La prueba de chi-cuadrado es una técnica estadística no paramétrica que permite analizar si existe una asociación significativa entre dos variables categóricas o si las frecuencias observadas difieren de las frecuencias esperadas. Se utiliza frecuentemente en investigaciones cuantitativas para contrastar hipótesis.

1. Principales autores de chi-cuadrado

• Karl Pearson (1900): desarrolló y formalizó el estadístico chi-cuadrado, que se utiliza para evaluar diferencias entre frecuencias observadas y esperadas.
• Ronald A. Fisher: contribuyó al desarrollo de los métodos de inferencia estadística y al análisis de tablas de contingencia, incluyendo procedimientos relacionados con datos categóricos.
• George Udny Yule: realizó aportes al análisis de asociación entre variables estadísticas, especialmente en tablas de contingencia.
• Alan Agresti: es un autor contemporáneo de referencia en el análisis de datos categóricos y las pruebas de asociación mediante tablas de contingencia.

2. Definición con cita de autor

Según Agresti (2007), las pruebas chi-cuadrado permiten evaluar hipótesis relacionadas con datos categóricos, comparando las frecuencias observadas con las que se esperarían bajo una hipótesis determinada.

Cita para tu investigación:

La prueba de chi-cuadrado de Pearson es una técnica estadística que permite determinar si existe una asociación estadísticamente significativa entre dos variables categóricas, mediante la comparación de frecuencias observadas y esperadas (Pearson, 1900; Agresti, 2007).

3. Fórmula de chi-cuadrado

4. Referencias bibliográficas en APA 7

1. Pearson, K. (1900). On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling. The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, 50(302), 157–175.

2. Agresti, A. (2007). An introduction to categorical data analysis (2.ª ed.). John Wiley & Sons.

3. Yule, G. U. (1912). An introduction to the theory of statistics (3.ª ed.). Charles Griffin and Company.

Recomendación para tu tesis: si deseas evaluar la relación entre dos variables categóricas, puedes fundamentar la prueba en Pearson (1900) y Agresti (2007). La elección de la prueba y sus supuestos dependerán del tipo de variables y de las frecuencias esperadas de tu muestra.