Page 352 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

Análisis no paramétricos 321

Tabla 10.19 (continuación)
Para cuadros de Nivel de medición de
Coeficiente Interpretación
contingencia… ambas variables
Goodman- Cualquier tamaño. Cualquier nivel de Fluctúa entre 0 y 1, asume causalidad, lo que significa que puede
Kruskal variables, pero siempre predecirse a la variable dependiente definida en la tabla, sobre la base
Lambda o reducidas a categorías. de la independiente. La versión usual de Lambda es asimétrica. Sin
sólo Lambda SPSS lo muestra en embargo, SPSS y otros programas presentan tres versiones: una
(λ) cálculos para datos simétrica y dos asimétricas (estas últimas representan a cada una de
nominales. las variables considerada como dependiente). La versión simétrica es
simplemente el promedio de las dos Lambdas asimétricas. Una prueba
asimétrica presupone que el investigador puede designar cuál es la
variable independiente y cuál la dependiente. En una simétrica no se
asume tal causalidad.
Coeficiente de Cualquier tamaño. Cualquier nivel de Fluctúa entre 0 y 1, asume causalidad, lo que significa que puede
incertidumbre variables, pero siempre predecirse a la variable dependiente definida en la tabla, sobre la base
o entropía o U reducidas a categorías. de la independiente. Por razones históricas (de costumbre), el
de Theil SPSS lo muestra en coeficiente se ha computado frecuentemente en términos de predecir
cálculos para datos la variable de las columnas, sobre la base de la variable de las filas.
nominales.
Gamma de Cualquier tamaño. Ordinal. Varía de –1 a 1 (–1 es una relación negativa perfecta, y 1 una
Goodman y relación positiva perfecta).
Kruskal
Tau-a, Tau-b y Cualquier tamaño. Ordinal. Varían de –1 a 1. Tau-a y Tau-b son asimétricas y Tau-c es simétrica.
Tau-c
(τa, τb, τc)
D de Somers Cualquier tamaño. Ordinal. Varía de –1 a 1.
Kappa Cualquier tamaño. Datos categorizados por Regularmente de 0 a 1.
intervalo.
Para profundizar en las fórmulas y premisas de estos análisis, véase Chaubey (2013), Hollander
et al. (2013), Black (2003), Gibbons (1992) y Nie, Hull, Jenkins, Steinbrenner y Bent (1975).

¿Qué otra aplicación tienen las tablas de contingencia?

Las tablas de contingencia, además de servir para el cálculo de Chi cuadrada y otros coeficientes, son
útiles para describir conjuntamente dos o más variables. Esto se efectúa al convertir las frecuencias
observadas en frecuencias relativas o porcentajes. En una tabulación cruzada puede haber tres tipos de
porcentajes respecto de cada celda.
• Porcentaje en relación con el total de frecuencias observadas (“N ” o “n” de muestra).
• Porcentaje en relación con el total marginal de la columna.
• Porcentaje en relación con el total marginal del renglón.
Veamos con un ejemplo hipotético de una tabla 2 2 con las variables género y preferencia por
un conductor televisivo. Las frecuencias observadas serían:

Ejemplo

Género
Masculino Femenino
Preferencia por el A 25 25 50
conductor B 40 10 50
65 35 100
Las celdas podrían representarse así:
a c
b d

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