¿PARA QUÉ SIRVEN?
CHI- CUADRADO:
En este primer elemento, nos ubica la función que desarrolla dentro del programa SPSS, permitiendo que su acceso es comparar dos o más de dos distribuciones de proporciones y determinar que la diferencia que no se deba al azar, que las diferencias sean estadísticamente significativa.
Esto nos permite entender que los valores o las variables que se van a utilizar en este elemento, tengan relaciones comunes, para que al momento se pueda obtener el resultado que uno desea en el proceso.
Aunque en el año 1911 esto fue propuesto por Pearson que permite contrastar la hipótesis de los dos criterios de clasificación utilizados son independientes.
Para que halla una mejor compresión se le mostrara la siguiente formula a lo que hace referencia a Chi-Cuadrado:
(Frecuencia esperada) ij= (total de la fila i) x (total de la columna j)
número total de casos
CORRELACIONES:
Con respecto a este punto, la palabra correlación nos lleva a entender y a comprender que tiene que ver la relación entre dos variables, se refiere al grado de parecido variación en conjunta existente entre las mismas. Es decir, por medio de este programa se trabaja a través de gráficas o descripciones estadísticos, que nos permite ejercer datos tanto cualitativos y cuantitativos.
A base de este procedimiento nos encontramos con variadas correlación que accede a todo proceso que el usuario necesite saber y obtener del mismo.
Nos habla también acerca de la relación lineal positiva, lineal, negativa, bivariadas, parciales y distancias.
Ya que cada una tiene su propia función y desarrollo a partir del trabajo que se este realizando en el programa SPSS. Como conclusión del apartado, que toda variable que se valla a utilizar en correlaciones tiene que haber una relación en los valores para tener el resultado deseado.
COEFICIENTE DE INCERTIDUMBRE:
En este punto nos hace referencia a su función que ejerce en el programa, se considera que es una medida de asociación basada en la reducción proporcional del error, que expresa el grado de conseguir el reducimiento de una variable en la cual estamos utilizando para efectuar el pronostico sobre otra.
Dentro de este factor se ubican dos principios que son de importancia en el coeficiente de incertidumbre como son: asimétrica y simétrica, esto se representa a través de gráficas en curvas, que permiten encontrar los resultados de dichos valores o variables.