Tipo de documento
Autores
Lista de autores
Rodríguez, Wilson, Daza, Claudia y Fernández, Felipe
Resumen
Por naturaleza los datos en muchos estudios son regularmente configurados a manera de tablas, que en asocio con los objetivos que se establezcan, determinan el tipo de análisis a seguir. Se presenta en este escrito una aplicación e implementación con R (Software libre y de uso frecuente en estadística), de un análisis de datos denominado en estadística Análisis de Correspondencias, precisado tal análisis por procesos como renglones y niveles como columnas de una tabla de datos obtenida en un experimento de enseñanza. El uso de R para la implementación del análisis se entiende como un aspecto complementario, para el mejor entendimiento mediante el uso de tecnologías de la informática. Se destaca que lo aquí contenido solo es un esbozo, en consecuencia los interesados en ahondar más en el tema deberán consultar algunas referencias que al final se registran.
Fecha
2014
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Estadística | Organización y representación de datos | Otro (tipos estudio) | Software
Enfoque
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Título libro actas
Memorias del I Encuentro Colombiano de Educación Estocástica
Editores (actas)
Lista de editores (actas)
Andrade, Luisa
Editorial (actas)
Lugar (actas)
Rango páginas (actas)
148-157
ISBN (actas)
Referencias
American Statistical Association. (2012). College report. California: American Statistical Association. Batanero, C. (2013). Sentido estadístico: Componentes y desarrollo. I Jornadas Virtuales en Didáctica de la Estadística, Probabilidad y Combinatoria (pp. 2). Granada: Sociedad Española de Investigación en Educación Matemática. Daza, C., y Rodríguez, W. (2014). Exploración del razonamiento estadístico a nivel universitario bajo situaciones de muestreo. Tesis de maestría. Bogotá: Universidad Pedagógica Nacional de Colombia. Díaz, L. y Morales, M. (2012). Análisis Estadístico de Datos Multivariados. Bogotá: Universidad Nacional de Colombia. Jones, G.A, Langrall, C., Mooney, E. y Thornton, C. (2005). Models of development in statistical. En D. Ben-Zvi y J. Garfield (Eds.), The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking (pp. 97-118). Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers. Hernández, F., Martínez, P., Dafonseca, P. y Rubio, M. (2005). Aprendizaje, competencias y rendimiento en educación superior. Madrid: La Muralla. Pardo, C. y Cabarcas, G. (2001). Métodos estadísticos multivariados en investigación social. Bogotá D.C: Universidad Nacional de Colombia. Venables, W. y Smith, D. (1999). CRAN.R-project. http://www.r-project.org. Watson, J.M. (2005). Developing reasoning about samples. En D. Ben-Zvi y J. Garfield (Eds.), The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking (pp. 277-294). Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers.