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UNIVERSIDAD NACIONAL JOSE FAUSTINO SANCHEZ 
CARRION 
RIVERA DE LA ROSA ERVIN 
BERNALDO BALTAZARJOSTEIN ERICK 
CHAVARRIA ROSALES ROBER
Chi-Cuadrado ( ) es el nombre de una prueba de 
hipótesis que determina si dos variables están 
relacionadas o no. 
Pasos: 
1) Realizar una conjetura. 
2) Escribir la hipótesis nula y la alternativa. 
3) Calcular el valor de . 
4) Determinar el valor de p y el grado de 
libertad. 
5) Obtener el valor crítico. 
6) Realizar una comparación entre el chi-cuadrado 
calculado y el valor crítico. 
7) Interpretar la comparación
 Es la tabla que contiene los datos obtenidos 
contados y organizados 
 Ejemplo:
 NULA (H0): Es aquella en la que se asegura que 
los dos parámetros analizados son 
independientes uno del otro. 
 ALTERNATIVA (H1): Es aquella en la que se 
asegura que los dos parámetros analizados sí 
son dependientes.
 Melissa conjetura que el uso de cinturón de 
seguridad, en los conductores, está relacionado con 
el género. 
 H0: El uso del cinturón de seguridad es 
independiente del género. 
 H1: El uso del cinturón de seguridad no es 
independiente del género.
 Para calcular todos y cada uno de los valores de la 
tabla de frecuencias esperadas se realiza: 
TotalColumnaPara dichacelda Total FilaPara dichacelda 
SumaTotal 

2 
 Las distribución Chi cuadrado, se derivan de la 
distribución Normal y están relacionadas con la 
teoría del muestreo pequeño n< 30. 
 Son muy importantes pues son la base de 
metodologías inferenciales, tales como Intervalos de 
Confianza y Pruebas de Hipótesis. 
 En otros estudios se les define como la suma de 
diferencias cuadráticas relativas entre valores 
experimentales (observados) y valores teóricos 
(esperados).
 Fórmula de Chi Cuadrado 
 α = Nivel de Significancia: 
 f  f 
2 ( ) 
 
o e 
f 
e 
 
2 
En estadística, un resultado se denomina 
estadísticamente significativo cuando no es probable que 
haya sido debido al azar. 
Son comunes los niveles de significancia del 0,05, 0,01 y 
0,1. En algunas situaciones es conveniente expresar la 
significancia estadística como percentil 1 − α. 
Este valor hace referencia al nivel de confianza que 
deseamos que tengan los cálculos de la prueba; es decir, si 
queremos tener un nivel de confianza del 95%, el valor de alfa 
debe ser del 0.05, lo cual corresponde al complemento 
porcentual de la confianza.
 Hipótesis: 
Si un contraste de hipótesis proporciona un valor P 
inferior a α, la hipótesis nula es rechazada, siendo tal 
resultado denominado “estadísticamente significativo”. 
Cuanto menor sea el nivel de significancia, más fuerte será la 
evidencia de que un hecho no se debe a una mera 
coincidencia (al azar). 
 Grados de Libertad: GL=k-1 
En estadística, grados de libertad es un estimador del 
número de categorías independientes en una prueba 
particular o experimento estadístico. Se encuentran mediante 
la fórmula n − r, donde n=número de sujetos en la muestra, 
también pueden ser representados por k − r, 
k=número de grupos, cuando se realizan operaciones con grupos y 
no con sujetos individuales 
r=número de sujetos o grupos estadísticamente dependientes
2
2
Ch² observado < Ch² critico Rechazar 
Ho 
Si 
Aceptar Ho 
No
2 
 Para determinar si la muestra se ajusta o no se ajusta a una 
distribución teórica. 
 Para saber si la(s) poblacione(s) son homogénea(s) o no. 
 Para determinar la dependencia e independencia la(s) 
variable(s) a analizar.
2
Se utiliza para la comparación de la distribución de una 
muestra con alguna distribución teórica que se supone 
describe a la población de la cual se extrajo. 
 Ho : La variable tiene comportamiento normal se distribuye 
de manera uniforme 
 H1 : La variable no tiene comportamiento normal, no se 
distribuye de manera uniforme. 
 f  f 
( ) 2  
o e 
f 
e 

El uso de bebida ordenado con alimentos en un 
restaurante ¿es independiente de la edad del consumidor? 
Se toma una muestra aleatoria de 309 clientes del 
restaurante de donde resulta el siguiente cuadro de valores 
observados. Utilice α = 1% para determinar si las dos 
variedades son independientes. 
EDAD CAFÉ (TÉ) REFRESCO LECHE 
21 – 34 26 95 18 
35 – 55 41 40 20 
>55 24 13 32
Planteamiento de Hipótesis 
 H0 : El tipo de bebida preferida es independiente de la edad 
 H1 : El tipo de bebida preferida no es independiente ,esta 
relacionada con la edad 
Nivel de significancia 
 α = 0.01 
Cálculos 
 Grados de Libertad GL = (m-1)(n-1) 
Tenemos 3 filas y tres columnas, es decir 
GL = (3-1)(3-1) = 4 
2  
 El critico = 13.27 (Según Tabla)
suma fila suma columna 
( ) ( ) 
Calculo de frecuencia esperado. fe 
( total 
) 
 
 
EDAD CAFÉ (TÉ) REFRESCO LECHE TOTAL 
21 – 34 26 95 18 139 
Frecuencia 
Esperada 
35 – 55 41 40 20 101 
Frecuencia 
Esperada 
CAFÉ (TÉ) REFRESCO LECHE TOTAL 
26 95 18 139 
43,8 71,2 
43.8 71.2 24.0 139,0 
41 40 20 101 
31.8 51.7 17.5 101,1 
≥55 24 13 32 49 
24 13 32 49 
Frecuencia 
Esperada 
Total fo 91 148 50 289 
Total fe 
15.4 25.1 8.5 49,0 
91 148 50 289 
91.0 148.0 50,0 289,0
2 2 
 Como: observado < Critico 
2 2 
observado (97,93) < critico (13,27) 
No se Cumple 
entonces, rechazamos H0, es decir se acepta la hipótesis 
alternativa H1 
Las dos variables, bebida preferida y edad, no son 
independientes. El tipo de bebida que un cliente ordena con 
alimentos está relacionada con la edad y depende de está.
Se extraen Muestras Independientes de varias 
poblaciones y se prueban para ver si son homogéneas con 
respecto a algún criterio de clasificación. 
 H0 = Las Poblaciones son Homogéneas 
 H1 = Las Poblaciones no son Homogéneas 
2 ( ) 
 
 
  
  
O  
E 
 
F 
i 
C 
ij ij 
j ij 
F C 
E 
1 1 
2 
( 1)( 1)
CONCLUSIONES: CHI-CUADRADO 
Las pruebas chi- cuadrado son un grupo de contrastes de hipótesis que sirven 
para comprobar afirmaciones acerca de las funciones de probabilidades o 
densidad de una o dos variables aleatorias 
RECOMENDACIONES: 
Es de vital ayuda poner en práctica los conocimientos aprendidos ya que 
nos servirán dentro de nuestra carrera y el desarrollo de la problemática 
que en ella se engloba. 
Es necesario identificar el Chi cuadrado dentro de las variables porque 
estas se aplican para el desarrollo de proyectos.
 Lipschutz. S., Schiller. J., Introducción a la Probabilidad y 
Estadística. 2001 Editorial Mc Graw Hill. 
 Evans. M., Rosenthal. J. Probabilidad y Estadística. 2005 
Editorial Reverte
el chi cuadrado

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el chi cuadrado

  • 1. UNIVERSIDAD NACIONAL JOSE FAUSTINO SANCHEZ CARRION RIVERA DE LA ROSA ERVIN BERNALDO BALTAZARJOSTEIN ERICK CHAVARRIA ROSALES ROBER
  • 2.
  • 3. Chi-Cuadrado ( ) es el nombre de una prueba de hipótesis que determina si dos variables están relacionadas o no. Pasos: 1) Realizar una conjetura. 2) Escribir la hipótesis nula y la alternativa. 3) Calcular el valor de . 4) Determinar el valor de p y el grado de libertad. 5) Obtener el valor crítico. 6) Realizar una comparación entre el chi-cuadrado calculado y el valor crítico. 7) Interpretar la comparación
  • 4.
  • 5.  Es la tabla que contiene los datos obtenidos contados y organizados  Ejemplo:
  • 6.  NULA (H0): Es aquella en la que se asegura que los dos parámetros analizados son independientes uno del otro.  ALTERNATIVA (H1): Es aquella en la que se asegura que los dos parámetros analizados sí son dependientes.
  • 7.  Melissa conjetura que el uso de cinturón de seguridad, en los conductores, está relacionado con el género.  H0: El uso del cinturón de seguridad es independiente del género.  H1: El uso del cinturón de seguridad no es independiente del género.
  • 8.  Para calcular todos y cada uno de los valores de la tabla de frecuencias esperadas se realiza: TotalColumnaPara dichacelda Total FilaPara dichacelda SumaTotal 
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12. 2  Las distribución Chi cuadrado, se derivan de la distribución Normal y están relacionadas con la teoría del muestreo pequeño n< 30.  Son muy importantes pues son la base de metodologías inferenciales, tales como Intervalos de Confianza y Pruebas de Hipótesis.  En otros estudios se les define como la suma de diferencias cuadráticas relativas entre valores experimentales (observados) y valores teóricos (esperados).
  • 13.  Fórmula de Chi Cuadrado  α = Nivel de Significancia:  f  f 2 ( )  o e f e  2 En estadística, un resultado se denomina estadísticamente significativo cuando no es probable que haya sido debido al azar. Son comunes los niveles de significancia del 0,05, 0,01 y 0,1. En algunas situaciones es conveniente expresar la significancia estadística como percentil 1 − α. Este valor hace referencia al nivel de confianza que deseamos que tengan los cálculos de la prueba; es decir, si queremos tener un nivel de confianza del 95%, el valor de alfa debe ser del 0.05, lo cual corresponde al complemento porcentual de la confianza.
  • 14.  Hipótesis: Si un contraste de hipótesis proporciona un valor P inferior a α, la hipótesis nula es rechazada, siendo tal resultado denominado “estadísticamente significativo”. Cuanto menor sea el nivel de significancia, más fuerte será la evidencia de que un hecho no se debe a una mera coincidencia (al azar).  Grados de Libertad: GL=k-1 En estadística, grados de libertad es un estimador del número de categorías independientes en una prueba particular o experimento estadístico. Se encuentran mediante la fórmula n − r, donde n=número de sujetos en la muestra, también pueden ser representados por k − r, k=número de grupos, cuando se realizan operaciones con grupos y no con sujetos individuales r=número de sujetos o grupos estadísticamente dependientes
  • 15. 2
  • 16. 2
  • 17. Ch² observado < Ch² critico Rechazar Ho Si Aceptar Ho No
  • 18. 2  Para determinar si la muestra se ajusta o no se ajusta a una distribución teórica.  Para saber si la(s) poblacione(s) son homogénea(s) o no.  Para determinar la dependencia e independencia la(s) variable(s) a analizar.
  • 19. 2
  • 20. Se utiliza para la comparación de la distribución de una muestra con alguna distribución teórica que se supone describe a la población de la cual se extrajo.  Ho : La variable tiene comportamiento normal se distribuye de manera uniforme  H1 : La variable no tiene comportamiento normal, no se distribuye de manera uniforme.  f  f ( ) 2  o e f e 
  • 21. El uso de bebida ordenado con alimentos en un restaurante ¿es independiente de la edad del consumidor? Se toma una muestra aleatoria de 309 clientes del restaurante de donde resulta el siguiente cuadro de valores observados. Utilice α = 1% para determinar si las dos variedades son independientes. EDAD CAFÉ (TÉ) REFRESCO LECHE 21 – 34 26 95 18 35 – 55 41 40 20 >55 24 13 32
  • 22. Planteamiento de Hipótesis  H0 : El tipo de bebida preferida es independiente de la edad  H1 : El tipo de bebida preferida no es independiente ,esta relacionada con la edad Nivel de significancia  α = 0.01 Cálculos  Grados de Libertad GL = (m-1)(n-1) Tenemos 3 filas y tres columnas, es decir GL = (3-1)(3-1) = 4 2   El critico = 13.27 (Según Tabla)
  • 23. suma fila suma columna ( ) ( ) Calculo de frecuencia esperado. fe ( total )   EDAD CAFÉ (TÉ) REFRESCO LECHE TOTAL 21 – 34 26 95 18 139 Frecuencia Esperada 35 – 55 41 40 20 101 Frecuencia Esperada CAFÉ (TÉ) REFRESCO LECHE TOTAL 26 95 18 139 43,8 71,2 43.8 71.2 24.0 139,0 41 40 20 101 31.8 51.7 17.5 101,1 ≥55 24 13 32 49 24 13 32 49 Frecuencia Esperada Total fo 91 148 50 289 Total fe 15.4 25.1 8.5 49,0 91 148 50 289 91.0 148.0 50,0 289,0
  • 24. 2 2  Como: observado < Critico 2 2 observado (97,93) < critico (13,27) No se Cumple entonces, rechazamos H0, es decir se acepta la hipótesis alternativa H1 Las dos variables, bebida preferida y edad, no son independientes. El tipo de bebida que un cliente ordena con alimentos está relacionada con la edad y depende de está.
  • 25. Se extraen Muestras Independientes de varias poblaciones y se prueban para ver si son homogéneas con respecto a algún criterio de clasificación.  H0 = Las Poblaciones son Homogéneas  H1 = Las Poblaciones no son Homogéneas 2 ( )       O  E  F i C ij ij j ij F C E 1 1 2 ( 1)( 1)
  • 26. CONCLUSIONES: CHI-CUADRADO Las pruebas chi- cuadrado son un grupo de contrastes de hipótesis que sirven para comprobar afirmaciones acerca de las funciones de probabilidades o densidad de una o dos variables aleatorias RECOMENDACIONES: Es de vital ayuda poner en práctica los conocimientos aprendidos ya que nos servirán dentro de nuestra carrera y el desarrollo de la problemática que en ella se engloba. Es necesario identificar el Chi cuadrado dentro de las variables porque estas se aplican para el desarrollo de proyectos.
  • 27.  Lipschutz. S., Schiller. J., Introducción a la Probabilidad y Estadística. 2001 Editorial Mc Graw Hill.  Evans. M., Rosenthal. J. Probabilidad y Estadística. 2005 Editorial Reverte