PRUEBAS ESTADÍSTICAS DE INDEPENDENCIA Y MEDIDAS DE ASOCIACIÓN

Pruebas de independencia y medidas de asociación

 (según el doctor Manuel Enrique Pedroza Pacheco)

Las relaciones entre variables pueden ser de causalidad (causa-efecto), de correlación (cuando una variable no es causa de la otra; una variable está asociada a otra, ambas están presentes, aunque un factor no es causa del otro factor), y de predicción o tendencia de respuesta (donde existe asociación de factores).

Para seleccionar una prueba estadística de independencia o medida de asociación se debe tomar en cuenta tres aspectos: la naturaleza de la variable, la calidad de los datos y las características particulares.

Las pruebas estadísticas de independencia o medida de asociación más comúnmente usadas son las siguientes:

1-. Prueba de Chi cuadrado (X²):

Es la prueba madre no paramétrica. Sirve para determinar si existe independencia entre dos variables de categoría (4, 5, 6 o más categorías). No se usa para variables dicotómicas. Cuando son pocas las variables se puede realizar la prueba V de Cramer o la prueba de Phi (ambas son derivadas de la prueba de Chi cuadrado).

2-. Prueba V de Cramer:

Para asociar una variable dicotómica (y la otra no lo es) porque es una variable de categoría (no dicotómica).

3-. Prueba de Phi:

Para asociar una variable dicotómica y otra variable dicotómica, o sea, para dos variables dicotómicas.

Las pruebas V de Cramer y de Phi son pruebas estadísticas para determinar si existe relación estadísticamente significativa entre variables dicotómicas o entre variables de categoría.

4-. Prueba de correlación Tau C de Kendall:

Analiza dos variables de categoría (una ordinal y otra que no es ordinal).

5-. Prueba de correlación de Gamma:

Analiza dos variables ordinales (de categoría).

6-. Prueba de correlación de Spearman (que es una prueba no paramétrica, no cuantitativa):

Analiza dos variables de categoría.

7-. Prueba de correlación de Pearson (que es una prueba paramétrica, cuantitativa):

Analiza dos variables numéricas. Utiliza el índice rho.

La inferencia estadística en estudios relacionales o correlacionales, es decir, donde se establecen relaciones entre variables, así como en los estudios analíticos, incluye siete (7) técnicas o pruebas estadísticas: dos paramétricas y cinco no paramétricas.

Las pruebas estadísticas paramétricas son: la correlación de Pearson (para variables numéricas y análisis univariado) y la correlación canónica (para variables numéricas y análisis multivariado).

Las pruebas estadísticas no paramétricas son: la correlación de Spearman, correlación Tau C de Kendall, correlación de Gamma, la prueba V de Cramer y la prueba de Phi.

Managua, Nicaragua, 13 de abril de 2020

Colegio Nicaragüense de Radiología

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