Este documento presenta un estudio sobre la relación entre la asistencia y las calificaciones de los alumnos de tercer grado de una escuela. Se calculó el factor de correlación y regresión lineal entre las variables de asistencia y calificaciones promedio de los 36 alumnos, encontrando una alta correlación positiva. Por lo tanto, se concluye que las calificaciones dependen del índice de asistencia, es decir, mayores niveles de asistencia corresponden a mayores calificaciones.

1. Asignatura: Estadística
Catedrático: Dr. Nahúm López Rizo
Alumnas: Bella Graciela Villalobos Pinto I.D. 00217789
Cristian De los Santos Méndez I.D: 00215998

2. Factor correlación y
regresión lineal

3. OBJETIVO ANTECEDENTESINTRODUCCIÓN PLANEACIÓN
PROCESAMIENTO
Y ANÁLISIS
DATOS PROCEDIMIENTO
COMPROBACIÓN
FACTOR
CORRELACIÓN
REGRESIÓN
LINEAL
CONCLUSIONES
ANEXOS

4. OBJETIVO
Determinar mediante el factor correlación y regresión lineal, el nivel de impacto que
tiene el número de asistencia sobre las calificaciones de los alumnos del tercer grado,
grupo “B” de la Escuela Telesecundaria 270, durante un bimestre escolar.

5. El presente proyecto está basado en datos obtenidos en el
primer reporte bimestral de asistencias y calificaciones del
Tercer grado, grupo “B” en la ETV 270, en los cuales se
observaron cierta relación entre alumnos con mayor ausentismo
escolar y bajas calificaciones, así como alumnos destacados y
asistencia regular.
Durante el desarrollo del mismo, explicaremos si existe o no
vinculación como causa y consecuencia mediante el factor
correlación y regresión lineal.
INTRODUCCIÓN

6. El grupo a estudiar está conformado por 36 alumnos adolescentes de entre
14 a 18 años, del Tercer grado, grupo “B” de la Escuela Telesecundaria 270,
ubicada en una localidad semi-rural en la Segunda Sección de Medio Monte,
Tuxtla Chico,Chiapas.
Es un grupo que acude regularmente a la escuela sin embargo existen
estudiantes que presentan mayor número de faltas o permisos, perdiendo
poco a poco el ritmo de la clase lo que puede conducir a bajas calificaciones
reflejadas en el reporte bimestral correspondiente al primer período de
calificaciones (Agosto-Septiembre, Octubre) .
Por ello, analizaremos si estos factores están estrechamente
correlacionados o no.
ANTECEDENTES

7. La recopilación de la información presentada se determinó a partir de
una muestra por conglomerado, la cual comprende datos
obtenidos de la selección de un grupo conformado por 36 alumnos del
Tercer grado deTelesecundaria.
El tipo de estadística a estudiar es inferencial pues pretende
encontrar la relación entre el reporte de asistencia y las
calificaciones durante el primer período bimestral. La metodología
aplicada corresponde al factor correlación y regresión lineal para la
explicación de la vinculación de las variables fija asistencia (X) y
variable dependiente calificaciones (Y).
PLANEACIÓN DEL DISEÑO DE
INVESTIGACIÓN

8. Se desea analizar el factor de asistencia (X ) y su impacto en el
promedio correspondiente a un bimestre. (Y)
Se registra la lista de asistencia del 3° “B” de la ETV 270, así como
el reporte de calificaciones del primer bimestre. De los cuales se
obtienen los siguientes datos:
PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS
DE LA INFORMACIÓN

9.  Si una aumenta y la otra disminuye es negativa.
 Si el factor de correlación se acerca a -1 es alta negativa.
 Si aumenta la X y laY, es un factor de correlación positiva.
 Si se acerca a +1 es fuertemente positiva y si se acerca a 0
es correlación nula.
 -1< r < 1
 De 0 a 0.25 = Baja o nula correlación
 De 0.26 a 0.65= Media
 De 0.66 a 1= Alta
RANGOS POSIBLES DEL
FACTOR DE CORRELACIÓN

10.  La variable independiente en este caso seria la asistencia (X)
 La variable dependiente seria la calificación bimestral (Y)
 Una vez teniendo la información de las asistencias y el promedio
bimestral de cada alumno optamos por calcular, X, Y, XY, X2,Y2.
termino sumamos cada una y el paso siguiente seria empezar a
desarrollar las fórmulas con los datos obtenidos.
PROCEDIMIENTO

11. TABLA DE DATOS

12. PROCEDIMIENTO

13. FACTOR CORRELACIÓN
Correlación
Alta
Positiva

14. REGRESIÓN LINEAL

15. REGRESIÓN LINEAL

16. REGRESIÓN LINEAL
Modelos de regresión lineal para

17. REGRESIÓN LINEAL
Modelos de regresión lineal para

18. COMPROBACIÓN
Estimar la calificación de un alumno del 3° “B” si presentara 36
asistencias en el bimestre
MRL Y
= - 2.36 + 0.23 ( 36) = 5.92 Calificación

19. Estimar el número de asistencias para un alumno del 3° “B” que obtenga 9 de
promedio bimestral
MRL X
= (9) - (- 2.36) = 9 + 2.36 = 49.39
0.23 0.23
COMPROBACIÓN
= 49.39

20. Dado que se obtuvo un factor de correlación alta
positiva nos indica que las dos variables X, Y
(Asistencia y calificaciones) se correlacionan en
sentido directo; a valores altos de una, le
corresponden valores altos de la otra.
Por lo tanto se concluye que las calificaciones sí
dependen del alto o bajo índice de asistencia que
pueda presentar un alumno durante un bimestre
escolar.
CONCLUSIÓN

21. ANEXO 1

22. ANEXO 2