en la “Significación”, que es
a lo que llamamos “p”, esta sea menor de 0,5.
3. EJERCICIO 1: HACER TABLAS DE
CONTINGENCIA SOBRE
¿Existe relación entre el tipo de centro
educativo del que proviene el alumnado y
la opción de elegir enfermería como
primera opción?
¿Existe relación entre elegir enfermería
como primera opción y el sexo del
alumnado?
¿Existe relación entre el gasto de móvil
mensual y el sexo?
4. Pregunta 1: ¿Existe relación entre el tipo de centro
educativo del que proviene el alumnado y la opción de
elegir enfermería como primera opción?
- En primer lugar, seleccionamos “Analizar”, “Estadísticos
descriptivos” y “Tablas cruzadas”
5. Colocaremos en las filas las variables independientes, y en las columnas
las variables dependientes. En este caso:
- Variable dependiente (columna): Tipo de centro educativo del que
proviene
- Variable independiente (fila): Fue enfermería tu primera opción.
7. Volvemos a la selección de variables, y clickamos en “Casillas…”. En
“Recuentos” seleccionamos “Observado”, en “Porcentajes” seleccionamos
“Columna”, y en “Ponderaciones no enteras”, seleccionamos “Redondear
recuentos de casillas”.
8. Ya tenemos nuestra tabla de contingencia sobre la pregunta
número 1: ¿Existe relación entre el tipo de centro educativo del
que proviene y la opción de elegir enfermería como primera opción?.
9. Para responder a la pregunta nos fijamos en el
test de chi-cuadrado.
Como podemos ver, el valor de p > 0,05 (0,35) por
lo cual podemos decir que no existe relación entre
el tipo de centro educativo del que proviene y la
opción de elegir enfermería como primera opción
(NO HAY SIGNIFICACIÓN)
10. Pregunta 2: ¿Existe relación entre elegir enfermería
como primera opción y el sexo del alumnado?
Haríamos el mismo
proceso:
- Sexo: variable
independiente
(filas).
- Enfermería como
primera opción:
variable
independiente
(columnas)
11. Para responder a la pregunta, nuevamente
nos fijamos en las pruebas de Chi-cuadrado.
Como podemos ver, el valor de p > 0,05, por lo que no
existe relación entre el sexo y la elección de enfermería
como primera opción (NO HAY SIGNIFICACIÓN)
12. Pregunta 3: ¿Existe relación entre el gasto
de móvil mensual y el sexo?
Haríamos el
mismo proceso
descrito en la
Pregunta 1:
- Sexo:
variable
independiente
(filas)
- Gasto móvil:
variable
dependiente
(columnas)
13. Para responder a la pregunta, como hemos hecho
anteriormente, nos fijamos en el test de Chi-
cuadrado:
Como podemos ver, el valor de p > 0,05 (0,214), por
lo que no existe relación entre el sexo y el gasto de
móvil mensual. (NO HAY SIGNIFICACIÓN)
14. EJERCICIO 2: PONDERACIÓN
Para hacer el test de Chi-cuadrado teniendo
los datos ya agrupados, utilizamos un proceso
de ponderación.
Abrimos una matriz nueva, creamos tres
variables:
- Sexo
- Tabaquismo
- Nº de casos.
15. Como ya hemos aprendido en el
Seminario 4, creamos la matriz.
17. Nos aparece lo siguiente:
Esto nos indica que ya hemos ponderado
mediante el nº de casos
18. Repetimos todo el proceso de los ejercicios anteriores
para crear tablas de contingencia.
Seleccionamos el sexo (filas), y el tabaquismo
(columnas)
20. Como vemos, el resultado de la “Significación”,
en las pruebas de Chi-cuadrado, es p < 0,05
(0), por lo que podemos decir que sí existe
relación entre el sexo y el tabaquismo (SI
HAY SIGNIFICACIÓN)
21. EJERCICIO 3: GRÁFICOS
2 variables nominales. Una en diagrama de
sectores (con 2 o 3 opciones) y otra en barras
(que tengan muchas opciones)
Variable ordinal en histograma y curva de
normalidad
2 variables de escala en diagrama de caja
haciendo una separación por sexos (en el eje “x”
se pone siempre el sexo, en el “y” hay que poner
variables numéricas, de escala, ejemplo: nota de
corte, etc).
22. VARIABLES NOMINALES: DIAGRAMA DE SECTORES.
Seleccionamos “Analizar”, “Estadísticos
descriptivos”, “Frecuencias”. Seleccionamos la
variable “Sexo”, ya que tiene solo 2 opciones, y
pinchamos en “Gráficos”, “Gráfico circulares”.
24. VARIABLES NOMINALES: DIAGRAMA DE BARRAS
Realizamos el mismo proceso descrito anteriormente,
en este caso utilizaremos la variable “Ramas de
enfermería” , ya que tiene 8 opciones, y en lugar de
“Gráfico de sectores”, seleccionamos la opción “Gráfico
de barras”.
Este es el resultado:
25. VARIABLES ORDINALES: HISTOGRAMA Y
CURVA DE NORMALIDAD.
Lo haremos con la hora de regreso a casa, ya que es una
variable ordinal. Introducimos la variable “Hora de regreso a
casa”, pinchamos en “Gráficos”, “Histograma” y seleccionamos
“Mostrar curva de normalidad en el histograma”
26. Ya tenemos nuestro histograma con curva de
normalidad.
27. Siguiendo las mismas indicaciones, haremos
otro histograma, pero esta vez con la
variable: “Frecuencia de estudio”, ya que es
una variable ordinal.
Este es el resultado:
28. VARIABLES DE ESCALA: DIAGRAMA DE
CAJAS
Para hacer este tipo de diagrama, seleccionamos la
pestaña “Gráficos”, de la barra superior, y a
continuación seleccionamos “Generador de
Gráficos”.
29. En “Galería” seleccionamos “Diagrama de cajas”,
arrastramos el que queramos al cuadro superior en
blanco y colocamos una variable de escala, por ejemplo
“Peso”, la cual se colocará en el eje “y” y el “Sexo” la
cual colocaremos en el eje “x”
30. Ya tenemos el diagrama de cajas del peso en
función del sexo
31. VARIABLES DE ESCALA: DIAGRAMA
DE CAJAS
Haremos otro diagrama de cajas, cogiendo como variable de
escala “Número de cigarrillos fumados al día” (Eje y) y “Sexo”
(Eje x)
32. Ya tenemos nuestro diagrama de cajas del
número de cigarrillos fumados al día en función
del sexo