Más contenido relacionado
Similar a Tarea evaluable t3final
Similar a Tarea evaluable t3final (20)
Último
Último (20)
Tarea evaluable t3final
- 1. TAREA EVALUABLE T3 Unos investigadores desarrollan un nuevo entorno virtual de aprendizajebasado enGoogleApps. Para evaluar laincidenciadela utilización de este nuevo entorno en las calificaciones delos estudiantes,durante dos años serealiza un estudio de casocon dos grupos de estudiantes: un grupodecontrol queutiliza Moodle yun grupo experimental queutilizaGoogleApps; elreparto desujetos entreambos grupos serealizasiguiendo uncriteriodeparidad desexo.
- 3. SE PIDE: 1.- Observar los datos y reflexionar acerca de la relación que existe entre las variables calificación, grupo y sexo. Después de observar los datos a simple vita puede notar que las calificaciones de los estudiantes del Grupo de Google Apps resulto ser más sobresalientes que lo del grupo de Moodle., si se analiza por sexo se hace más notorio, ya que se puede apreciar que los estudiantes de sexo masculino de google Apps mantuvieron una calificación entre 7-10 puntos , contrario a los estudiantes de Moodle la cual fue de 4-7 puntos.
- 4. 2.- Dibujar en Excel 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? Cree el Gráfico de las medias de las calificaciones combinando las variables grupo y sexo, es decir: Moodle-Male, Moodle-Female, GoogleApps-Male, GoogleApps-Female.
- 6. Si Comparamos los gráficos con el análisis se puede ver claramente lo expuesto, que los estudiantes del grupo Google Apps, obtuvieron mejores calificación que lo del Moodle. Para poder realizar este gráfico utilicé las hojas de cálculo de Google, para obtener las medias de las diferentes Combinaciones use la Función PROMEDIO.SI.CONJUNTO, como se muestra a continuación: PROMEDIO.SI.CONJUNTO(C2:C41;B2:B41;"GooGle Apps";D2:D41;"M") =7.9 =PROMEDIO.SI.CONJUNTO(C2:C41;B2:B41;"GooGle Apps";D2:D41;"F")=6.6 =PROMEDIO.SI.CONJUNTO(C2:C41;B2:B41;"Moodle";D2:D41;"F")=5.9 =PROMEDIO.SI.CONJUNTO(C2:C41;B2:B41;"Moodle";D2:D41;"M")=4.6
- 7. A TRAVÉS DE ESTAS MEDIAS, HICE LOS SIGUIENTES GRÁFICOS DE INTERACCIÓN
- 9. En cuanto a si hay o no interacción, según lo resultado, se puede determinar que sí, porque cuando se observa en el gráfico el cambio de la plataforma Moodle a la plataforma de Google Apps, vemos como aumenta tanto para el sexo masculino, como para el sexo femenino, también se puede determinar que la variable grupo tiene un efecto principal.
- 10. 3.-Analizar si existen diferencias estadísticamente significativas en las calificaciones en función del grupo y del sexo. Para ver esto abrí el fichero de R-studio , realizando lo mismo paso que para la tarea T2.
- 11. Luego procedí a dividir los datos en función del Grupo y del sexo, en la imagen de arriba se puede ver por grupo y en la de abajo le muestro las instrucciones usada para el sexo. > View(Nota3GoogleApps) > Nota3GoogleApps<-subset(Notas.2grupos.v31,grupo=="Google Apps") > Nota3Moodle<-subset(Notas.2grupos.v31,grupo=="Moodle") > Nota3Femenino<-subset(Notas.2grupos.v31,sexo=="F") > Nota3Masculino<-Subset(Notas.2grupos.v31,sexo=="M") Calcule la media para hacerme una idea de la medida en que dichos indicadores varían de uno a otro grupo. > with(Notas.2grupos.v3,tapply(nota,list(grupo),mean)) Google Apps Moodle 7.25 5.25
- 12. Luego procedí a comparar los datos para ver si existen diferencia estadísticamentesignificativa por grupo y por sexo. 1.-Comparando por grupo
- 13. El análisis muestra que hay diferencia estadísticamentesignificativa, entre el grupo de Moodle y el Grupo Google Apps, determinada por la plataformautilizadaen cada grupo, el margen de errores menor de 5%, en virtud queel p-value=1.683e-06 los que equivale a un 0.0001683%, la cuales la probabilidad a equivocarnos.
- 14. 2.- Comparando por Sexo > t.test(Nota3Masculino$nota, Nota3Femenino$nota) Welch Two Sample t-test data: Nota3Masculino$nota and Nota3Femenino$nota t = 0, df = 28.082, p-value = 1 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.982814 0.982814 sample estimates: mean of x mean of y 6.25 6.25 El análisis de los resultados muestra que por sexo no hubo diferencia estadísticamente significativa entre ambos grupos de estudiantes , ya que el margen de error es mayor 5%, en virtud que el p-value= 1, lo que equivale a un 100%.
- 15. 4. Utilizar la función aov() de R para saber si existe una interacción estadísticamente significativa entre las variables grupo y sexo. Para poder tener una idea de que iba hacer tuve varios días buscando información en internet , sobre el uso de la función Aov(), luego utilice la función Summary
- 16. Al principio me dio varios errores, ya que no me traía el resultado esperado como se puede ver, solo me leía la variable sexo, luego pude comprobar que no estaba colocando todo el argumento, para que pudiera traer el resultado, hasta que por fin pude dar con el argumento, el cual le mostrares a continuación: > summary(aov(Notas.2grupos.v31$nota~Notas.2grupos.v31$grupo*Notas.2grup os.v31$sexo)) Df Sum Sq Mean Sq Notas.2grupos.v31$grupo 1 40.0 40.00 Notas.2grupos.v31$sexo 1 0.0 0.00 Notas.2grupos.v31$grupo:Notas.2grupos.v31$sexo 1 16.9 16.90 Residuals 36 30.6 0.85 F value Pr(>F) Notas.2grupos.v31$grupo 47.06 5.02e-08 *** Notas.2grupos.v31$sexo 0.00 1 Notas.2grupos.v31$grupo:Notas.2grupos.v31$sexo 19.88 7.74e-05 *** Residuals --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
- 17. Según los resultados,se llega a la conclusión que hay una interacción estadísticamente significativa entre las variablesgrupoy sexo,debido a que el valorde Pr= 7.74e-05, lo que equivale a 0.00774%,es menor que el margen de error del5%.