{"id":13858,"date":"2025-07-15T13:34:47","date_gmt":"2025-07-15T13:34:47","guid":{"rendered":"https:\/\/functiontranslator.com\/prueba-chi\/"},"modified":"2021-02-26T08:43:21","modified_gmt":"2021-02-26T08:43:21","slug":"chitest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/functiontranslator.com\/es\/chitest\/","title":{"rendered":"PRUEBA.CHI"},"content":{"rendered":"

Sintaxis y descripci\u00f3n del comando<\/h2>\n

El comando PRUEBA.CHI<\/code> en Microsoft Excel y Google Sheets se utiliza para llevar a cabo la prueba de chi-cuadrado de independencia, que sirve para evaluar si dos variables categ\u00f3ricas son independientes entre s\u00ed dentro de una poblaci\u00f3n estad\u00edstica.<\/p>\n

La sintaxis de la funci\u00f3n es:<\/p>\n

PRUEBA.CHI(matriz_datos_reales, matriz_datos_observados)<\/code><\/pre>\n
    \n
  • matriz_datos_reales<\/strong>: Es un rango o matriz que contiene las frecuencias observadas en las categor\u00edas que se estudian.<\/li>\n
  • matriz_datos_observados<\/strong>: Es un rango o matriz que contiene las frecuencias te\u00f3ricas o esperadas, las cuales se calcularon suponiendo que la hip\u00f3tesis nula es cierta.<\/li>\n<\/ul>\n
    Esta funci\u00f3n devuelve el valor ‘p’ de la prueba, que representa la probabilidad de obtener un resultado de prueba tan extremo como el observado, bajo la hip\u00f3tesis nula de que las variables son independientes. Un valor ‘p’ peque\u00f1o (por ejemplo, menor que 0.05) ofrece evidencia suficiente para rechazar la hip\u00f3tesis nula y afirmar que existe una relaci\u00f3n entre las variables.<\/p>\n
    Aplicaciones pr\u00e1cticas de la funci\u00f3n<\/h2>\n
    Caso 1: Evaluaci\u00f3n del efecto de una campa\u00f1a publicitaria<\/h3>\n
    Suponga que una empresa ha implementado una nueva campa\u00f1a publicitaria y desea determinar su impacto en las ventas en distintas regiones. Considere la siguiente tabla de ventas esperadas y observadas en dos regiones diferentes:<\/p>\n\n\n\n\n
    Regi\u00f3n<\/th>\nVentas Observadas<\/th>\nVentas Esperadas<\/th>\n<\/tr>\n
    Norte<\/td>\n300<\/td>\n260<\/td>\n<\/tr>\n
    Sur<\/td>\n250<\/td>\n290<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n
    Para analizar la significancia de las diferencias, emplearemos PRUEBA.CHI<\/code>:<\/p>\n
    =PRUEBA.CHI(B2:B3, C2:C3)<\/code><\/pre>\n
    Si el valor ‘p’ obtenido es menor a 0.05, podemos concluir que la campa\u00f1a tuvo un efecto significativo en las ventas entre las regiones.<\/p>\n
    Caso 2: An\u00e1lisis de preferencias de producto<\/h3>\n
    Consideremos una empresa que desea investigar si existe una preferencia significativa por un producto entre dos grupos etarios. Veamos los datos siguientes:<\/p>\n\n\n\n\n
    Grupo de edad<\/th>\nPreferencia por Producto A<\/th>\nPreferencia Esperada<\/th>\n<\/tr>\n
    J\u00f3venes<\/td>\n85<\/td>\n70<\/td>\n<\/tr>\n
    Adultos<\/td>\n65<\/td>\n80<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n
    Usaremos la f\u00f3rmula siguiente para evaluar si las diferencias observadas son significativas:<\/p>\n
    =PRUEBA.CHI(B2:B3, C2:C3)<\/code><\/pre>\n
    Un valor ‘p’ menor que 0.05 indicar\u00eda una variaci\u00f3n significativa en la preferencia del producto entre los grupos de edad, permitiendo a la empresa adaptar sus estrategias de marketing basadas en estos hallazgos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    Devuelve la prueba de independencia<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[542],"tags":[],"class_list":["post-13858","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-compatibilidad"],"acf":[],"yoast_head":"\nFunci\u00f3n CHITEST (PRUEBA.CHI) en Excel \u2013 c\u00f3mo funciona, ejemplos y sintaxis<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Explicaci\u00f3n breve de la funci\u00f3n CHITEST (PRUEBA.CHI) de Excel. 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