STAT 555 (Antes MATH 555) ESTADISTICA PARA … 555 UT.pdf · Prontuario 3 Taller Uno 10 ... Bayesiana con énfasis en el uso de programas ... trabajar en grupo con diferentes compañeros

STAT 555 (Antes MATH 555)

ESTADISTICA PARA DECISIONES

Universidad del Este, Universidad Metropolitana, Universidad del Turabo © Sistema Universitario Ana G. Méndez, 2003 Derechos Reservados

Prep. 30.Nov.03. Sylvia Y. Cosme Montalvo, MBA Rev. 2.Jun.05 Sylvia Y. Cosme Montalvo, MBA

Escuela de Estudios Profesionales Programa Ahora

Universidad del Turabo

Prep.30.11.03. Sylvia Y. Cosme Montalvo Rev. 2.Jun.05. Sylvia Y. Cosme Montalvo MATH 555 Estadísticas para Decisiones

TABLA DE CONTENIDO

Páginas

Prontuario 3

Taller Uno 10

Taller Dos 15

Taller Tres 19

Taller Cuatro 23

Taller Cinco 25

Anejos

Anejo A 28

Estudio de Caso

Anejo B 32

¿Qué es una rúbrica?, Rúbrica para evaluar Presentación Oral

Rúbrica para evaluar Presentación Escrita de Estudio de Caso

Anejo C 38

Parámetros Específicos para Evaluar Asistencia y Participación

Anejo D 40

Los Mapas Conceptuales: Un Instrumento Constructivista de Aprendizaje




Prontuario

Título del Curso: Estadística para la Toma de Decisiones Gerenciales

Codificación: STAT 555

Duración: Cinco Semanas

Prerrequisito:

Descripción:

Estudio y desarrollo de las destrezas estadísticas básicas utilizadas en trabajos

avanzados en las áreas funcionales de la administración de empresas. Incluye

aspectos de la estadística descriptiva desde la recopilación, análisis y presentación

de datos; que trascienden a la toma de decisiones. Además se estudian los

conceptos elementales de la probabilidad, muestreo, inferencia estadística y

Bayesiana con énfasis en el uso de programas computarizados integrados.

MATH. 555 capacitará al estudiante para reconocer la naturaleza del uso efectivo

de los principios estadísticos en el proceso decisional que contínuamente se da en

el ambiente competitivo empresarial.




Objetivos Generales:

Al finalizar el curso el/la estudiante:

1. Tendrá una visión sobre el manejo de los procedimientos estadísticos y sus aplicaciones en las diversas ramas de la administración de empresas.

2. Identificará, definirá y utilizará adecuadamente los modelos estadísticos comúnmente trabajados en la toma de decisiones en las diferentes disciplinas de la administración de empresas.

3. Identificará los diferentes tipos de muestreo.

4. Reconocerá, describirá y utilizará efectivamente los métodos principalmente utilizados para recopilar, organizar y presentar datos.

5. Distinguirá y contrastará las diferentes representaciones gráficas de datos estadísticos y determinará y seleccionará el método de presentación gráfica más efectivo en situaciones relacionadas con el campo de la administración de empresas.

6. Calculará y describirá las medidas de tendencia central y de dispersión.

7. Calculará y reconocerá el uso adecuado de las medidas de tendencia central.

8. Describirá la variación de una distribución, como también la forma de ésta para llegar a conclusiones y tomar decisiones a base de la forma y de las medidas descriptivas de resumen.

9. Determinará la probabilidad de ocurrencia de diversos eventos.

10. Aplicará a situaciones gerenciales el uso de las diferentes distribuciones de probabilidad discretas y continuas.

11. Definirá, distinguirá y aplicará la estimación.

12. Efectuará pruebas de hipótesis.

13. Establecerá grado de correlación entre dos variables.

14. Utilizará el modelo de regresión lineal simple cuando aplique.




Texto y Referencias:

Berenson, Mark L., Levine, David M., Krehbiel, Timothy C., (2004). Basic Business Statistics Concepts and Applications (9th ed.). New Jersey. Pearson-Prentice Hall. ISBN 0-13-047784-2.

Berenson, Mark L., Levine, David M., Krehbiel, Timothy C., (2001). Estadística Para

Administración. (2da.ed.) México: Prentice Hall. Keller, G., Warrack, B., (1999). Statistics for Management and Economics. (5th ed.)

Belmont CA, Duxbury Press. Berenson, Mark L., Levine David M., (1996). Estadística Básica en Administración,

Conceptos y Aplicaciones. (6ta.ed.) México: Prentice Hall. Sánchez Viera. (1998). Fundamentos del Razonamiento Estadístico (3ra. ed.)

República Dominicana: Editora Corripio, C.xA. Anderson, T.W., (1998). The Statistical Analysis of Data. Redwood City, California:

Scientific Press. Berenson, Mark L., Levine David M., (1996). Estadística Básica en Administración,

Conceptos y Aplicaciones. (6ta.ed.) México: Prentice Hall.

Mendenhall, William, (1998) A Course in Business Mathematics. (2nd Ed). Prentice Hall.

Weiers, Ronald M. (2001). Introduction to Business Statistics. (4th ed.) Belmont CA,

Duxbury Press.

Referencias electrónicas y material suplementario: Estadísticas K12 http://www.mste.uiuc.edu/stat/stat.htlm Presenta una lista de recursos y análisis de datos y probabilidad incluyendo lecciones y uso de los datos. Permite formular preguntas dirigidas y organizadas para ser contestadas. Tiene gráficas, ilustraciones y fotos. Esta organizado para seguir los estándares de NCTM. Versión digital revista Fortune http://www.fortune.com/fortune/ Statistics http://www.emtech.net/statistics.htm

http://www.mste.uiuc.edu/stat/stat.htlm

http://www.fortune.com/fortune/

http://www.emtech.net/statistics.htm




Presenta una lista de artículos, recursos, bases de datos y estudios de casos con eslabones a sitios específicos.

Journal of Statistics Education http://www.amstat.org/publications/jse/v3n2/sowey.html Presenta artículos sobre la enseñanza de la estadística con ejemplos prácticos. Basic Business Statistics http://myphlip.pearsoncmg.com/cw/mpbookhome.cfm?vbookid=275 Companion Website de la octava edición del libro Basic Business Statistics de Berenson, Levine y Krehbiel. En este se provee una guía de estudio, ejercicios por Internet y otros recursos de utilidad para el estudiante.

Regla y papel cuadriculado. Es de suma importancia que el estudiante tenga una calculadora científica o con funciones estadísticas, ya que es una de las herramientas principales para poder realizar eficientemente las tareas y actividades provistas para cada taller.

http://www.amstat.org/publications/jse/v3n2/sowey.html

http://myphlip.pearsoncmg.com/cw/mpbookhome.cfm?vbookid=275




Evaluación

Trabajos previo a cada taller 20%

(4) Cuatro trabajos cooperativos 20%

(4) Cuatro pruebas para realizar en los talleres

20%

Trabajo final: estudio de caso 25%

Asistencia y participación 15%

1. Trabajos para realizar previo a cada taller 20%

Antes de cada taller el/la estudiante deberá completar ciertas tareas asignadas que le ayudarán a prepararse para las actividades que se realizarán en el taller. Los mismos, constarán de una selección de ejercicios asignados del libro de texto o de la búsqueda en la Internet de información básica conceptual que le ayudará en el proceso de comprensión de los temas bajo estudio. Los mismos, deberán entregarse a partir de la primera reunión. Cada trabajo tiene un valor de 25 puntos para un total de 100. No entregar éstos en el tiempo establecido conlleva un descuento de 5 puntos por cada tardanza en la entrega.

2. Cuatro (4) trabajos cooperativos 20% De la primera a la cuarta reunión, el/la estudiante tendrá la oportunidad de trabajar en grupo con diferentes compañeros matriculados en el curso STAT 555. El facilitador seleccionará aleatoreamente la distribución del estudiante por grupo. Cada grupo trabajará una situación asignada que desarrollará y presentará a la clase. La solución de dicho ejercicio se entregará al finalizar cada taller con el nombre de todos los participantes por grupo. Habrá cuatro (4) trabajos cooperativos a partir del primer taller, cada uno de ellos con un valor de 25 puntos para un total agregado de 100. En la quinta reunión no se realizará esta actividad ya que se presentarán los estudios de casos.

3. Cuatro (4) pruebas para realizar en los talleres 20% A partir de la primera reunión y hasta el cuarto taller, una vez discutidas las tareas realizadas previo a cada taller y de realizar los trabajos cooperativos, el/la estudiante estará capacitado para contestar una prueba. La misma constará de un ejercicio práctico que lo ayudará a fortalecer las destrezas estadísticas presentadas y tendrá un valor de 25 puntos para un total agregado de 100.

4. Trabajo Final: Estudio de caso 25% Durante el Taller Cinco, el/la estudiante presentará un estudio de caso de manera oral y escrita. Este, será un trabajo en grupo. Sin embargo, la evaluación considerará ambas: variables de desempeño individual como grupal. Dependiendo de la cantidad de estudiantes matriculados en el curso, el facilitador seleccionará aleatoreamente hasta un máximo de cinco (5)




grupos cuya composición no excederá cuatro (4) estudiantes por grupo. Cada uno de los grupos presentará a la clase el análisis del caso asignado. Este trabajo tiene un valor total de 150 puntos. El facilitador deberá informar durante el taller uno, cuáles serán los casos asignados. Se le entregará a cada estudiante copia del caso que analizará. Las actividades efectuadas en cada uno de los talleres, proveerán las destrezas necesarias para que el estudiante pueda contestar estos ejercicios. (Ver Anejo A: Definición de estudio de caso y cómo se analiza y Anejo B: Rúbrica para la evaluación de la presentación oral y escrita del estudio de casos)

5. Asistencia y Participación 15% La asistencia a todos los talleres es necesaria e indispensable. En caso de ausencia, el/la estudiante debe realizar todas las gestiones necesarias para comunicarse con el facilitador de manera que pueda prepararse adecuadamente para la próxima reunión. Todas las actividades realizadas en el taller ausente, sujetas a evaluación, serán consideradas y ponderadas de acuerdo con los parámetros específicos. Es decir, es vigente la pérdida de puntuación por cada trabajo del cual no fue partícipe el/la estudiante por causa de la ausencia. (Ver anejo C: Parámetros Específicos para Evaluar Asistencia y Participación)

6. Escala de evaluación: La evaluación final se calculará a base de promedios ponderados pero considerando la escala estándar de porcientos.

Porciento Nota 90-100 A 80-89 B 70-79 C 60-69 D 0-59 F




Descripción de las normas del curso

1. La asistencia es obligatoria. De tener que ausentarse, es deber del estudiante comunicarse con el Facilitador para excusarse y reponer todo trabajo.

2. El Facilitador se reserva el derecho de aceptar la excusa y el trabajo

presentado y ajustar la evaluación, según entienda necesario. 3. Estadísticas para la Toma de Decisiones Gerenciales, es un curso de

naturaleza acelerada y requiere que el/la estudiante se prepare antes de cada taller, según especifica el módulo. Se requiere que el/la estudiante dedique de 10 a 15 horas semanales para prepararse para cada taller.

4. El/la estudiante no deberá incurrir en plagio. Es decir, todos los trabajos

deben ser de su autoría y tiene que dar crédito a cualquier referencia. 5. Si el facilitador realiza algún cambio, los mismos se le comunicarán al

estudiante en el Taller Uno. Además, entregará los acuerdos por escrito a los estudiantes y al Programa.

6. El Facilitador establecerá el medio y proceso de contacto con el estudiante. 7. El uso de teléfonos celulares está prohibido durante los talleres.

8. No está permitido traer niños o familiares a los salones de clases.




Taller Uno

Objetivos Específicos

Al finalizar el Taller, el/la estudiante:

1. Reconocerá y justificará la importancia del conocimiento de la estadística en las diferentes disciplinas dentro del campo de la administración de empresas.

2. Distinguirá entre estadística descriptiva e inferencia estadística. 3. Relacionará el pensamiento estadístico con la administración moderna. 4. Definirá, distinguirá y determinará entre muestra y universo, parámetro y

estadístico. 5. Reconocerá las razones para obtener datos. 6. Identificará fuentes de datos primarias y secundarias. 7. Definirá, reconocerá e identificará tipos de variables: variables aleatorias,

variables aleatorias categóricas, variables aleatorias numéricas, variables aleatorias discretas, variables aleatorias contínuas.

8. Distinguirá entre los diferentes tipos de muestras y muestreo y decidirá para

qué situaciones se utilizan estos procesos: muestra no probabilística, muestra probabilística, muestra aleatoria simple, muestreo con reemplazo, muestreo sin reemplazo, muestra sistemática, muestra estratificada, muestra conglomerada.

9. Evaluará la importancia y pertinencia de las encuestas e identificará y reconocerá los errores más comunes en las encuestas: error de cobertura o sesgo de selección, error o sesgo de no respuesta, error de muestreo y error de medición.

10. Organizará datos numéricos en arreglos ordenados.

11. Desarrollará tablas de distribución de frecuencias para datos agrupados y no agrupados.

12. Construirá gráficas mayormente utilizadas para datos numéricos: histograma, polígonos, ojiva.




Direcciones Electrónicas

Taller Uno En estos sitios el/la estudiante podrá encontrar conceptos de introducción a la estadística y recopilación de datos http://trochim.human.cornell.edu/kb/statdesc.htm http://astro.ocis.temple.edu/~andykarp/psych522/01_concepts.pdf http://course.wilkes.edu/psy200/stories/storyReader$9 www.sonoma.edu/busadmin/seward/statfile/chap01.ppt http://spartan.ac.brocku.ca/~jvrbik/MATH1P98/CH1.PDF En estos sitios el/la estudiante podrá encontrar presentación de datos en tablas y gráficas

http://www.gfi.uib.no/~nilsg/kurs/notes/node10.html http://www.scils.rutgers.edu/~gusf/statistics.html http://www.hamline.edu/depts/math/aguetter/courses/datanal/des_stats.html http://www.kcl.ac.uk/humanities/cch/pg/course/graphical_rep/graphmain.html http://math.cl.uh.edu/~thompsonla/3038/index.html?Histogram.html http://www.breadofangels.com/statistics/graphs.html http://www.psychstat.smsu.edu/introbook/sbk07.htm http://www.psychstat.smsu.edu/introbook/sbk07m.htm http://library.thinkquest.org/10030/2sroffd.htm http://infinity.sequoias.cc.ca.us/faculty/woodbury/Stats/Tutorial/Data_Freq.htm http://www.psychstat.smsu.edu/introbook/sbk09.htm http://mathworld.wolfram.com/FrequencyDistribution.html http://www.anu.edu.au/nceph/surfstat/surfstat-home/1-1-2.html

http://trochim.human.cornell.edu/kb/statdesc.htm

http://astro.ocis.temple.edu/~andykarp/psych522/01_concepts.pdf

http://course.wilkes.edu/psy200/stories/storyReader$9

http://www.sonoma.edu/busadmin/seward/statfile/chap01.ppt

http://spartan.ac.brocku.ca/~jvrbik/MATH1P98/CH1.PDF

http://www.gfi.uib.no/~nilsg/kurs/notes/node10.html

http://www.scils.rutgers.edu/~gusf/statistics.html

http://www.hamline.edu/depts/math/aguetter/courses/datanal/des_stats.html

http://www.kcl.ac.uk/humanities/cch/pg/course/graphical_rep/graphmain.html

http://math.cl.uh.edu/~thompsonla/3038/index.html?Histogram.html

http://www.breadofangels.com/statistics/graphs.html

http://www.psychstat.smsu.edu/introbook/sbk07.htm

http://www.psychstat.smsu.edu/introbook/sbk07m.htm

http://library.thinkquest.org/10030/2sroffd.htm

http://infinity.sequoias.cc.ca.us/faculty/woodbury/Stats/Tutorial/Data_Freq.htm

http://www.psychstat.smsu.edu/introbook/sbk09.htm

http://mathworld.wolfram.com/FrequencyDistribution.html

http://www.anu.edu.au/nceph/surfstat/surfstat-home/1-1-2.html




Tareas a realizar antes del Taller Uno

1. El/la estudiante leerá sobre los temas: Estadística y la Recopilación de Datos, La importancia de recopilar datos, Tipos de datos, Presentación de Datos en Tablas y Gráficas en los textos y referencias sugeridos o accediendo las direcciones electrónicas provistas para el Taller Uno. El/la estudiante buscará información y ejemplos sobre los diferentes tipos de representación gráfica para datos numéricos y categóricos. Si el/la estudiante tiene acceso a programas de computadoras que hagan gráficas y tablas, tales como PowerPoint, Freelance y Excel o Lotus, podrá utilizarlos. Debe incluir en su trabajo las siguientes caracterizaciones gráficas: distribución de frecuencias para datos agrupados y no agrupados, histograma, polígono de frecuencias, ojiva, diagramas de pastel (pie charts). No se aceptarán impresos directos de los sitios de Internet accesados.

2. Una vez realice las lecturas, contestará las siguientes preguntas que deberá entregar al facilitador debidamente identificando su nombre, fecha y taller. La tarea tiene un valor de 25 puntos.

a. Defina estadística descriptiva e inferencia estadística. ¿En qué difieren?

b. Defina muestra y población. ¿En qué difieren?

c. ¿Cuál es la diferencia entre estadístico y parámetro?

d. ¿Cómo ha influido el desarrollo de tecnologías en el desarrollo de la estadística?

e. ¿Qué utilidad ofrecen los métodos estadísticos al gerente?

f. Distinga entre datos discretos y datos continuos.

g. Establezca la diferencia entre muestreo probabilístico y muestreo no

probabilístico.

h. ¿Cuál es la diferencia entre muestreo con reemplazo y muestreo sin reemplazo?

i. Explique la diferencia entre una muestra estratificada y una muestra

sistemática

j. Defina encuesta y distinga los cuatro errores de ésta.

k. Explique la forma en que los programas de cálculos electrónicos tales como MS Excel, pueden ser útiles en el campo de la estadística.




Actividades

1. El facilitador se presentará y expondrá los objetivos, metodología de facilitación, expectativas y criterios de avalúo del curso. Durante este proceso, se corroborará que todo estudiante presente esté matriculado(a) en el curso. Además, se verificará que el/la estudiante tenga el módulo y acceso a las referencias sugeridas. Se indicarán canales de comunicación alternos para contactar al facilitador durante la semana, en caso de que el/la estudiante necesite apoyo. El facilitador establecerá el horario y días de contacto.

2. Luego de que todos los participantes del curso se presenten, se procederá con la selección del representante estudiantil. También, se informarán los avisos vigentes que circulen de las oficinas del Programa AHORA, tales como nuevos cursos, fechas de receso académico, fecha de reunión del representante estudiantil.

3. Trabajo para realizar previo al Taller Uno: El/la estudiante entregará la tarea asignada. Se presentarán y discutirán todas las preguntas asignadas y se aclararán todas las dudas.

4. Estudio de caso: se explicará cómo se realizará el estudio de caso. Se repartirán los casos y se organizarán los grupos que trabajarán los mismos.

5. Trabajo cooperativo: el facilitador dividirá al grupo en subgrupos según la cantidad de estudiantes matriculados. Los grupos no deberán exceder de 4 estudiantes. Cada grupo trabajará el siguiente proyecto grupal. También seleccionará a un(a) portavoz que presentará los resultados. Tendrán 30 minutos para resolver, discutir y presentar los resultados. (Nota: el facilitador puede cambiar la actividad colaborativa acorde a las necesidades del grupo)

Proyecto de Equipo

Suponga que se obtuvo la siguiente información sobre Carla Morales cuando fue admitida a la enfermería. Clasifique cada una de las respuestas por tipo de datos.

a. Sexo: femenino b. Residencia: Río Piedras c. Año que cursa: segundo año d. Temperatura: 102.2 ºF (oral) e. Pulso: 80 latidos por minuto f. Presión sanguínea: 135/86 mg/mm(g) g. Tipo de sangre: B positivo h. Alergias conocidas a medicamentos: penicilina i. Diagnóstico preliminar: Dengue j. Duración estimada de hospitalización: una semana




Pregunta para contestar incluida en el trabajo cooperativo De acuerdo con su experiencia de trabajo, y luego de la presentación y discusión de los conceptos básicos de la estadística, analice la pertinencia de ésta en su profesión u oficio. Comparta su análisis con sus compañeros de grupo. ¿Cree usted que tienen alguna similitud? De ser afirmativo, ¿cómo?

6. Ejercicios de práctica: El facilitador entregará a cada estudiante una selección de ejercicios sobre los conceptos presentados en el Taller Uno. Los mismos se trabajarán y discutirán en un período de 35 minutos.

7. Prueba: El/la estudiante contestará la primera prueba una vez finalizadas las actividades previas.




Taller Dos

Objetivos Específicos

Al finalizar el Taller, el/la estudiante: 1. Calculará las medidas de Tendencia Central para datos numéricos: media

aritmética, moda y mediana para distribuciones de frecuencias con datos no agrupados y agrupados.

2. Seleccionará y decidirá en qué circunstancias es preferible utilizar la Media Aritmética, la Moda o la Mediana.

3. Calculará la mediana para datos no agrupados y agrupados a partir de una

muestra de tamaño impar y a partir de una muestra de tamaño par.

4. Calculará el rango medio, determinará y justificará cuándo utilizar esta medida.

5. Definirá, obtendrá y evaluará cuartiles para datos no agrupados y

agrupados y explicará los usos más comunes en diferentes ramas de la administración de empresas.

6. Calculará el eje medio.

7. Calculará las medidas de variación y describir la dispersión de los datos

numéricos: rango, rango intercuartil, varianza de la muestra, desviación estándar de la muestra, coeficiente de variación.

8. Describirá la forma de una distribución: sesgo positivo, sesgo negativo,

simetría.

9. Utilizará el resumen de cinco números Xmenor, Q1, Mediana, Q3 y Xmayor para efectuar el análisis exploratorio de datos.

10. Reconocerá el uso del resumen de cinco números para la simetría y no

asimetría de los datos.




Direcciones Electrónicas Taller Dos En estos sitios el/la estudiante podrá encontrar medidas de tendencia central y variabilidad o dispersión

http://www.basic.northwestern.edu/statguidefiles/desc.html http://geography.uoregon.edu/bartlein/geog314_00/lectures/lec05.htm http://www.childrens-mercy.org/stats/training/hand11.asp http://www.vuse.vanderbilt.edu:8888/es130/lectures/lecture6/mct.html http://www.ex.ac.uk/cimt/mepres/book7/bk7i18/bk7_18i2.htm http://home.xnet.com/~fidler/triton/math/review/mat170/tend/tend1.htm http://www.math.udel.edu/~fang/M201_dir/notes_dir/numeric.pdf http://merlot.stat.uconn.edu/~boba/stat100v/Cl02.doc http://www.st-andrews.ac.uk/~fm18/ss4001/ss4001_2/node3.html

Tareas a realizar antes del Taller Dos

1. El/la estudiante buscará información y ejemplos sobre las Medidas de Tendencia Central y de Dispersión y sus variados usos en las direcciones de Internet provistas para el Taller Dos, o en alguna de las referencias sugeridas. Deberá detallar y separar las definiciones y ejemplos para datos no agrupados y agrupados. No se aceptarán impresos directos de los sitios de Internet accesados.

2. Luego de hacer un resumen de las definiciones y ejemplos de las medidas de Tendencia Central, a través de los recursos previamente señalados, el/la estudiante contestará las siguientes preguntas que añadirá a la información recopilada y trabajada:

a. ¿Qué se busca al caracterizar y describir las propiedades de un conjunto de datos numéricos?

b. ¿Qué significa posición o tendencia central? c. Haga un mapa conceptual (Ver Anejo D: Definición y desarrollo

del mapa conceptual) en donde contraste las Medidas de Tendencia Central: Media, Moda, Mediana, Cuartiles, Rango Medio y Eje Medio. Recuerde incluir ventajas y desventajas de cada una de las medidas.

d. Según sus variadas experiencias en su trabajo, ¿has utilizado alguna

de las medidas de tendencia central en análisis o presentaciones que hayas realizado? De ser afirmativa la respuesta, ¿cuál? Luego de leer sobre el tema, ¿piensas que puedes utilizar alguna otra

http://www.basic.northwestern.edu/statguidefiles/desc.html

http://geography.uoregon.edu/bartlein/geog314_00/lectures/lec05.htm

http://www.childrens-mercy.org/stats/training/hand11.asp

http://www.vuse.vanderbilt.edu:8888/es130/lectures/lecture6/mct.html

http://www.ex.ac.uk/cimt/mepres/book7/bk7i18/bk7_18i2.htm

http://home.xnet.com/~fidler/triton/math/review/mat170/tend/tend1.htm

http://www.math.udel.edu/~fang/M201_dir/notes_dir/numeric.pdf

http://merlot.stat.uconn.edu/~boba/stat100v/Cl02.doc

http://www.st-andrews.ac.uk/~fm18/ss4001/ss4001_2/node3.html




medida de tendencia central que pueda medir más adecuadamente la variable bajo estudio?

Actividades

1. Trabajo para realizar previo al Taller Dos: El/la estudiante entregará la tarea asignada y se presentarán y discutirán todas las preguntas asignadas. Se aclararán todas las dudas de esta tarea.

2. Trabajo cooperativo: el facilitador dividirá al grupo en subgrupos de no más de cuatro estudiantes. Cada grupo trabajará los ejercicios siguientes. Se rotarán los portavoces seleccionados en la discusión y presentación de los ejercicios. Tendrán una (1) hora para resolver, discutir y presentar los ejercicios. (Nota: el facilitador puede cambiar la actividad colaborativa acorde a las necesidades del grupo)

El gerente de operaciones de una planta que fabrica gomas para autos, desea comparar el diámetro interno de dos tipos de gomas balanceadas, del cual se espera la medida sea 575 mm. Se toma una muestra de 5 gomas de cada tipo y los resultados de diámetros se demuestran a continuación

X Y

568 570 575 578 584 573 574 575 577 578

1. Calcule la media aritmética, la mediana, Q1 y Q3 y la desviación estándar para cada uno de los tipos de gomas. Interprete estas medidas de tendencia central y de variabilidad.

2. ¿Cuál tipo de goma entiende usted, a base de las medidas

calculadas, ofrece mejor calidad? ¿Por qué?

3. ¿Cuál sería el efecto de las contestaciones en (1) y (2) si el último valor para el tipo de goma Y fuera 588 en vez de 578? Explique

Una sucursal bancaria que se localiza en la zona comercial de una ciudad desarrolló un proceso para atender a sus clientes durante la hora pico de almuerzo de 12 MD a 1 PM. Se registró el tiempo de espera en minutos definido como el tiempo desde que el cliente se forma en la fila hasta que lo atienden, para todos los clientes que asisten en esta hora durante una semana. Se seleccionó una muestra aleatoria de 15 clientes y los resultados fueron:




Tiempo de espera (minutos)

0.48 2.31 2.98 3.20 3.41 3.79 4.21 4.50 4.79 5.12 5.13 5.55 6.10 6.19 6.46

a. Calcule la media aritmética, la mediana, el rango, la varianza, la desviación estándar y el coeficiente de variación.

b. ¿Están los datos sesgados? Si es así, ¿cómo?

c. Una clienta entra a la sucursal a la hora de almuerzo y pregunta al

gerente cuánto tiempo tendrá que esperar. El gerente le responde: “es casi seguro que no tendrá que esperar más de cinco minutos”. Evalúe esta afirmación según los resultados obtenidos en el inciso (a)

3. Ejercicios de práctica: El facilitador entregará a cada estudiante una selección de ejercicios sobre los conceptos presentados en el Taller Dos. Los mismos se trabajarán y discutirán en un período de 35 minutos.

4. Prueba: Una vez finalizadas las actividades previas, el/la estudiante contestará la segunda prueba.




Taller Tres

Objetivos Específicos Al finalizar el Taller, el/la estudiante:

1. Comprenderá la definición y aplicaciones de la probabilidad y su relación con

el campo de la estadística. 2. Calculará la probabilidad condicional de un evento.

3. Utilizará el Teorema de Bayes para revisar probabilidades a base de

información provista.

4. Identificará y utilizará los conceptos básicos de las distribuciones de probabilidad discreta y sus características.

5. Determinará la esperanza matemática de una variable aleatoria discreta. 6. Solucionará situaciones dentro del campo de los negocios utilizando la

distribución Binomial. 7. Solucionará situaciones dentro del campo de los negocios utilizando la

distribución Poisson. 8. Utilizará la distribución de probabilidad normal para representar ciertos

fenómenos contínuos. 9. Desarrollará la metodología de las pruebas de hipótesis como técnica para la

toma de decisiones sobre parámetros de la población basado en estadísticos muestrales.

10. Determinará los riesgos involucrados en la toma de decisiones a partir de sólo

información muestral. 11. Describirá diversas pruebas de hipótesis prácticas para una sola muestra.




Direcciones Electrónicas Taller Tres Distribuciones de Probabilidad y Pruebas de Hipótesis

http://www.geocities.com/~mikemclaughlin/math_stat/Dists/Compendium.html http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda36.htm http://www.stats.gla.ac.uk/steps/glossary/probability_distributions.html http://engineering.uow.edu.au/Courses/Stats/File40.html http://engineering.uow.edu.au/Courses/Stats/File30.html http://www.cas.lancs.ac.uk/glossary_v1.1/hyptest.html http://www.ruf.rice.edu/~lane/hyperstat/logic_hypothesis.html http://www.ganesha.org/spc/hyptest.html http://davidmlane.com/hyperstat/logic_hypothesis.html http://www.psychstat.smsu.edu/introbook/sbk18m.htm http://www.ruf.rice.edu/~lane/hyperstat/B35642.html http://oak.cats.ohiou.edu/~wallacd1/shyp.html

Tareas a realizar antes del Taller Tres

1. El/la estudiante buscará información en las direcciones de Internet provistas. Detallará definiciones y ejemplos de las diferentes distribuciones de probabilidad (Binomial, Poisson, Normal) y los fundamentos de las pruebas de hipótesis. Además hará un listado de los usos más comunes de ambos conceptos en el campo de la administración de empresas. No se aceptarán impresos directos de los sitios de Internet accesados.

2. Luego de hacer un resumen de las definiciones y de recopilar ejemplos de los conceptos anteriormente mencionados, el/la estudiante contestará las siguientes preguntas. (Deberá incluir la referencia de información recopilada y trabajada en Internet o extraída de las referencias o libro de texto):

a. ¿Cuál es la diferencia entre un evento simple y un evento conjunto?

b. ¿Cómo se relaciona la probabilidad condicional con el concepto de

independencia estadística? c. ¿Qué significa valor esperado de una distribución de probabilidad? d. ¿Cuáles son las suposiciones de la distribución Binomial y de la Poisson y

en qué difieren? e. ¿Cuáles son algunas de las propiedades que distinguen a la distribución

Normal? f. ¿Cuál es la diferencia entre la hipótesis nula y la hipótesis alterna?

http://www.geocities.com/~mikemclaughlin/math_stat/Dists/Compendium.html

http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda36.htm

http://www.stats.gla.ac.uk/steps/glossary/probability_distributions.html

http://engineering.uow.edu.au/Courses/Stats/File40.html

http://engineering.uow.edu.au/Courses/Stats/File30.html

http://www.cas.lancs.ac.uk/glossary_v1.1/hyptest.html

http://www.ruf.rice.edu/~lane/hyperstat/logic_hypothesis.html

http://www.ganesha.org/spc/hyptest.html

http://davidmlane.com/hyperstat/logic_hypothesis.html

http://www.psychstat.smsu.edu/introbook/sbk18m.htm

http://www.ruf.rice.edu/~lane/hyperstat/B35642.html

http://oak.cats.ohiou.edu/~wallacd1/shyp.html




g. ¿Cuál es la diferencia entre un error Tipo I y un error Tipo II?

Actividades

1. Trabajo para realizar previo al Taller Tres: El/la estudiante entregará la tarea asignada y se presentarán y discutirán todas las preguntas asignadas. Se aclararán todas las dudas de esta tarea.

2. Trabajo cooperativo: el facilitador dividirá al grupo en subgrupos de cuatro a cinco estudiantes. Cada grupo trabajará los ejercicios siguientes. También seleccionará a un(a) portavoz que presentará los resultados. Tendrán tiempo de 35 minutos para resolver, discutir y presentar los ejercicios. (Nota: el facilitador puede cambiar la actividad colaborativa acorde a las necesidades del grupo)

Según la experiencia, el 2% de las facturas de teléfono enviadas por correo a hogares en el área rural son incorrectas. Si se selecciona una muestra de 30 facturas, encuentre la probabilidad de que:

a. Por lo menos dos facturas sea incorrectas. b. Cuando mucho una factura sea incorrecta.

Asuma que la cantidad de errores en una red experimentados en una red de área local (LAN) se distribuye siguiendo el comportamiento de una variable aleatoria Poisson. El promedio de errores en un día es de 2.4. ¿Cuál es la probabilidad de que en un día dado

a. No ocurran errores? b. exactamente ocurra un error? c. Ocurran dos o más errores?

d. Menos de tres errores ocurran

Unysis.com es uno de los sitios en Internet mayormente visitados entre negocios. De acuerdo a un artículo publicado en el Wall Street Journal, los socios de negocios que acceden Unisys.com están un promedio de 65.7 minutos. Asuma que el tiempo de la visita está distribuido normalmente con la media siendo 65.7 minutos y la desviación estándar de 15 minutos.

a. ¿Cuál es la probabilidad de que una visita seleccionada

aleatoriamente dure más de 90 minutos? b. ¿Cuál es la probabilidad de que una visita seleccionada

aleatoriamente dure entre 60 y 90 minutos?




c. Entre qué dos valores (en minutos) simétricamente distribuidos alrededor de la media de la población durará el 90% de las visitas?

3. Ejercicios de práctica: El facilitador entregará a cada estudiante una selección de ejercicios sobre los conceptos presentados en el Taller Dos. Los mismos se trabajarán y discutirán en un período de 35 minutos

4. Prueba: Una vez finalizadas las actividades previas, el/la estudiante contestará la tercera prueba.




Taller Cuatro

Objetivos Específicos: Al finalizar el Taller, el/la estudiante podrá:

1. Desarrollar el concepto de distribución muestral. 2. Aplicar el Teorema del Límite Central.

3. Aplicar los modelos de muestreo a situaciones en los diferentes campos de

los negocios.

4. Desarrollar estimaciones de intervalos de confianza para la media.

5. Determinar el tamaño necesario de la muestra para obtener un intervalo de confianza deseado.

Direcciones Electrónicas Taller Cuatro En estos sitios el/la estudiante podrá encontrar ejemplos y aplicaciones de muestreo y recolección de datos

http://www.stat.fi/tk/tt/laatuatilastoissa/lm020600/sp_en.html http://www.questia.com/Index.jsp?CRID=sampling&OFFID=se1 http://highered.mcgrawhill.com/sites/0072402822/student_view0/chapter8/ http://trochim.human.cornell.edu/kb/sampling.htm http://obelia.jde.aca.mmu.ac.uk/resdesgn/arsham/opre330Surveys.htm

Tareas a realizar antes del Taller Cuatro

1. El/la estudiante buscará información y ejemplos sobre los diferentes tipos de muestreo y métodos de recolección de datos en las direcciones de Internet provistas o en las referencias sugeridas. También buscará la diversidad de pruebas estadísticas de acuerdo a los diferentes tipos de muestreo. Deberá detallar y separar las definiciones y ejemplos encontrados. Deberá presentar en una hoja definiciones detalladas con ejemplos. No se aceptarán impresos directos de los sitios de Internet accesados.

2. Luego de hacer un resumen de las definiciones y ejemplos a través de los recursos previamente señalados, el/la estudiante contestará las siguientes preguntas que añadirá a la información recopilada y trabajada:

a. ¿Por qué es la media aritmética de la muestra un estimador no sesgado de la media aritmética de la población?

http://www.stat.fi/tk/tt/laatuatilastoissa/lm020600/sp_en.html

http://www.questia.com/Index.jsp?CRID=sampling&OFFID=se

http://highered.mcgrawhill.com/sites/0072402822/student_view0/chapter8/

http://trochim.human.cornell.edu/kb/sampling.htm

http://obelia.jde.aca.mmu.ac.uk/resdesgn/arsham/opre330Surveys.htm




b. ¿Por qué el error estándar de la media disminuye cuando el tamaño de la media n aumenta?

c. ¿Por qué la distribución muestral de la media sigue una distribución normal

para un tamaño de muestra suficientemente grande aun cuando la población no tenga distribución normal?

d. ¿Cuál es la diferencia entre distribución de probabilidad y distribución

muestral?

Actividades

1. Trabajo para realizar previo al Taller Cuatro: El/la estudiante entregará la tarea asignada y se presentarán y discutirán todas las preguntas asignadas. Se aclararán todas las dudas de esta tarea.

2. Trabajo cooperativo: el facilitador dividirá al grupo en subgrupos de cuatro a cinco estudiantes. Cada grupo trabajará los ejercicios que el facilitador provea, relacionados a los temas de muestreo, Teorema del Límite Central e intervalos de confianza. También seleccionará a un(a) portavoz que presentará los resultados. Tendrán 45 minutos para resolver, discutir y presentar los ejercicios.

3. Prueba: Una vez finalizadas las actividades previas, el/la estudiante contestará la cuarta prueba.




Taller Cinco

Objetivos Específicos Al finalizar el Taller, el/la estudiante: 1. Desarrollará el modelo de regresión lineal simple como medio para utilizar una

variable para predecir el comportamiento de otra variable. 2. Evaluará el ajuste del modelo de regresión lineal simple. 3. Diferenciará las ventajas y desventajas en el uso de los modelos de regresión

lineal simple. 4. Definirá y determinará el grado de correlación como medida de la fuerza de

asociación entre dos variables.

Direcciones Electrónicas Taller Cinco En estos sitios el/la estudiante podrá encontrar ejemplos y explicaciones del proceso de regresión lineal simple http://gsbwww.uchicago.edu/fac/robert.mcculloch/research/teachingApplets/ciSLR/

http://www.xycoon.com/simple_linear_regression.htm http://www.isixsigma.com/dictionary/Simple_Linear_Regression-332.htm http://stat.tamu.edu/stat30x/notes/node155.html http://www.tufts.edu/~gdallal/slr.htm http://www.tufts.edu/~gdallal/slrout.htm http://www.asp.ucar.edu/colloquium/1992/notes/part1/node39.html

Tareas a realizar antes del Taller Cinco

1. El/la estudiante buscará información y ejemplos sobre regresión lineal simple y correlación, en las direcciones de Internet provistas o en las referencias sugeridas. No se aceptarán impresos directos de los sitios de Internet accesados.

2. El/la estudiante contestará las siguientes preguntas que entregará en la última reunión.

¿Cuál es la interpretación de la ordenada en Y y la pendiente en un modelo de regresión lineal simple?

¿Cuál es la interpretación del coeficiente de correlación?

http://gsbwww.uchicago.edu/fac/robert.mcculloch/research/teachingApplets/ciSLR/

http://www.xycoon.com/simple_linear_regression.htm

http://www.isixsigma.com/dictionary/Simple_Linear_Regression-332.htm

http://stat.tamu.edu/stat30x/notes/node155.html

http://www.tufts.edu/~gdallal/slr.htm

http://www.tufts.edu/~gdallal/slrout.htm

http://www.asp.ucar.edu/colloquium/1992/notes/part1/node39.html




¿Cuándo será igual a cero la variación no explicada o suma de cuadrados del error?

¿Por qué siempre debe realizarse un análisis residual como parte del desarrollo del modelo de regresión?

¿Cuáles son las suposiciones del análisis de regresión y cómo deben evaluarse?

Actividades

1. Trabajo para realizar previo al Taller Cinco: El/la estudiante entregará la tarea asignada. Se aclararán todas las dudas de esta tarea durante la primera hora de reunión ya que resto del tiempo, se estarán efectuando las presentaciones en grupo de los estudios de caso.

2. El facilitador presentará una regresión lineal simple utilizando Excel, Minitab o SAS.

3. Presentaciones de estudios de caso: Cada grupo presentará los casos que tenga asignados. Tendrán un máximo de 35 minutos por grupo para presentar. Cada vez que finalice una presentación habrá una sesión de preguntas y respuestas. (Ver Anejo B: Rúbrica para la evaluación de la presentación oral y escrita del estudio de caso).




Anejos

Páginas

Anejo A 28

Estudio de Caso

Anejo B 32

¿Qué es una rúbrica?

Rúbrica para evaluar Presentación Oral


Anejo C 38


Anejo D 40





Anejo A

Estudio de Caso

Los estudios de caso se usan para explicar conceptos importantes o fomentar la

discusión sobre una idea en particular. Pueden verse como una forma especializada

de contar una historia. Los estudios de caso se pueden presentar tanto en forma

oral como escrita. Pueden ser situaciones reales o inventadas que se han diseñado

para obtener una respuesta específica de los participantes. Existen dos tipos de

estudios de caso: los Estudios de Caso para Enseñanza y los Estudios de caso

para Investigación.

Estudios de caso para enseñanza:

Un estudio de caso para enseñanza:

1. Está diseñado para enseñar un concepto nuevo o la aplicación de una teoría.

2. Es muy interactivo, fomenta la discusión.

En los estudios de caso para enseñanza se presenta y se discute un conjunto de

datos, colocando así al estudiante o participante en una situación en la que necesita

tomar una decisión. Generalmente, el grupo trabaja de forma conjunta para

determinar la mejor manera de proceder en la situación dada. Algunas veces, el

estudio de caso es inventado, con la intención de que el grupo llegue a una

conclusión específica. Si existe una solución al problema o pregunta presentada,

generalmente se presenta por aparte.




Un caso de estudio para enseñanza (cuando se presenta de forma oral),

normalmente sigue el siguiente formato:

1. Presentación de los hechos.

2. Las personas que presentan el estudio de caso brindan una descripción

breve del individuo o la situación, incluyendo lo que se ha hecho hasta ese

momento. Por ejemplo, en un estudio de caso relacionado con el tabaco,

esto puede incluir los intentos previos de la persona por dejarlo, la cantidad

de cigarros que fuma por día, los años que tiene de fumar y las barreras

encontradas para dejar de usarlo.

3. Discusión.

A continuación, el grupo discute el caso y lo que se debe hacer a partir de la

información presentada. El presentador puede brindar información adicional

según sea necesario. En un salón de clase, el presentador puede dar pistas

sobre posibles teorías que podrían aplicarse. Los miembros del grupo a

menudo narran casos similares basados en su experiencia personal.

4. Solución.

Si el estudio de caso que se ha presentado está basado en la vida real, el

facilitador generalmente concluye presentando el curso de acción que se

siguió y su resultado. En algunos casos, la situación que se presenta puede

estar sucediendo todavía y el facilitador no podrá presentar los resultados. Si

el estudio de caso es inventado, el presentador puede revisar la teoría

específica que se está usando y cómo se aplica en ese caso.




Estudios de caso para investigación

Un estudio de caso para investigación es:

1. Un informe completo de lo que sucedió en un caso específico.

2. A veces se usa para presentar los resultados de un estudio de investigación.

3. Normalmente es más largo que un Estudio de Caso para Enseñanza.

4. Con frecuencia consiste de varias páginas o de una presentación oral de

larga duración.

En lugar de ser un participante activo en el caso, como sucede en el Estudio de

Caso para Enseñanza, en el Estudio de Caso para Investigación el presentador es

sólo un observador que escucha lo que sucedió.

Debido a que son mucho menos interactivos que los Estudios de Caso para

Enseñanza, los Estudios de Caso para Investigación se usan con más frecuencia

para hacer presentaciones durante conferencias o para reportar casos interesantes.

Formato general de un estudio de caso para investigación:

1. Explicación de la teoría. Si el estudio de caso se presenta para demostrar la

aplicación de una teoría en particular, frecuentemente se comienza con una

descripción de la teoría.

2. Descripción de los hechos. Se presentan los hechos importantes del caso.

Para ello, generalmente sigue un orden cronológico, aunque a veces es

posible agrupar los hechos relevantes.

3. Aplicación de la teoría. Utilizando la información presentada, se explica cómo

se usó la teoría con los hechos del caso para producir un resultado deseado.

4. Resultados. Se relata el resultado del caso, al igual que posibles razones

para el éxito o el fracaso de la teoría en esa situación específica.




5. Conclusiones. Normalmente se concluye dando un breve análisis de la teoría

tal y como se aplica en este caso y de posibles recomendaciones para el

futuro. A continuación, contesta preguntas de los participantes.

¿Qué debe incluirse en un estudio de caso?

Un estudio de caso debe presentar toda la información relacionada con la situación

que se está discutiendo. Por ejemplo, un estudio de caso en el campo del tabaco

probablemente incluiría lo siguiente: edad, sexo, grupo étnico, cantidad y patrón de

uso de tabaco, intentos anteriores para dejar el tabaco, historia médica, fortalezas,

barreras, apoyos y situaciones de tensión, resultados, si están disponibles

Generalmente, un análisis detallado de un estudio de caso para una compañía

efectuado desde la perspectiva del análisis decisional debe contener las

siguientes ocho áreas:

1. Historia, desarrollo y crecimiento de la compañía a través del tiempo.

2. Análisis de fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas.

3. Tipo de estrategia a nivel corporativo que tiene la compañía.

4. Tipo de estrategia a nivel de negocio que tiene la empresa.

5. Estructura y sistemas de control de la empresa y cómo se relacionan con las

estrategias.

6. Recomendaciones.




Anejo B

¿Qué es una rúbrica?

Una rúbrica es una guía que anota que intenta evaluar el funcionamiento de un

alumno basado en la suma de una gama completa de criterios más bien que una

sola cuenta numérica. Es una herramienta de evaluación usada para medir el

trabajo de los alumnos y es una guía de trabajo tanto para los alumnos como para

los profesores. Normalmente se entrega a los alumnos antes de iniciar un

determinado trabajo para ayudar a los alumnos a pensar sobre los criterios en los

cuales su trabajo será juzgado.

¿Por qué utilizar las rúbricas?

Muchos expertos creen que las rúbricas mejoran los productos finales de los

alumnos y por lo tanto aumentan el aprendizaje. Cuando los profesores evalúan los

trabajos o los proyectos, saben qué hace un buen producto final y porqué. Cuando

los alumnos reciben rúbricas de antemano, entienden cómo los evaluarán y pueden

prepararse por consiguiente. Desarrollando una rúbrica y haciéndola disponible a

los alumnos les proporcionará la ayuda necesaria para mejorar la calidad de su

trabajo y para aumentar su conocimiento.

Una vez que se cree una rúbrica, puede ser utilizada para una variedad de

actividades. El repaso y la revisión de conceptos desde diversos ángulos mejora la

comprensión de la lección para los alumnos. Una rúbrica establecida se puede

utilizar o modificar levemente y aplicar a muchas actividades. Por ejemplo, los

estándares para la excelencia en una rúbrica de la escritura siguen siendo

constantes a través del año escolar; lo que cambia es la capacidad de los alumnos

y su estrategia de enseñanza. Porque es esencial seguir siendo constante, no es

necesario crear una rúbrica totalmente nueva para cada actividad.




Usar rúbricas tiene muchas ventajas:

1. Los facilitadores pueden aumentar la calidad de su instrucción directa

proporcionando el foco, el énfasis, y la atención en los detalles particulares

como modelo para los alumnos.

2. Los alumnos tienen pautas explícitas con respecto a las expectativas del

profesor.

3. Los alumnos pueden utilizar rúbricas como herramienta para desarrollar sus

capacidades.

4. Los profesores pueden reutilizar las rúbricas para varias actividades.




Rúbrica para evaluar Presentación Oral de Estudio de Caso

Nombre:: ____________ Fecha: ____________

Curso: : ____________ Sección : ____________

Categorías Criterios Valor

2 3 4 5

Organización

Secuencia de la

información no

se puede

entender.

La audiencia tiene

dificultad para

entender por que el

presentador no

guarda un orden

lógico y entendible.

El estudiante presenta

la información en una

secuencia lógica que

puede entenderse la

mayoría del tiempo. A

veces, necesita

elaborar con mayor

exactitud las ideas

presentadas

La información

se presenta en

forma lógica,

organizada y

clara que se

entiende

totalmente. Se

dan ejemplos,

explicaciones y

se elaboran los

temas de

manera

consistente.

______

_

Contacto

Visual

El estudiante lee

toda la

presentación sin

lograr establecer

ningún contacto

visual con la

audiencia

El estudiante lee la

mayoría de la

presentación

estableciendo

ocasionalmente

contacto visual con

la audiencia.

El presentador

mantiene contacto

visual con la

audiencia,

frecuentemente revisa

sus notas.

El presentador

mantiene

contacto con la

audiencia sin

tener que hacer

uso de las

notas.

______

_

Visuales

No se presentó

ninguna ayuda

visual

El presentador

demuestra visuales

que no son legibles o

relevantes al

concepto presentado

o con faltas

gramaticales

El presentador

demuestra visuales o

entrega notas

conceptuales a la

audiencia y los

explica someramente

El presentador

demuestra

visuales o

entrega notas

conceptuales a

la audiencia y

los explica a

cabalidad

______

_

Efectividad El presentador La voz del El presentador habla El presentador ______




Comunicación se expresa

incoherentement

e, con

pronunciaciones

inadecuadas,

errores

persistentes. El

tono y metal de

voz escasamente

puede

escucharse por

la audiencia.

presentador es

relativamente clara,

pero las audiencias

más distantes no

pueden escuchar

atrás en le salón. El

presentador comete

algunos errores de

pronunciación

mayores.

lo suficientemente

claro y alto para ser

entendido y

escuchado por la

audiencia en general.

Comete muy pocos

errores gramaticales y

pronuncia los

términos

correctamente.

habla claro y

alto para ser

entendido y

escuchado por

la audiencia en

general. No

tiene errores

gramaticales y

pronuncia los

términos

correctamente,

utilizando cada

palabra en le

contexto

adecuado.

_

Total x 5 = % ____





Nombre:: ____________ Fecha: ____________

Curso: : ____________ Sección : ____________

Categorías Criterios Valor

2 3 4 5

Definición de la

situación

El estudiante

no identificó la

situación

El estudiante no

define la situación

adecuadamente.

El estudiante

define

adecuadamente la

situación.

El estudiante

define la

situación

claramente e

identifica

implicaciones o

repercusiones al

respecto.

_______

Desarrollo del

Plan para

Resolver El Caso

El estudiante

no desarrolla

un plan

coherente

para resolver

la situación.

El estudiante

desarrolla un plan

marginal pero no lo

relaciona con la

conclusión del

análisis.

El estudiante

desarrolla un plan

adecuado y lo

relaciona con la

conclusión.

El estudiante

desarrolla un

plan claro y

conciso para

resolver la

situación con

estrategias

alternas que se

relacionan con la

conclusión.

_______

Organización o

Recopilación de

los Datos

No se

presenta

ningún tipo de

información

cuantitativa ni

cualitativa.

El estudiante

demuestra

información

errática o poco

adecuada para

poder llevar a cabo

análisis relevantes

y con sentido.

El estudiante

demuestra

información

adecuada y

efectúa análisis

básicos que lo

encaminan hacia

las conclusiones.

El estudiante

demuestra

información de

los diferentes

recursos

disponibles y

analiza la

información a

cabalidad para

llegar a

conclusiones

_______




lógicas.

Interpretación,

hallazgos y

recomendaciones

El estudiante

no interpreta

los hallazgos

ni llega a

conclusiones.

El estudiante

provee

interpretación

inadecuada de los

hallazgos y no

desarrolla una

solución lógica a la

situación.

El estudiante

provee una

interpretación

adecuada de los

hallazgos y

resuelve la

situación

planteada, pero no

provee

alternativas.

El estudiante

provee una

interpretación

lógica de los

hallazgos y

resuelve

claramente la

situación,

ofreciendo

soluciones

alternas.

_______

Total x 5 = % ____




Anejo C


La evaluación de asistencia y participación en los cinco talleres tiene un peso de

15% del total de la evaluación final del curso STAT 555.

Es requisito insustituible la asistencia a todas las cinco reuniones. Las actividades

realizadas en el taller ausente, sujetas a evaluación, serán consideradas y

ponderadas de acuerdo con los parámetros específicos. Por lo tanto, si el/la

estudiante se ausenta y entrega los trabajos posteriormente, su puntuación

comenzará con descuento porcentual previamente establecido para cada actividad

realizada en la respectiva reunión; como se demuestra a continuación:

Actividad Puntos Descontados

Trabajos a realizar previo a cada taller 5 por cada taller que entregue tarde

Trabajo cooperativo Todos / Pierde los puntos

Prueba corta 5 / Debe reponer en el siguiente taller

luego de efectuar el trabajo

cooperativo y contestar la prueba corta

del taller vigente.

Presentación Oral Estudio de Caso Todos / Pierde los puntos

La asistencia y participación considera las siguientes variables:

Tardanzas:

Por cada tardanza, se le descontarán 5 puntos de la evaluación final de Asistencia y

Participación.




Participación:

En un rango de 1 a 5, siendo 5 la puntuación mayor por cada taller, se considerará

que el/la estudiante haya efectuado aportaciones o preguntas efectivas en la

discusión de los conceptos, ejercicios y actividades del taller. Debe entenderse por

aportaciones efectivas todas aquellas preguntas, presentaciones o ayudas que

dirijan al grupo hacia un mejor entendimiento de los temas discutidos.




Anejo D


Introducción y Fundamentación Teórica:

La noción de mapa conceptual, se desarrolló a partir de la década del setenta en el

Departamento de Educación de la Universidad de Cornell, EUA, y ha constituido

desde entonces, una perspectiva de trabajo teórico-experimental de gran atención,

para profesores, investigadores educativos, psicólogos y estudiantes en general.

Surgieron como una forma de instrumentalizar la teoría del aprendizaje significativo

de Ausubel en especial, en lo referente a la evolución de las ideas previas que

poseen los estudiantes. Fueron desarrollados por un grupo de investigadores

cercanos a J.D. Novack, mediante un programa denominado Aprender a Aprender,

en el cual, se pretendía entre otros, un objetivo medular; liberar el potencial de

aprendizaje en los seres humanos que permanece sin desarrollar y que muchas

prácticas educativas entorpecen más que facilitan. De ahí que se inicia todo un

movimiento en busca de estrategias pedagógicas que favoreciera dicha práctica

educativa, los mapas conceptuales constituyeron un instrumento imprescindible.

El concepto de Mapa Conceptual puede ser definido como "el recurso esquemático

que representa un conjunto de significados conceptuales incluidos en una estructura

(jerárquica) de proposiciones" y se fundamenta "particularmente" en los siguientes

principios teóricos del aprendizaje significativo.

La necesidad de conocer las ideas previas de los sujetos, antes de iniciar nuevos

aprendizajes, es decir, revela la estructura de significados que poseen los sujetos,

con el propósito de establecer aprendizajes interrelacionados y no aislados y

arbitrarios.

La idea que en la medida que el nuevo conocimiento es adquirido

significativamente, los conceptos preexistentes experimentan una diferenciación

progresiva.




En la medida que los significados de dos o más conceptos, aparecen relacionados

de una nueva manera y significativa tiene lugar una reconciliación integradora.

Una forma más gráfica de definir el mapa conceptual y vincularlo con el aprendizaje

significativo, sería "considerarlo en cierto modo homogéneos a los mapas de

carreteras, los conceptos representarían las ciudades y las proposiciones las

carreteras que les enlazan además, no todas las ciudades tienen la misma densidad

y población, ni los conceptos del mapa idéntico poder explicativo " (González, 1992,

p. 150).

Principios Metodológicos en la construcción de Mapas Conceptuales

Algunos principios metodológicos que pueden tenerse en cuenta en la elaboración

de los mapas conceptuales a partir de las ideas de Novack, J, y Gowin, B, son los

siguientes:

1. Un primer principio se refiere a la importancia de definir qué es un

concepto y qué es una proposición. El concepto puede ser considerado

como aquella palabra que se emplea para designar cierta imagen de un

objeto o de un acontecimiento que se produce en la mente del individuo.

La proposición consta de dos o más términos conceptuales unidos por

palabras de enlace para formar una unidad semántica.

2. Un segundo principio incluye los supuestos de la diferenciación

progresiva y la reconciliación integradora sobre todo la idea de que le es

más fácil al individuo que aprende a relacionar los conceptos de un todo

más amplio y ya aprendido, que formularlo a partir de componentes

diferenciados. Un rasgo característico del mapa conceptual es la

representación de la relación de los conceptos, siguiendo el modelo

general a lo específico, en donde las ideas más generales o inclusivas,




ocupen el ápice o parte superior de la estructura y las más específicas en

la parte inferior.

3. Un tercer principio, se refiere a la necesidad de relacionar los conceptos

en forma coherente, siguiendo un ordenamiento lógico. Esta operación

puede hacerse a través de las denominadas palabras de enlace, como

por ejemplo: para, por, donde, como, entre otros. Éstas permiten, junto

con los conceptos, construir frases u oraciones con significado lógico y

preposicional.

4. Un cuarto principio, es la necesidad de elaborar los mapas conceptuales,

siguiendo un ordenamiento lógico que permita lograr la mayor posibilidad

de interrelación, donde se logre un aprendizaje supraordinario y

combinatorio, es decir que permita reconocer y reconciliar los nuevos

conceptos con los ya aprendidos y poder combinarlos. En otras palabras,

el mapa debe permitir "subir y bajar", esto es, explorar las relaciones

entre todos los conceptos.

5. Un quinto principio, es la función o utilidad del mapa conceptual como

instrumento de evaluación, ya sea como una actividad de inicio, o de

diagnóstico, que presente lo que el alumno ya sabe. También durante el

transcurso del desarrollo de un tema específico, o como una actividad de

cierre que permita medir la adquisición y el grado de asimilación por parte

del alumno sobre el problema de estudio. Lo que ayuda a obtener

información sobre el tipo de estructura cognoscitiva que el alumno posee

y medir los cambios en la misma medida que se realiza el aprendizaje.

Este aprendizaje puede lograrse en forma socializada o individualmente.

Criterios para evaluar el mapa conceptualmente:

Existen diferentes criterios que el docente debe tener presente a la hora de evaluar

un mapa conceptual.

Los principales criterios son:




1. Jerarquía de conceptos. Es decir, cada concepto inferior depende del

superior en el contexto de lo que ha sido planteado.

2. Cantidad y calidad de conceptos.

3. Buena relación de los significados entre dos conceptos conectados por la

línea indicada y las palabras apropiadas.

4. Que exista una conexión significativa entre un segmento de la jerarquía y el

otro, es decir, debe existir ligámenes significativos y válidos entre conceptos.

5. Que existan ejemplos o eventos específicos relacionados con los conceptos

más generales.

Estrategias para iniciar la elaboración de mapas conceptuales en el aula:

A continuación, se presentan algunas sugerencias para iniciar con los alumnos la

elaboración de los mapas conceptuales.

En primer lugar, antes de iniciar toda actividad para la elaboración de los mapas

conceptuales, el docente debe clarificar a los estudiantes los siguientes aspectos

con el fin de lograr el máximo entendimiento para su puesta en marcha.

Para iniciar, el docente debe:

1. Explicar qué es un concepto, una proposición y su importancia.

2. Explicar la importancia de la jerarquía entre conceptos.

3. Explicar la importancia de formar oraciones con sentido lógico, es decir,

unidades semánticas.

4. Iniciar la confección del mapa.

A continuación se le presenta al lector, dos actividades mediante las cuales pueden

trabajar los mapas conceptuales.




Los Mapas Conceptuales como una forma de explicar las ideas de los

alumnos, requiere realizar algunas actividades como:

1. Repasar los conceptos básicos sobre la elaboración de los mapas

conceptuales.

2. Escribir en la pizarra cualquier concepto, por ejemplo árbol, lluvia y preguntar

a los estudiantes si crea alguna imagen mental.

3. Pedir a los estudiantes que digan todas las palabras que se relacionan con

este concepto y escribirlos en la pizarra.

4. Nombrar una serie de palabras como: donde, como, con, entre otras.

Preguntar A los estudiantes si estas palabras crean alguna imagen mental.

Indique que éstos no son términos conceptuales sino, que son palabras de

enlace. Es decir, palabras que se utilizan para unir dos o más conceptos y

formar frases con significado.

5. Escribir en la pizarra unas cuantas frases cortas, formadas por dos

conceptos y una o varias palabras de enlace; con el objetivo de ilustrar cómo

el ser humano utiliza conceptos y palabras de enlace para transmitir algún

significado, por ejemplo: El árbol es frondoso.

6. Pedir a los estudiantes que formen por sí solos unas cuantas frases cortas y

que identifiquen las palabras de enlace y los conceptos.

7. Ordenar los conceptos de los más generales a los más específicos. Que

impliquen que los conceptos más generales son los que tienen un mayor

poder explicativo, es decir, más información, y que permiten aglutinar a otros

más específicos o con menos información.

8. Pedir a los estudiantes que elaboren el mapa conceptual. Indíqueles que

para conseguir una buena presentación de los significados proporcionales,

tal como ellos lo entienden, hay que rehacer el mapa una, dos o más veces.

Los Mapas Conceptuales como una forma de construir conocimientos a partir

de materiales impresos: Esto requiere:




1. Repasar los conceptos básicos sobre la elaboración de mapas conceptuales.

2. Elegir uno o dos párrafos de un libro de texto o de cualquier otro material

impreso y hacer que los estudiantes lo lean y seleccionen los conceptos más

importantes. Es decir, aquellos conceptos necesarios para entender el

significado del texto.

3. Pedir a los estudiantes que saquen la lista y la ordenen. De conceptos

generales a los específicos.

4. Se puede empezar a elaborar un mapa conceptual empleando la lista

ordenada como guía para construir la jerarquía conceptual.

Ventajas y cuidados de los mapas conceptuales:

Para una mayor clarificación del lector, es importante hacer mención de algunas

ventajas como también los cuidados que posee este instrumento de aprendizaje.

Ventajas

Indiscutiblemente, el instrumento de aprendizaje ofrece una serie de ventajas en

el desarrollo mismo del aprendizaje del estudiante. Entre los que merece mayor

atención, están los siguientes:

1. Constituye una herramienta que sirve para ilustrar la estructura cognoscitiva

o de significados que tienen los individuos mediante los que se perciben y

procesan las experiencias.

2. Al saber sobre los conocimientos del alumno, permite trabajar y corregir los

errores conceptuales del estudiante. Así como facilitar la conexión de la

información con otros conceptos relevantes de la persona. Es decir, que se

remite al simple hecho de definir y recordar lo aprendido del contenido de la

materia.

3. Facilita la organización lógica y estructurada de los contenidos de

aprendizaje, ya que son útiles para separar la información significativa de la




información trivial, logrando fomentar la cooperación entre el estudiante y el

poder al vencer la falta de significado de la información.

4. Permite planificar la instrucción y a la vez ayuda a los estudiantes a aprender

a aprender, ya que se puede medir qué concepto hay en la asignatura que el

alumno puede aprender. Favorece la creatividad y autonomía.

5. Permite lograr un aprendizaje interrelacionado, al no aislar los conceptos, las

ideas de los alumnos, y la estructura de la disciplina. En el caso de los

Estudios Sociales facilita la comprensión de la historia desde la perspectiva,

presente, pasado y futuro.

6. Fomenta la negociación, al compartir y discutir significados. La confección de

los mapas conceptuales en forma grupal, por ejemplo, desempeña una útil

función social en el desarrollo del aprendizaje.

7. Es un referente, buen elemento gráfico cuando se desea recordar un

concepto o un tema con sólo mirar el mapa conceptual.

8. Permite relacionar las partes (el todo) unos con otros.

Cuidados:

Entre los cuidados que se deben tener en cuenta, están los siguientes:

1. Que se elabore un esquema o diagrama de flujo en lugar de un mapa

conceptual, en donde en lugar de presentar relaciones supraordenadas y

combinatorias entre conceptos, se presentan meras secuencias lineales de

acontecimientos.

2. Que las relaciones entre conceptos no sean excesivamente confusas. Es

decir, con muchas líneas y palabras de enlace que produzcan en el

estudiante apatía al no encontrarle sentido al orden lógico del mapa

conceptual.

3. Que no se constituya en la única herramienta o técnica para construir

aprendizaje, sino que sea parte de una secuencia más amplia, ordenada y

sobre todo, significativa.




4. El docente debe tener presente que la elaboración de los mapas

conceptuales es un proceso que requiere tiempo, los estudiantes necesitan

practicar el pensamiento reflexivo, es decir, la construcción y reconstrucción

de los mapas conceptuales.

Bibliografía:

Albuman, Dona: "Organizadores gráficos: Herramientas para comprender y recordar

las ideas principales" En: La Comprensión Lectora Ed. Visor, Madrid, 1990.

Ausubel, Novack y Hannesian: "Psicología Educativa. Un punto de vista cognitivo"

Ed. Trillas, México, D.F., 1989.

González, García F. M.: "Los Mapas Conceptuales de J.D. Novack como

instrumentos para la investigación en didáctica de las ciencias experimentales". En:

Revista Enseña de las Ciencias, Barcelona, España, Nº 10, 1992.

Galagousky, L. R.: "Redes conceptuales: Bases teóricas e implicaciones para el

proceso de enseñanza-aprendizaje de las ciencias". En Revista Enseñanza de las

Ciencias, Barcelona, España, Nº 5 1987.

Heimlich, J. Y Pyttelman, S.: "Estudiar en el aula: El Mapa Semántico" Ed. Sigue,

Argentina, 1991.

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