En este artículo, vamos a ver cómo encontrar el valor crítico de chi-cuadrado en el lenguaje de programación R.
Cuando se realiza la prueba Chi-Square, obtenemos estadísticas de prueba como resultado. Para averiguar si los resultados de Chi-Square son estadísticamente significativos, la estadística de prueba se compara con el valor crítico de Chi-Square. Si el resultado de la estadística de prueba resulta ser mayor que la estadística Chi-Cuadrado, los resultados de la prueba se consideran estadísticamente significativos.
Para poder calcular el valor crítico de Chi-Cuadrado, necesitamos los siguientes datos de antemano:
- Un nivel de significancia
- Grados de libertad
Determinación del valor crítico de Chi-Cuadrado en R
Para determinar el valor crítico de Chi-Cuadrado, R nos proporciona la función qchisq() que tiene la siguiente sintaxis:
Sintaxis: qchisq(p, df, lower.tail=TRUE)
Parámetros:
- p: El nivel de significancia a utilizar
- df: Los grados de libertad
- lower.tail = TRUE: Entonces se devuelve la probabilidad a la izquierda de p en la distribución F
- lower.tail = FALSE: Entonces se devuelve la probabilidad de la derecha.
- Tenga en cuenta que por defecto es VERDADERO.
Tipo de retorno: Devuelve el valor crítico de la distribución Critical-Square
Consideremos un ejemplo en el que necesitamos determinar el valor crítico de Chi-Cuadrado para los siguientes datos:
- gl = 7
- nivel de significancia = 0.01
R
# Determine the Chi-Square critical value qchisq(p = .01, df = 7, lower.tail = FALSE)
Producción:
Por tanto, el valor crítico de Chi-Cuadrado para un nivel de significación de 0,01 y grados de libertad = 7 resulta ser igual a 18,475. Por lo tanto, si la estadística de la prueba Chi-Square resulta ser mayor que 18,475, los resultados de la prueba se considerarán estadísticamente significativos.
Relación de la estadística alfa y chi-cuadrado
Los valores críticos alfa y chi-cuadrado son inversamente proporcionales entre sí. En otras palabras, los valores críticos más grandes conducen a valores alfa más pequeños. Deje que el nivel de significación sea 0.01 y el grado de libertad sea 5. Ahora, calculemos el valor crítico de Chi-Cuadrado:
Ejemplo 1:
R
# Determine Chi-Square critical value qchisq(p = .01, df = 5, lower.tail = FALSE)
Producción:
Ahora supongamos que el nivel de significación tenga el mismo grado de libertad que se tomó en el ejemplo anterior (es decir, 5) pero el nivel de significación tomado es 0.05:
Ejemplo 2:
R
# Determine Chi-Square critical value qchisq(p = .05, df = 5, lower.tail = FALSE)
Producción:
Como puede ver en el resultado, al aumentar el nivel de significación de 0,01 a 0,05, el valor crítico de Chi-Cuadrado disminuyó de 15,086 a 11,070.