Medición informal del p-valor: un estudio exploratorio con estudiantes de bachillerato
Tipo de documento
Autores
Lista de autores
García, Victor y Sánchez, Ernesto
Resumen
En los años recientes se ha reconocido la importancia de desarrollar el razonamiento inferencial informal (RII), antes de aprender los conceptos estadísticos formales. No obstante, hay poca investigación sobre su desarrollo en el aula en el nivel bachillerato. En situaciones informales, una de las dificultades que sobresale es la de medir el p-valor de un estadístico (probabilidad de obtener el estadístico o más extremo si la hipótesis nula fuera verdadera). El presente trabajo es un avance de investigación, en el cual se analiza el razonamiento de estudiantes de bachillerato (15-18 años) para medir el p-valor de un estadístico al usar una simulación computarizada que crea una distribución muestral empírica. Se encontró que varios estudiantes miden adecuadamente el p-valor de manera informal mediante la simulación, lo que representa un cambio significativo en el RII.
Fecha
2015
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Enfoque
Nivel educativo
Educación media, bachillerato, secundaria superior (16 a 18 años) | Educación secundaria básica (12 a 16 años)
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Editores (actas)
Acuña, Claudia | Rigo, Mirela | Sánchez, Ernesto | Torres, Omar | Valdez, Julio
Lista de editores (actas)
Sánchez, Ernesto, Acuña, Claudia, Rigo, Mirela, Valdez, Julio y Torres, Omar
Editorial (actas)
Lugar (actas)
Rango páginas (actas)
1-10
Referencias
Batanero, C. (2000). Controversies around significance tests. Mathematical Thinking and Learning, 2(1-2), 75-98. Biehler, R., Ben-Zvi, D., Bakker, A., & Makar, K. (2013). Technology for enhancing statistical reasoning at the school level. En A. Bishop, K. Clement, C. Keitel, J. Kilpatrick, & A. Y. L. Leung (Eds.), Third international handbook on mathematics education (pp. 643-689). New York: Springer. Birks M. & Mills, J. (2011). Grounded theory: A practical guide. California: Sage. Castro-Sotos, A. E., Vanhoof, S., Van den Noorgate, W., Onghena, P. (2007). Students’ misconceptions of statistical inference: A review of the empirical evidence from research on statistics education. Educational Research Review, 2, 98–113. Chance, B. L., Ben-Zvi, D., Gar fi eld, J., & Medina, E. (2007). The role of technology in improving student learning. Technology Innovations in Statistics Education, 1(1). Chance, B., delMas, R. C., & Garfield, J. (2004). Reasoning about sampling distributions. En D. Ben-Zvi & J. Garfield (Eds.). The challenge of developing statistical literacy, reasoning and thinking (pp. 295-323). Amsterdam: Kluwer Academic Publishers. delMas, R., Garfield, J., & Chance, B. (1999). A model of classroom research in action: Developing simulation activities to improve student’s statistical reasoning. Journal of Statistics Education, 7(3). Erickson, T. (2006). Using simulation to learn about inferences. International Conference on Teaching Statistics, 7, 1-6. Finzer, W. (2014). Fathom Dynamic Data Software (Version 2.2) [Software]. Disponible: http://fathom.concord.org/. Garcia-Rios, N. (2013). Inferencias estadísticas informales en estudiantes mexicanos. En J. M. Contreras, G. R. Cañadas, M. M. Gea y P. Arteaga (Eds.), Actas de las Jornadas Virtuales en Didáctica de la Estadística, Probabilidad y Combinatoria (pp. 343-357). Granada, 2013. García, V. N., & Sánchez, E. A. (2014). Razonamiento inferencial informal: el caso de la prueba de significación con estudiantes de bachillerato. En M. T. González, M. Codes, D. Arnau y T. Ortega (Eds.), Investigación en Educación Matemática XVIII (pp. 345-354). Salamanca: SEIEM. García, V. N., & Sánchez, E. A. (2015). Dificultades en el razonamiento inferencial intuitivo. En J. M. Contreras, C. Batanero, J. D. Godino, G.R. Cañadas, P. Arteaga, E. Molina, M.M. Gea y M.M. López (Eds.), Didáctica de la Estadística, Probabilidad y Combinatoria, 2 (pp. 207-214). Granada, 2015. Hofmann, T., Maxara, C., Meyfarth, T., & Prömmel, A. (2014). Using the Software FATHOM for learning and teaching statistics in Germany –A review on the research activities of Rolf Biehler's working group over the past ten years. En T. Wassong, D. Frischemeier, P. Fischer, R. Hochmuth & P. Bender (Eds.), Mit Werkzeugen Mathematik und Stochastik lernen –Using Tools for Learning Mathematics and Statistics (pp. 283-304). Wiesbaden: Springer. Jabareen, Y. (2009). Building conceptual framework: Philosophy, definitions and procedure. International Journal of Qualitative Method, 8(4), 49-62. Jacob, B., & Doerr, H. (2013, February). Students’ informal inferential reasoning when working with the sampling distribution. Paper presented in Working Group 5 (A. Bakker, Chair): The Eighth Congress of European Research in Mathematics Education (CERME8), ManavgatSide, Antalya: Turkey Kahneman, D., Slovic, P., & Tversky, A. (1982). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Cambridge: Cambridge University Press. Makar, K., Bakker, A. & Ben-Zvi, D. (2011). The Reasoning behind informal statistical inference. Mathematical Thinking and Learning, 13(1-2), 152-173. Makar, K., & Ben-Zvi, D. (2011). The role of context in developing reasoning about informal statistical inference. Mathematical Thinking and Learning, 13(1–2), 1–4. Pfannkuch, M. (2005). Probability and statistical inference: How can teachers enable learners to make the connection? En G. A. Jones (Ed.), Exploring probability in school: Challenges for teaching and learning (pp. 267-294). New York: Springer. Rossman, A. (2008). Reasoning about informal statistical inference: one statistician’s view. Statistics Education Research Journal, 7(2), 5-19. Zieffler, A., Garfield, J., delMas, R. & Reading, C. (2008). A framework to support research on informal inferential reasoning. Statistics Education Research Journal, 7(2), 40–58.