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10.1. Introducción
En el ámbito de las ciencias sociales es habitual el estudio de variables con una escala de medida nominal u ordinal con pocos niveles. Pensemos, por ejemplo, en el estadocivil, la clase social, el sexo, la religión, los tratamientos aplicados en determinados síndromes, el grado de satisfacción ante determinado producto, etcétera, son todos ejemplos de datos nominales ocategricos los primeros, y datos ordinales, el ultimo. Para este tipo de datos hay una serie de ternicas de análisis, algunas de las cuales ya hemos abordado en el capitulo anterior, al tratar loscontrastes de proporciones. En este capitulo solo vamos a estudiar algunas de estas técnicas aplicacas al análisis conjunto de dos variables, para determinar si entre ellas hay relación o asociación opor el contrario, para determinar si entre ellas hay relación o asociación o , por el contrario, son independientes. Junto con la explicación propia de cada técnica de análisis, explicamos como serealiza el análisis con SPSS.
Entre las técnicas que vamos a abordar están las siguientes:
• Medidas de asociación para datos nominales.
• Medidas de asociación para datos ordinales.
• Indice deacuerdo (kappa).
• Indices de riesgo.
Antes de repasar estas técnicas, hay que hacer alguna precisión sobre la organización de este tipo de variables categóricas en forma de tabla de frecuenciaconjuntas, conocidas como tablas de contingencia.
10.2. TABLA DE CONTINGENCIA
Como ejemplo tomamos una tabla de contingencia de dos dimensiones en donde se cruzan dos variables: la ideología política y laopinión entre el aborto, datos que se muestran en el cuadro 10.1. En total, el numero de personas que componen la muestra es de 120, y cada uno de ellas ha respondido a dos cuestiones: por un lado,su adscripción política, con tres categorías: derecha, centro e izquierda, y , por otro, su opinión ante la interrupción voluntaria del embarazo antes de los dos meses de gestación, con otras tres...