Una introducción al análisis exploratorio de datos por medio de Google Analytics
Tipo de documento
Autores
Lista de autores
Carranza, Pablo y Fuentealba, Jenny
Resumen
En el presente artículo nos interesamos en las posibilidades de enseñanza de nociones de base del Análisis Exploratorio de Datos en los primeros años de la enseñanza universitaria por medio del software conocido como Google Analytics. Presentamos primeramente una introducción general, seguida de una somera síntesis del marco epistemológico de referencia (Análisis Exploratorio de Datos), continuando con una descripción de la herramienta conocida como Google Analytics, para luego desarrollar algunos tópicos de interés sobre una experiencia llevada a cabo con estudiantes universitarios.
Fecha
2013
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Desde disciplinas académicas | Epistemología | Estadística | Gráfica | Software
Enfoque
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Volumen
7
Rango páginas (artículo)
53-65
ISSN
23625562
Referencias
Brousseau, G. (1988). Le contrat didactique. Recherche en didactiques des mathématiques, 9(3), 309–336. Carranza, P. (2009). La dualité de la probabilité et enseignement de la statistique. Une experience en bts. Paris VII Denis Diderot, Savoirs Scientifiques: Epistemologie, histoire des sciences, didactique des disciplines. Carranza, P. (2012). Sensibilisation à l’abduction en statistique. Paper presented at the EMF 2012. Enseignement des mathématiques et contrat social: enjeux et défis pour le 21e siècle, Genève. Carver, R. (1978). The case against statistical significance testing. Harvard Educational Review, 48(3), 378–399. Chevallard, Y. (1991 [1985]).La transposition didactique.Grenoble: La Pensée Sauvage. Cox, R. T. (1946). Probability, frequency, and reasonable expectation. American Journal of Physics, 14, 1–13. Cumming, G. (2010). Statistics education in the social and behavioural sciences: From dichotomous thinking to estimation thinking and meta–analytic thinking. Paper presented at the Data and context in statistics education: towards an evidence.based society. ICOTS 8, Ljubljana, Slovenia. Diaconis, P. (2006 [1985]). Theories of data analysis: From magical thinking through classical statistics. En Hoaglin, F., Tukey, J. (Eds.), Exploring data tables, trends, and shapes. New York: John Wiley & Sons, Inc. Engestrom, Y. (1991). Activity theory and individual and social transformation. Activity Theory, 7/8, 6–17. Gärdenfors, P., Sahlin, N.–E., Ramsey, F., Luce, D., Raiffa, H., Savage, L., et al. (1988).Decision, probability and utility. Cambridge: Cambridge University Press. Good, I. J. (1983). The philosophy of exploratory data analysis. The Philosophy of Science, 50(2), 283–295. Hacking, I. (2002). L’émergence de la probabilité. Paris: Seuil. Jaynes, E. (1980). What is the question? En Bernardo, J. M., deGroot, M. H, Lindly, D. V. and Smith A. F. M. (Eds.). Bayesian statistics. Valencia: Valencia Univ. Press. Jaynes, E. (1984). The intuitive inadequacy of classical statistics. Epistemologia, 7(43), 43–74. Lecoutre, B. (2005). Et si vous étiez un bayésien qui s’ignore? Modulad, 1(32), 92–105. Mast, J. d., & Kemper, B. P. H. (2009). Principles of exploratory data analysis in problem solving: What can we learn from a well–known case? Quality Engineering, 21, 366–375. Meehl, P. (1978). Theoretical risks and tabular asterisks: Sir karl, sir ronald, and the slow progress of soft psychology. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 46, 806–834. Pearson, K. (1930). The life, letters and labours of francis galton. London: Cambridge University Press. Peirce, C. S. (1932). Collected papers. Hartshorne C. y Weiss, P. (eds.). Vol II: Elements of Logic. Cambridge MA: Harvard University Press. Popper, K. R. (1959). The logic of scientific discovery. London: Hutchinson. Rabardel, P. (1995). Les hommes et les technologies, une approche cognitive des instruments contem-porains. Paris: Armand Colin. Régnier, J.–C., & Oriol, J.–C. (2001). Fonctionnement didactique de la simulation en statistique. Paper presented at the Journées de Statistique Lyon 2003, Lyon, France. Schield, M. (2006). Statistical literacy survey analysis: Reading graphs and tables of rates and per-centages. Proceedings of the Sixth International Conference on Teaching Statistics. Ciudad del Cabo: International Statistical Institute and International Association for Statistical Education. Tukey, J. W. (1977).Exploratory data analysis. Reading, Massachusetts: Addison–Wesley Publishing Company. Vallecillos Jimenez, A., & Batanero Bernabeu, C. (1997). Conceptos activados en el contraste de hipótesis estadísticas y su comprensión por estudiantes universitarios. Recherches en didactique des mathématiques, 17(1), 29–48.