SPSS Prueba Q de Cochran es un procedimiento para probar si las proporciones de 3 o más variables dicotómicas son iguales en alguna población. Estas variables de resultado se han medido en las mismas personas u otras unidades estadísticas.

SPSS Cochran Q Test Ejemplo

El director de alguna universidad quiere saber si tres exámenes son igual de difíciles. Quince estudiantes hicieron estos exámenes y sus resultados están en examn_results.sav.

Comprobación rápida de datos

Siempre es una buena idea echar un vistazo rápido al aspecto de los datos antes de proceder a cualquier prueba estadística. Abriremos los datos e inspeccionaremos algunos histogramas ejecutando FRECUENCIAS con la sintaxis siguiente. Observe la palabra clave TO en el paso 3.

Los histogramas indican que las tres variables son efectivamente dicotómicas (podría haber habido alguna categoría de respuesta «Desconocido» pero no se produce). Como N = 15 para todas las variables, concluimos que no hay valores perdidos. Los valores 0 y 1 representan «Fallado» y «Aprobado». Por lo tanto, vemos fácilmente que las proporciones de estudiantes que tienen éxito oscilan entre 0,53 y 0,87.

Supuestos Prueba Q de Cochran

La prueba Q de Cochran sólo requiere un supuesto:

• Observaciones independientes (o, más precisamente, variables independientes e idénticamente distribuidas);

Ejecución de la prueba Q de Cochran de SPSS

Navegaremos a Analizar Pruebas no paramétricas Diálogos heredados K Muestras relacionadas…
Desplazamos nuestras variables de prueba en Variables de prueba,
seleccionamos Descriptiva en Estadística,
seleccionamos Q de Cochran en Tipo de prueba y
hacemos clic en Pegar
Esto da lugar a la sintaxis que aparece a continuación y que ejecutamos para obtener nuestros resultados.

SPSS Cochran Q Test Output

La primera tabla (Descriptive Statistics) presenta los descriptivos que reportaremos. La razón es que la prueba de significación se basa (necesariamente) en casos sin valores perdidos en ninguna de las variables de la prueba. Por lo tanto, los descriptivos obtenidos a partir de la prueba de Cochran se limitan también a esos casos completos.
Dado que N = 15, los descriptivos confirman una vez más que no hay valores perdidos y
las proporciones oscilan entre 0,53 y 0,87.De nuevo, las proporciones corresponden a las medias si se utilizan 0 y 1 como valores.

La tabla Test Statistics presenta el resultado de la prueba de significación.
El valor p («Asymp. Sig.») es .093; si las tres pruebas son realmente igual de difíciles en la población, todavía hay un 9,3% de posibilidades de encontrar las diferencias que observamos en esta muestra. Dado que esta probabilidad es mayor que el 5%, no rechazamos la hipótesis nula de que las pruebas son igualmente difíciles.

Información de los resultados de la prueba Q de Cochran

Al informar de los resultados de la prueba Q de Cochran, presentamos primero los estadísticos descriptivos mencionados. El estadístico Q de Cochran sigue una distribución chi-cuadrado, por lo que informaremos de algo como «La prueba Q de Cochran no indicó ninguna diferencia entre las tres proporciones, χ2(2) = 4,75, p = .093».