Estadistica Bivariada
8. Proyecto final: describir, comparar y argumentar
Proyecto final: describir, comparar y argumentar
Objetivos
- Integrar recolección, representación e interpretación de datos bivariados.
- Comparar dos poblaciones usando nubes de puntos.
- Comunicar conclusiones estadísticas breves, cuidadosas y basadas en evidencia.
Consigna general
En parejas o grupos pequeños, recolecten datos de dos características numéricas en dos poblaciones comparables. Luego construyan una nube de puntos, describan tendencias, identifiquen puntos aislados y argumenten si los grupos se parecen o se diferencian.
Producto esperado
- Pregunta de investigación.
- Definición de las dos poblaciones.
- Tabla de datos bivariados.
- Nube de puntos con colores o dos gráficos comparables.
- Descripción de tendencia, dispersión y puntos aislados.
- Conclusión argumentada.
Ejemplo de pregunta de investigación
Pregunta: ¿se observa relación entre minutos de lectura y páginas leídas en dos grupos de estudiantes?
Poblaciones:
- Grupo A: estudiantes que leyeron texto narrativo.
- Grupo B: estudiantes que leyeron texto informativo.
Variables:
- \(x=\) minutos de lectura.
- \(y=\) páginas leídas.
Modelo de conclusión
Una conclusión cuidadosa podría decir: "En los datos recolectados se observa una tendencia positiva entre minutos de lectura y páginas leídas. El Grupo B parece tener más páginas leídas para tiempos similares, aunque la muestra es pequeña y hay un punto aislado que conviene revisar".
Ejercicio 1: diseñar el proyecto
Completa las decisiones iniciales del proyecto.
- Escribe una pregunta de investigación.
- Define la población o los dos grupos que compararás.
- Elige la variable del eje \(x\).
- Elige la variable del eje \(y\).
- Explica por qué ambas variables son numéricas.
- Indica cuántas personas o casos registrarás.
Una respuesta posible:
- Pregunta: ¿se relacionan minutos de actividad física y nivel de energía?
- Grupos: estudiantes que practican deporte fuera del colegio y estudiantes que no lo practican.
- Variable \(x\): minutos de actividad física al día.
- Variable \(y\): nivel de energía declarado de 1 a 10.
- Ambas son numéricas porque se expresan con cantidades.
- Se registrarán al menos 6 datos por grupo.
Ejercicio 2: revisar una tabla de datos
Revisa la siguiente tabla y responde.
| Grupo | Minutos de lectura | Páginas leídas |
|---|---|---|
| A | 10 | 5 |
| A | 15 | 8 |
| A | 20 | 10 |
| B | 10 | 7 |
| B | 15 | 11 |
| B | 20 | 14 |
- ¿Cuál es la variable \(x\)?
- ¿Cuál es la variable \(y\)?
- Escribe los tres pares del Grupo A.
- Escribe los tres pares del Grupo B.
- ¿Qué grupo parece leer más páginas para tiempos similares?
- ¿Se observa tendencia creciente?
- La variable \(x\) es minutos de lectura.
- La variable \(y\) es páginas leídas.
- Grupo A: \((10;5)\), \((15;8)\), \((20;10)\).
- Grupo B: \((10;7)\), \((15;11)\), \((20;14)\).
- El Grupo B parece leer más páginas para los mismos tiempos.
- Sí, en ambos grupos las páginas aumentan al aumentar los minutos.
Ejercicio 3: pauta de cierre
Antes de entregar el proyecto, verifica estos criterios.
- La pregunta de investigación menciona dos variables numéricas.
- La tabla permite identificar cada par ordenado.
- La nube de puntos usa ejes claros.
- Los grupos se distinguen por color o por gráficos comparables.
- La descripción menciona tendencia, dispersión y puntos aislados si existen.
- La conclusión evita afirmar causalidad sin evidencia suficiente.
- La conclusión usa datos concretos para justificar.
- El trabajo reconoce al menos una limitación de la muestra.
Una entrega completa debería cumplir los ocho criterios. Si falta alguno, la mejora sugerida es:
- Reescribir la pregunta para que incluya las dos variables.
- Ordenar la tabla con columnas claras.
- Nombrar ambos ejes y usar escala coherente.
- Agregar color o separar los gráficos con los mismos ejes.
- Usar vocabulario estadístico: tendencia, concentración, dispersión, punto aislado.
- Cambiar frases como "esto causa" por "en estos datos se observa".
- Citar valores o ejemplos de puntos.
- Indicar que la muestra es pequeña o que faltan más datos.