estadistica aplicada a la investigación educativa

estadistica aplicada a la investigación educativa

1. Profesor: Ing. Celso Gonzales Ch. Mg.Sc ESTADÍSTICA APLICADA A LA INVESTIGACIÓN EDUCATIVA

2. UNIDAD 1

3. INTRODUCCIÓN Esquema de las etapas de un estudio estadístico AREA DE INTERES DATOS ORGANIZAR Y RESUMIR ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA (Tablas, Gráficos, Medidas Descriptivas, etc.) INTERPRETACIÓN INFERENCIA ESTADÍSTICA ¿Población o Muestra? CONCLUSIONES Muestra Probabilidad INFORMACIÓN

4. CONCEPTOS BÁSICOS

5. POBLACIÓN Y MUESTRA

6. POBLACIÓN MUESTRA Definiciones básicas

7. Unidad de análisis o elemental Es un elemento particular de la población o muestra.. Ejemplo: En un estudio para evaluar la competencia matemática en niñas de primer grado de primaria de una institución educativa particular y una institución educativa estatal 134 sujetos de primer grado de Primaria de la institución educativa particular San Antonio Marianistas del Callao y 62 de la institución educativa nacional para niñas Juana Alarco de Dammert de Lima. Para evitar diferencias de género, se tomó como muestra solo a las niñas, obteniendo un total de 109 sujetos. Institucion educativa Nª % San antonio Marianistas 47 43.1192661 Juana Alarco de Dammert 62 56.8807339 Total 109 100 Tomado: Nureña M, P, Jiménez, A, TESIS PARA OPTAR EL GRADO ACADÉMICO DE MAGISTER EN EDUCACIÓN CON MENCIÓN EN DIFICULTADES DEAPRENDIZAJE. PUCP 2018

8. Observación Es el valor posible que toma una variable. A las observaciones se les suele representar con las letras minúsculas subindicadas, como por ejemplo x i , y i , z i

9. Variables Son las características que toman diferentes valores cuando son evaluadas en las unidades elementales de una población o muestra. Se representan por las últimas letras mayúsculas del alfabeto, por ejemplo: X, Y, Z, W, P, T, X1, X2, Y1, etc. . Numérico

10. TIPOS DE VARIABLES

11. MEDIDAS ESTADISTICAS Medidas estadísticas Parámetro Estadístico (población) (muestra) Media o Promedio μ Mediana ME me Moda MO mo Proporción π p Variancia o Varianza σ 2 S 2 Desviación Estándar σ S Coeficiente de Variabilidad CV cv Notación de los principales parámetros y estadísticos

12. Parámetro La media μ La varianza σ 2 Proporción p Describe el comportamiento de una variable en la población. Es un valor constante. Se representan con letras griegas El Censo Nacional 2007: XI de Población y VI de Vivienda indica que en el grupo edad de 20 a 29 años, el 1.4% de los hombres no sabe leer y escribir mientras que el 3.1% de las mujeres no sabe leer y escribir (π 1 = 0.014 y π 2 = 0.031).

13. Valor estadístico o estadígrafo Describe el comportamiento de una variable en la muestra. Se calculan con los datos obtenidos de una muestra. Son valores variables (varían de muestra a muestra). Los estadísticos sirven para estimar a los parámetros En la encuesta nacional de hogares (ENAHO) indica que el 1.1% de los hombres no sabe leer y ni escribir ( p = 0.011) .

14. ORGANIZACIÓN DE DATOS OBJETIVOS Organizar los datos en una distribución de frecuencias Presentar una distribución de frecuencias en un histograma, un polígono de frecuencias y una ojiva. Elaborar e interpretar una representación de tallo y hoja.

15. ORGANIZACIÓN DE DATOS VARIABLE CUALITATIVA

16. Tabla de frecuencias para organizar datos cualitativos N° de clase Clase o categoría (f i ) (fr i ) (p i ) 1 Atributo 1 f 1 fr 1 p 1 2 Atributo 2 f 2 fr 2 p 2 .         . . K Atributo k f k fr k p k Total   n 1 100 Donde: k= Número de clases n= Número de observaciones o unidades elementales

17. Respuesta Frecuencia Porcentaje Si 37 37% No 63 63% Total 100 100% Tabla 2. Asistencia a una institución educativa, en la actualidad. 2018 Figura 2. Respuestas a la pregunta ¿asiste a una institución educativa, en la actualidad?

18. Nivel educativo Frecuencia Porcentaje Inicial 17 17% Primaria 49 49% Secundaria 30 30% Superior no universitario 4 4% Total 100 100% Tabla 1. Distribución de adolescentes, según nivel educativo. 2018 Figura 1. Clasificación de datos, según sexo. 2018

19. ‹#› Tabulaciones o Tablas Cruzadas

20. Tabla 4 Nivel de resultados obtenidos por subtest de la prueba EVAMAT – 1 en la institución educativa particular (I.E.P.) y la institución educativa estatal (I.E.E.)

21. ORGANIZACIÓN DE DATOS VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA

22. Se usa cuando el conjunto de valores posible de la variable cuantitativa discreta es pequeño N° de clase Valor de la variable (f i ) (fr i ) (p i ) 1 x 1 f 1 fr 1 p 1 2 x 2 f 2 fr 2 p 2 .         . . k x k f k fr k p k Total   n 1 100 Tabla de frecuencias para organizar datos cuantitativos discretos

23. ORGANIZACIÓN DE DATOS VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA

24. N° de clases Intervalos Marca de Clase x’ i Frec. Frec. Frec. Frec. Frec. de clase Absoluta Relativa Porc. Acumulada Acumulada         Absoluta Relativa [LI-LS> f i fr i p i F i Fr i 1 [LI 1 -LS 1 > x’ 1 f 1 fr 1 p 1 F 1 Fr 1 2 [LI 2 -LS 2 > x’ 2 f 2 fr 2 p 2 F 2 Fr 2 .               . . k [LI k -LS k ] x’ k f K fr K p k F K Fr K Total     N 1 100   1 Tabla de frecuencias para organizar datos cuantitativos continuos

25. Elabore la tabla de frecuencia según la información anterior donde: f i = Frecuencia absoluta F i = Frecuencia acumulada absoluta fri= Frecuencia relativa=f i /n Fr i = Frecuencia acumulada relativa Marca de clase Determinar del tamaño del intervalo TIC (Redondeado por exceso) Se redondea sugún el número de decimales que se tiene en la muestra

26. Gráficos para datos cuantitativos Agrupados en intervalos de clase HISTOGRAMA DE FRECUENCIA POLIGONO DE FRECUENCIA Gráfico de Tallos y hojas Gráfico para datos cuantitativos seriados en el tiempo

27. HISTOGRAMA DE FRECUENCIA

28. POLIGONO DE FRECUENCIA POLIGONO