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    Una nota de cuidado sobre el efecto de datos parcialmente faltantes en la prueba de independencia χ2

    A cautionary note on the effect of partially-missing data in the χ2 test of independence

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    Author
    Correa, Juan Carlos
    Vélez, Jorge Iván
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    https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1483
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    TY - GEN T1 - Una nota de cuidado sobre el efecto de datos parcialmente faltantes en la prueba de independencia χ2 T1 - A cautionary note on the effect of partially-missing data in the χ2 test of independence AU - Correa, Juan Carlos AU - Vélez, Jorge Iván PB - Universidad Santo Tomás AB - El análisis de tablas de contingencia se utiliza ampliamente en muchas disciplinas, siendo el principal inter ́es la determinación de posibles asociaciones entre dos variables categóricas. Una de las pruebas más utilizadas para este fin es la prueba de independencia basada en el estad ́ıstico χ2. Con frecuencia, los investigadores enfrentan situaciones en las que una de las dos variables (o, en el peor de los casos, ambas) es parcialmente observada (es decir, presenta algunos valores faltantes). Por lo general, el procedimiento en estos casos es excluir de los anáisis aquellas observaciones (i.e., sujetos) en los que por lo menos para una de las variables no se tiene información. En esta nota analizamos el efecto de no considerar observaciones parcialmente observadas en la prueba cuando ajustamos modelos loglineales, concentr ́andonos principalmente en la prueba de independencia χ2.  ER - @misc{11634_6518, author = {Correa Juan Carlos and Vélez Jorge Iván}, title = {Una nota de cuidado sobre el efecto de datos parcialmente faltantes en la prueba de independencia χ2A cautionary note on the effect of partially-missing data in the χ2 test of independence}, year = {}, abstract = {El análisis de tablas de contingencia se utiliza ampliamente en muchas disciplinas, siendo el principal inter ́es la determinación de posibles asociaciones entre dos variables categóricas. Una de las pruebas más utilizadas para este fin es la prueba de independencia basada en el estad ́ıstico χ2. Con frecuencia, los investigadores enfrentan situaciones en las que una de las dos variables (o, en el peor de los casos, ambas) es parcialmente observada (es decir, presenta algunos valores faltantes). Por lo general, el procedimiento en estos casos es excluir de los anáisis aquellas observaciones (i.e., sujetos) en los que por lo menos para una de las variables no se tiene información. En esta nota analizamos el efecto de no considerar observaciones parcialmente observadas en la prueba cuando ajustamos modelos loglineales, concentr ́andonos principalmente en la prueba de independencia χ2. }, url = {} }RT Generic T1 Una nota de cuidado sobre el efecto de datos parcialmente faltantes en la prueba de independencia χ2 T1 A cautionary note on the effect of partially-missing data in the χ2 test of independence A1 Correa, Juan Carlos A1 Vélez, Jorge Iván PB Universidad Santo Tomás AB El análisis de tablas de contingencia se utiliza ampliamente en muchas disciplinas, siendo el principal inter ́es la determinación de posibles asociaciones entre dos variables categóricas. Una de las pruebas más utilizadas para este fin es la prueba de independencia basada en el estad ́ıstico χ2. Con frecuencia, los investigadores enfrentan situaciones en las que una de las dos variables (o, en el peor de los casos, ambas) es parcialmente observada (es decir, presenta algunos valores faltantes). Por lo general, el procedimiento en estos casos es excluir de los anáisis aquellas observaciones (i.e., sujetos) en los que por lo menos para una de las variables no se tiene información. En esta nota analizamos el efecto de no considerar observaciones parcialmente observadas en la prueba cuando ajustamos modelos loglineales, concentr ́andonos principalmente en la prueba de independencia χ2.  OL Spanish (121)
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    • Comunicaciones en Estadística [260]
    Abstract
    El análisis de tablas de contingencia se utiliza ampliamente en muchas disciplinas, siendo el principal inter ́es la determinación de posibles asociaciones entre dos variables categóricas. Una de las pruebas más utilizadas para este fin es la prueba de independencia basada en el estad ́ıstico χ2. Con frecuencia, los investigadores enfrentan situaciones en las que una de las dos variables (o, en el peor de los casos, ambas) es parcialmente observada (es decir, presenta algunos valores faltantes). Por lo general, el procedimiento en estos casos es excluir de los anáisis aquellas observaciones (i.e., sujetos) en los que por lo menos para una de las variables no se tiene información. En esta nota analizamos el efecto de no considerar observaciones parcialmente observadas en la prueba cuando ajustamos modelos loglineales, concentr ́andonos principalmente en la prueba de independencia χ2. 
     
    The analysis of contingency tables is widely used in many areas, being its main interest to determine any potential associations between two categorical variables. To disclose these associations, it is common to use a test of independence based on the χ2 statistic. However, it is often the case that researchers face situations in which at least one of the variables is partially observed. In general, to perform the χ2 test, the procedure has been to exclude observations with incomplete information. In this cautionary note, we analyze the effect of not considering partially-missing information on the χ2 test of independence when loglinear models are fitted to the data, focusing our attention on the test of independence.
     

     

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