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Introducción

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Los diferentes tipos de datos numéricos provenientes de investigaciones en seres humanos, animales y de observaciones experimentales o de índole cotidiano, de cualquier materia (ciencias biológicas, médicas, sociológicas, financieras, matemáticas, etc.), se presentan agrupados en series y tablas. Esto facilita su comprensión y análisis, además de la obtención de conclusiones a partir de ellos, para desarrollar nuevos conocimientos o acciones orientados a modificar tratamientos, conductas financieras, biopsicosociales y también encaminados a mejorar el estado actual de dichas observaciones, o a suspenderlas, si tienen efectos negativos.1

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Estos resultados se clasifican en dos grandes grupos de variables: cuantitativas y cualitativas. Las primeras se subclasifican en continuas y discontinuas; las variables cualitativas, a su vez, pueden ser de intervalo, nominales u ordinales, de acuerdo con la clasificación taxonómica con que el investigador esté familiarizado y con el uso que se les dé.

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Para su análisis, la herramienta que se utiliza es el método estadístico. En este sentido, se tiene la estadística descriptiva (frecuencia, media, moda, desviación estándar, varianza) de tendencia central. Para las variables cuantitativas, se usan moda, mediana percentiles; para las cualitativas, tasas y proporciones. Asimismo, la estadística analítica usa la t de Student, ANOVA, MANOVA, χ2 (chi o ji cuadrada), prueba exacta de Fisher, Mantel-Hansel, etc., para confirmar las hipótesis que dieron origen a la investigación realizada.2,3,4

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Para su análisis, los datos cuantitativos nominales, de dos o más variables, que son los resultados numéricos de estas variables medidas en una investigación, se despliegan en un cuadro en que se confrontan y al que se le denomina tabla de contingencia.2

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En la utilización de las tablas de contingencia se trata de determinar el grado de asociación positiva o negativa de una variable independiente con otra (variable dependiente), o con una, dos o más variables independientes; en el primer caso, se le denomina análisis univariado; en el segundo, análisis multivariado. Ambos son importantes para la realización de pruebas estadísticas más complejas, como regresión univariada, multivariada y logística.5

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Si se desea determinar la relación de dependencia o independencia entre dos variables cualitativas nominales, es necesario estudiar su distribución conjunta o tabla de contingencia.

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La tabla de contingencia es una tabla de doble entrada, donde en cada casilla figura la cantidad de casos o individuos que poseen un nivel de uno de los factores o las características analizadas y otro nivel del otro factor analizado.6

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La tabla se construye con base en el número de atributos o variables que se analizan de manera conjunta y el número de modalidades o niveles de los mismos.

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Con este tipo de tabla se puede conocer si existe asociación entre las dos variables, o si, por el contrario, se pueden considerar independientes. Es importante saber si la proporción de casos para cada categoría de una ...

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