Herramientas de usuario

Herramientas del sitio


minidatos

Introducción:

En este módulo se busca que los participantes desarrollen un proyecto de investigación y recopilación de datos en el que logren percibir globalmente todo el proceso, que conlleva desde las primeras decisiones acerca del tema objeto de estudio, la forma en que se va a llevar a cabo la recogida de información, la propia recogida de la misma, el vaciado de los cuestionarios o la tabulación de los datos recogidos hasta el informe final en que se hace una interpretación general de los datos recogidos y se extraen las oportunas conclusiones.

Objetivos: - Ser capaces de formular preguntas que se respondan con datos. - Recoger, organizar y presentar los datos para dar respuesta a las preguntas. - Seleccionar y utilizar el método adecuado para el análisis de los datos. - Plantear y evaluar predicciones e inferencias a partir de los datos. - Comprender y aplicar contenidos sencillos de probabilidad.

Aprendizajes esperados:

Recolección de datos: encuestas, investigación documental, medición en campo. Conceptos básico de estadística Tablas Estadísticas: manejo de hoja de cálculo Pictogramas y Gráficas de Barras: graficadora de hoja de cálculo trabajo en equipo

Recursos: Recopilación:

Es importante acompañar a todos los participantes para formular preguntas que puedan abordarse con datos y recoger, organizar y presentar datos relevantes para responderlas; seleccionar y utilizar los métodos estadísticos apropiados para analizar los datos; desarrollar y evaluar inferencias y predicciones basadas en datos; comprender y aplicar conceptos básicos de probabilidad

Los participantes deberán comprender conceptos básicos de estadística para poder hacer su recopilación de datos.

Definiciones:

ESTADÍSTICA: Algunas de las definiciones sobre Estadística las resume David Ruiz Muñoz en su libro Manual de Estadística (2004): “La Estadística es la ciencia que trata de la recopilación, organización, presentación, análisis e interpretación de datos numéricos con el fin de realizar una toma de decisión más efectiva. Su objetivo es reunir una información cuantitativa concerniente a individuos, grupos, series de hechos, etc. y deducir de ello gracias al análisis de estos datos unos significados precisos o unas previsiones para el futuro”. Ruiz (2004) Para Chacón esta se define como “la ciencia que tiene por objeto el estudio cuantitativo de los colectivos”. Citado por Ruiz (2004) Una de las definiciones más aceptadas es la de Minguez, que define la Estadística como “La ciencia que tiene por objeto aplicar las leyes de la cantidad a los hechos sociales para medir su intensidad, deducir las leyes que los rigen y hacer su predicción próxima”. ”. Citado por Ruiz (2004) “Basado en Cobb y Moore (1997), la American Statistical Association y Araújo (2011) se puede afirmar que la estadística es una disciplina metodológica que ofrece a otras áreas del saber un conjunto coherente de ideas y herramientas. Podría verse como la aplicación científica de los principios matemáticos a situaciones sujetas a variabilidad e incerteza, particularmente la recolección y análisis de los datos. Su objetivo puede ser simplemente comprender ciertos aspectos de la realidad o apoyar la toma de decisiones en presencia de incertidumbre”. La Estadística se ha dividido en dos grandes ramas: La Estadística Descriptiva y la Estadística Inferencial La Estadística Descriptiva, su objeto es la descripción y análisis de una serie de datos, sin llegar a conclusiones o generalizaciones. Consiste sobre todo en la presentación de datos en forma de tablas y gráficas. Capítulo 2 17 La Estadística Inferencial, su objeto es llegar a conclusiones acerca de la población basada en la información lograda de una muestra, esto implica que su análisis requiere de generalizaciones que van más allá de los datos.

Conceptos básicos: Población : Conjunto de todos los elementos que verifican una característica que será objeto de estudio. Individuo : Cada uno de los elementos de la población. Muestra : Cualquier subconjunto de la población. Este subconjunto es muy importante que sea representativo de la población. Carácter: Cada una de las propiedades que poseen los individuos de la población y que pueden ser objeto de estudio. El carácter se divide de la siguiente forma:

Trabajo de campo: es la etapa de la investigación en la que se establece contacto directo con la población o muestra para recabar los datos que se necesiten. La planificación es fundamental y su desarrollo depende del método de obtención de la información que se utilice.

Todos los individuos de la población que vamos a estudiar tienen una serie de propiedades o cualidades que en estadística reciben el nombre de caracteres.

Los caracteres pueden ser de dos grandes tipos:

a) CUALITATIVOS b) CUANTITATIVOS

Un carácter cualitativo se caracteriza porque sus diferentes modalidades no pueden expresarse con números.

Análisis: Para poder hacer el análisis de los datos es necesario que los participantes comprendan el valor de la información que ya recopilaron para ello pueden:

Aplicar el método estadístico al tratamiento de una situación determinada, es decir, actividades que contengan cuestiones como decidir qué datos son los que necesitamos para conocer algo, cómo podemos obtenerlos, cuál puede ser la mejor forma de organizarlos, es decir, cuáles pueden ser las tablas o las gráficas más adecuadas para presentarlos, qué parámetros utilizar en una situación determinada, qué interpretación conjunta cabe hacer a partir de los datos organizados y de los cálculos efectuados, Actividades para saber leer, interpretar y criticar una información estadística tal como parece, por ejemplo, en los medios de comunicación. Actividades que planteen la toma de alguna decisión a partir de los datos analizados, pidiendo además que al hacerlo se evalúe el margen de incertidumbre correspondiente. En el caso de la Probabilidad, actividades para el acercamiento al azar a partir del análisis de datos recogidos en experiencias aleatorias y el uso de técnicas más elementales y descriptivas, para el tratamiento de los fenómenos de azar, como las tablas y los diagramas de árbol, en detrimento de otras técnicas de recuento más formales, basadas en la combinatoria clásica.

también se acompañará a los participantes en la Iniciación intuitiva a las medidas de centralización: la media aritmética y la moda.

Media aritmética

A los parámetros o medidas estadísticas que informan sobre la tendencia habitual o central de los datos de una distribución se les denomina en estadística medidas de tendencia central. La más utilizada es la media aritmética, que se define como la suma de todos los datos dividida entre el número total de estos.

Como habitualmente dispondremos de una tabla de datos con sus frecuencias, aplicaremos:

1. La media no tiene porqué ser un valor propio de la variable. 2. Es muy sensible a valores extremos en los datos. 3. Se comporta de forma natural en relación a las operaciones aritméticas.

Mediana

La mediana es aquel valor de la variable estadística que deja el 50% de observaciones inferiores a él; así pues, la mediana divide en dos partes iguales a la distribución estadística. Dentro de las propiedades de la mediana se pueden destacar: 1. Como medida descriptiva no se ve tan afectada como la media por la presencia de valores extremos. 2. Es de cálculo rápido y de fácil interpretación. 3. Tiene propiedades matemáticas complicadas que hacen que se utilice poco en inferencia estadística.

Moda

Se define la moda como el valor de la variable estadística que tiene la frecuencia absoluta más alta.

Si existen varios valores con esta característica entonces se dice que la distribución tiene varias modas (plurimodal ).

Esta medida de centralización es sin duda la de más fácil cálculo. Se suele utilizar como complemento a la media aritmética y mediana ya que por sí sola no aporta una información determinante de la distribución. No es tan sensible como la media aritmética a valores extremos.

Presentación:

Para la presentación de datos en gráficos utilizaremos las herramientas de la hoja de cálculo, a continuación presentamos un ejemplo en Google Docs.

Una muy buena forma de presentar datos visualmente, es creando un gráfico en una hoja de cálculo de Google Docs. Las hojas de cálculo de Google no solo hacen que construir un gráfico a partir datos de una planilla sea sumamente sencillo, sino que además ofrecen opciones de personalización para resaltar los distintos matices de los datos.

1.- Selecciona el rango de datos que quieras incluir en el gráfico.[1] Selecciona con el ratón todos los datos que quieras incluir en el gráfico. Si quieres que tu gráfico tenga etiquetas, asegúrate de que las columnas y las filas tengan encabezados.

2.-Abre el “Editor de gráficos”. Abre el menú “Insertar” en la parte superior de la pantalla y selecciona “Gráfico”.

3.-Elige un formato para tu gráfico. Ahora se abrirá el “Editor de gráficos”, que contiene tres pestañas. En la pestaña “Recomendaciones” tendrás la opción de seleccionar uno de los cuatro gráficos recomendados. Si haces clic en cualquiera de ellas aparecerá una vista previa de los datos ordenados con ese formato de gráfico. Elige uno de los gráficos o cambia a la pestaña “Tipos de gráfico” si quieres ver otras opciones. Un determinado formato de gráfico puede ser mejor o peor en función del propósito que tenga. Por ejemplo, si quieres mostrar los cambios que sufrieron ciertos datos a lo largo del tiempo, sería bueno que uses un gráfico de línea, un minigráfico o un gráfico de movimiento. Si quieres mostrar una o más categorías de datos, prueba con gráficos de barra o de columnas. Si estás buscando una opción que combine ambos conceptos, es mejor un gráfico combinado. Para ver el nombre de los distintos tipos de gráfico, pasa el cursor por encima de la imagen de cada gráfico. Si no aparece la vista previa de algún formato del gráfico, intenta colocar una marca de verificación en el cuadro que dice “Cambiar filas/columnas”. Si no da resultado, posiblemente tengas que seleccionar un conjunto de datos diferente o probar con otro formato de gráfico.

Uso de datos: una vez terminado el proceso de análisis y presentación, podemos reflexionar sobre el proceso de resolución de problemas que habíamos identificado en la comunidad o en la escuela: revisando las operaciones utilizadas, comprobando e interpretando las soluciones en el contexto, proponiendo otras formas de resolverlo.

Planeación

Para este módulo la planeación debe ser de forma más ordenada ya que la estadística utiliza un método científico fundamentado en la lógica y deducción, aplicando tres etapas fundamentales:

1. Observando el fenómeno y diseñando un experimento 2. Recolectando los datos de la observación, con base en pruebas realizadas. 3. Analizando y sacando conclusiones o leyes que pueden aplicarse a hechos similares.

Como herramienta del método científico que es, divide su método analítico en seis pasos que definirán las metas del módulo: 1. Definición del problema. 2. Recopilación de la información existente. 3. Obtención de información original. 4. Clasificación. 5. Presentación. 6. Análisis.

Al ir desarrollando su planeación es importante recordarle a los participantes el número total de sesiones que cuentan para este módulo así como que cada meta se divide en tareas que deben cumplirse para completar cada parte del proyecto. Para cada tarea se asigna uno o varios responsables y se definen los recursos (materiales, equipo de computo, personas) necesarios para completar las tareas.

Al realizar la planeación es importante que todos los miembros del equipo participen activamente por lo que es importante tener en cuenta que las tareas sean repartidas de forma equitativa.

Instrucciones / acompañamiento

Para poder llevar a cabo el rally se deben formar equipos, tratando siempre que haya un balance entre los participantes y que se premie la diversidad de los mismos, esto para que no haya equipos de sólo niños y niñas o que no se cumpla con el objetivo de multigrado.

Se plantea desde la metodología iniciar cada sesión con una asamblea que permita el diálogo entre los participantes y sirva para consolidar los aprendizajes esperados. La asamblea siempre será en forma grupal, sentados en círculo y promoviendo que todos participen de forma respetuosa.

Temas de asamblea:

  • Diferencia entre datos abiertos y datos cerrados.
  • La importancia de la información.
  • Las fuentes de información y su fiabilidad
  • ¿cuál es la diferencia entre datos cualitativos y cuantitativos? ¿qué ejemplos conoces?
  • ¿dónde has visto gráficas estadísticas?

Hoja de proyectos:

La hoja de proyecto sirve como una bitácora de todo el módulo así como el concentrado de los avances, los participantes deben ir completando su hoja de proyecto desde el inicio del proyecto y en cada sesión, conforme vayan identificando el objetivo, recopilando los datos y trabajando en la presentación de los mismos, siempre conforme a la planeación establecida para el número de sesiones que corresponda al módulo.

Evaluación:

Es importante llevar un registro de los avances para ir midiendo si los participantes van consolidando los conocimientos esperados, así como identificar si han podido ir desarrollando nuevas nuevas habilidades.

En este módulo se evaluarán cinco fases: Definición del problema: los participantes deberán ser capaces de reflexionar sobre los problemas identificados y plantearlos como objetivo de su investigación Recopilación de información: los participantes utilizando diferentes recursos y fuentes de información, deberán obtener datos suficientes para comunicar el objetivo de su investigación Clasificación: los participantes comprenderán el uso de hojas de cálculo para la clasificación de los datos. Presentación: los participantes pondrán en práctica la teoría sobre las diferentes formas de representar los datos utilizando diferentes herramientas como hojas de cálculo, graficadores on line, editor de imágenes, presentaciones ppt, etc. Análisis: con la información obtenida los participante deberán reflexionar sobre la relevancia de la información, la utilidad de su clasificación y el impacto que pueden tener al presentarla de forma creativa.

minidatos.txt · Última modificación: 2019/02/07 10:02 por wikiadmin