Tablas de Contingencia. Resultados (II)
Tabla de contingencia Sexo * Nivel educativo
% del total
| Nivel educativo | Total | ||||
| Primaria | Básica | Bachillerato | Universitario |
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| Sexo | Fem | 6,2% | 11,9% | 22,4% | 12,6% | 53,1% |
| Masc | 5,9% | 9,4% | 19,7% | 11,9% | 46,9% |
Total | 12,1% | 21,3% | 42,1% | 24,5% | 100,0% | |
La tabla de contingencia en donde relacionamos las variables “Sexo” (género) y “Nivel educativo”, presenta resultados muy interesantes. Analicémoslos.
El nivel de estudios que la mayoría de la población posee es de “bachillerato” con un 42.1%, le siguen estudios Universitarios con un 24.5% , Educación Básica con un 21.3% y primaria con un 12.1%. Del 53.1% de mujeres, el 22.4% posee estudios universitarios, en tanto que del 46.9% de caballeros, el 11.9 posee estudios Universitarios.
A partir de la tabla de contingencia, puede comprobarse la siguiente hipótesis de investigación:
“El nivel de estudios de una persona depende de su género”.
Pero para saber si ésta hipótesis debe aceptarse o rechazarse, entonces hacemos uso de los llamados coeficientes de asociación, ¿se recuerdan de ellos? A continuación procedemos a explicar cada uno de los coeficientes.
MEDIDAS DIRECCIONALES
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| Valor | Error típ. asint.(a) | T aproximada | Sig. aproximada | |
Nominal por nominal | Lambda | Simétrica | ,000 | ,000 | .(b) | .(b) |
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| Sexo dependiente | ,000 | ,000 | .(b) | .(b) |
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| Nivel educativo dependiente | ,000 | ,000 | .(b) | .(b) |
| Tau de Goodman y Kruskal | Sexo dependiente | ,001 | ,003 |
| ,915(c) |
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| Nivel educativo dependiente | ,000 | ,001 |
| ,929(c) |
Nominal por intervalo | Eta | Sexo dependiente | ,035 |
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| Nivel educativo dependiente | ,010 |
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a) Asumiendo la hipótesis alternativa.
b) No se puede efectuar el cálculo porque el error típico asintótico es igual a cero.
c) Basado en la aproximación chi-cuadrado.
En la columna “valor” aparece el valor del coeficiente que se eligió para medir el grado de asociación o independencia de las variables, y cada uno de los coeficientes mide las variables como independientes y dependientes dentro del modelo, así:
Cuando “Sexo” dependiente, “nivel educativo” será independiente.
Sexo =Nivel educativo + c
Cuando “Nivel educativo” dependiente, “Sexo” será independiente.
Nivel educativo = Sexo + c
A partir de lo anterior, los coeficientes se pueden explicar de la siguiente manera:
· Lambda: muestra un valor de 0,000 tomando en cuenta a las dos variables como dependientes, lo que nos indica que ambas variables son independientes, y entre ellas no existe ninguna relación ni asociación.
· Tau de Goodman y Kruskal: también presenta valores de cero (0) indicando que ambas variables no tienen ninguna relación conocida.
· Coeficiente Eta: Presenta valores de 0,035 y 0,010, pero son valores que no tienen mayor peso, ya que son semejantes a cero, de igual manera, este coeficiente también nos confirma que entre las variables no existe ningún grado de asociación, sino más bien, de independencia.
