Al aplicar la distribución Chi cuadrado, que es una distribución continua, para representar un fenómeno discreto, como el número de casos en cada unos de los supuestos de la tabla de 2*2, existe un ligero fallo en la aproximación a la realidad. En números grandes, esta desviación es muy escasa, y puede desecharse, pero cuando las cantidades esperadas en alguna de las celdas son números pequeños- en general se toma como límite el que tengan menos de cinco elementos- la desviación puede ser más importante.

Para evitarlo, Yates propuso en 1934 una corrección de los métodos empleados para hallar el Chi cuadrado, que mejora la concordancia entre los resultados del cálculo y la distribución Chi cuadrado.

En el articulo anterior, correspondiente a Chi cuadrado,  el calculador expone, además de los resultados de Chi cuadrado, y las indicaciones para decidir, con arreglo a los límites de la distribución para cada uno de los errores alfa admitidos, el rechazar o no la hipótesis nula, una exposición de las frecuencias esperadas en cada una de las casillas de la tabla de contingencia, y la advertencia de que si alguna de ellas tiene un valor inferior a 5 debería emplearse la corrección de Yates.

Desde los trabajos de Fleiss, en 1973, hay una creciente opinión proclive al empleo siempre de la corrección de Yates, ya que esta tiene un efecto notable en las muestras pequeñas, pero muy escaso al emplearlo en muestras grandes, por lo que apenas altera los resultados en estas.

Prueba de Chi cuadrado con corrección de Yates

Introduce el valor de la casilla a:
Introduce el valor de la casilla b:
Introduce el valor de la casilla c:
Introduce el valor de la casilla d:







Si Chi cuadrado es > 2.71 podemos rechazar la hipótesis nula con un nivel de significación del 90% (p<0.1)
Si Chi cuadrado es > 3.84 podemos rechazar la hipótesis nula con un nivel de significación del 95% (p<0.05)
Si Chi cuadrado es > 6.63 podemos rechazar la hipótesis nula con un nivel de significación del 99% (p<0.01)