Interpretar los resultados clave para Prueba de bondad de ajuste de chi-cuadrada

Complete los siguientes pasos para interpretar una prueba de bondad de ajuste de chi-cuadrada. La salida clave incluye el valor p y una gráfica de barras de los valores observados y esperados

Paso 1. Determinar si los valores observados son estadísticamente diferentes de los valores esperados

Utilice el valor p para determinar si puede o no puede rechazar la hipótesis nula, que indica que las proporciones de población en cada categoría son consistentes con los valores especificados en cada categoría.

Para determinar si los valores observados de la muestra y los valores esperados de la distribución especificada son estadísticamente diferentes, compare el valor p con el nivel de significancia. Por lo general, un nivel de significancia (denotado como α o alfa) de 0.05 funciona adecuadamente. Un nivel de significancia de 0.05 indica un riesgo de 5% de rechazar incorrectamente la hipótesis nula.
Valor p ≤ α: Los datos observados son estadísticamente diferentes de los valores esperados (Rechazar H0)
Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, usted rechaza la hipótesis nula y concluye que los datos no siguen una distribución con ciertas proporciones. Utilice su conocimiento especializado para determinar si la diferencia es significativa desde el punto de vista práctico.
Valor p > α: Usted no puede concluir que los datos observados son estadísticamente diferentes de los valores esperados (No puede rechazar H0)
Si el valor p es mayor que el nivel de significancia, usted no puede rechazar la hipótesis nula, porque no cuenta con suficiente evidencia para concluir que los datos no siguen la distribución con las proporciones especificadas. Sin embargo, no puede concluir que las distribuciones son iguales. Es posible que exista una diferencia, pero la prueba pudiera no tener suficiente potencia para detectarla.
Prueba de chi-cuadrada N GL Chi-cuad. Valor p 225 3 0.648148 0.885
Resultado clave: Valor p

En estos resultados, el valor p es 0.885. Puesto que el valor p es mayor que el valor elegido para el nivel de significancia (α) de 0.05, usted no puede rechazar la hipótesis nula. Por lo tanto, no puede concluir que las proporciones observadas son significativamente diferentes de las proporciones especificadas.

Paso 2. Examinar la diferencia entre los valores observados y esperados para cada categoría

Utilice una gráfica de barras que grafica los valores observados y esperados de cada categoría para determinar si existe una diferencia en una categoría específica.

Esta gráfica de barras indica que los valores observados son muy similares a los valores esperados para cada categoría. Por lo tanto, la gráfica de barras confirma visualmente lo que indica el valor p, que usted no puede concluir que las proporciones observadas son significativamente diferentes de las proporciones especificadas.

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