Tarea 8 del seminario de tics
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El documento analiza la relación entre la altura y el peso de un grupo de personas. Muestra gráficos que indican que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal. Un diagrama de dispersión muestra una correlación positiva aunque dispersa entre altura y peso. El coeficiente de correlación de Spearman es de 0.6224, indicando una correlación positiva fuerte. Un test de correlación rechaza la hipótesis nula de independencia, confirmando que existe una relación entre altura y peso.
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PP explicando si existe correlación o no entre dos variables, y de qué tipo es, en el caso de que si exista.
Sem9 tic
Este documento describe un análisis estadístico realizado para determinar la relación entre la altura y el peso. Se realizaron pruebas de normalidad mediante un test estadístico y representaciones gráficas que mostraron que los datos no siguen una distribución normal. Por lo tanto, se utilizó la prueba de Spearman para medir la correlación, la cual arrojó un coeficiente de 0,622 indicando una fuerte correlación positiva y significativa entre la altura y el peso.
Seminario VIII
Este documento estudia la relación entre el peso y la altura de individuos utilizando diferentes métodos estadísticos. Muestra un diagrama de dispersión que indica una relación positiva entre las variables. Luego, utilizando gráficos y pruebas estadísticas, determina que las variables no siguen una distribución normal. Finalmente, calcula el coeficiente de Spearman, obteniendo un valor de 0.6224114, lo que demuestra una fuerte relación positiva entre el peso y la altura.
Análisis bivariado con variables cuantitativas
Mediante dos variables se han realizado varias pruebas para llegar a la conclusión si ambas variables poseían una distribución normal y como de fuertes eran esas variables entre sí
Seminario 8: Análisis bivariado con variables cuantitativas
El documento analiza la relación entre las variables de altura y peso de un conjunto de datos utilizando correlación de Spearman. No siguen una distribución normal, por lo que se usa la correlación de Spearman en lugar de la prueba t de Student. Existe una fuerte relación positiva entre altura y peso, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.6224.
Seminario viii
Este documento resume los pasos para determinar si existe una relación entre las variables de altura y peso mediante pruebas de normalidad y coeficientes de correlación. Muestra que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal y tienen una relación positiva moderada con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.622.
Seminario 8
Este documento describe los pasos para observar la relación entre dos variables, altura y peso. Primero, se observa que la distribución de altura y peso no es normal, por lo que se debe usar una prueba no paramétrica como la prueba de Spearman. Segundo, observando el gráfico, parece haber una relación positiva lineal entre altura y peso a medida que aumenta uno aumenta el otro. Tercero, la prueba de Spearman muestra un coeficiente de 0,62 indicando una relación positiva moderada entre altura y peso.
Tarea 8
Este documento resume el análisis bivariado de dos variables cuantitativas, altura y peso. No siguen una distribución normal, por lo que se usa el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de 0,6224 indica una correlación positiva fuerte entre altura y peso. El test de correlación rechaza la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso, por lo que existe una relación positiva entre estas variables.
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El documento analiza la relación entre las variables de altura y peso de un conjunto de datos utilizando correlación de Spearman. No siguen una distribución normal, por lo que se usa la correlación de Spearman en lugar de la prueba t de Student. Existe una fuerte relación positiva entre altura y peso, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.6224.
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Este documento resume los pasos para determinar si existe una relación entre las variables de altura y peso mediante pruebas de normalidad y coeficientes de correlación. Muestra que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal y tienen una relación positiva moderada con un coeficiente de correlación de Spearman de 0.622.
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Este documento resume el análisis bivariado de dos variables cuantitativas, altura y peso. No siguen una distribución normal, por lo que se usa el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de 0,6224 indica una correlación positiva fuerte entre altura y peso. El test de correlación rechaza la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso, por lo que existe una relación positiva entre estas variables.
Presentación seminario 8
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso. Inicialmente, se comprueba la normalidad de ambas variables a través de gráficos QQ, histogramas y diagrama de cajas, así como la prueba de Shapiro-Wilk, determinando que no siguen una distribución normal. Luego, el gráfico de dispersión muestra una relación positiva entre las variables. Finalmente, el coeficiente de correlación de Spearman de 0.6224 indica una relación fuerte entre la altura y el peso.
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Este documento resume un ejercicio para determinar la relación entre las variables de altura y peso mediante pruebas de normalidad y coeficientes de relación. No se encontró que la altura o el peso siguieran una distribución normal, por lo que se utilizó una prueba no paramétrica. Los resultados mostraron una relación positiva entre altura y peso, con un coeficiente de correlación de Spearman de 0,622, indicando una buena relación entre las variables.
Tarea 8 zbd
El documento determina la relación entre la altura y el peso de una muestra. Se encuentra que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de Spearman muestra una correlación positiva y fuerte entre la altura y el peso, y el test de correlación rechaza la hipótesis nula de que no hay relación entre las variables.
Seminario 8 estadistica y tics
Este documento resume los pasos para determinar si existe una relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos y cuán fuerte es esa relación. Primero se grafican las variables para evaluar la normalidad y luego se usa la prueba de Shapiro-Wilk, la cual indica que las variables no siguen una distribución normal. Por lo tanto, se usa la prueba no paramétrica de Rho de Spearman, la cual arroja un valor de correlación de 0.6224114, indicando una correlación positiva fuerte y significativa entre la altura y el peso.
Análisis bivariado con variables cuantitativas
Este documento resume los pasos para analizar la relación bivariada entre dos variables cuantitativas tomadas de un conjunto de datos. Primero, se comprueba si las variables siguen una distribución normal a través de gráficos QQ, histogramas y Box-Plot. Luego, se aplica la prueba de Shapiro para rechazar la hipótesis nula de normalidad para ambas variables. Finalmente, se utiliza la prueba de Spearman para aceptar la hipótesis nula de que existe correlación entre las variables peso y altura.
Seminario 8
Este documento analiza la relación entre las variables de altura y peso en un conjunto de datos de salud. No siguen una distribución normal, por lo que se usa el coeficiente de correlación de Spearman. Los resultados muestran una correlación positiva moderada entre altura y peso.
Seminario 9
Este documento trata sobre las estadísticas y las correlaciones. Explica que una correlación mide la relación entre dos variables y puede ser positiva, negativa o nula. También describe los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman que cuantifican la fuerza de la relación. Como ejemplo práctico, analiza si existe una correlación entre el peso y la talla de un grupo de personas realizando pruebas de normalidad, calculando el coeficiente de Pearson y representando los resultados en un diagrama de dispersión.
Seminario 8.pptx para blog
El documento describe los pasos para analizar la relación bivariada entre variables cuantitativas de altura y peso: 1) estudiar la normalidad de las variables con gráficos QQ y de cajas e histograma, 2) usar el test de Shapiro-Wilk para verificar la normalidad, 3) crear un diagrama de dispersión para visualizar la relación, 4) usar la correlación de Spearman para medir la fuerza de la relación entre 0,6224, indicando una fuerte correlación positiva entre altura y peso.
Tarea 8
Este documento resume un ejercicio estadístico que analiza la relación entre la altura y el peso en hombres y mujeres por separado. Se realizaron histogramas, pruebas de normalidad, comparaciones de cuartiles, diagramas de dispersión y pruebas de correlación para ambos sexos. Los resultados mostraron una correlación moderada entre altura y peso en mujeres, pero una correlación baja entre estas variables en hombres.
Seminario 8
Este documento analiza la relación entre las variables altura y peso mediante gráficos y estadísticos. No cumplen la normalidad por lo que se usa un diagrama de dispersión con recta de regresión. Este muestra una relación positiva fuerte entre ambas variables, lo que significa que a mayor altura mayor peso. La matriz de correlaciones confirma una correlación fuerte de 0.6224 entre altura y peso.
Tarea 8
Este documento resume los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso. No siguen una distribución normal. El diagrama de dispersión muestra una relación positiva pero no lineal. El coeficiente de Spearman es 0.622, indicando una correlación positiva y fuerte. El test de correlación rechaza la hipótesis nula, por lo que la altura influye en el peso.
Seminario viii
Este documento describe un análisis bivariado realizado en R para determinar la relación entre la altura y el peso de individuos. Se realizaron gráficos como histograma, Q-Q y box-plot que muestran que las variables no siguen una distribución normal. La prueba de Shapiro-Wilk también indica no normalidad. Por lo tanto, se usó la correlación de Spearman en lugar de Pearson. La correlación de Spearman entre altura y peso fue de 0.622, lo que demuestra una relación alta pero no perfecta entre las variables.
Tarea 8
Este documento resume los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso utilizando datos reales. No siguen una distribución normal. El diagrama de dispersión muestra una relación positiva no lineal. El coeficiente de Spearman es 0,622, indicando una correlación positiva fuerte. El test de correlación rechaza la hipótesis nula, confirmando que la altura influye en el peso.
Seminario 9
El documento describe un estudio que examina la relación entre la altura y el peso de individuos. Se establecen hipótesis nulas y alternativas y se utiliza SPSS para realizar pruebas de normalidad y correlación de Spearman. Los resultados muestran que no hay una distribución normal de los datos y que existe una fuerte correlación positiva de alrededor de 0.7 entre la altura y el peso.
Seminario 9 estadistica
Este documento describe cómo calcular y analizar la correlación entre dos variables cuantitativas utilizando el software SPSS. Primero, explica los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman y cómo comprobar la normalidad de las variables. Luego, muestra un ejemplo con las variables "peso" y "talla" de 30 estudiantes, donde se comprueba que siguen una distribución normal y se calcula un coeficiente de correlación de Pearson moderado y positivo de 0.475 entre ellas.
Seminario 8
Este documento presenta dos ejercicios para determinar si chicos y chicas tienen la misma puntuación media en escalas y la misma altura media. En el primer ejercicio, se utiliza la prueba t de Student y se determina que chicos y chicas tienen la misma puntuación media en las escalas. En el segundo ejercicio, también se usa la prueba t de Student y se concluye que chicos y chicas no tienen la misma altura media, siendo la altura media de los chicos mayor que la de las chicas.
Ejercicio tema
Este documento resume los pasos para calcular la correlación entre dos variables cuantitativas. Primero, se eligen las variables peso y horas de práctica deportiva. Luego, se usa la prueba de Shapiro-Wilk para determinar que ninguna variable sigue una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de Spearman. Los resultados muestran una correlación débil pero existente entre peso y horas de práctica deportiva.
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Este documento analiza la relación entre la altura y el peso de individuos en un conjunto de datos de salud. Primero, se comprueba si las variables siguen una distribución normal mediante gráficos Q-Q, histogramas y un test de Shapiro. Los resultados muestran que ninguna variable sigue una distribución normal. Luego, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman para medir la correlación entre altura y peso, encontrando una correlación fuerte y positiva entre las variables.
Regresión lineal
Este documento describe la regresión lineal, que analiza la relación entre dos o más variables. Explica que la regresión lineal utiliza un diagrama de dispersión para representar la similitud entre las variables. Identifica las variables dependientes e independientes y describe cómo el coeficiente de correlación mide la fuerza de la relación entre las variables. Finalmente, presenta la ecuación de regresión lineal que modela la relación.
Asociacion entre variable cualitativa y cuantitativa
El documento describe los pasos para determinar si existe una asociación entre una variable cualitativa y cuantitativa en un conjunto de datos. Se resumen los datos, se eligen las variables sexo y medicalización, y se comprueba la normalidad y homocedasticidad de la variable cuantitativa a través de gráficas y pruebas estadísticas. Al no seguir una distribución normal la variable, se usa la prueba no paramétrica de Wilcoxon, la cual muestra que existe una asociación entre las dos variables elegidas.
T8
Existe una relación positiva y fuerte entre la altura y el peso de los individuos en el conjunto de datos analizado. Las variables altura y peso no siguen una distribución normal, por lo que se utilizó el coeficiente de Spearman para medir la correlación. El coeficiente de Spearman indicó una correlación positiva fuerte entre las variables. Además, el test de correlación rechazó la hipótesis nula de que no existe relación, confirmando que la altura influye en el peso.
Seminario 8
Este documento presenta un resumen de un seminario sobre la relación entre la altura y el peso. Se plantea la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso. Se realizan pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y un diagrama de dispersión para determinar la relación. El coeficiente de correlación de Spearman muestra una correlación positiva y fuerte entre la altura y el peso, y la prueba de correlación rechaza la hipótesis nula al ser el p-valor menor que 0,05.
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Este documento resume los pasos para analizar la relación bivariada entre dos variables cuantitativas tomadas de un conjunto de datos. Primero, se comprueba si las variables siguen una distribución normal a través de gráficos QQ, histogramas y Box-Plot. Luego, se aplica la prueba de Shapiro para rechazar la hipótesis nula de normalidad para ambas variables. Finalmente, se utiliza la prueba de Spearman para aceptar la hipótesis nula de que existe correlación entre las variables peso y altura.
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Este documento trata sobre las estadísticas y las correlaciones. Explica que una correlación mide la relación entre dos variables y puede ser positiva, negativa o nula. También describe los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman que cuantifican la fuerza de la relación. Como ejemplo práctico, analiza si existe una correlación entre el peso y la talla de un grupo de personas realizando pruebas de normalidad, calculando el coeficiente de Pearson y representando los resultados en un diagrama de dispersión.
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Este documento resume un ejercicio estadístico que analiza la relación entre la altura y el peso en hombres y mujeres por separado. Se realizaron histogramas, pruebas de normalidad, comparaciones de cuartiles, diagramas de dispersión y pruebas de correlación para ambos sexos. Los resultados mostraron una correlación moderada entre altura y peso en mujeres, pero una correlación baja entre estas variables en hombres.
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Este documento analiza la relación entre las variables altura y peso mediante gráficos y estadísticos. No cumplen la normalidad por lo que se usa un diagrama de dispersión con recta de regresión. Este muestra una relación positiva fuerte entre ambas variables, lo que significa que a mayor altura mayor peso. La matriz de correlaciones confirma una correlación fuerte de 0.6224 entre altura y peso.
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Este documento resume los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso. No siguen una distribución normal. El diagrama de dispersión muestra una relación positiva pero no lineal. El coeficiente de Spearman es 0.622, indicando una correlación positiva y fuerte. El test de correlación rechaza la hipótesis nula, por lo que la altura influye en el peso.
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Este documento describe un análisis bivariado realizado en R para determinar la relación entre la altura y el peso de individuos. Se realizaron gráficos como histograma, Q-Q y box-plot que muestran que las variables no siguen una distribución normal. La prueba de Shapiro-Wilk también indica no normalidad. Por lo tanto, se usó la correlación de Spearman en lugar de Pearson. La correlación de Spearman entre altura y peso fue de 0.622, lo que demuestra una relación alta pero no perfecta entre las variables.
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Este documento resume los pasos para analizar la relación entre las variables altura y peso utilizando datos reales. No siguen una distribución normal. El diagrama de dispersión muestra una relación positiva no lineal. El coeficiente de Spearman es 0,622, indicando una correlación positiva fuerte. El test de correlación rechaza la hipótesis nula, confirmando que la altura influye en el peso.
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Este documento resume los pasos para calcular la correlación entre dos variables cuantitativas. Primero, se eligen las variables peso y horas de práctica deportiva. Luego, se usa la prueba de Shapiro-Wilk para determinar que ninguna variable sigue una distribución normal, por lo que se utiliza el coeficiente de Spearman. Los resultados muestran una correlación débil pero existente entre peso y horas de práctica deportiva.
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Este documento analiza la relación entre la altura y el peso de individuos en un conjunto de datos de salud. Primero, se comprueba si las variables siguen una distribución normal mediante gráficos Q-Q, histogramas y un test de Shapiro. Los resultados muestran que ninguna variable sigue una distribución normal. Luego, se utiliza el coeficiente de correlación de Spearman para medir la correlación entre altura y peso, encontrando una correlación fuerte y positiva entre las variables.
Regresión lineal
Este documento describe la regresión lineal, que analiza la relación entre dos o más variables. Explica que la regresión lineal utiliza un diagrama de dispersión para representar la similitud entre las variables. Identifica las variables dependientes e independientes y describe cómo el coeficiente de correlación mide la fuerza de la relación entre las variables. Finalmente, presenta la ecuación de regresión lineal que modela la relación.
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El documento describe los pasos para determinar si existe una asociación entre una variable cualitativa y cuantitativa en un conjunto de datos. Se resumen los datos, se eligen las variables sexo y medicalización, y se comprueba la normalidad y homocedasticidad de la variable cuantitativa a través de gráficas y pruebas estadísticas. Al no seguir una distribución normal la variable, se usa la prueba no paramétrica de Wilcoxon, la cual muestra que existe una asociación entre las dos variables elegidas.
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Tarea seminiario 8
Este documento resume un análisis estadístico que determina la relación entre la altura y el peso de un grupo de personas. Muestra que la distribución de altura y peso no sigue la campana de Gauss, por lo que no son normales. Sin embargo, el diagrama de dispersión muestra una relación lineal positiva entre las variables, es decir, a mayor altura mayor peso. El coeficiente de correlación de Spearman de 0,6224 también indica una buena relación positiva entre altura y peso.
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Este documento resume los pasos realizados para determinar si existe una relación entre las variables altura y peso y cuán fuerte es dicha relación. Se comprobó primero la normalidad de las variables mediante gráficos de cuartiles, encontrando que no siguen una distribución normal. Luego, un diagrama de dispersión mostró una linealidad positiva entre las variables. Finalmente, el coeficiente de correlación de Spearman fue de 0.622, indicando una buena relación positiva entre altura y peso.
Tarea 8
Este documento describe un análisis de correlación entre el peso y la altura de hombres y mujeres utilizando datos de salud. Se filtran los datos por sexo y se realizan pruebas de normalidad, diagramas de dispersión, matrices de correlación y pruebas de correlación de Spearman. Los resultados muestran una correlación positiva débil entre el peso y la altura tanto en mujeres como en hombres.
Tarea seminario 8 Estadística y TICs
Este documento resume los pasos realizados en una tarea de estadística sobre la correlación entre la altura y el peso de individuos. Inicialmente, se realizan gráficas de cuartiles para determinar si los datos siguen una distribución normal (lo cual no parece ser el caso). Luego, se aplica la prueba de Kolmogorov para confirmar que los datos de altura y peso no son normales. Finalmente, se utiliza el coeficiente de Spearman para determinar la correlación positiva y fuerte entre las variables de altura y peso.
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El documento analiza la relación entre las variables "altura" y "peso" mediante pruebas de normalidad y coeficientes de correlación. Las pruebas muestran que ninguna variable sigue una distribución normal y existe una relación positiva entre ellas. El coeficiente de Spearman es 0,622, indicando una buena relación entre la altura y el peso de los individuos.
Seminario 8 machu
1. El documento analiza si existe una correlación entre la altura y el peso de individuos en un conjunto de datos de salud.
2. Al comparar gráficos de distribución y dispersión, se determina que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal.
3. Mediante pruebas de correlación, se encuentra una correlación positiva moderada del 63% entre la altura y el peso, por lo que existe una relación entre las dos variables.
Seminario 8
Este documento resume un ejercicio para determinar la relación entre la altura y el peso. Se plantea la hipótesis nula de que la altura no influye en el peso. Se realizan gráficas y pruebas estadísticas como la prueba de Kolmogorov y el coeficiente de Spearman para determinar si existe una correlación positiva y fuerte entre las variables. Los resultados muestran que el p-valor está por debajo de 0.05, por lo que se rechaza la hipótesis nula y se concluye que a mayor altura mayor peso.
Tarea 8
Este documento presenta un análisis estadístico que examina la relación entre la altura y el peso. El autor realiza pruebas para determinar si las variables altura y peso siguen una distribución normal, calcula el coeficiente de correlación de Spearman, y utiliza una prueba de correlación para concluir que existe una relación positiva y fuerte entre la altura y el peso, de modo que a medida que aumenta la altura también aumenta el peso.
PPT-Correlación-PROB.-Y-EST.pptx
Este documento describe la correlación y regresión lineal simple como técnicas estadísticas para investigar la relación entre dos variables continuas. Explica cómo el diagrama de dispersión permite visualizar la relación y detectar valores atípicos. También define el coeficiente de correlación de Pearson para cuantificar la fuerza de la asociación lineal entre las variables, así como la regresión lineal para modelar la relación y predecir valores. Por último, discute otros métodos como la correlación de Spearman para variables ordinales y la prueba chi-cuadrado para variables
Seminario 8 estadistica
El documento resume un seminario sobre la relación entre el peso y la altura. Se comprueba que las variables de altura y peso no siguen una distribución normal, por lo que se usará el test de Spearman. El gráfico de dispersión muestra una relación positiva entre peso y altura. El coeficiente de Spearman entre ambas variables es de 0.62, indicando una buena correlación positiva.
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Este documento describe los pasos para establecer la correlación entre el peso y la altura de mujeres y hombres. Se realizan histogramas, gráficas de cuantiles y pruebas de normalidad para determinar si el peso y la altura siguen distribuciones normales. Luego, se crean diagramas de dispersión, matrices de correlación y pruebas de correlación usando el coeficiente de Spearman para analizar la correlación entre el peso y la altura dentro de cada sexo.
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Este documento resume un análisis bivariado de las variables cuantitativas altura y peso utilizando datos de una base de datos de salud. Se determinó que altura y peso no siguen una distribución normal a través de histogramas, gráficos Q-Q y boxplots. Un diagrama de dispersión y pruebas de correlación de Pearson y Spearman mostraron una correlación positiva moderada del 63% entre altura y peso, indicando una relación entre las variables.
marta paredes
Este documento describe cómo realizar una correlación entre dos variables cuantitativas, la altura y el peso. Primero se comprueba si siguen una distribución normal mediante pruebas estadísticas y representaciones gráficas. Luego se utiliza la prueba de Spearman para medir la correlación, dado que no siguen una distribución normal. El coeficiente de correlación obtenido es de 0,622, lo que indica una correlación positiva significativa entre el peso y la altura.
Correlaciones
Este documento describe la correlación entre variables, los tipos de correlación (directa, inversa, nula), y cómo medir el grado de correlación usando el coeficiente de Pearson o Spearman. Explica cómo determinar qué coeficiente usar mediante pruebas de normalidad, y provee un ejemplo numérico para comprobar si existe correlación entre el peso y la talla de individuos.
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Este documento describe las correlaciones y cómo medirlas. Explica que la correlación mide la relación entre dos variables cuantitativas y puede ser positiva, negativa o nula. También describe los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman, y cómo determinar cuál usar dependiendo de si las variables siguen una distribución normal o no. Además, explica cómo usar SPSS para calcular la correlación entre dos variables y analizar el grado de correlación.
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El documento habla sobre la relación entre las variables altura y peso. Explica que existe una relación positiva y fuerte entre ellas según el diagrama de dispersión y el coeficiente de correlación de Spearman, el cual es apropiado usar con datos cuantitativos no normales como estas variables.
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Búsqueda de una estrategia aplicada a las bases de datos Cinahl y Scopus acerca del rol de la enfermera/o en la depresión durante el embarazo y el puerperio.
Tarea 2 del seminario de tics
Búsqueda de una estrategia para: "¿Qué aportan a la docencia y el aprendizaje en enfermería la utilización de los blogs y las redes sociales?" en Dialnet y lectura de PDF.
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Planificación Ejemplo con la metodología TPACK
Ejemplo de una planificación tradicional, convertida a una planificación con tpack y usando los verbos de la taxonomía de bloom
Libro Integrado 8vo egb len-mat-ccnn-eess
El curso de Texto Integrado de 8vo grado es un programa académico interdisciplinario que combina los contenidos y habilidades de varias asignaturas clave. A través de este enfoque integrado, los estudiantes tendrán la oportunidad de desarrollar una comprensión más holística y conexa de los temas abordados.
En el área de Estudios Sociales, los estudiantes profundizarán en el estudio de la historia, geografía, organización política y social, y economía de América Latina. Analizarán los procesos de descubrimiento, colonización e independencia, las características regionales, los sistemas de gobierno, los movimientos sociales y los modelos de desarrollo económico.
En Lengua y Literatura, se enfatizará el desarrollo de habilidades comunicativas, tanto en la expresión oral como escrita. Los estudiantes trabajarán en la comprensión y producción de diversos tipos de textos, incluyendo narrativos, expositivos y argumentativos. Además, se estudiarán obras literarias representativas de la región latinoamericana.
El componente de Ciencias Naturales abordará temas relacionados con la biología, la física y la química, con un enfoque en la comprensión de los fenómenos naturales y los desafíos ambientales de América Latina. Se explorarán conceptos como la biodiversidad, los recursos naturales, la contaminación y el desarrollo sostenible.
En el área de Matemática, los estudiantes desarrollarán habilidades en áreas como la aritmética, el álgebra, la geometría y la estadística. Estos conocimientos matemáticos se aplicarán a la resolución de problemas y al análisis de datos, en el contexto de las temáticas abordadas en las otras asignaturas.
A lo largo del curso, se fomentará la integración de los contenidos, de manera que los estudiantes puedan establecer conexiones significativas entre los diferentes campos del conocimiento. Además, se promoverá el desarrollo de habilidades transversales, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la investigación y la colaboración.
Mediante este enfoque de Texto Integrado, los estudiantes de 8vo grado tendrán una experiencia de aprendizaje enriquecedora y relevante, que les permitirá adquirir una visión más amplia y comprensiva de los temas estudiados.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
Examen de Lengua Castellana y Literatura de la EBAU en Castilla-La Mancha 2024.
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Manual de procedimiento para gráficos HC
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Tarea 8 del seminario de tics
- 1. Tarea 8 del seminario de Tics Ana Amador Álvarez 1º Enfermería Grupo 1 Subgrupo 1
- 2. Ejercicio Determina que si existe relación y como de fuerte es entre las variables altura y peso.
- 3. Comprobamos la distribución que siguen las variables (normal o no) y para ello observamos sus gráficas. • Si los valores se sitúan en torno a la línea = Distribución normal. • Si los valores no se sitúan en torno a la línea = No distribución normal. Peso Altura
- 4. Para afirmar con mayor seguridad que no siguen una distribución normal, debido a que muchos valores no siguen la línea, realizaremos el test de normalidad Kolmogorov, ya que la muestra es superior a 50.
- 5. Tanto en la variable altura como en la variable peso, el valor de la p-value es inferior a 0.05, por lo tanto no siguen una distribución normal.
- 6. Realizamos un diagrama de dispersión para observar si existe correlación entre ambas variables.
- 7. El resultado obtenido es: La línea de puntos es prácticamente uniforme y estos siguen un mismo sentido aunque hay puntos que se desvían de la recta verde.
- 8. Ya que no siguen una distribución normal, para comprobar la correlación utilizaremos la matriz de correlaciones con el coeficiente de Spearman.
- 9. El valor obtenido en el coeficiente de Spearman es 0. 6224114, como se acerca a 1, la correlación es positiva y fuerte.
- 10. Por último realizamos un test de correlación para saber si aceptar o descartar la hipótesis nula (H0)
- 11. El resultado obtenido (p-value) es inferior a 0.05, por lo tanto rechazamos la hipótesis nula y afirmamos que peso y altura son dependientes, es decir, que tienen relación.