A continuación les comparto un archivo en power point acerca de una presentación con temática de estadística descriptiva.
Ojalá les sea de utilidad.
Clic para descargar
jueves, 5 de septiembre de 2013
miércoles, 4 de septiembre de 2013
Relación de inasistencias
Buen día estimados alumnos.
Como saben el reglamento de la UPN les da el derecho de hasta un 25% faltas.
Pero recuerden que tambíen los obliga a asistir al menos al 75% de las clases durante el semestre.
Por tal motivo, me es de vital importancia brindarles mis listas de asistencia, para que puedan tener
un seguimiento transparente a sus faltas.
Las faltas justificadas estan consideradas dentro del 25% que tienen derecho a faltar.
Esto se hace con la finalidad de Beneficiarlos y no con el fin de exhibirlos.
Ojalá les sea de utilidad
HASTA EL MOMENTO LLEVAMOS 5 CLASES,
DE LAS CUALES, SEGÚN SU REGLAMENTO
DEBEN HABER ASISTIDO A 3.75.
SI USTEDES REBASAN 1.25 FALTAS,
ESTÁN EN PELIGRO LATENTE DE RECURSE.
Eviten ser sancionados: lleguen temprano y no falten
| N.P. | Nombre del alumno | FALTAS | 20-ago-13 | 22-ago-13 | 27-ago-13 | 29-ago-13 | 03-sep-13 |
| 1 | ÁLVAREZ JUÁREZ ELIZABETH | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | ANICASIO GATICA GUADALUPE | 0.5 | 1 | 1 | R | 1 | 1 |
| 3 | ANTONIO ALCÁNTARA ENRIQUE | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 |
| 4 | ARELLANO GONZÁLEZ ANGÉLICA | 1.5 | 1 | R | 1 | r | r |
| 5 | BOBADILLA JIMÉNEZ EDUARDO | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 6 | BRITO VALDEZ MIREYA | 3 | 0 | 0 | R | 1 | r |
| 7 | BRIZUELA DE LA TORRE ROSARIO | 2 | 1 | R | R | J | 1 |
| 8 | BRIZUELA MÁRQUEZ EDITH | 0.5 | 1 | 1 | 1 | r | 1 |
| 9 | CAMACHO VEGA BRANDON | 1 | 1 | 1 | R | r | 1 |
| 10 | CHAN SOTO RAYNER | 2 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 11 | CISNEROS MONTES VÍCTOR DANIEL | 2 | 1 | 0 | R | 1 | r |
| 12 | CONDE RAMÍREZ KEVIN | 2 | 0 | 1 | R | 1 | r |
| 13 | CORRALES MARTÍNEZ BEATRIZ | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 14 | CUENCA MARTÍNEZ YAZMÍN ELIZABETH | 2.5 | 0 | 0 | R | 1 | 1 |
| 15 | ESCAMILLA DEL ANGEL ABIGAIL | 0.5 | 1 | 1 | R | 1 | 1 |
| 16 | ESPINOSA GAMA CYNTHIA | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 17 | ESPINOSA VALLADOLID SANDRA | 1 | 1 | R | R | 1 | 1 |
| 18 | EZQUIVEL DE SANTIAGO GUADALUPE | 1.5 | 1 | R | 0 | 1 | 1 |
| 19 | GARCÍA GARCÍA MONSERRAT | 0.5 | 1 | R | 1 | 1 | 1 |
| 20 | GARCÍA HERNÁNDEZ ALEJANDRA | 1 | 1 | 1 | 1 | r | r |
| 21 | GODINES BOLAÑOS JENNIFER | 0.5 | 1 | 1 | 1 | 1 | r |
| 22 | GONZÁLEZ BUENDÍA ISSIS | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 23 | GUERRERO RODRÍGUEZ PAOLA | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 |
| 24 | HERNÁNDEZ MARTÍNEZ BEATRIZ | 1 | 1 | R | 1 | 1 | r |
| 25 | HERNÁNDEZ SANTILLAN MIGUEL ÁNGEL | 1.5 | 0 | 1 | R | 1 | 1 |
| 26 | HERNÁNDEZ YACUTA FÉLIX | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 27 | HERRERA SOSA GUADALUPE | 0.5 | 1 | 1 | R | 1 | 1 |
| 28 | MARTÍNEZ HERNÁNDEZ AGUSTÍN | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 29 | MARTÍNEZ ZURIAGA LIZBETH | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 30 | MIRANDA VARÓNA YADIRA GUADALUPE | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 31 | MOLINA FONSECA JAVIER | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 32 | MONTESINOS MORALES JORGE | 2 | 0 | 1 | R | 1 | r |
| 33 | MORALES SAUCEDO JAQUELINE | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 |
| 34 | POLO SIERRA SANDRA RUBÍ | 1 | 1 | 1 | R | 1 | r |
| 35 | RAMÍREZ ESPINOSA LISSETTE | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 36 | RAMÍREZ MANCILLA MARÍA | 0.5 | 1 | 1 | 1 | 1 | r |
| 37 | REYES CALVA SUSANA | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 38 | RODRÍGUEZ MEJÍA FERNANDA | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 39 | RUÍZ RODRÍGUEZ ARMANDO | 0.5 | 1 | 1 | 1 | 1 | r |
| 40 | SÁNCHEZ MORENO ELBA | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 41 | SERVIV ISLAS BERENICE | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 42 | URIBE SALAZAR DAVID | 0.5 | 1 | 1 | 1 | 1 | r |
| 43 | VALLE HERNÁNDEZ BEATRIZ | 1 | 1 | R | 1 | 1 | r |
| 44 | VÁZQUEZ GUZMÁN OLIMPIA ITZEL | 2.5 | 0 | 0 | R | 1 | 1 |
| 45 | VELÁZQUEZ RAMÍREZ NADIA | 1 | 1 | R | 1 | r | 1 |
| 46 | VILCHIS ROMÁN JIMENA | 0.5 | 1 | R | 1 | 1 | 1 |
martes, 3 de septiembre de 2013
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA DATOS NO
AGRUPADOS
Evidencia
4 (14-Septiembre)
En la clase de Estadística del día de hoy me
divertí, aprendí y reafirmé varios conocimientos anteriores.
Lo primero que reafirme fue el concepto de
algoritmo, éste se define como un procedimiento (o pasos a seguir) mediante el
cual podemos obtener un resultado de cualquier operación matemática (como suma,
resta, multiplicación, división, raíz cuadrada, entre otras.)
Así, un ejemplo de algoritmo fue el que nos enseñó el profesor Omar. Este algoritmo es muy sencillo y práctico, ya que nos permite realizar operaciones de multiplicación sin necesidad de sabernos de memoria las tablas de multiplicar; el procedimiento consiste en determinar el resultado con tan sólo utilizar líneas perpendiculares, el número de líneas que coloquemos dependerá de la multiplicación que vayamos a realizar. La clave de este procedimiento es usar diferentes colores al dibujar las líneas tanto para las unidades, como para las decenas, centenas, etc.; el resultado será igual al número de intersecciones que tengamos de dichas líneas.
Para mí este tipo de algoritmos, son una técnica muy eficaz que podríamos implementar como futuros docentes (sí decidimos laboral en esa área) para enseñarles a los alumnos las operaciones en matemáticas, con la finalidad de evitar que se confundan y aborrezcan dicha asignatura.
Por otra parte, después de hacer la recolección de datos (sobre el
tiempo en correr de un extremo a otro en la cancha de futbol) por equipos y posteriormente
de manera grupal, fortalecí los conocimientos sobre las medidas de tendencia
central que ya poseía. Asimismo, aprendí a realizar la interpretación sobre los
resultados que podamos obtener de la media, la mediana y la moda; un ejemplo de
interpretación podría ser:
Base de datos
Variable: ¿cuántas horas a la semana dedican al estudio los alumnos del
equipo 3 de Estadística del grupo 32 de la UPN 153 Ecatepec?
Michelle-- 21
Valeria-- 17
Anzaldo-- 12
Alan-- 9
Erika – 18
Ẋ= 21 + 17 + 12 + 9 + 18 / 5 = 77 / 5 = 15.4 horas a la semana
Me= 9, 12, 17, 18, 21
Me= 17
Mo= No hay
• Interpretación de las medidas de tendencia central
Media: si los valores se reparten de manera equitativa, podemos decir que las horas de estudio a la semana que dedican los alumnos del equipo 3 de Estadística de la UPN 153 Ecatepec, equivalen a 15.4 horas en promedio.
Mediana: el 50% de los datos quieren decir que el tiempo invertido en el estudio oscila entre 9 y 17 horas semanales. Asimismo, el otro 50% de los datos explican que el tiempo invertido en el estudio oscila entre 17 y 21 horas a la semana.
Moda: en esta base de datos no existe moda, ya que no hay ningún número que tenga mayor frecuencia que los demás.
Finalmente, además de aprender la interpretación de las medidas de tendencia central, aprendí un punto muy importante de éstas y se refiere al momento de realizar la gráfica correspondiente a la FA, mediante la cual podemos determinar qué tipo de distribución tienen los valores o datos. Así, cuando partimos por la mitad la barra central de la gráfica y de cada lado hay la misma proporción de barras, diremos que tenemos una “distribución normal.” De la misma manera, es mucho más fácil saber si una base de datos tiene una distribución normal, cuando las tres medidas de tendencia central coinciden, es decir, su resultado es el mismo. (Para que se entienda mejor véase la Figura 3, tabla y gráfica de barras).
Evidencia 5 (19-Septiembre)
En
la clase de Estadística Descriptiva en Educación del día de hoy aprendí a
realizar un procedimiento muy sencillo
para adivinar el número que otra persona haya pensado, el cual consistía en
llevar a cabo operaciones matemáticas
básicas como multiplicación, suma, división y resta. Asimismo, aprendí la
manera cómo un docente puede aplicar estrategias para lograr que sus alumnos
aprendan las matemáticas, incluso el ejemplo que nos dio el profesor Omar es la
forma cómo se pueden realizar operaciones algebraicas sólo que en este caso en
lugar de usar números, signos o símbolos, utilizamos peras y manzanas.
Nuevamente vemos que existen muchos algoritmos que nos permiten aprender y
posteriormente enseñar cosas que pueden parecer muy complicadas, no obstante
cuando conocemos cómo aplicar dichos procedimientos nuestro aprendizaje y
posteriormente nuestra enseñanza probablemente sean más significativos.
Por
otro lado, en relación a la Estadística, reafirme conocimientos acerca de las
Medidas de Tendencia Central y el uso de las Variables de estudio. Entendí completamente que, de acuerdo a las
variables que se tomen en cuenta para la recolección de datos es que podremos
obtener la Media, Mediana y Moda; esto quiere decir que no en todas las
variables de estudio es posible determinar las Medidas de Tendencia. Por
ejemplo, cuando tenemos por variable de estudio el “sexo” no podemos obtener
mediana ni media. En el primer caso, la mediana no se obtiene porque los
resultados (que serían Femenino y Masculino) no se pueden ordenar, ya que se
considera como una variable categórica nominal, y por consiguiente no tenemos
un valor central. En el segundo caso, no tenemos números en esta variable es
así que es imposible sumar y dividir los datos para obtener el promedio o la
media.
Entonces,
se determina cuando es posible obtener las Medidas de Tendencia Central de
acuerdo a las variables de estudio: las variables que nos permiten obtener la
MEDIA son las numéricas continuas y discretas; las que nos permiten obtener la
MEDIANA son las numéricas continuas y discretas, y las categóricas ordinales;
finalmente las que nos permiten obtener la MODA son las numéricas continuas y
discretas, y las categóricas nominales y ordinales.
Finalmente
aprendí algunas de las desventajas de las MTC, por ejemplo:
MODA:
una de sus desventajas es que cuando tenemos muchas modas deja de ser relevante
el resultado ya que no es un valor que nos especifique de forma rotunda la
frecuencia con que se repiten los datos.
MEDIANA:
su desventaja es que no se puede aplicar en las variables categóricas nominales
(como ya se mencionó anteriormente).
MEDIA:
una de sus desventajas es que deja de ser relevante o tener sentido al momento
que se hace una repetición equitativa, esto aplica sobre todo en los casos en
que los valores no son uniformes debido a que nuestra base de datos sea muy
extensa, es así que el promedio puede distar mucho de la realidad, como es el
caso sobre el ingreso mensual de las familias mexicanas que nos explicaba el
profesor.
lunes, 2 de septiembre de 2013
Relación de equipos y primeras fechas y temas para exposición
LEAN CON MUCHA ATENCIÓN ESTE APARTADO YA QUE DE ELLO DEPENDERÁ SU CALIFICACIÓN EN EL RUBRO DE EXPOSICIONES:
Criterios a evaluar en las exposiciones orales:
Presencia: Postura, tono de voz, articulación adecuada de palabras, manejo del escenario,
Recursos didácticos: Son atractivos, son adecuados para el publico, son concisos y precisos. Uso adecuado del mismo, es claro y entendible,
Fuentes de investigación: Emplea fuentes alternas a las consideradas dentro de cada sesión
Participacion y organizacion grupal. Efectua dinamicas, ejercicios comenta y resuelve dudas, dirige su atencipn a la totaliodad del grupo y no solo a un grupo en particular, expone adecuadamente sin perder el control grupal, hace que todos los elementos del grupo participen en las dinamicas.
Organización de equipo: Hay comunicación y organizacion previa.
Contenido: hay dominio del tema, no sólo lee si no que comenta y gnera el diálogo. Es atractivo y entendible.
Cada integrante deberán estudiar y dominar el tema en su totalidad. Ya que el docente indicará el orden en que deben pasar a exponer. Cada exponente debe continuar con la idea de su predecesor sin que repita ni omita información.
INFORMACIÓN IMPORTANTE:
A continuación se muestra la organización de equipos.
Sólo el equipo 1 y 2 expondrán sus temas correspondientes.
Deberán traer una dinámica para abrir su clase, su tema con materiales y recursos didácticos y deberán presentar una conclusión al final de la misma. Disponen de 25 min. EXACTAMENTE para su participacion de equipo. Deberán emplearlos en su totalidad sin pasarse.
Si alguien falta de equipo favor de indicarme en el transcurso de esta semana.
Equipo 1:
Expone 10 de septiembre.
Tema: ¿Qué es estadística, tipos, qué es estadística descriptiva, población, muestra, variable, dato, tipos de variable?
Integrantes equipo 1: 19, 23, 26, 39
Equipo 2:
Expone 10 de septiembre.
Tema: Importancia del estudio de la estadística descriptiva en el campo laboral del pedagogo. Importancia de los gráficos en la estadística, tipos, funcionalidad de cada uno, Cómo deben leerse los gráficos? COMO ELABORAR UN GRAFICO DE BARRAS UN HISTOGRAMA Y UNA OJIVA. y características de cada uno.
Integrantes equipo 2: 11, 15, 40, 41, 42
Equipo 3:
33, 8, 38, 46, 37
Equipo 4:
5, 9, 10, 36, 20
Equipo 5:
1, 16, 27, 45, 35
Equipo 6:
6, 21, 30, 32, 25, 44
Equipo 7:
3, 24, 28, 29, 31, 43
Equipo 8:
18, 4, 22, 13, 34
Equipo 9:
14, 2, 17
Los números oficiales en mi asignatura son los siguientes:
Criterios a evaluar en las exposiciones orales:
Presencia: Postura, tono de voz, articulación adecuada de palabras, manejo del escenario,
Recursos didácticos: Son atractivos, son adecuados para el publico, son concisos y precisos. Uso adecuado del mismo, es claro y entendible,
Fuentes de investigación: Emplea fuentes alternas a las consideradas dentro de cada sesión
Participacion y organizacion grupal. Efectua dinamicas, ejercicios comenta y resuelve dudas, dirige su atencipn a la totaliodad del grupo y no solo a un grupo en particular, expone adecuadamente sin perder el control grupal, hace que todos los elementos del grupo participen en las dinamicas.
Organización de equipo: Hay comunicación y organizacion previa.
Contenido: hay dominio del tema, no sólo lee si no que comenta y gnera el diálogo. Es atractivo y entendible.
Cada integrante deberán estudiar y dominar el tema en su totalidad. Ya que el docente indicará el orden en que deben pasar a exponer. Cada exponente debe continuar con la idea de su predecesor sin que repita ni omita información.
INFORMACIÓN IMPORTANTE:
A continuación se muestra la organización de equipos.
Sólo el equipo 1 y 2 expondrán sus temas correspondientes.
Deberán traer una dinámica para abrir su clase, su tema con materiales y recursos didácticos y deberán presentar una conclusión al final de la misma. Disponen de 25 min. EXACTAMENTE para su participacion de equipo. Deberán emplearlos en su totalidad sin pasarse.
Si alguien falta de equipo favor de indicarme en el transcurso de esta semana.
Equipo 1:
Expone 10 de septiembre.
Tema: ¿Qué es estadística, tipos, qué es estadística descriptiva, población, muestra, variable, dato, tipos de variable?
Integrantes equipo 1: 19, 23, 26, 39
Equipo 2:
Expone 10 de septiembre.
Tema: Importancia del estudio de la estadística descriptiva en el campo laboral del pedagogo. Importancia de los gráficos en la estadística, tipos, funcionalidad de cada uno, Cómo deben leerse los gráficos? COMO ELABORAR UN GRAFICO DE BARRAS UN HISTOGRAMA Y UNA OJIVA. y características de cada uno.
Integrantes equipo 2: 11, 15, 40, 41, 42
Equipo 3:
33, 8, 38, 46, 37
Equipo 4:
5, 9, 10, 36, 20
Equipo 5:
1, 16, 27, 45, 35
Equipo 6:
6, 21, 30, 32, 25, 44
Equipo 7:
3, 24, 28, 29, 31, 43
Equipo 8:
18, 4, 22, 13, 34
Equipo 9:
14, 2, 17
Los números oficiales en mi asignatura son los siguientes:
| 1 | ÁLVAREZ JUÁREZ ELIZABETH |
| 2 | ANICASIO GATICA GUADALUPE |
| 3 | ANTONIO ALCÁNTARA ENRIQUE |
| 4 | ARELLANO GONZÁLEZ ANGÉLICA |
| 5 | BOBADILLA JIMÉNEZ EDUARDO |
| 6 | BRITO VALDEZ MIREYA |
| 7 | BRIZUELA DE LA TORRE ROSARIO |
| 8 | BRIZUELA MÁRQUEZ EDITH |
| 9 | CAMACHO VEGA BRANDON |
| 10 | CHAN SOTO RAYNER |
| 11 | CISNEROS MONTES VÍCTOR DANIEL |
| 12 | CONDE RAMÍREZ KEVIN |
| 13 | CORRALES MARTÍNEZ BEATRIZ |
| 14 | CUENCA MARTÍNEZ YAZMÍN ELIZABETH |
| 15 | ESCAMILLA DEL ANGEL ABIGAIL |
| 16 | ESPINOSA GAMA CYNTHIA |
| 17 | ESPINOSA VALLADOLID SANDRA |
| 18 | EZQUIVEL DE SANTIAGO GUADALUPE |
| 19 | GARCÍA GARCÍA MONSERRAT |
| 20 | GARCÍA HERNÁNDEZ ALEJANDRA |
| 21 | GODINES BOLAÑOS JENNIFER |
| 22 | GONZÁLEZ BUENDÍA ISSIS |
| 23 | GUERRERO RODRÍGUEZ PAOLA |
| 24 | HERNÁNDEZ MARTÍNEZ BEATRIZ |
| 25 | HERNÁNDEZ SANTILLAN MIGUEL ÁNGEL |
| 26 | HERNÁNDEZ YACUTA FÉLIX |
| 27 | HERRERA SOSA GUADALUPE |
| 28 | MARTÍNEZ HERNÁNDEZ AGUSTÍN |
| 29 | MARTÍNEZ ZURIAGA LIZBETH |
| 30 | MIRANDA VARÓNA YADIRA GUADALUPE |
| 31 | MOLINA FONSECA JAVIER |
| 32 | MONTESINOS MORALES JORGE |
| 33 | MORALES SAUCEDO JAQUELINE |
| 34 | POLO SIERRA SANDRA RUBÍ |
| 35 | RAMÍREZ ESPINOSA LISSETTE |
| 36 | RAMÍREZ MANCILLA MARÍA |
| 37 | REYES CALVA SUSANA |
| 38 | RODRÍGUEZ MEJÍA FERNANDA |
| 39 | RUÍZ RODRÍGUEZ ARMANDO |
| 40 | SÁNCHEZ MORENO ELBA |
| 41 | SERVIV ISLAS BERENICE |
| 42 | URIBE SALAZAR DAVID |
| 43 | VALLE HERNÁNDEZ BEATRIZ |
| 44 | VÁZQUEZ GUZMÁN OLIMPIA ITZEL |
| 45 | VELÁZQUEZ RAMÍREZ NADIA |
| 46 | VILCHIS ROMÁN JIMENA |
miércoles, 28 de agosto de 2013
Ejemplos de Portafolio de evidencias
CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADÍSTICA:
VARIABLES, FRECUENCIAS…
Evidencia
1 (31-Agosto)
Después de dos clases de
“Estadística Descriptiva en Educación” he logrado aprender y reafirmar
conocimientos en relación a esta materia, por ejemplo: algunos conceptos básicos
como son las variables (que son las características de una población o muestra
que pueden ser medidas o comparadas). Así, después de una recopilación de datos
grupales, logré comprender lo qué es la frecuencia absoluta y la frecuencia
relativa; la primera se refiere al numero de veces que se repite un valor (tal
y como sucede con la moda); la segunda también se refiere al número de veces
que se repite un valor, pero con respecto al total de datos. Lo anterior se
puede ejemplificar de la siguiente manera:
Total de personas
encuestadas (total de datos): 27
Edades -
Frecuencia absoluta (FA) - Frecuencia relativa (FR)
18 - 5 - 5/27
19 - 9 - 9/27
20 - 7 - 7/27
21 - 4 - 4/27
22 - 2 - 2/27
Como se puede observar, las
edades son la variable a estudiar, además se puede ver que los valores tanto de
la FA como de la FR son parecidos, lo único que cambia es que la FR se expresa
a manera de “fracción” y esto es a causa del total de datos o personas
encuestadas, como se menciona en la definición del primer párrafo.
Asimismo, de la clase
aprendí algo totalmente nuevo, que es en relación al uso de las graficas para
la representación de datos. Ahora sé que la gráfica de barras se utiliza para
representar la Frecuencia Absoluta (FA), algunas de sus características son que
las barras son pueden ir juntas (porque si no pasaría a ser histograma), además
que cuando en el eje horizontal no se inicia colocando los datos desde “cero”
(0), se deben colocar dos barras diagonales (//) que intersecten el eje. Por
otro lado, ahora sé que el gráfico circular se usa para la Frecuencia Relativa (FR), en donde se
utilizan los porcentajes para representar los datos obtenidos.
Sin embargo, la FR en
algunos casos también puede ser representada con gráfica de barras, e incluso
se hace de manera similar que la FA, la única diferencia es la graduación del
eje vertical de la FR, ya que éste se gradúa a manera de fracción.
De igual modo, el día de hoy
aprendí que se puede representar de varias maneras la FR, esto puede ser en
decimales o en porcentaje. Los decimales resultan de la división entre el
numerador y denominador de cada dato de la FR; y el porcentaje resulta
simplemente de multiplicar los decimales por 100. Por ejemplo, retomando los
datos presentados anteriormente:
Edades -
FR - Decimales -
Porcentaje
18 - 3/27 - 0.1111 - 11.11 %
19 - 9/27 - 0.3333 - 33.33 %
20 - 7/27 - 0.2592 - 25.92 %
21 - 4/27 - 0.1481 - 14.81 %
22 - 2/27 - 0.0740 - 7.4
%
Finalmente, aprendí que para
verificar los resultados obtenidos en cada columna (en FA y FR) respecto al
total de datos, se realiza una sumatoria (∑), y asimismo, para saber el total
de resultados (en los decimales y porcentajes) se realiza la misma operación
(∑), y de tal modo habremos hecho un recuento, análisis e interpretación de
datos obtenido resultados confiables, esto es precisamente la tarea que lleva a
cabo la estadística.
Evidencia
2 (5-Septiembre)
El día de hoy, al continuar con el tema de las variables
aprendí su clasificación, lo que me pareció un aspecto muy importante que
debemos saber al momento de llevar a cabo investigaciones, para que de tal
modo, los resultados que se consigan sean mucho más concisos.
Así, las variables se
clasifican dependiendo del tipo de respuesta que se obtiene:
1)
VARIABLES
NUMÉRICAS: que como su nombre lo dice son aquellas que tienen
NÚMEROS.
Por un lado, éstas se
dividen en VARIABLES NUMÉRICAS CONTINUAS, que son las que poseen números
decimales. Por ejemplo, la estatura, la distancia que recorre un automóvil
durante 1 hora, el promedio final de un
alumno, etc.
Por otro lado, éstas también
se dividen den VARIABLES NUMÉRICAS DISCRETAS, que aquellas que tienen números
enteros. Por ejemplo, el número de hermanos o hijos que tiene una persona, la
edad, etc.
2)
VARIABLES
CATEGÓRICAS: a diferencia de las variables numéricas,
éstas tienen PALABRAS.
Por una parte, están las
VARIABLES CATEGÓRICAS ORDINALES, que como su nombre lo dice se pueden ordenar
por jerarquías. Por ejemplo, el nivel de
estudios de una persona o la posición que se ocupa entre los hermanos.
Por otra parte, tenemos a
las VARIABLES CATEGÓRICAS NOMINALES, que a diferencia de las anteriores no se
ordenan; bueno si se pueden llegar a ordenar pero bajo criterios de cada
persona, es decir se ordenan de manera subjetiva. Por ejemplo, el sexo, las
expectativas que se tienen de una clase, la religión, entre otras.
Finalmente, también aprendí
que algunas variables pueden ser ambiguas, esto quiere decir que se van a
clasificar de acuerdo al criterio del investigador, de esta manera, algunas
variables pueden ser consideradas como numéricas continuas y numéricas
discretas. Un ejemplo de lo anterior es el tiempo, que puede representarse ya
sea en enteros y/o decimales. Asimismo, esto sucede con las variables
categóricas, donde algunas se consideran tanto categóricas ordinales y
nominales, ya que su clasificación
también depende de la subjetividad del investigador.
Evidencia
3 (12-Septiembre)
En la clase de hoy, además
de reafirmar y retroalimentar algunos conceptos que ya hemos visto las clases
anteriores (como qué es estadística, qué son las variables, tipos de variables,
qué son las frecuencias absoluta y relativa, etc.), aprendí a qué se refiere la
Frecuencia Absoluta Acumulada, la cual se define como la suma de frecuencias
absolutas; asimismo aprendí lo qué es la Frecuencia Relativa Acumulada, la cual
surge del resultado de la división de la FA acumulada entre el tamaño de la
muestra.
Prácticamente no existe
mucha diferencia entre las Frecuencias Absoluta y Relativa que vimos la semana
pasada, y las Frecuencias Absoluta y Relativa Acumuladas que explicó el segundo
equipo de exposición. (Para que se entienda mejor véase la figura 1, tabla). Así
vemos que es muy sencillo calcular las Frecuencias Absoluta y Relativa
Acumuladas.
miércoles, 21 de agosto de 2013
MATERIAL BIBLIOGRÁFICO DIGITALIZADO, ESENCIAL PARA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA EN EDUCACIÓN
Para acceder a cada archivo sólo debes dar clic en cada link.
1.
Programa de la asignatura Estadística Descriptiva
en Educación
2.
Plan de estudios pedagogía con optativas
3.
Reglamento de la Lic. en Pedagogía
4.
Portada oficial U.P.N.
5.
Lineamientos básicos (Encuadre primer clase)
7.
Manual A.P.A. (Cómo citar y elaborar
referencias)
8. 8. Cmo elaborar un proyecto de investigación
martes, 5 de febrero de 2013
Bienvenidos
Bienvenidos al Seminario de técnicas y estadíticas aplicadas a la investigación educativa.
Les deseo un excelente inicio de semestre.
A continuación les hago entrega de los primeros materiales que trabajaremos.
Si encuentran dificultades en la descarga háganmelo saber.
1. Programa indicativo
Clic para descargar
2. Encuadre
Clic para descargar
3. Planeación
Clic para descargar
4. Portada Oficial UPN
Clic para descargar
4. Estadística en la investigación educativa
Descargar
5. Estadística serie Schaum (El archivo es muy grande y tarda en descargarlo)
Clic patra descargar
Les deseo un excelente inicio de semestre.
A continuación les hago entrega de los primeros materiales que trabajaremos.
Si encuentran dificultades en la descarga háganmelo saber.
1. Programa indicativo
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3. Planeación
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