Los comandos de la aplicación, los identificadores de las hojas de trabajo y los valores de los datos de ejemplo conservan su redacción original. Las capturas de pantalla, los gráficos y las descargas están en inglés. Los ejemplos conservan la notación numérica original en inglés: punto decimal y coma como separador de millares.
Ejemplo: servicio de envío y estado a la llegada
Una tabla de recuentos observados de 3 x 3 que representa 600 envíos distintos.
Descargar los datos de ejemplo (CSV, columnas en inglés)Es el mismo ejemplo que se utiliza en Help. Importa el CSV para seguir los pasos o utiliza Open example in a practice copy en Help para rellenar previamente las entradas.
1. Crear el espacio de trabajo
En la barra lateral, abre Basic Statistics y elige Categorical: Independence (χ²). Crea un análisis, ponle un nombre, selecciona New blank worksheet y elige Create analysis.
2. Importar los datos de ejemplo
Descarga el CSV anterior e impórtalo en la hoja de trabajo. Elige Comma como delimitador, Dot como separador decimal y First row contains column names.
3. Asignar las columnas de recuentos
En Inputs, elige Contingency table en Input format. Abre Frequency columns y selecciona intact, cosmetic_damage_only y functional_damage, en ese orden. Asigna shipping_service a Row category labels (optional). El CSV ya es una tabla de recuentos; no cuentes cada fila de la tabla como un envío.
4. Configurar el contraste y las etiquetas de categorías
Introduce 0.05 en Significance level (α) y marca Apply Yates’ continuity correction. Abre Column category labels. Introduce Intact en Column 1 label, Cosmetic damage only en Column 2 label y Functional damage en Column 3 label. Conserva el estado guardado de la casilla para reproducir el ejemplo. No tiene efecto en esta tabla de 3×3: la corrección de Yates solo se aplica a tablas de 2×2.
5. Ejecutar el análisis
Elige Run analysis y abre Results.
6. Interpretar los resultados
Leer los recuentos observados
Las tres filas de servicios y las tres columnas de estado representan 600 envíos distintos. Cada envío tiene un servicio y pertenece a una de las categorías mutuamente excluyentes de estado a la llegada. Por ejemplo, Consolidated tiene 160 envíos sin daños, 38 con daños solo estéticos y 22 con daños funcionales.
Leer el contraste de asociación
χ² es 11.2614 con 4 grados de libertad; p = 0.02378. Hay evidencia de asociación al nivel del 5%. El menor recuento esperado es 14.7 y ninguno está por debajo de 5. No se utilizó la corrección de Yates para esta tabla de 3×3.
Comparar lo observado con lo esperado
Los recuentos esperados utilizan los totales observados por servicio y estado, suponiendo independencia. Para los daños solo estéticos de Consolidated, hay 38 observados frente a 27.867 esperados. Estos recuentos esperados son un modelo de comparación, no objetivos de desempeño para el cliente.
Localizar las diferencias principales
Los daños solo estéticos de Consolidated tienen un residuo de aproximadamente +1.92; los de Express, aproximadamente −1.84. Un signo positivo indica más de lo esperado y uno negativo, menos. Los daños solo estéticos representan 38/220 envíos de Consolidated (17.3%) frente a 14/180 envíos de Express (7.8%). Estas celdas no son contrastes individuales ajustados.
Investigar antes de cambiar la política
Comprueba la combinación de productos, el embalaje y las condiciones de los envíos entre servicios. Esta asociación observacional no demuestra que elegir un servicio cause daños.
Más detalles: leer cada sección de resultados
Las tablas de resultados completas utilizan seis cifras significativas, como en Help.
Contraste chi-cuadrado de independencia
χ² resume las diferencias entre los recuentos observados y esperados. Hay 4 grados de libertad; el valor p contrasta la independencia. El nivel de significación α es 0.05. Las filas de corrección de Yates solicitada y utilizada distinguen una configuración de la corrección realmente aplicada. Las comprobaciones de recuentos esperados describen la idoneidad de la aproximación; todos los recuentos esperados aquí son al menos 14.7.
| Estadístico | Valor |
|---|---|
| Estadístico χ² | 11.2614 |
| Grados de libertad | 4 |
| Valor p | 0.0237781 |
| α | 0.05 |
| Corrección de Yates solicitada | true |
| Corrección de Yates aplicada | false |
| Algún recuento esperado inferior a 5 | false |
| Celdas con recuento esperado inferior a 5 | 0 |
| Recuento esperado mínimo | 14.7 |
- Hay evidencia de asociación (p=0.0238).
Recuentos observados
Cada fila de servicio enumera los recuentos observados en las tres categorías de llegada mutuamente excluyentes. Se incluyen las nueve celdas y suman 600 envíos. Compara las tasas utilizando el total de cada servicio, no solo los recuentos brutos de daños.
| Categoría de fila | Sin daños | Solo daños estéticos | Daños funcionales |
|---|---|---|---|
| Standard | 160 | 24 | 16 |
| Express | 155 | 14 | 11 |
| Consolidated | 160 | 38 | 22 |
Recuentos esperados
Recuento esperado = total del servicio × total del estado / 600 bajo independencia. Estos valores decimales son recuentos del modelo, no envíos adicionales ni umbrales de aceptación. Compara cada celda con la misma celda de recuentos observados.
| Categoría de fila | Sin daños | Solo daños estéticos | Daños funcionales |
|---|---|---|---|
| Standard | 158.333 | 25.3333 | 16.3333 |
| Express | 142.5 | 22.8 | 14.7 |
| Consolidated | 174.167 | 27.8667 | 17.9667 |
Residuos estandarizados
Cada residuo es (observado − esperado) / raíz cuadrada del recuento esperado. Su signo localiza excesos y déficits, y su magnitud ayuda a localizar contribuciones a la asociación global. No son contrastes individuales por celda con ajuste por multiplicidad.
| Categoría de fila | Sin daños | Solo daños estéticos | Daños funcionales |
|---|---|---|---|
| Standard | 0.132453 | -0.264906 | -0.0824786 |
| Express | 1.04713 | -1.84296 | -0.965035 |
| Consolidated | -1.07346 | 1.9196 | 0.951547 |
7. Crear un informe
Conserva Chi-square independence test, todos los Observed counts, Expected counts y Standardized residuals, las definiciones de las categorías y las comprobaciones de recuentos esperados. Indica que se solicitó la corrección de Yates, pero no se utilizó, y que la asociación no establece una causa.
Selecciona Add to report de la ejecución completada. Abre Choose individual items and advanced options para seleccionar tablas y gráficos y, a continuación, selecciona Add to draft. Los elementos ocultos se conservan en el análisis guardado.
Asigna un nombre al informe y añade el objetivo del estudio y tu interpretación. Selecciona Save, revisa Preview, y después utiliza Export → Download HTML. El ejemplo siguiente contiene todo el contenido seleccionado, incluidos los resultados que no caben en una sola pantalla.