Pruebas de hipotesis

Respecto a la relación existente entre algunas de las variables en este estudio, se realizaron tablas de contingencia para conocer los porcentajes de cada nivel o estrato de la variable y también medir estadísticamente la asociación entre ellas, esta medida se calcula con el estadístico chi cuadrado, el test exacto o la prueba exacta de Fisher según sea el caso.

Para comenzar se plantean las hipótesis estadísticas como sigue:

Ho: el género y el IMC  son independientes.

H1: el género y el IMC no son independientes.

Tabla 1.

[pic 1]

De acuerdo con los resultados de la tabla 1. el valor p de la prueba chi cuadrado proporcionada por SPSS es  0,002 ≤ 0,05, es decir, la prueba es significante y se concluye que con una confianza del 95% se rechaza la hipótesis nula por consiguiente el género y el IMC si están relacionados.

Ho: el género y el ICT son independientes.

H1: el género y el ICT no son independientes.

Tabla 2.

[pic 2]

Como se muestra en la tabla 2. el porcentaje de la frecuencia observada para las casillas del cruce de estas variables no supera el 20%, entonces, tomamos el valor p de la prueba chi cuadrado, que en este caso es  0,000 ≤ 0,05, es decir, la prueba es significante y se concluye que con una confianza del 95% se rechaza la hipótesis nula, es decir, el género y el ICT si están asociados.

Ho: el género y el CC son independientes.

H1: el género y el CC no son independientes.

Tabla 3.

[pic 3]

En la tabla 3. se presenta que el porcentaje de la frecuencia esperada para las casillas del cruce de estas variables es de 33.33%, luego no se puede utilizar en este caso la prueba chi cuadrado ya que no cumple con los requisitos estipulados para ella, SPSS cuenta con otra alternativa para medir la hipótesis, si es tabla de 2 x 2 se utiliza la prueba exacta de Fisher y si las tablas son de i x j, se toma su ampliación como prueba exacta, en este caso, en la tabla 3  se usa el valor p de la prueba de significación exacta bilateral 0,02 ≤ 0,05, luego, la prueba es significante, es decir, que con una confianza del 95% se rechaza la hipótesis nula, entonces,  el género y el CC si están relacionados.

Ho: el IMC y el CC son independientes.

H1: el  IMC y el CC no son independientes

Tabla 4.

[pic 4]

Como se observa en la Tabla 4. el porcentaje de la frecuencia esperada para las casillas del cruce de estas variables es de 58,3% mayor a 20%, se usa el valor de la prueba exacta  0,000 ≤ 0,05, luego, la prueba es significante, es decir, que con una confianza del 95% se rechaza la hipótesis nula, así el IMC y el CC no son independientes.

Ho: el ICT y el CC son independientes.

H1: el ICT y el CC no son independientes.

Tabla 5.

[pic 5]

Con los resultados de la Tabla 5. al igual que el caso anterior  el porcentaje de la frecuencia esperada para las casillas del cruce de estas variables es de 66.7% mayor a 20%, se toma el valor de la prueba exacta  0,000 ≤ 0,05, luego, la prueba es significante, en conclusión, con una confianza del 95% se rechaza la hipótesis nula, es decir, el ICT y el CC están relacionados.

Ho: el IMC y el ICT son independientes.

H1: el IMC y el ICT no son independientes.

Tabla 6.

[pic 6]

Como se muestra en  la Tabla 6. el porcentaje de la frecuencia esperada para las casillas del cruce de estas variables es de 60% mayor a 20%, se maneja  el valor de la prueba exacta por el método de aproximación por simulación de Montecarlo, ya que el algoritmo del programa SPSS desbordo la memoria y no presentó los cálculos, el valor p es  0,000 ≤ 0,05, entonces, la prueba es significante, en conclusión, con una confianza del 95% se rechaza la hipótesis nula, es decir, el IMC y el ICT están asociados.

...