Chango Pilamunga, B. O., Chancusig López, M. B., García Monar, K. R., & Haro Sarango, A.

F. (2024). Chi Cuadrado y tablas de contingencia aplicado en SPSS. Código Científico Revista

Cuadrado y tablas de contingencia en SPSS. Se explora la robustez de SPSS en el manejo de

grandes volúmenes de datos, facilitando análisis estadísticos complejos accesibles para

usuarios de distintos niveles de experiencia. La metodología empleada es no experimental,

transversal y descriptiva, centrada en evaluar las diferencias estadísticamente significativas en

las tablas de contingencia. El análisis se realizó mediante la creación de tablas para cada par de

variables de interés, aplicando la prueba Chi Cuadrado y analizando residuos estandarizados y

ajustados para identificar contribuciones significativas al chi cuadrado total. Los resultados

confirmaron asociaciones estadísticamente significativas entre las variables estudiadas,

destacando la importancia de una interpretación cautelosa de los valores p. Las conclusiones

subrayan la utilidad del test de Chi Cuadrado en aplicaciones donde no se cumplen supuestos

This study investigates the independence between categorical variables using the Chi-Square

test and contingency tables in SPSS. It explores the robustness of SPSS in handling large

volumes of data, facilitating complex statistical analyses accessible to users of different levels

of experience. The methodology employed is non-experimental, cross-sectional, and

descriptive, focusing on evaluating statistically significant differences in contingency tables.

The analysis was performed by creating tables for each pair of variables of interest, applying

the Chi-square test and analyzing standardized and adjusted residuals to identify significant

contributions to the total chi-square. The results confirmed statistically significant associations

Este estudo investiga a independência entre variáveis categóricas usando o teste do qui-

quadrado e tabelas de contingência no SPSS. Ele explora a robustez do SPSS no tratamento de

grandes volumes de dados, facilitando análises estatísticas complexas acessíveis a usuários de

diferentes níveis de experiência. A metodologia empregada é não-experimental, transversal e

descritiva, com foco na avaliação de diferenças estatisticamente significativas em tabelas de

contingência. A análise foi realizada criando-se tabelas para cada par de variáveis de interesse,

aplicando-se o teste do qui-quadrado e analisando-se os resíduos padronizados e ajustados para

Palavras-chave: Teste de qui-quadrado, Tabelas de contingência, SPSS, Análise de dados

análisis estadístico complejo de manera accesible. Su interfaz gráfica, junto con la posibilidad

de usar sintaxis de comandos, hace que sea una opción preferida tanto para novatos como para

usuarios avanzados en el ámbito de la investigación social y de negocios. Las funciones de

gestión de datos permiten a los usuarios seleccionar casos, reestructurar archivos, crear datos

derivados y documentar el conjunto de datos, facilitando así el análisis integral de la

tablas de frecuencia, y gráficos, incluyendo histogramas y diagramas de dispersión. Esta

capacidad es esencial para entender la distribución y características clave de las variables antes

su robustez y la detallada información que proporciona sobre el comportamiento de los grupos

estudiados, como resalta McHugh (2013) en su análisis sobre las ventajas de la prueba Chi

estudios de múltiples grupos sin requerir igualdad de varianzas entre ellos, lo que la hace

relaciones entre variables sociodemográficas y diversos fenómenos comportamentales,

permitiendo a los investigadores comprender y modelar complejidades en la dinámica social.

crecimiento de la asistencia (Cedrón, 2017; Mendivelso & Rodríguez, 2018; Olanusi &

relación entre dos o más variables categóricas. Por ejemplo, para estudiar cómo el género afecta

las preferencias de compra online, se puede crear una tabla que cruce género (masculino,

para determinar si las diferencias observadas entre grupos son estadísticamente significativas.

Por ejemplo, se utilizó el análisis de correspondencias para visualizar las conexiones entre

variables categóricas como comportamientos de compra durante la pandemia de COVID-19.

se utiliza para segmentar el mercado y adaptar las estrategias de producto y comunicación. Por

comportamiento de compra en línea, lo que proporciona información crucial para diseñar

plataformas de e-business que apelen específicamente a segmentos de consumidores según su

con efectos pequeños pero estadísticamente significativos, los cuales podrían no ser relevantes

en la práctica (Leek & Peng, 2015). La American Statistical Association ha resaltado la

necesidad de ir más allá de los umbrales tradicionales de significancia estadística y considerar

una variedad de evidencia estadística y no estadística en la toma de decisiones científicas y

investigar la relación entre variables categóricas mediante el uso del test de Chi Cuadrado de

Independencia. Este enfoque permite evaluar si las diferencias observadas en las tablas de

contingencia son estadísticamente significativas, proporcionando insights sobre la asociación

Valores de p-valor inferiores a este umbral indican una asociación estadísticamente

que, para el cálculo de la prueba de chi cuadrado (χ²) se utiliza especialmente para analizar la