10 relaciones entre variables

Eduardo Bologna
21 Feb 201509:54

Summary

TLDREste video explica cómo analizar la relación entre dos variables categorizadas, p29 y p30, que reflejan las opiniones de los estudiantes sobre la importancia de lo que se enseña en la escuela y sus planes futuros. Se muestra cómo eliminar respuestas no válidas y calcular frecuencias absolutas y relativas. A través del análisis de la distribución de respuestas y el cálculo de la prueba chi-cuadrado, se observa una débil asociación entre las variables, lo que permite una descripción más detallada de los datos sin implicar causalidad.

Takeaways

  • 😀 Se analiza la relación entre dos variables categóricas: la importancia que los estudiantes asignan a lo que se les enseña en la escuela (P29) y sus planes futuros (P30).
  • 😀 Los datos originales contenían respuestas no válidas (códigos 6 y 66), las cuales fueron eliminadas para asegurar un análisis más preciso.
  • 😀 Se utiliza una tabla de contingencia para observar la distribución conjunta de las respuestas entre las dos variables P29 y P30.
  • 😀 Inicialmente, se muestran frecuencias absolutas para dar una visión general de la distribución de respuestas.
  • 😀 Al aplicar frecuencias relativas por columna, se obtiene una visión más detallada de cómo se distribuyen las respuestas de P30 dentro de cada categoría de P29.
  • 😀 Se observa una alta concentración de respuestas en ciertas categorías, como la categoría 2 de P30 (solo universidad) y la categoría 4 de P30 (universidad y trabajo).
  • 😀 La mayoría de los estudiantes asignan gran importancia a lo que se les enseña en la escuela (14,000 casos en la categoría 1 de P29: muy importante).
  • 😀 Aunque hay patrones interesantes en los datos, la relación entre P29 y P30 muestra una asociación débil, como lo indica el coeficiente de Cramér (0.00).
  • 😀 A través de la prueba de Chi-cuadrado, se concluye que existe una diferencia significativa entre las frecuencias observadas y las esperadas, lo que sugiere que las dos variables no son independientes.
  • 😀 La débil asociación observada entre P29 y P30 implica que los planes futuros de los estudiantes no dependen fuertemente de la importancia que asignan a lo que se les enseña en la escuela.

Q & A

  • ¿Cuál es el objetivo principal del análisis realizado en el guion?

    -El objetivo principal es analizar la relación entre las opiniones de los estudiantes sobre la importancia de lo que aprenden en la escuela (P29) y sus planes futuros (P30). Se busca identificar patrones o asociaciones entre estas dos variables categóricas.

  • ¿Qué representan las variables P29 y P30?

    -P29 representa la importancia que los estudiantes asignan a lo que aprenden en la escuela, mientras que P30 refleja los planes futuros de los estudiantes, específicamente si planean asistir a la universidad, trabajar o una combinación de ambos.

  • ¿Por qué se eliminan los valores 6 y 66 de las variables P29 y P30?

    -Se eliminan porque representan respuestas no válidas o no respondidas. Los valores 6 en P29 y 66 en P30 indican falta de respuesta, lo que podría afectar la precisión del análisis.

  • ¿Cómo se organiza la tabla de contingencia?

    -La tabla de contingencia se organiza con P29 en las columnas y P30 en las filas. Esto permite observar la distribución de las respuestas de los estudiantes sobre sus planes futuros en función de la importancia que asignan a lo que aprenden en la escuela.

  • ¿Qué tipo de frecuencias se analizan inicialmente en el guion?

    -Se analizan inicialmente las frecuencias absolutas, es decir, el número total de casos en cada celda de la tabla de contingencia, para luego pasar a las frecuencias relativas por columna.

  • ¿Qué se observa en la distribución de las respuestas según la importancia que se le da a lo aprendido en la escuela?

    -Se observa que los estudiantes que consideran lo aprendido en la escuela como muy importante tienden a concentrarse en los planes futuros relacionados con la universidad (categorías P30-2 y P30-4), mientras que aquellos que le dan menos importancia muestran una distribución más variada, con una mayor indecisión.

  • ¿Qué significa el coeficiente Cramér’s V de 0.00?

    -El valor de 0.00 en el coeficiente Cramér’s V indica una asociación muy débil entre las variables P29 (importancia de lo aprendido en la escuela) y P30 (planes futuros). Esto sugiere que, aunque hay algunos patrones, la relación entre estas dos variables es casi nula.

  • ¿Qué indica el valor del estadístico chi-cuadrado (41681) en el análisis?

    -El valor del estadístico chi-cuadrado de 41681 indica una gran diferencia entre las frecuencias observadas y las esperadas bajo la hipótesis de independencia, lo que sugiere que, aunque haya una diferencia significativa, la relación entre las variables es muy débil.

  • ¿Qué se sugiere hacer con los patrones observados en los datos?

    -Aunque los patrones observados en los datos muestran algunas concentraciones de respuestas, especialmente en las categorías más importantes (P30-2 y P30-4), los hallazgos deben considerarse descriptivos en lugar de causales, ya que la relación entre las variables es débil.

  • ¿Cómo se manejan las respuestas no válidas durante el análisis de los datos?

    -Las respuestas no válidas, representadas por los valores 6 en P29 y 66 en P30, se eliminan antes de realizar cualquier análisis estadístico para asegurar que solo se utilicen los datos válidos y evitar distorsionar los resultados.

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