Descripción: La Corrección de Yates es un ajuste estadístico aplicado a la prueba chi-cuadrado, diseñado para reducir el sesgo que puede surgir en muestras pequeñas. Esta corrección se utiliza principalmente en tablas de contingencia 2×2, donde se evalúa la relación entre dos variables categóricas. La prueba chi-cuadrado, en su forma original, puede sobrestimar la significancia estadística cuando los recuentos esperados son bajos, lo que puede llevar a conclusiones erróneas. La Corrección de Yates, introducida por el estadístico británico Maurice Yates en 1934, consiste en restar 0.5 de cada recuento observado antes de calcular el estadístico chi-cuadrado. Este ajuste ayuda a proporcionar una estimación más conservadora de la significancia, especialmente en situaciones donde los datos son escasos o están desbalanceados. La Corrección de Yates es fundamental en el análisis de datos categóricos, ya que permite a los investigadores obtener resultados más fiables y precisos, minimizando el riesgo de errores tipo I, es decir, rechazar incorrectamente la hipótesis nula.
Historia: La Corrección de Yates fue introducida por el estadístico británico Maurice Yates en 1934. Su desarrollo surgió de la necesidad de mejorar la precisión de la prueba chi-cuadrado en situaciones donde los tamaños de muestra eran pequeños y los recuentos esperados eran bajos. Yates observó que la prueba original podía llevar a conclusiones erróneas en estos contextos, lo que motivó la creación de este ajuste. Desde su introducción, la Corrección de Yates ha sido ampliamente adoptada en la estadística aplicada, especialmente en campos como la biología, la medicina y las ciencias sociales, donde a menudo se trabaja con datos categóricos limitados.
Usos: La Corrección de Yates se utiliza principalmente en el análisis de tablas de contingencia, especialmente en estudios donde se comparan dos grupos categóricos. Es común en investigaciones médicas para evaluar la efectividad de tratamientos, así como en estudios de mercado para analizar preferencias de consumidores. También se aplica en estudios de epidemiología para investigar la relación entre factores de riesgo y enfermedades. Su uso es crucial en situaciones donde los tamaños de muestra son pequeños, ya que ayuda a evitar conclusiones erróneas sobre la relación entre variables.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de la Corrección de Yates se puede encontrar en un estudio que evalúa la relación entre el consumo de un nuevo medicamento y la aparición de efectos secundarios. Si se observa que 5 pacientes experimentan efectos secundarios de un total de 20 que tomaron el medicamento, y 1 paciente de 20 que no lo tomó, la aplicación de la Corrección de Yates ajustaría los recuentos para proporcionar una evaluación más precisa de la significancia estadística. Otro ejemplo podría ser en un análisis de encuestas donde se comparan las preferencias de dos grupos de consumidores, donde los tamaños de muestra son desiguales.
