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  1. 15 de dic. de 2022 · La prueba chi cuadrado o ji-cuadrado (χ 2, donde χ es la letra griega llamada “chi”) se utiliza para determinar el comportamiento de cierta variable y también cuando se quiere saber si dos o más variables son independientes estadísticamente.

  2. La prueba chi-cuadrado es una prueba estadística que se usa para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre la frecuencia esperada y la frecuencia observada. Lógicamente, el estadístico de la prueba chi-cuadrado sigue una distribución chi-cuadrado .

  3. La distribución chi cuadrada es un caso especial de la distribución gamma y se puede extender a un número no natural de grados de libertad. Es una de las distribuciones de probabilidad más usadas en Inferencia Estadística , principalmente en pruebas de hipótesis y en la construcción de intervalos de confianza .

  4. 4 de may. de 2022 · La prueba de chi-cuadrado, también conocida como Chi-Cuadrado de Pearson o prueba exacta de Fisher, es uno de los métodos utilizados para probar una hipótesis en una investigación. En este artículo te presentaremos en qué consiste, qué tipos existen y cómo puedes desarrollarla de forma práctica.

  5. La distribución chi-cuadrado es una distribución de probabilidad cuyo símbolo es χ². En concreto, la distribución chi-cuadrado es la suma del cuadrado de k variables aleatorias independientes con distribución normal. Así pues, la distribución chi-cuadrado tiene k grados de libertad.

  6. En estadística y estadística aplicada se denomina prueba χ² (pronunciado como «ji al cuadrado» 1 y a veces como «chi al cuadrado») a cualquier prueba en la que el estadístico utilizado sigue una distribución χ² si la hipótesis nula es cierta. Algunos ejemplos de pruebas χ² son:

  7. Definición: La prueba Chi-cuadrado es una prueba de hipótesis utilizada para variables categóricas con escala de medida nominal u ordinal. La prueba Chi-cuadrado comprueba si las frecuencias que se dan en la muestra difieren significativamente de las frecuencias que cabría esperar.

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