martes, 1 de marzo de 2016

Tarea Evaluable T3

Unos investigadores desarrollan un nuevo entorno virtual de aprendizaje basado en Google Apps. Para evaluar la incidencia de la utilización de este nuevo entorno en las calificaciones de los estudiantes, durante dos años se realiza un estudio de caso con dos grupos de estudiantes: un grupo de control que utiliza Moodle y un grupo experimental que utiliza Google Apps; el reparto de sujetos entre ambos grupos se realiza siguiendo un criterio de paridad de sexo.

A continuación se detallaran cada uno de los requerimientos de la presente asignación:



  •   Observar los datos y reflexionar acerca de la relación que existe entre las variables calificación, grupo y sexo.






A simple vista puedo observar que existe una diferencia en las calificaciones de los estudiantes que participaron en ambos grupos en la realización del presente estudio, se puede observar en el primer grupo que los estudiantes de sexo masculinos que utilizaron Moodle obtuvieron notas más baja que las estudiantes de sexo femenino. En cambio los estudiantes que utilizaron Google Apps de sexo masculino obtuvieron notas más altas que los de sexo femenino. 


  • Dibujar en Excel o Google Sheets un gráfico de interacción de las medias de las calificaciones combinando las variables grupo y sexo, es decir: Moodle-Male, Moodle-Female, GoogleApps-Male, GoogleApps-Female. ¿Coinciden los resultados mostrados en el gráfico con tus reflexiones del apartado anterior? 
Luego de realizar el calculo de la media de las calificaciones obtuve los siguientes resultados:


Puedo observar que hasta el momento la observación que realice anteriormente es real de acuerdo a los datos arrojado por esta ultima tabla de datos, se observa que en el primer grupo el promedio de notas se los estudiantes era mas baja que las notas de las estudiantes y en el segundo grupo, por el contrario, vemos que las notas de los estudiantes era mayor que las notas de las estudiantes.

Al realizar el gráfico se arroja la siguiente información tal y como se puede observar a continuación en los dos tipos de gráficos utilizado para apreciar la información:



Gráfico 1: Gráfico en forma de barra de la media de las calificaciones de ambos grupos del estudio. 

Gráfico 1: Gráfico en forma de linea de la media de las calificaciones de ambos grupos del estudio. 

Tal y como se ha expresado anteriormente con relación a las informaciones obtenidas y ahora con las ultimas informaciones arrojado por la gráfica puedo afirmar que realmente coincide la reflexión hecha inicialmente con los resultados mostrado finalmente por el gráfico que se acaba de presentar en sus dos modalidades; de barra y de linea.


  • Analizar si existen diferencias estadísticamente significativas en las calificaciones en función del grupo y del sexo.
Se ha procedido a llevar a cabo el proceso para determinar si la diferencia existente es estadísticamente  significativa en la calificaciones en función del grupo primeramente y posteriormente en función del sexo tal y como se ilustra a continuación:




Filtrado de los datos y ejecución del comando correspondiente para realizar el test de te de student en función a ambos casos, tanto para el caso del grupo como para el Sexo





En esta parte del presente análisis llegamos a la conclusión de que realmente si hay diferencias estadísticamente  significativa ya que si observamos el resultado que arrojo p-value = 1.683e-06 este nos indica que tenemos un riesgo muy bajo de equivocarnos al afirmar que existe una diferencias estadísticamente significativa entre ambos grupos. 

En el presente caso dado que p-value = 1.683e-06 equivalente a 0.000001683%. Entonces 0.000001683% < 5%. Resulta una diferencias estadísticamente significativa.







En el caso del análisis de las calificaciones en función al sexo como se puede observar     p-value = 1 equivalente a 100%, lo que deja comprobado que no existen diferencia estadísticamente significativa.

En el presente caso dado que p-value = 1 equivalente a 100%. Entonces 100% > 5%. Resulta no haber diferencias estadísticamente significativa.

  • Utilizar la función aov() de R para saber si existe una interacción estadísticamente significativa entre las variables grupo y sexo.

Para analizar si existe una interacción estadísticamente significativa en este caso utilizaremos el análisis de la varianza, lo que esta dado por el siguiente procedimiento mediante la codificación siguiente: 




Como se puede observar Pr(<F) es 7.74e-05 lo que es equivalente a 0.0000774, llevándolo a un valor porcentual serian 0.00774% cantidad que es menor a 5%, lo que me indica que si existe una interacción estadísticamentes significativa entre las variables grupo y sexo.

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