Cómo utilizar la tabulación cruzada

Tabulación cruzada consiste en tomar dos variables y la comparación de una variable contra la otra para proporcionar una comprensión básica de cómo se pueden correlacionar dos variables. Estos tipos de tablas son comúnmente conocidos como tablas de contingencia y se utilizan no sólo para identificar los patrones , sino también para llevar a cabo un mayor análisis estadístico a través de una prueba de chi- cuadrado o la prueba de mayor. Tabulación cruzada se utiliza comúnmente en las encuestas y se puede analizar para entender cómo los resultados se comparan con expectations.Things que necesitará
Calculadora
Mostrar Más instrucciones
prueba de Pearson Chi -Cuadrado

1

Calcular el total de cada columna y cada fila de la tabla .
2

Calcule el total general en la esquina inferior derecha de la tabla .

3

Calcular la frecuencia esperada mediante la siguiente ecuación: . ( columna total /total ) * fila de totales
4

Determinar si los valores observados se desvían de los valores esperados utilizando la siguiente ecuación : ( valor esperado - valor observado ) ^ 2 ) /valor esperado. En otras palabras, " el chi cuadrado es la suma de las diferencias al cuadrado entre los datos observados y esperados , dividido por los datos esperados en todas las categorías posibles , " según la información de la Universidad de Penn State .
5

Evalúe sus resultados para determinar si existe una diferencia significativa entre los resultados esperados y los observados . Si no existe una diferencia significativa , se llama una hipótesis nula .
G- prueba
6

Calcule el total de cada columna y cada fila de la tabla .
Página 7

Calcular el total general en la esquina inferior derecha de la tabla
8

Calcular la frecuencia esperada mediante la siguiente ecuación: . ( columna total /total ) * fila de totales .
9

Determinar el valor G multiplicando el valor observado por el logaritmo natural del valor determinado a partir del valor observado ("O" ), dividido por el valor esperado ( "E") y luego multiplicando la suma total por 2 . En otras palabras , el valor G ( "G " ) se puede calcular como 2 * [O * ln ( O /E ) ] .
10

Evaluar el valor para entender su correlación con la hipótesis o valor esperado . Un G- valor de cero significa que los números observados son como se esperaba . A mayor valor G significa que hay una mayor diferencia entre el observado y los valores esperados.
11

Calcular los grados de libertad mediante la determinación del número mínimo de categorías cuyo valor es necesario conocer antes de que el resto de los valores se pueden calcular . Por ejemplo , si se encuestó a 100 personas y sabe de los dos primeros valores que 79 personas han sido encuestadas , entonces se puede inferir los resultados de la tercera . Por lo tanto , los grados de libertad es de dos.
12

Determinar el G - valor crítico basado en el número de grados de libertad . El G- valor crítico debe basarse en un intervalo de confianza , o P- valor , que suele ser de 0,05. Durante dos grados de libertad y un valor de p de 0,05 , el G- valor crítico es de 6.0 .
13

Comparar G- valor fundamental para el G- valor calculado. Si el G- valor calculado no es mayor que el G- valor , entonces los datos no difiere significativamente del valor esperado.