Page 201 - DESARROLLO URBANO EN EL ÁMBITO SOCIAL DE BAJOS INGRESOS

ANÁLISIS-DISCUSIÓN ENTRE SOCIEDAD Y DESARROLLO URBANO
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La primera prueba estadística que se utiliza es el “Chi Cuadrado de Homogeneidad”, en la
cual la “hipótesis nula (Ho)” expresa que “los promedios de los grupos no difieren” y la “hipótesis

alterna (H1)” manifiesta que “los promedios de los grupos difieren”. Los resultados en la colum-

na “p-valor”, en todos los casos, son mayores al de la columna, nivel de significancia establecido

0.05 . El resultado de este análisis nos lleva a concluir que se acepta la “Ho”. Es decir, que en
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cuatro variables los promedios de los grupos no difieren, excepto en la “migración demográfica”.

En esta última, el “p-valor” es menor al nivel de significancia establecido (0.05). Por tanto, conclui-

mos en aceptar la “Hi”, en la que los promedios de los grupos difieren significativamente.

La segunda prueba estadística es el “Chi Cuadrado de Independencia (véase cuadro 4.1)”, en
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donde el contraste estadístico es similar al de la prueba estadística anterior. En conclusión, la variable

migración demográfica establece valor inferior al de significancia establecida, por lo que aceptamos

la hipótesis alterna (H1), la cual expresa que existe dependencia (se relaciona) entre las dos variables.

Finalmente, los resultados antes mencionados evidencia que la participación comunitaria está asocia-
da a la no migración demográfica. Sin embargo, establecido la existencia de la asociación, surge una

pregunta. ¿De qué tamaño es la relación o asociación que se establece entre estas dos variables?

Para responder a esta pregunta recurrimos a las medidas de asociación señalados la tabla 4.2.

En ella se señala el Coeficiente de Contingencia o C de Pearson y el Coeficiente de Incertidumbre.

134 Si “p-valor” es mayor que p=5% (p=0.05), se rechaza la H1 (hipótesis alterna) y se acepta la Ho (hipótesis nula), por el
contrario si “p-valor” es menor que p=5% (p=0.05), entonces se acepta la H1 (hipótesis alterna).
135 El Chi Cuadrado de Independencia, también conocido como “X2 o ji-cuadrada”, proporciona un estadístico que permite
contrastar la hipótesis de que los dos criterios de clasificación utilizados (las dos variables categóricas) son independientes.
Compara las frecuencias observadas (las frecuencias de hecho obtenidas), con las frecuencias esperadas (las frecuencias que
teóricamente deberíamos haber encontrado en cada casilla, si los dos criterios de clasificación fueran independientes). El es-
tadístico X valdrá 0 (cero) cuando las variables sean completamente independientes (pues las frecuencias observadas y las
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esperadas son iguales), y tanto mayor será, cuanto mayor sea la discrepancia entre las frecuencias observadas y las esperadas.
El estadístico X sigue el modelo de distribución de probabilidad χ2, con los grados de libertad resultante de multiplicar, el nú-
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mero de filas, menos uno, por el número de columnas, menos uno (gl=[J-1][K-1]. Si los datos son compatibles con la hipótesis
de independencia, la probabilidad de asociar al estadístico X2 será alta (mayor de 0.05). Si esa probabilidad es muy pequeña
(menor que 0.05), consideramos que los datos se muestran incompatibles, con la hipótesis de independencia y concluiremos
que las variables estudiadas están relacionadas.

Universidad Autónoma de Chiapas UNACH