953 resultados para 1209 Estadística


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Es tracta d’un material docent, amb què s’intenta facilitar als estudiants del camp de l’educació l’aprenentatge dels fonaments de l’estadística descriptiva i aplicada. Aquesta publicació vol ajudar a comprendre els conceptes bàsics per utilitzar-los amb seguretat en contextos de recerca i per entendre les dades d’estudis educatius i socials. El document està organitzat en cinc apartats i cada apartat conté una explicació sobre el concepte o conceptes que s’hi treballen, un o dos exemples d’exercicis desenvolupats, propostes d’exercicis i les respostes a aquests exercicis. Finalment, hi ha un sisè capítol amb exercicis de recopilació

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Es tracta d’un material docent, amb què s’intenta facilitar als estudiants del camp de l’educació l’aprenentatge dels fonaments de l’estadística descriptiva i aplicada. Aquesta publicació vol ajudar a comprendre els conceptes bàsics per utilitzar-los amb seguretat en contextos de recerca i per entendre les dades d’estudis educatius i socials. El document està organitzat en cinc apartats i cada apartat conté una explicació sobre el concepte o conceptes que s’hi treballen, un o dos exemples d’exercicis desenvolupats, propostes d’exercicis i les respostes a aquests exercicis. Finalment, hi ha un sisè capítol amb exercicis de recopilació

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Se incluye: 'Materiales para el aprendizaje del azar', una colección de problemas y juegos que pueden ser de utilidad para motivar el aprendizaje de la incertidumbre. Seleccionado en la convocatoria: Concurso de proyectos de cooperación en materia de investigación entre departamentos universitarios y departamentos de Institutos de Educación Secundaria o equipos de personal docente, Gobierno de Aragón 2008-09

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Exhaustive statistical information-gathering operations pose major logistical challenges. By using GISs, managing the associated information becomes simpler, and monitoring the quality control of the information gathered can be stricter

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L’aprenentatge basat en problemes (ABP) es fonamenta en plantejar situacions que els alumnes probablement es trobaran en la vida real. Un ABP es caracteritza per tenir problemes acuradament seleccionats i dissenyats que requereixen l’adquisició de coneixement crític, habilitat en la resolució de problemes, estratègies d’aprenentatge autodirigides i capacitat de treball en grup. El projecte ACME (Avaluació Continuada i Millora de l’Ensenyament) té com a objectiu principal implementar un sistema eficient d’avaluació i treball continuat, mitjançant l’assignació de problemes de manera personalitzada per a cada alumne, oferint un sistema d’ajuda per a resoldre’ls, facilitant la comunicació professor-alumne i el seguiment i l’avaluació dels alumnes. En aquest treball es presenta una experiència d’adaptació a l’Espai Europeu d’Educació Superior (EEES) de les assignatures d’estadística de les enginyeries tècniques informàtiques de l’Escola Politècnica Superior de la UdG. Aquesta es basa en una concepció diferent de la manera d’ensenyar i aprendre l’estadística mitjançant la concreció de les competències i l’establiment de diverses activitats. Ens centrarem únicament en l’aplicació de la metodologia ABP i en la utilització de la plataforma e-learning ACME

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El DANE es la institución del Estado colombiano encargada de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión a nivel nacional e internacional de las estadísticas oficiales, con el fin de facilitar la toma de decisiones en relación con el desarrollo socio económico del país. El intercambio de datos, actividades de conocimiento y buenas prácticas entre otros, es indispensable para mejorar ciertas instancias modificando y aplicándolas de acuerdo con las necesidades específicas del país. De acuerdo con esta necesidad y con el ánimo de la institución por cumplir con actividades de tipo internacional se creó el Grupo de Relaciones Internacionales y Cooperación Técnica del Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE, oficina adscrita a la Subdirección General desde el 2006. A pesar de contar con labores determinadas para cada uno de los integrantes del grupo, y de conocerse su labor en el ámbito institucional, se han detectado ciertas fallas en el GRICT, que en ocasiones no le permiten desarrollar su ejercicio de forma clara y precisa, a las que se pretende dar una solución a través del presente estudio. Por lo anterior y revisando las funciones que ha venido desarrollando el GRICT y lo que le espera para que pueda brindar un mayor apoyo a la Dirección del DANE se presenta en éste estudio una propuesta simple pero moderna de la nueva dependencia del DANE que esté acorde a los nuevos tiempos y al devenir del país dentro del marco de los procesos de globalización.

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Resumen tomado del autor. Incluye tablas de datos

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Se examinaron factores auto-perceptivos (autoconcepto,autoeficacia) y actitudinales referentes a la estadísticapara determinar si las interacciones entre el perfil autoperceptivo/actitudinal del estudiante, el sexo y el área detitulación se asocian con el rendimiento académico y laansiedad estadística. En una muestra de estudiantes universitarioscolombianos (178 mujeres, 154 hombres), losanálisis de conglomerados revelaron dos perfiles autoperceptivos/actitudinales significativamente distintos,según los niveles bajos (perfil-1) o altos (perfil-2) en lasvariables de agrupación (autoconcepto, autoeficacia yactitudes hacia la estadística). Los análisis de varianzay de covarianza mostraron que el perfil auto-perceptivo/actitudinal de los estudiantes tiene un efecto significativoen el rendimiento y la ansiedad estadística, que varía porsexo y área de titulación. Los hallazgos contrastan conlos de otros estudios que examinan los mismos constructosseparadamente.

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1. Realizar un estudio exhaustivo del Análisis Discriminante para evaluar su robustez con el fin de hacer las pertinentes recomendaciones al psicólogo aplicado; 2. Determinar criterios estadísticos que ayuden a las interpretaciones heurísticas de los coeficientes más relevantes, para la evaluación de las contribuciones de las variables a las funciones discriminantes. Primera investigación: Se trabajó con un diseño factorial 4x2x3x2x2 lo que supone 96 condiciones experimentales. Las cinco variables eran: a. Normalidad de las variables, b. Varianza de los grupos, c. Número de variables, d. Número de grupos, 5. Número de sujetos en cada grupo. Variable Dependiente: Para cada una de las 200 replicaciones Monte Carlo se obtuvieron las lambdas de Wilks, las V de Bartlett y su probabilidad asociada, como índice de la significación de criterio discriminante. Segunda investigación: Para esta investigación se replicó el diseño de la primera investigación, es decir, las 96 condiciones experimentales con todos los factores, otorgando ahora el perfil de diferencias grupales siguiente para las condiciones con tres grupos y para las condiciones con seis grupos. Se mantuvieron constantes las correlaciones entre las variables e iguales a las de la primera investigación, 0,70. El valor de los parámetros fue obtenido mediante el programa DISCRIMINANT del SPSS/PC+. Hardware: El trabajo de simulación se llevó a cabo con ocho ordenadores personales clónicos PC:PENTIUM/100 Mhz., con 16 MB de RAM. Software: Los procedimientos necesarios para la investigación fueron realizados en el lenguaje de programación GAUSS 386i, versión 3.1 (Aptech Systems, 1994). 1. Los métodos de simulación y concretamente, el método de muestreo bootstrap, son de gran utilidad para los estudios de robustez de las técnicas estadísticas, así como en los de inferencia estadística: cálculo de intervalos de confianza; 2. El Análisis Discriminante es una técnica robusta, siempre y cuando se cumpla la condición de homogeneidad de las varianzas; 3. El Análisis Discriminante no es robusto ante problemas de heterogeneidad en las siguientes condiciones: Con seis o menos variables,cuando los tamaños grupales son diferentes. Para tamaños iguales, si además se presenta una alteración conjunta de asimetría y apuntamiento; 4. Cuando la violación del supuesto de homogeneidad viene provocada porque la varianza mayor la presenta el grupo con menos sujetos la técnica se vuelve demasiado liberal, es decir, se produce un alto grado de error tipo I; 5. Los coeficientes de estructura son más estables e insesgados que los típicos; 6. Es posible determinar los intervalos confidenciales de los coeficientes de estructura mediante el procedimiento sugerido por Dalgleish (1994). 1. El Análisis Discriminante se puede utilizar siempre que se cumpla la condición de Homogeneidad de varianzas. Es por tanto, absolutamente necesario comprobar antes de realizar un Análisis Discriminante este principio, lo cual se puede llevar a cabo a través de cualquiera de los estadísticos pertinentes y, en especial, la prueba de Box; 2. Ante la heterogeneidad de varianzas si el número de variables independientes es seis o inferior, deberá tenerse en cuenta que el número de sujetos debe ser igual en todos los grupos y que las variables no presenten alteraciones conjuntas de asimetría y apuntamiento,por lo que, como paso previo deberá comprobarse la distribución de las variables y detectar si se presenta esta alteración. En cualquier otra condición, y ante la presencia de heterogeneidad de varianzas no se puede utilizar la técnica. Cuando el número de variables predictoras sea nueve o más, podrá utilizarse la técnica siempre, a excepción de diferentes tamaños grupales y no normalidad de las variables. El investigador aplicado deberá conocer la posibilidad que proponemos de apoyatura estadística para la toma de decisiones.

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Resumen de la revista