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PRUEBA DE INDEPENDENCIA DE
LOS FACTORES SOCIALES EN LAS
MIPYMES DE LA PROVINCIA DEL
CARCHI
TEST OF INDEPENDENCE OF SOCIAL FACTORS IN MIPYMES IN THE
PROVINCE OF CARCHI
Recibido: 15/ 07/ 2022 – Aceptado: 21/07/2022
Argenis Lissander Heredia Campaña
Magister en Gestión y Logística del Transporte Multimodal
Docente de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi
Tulcán - Ecuador
argenis.heredia@upec.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-9134-0195
Jeaneth Lucía Bastidas Guerrón
Magister Ejecutiva en Dirección de Empresas con énfasis en Gerencia
Estratégica
Universidad Regional Autónoma de los Andes
Docente de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi
Tulcán – Ecuador
lucia.bastidas@upec.edu.ec
https://orcid.org/ 0000-0001-8519-9060
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Evelyn Marlene Curiel López
Magister en Economía en la
Universidad Complutense de Madrid
Docente de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi
Tulcán – Ecuador
evelyn.curiel@upec.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-6565-7682
Gisselle Mariuxi Cárdenas Fierro
Magister en Mercadotecnia por la Universidad de las Fuerzas Armadas
(ESPE), Ecuador
Docente de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi
Tulcán – Ecuador
gisselle.cardenas@upec.edu.ec
https://orcid.org/ 0000-0003-0363-1126
Como citar este artículo:
Heredia, A., Bastidas, J., Curiel, E. & Cárdenas, G. (2022). Prueba de
independencia de los factores sociales en las MiPymes de la provincia del
Carchi. Visión Empresarial (12), 7-21..
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PRUEBA DE INDEPENDENCIA DE LOS
FACTORES SOCIALES EN LAS MIPYMES
DE LA PROVINCIA DEL CARCHI
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.Cómo citar este artículo:
Heredia, A., Bastidas, J., Curiel, E. & Cárdenas, G. (2022). Prueba de independencia de los factores sociales en las MiPymes de la provincia del Carchi. Visión Empresarial (12), 7-21.
https://doi.org/10.32645/13906852.1186
Resumen
La COVID 19 ha impactado al sistema socioeconómico a nivel mundial y las MiPymes en la provincia
del Carchi no han sido la excepción, perjudicadas por la suspensión de sus actividades producti-
vas y comerciales debido a la disminución de la demanda por las normas de bioseguridad, se han
visto en la obligación de modicar sus formas de negocio, provocando de esta manera un impacto
en los factores sociales y económicos. El enfoque de la presente investigación es cualitativo y el
objetivo fue aplicar la prueba del chi-cuadrado de Pearson con el software estadístico SPSS-22,
para probar independencia en tres casos, relacionando las variables educación-salud, calidad de
vida-representación política y gobernanza-participación. El método fue el inductivo, empleando los
tipos de investigación descriptivo, correlacional, de campo y documental; para el análisis se reco-
piló información concerniente a factores demográcos, nivel educacional, acceso a la educación,
tasa de analfabetismo, acceso a la salud, calidad de vida, representación política, gobernanza y
participación. Para dar respuesta a las hipótesis planteadas, se partió de la suposición de que las
variables en estudio son independientes; es decir, que no existe asociación entre ellas. El propósito
de la prueba fue vericar la hipótesis a través del nivel de signicancia, por lo tanto, si el valor de
signicancia es igual o mayor que el alfa (α = 0.05), se acepta la hipótesis nula y en el caso de que
sea menor, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa.
Palabras clave: SPSS-22, prueba chi-cuadrado, independencia, variables, factores socia-
les.
Abstract
The COVID 19 has impacted the socioeconomic system worldwide and the MiPymes in the pro-
vince of Carchi have not been the exception, harmed by the suspension of their productive and
commercial activities due to the decrease in demand for biosafety standards, they have been for-
ced to modify their forms of business, thus causing an impact on social and economic factors. The
approach of this research is qualitative and the objective was to apply Pearson’s chi-square test
with the statistical software SPSS-22, to test independence in three cases, relating the variables
education-health, quality of life-political representation and governance-participation. The method
was inductive, using descriptive, correlational, eld and documentary types of research; for the
analysis, information was collected concerning demographic factors, educational level, access to
education, illiteracy rate, access to health, quality of life, political representation, governance and
participation. In order to respond to the hypotheses proposed, it was assumed that the variables
under study are independent; that is, that there is no association between them. The purpose of
the test was to verify the hypothesis through the signicance level; therefore, if the signicance va-
lue is equal to or greater than the alpha (α = 0.05), the null hypothesis is accepted and if it is lower,
the null hypothesis is rejected and the alternative hypothesis is accepted.
Keywords: SPSS-22, chi-square test, independence, variables, social factors.
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https://doi.org/10.32645/13906852.1186
Introducción
La COVID 19 ha impactado al sistema socioeconómico a nivel mundial y las MiPymes en la provincia
del Carchi no han sido la excepción, perjudicadas por la suspensión de sus actividades productivas
y comerciales debido a la disminución de la demanda por las normas de bioseguridad, se han visto
en la obligación de modicar sus formas de negocio, provocando de esta manera un impacto en
los factores sociales y económicos, los cuales motivaron a realizar una análisis a través de la prueba
del chi-cuadrado de Pearson con el software estadístico SPSS-22, para probar independencia en
tres casos, relacionando las variables educación-salud, calidad de vida-representación política y
gobernanza-participación.
El análisis parte de la interrogante, ¿La prueba del chi-cuadrado de Pearson con el software es-
tadístico SPSS-22, permite determinar la prueba de independencia en los factores sociales?, la
pregunta surge en referencia al proyecto de investigación denominado “Estrategias de desarrollo
para enfrentar el impacto socioeconómico por el efecto del COVID 19 en las MiPymes de la pro-
vincia del Carchi”, en el cual se planteó valorar el impacto de los factores sociales, originados por
la pandemia en las micro, pequeñas y medianas empresas del Carchi. Se tomó en consideración
para la valoración factores demográcos, acceso a la educación, acceso a la salud, calidad de vida,
representación política, gobernanza y participación.
En contexto a lo señalado en el párrafo anterior, se realizó un diagnóstico para determinar el im-
pacto de los factores sociales en las MiPymes de la provincia del Carchi a causa de la pandemia y
para darle un soporte estadístico a la información obtenida en el diagnóstico, fue necesario realizar
un análisis de correlación de las variables cualitativas que son: acceso a la educación, acceso a la
salud, calidad de vida, representación política, gobernanza y participación, a través de la prueba del
chi-cuadrado de Pearson, para determinar si existe independencia entre dos variables, aplicando
tres casos de estudio.
El análisis de independencia o dependencia entre las variables de los tres casos de estudio per-
mitió establecer si existe o no una relación entre dos variables cualitativas. Es importante señalar
que la prueba en mención demuestra si existe o no una asociación entre las variables, pero no
especica a través de un dato el grado de relación entre las mismas, en otras palabras, esta prueba
no demuestra el porcentaje de inuencia que tiene la una variable con la otra o cuál de ellas causa
la inuencia.
El propósito de la prueba fue vericar la hipótesis a través del nivel de signicancia, por lo tanto, si
el valor de signicancia es igual o mayor que el alfa (α = 0.05), se acepta la hipótesis nula y en el caso
de que sea menor, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa.
Para evaluar la relación de las dos variables en los tres casos de estudio, se partió de las hipótesis:
Caso 1:
H0: Las variables educación y salud son independientes.
HA: Las variables educación y salud no son independientes, existe asociación.
Caso 2:
H0: Las variables calidad de vida y representación política son independientes.
HA: Las variables calidad de vida y representación política no son independientes, existe
asociación.
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Caso 3:
H0: Las variables gobernanza y participación son independientes.
HA: Las variables gobernanza y participación no son independientes, existe asociación.
Revisión de la Literatura
Para efectuar un diagnóstico es fundamental identicar la población, Galindo (2020) armó que
“Una población, también llamada universo, es el conjunto de todos los casos que concuerdan con
una serie de especicaciones o características. Cuando cogemos una parte de esta población no
hemos hecho otra cosa que seleccionar una muestra.” (p. 24). En base a lo señalado por el autor,
la población considerada en el presente análisis corresponde el número de establecimientos
del sector comercial existentes en la provincia del Carchi de acuerdo con el Instituto Nacional de
Estadísticas y Censos (INEC).
Para el cálculo de la muestra, se partió de la siguiente fórmula:
Dónde:
n= Tamaño de la muestra
N= Población o universo
Z= Nivel de conanza
=
Desviación estándar de la población, que generalmente suele utilizarse un valor constante de
0,5
e = Límite aceptable de error muestral
Para la distribución de la muestra es necesario aplicar el muestreo estraticado, Galindo
(2020) armó que “En este modo de selección, el investigador decide de antemano una variable
especíca para crear diferentes segmentos, llamados estratos. La idea es dividir la muestra total en
estratos homogéneos, que posean una determinada característica, para después combinar esta
información.” (p. 26), para ello, se seleccionó una muestra para los seis cantones de la provincia
del Carchi, tomando en consideración la población proyectada hacia el año 2020 en base al INEC.
La aplicación de la estadística es primordial en la investigación cientíca, facilitando el soporte
de varios paquetes informáticos, como son: SPSS, EViews, Stata, R Project for Statistical Computing,
Stati Graph, Minitab, e incluso Microsoft Excel. Analizando las herramientas informáticas, Galindo
(2020) armó que “SPSS Statistics es un programa de análisis estadístico de datos formado por
una interfaz gráca considerablemente intuitiva que hace que el programa, una vez conocidos los
pilares de la estadística básica, resulte fácil de manejar” (p. 41). En este contexto dentro de una
gran variedad de programas informáticos encauzados al análisis estadístico, el SPSS versión 22
permite procesar datos de gran tamaño y además por su libre acceso y fácil manejo, ha permitido
que para el presente análisis de independencia se haga uso de la herramienta.
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Para probar la independencia entre dos variables en el impacto de los factores sociales a
causa de la COVID 19, en las MIPYMES de la provincia del Carchi, se empleó la prueba estadística
de independencia de chi-cuadrado de Pearson. López y Fachelli (2015) armaron lo siguiente:
Como en toda prueba estadística de contraste de hipótesis podemos distinguir 4 pasos en su
realización:
1. Formulación de las hipótesis nula y alternativa, en este caso:
H0: Las variables son independientes.
HA: Las variables no son independientes, existe asociación.
2. Se calcula el valor del estadístico, aquí el chi-cuadrado (X²)
3. Se determina la probabilidad asociada al estadístico.
4. Se toma la decisión aceptando o rechazando la hipótesis nula. (p. 16)
En base a lo señalado, la prueba del chi-cuadrado de Pearson permitió determinar si dos
variables están o no asociadas. Si al nalizar el análisis de cada caso de estudio se deduce que
las variables no tienen relación, se concluirá tomando en consideración un determinado nivel de
conanza denido para el análisis, que no existe una asociación entre las dos. Por lo tanto, se rechaza
la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa. La hipótesis nula señala que las variables son
independientes, en ese sentido, el resultado de la prueba del chi-cuadrado de Pearson será un
valor mínimo. Al contrario, si el resultado de la prueba representativo, se rechaza la hipótesis nula
y se acepta la hipótesis alternativa.
Materiales y métodos
El enfoque de la presente investigación es cualitativo y el objetivo fue aplicar la prueba del chi-
cuadrado de Pearson con el software estadístico SPSS-22, para probar independencia en tres casos,
relacionando las variables educación-salud, calidad de vida-representación política y gobernanza-
participación. El método fue el inductivo, empleando los tipos de investigación descriptivo,
correlacional, de campo y documental.
La recopilación de información concerniente a las variables comprendió, en identicar los
factores demográcos, nivel educacional, acceso a la educación, tasa de analfabetismo, acceso a la
salud, calidad de vida, representación política, gobernanza y participación.
Para el cálculo de la muestra se tomó en cuenta el número de MiPymes del sector comercial
existentes en la provincia del Carchi de acuerdo con el INEC, las cueles abarcan un número de
6792 establecimientos. Para ello se utilizó un nivel de conanza del 95% y un margen de error del
5%, dando como resultado 366 encuestas que fueron aplicadas en los seis catones de la provincia
del Carchi.
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Para establecer el muestreo estraticado, se seleccionó una muestra para los seis cantones
de la provincia del Carchi, tomando en consideración la población proyectada hacia el año 2020 en
base al Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC), evidenciado en la siguiente tabla:
Tabla 1
Muestreo Estraticado
Cantón Población Muestra
Tulcán 102395 199
Bolívar 15528 30
Espejo 13817 27
Mira 11969 23
Montúfar 34229 67
San Pedro de Huaca 8931 20
TOTAL 366
Fuente: INEC (2020) - Adaptación: Autores
El diagnóstico socioeconómico por el efecto de la COVID 19 en las MiPymes de la provincia
del Carchi se fundamentó en la aplicación de diferentes técnicas para el levantamiento de la
información. Para cumplir con este proceso se cumplió los siguientes pasos:
1. Encuestas aplicadas a los dueños de las MiPymes en la provincia del Carchi.
2. Codicación de las encuestas.
3. Depuración y validación de la información.
4. Procesamiento de la información.
5. Análisis de datos y presentación de resultados.
Para el análisis de independencia o dependencia entre las variables de los tres casos de
estudio, se aplicó la prueba del chi-cuadrado de Pearson. Misma que permitió establecer si existe
o no una relación entre dos variables cualitativas. Es importante señalar que la prueba en mención
demuestra si existe o no una asociación entre las variables, pero no especica a través de un dato
el grado de relación entre las mismas, en otras palabras, esta prueba no demuestra el porcentaje
de inuencia que tiene la una variable con la otra o cuál de ellas causa la inuencia.
A partir de la muestra 366 datos se procedió a realizar el análisis estadístico, con el propósito
de conocer si es que existe o no asociación entre dos variables, aplicado a los tres casos de estudio,
para lo cual se utilizó la prueba del chi-cuadrado de Pearson, tomando en consideración un nivel
de conanza del 95%.
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Resultados y Discusión
Caso 1: variables educación y salud
Tabla 2
Resumen de procesamiento de las variables educación y salud
Recurso: Estadístico SPSS-22
En la tabla 2 se puede apreciar el resumen de procesamiento de las variables educación
y salud con 366 datos válidos que representan el 100% y 0 datos perdidos que representa el 0%.
Tabla 3
Recuento de las variables educación y salud
Recurso: Estadístico SPSS-22
En la tabla 3 se puede apreciar el recuento de las variables educación y salud, tomando en
consideración las categorías de valoración, muy satisfecho/a, algo satisfecho/a, algo insatisfecho/a,
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muy insatisfecho/a y no contesta, en cuanto a los resultados se puede observar que la categorías
algo satisfecho/a y algo insatisfecho/a son las que mayor representación tienen con 126 datos
cada una de ellas, la categoría muy satisfecho/a tiene una representación de 64 datos, la categoría
muy insatisfecho/a tiene una representación de 45 datos y la categoría no contesta tiene una
representación de 5 datos.
Tabla 4
Prueba de chi-cuadrado de Pearson de las variables educación y salud
Nota. a. 8 casillas (32,0%) han esperado un recuento menor que 5.
El recuento mínimo esperado es ,20.
Recurso: Estadístico SPSS-22
Para evaluar la relación de las variables educación y salud, se partió de las hipótesis:
H0: Las variables educación y salud son independientes.
HA: Las variables educación y salud no son independientes, existe asociación.
Para dar respuesta a las hipótesis planteadas, se aplicó la prueba del chi-cuadrado de Pearson,
la misma que parte de la suposición de que las variables educación y salud son independientes;
es decir, que no existe asociación entre las dos. El propósito de la prueba es vericar la hipótesis a
través del nivel de signicancia, por lo tanto, si el valor de signicancia es igual o mayor que el alfa
(α = 0.05), se acepta la hipótesis nula y en el caso de que sea menor, se rechaza la hipótesis nula y
se acepta la hipótesis alternativa.
Una vez aplicada la prueba del chi-cuadrado de Pearson, con los datos procesados e
ilustrados en la tabla 4, se puede deducir que se rechaza la hipótesis nula ya que p = 0.000 menor
que α = 0.05. Por lo tanto, se puede concluir que las variables educación y salud son dependientes
(existe asociación), con un nivel de conanza del 95%.
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Caso 2: variables calidad de vida y representación política
Tabla 5
Resumen de procesamiento de las variables calidad de vida y representación política
Recurso: Estadístico SPSS-22
En la tabla 5 se puede apreciar el resumen de procesamiento de las variables calidad de
vida y representación política con 366 datos válidos que representan el 100% y 0 datos perdidos
que representan el 0%.
Tabla 6
Recuento de las variables calidad de vida y representación política
Recurso: Estadístico SPSS-22
En la tabla 6 se puede apreciar el recuento de las variables calidad de vida y representación
política, tomando en consideración las categorías de valoración, muchísimo, mucho, un poco, nada
y no contesta, en cuanto a los resultados se puede observar que la categoría un poco es la que
mayor representación tienen con 117 datos, la categoría muchísimo tiene una representación de
101 datos, la categoría mucho tiene una representación de 96 datos, la categoría nada tiene una
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representación de 49 datos y la categoría no contesta tiene una representación de 3 datos.
Tabla 7
Prueba de chi-cuadrado de Pearson de las variables calidad de vida y representación política
Nota. a. 19 casillas (63,3%) han esperado un recuento menor que 5.
El recuento mínimo esperado es ,02.
Recurso: Estadístico SPSS-22
Para evaluar la relación de las variables calidad de vida y representación política, se partió
de las hipótesis:
H0: Las variables calidad de vida y representación política son independientes.
HA: Las variables calidad de vida y representación política no son independientes, existe
asociación.
Para dar respuesta a las hipótesis planteadas, se aplicó la prueba del chi-cuadrado de
Pearson, la misma que parte de la suposición de que las variables calidad de vida y representación
política son independientes; es decir, que no existe asociación entre las dos. El propósito de
la prueba es vericar la hipótesis a través del nivel de signicancia, por lo tanto, si el valor de
signicancia es igual o mayor que el alfa (α = 0.05), se acepta la hipótesis nula y en el caso de que
sea menor, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa.
Una vez aplicada la prueba del chi-cuadrado de Pearson, con los datos procesados e
ilustrados en la tabla 7, se puede deducir que se rechaza la hipótesis nula ya que p = 0.000 menor
que α = 0.05. Por lo tanto, se puede concluir que las variables calidad de vida y representación
política son dependientes (existe asociación), con un nivel de conanza del 95%.
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Caso 3: variables gobernanza y participación
Tabla 8.
Resumen de procesamiento de las variables gobernanza y participación
Recurso: Estadístico SPSS-22
En la tabla 8 se puede apreciar el resumen de procesamiento de las variables gobernanza
y participación con 365 datos válidos que representan el 99,7% y 1 dato perdido que representa
el 0,3%.
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https://doi.org/10.32645/13906852.1186
Tabla 9.
Recuento de las variables gobernanza y participación
Recurso: Estadístico SPSS-22
En la tabla 9 se puede apreciar el recuento de las variables gobernanza y participación,
tomando en consideración las categorías de valoración, muchísimo, mucho, un poco, nada y no
contesta, en cuanto a los resultados se puede observar que la categoría nada es la que mayor
representación tienen con 238 datos, la categoría un poco tiene una representación de 94 datos,
la categoría mucho tiene una representación de 22 datos, la categoría muchísimo tiene una
representación de 6 datos y la categoría no contesta tiene una representación de 5 datos.
Tabla 10.
Prueba de chi-cuadrado de Pearson de las variables gobernanza y participación
Nota. a. 21 casillas (70,0%) han esperado un recuento menor que 5.
El recuento mínimo esperado es ,03.
Recurso: Estadístico SPSS-22
Para evaluar la relación de las variables gobernanza y participación, se partió de las hipótesis:
H0: Las variables gobernanza y participación son independientes.
HA: Las variables gobernanza y participación no son independientes, existe asociación.
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https://doi.org/10.32645/13906852.1186
Para dar respuesta a las hipótesis planteadas, se aplicó la prueba del chi-cuadrado de
Pearson, la misma que parte de la suposición de que las variables gobernanza y participación
son independientes; es decir, que no existe asociación entre las dos. El propósito de la prueba es
vericar la hipótesis a través del nivel de signicancia, por lo tanto, si el valor de signicancia es
igual o mayor que el alfa (α = 0.05), se acepta la hipótesis nula y en el caso de que sea menor, se
rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa.
Una vez aplicada la prueba del chi-cuadrado de Pearson, con los datos procesados e
ilustrados en la tabla 10, se puede deducir que se rechaza la hipótesis nula ya que p = 0.000
menor que α = 0.05. Por lo tanto, se puede concluir que las variables gobernanza y participación
son dependientes (existe asociación), con un nivel de conanza del 95%.
Discusión
La aplicación de la estadística es primordial en la investigación cientíca, facilitando el soporte
de diferentes programas informáticos, tal es el caso del SPSS-22, que ha permitido probar la
independencia entre dos variables en el impacto de los factores sociales a causa de la COVID 19, en
las MiPymes de la provincia del Carchi, aplicando la prueba de independencia de chi-cuadrado de
Pearson. El análisis permitió dar respuesta a las hipótesis planteadas, partiendo de la suposición
de que las variables en estudio son independientes; es decir, que no existe asociación entre ellas.
La nalidad de la prueba es vericar la hipótesis a través del nivel de signicancia, por lo tanto, si
el valor de signicancia es igual o mayor que el alfa (α = 0.05), se acepta la hipótesis nula y en el
caso de que sea menor, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa. Además,
tomando como referencia lo señalado por los autores López y Fachelli (2015) quienes armaron
lo siguiente: “Como en toda prueba estadística de contraste de hipótesis podemos distinguir 4
pasos en su realización: 1. Formulación de las hipótesis nula y alternativa, en este caso: H0: Las
variables son independientes. HA: Las variables no son independientes, existe asociación; 2. Se
calcula el valor del estadístico, aquí el chi-cuadrado (X²); 3. Se determina la probabilidad asociada
al estadístico; 4. Se toma la decisión aceptando o rechazando la hipótesis nula.” (p. 16), se llegó a
la conclusión que con las variables educación y salud, se rechaza la hipótesis nula ya que las dos
variables analizadas son dependientes; con las variables calidad de vida y representación política,
de igual manera se rechaza la hipótesis nula ya que las dos variables analizadas son dependientes;
y por último con las variables gobernanza y participación, también se rechaza la hipótesis nula ya
que las dos variables analizadas son dependientes.
Conclusiones
Para dar respuesta a las hipótesis planteadas, se partió de la suposición de que las variables
en estudio son independientes; es decir, que no existe asociación entre ellas. El propósito de
la prueba fue vericar la hipótesis a través del nivel de signicancia, por lo tanto, si el valor de
signicancia es igual o mayor que el alfa (α = 0.05), se acepta la hipótesis nula y en el caso de que
sea menor, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa.
La prueba chi-cuadrado de Pearson interpretada con los datos de las variables educación y
salud, permitió deducir que se rechaza la hipótesis nula ya que p = 0.000 menor que α = 0.05. Por lo
tanto, se puede concluir que las variables educación y salud son dependientes (existe asociación),
con un nivel de conanza del 95%.
La prueba chi-cuadrado de Pearson interpretada con los datos de las variables calidad
de vida y representación política, permitió deducir que se rechaza la hipótesis nula ya que p =
0.000 menor que α = 0.05. Por lo tanto, se puede concluir que las variables calidad de vida y
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.Cómo citar este artículo:
Heredia, A., Bastidas, J., Curiel, E. & Cárdenas, G. (2022). Prueba de independencia de los factores sociales en las MiPymes de la provincia del Carchi. Visión Empresarial (12), 7-21.
https://doi.org/10.32645/13906852.1186
representación política son dependientes (existe asociación), con un nivel de conanza del 95%.
La prueba chi-cuadrado de Pearson interpretada con los datos de las variables gobernanza
y participación, permitió deducir que se rechaza la hipótesis nula ya que p = 0.000 menor que α =
0.05. Por lo tanto, se puede concluir que las variables gobernanza y participación son dependientes
(existe asociación), con un nivel de conanza del 95%.
Recomendaciones
Para realizar un análisis de correlación con variables cualitativas, se recomienda aplicar la
prueba del chi-cuadrado de Pearson con el software estadístico SPSS-22, para determinar si existe
o no asociación entre las mismas. En la actualidad la aplicación de la estadística es primordial en
la investigación cientíca, facilitando el soporte de diferentes programas informáticos, tal es el
caso del SPSS-22, que ha permitido probar la independencia entre dos variables en el impacto
de los factores sociales a causa de la COVID 19. Además, se considera importante realizar un
análisis correlacional, porque permite predecir el comportamiento de la variable objetivo a partir
de la variable independiente, admitiendo de esta manera obtener información de utilidad para el
investigador.
Referencias
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