1. Proyecto final
Describir el paradigma:
Se fundamenta la Estadística como instrumento principal del estudio pedagógico oncreto y se la
define como la ciencia que, analizando 10s datos reales, posibilita el contacto con las estructuras
de 10s sistemas formales. El autor deja claro la no
procedencia de (crebajan, las exigencias del analisis estadístic0 para hacerlo compatible con
estrategias cualitativas y apunta la posibilidad y la necesidad de convergencia metodológica de la
investigación educativa. Una afirmación rotunda: la investigación
mas relevante será aquélla que, contribuyendo a mejorar la practica, ofrezca hipótesis cuya
aplicación pueda verificarse con la propia acción docente al desarrollar el curriculum. Esta
investigación no puede ser otra que aquélla que consiga la adecuada síntesis entre las diversas
estrategias metodológicas.
"EL PARADIGMA CUANTITATIVO Y USO DE LA ESTADÍSTICA EN EDUCACIÓN"
El paradigma cuantitativo: empírico-analítico, racionalista, es el paradigma dominante en algunas comunidades
científicas. Tradicionalmente la investigación en educación ha seguido los postulados y principios surgidos de
este paradigma.
CARACTERISTICAS DE LA INVESTIGACION CUANTITATIVA
* Sitúa su interés principal en la explicación, la predicción y el control de la realidad.
* Tiende a reducir sus ámbitos de estudio a fenómenos observables y susceptibles de medición.
* Busca la formulación de generalizaciones libres de tiempo y contexto.
* Prioriza los análisis causa – efecto y de correlación estadística.
* Utiliza técnicas estadísticas para definición de muestras, análisis de datos y generalización de resultados.
* Utiliza instrumentos muy estructurados y estandarizados como cuestionarios, escalas, test, etc.
* Otorga una importancia central a los criterios de validez (principalmente la externa) y confiabilidad en relación a
los instrumentos que utiliza.
* Utiliza diseños de investigación pre definidos en detalle y rígidos en el proceso, como los experimentales y ex
postfacto.
* Enfatiza la observación de resultados.
Objetos de estudio: Fenómenos objetivos, observables, susceptibles, de medición y análisis estadístico.
Técnicas: Técnicas estadísticas para definición de muestras análisis de datos y generalización de resultados.
Instrumentos: Instrumentos estructurados y estandarizados: escalas, cuestionarios, test, etc.
Control del proceso: Criterios de validez y con-fiabilidad en instrumentos y procedimientos.
Procedimientos: Diseños experimentales y ex post facto. Predefinidos y cerrados.
Así que para concluir el Paradigma Cuantitativo es deductivo, donde se recolectan datos para evaluar modelos,
hipótesis o teorías preconcebidas. La perspectiva se enfatiza sobre el exterior, es decir, lo valido o externo, que
es de posible observación.
Sus propósitos básicos en la investigación Socio – Educativa, consiste en realizar mediciones y predicciones
exactas del comportamiento regular de grupos Sociales. Según (Taylor y Bogdan 1986) "La búsqueda principal
consiste en explicar causas de los fenómenos, confrontar teorías y praxis, detectar discrepancias, analizar
estadísticamente, establecer conexiones y generalizaciones, abstracciones".

2. Elección de un paradigma:
Muestreo probabilístico
Consiste en elegir una muestra de una población al azar. Podemos distinguir varios tipos de muestreo:
Muestreo aleatorio simple
Para obtener una muestra, se numeran los elementos de la población y se seleccionan al azar los n
elementos que contiene la muestra.
Muestreo aleatorio sistemático
Se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta
completar la muestra.
Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de
25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A
continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir
de él obtenemos los restantes elementos de la muestra.
2, 6, 10, 14,..., 98
Muestreo aleatorio estratificado
Se divide la población en clases o estratos y se escoge, aleatoriamente, un número de individuos de
cada estrato proporcional al número de componentes de cada estrato.
En una fábrica que consta de 600 trabajadores queremos tomar una muestra de 20. Sabemos que hay 200
trabajadores en la sección A, 150 en la B, 150 en la C y 100 en la D.

3. Un muestreo puede hacerse con o sin reposición, y la población de partida puede ser infinita o finita.
En todo nuestro estudio vamos a limitarnos a una población de partida infinita o a muestreo con
reposición.
Si consideremos todas las posibles muestras de tamaño n en una población, para cada muestra podemos
calcular un estadístico (media, desviación típica, proporción, ...) que variará de una a otra.
Así obtenemos una distribución del estadístico que se llama distribución muestral.
Teorema central del límite
Si una población tiene media μ y desviación típica σ, y tomamos muestras de tamaño n (n>30, ó cualquier
tamaño si la población es "normal"), las medias de estas muestras siguen aproximadamente la distribución:
Describir el universo y la muestra:
Planteamiento del problema:
Hipótesis:
stadistica inferencial

4. ESTADISTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL II.
VARIABLE.
Es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población.
TIPOS DE VARIABLES.
VARIABLE CUALITATIVA.
Se refiere a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Existen dos tipos de esta que
son:
* Variable cualitativa nominal: Esta presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por
ejemplo:
El estado civil con las siguientes modalidades: casado, soltero, viudo o divorciado.
* Variable cualitativa ordinal: Presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Por ejemplo:
Puesto obtenido en una prueba deportiva: 1º, 2º,3º …
VARIABLE CUANTITATIVA.
Es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Existen
dos tipos que son:
* Variable discreta: Esaquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos
valores específicos. Por ejemplo:
El numero de hermanos de 5 amigos: 2, 4, 3, 0,1…
* Variable continua: Es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo:
La altura de los futbolistas: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75 …
ESTADISTICA INFERENCIAL.
La estadística inferencial, es el proceso por el cual se deducen propiedades o características de una población a
partir de una muestra significativa. Uno de los aspectos principales de la inferencia es la estimación de
parámetros estadísticos.
APLICACIONES EN LA VIDA REAL.
En la vida real se puede aplicar para ver el nivel de aprendizaje de los alumnos de una escuela por medio de un
examen y ya con los resultados se calcula la moda, media y mediana y de esa manera se podría saber que tanto
saben los alumnos
HIPÓTESIS NULA: NO HAY DIFERENCIAS EN EL APRENDIZAJE DE LOS ALUMNOS DE 1° GRADO DE LAS TIC'S YA QUE SE QUE
TOME EL TALLER DE ROBÓTICA O NO SE TOME.
HIPÓTESIS INVESTIGACIÓN: SI HAY DIFERENCIAS EN EL APRENDIZAJE DE LOS ALUMNOS DE 1° GRADO DE LAS TIC'S ENTRE
LOSQUE TOMAN EL TALLER DE ROBÓTICA DE LOS QUE NO LO TOMAN.
VARIABLES:
INDICADORES:
CREAR UN INSTRUMENTO:
OBTENER TUS DATOS.
PRUEBA ESTADÍSTICA: CHI CUADRADA.

5. ROBÓTICA ELECTRÓNICA
HOMBRES
MUJERES
OTRA...
APLICAR PROGRAMA SIN APLICAR PROGRAMA
HOMBRES
MUJERES
Describir las variables:
Fundamentar la elección estadística a utilizar:
Redactar por que se utiliza tal estadística:
Describir cómo utilizar esa prueba estadística Sus condiciones de aplicación y requisitos.
Como se van a procesar los datos y como se obtienen los resultados
BIBLIOGRAFIA:
Educar, 10 (1986). 79-101
LA ESTADÍSTICA Y LOS DIFERENTES
PARADIGMAS DE INVESTIGACION EDUCATIVA
E Javier Tejedor*