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Evaluación
Educativa Contenido Unidad Objetivo
Fundamentos de Estadística Descriptiva.
Interpretar información obtenida de situaciones de la realidad cotidiana educativa, por medio de la recolección, organización, representación y análisis de datos a fin de comprenderla y utilizarla de acuerdo con las situaciones.
Introducción a la Estadística Inferencial
Aplicar procedimientos propios de la Estadística Inferencial a los fenómenos extraídos de la realidad con la finalidad de tomar decisiones y efectuar predicciones que conlleven a la resolución de situaciones de la vida cotidiana
Elementos de muestreo y sus aplicaciones
Aplicar la teoría del muestro en la selección de poblaciones y determinación de muestras para recolectar la información que permita estudiar fenómenos de la realidad educativa
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Unidad I 1. Introducción a la estadística descriptiva
2. El proceso de interpretación de información por medio de la representación gráfica de los datos: Distribuciones de frecuencia, Histogramas, Gráficos de barras, Polígonos de frecuencia y Distribuciones asimétricas.
3. La interpretación de información por medio del cálculo de las Medidas de Tendencia Central: Media Aritmética, Mediana y Moda.
4. El Cálculo y la interpretación de las Medidas de Posición: Cuartiles, Deciles y Percentiles
5. El análisis de información por medio de las Medidas de Variabilidad: Rango, Desviación Típica, Coeficiente de Dispersión y Diagrama de Caja.
6. La Correlación Simple, como proceso para determinar la relación simple entre variables
7. Las aplicaciones de la Curva Normal como puntuaciones directas, diferenciales y típicas. Relación con los cuartiles y percentiles
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Educativa¿Por qué estudiar
estadística?¿Qué es la estadística?
Conjunto de métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir y analizar datos en un contexto de incertidumbre.
La estadística es la ciencia de la incertidumbre
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Ejemplos de contextos donde la estadística es útil:
Analizar si una determinada política o tratamiento médico tiene los efectos deseados o no.Tomar una decisión sobre en qué activo invertir entre varios posibles.Decidir la prima de riesgo que debe cobrar una aseguradora a una persona en función de las características observadas de ésta, etc.
Y en el ambito educativo??
¿Por qué estudiar estadística?
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¿Qué es probable? El trabajo de un estadístico es extraer conclusiones en situaciones de incertidumbre, basándose en datos. NO: La tasa de desempleo subirá 1 punto dentro de tres meses. SÍ: La tasa de desempleo probablemente (o posiblemente) subirá 1 punto dentro de tres meses.
¿Por qué estudiar estadística?
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¿Qué queremos decir con ‘es probable’? Necesidad de hacer inferencia a partir de los datos disponibles. La estadística se puede clasificar en: Estadística descriptiva Estadística inferencial
¿Por qué estudiar estadística?
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Estadística descriptiva: Describe, analiza y representa una base de datos utilizando métodos numéricos y gráficos. Los resultados de este análisis numérico se limitan al conjunto de datos analizados.
¿Por qué estudiar estadística?
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Estadística inferencial: Apoyándose en el cálculo de probabilidades y a partir de los datos disponibles efectúa estimaciones, decisiones y predicciones sobre un conjunto mayor de datos. Se derivan, por tanto, conclusiones generales para un conjunto mayor de datos a partir de la información proporcionada por los datos analizados.
¿Por qué estudiar estadística?
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Existen dos tipos de bases de datos: 1. Las que constituyen un conjunto completo de todas las observaciones posibles en relación con un fenómeno → Población: Conjunto completo de individuos o elementos que cumplen ciertas propiedades comunes. 2. Las que constan de una parte de todas las observaciones posibles → Muestra: Subconjunto de valores representativos de la población.
¿Por qué estudiar estadística?
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Trabajar con las bases de datos: 1. Población: Puede ser muy costoso en términos económicos e incluso imposible recoger la información relevante de todos los elementos.
2. Muestra: la muestra tiene que ser representativa de la población. Existen técnicas precisas de muestreo. Al trabajar con la muestra, no conoceremos las características de la población. Al hacer inferencia sobe la población basándonos en la muestra, cualquier conclusión debemos tratarla siempre en términos de incertidumbre.
¿Por qué estudiar estadística?
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Cada vez se dispone de más y mejor información estadística. El avance informático ha permitido almacenar y analizar conjuntos importantes de información, impensable hace algunos años. La tarea de dar sentido a toda esa información no es algo trivial. En cualquier trabajo empírico es fundamental saber trabajar con los datos disponibles, con el fin de extraer correctamente las características esenciales de los mismos.
¿Por qué estudiar estadística?
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Toda investigación implica la búsqueda de información que permita ‘intuir’ ´la evolución o comportamiento de la cuestión a estudiar. En general, el objetivo es mostrar el fenómeno que se está analizando de la forma más precisa posible. Plantear hipótesis susceptibles de demostrar. Presentar las conclusiones en un contexto de incertidumbre, ya que siempre conllevan un margen de error.
¿Qué es la investigación estadística?
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En definitiva, en la presentación estadística de problemas, para responder a una pregunta planteada hay que tener en cuenta que: Toda medida incorpora un grado de incertidumbre y variabilidad. Las variables estadísticas no coinciden, en general, con el concepto a investigar. Es importante seleccionar las variables que respondan de la forma más fiel posible al concepto teórico de interés.
¿Qué es la investigación estadística?
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EducativaLas fases de un trabajo
empírico
1. Plantear una pregunta (o preguntas). Motivación. 2. Revisión de la literatura. 3. Búsqueda de datos, recopilación de datos. 4. Verificación, organización y resumen de datos. 5. Análisis descriptivo de datos 6. Análisis inferencial y econométrico.
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1. Plantear una pregunta (o preguntas) Objeto de la investigación: el fenómeno específico a observar. ¿Cuál es el objetivo del análisis que se desea realizar? La pregunta planteada debe ser suficientemente específica. La respuesta debe plantearse con el mayor rigor posible.
Las fases de un trabajo empírico
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1. Plantear una pregunta (o preguntas). Ejemplo: ¿Cuánta gente percibe un salario entre dos valores dados? ¿Cuánta gente percibe un salario por hora entre el salario mínimo legal y el salario medio? ¿Es importante el nivel de estudios en la distribución de los salarios? ¿Es importante el género?
Las fases de un trabajo empírico
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1. Plantear una pregunta (o preguntas). Formular con precisión las hipótesis y el tipo de análisis a realizar ayuda a elegir, del conjunto de datos disponibles cuáles son los necesarios, o los más adecuados. Es importante exponer en el trabajo el interés que tiene encontrar respuesta a la cuestión planteada. Motivación.
Las fases de un trabajo empírico
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2. Revisión de la literatura Un buen trabajo debe incluir una revisión de la literatura científica relevante sobre el tema a tratar. ¿Cuál es el estado de la cuestión? ¿Existen estudios teóricos sobre el tema? ¿Cuáles son las hipótesis de partida? ¿Implicaciones? ¿Existen estudios empíricos sobre el tema? ¿sobre qué datos? ¿Cuáles son las conclusiones?
Las fases de un trabajo empírico
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2. Revisión de la literatura. Ejemplo. Mincer: ‘Investment in human capital and personal income distribution’, Journal of Political Economy, 1958. ‘Schooling, experience and earnings’, NY, NBERpress, 1974. Modelo teórico básico: las diferencias en rentas salariales anuales son el resultado de diferencias en la inversión (tiempo) en formación. Modelo empírico (sólo hombres, blancos): salarioi = F(educacióni, experienciai), la distribución empírica es consistente con la distribución teórica
Las fases de un trabajo empírico
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2. Revisión de la literatura. Ejemplo. Heckman, Lochner and Todd (2003): ‘Fifty years of Mincer earnings regressions’, NBER, w9732. Datos de censos (hombres, blancos) 1940 y 1950, la distribuciones empíricas son consistentes con el modelo de Mincer. Datos décadas 1960 -1990 (hombres, blancos y negros), las distribuciones empíricas no son consistentes con el modelo de Mincer.
Las fases de un trabajo empírico
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3. Búsqueda de datos Seleccionar el conjunto de datos adecuado a las preguntas planteadas ¿Existe una base de datos adecuada? Es importante saber cómo han sido obtenidos los datos. Los datos deben ser representativos de la población. Deben ser claros en cuanto a la información que representan. Deben ser sencillos en cuanto a su interpretación
Las fases de un trabajo empírico
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3. Búsqueda de datos Ejemplos de Bases de datos oficiales con datos de salarios:
• Encuesta de Estructura Salarial, INE, El Salvador
• Encuesta de Hogares de Propósitos Múltiples 2013, Ministerio de Economía, El Salvador
• Current Population Survey, BLS, U.S.A
Los tipos de datos habituales son:
De series temporales.
De sección cruzada.
De panel.
De corte transversal.
Las fases de un trabajo empírico
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3. Búsqueda de datos En caso de no existir una base de datos adecuada: obtención propia de datos. Encuestas. Diseño de la muestra. Tipo de muestreo; tamaño óptimo de la muestra; recursos necesarios. Diseño de la encuesta. Temática; población y representatividad de la muestra; margen de error y nivel de confianza; tipo de respuestas, abiertas, cerradas (Sí/no, F/M), posibilidad de no respuesta, respuestas mixtas (Sí/no, ¿por qué?) Almacenamiento datos. Texto (ASCII), hojas cálculo (Excel), introducción directa en el paquete estadístico (pocos datos)
Las fases de un trabajo empírico
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4. Verificación, organización y resumen de datos Familiarizarse con la estructura de los datos: nº observaciones, nº variables, unidades de medida, etc. Conocer cómo están organizados. Saber cómo se han tratado las observaciones ausentes (preferible el uso de códigos no numéricos que usar como código 999 o -1, por ejemplo)
Las fases de un trabajo empírico
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4. Verificación, organización y resumen de datos Conocer la naturaleza de las variables (cuantitativas, cualitativas, ordinales, etc.) Si se trata de variables cuantitativas: unidades de medida. Si las variables representan tasas: porcentajes/proporciones. Si son series temporales: valores nominales/reales (año base). En series con frecuencia inferior al año: saber si están o no están desestacionalizadas.
Las fases de un trabajo empírico
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5. Análisis descriptivo de datos Análisis descriptivo de las variables. Es importante realizar un estudio preliminar de los datos seleccionados. Este análisis preliminar, parte del cual se incluirá en el trabajo, permite observar: Si hay conclusiones obvias, Si las conclusiones responden a las expectativas.
Las fases de un trabajo empírico
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5. Análisis descriptivo de datos El estudio descriptivo de los datos en general no es suficiente para responder adecuadamente a las preguntas planteadas. Por ello, es necesario utilizar el método adecuado para el análisis. Y si se considera que hay más de un método, ver si llegan a resultados similares o no
Las fases de un trabajo empírico
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6. Análisis inferencial y econométrico Contraste de hipótesis: técnica estadística para comprobar si una propiedad que se supone en la población es significativa o no en la muestra. Análisis de regresión: procedimiento estadístico para estimar la importancia de relaciones entre variables.
Las fases de un trabajo empírico
