Proyecto de Estadistica

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

FACULTAD DE FILOSOFA, LETRAS Y CIENCIAS DE LA EDUCACIN

INSTITUTO SUPERIOR DE POSTGRADO

APLICACIN DE LA ESTADSTICA A LA INVESTIGACIN SOCIO

EDUCATIVA DE LOS MAESTROS Y MAESTRAS

DE LA RED Q6 Y MANUAL DE APLICACIN

DEL PROGRAMA ESTADSTICO

SPSS

Trabajo presentado para la obtencin del Grado Acadmico de

Magister en: Diseo y Gestin de Proyectos Socioeducativos

Autor: Ing. Manuel Bustamante Chamba.

Tutor: Ph.D. Guillermo Tern A.

Quito, Septiembre de 2012

Aplicacin de la Estadstica en la Investigacin Socio Educativa

ii

DEDICATORIA

Este trabajo de investigacin lo dedico a quienes

han hecho posible la culminacin de mi carrera.

Especialmente a mis padres y profesores quienes

supieron sembrar en m la fe y la esperanza en

los estudios para ser un hombre de bien al

servicio de la sociedad de la

cual formo parte.

Ing. Manuel Bustamante Ch.


iii

AGRADECIMIENTO

Quiero expresar mi agradecimiento a quienes de

forma directa participaron en la elaboracin de

esta tesis, especialmente al Ph.D. Guillermo

Tern, quien con sus conocimientos y

acertada direccin permiti cumplir

con los objetivos planteados


iv

AUTORIZACIN DE LA AUTORA INTELECTUAL

Yo, Manuel Bustamante Chamba en calidad de autor de la Tesis realizada

sobre Aplicacin de la Estadstica a la investigacin socio educativa de los

maestros y maestras de la red Q6 y Manual de Aplicacin del programa

estadstico SPSS, por la presente autorizo a la UNIVERSIDAD CENTRAL

DEL ECUADOR, hacer uso de todos los contenidos que me pertenecen o

de parte de los que contienen esta obra, con fines estrictamente

acadmicos o de investigacin.

Los derechos que como autor me corresponden, con excepcin de la

presente autorizacin, seguirn vigentes a mi favor, de conformidad con lo

establecido en los artculos 5, 6, 8; 19 y dems pertinentes de la Ley de

Propiedad Intelectual y su Reglamento.

Quito a 20 de Septiembre de 2012

______________________________

FIRMA

C.C. 1705503611


v

APROBACIN DEL TUTOR

En mi calidad de tutor en el trabajo de investigacin sobre el tema:

APLICACIN DE LA ESTADSTICA A LA INVESTIGACIN SOCIO

EDUCATIVA DE LOS MAESTROS Y MAESTRAS DE LA RED Q6 Y

MANUAL DE APLICACIN DEL PROGRAMA ESTADSTICO SPSS

presentado por el Ingeniero Estadstico Manuel Bustamante Chamba, del

Programa de Maestra en Diseo y Gestin de Proyectos

Socioeducativos.

Considero que dicho informe investigativo rene los requisitos y mritos

suficientes para ser sometido a la evaluacin del jurado examinador para

que se designe.

En la ciudad de Quito a los 10 das del mes Septiembre de 2012

EL TUTOR

__________________________________

Ph.D. Guillermo Tern A.

C.I. 170431867-2


vi

APRBACIN DEL JURADO EXAMINADOR

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

FACULTAD DE FILOSOFA, LETRAS Y CIENCIAS DE LA EDUCACIN

PROGRAMA DE MAESTRA EN DISEO Y GESTIN DE PROYECTOS

SOCIOEDUCATIVOS.

Los miembros del Tribunal Examinador aprueban (con la mencin

honorifica y/o recomendacin para su publicacin) en el informe de

investigacin, sobre el tema: "APLICACIN DE LA ESTADSTICA A LA

INVESTIGACIN SOCIO EDUCATIVA DE LOS MAESTROS Y

MAESTRAS DE LA RED Q6 Y MANUAL DE APLICACIN DEL

PROGRAMA ESTADSTICO SPSS", del estudiante Manuel Bustamante

Chamba alumno del Programa de Maestra en Diseo y Gestin de

Proyectos Socioeducativos.

En la ciudad de Quito a los _____ das del mes _________ de 2012

Para constancia firman

___________________ ___________________ __________________

..


vii

NDICE DE CONTENIDOS

PORTADA

AUTORIZACIN DE LA UTORA INTELECTUAL iv

APROBACIN DEL TUTOR v

APROBACIN DEL JURADO EXAMINADOR vi

NDICE DE CONTENIDOS vii

NDICE DE ANEXOS xi

NDICE DE TABLAS xii

NDICE DE GRFICOS xiv

RESUMEN xvi

SUMMARY xvii

INTRODUCCIN 1

CAPTULO I 3

EL PROBLEMA 3

Planteamiento del problema 3

Formulacin del problema 5

Objetivos 5

Objetivos Generales 5

Objetivos Especficos 5

Justificacin 6

CAPTULO II 8

MARCO TERICO 8

Antecedentes de la Investigacin 8

Fundamentacin Terica 13

Que es estadstica 13

Tipos de Variables 13

Medidas de tendencia central 16

Promedio 16


viii

Mediana 17

Moda 18

Medidas de tendencia central para datos agrupados 18

Media aritmtica 18

Mediana 20

Moda 22

Cuartiles 23

Clculo del Q1 23

Clculo del Q2 24

Clculo del Q3 24

Clculo del Q4 25

Percentiles 26

Clculo del P20 26

Clculo del P85 26

Medidas de dispersin 27

Desviacin estndar o tpica 27

Correlacin 28

Coeficiente de determinacin 30

Regresin lineal 31

Pendiente de la lnea de regresin 31

Punto donde se intercepta con el eje Y 31

Prueba de hiptesis 32

Prueba de hiptesis para muestras grandes ( Z) 32

Prueba de hiptesis para dos muestras pequeas (t) 35

Hiptesis 39

Hiptesis General 39

Hiptesis Especficas 40

Sistema de Variables 41

Definicin de Variables 41

Investigacin Socio educativa 42

Introduccin 42

Definicin 43


ix

Importancia 43

Tcnicas utilizadas para la investigacin socio educativa 43

Procedimientos 44

Investigacin Gerencial 45

Investigacin Administrativa 45

Investigacin Psicolgica 46

Investigacin Evaluativa 46

Investigacin de causas de Repitencia 47

Definicin de trminos bsicos 48

CAPTULO III 50

METODOLOGA 50

Diseo de la investigacin 50

Poblacin 51

Muestra 51

Operacionalizacin de Variables 53

Tcnicas de la investigacin 55

Instrumentos de la investigacin 55

Validez de los instrumentos 55

Confiabilidad de los instrumentos 56

Encuesta piloto 57

Tcnicas de procesamiento de datos 58

Tcnicas de anlisis de datos 58

CAPTULO IV 60

INTERPRETACIN Y ANLISIS DE LOS DATOS 60

Presentacin de resultados 60

Anlisis e interpretacin de resultados 61

Discusin de resultados 78

Prueba de hiptesis 78

CONCLUSIONES 84

RECOMENDACIONES 85


x

BIBLIOGRAFA 86

ANEXOS 88

CAPTULO V

PROPUESTA


xi

NDICE DE ANEXOS

ANEXO Nro. 1 ENCUESTA 89

ANEXO Nro. 2 VISTA DE VARIABLES SPSS 20 92

ANEXO Nro. 3 VISTA DE DATOS 93

ANEXO Nro. 4 INSTRUMENTO DE VALIDALCIN A DOCENTES 93

PROPUESTA


xii

NDICE DE TABLAS

Tabla 1 Realiza usted anlisis de datos 61

Tabla 2 Realiza anlisis de informacin de su Centro Educativo *

Ha trabajado con programas estadsticos para el anlisis de datos 62

Tabla 3 Ha realizado anlisis de datos apoyados en

la estadstica descriptiva * Ha sido satisfactorio utilizar la

Estadstica descriptiva en el anlisis de datos 63

Tabla 4 Ha realizado anlisis de datos apoyados en

la estadstica Inferencial 64

Tabla 5 Ha sido satisfactorio utilizar la Estadstica

Inferencial en el anlisis de datos 65

Tabla 6 Al momento de dictar su clase usted utiliza cuadros y

grficos. * Con este proceso la clase se vuelve dinmica 66

Tabla 7 Considera que la Estadstica en el anlisis de datos es

determinante * Le gustara que le dicten cursos de Estadstica 67

Tabla 8 Que tpicos le gustara conocer (seale el ms imp.) 68 Tabla 9 Tiene conocimiento de algn Software para el anlisis de

datos * Seleccione el Software de anlisis de datos que conoce 69

Tabla 10 Cmo calificara la utilizacin de un software

Informtico para el anlisis de datos * Qu tipo de informacin

analizo usted con este software 70

Tabla 11 Como ha utilizado este software 71

Tabla 12 Est interesado en aprender un Software para

el anlisis de datos * Dispone de tiempo para aprender

el programa estadstico SPSS 72

Tabla 13 Considera importante contar con una gua de auto

aprendizaje de SPSS * Considera que el mdulo debe contener

ejercicios resueltos de la realidad educativa 73

Tabla 14 Cree usted que el manual debe utilizar estrategias

motivadoras para el auto aprendizaje de SPSS * Considera

que el mdulo debe contener tablas dinmicas apoyadas


xiii

con grficos 74

Tabla 15 Considera usted que el mdulo de auto aprendizaje de

SPSS es una herramienta para la investigacin * Considera que

para este tipo de investigacin es importante aplicar algn

software estadstico 75

Tabla 16 Para realizar un informe ejecutivo de proyectos

usted inserta cuadros y grficos estadsticos 76

Tabla 17 Para obtener conclusiones y recomendaciones de su investigacin ha utilizado la Estadstica 77


xiv

NDICE DE GRFICOS

Grfico Nro. 1 Realiza usted anlisis de datos 61

Grfico Nro. 2 Realiza anlisis de informacin de su Centro

Educativo * Ha trabajado con programas estadsticos para

el anlisis de datos 62

Grfico Nro. 3 Ha realizado anlisis de datos apoyados en

la estadstica descriptiva * Ha sido satisfactorio utilizar la

Estadstica descriptiva en el anlisis de datos 63

Grfico Nro. 4 Ha realizado anlisis de datos apoyados en

la estadstica Inferencial 64

Grfico Nro. 5 Ha sido satisfactorio utilizar la Estadstica

Inferencial en el anlisis de datos 65

Grfico Nro. 6 Al momento de dictar su clase usted utiliza cuadros

y grficos. * Con este proceso la clase se vuelve dinmica 66

Grfico Nro. 7 Considera que la Estadstica en el anlisis de datos

es determinante * Le gustara que le dicten cursos de Estadstica 67

Grfico Nro. 8 Que tpicos le gustara conocer (seale el ms imp.) 68 Grfico Nro. 9 Tiene conocimiento de algn Software para el

anlisis de datos * Seleccione el Software de anlisis de

datos que conoce. 69

Grfico Nro. 10 Cmo calificara la utilizacin de un software

Informtico para el anlisis de datos * Qu tipo de informacin

analizo usted con este software 70

Grfico Nro. 11 Como ha utilizado este software 71

Grfico Nro. 12 Est interesado en aprender un Software para

el anlisis de datos * Dispone de tiempo para aprender

el programa estadstico SPSS 72

Grfico Nro. 13 Considera importante contar con una gua de auto

aprendizaje de SPSS * Considera que el mdulo debe contener

ejercicios resueltos de la realidad educativa 73


xv

Grfico Nro. 14 Cree usted que el manual debe utilizar estrategias

motivadoras para el auto aprendizaje de SPSS * Considera

que el mdulo debe contener tablas dinmicas apoyadas

con grficos 74

Grfico Nro. 15 Considera usted que el mdulo de auto

aprendizaje de SPSS es una herramienta para la investigacin *

Considera que para este tipo de investigacin es importante

aplicar algn software estadstico 75

Grfico Nro. 16 Para realizar un informe ejecutivo de proyectos

usted inserta cuadros y grficos estadsticos 76

Grfico Nro. 17 Para obtener conclusiones y recomendaciones de su investigacin ha utilizado la Estadstica 77


xvi

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE FILOSOFA, LETRAS Y CIENCIAS DE LA EDUCACIN

INSTITUTO SUPERIOR DE POSGRADO

APLICACIN DE LA ESTADSTICA A LA INVESTIGACIN SOCIO EDUCATIVA DE LOS MAESTROS Y MAESTRAS DE LA RED Q6 Y MANUAL DE APLICACIN DEL PROGRAMA ESTADSTICO

SPSS Autor: Manuel Bustamante Chamba.

Tutor: Ph.D. Guillermo Tern A.

Quito, Septiembre, de 2012

RESUMEN

La presente investigacin se realiz en la RED Q6 de la parroquia de

Chillogallo del "Distrito Metropolitano de Quito", con una poblacin de 480

docentes y un tamao de muestra de 171 encuestados, donde se

determin la deficiencia del manejo de un software Estadstico para el

anlisis de datos generados en la gestin ulica, la primera parte consta

de ejemplos estadsticos realizados de forma manual como son medidas

de tendencia central, dispersin, regresin correlacin, prueba de

hiptesis y otros; estos ejemplos fueron aplicados al Software Estadstico

SPSS para obtener los mismos resultados de forma rpida y oportuna, al

final de esta tesis dejamos planteado un manual de SPSS 20 en el que se

puede observar las principales bondades que presta en software para el

anlisis de informacin socio educativa.

DESCRIPTORES: STADSTICA, INVESTIGACIN SOCIO EDUCATIVA,

SPSS, MEDDAS DE TENDENCIA CENTRAL, MUESTRA, MUESTREO

ESTRATIFICADO, PRUEBA DE HIPTESIS.


xvii

CENTRAL UNIVERSITY OF ECUADOR FACULTY OF PHILOSOPHY AND EDUCATIONAL SCIENCIES

GRADUATE INSTITUTE ANDA RESEARCH

APPLICATION OF STATISTICS TO THE EDUCATIONAL PARTNER OF

INNOVATIONS TEACHERS Q6 NETWORK AND APLICATION MANUAL SPSS STATISTICAL PROGRAM

Autor: Manuel Bustamante Chamba.

Tutor: Ph.D. Guillermo Tern

Quito, September, de 2012

SUMMARY

This research was conducted in the RED Q6 of the parish of Chillogallo

the Metropolitan District of Quito, with a population of 480 teachers and a

sample size of 171 respondents, which determined a deficiency of running

a Statistical Software for analysis of data generated in courtly

management, the first part consists of statistical examples performed

manually as are measures of central tendency, dispersion, regression,

correlation, hypothesis testing, and others; these samples were applied to

the SPSS statistical software to obtain the same results quickly and

promptly to the end of this thesis we proposed a manual of SPSS 20 in

which you can see the main benefits provided software for the analysis of

socio education.

WORDS: STATISTICS, PARTNER EDUCATIONAL RESEARCH, SPSS,

MEASURES OF CENTRAL TENDENCY, SAMPLE, STRATIFIED

SAMPLING, HIPOTHESIS TESTING.


1

INTRODUCCIN

En los momentos actuales el pas se ha visto avocado a grandes cambios

tecnolgicos en los diferentes campos, especialmente la educacin, as

se puede observar en las escuelas los profesores tienen que dictar la

materia de Estadstica conforme al proyecto de actualizacin y

fortalecimiento de la educacin bsica 2010.

Por esta razn se plantea la presente investigacin para los docentes de

la RED Q6, mediante la aplicacin de una encuesta para observar las

deficiencias en la aplicacin de la estadstica para el proceso de anlisis

de la informacin de la gestin ulica y el planteamiento de una

metodologa para facilitar el anlisis de los datos mediante el software

estadstico SPSS, que permite obtener cuadros y grficos de fcil

interpretacin.

En el captulo I. El Problema, En este captulo se plantea la razn porque

los docentes de la Red Q6 tienen que manejar un software estadstico al

momento de analizar datos generados en los diferentes mbitos de la

gestin educativa y el planteamiento de los objetivos de nuestra

investigacin.

En el captulo II. Marco Terico, En la presente investigacin se plantea

ejercicios prcticos realizados de forma manual para observar las

bondades que presta la Estadstica al momento de analizar datos,

revisando los conceptos ms importantes de la ciencia, las medidas de

tendencia central, regresin correlacin, prueba de hiptesis para la toma

de decisiones en las diferentes investigaciones que realicen los docentes

de la red Q6.

En el captulo III. Diseo de la Investigacin, Para el trabajo de campo se

parti de un marco muestral de 480 profesores, a partir de esta poblacin


2

(N) se obtiene una muestra representativa para nuestro estudio, aplicando

el mtodo aleatorio simple y la formula general para muestras pequeas

se pudo determinar 171 encuestas, las mismas que nos arrojaron

resultados significativos, para aplicar el Software Estadstico SPSS, la

encuesta en su aplicacin tuvo un nivel muy significativo de confiabilidad

(93%) por esta razn se obtuvo conclusiones y recomendaciones

apropiadas para la investigacin.

En el captulo IV. Interpretacin y anlisis de datos, La investigacin de

campo se realiz a travs de la aplicacin de un cuestionario con 30

preguntas, esto permiti obtener cuadros y grficos de fcil interpretacin

para el comn del pblico, se realiz anlisis por tem y se cruz ciertas

variables para observar su correlacin unas con otras, estas permitieron

cumplir con los objetivos planteados y demostrar las hiptesis, para

obtener conclusiones y recomendaciones mediante la utilizacin del

software Estadstico SPSS.

En el captulo V. Propuesta, La propuesta es un manual donde se puede

aprender el manejo del Software Estadstico SPSS de forma rpida y

oportuna, comprobar los datos, verificar objetivos, demostrar las hiptesis

y obtener conclusiones y recomendaciones de cualquier investigacin que

se est realizando.


3

CAPTULO I

EL PROBLEMA

Planteamiento del problema

La Estadstica en la actualidad es la herramienta principal para la

investigacin Socio Educativa, ella permite observar las tendencias

presente y futuras de los diferentes proyectos educativos; el educador

puede utilizar esta ciencia para tener una aproximacin de la realidad y

desarrollar en el estudiante un razonamiento estadstico permitiendo el

desarrollo integral humano de esta forma determinar con precisin las

observaciones y mediciones.

La gran cantidad de datos e informacin cuantitativa y cualitativa que se

genera en los planteles educativos de la RED Q6 no es manejable a

simple vista por los maestros/as, por esta razn la mayora de los casos

quedan en el anonimato. Ejemplo: exclusin social, desproteccin infantil,

violencia en el hogar, aislamiento social, atencin a la infancia,

desestructuracin familiar, problemticas de salud mental, fracaso y

desadaptacin escolar, drogodependencias etc.

Por esta razn es necesario incorporar a los maestros a la investigacin

socioeducativa con software Estadsticos que permitan obtener un

resumen de la informacin mediante tablas y grficos para tomar las

mejores decisiones a tiempo.

Sin embargo son pocos los maestros que utilizan la estadstica en sus

anlisis de la informacin y para la enseanza, como ordena el Ministerio

de Educacin en su proyecto " de actualizacin y fortalecimiento de la

educacin bsica 2010".


4

Dado que la aplicacin de esta ciencia data desde los aos 1990 cuando

en el pas se introdujo las primeras computadoras, estos equipos no

soportaban los software estadsticos debido a su limitada capacidad, y la

falta de profesionales Estadsticos, este escenario no ha permitido el

desarrollo de esta ciencia, por esta razn la aplicacin en nuestro pas es

incipiente en los planteles escolares y muy pobre en los colegios.

Sin embargo no se puede dejar de observar las bondades que presta la

Estadstica para recoger, organizar, resumir y analizar informacin

cuantitativa y cualitativa, obteniendo conclusiones vlidas y tomar las

mejores decisiones a tiempo para corregir los procesos educativos.

La estadstica en la actualidad est ingresando con fuerza en todos los

mbitos de la sociedad ecuatoriana, dada su importancia se encuentra

analizando datos en los diferentes mbitos del quehacer pblico y

privado, mucho ms en la educacin que requiere un seguimiento

estadstico pormenorizado; esta ciencia permite que se analice el

fenmeno educativo desde diferentes puntos de vista familiar, social,

econmico y poltico.

El retraso tecnolgico que hemos vivido las dcadas anteriores no ha

permitido tener una visin clara de lo que estaba pasando en este

importante sector de desarrollo del pas, actualmente se puede observar

un mayor avance tecnolgico en las instituciones educativas y la

exigencia de anlisis estadsticos de alta calidad de los datos generados

por el conglomerado estudiantil.

Por esta razn los maestros/as de la RED Q6 estn muy interesados en

tener un manual prctico del software estadstico SPSS que permita una

manipulacin de informacin de forma rpida y oportuna.

He aqu el problema?


5

Formulacin del problema

Cmo incide la aplicacin del software Estadstico SPSS en la

investigacin Socio Educativa de los maestros y maestras de la RED

Q6?

Objetivos

Objetivos Generales

Identificar la participacin de los docentes en los proyectos socio

educativos con el uso de herramientas multimedios, como el

software estadstico SPSS para el anlisis cuantitativo y cualitativo

de la informacin Estadstica generada en la RED Q6.

Disear un manual de auto aprendizaje como apoyo para la

investigacin Socio Educativa con soporte en el software

estadstico SPSS.

Objetivos Especficos

- Diagnosticar como es el proceso de anlisis cualitativo y

cuantitativo que desarrollan los docentes en la gestin ulica.

- Identificar si los docentes participan en proyectos socio

educativo de la RED Q6.

- Determinar el uso de herramientas multimedios (software

estadstico SPSS) por parte de los docentes en el proceso de

anlisis de datos.


6

- Identificar elementos estructurales y funcionales en la

investigacin socio educativa, agrupados en el software

estadstico SPSS.

- Disear un manual de auto aprendizaje como apoyo para la

investigacin socio educativa, con soporte del software

estadstico SPSS.

Justificacin

En los momentos actuales, que el mundo se mueve en base a los

negocios tanto nacionales como internacionales, es importante que el

profesional de la educacin este manejando apropiadamente los paquetes

informticos estadsticos, para poder explicar los alcances de una

investigacin en los diferentes mbitos de ciencias sociales, polticas y

econmicas.

En el pas se puede observar que la Estadstica se ha convertido en una

herramienta de vital importancia, as que el Ministerio de Educacin en el

plan " de actualizacin y fortalecimiento de la educacin bsica 2010",

consta que los maestros/as tienen que dictar los temas de: medidas de

tendencia central, probabilidades y ensear a analizar la informacin

mediante tablas cuadros y grficos.

La importancia est demostrada en el anlisis de informacin rpida,

vers y oportuna, las tecnologas modernas permiten de un solo clic tener

los resultados de lo que est pasando en los planteles educativos de la

RED Q6 dejando atrs los anlisis obsoletos de grandes cantidades de

datos, que muchas de las veces se emita el criterio del investigador y no

la realidad que reflejaban los datos recolectados.


7

El programa SPSS es una potente herramienta informtica estadstica,

que permite realizar un rpido anlisis de la informacin, recopilada en

miles de datos en su memoria, de esta se puede observar a travs de una

informacin resumida, mediante cuadros y grficos lo que estamos

investigando para obtener conclusiones y recomendaciones de forma

vers y oportuna.

As se puede decir que este trabajo, es importante para los educadores ya

que dispondrn de mucha destreza en el procesamiento de la informacin

recogida en las aulas de las trece escuelas de la RED Q6, al mismo

tiempo dispondrn de una gua que permita realizar anlisis estadsticos

informticos en el software estadstico SPSS y realizar de esta manera

informes contundentes sobre investigaciones Socio Educativa, de gran

utilidad para cumplir con las polticas emitidas por el Ministerio de

Educacin.

En los actuales momentos la sociedad Ecuatoriana se encuentra

sometida a constantes cambios principalmente el rea de la tecnologa,

por este motivo los profesionales de la educacin tienen que estar

investigando continuamente para observar la realidad educativa, al mismo

tiempo estar de acuerdo los ltimos cambios. La RED Q6 no es la

excepcin, con el uso de tecnologas informticas los docentes mejorarn

sustancialmente sus destrezas en el tratamiento de los datos de las

diferentes investigaciones socio educativas.

En la presente investigacin se plantea ciertas pautas que permitan

realizar un anlisis de la informacin estadstica, con respecto a situacin

econmica, social, cultural; que se genera por parte de los padres de

familia, este anlisis es de suma importancia para los docentes, ya que

les permitir tener de primera mano la informacin para intervenir en el

proyecto educativo de sus estudiantes.


8

CAPTULO II

MARCO TERICO

Antecedentes de la investigacin

El hombre por naturaleza es investigador desde los inicios de la existencia

humana, por lo tanto se puede decir que los seres humanos somos

indagadores, sistemticos y reflexivos para la comprensin de los

fenmenos que se dan en la naturaleza y su evolucin permanente, esto

permite acoplarnos al entorno que nos rodea.

Toda investigacin cientfica encierra un proceso de intervencin

socioeducativa, dependiendo del lugar y el tiempo en que se la realiza,

por esto es importante tener herramientas que permitan un anlisis

sistemtico y serio de los fenmenos socioeducativos que se estn

dando.

La investigacin cientfica llamada investigacin socio educativa en s, es

el estudio de los casos sociales y educativos que acontecen en la

educacin ecuatoriana y proporcionan la informacin necesaria para

tomar correctivos a tiempo de esta forma obtener un desarrollo adecuado

del conocimiento cientfico.

Los profesionales en educacin deben aplicar en un futuro prximo muy

bien las herramientas estadsticas y sus paquetes informticos para

realizar el anlisis de grandes cantidades de datos que se generan en la

investigaciones socio educativas, al mismo tiempo ensear en el aula la

materia de Estadstica a partir de sptimo ao de Educacin Bsica como

dispone el Ministerio de Educacin del Ecuador, en el proyecto de

actualizacin y fortalecimiento de la educacin bsica 2010.


9

BLOQUE CURRICULAR NRO. 5

SPTIMO DE BSICA

BLOQUES CURRICULARES DESTREZA CON CRITERIOS DE DESEMPEO

5. Estadstica y Probabilidad

Recolectar y representar datos discretos en diagramas de barras y circulares. (P, A) Analizar datos estadsticos en diagramas circulares. (A) Calcular la media, mediana y moda de un conjunto de datos discretos. (C, P) Determinar la probabilidad de un evento con representaciones grficas. (C, P)

Los planteamientos de la presente investigacin son de gran utilidad para

los proyectos de intervencin socioeducativos ya que nos permite tener

una claridad de las cosas que estn ocurriendo en nuestros planteles

escolares, por esto es importante saber cmo recoger los datos y

procesarlos en un paquete estadstico confiable como es el SPSS que

nos permite obtener cuadros y grficos para una fcil explicacin para el

comn del pblico. Cabe anotar que en el pas son muy pocos los

estudios que permiten mirar la realidad socio educativa de nuestros

estudiantes, por el contrario los estudios en diferentes pases del mundo

estn a la orden del da, as mencionaremos 5 estudios realizados que

gracias al internet nos ha sido posible tenerlo y analizarlos.

1. Los estudios socio educativos no son de reciente creacin, as

podemos observar que la Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales

(FLACSO) y la universidad autnoma de Madrid, presenta una

investigacin intitulada "Evaluacin del impacto de un programa educativo


10

Teraputico en el desarrollo cognitivo de un grupo de nios con autismo,

cuyo autora es la Lic. Mara Cecilia Agost Carreo, en esta investigacin

se puede observar la aplicacin de la estadstica desde un simple

promedio, varianza, pruebas de hiptesis etc. Los anlisis fueron

realizados en SPSS 14, es importante observar las bondades que presta

este software al momento de analizar informacin.

En esta investigacin podemos observar la determinacin de variables de

estudio, para ser aplicadas en el programa estadstico SPSS, as como

los pasos que deben seguir los maestros para realizar una investigacin,

dentro del campo escolar y su entorno.

El anlisis en el software estadstico no permiti observar las diferencias

entre el pre test y pos test durante un ao de tratamiento, en la prueba de

hiptesis que plantea se observa la facilidad con que el programa arroja

los resultados de la prueba de hiptesis, en una tabla de resultados

condensados encontramos el valor de t y su significacin que le permiti

contrastar el valor calculado en la investigacin, con el valor de

significacin 0.05 para observar si hay o no cambios significativos en el

tratamiento.

2. El estudio realizado por el profesor Juan Carlos Jurado Jurado en su

investigacin Problemticas Socioeducativas de la infancia y la juventud

contempornea manifiesta: diferentes factores que han posibilitado que

en la sociedad contempornea los infantes y jvenes hayan irrumpido en

los escenarios de la vida pblica como actores sociales que demandan

ser pensados desde la educacin y la cultura. Entre ellos la

reconfiguracin demogrfica de las familias, con la disminucin de la

cantidad de hijos, los cuales son ms valorados que antes, en proporcin

inversa a su nmero. Los nios son ahora los nuevos reyes del hogar,

destronando a los adultos del lugar central de autoridad en las familias y

aun en las escuelas. El ingreso masivo de las mujeres al mundo de la

economa y la cultura modernas ha dado lugar a la creacin de un nuevo


11

campo de accin para la educacin, dirigida a esta nueva franja de la

poblacin, quienes han logrado mayores grados de autonoma cultural

con respecto a los adultos para definir sus formas de aprender y

socializarse. La universalizacin de los Derechos Humanos tambin ha

contribuido, entre otros factores, a que los infantes y jvenes sean

reconocidos como sujetos de derechos. El tema es trabajado de manera

general para la sociedad contempornea, con algunas especificidades

para la situacin de Colombia1.

3. La Escuela Superior Politcnica de Chimborazo presenta un estudio

para intitulado DISEO DE UN MODELO ECONOMTRICO QUE

SUSTENTE EL COBRO DE LA MATRCULA DIFERENCIADA DE LA

ESPOCH, cuyos autores son: Gladys Susana Morocho y Gabriela de la

Nube Santander; el presente estudio se pude observar la combinacin de

la estadstica con la informtica, como producen excelentes resultados

para el anlisis de informacin en cualquier campo de la investigacin

social, econmica y poltica, la reduccin de la informacin a pequeas

tablas nos permite una interpretacin muy clara y precisa de las variables

cualitativas, cuantitativas etc. As la presentacin de grfico expresa un

macro grupo de informacin analizada.

En esta investigacin plantean la forma de obtener la muestra, con un

nivel de confiabilidad del 95%, 5% de error, utilizando un marco muestral

conocido, ingresados los datos al software estadstico SPSS se obtienen

las medidas de tendencia central, la dispersin, de igual manera nos

ensean la metodologa para plantear una hiptesis nula y alternativas,

mediante un procesos en el software estadstico SPSS probar el

cumplimiento de la hiptesis nula o alternativa, con el valor p y su

contraste con el valor de significancia 0,05.

1 Juan Carlos Jurado Jurado


12

En la parte ms importantes del estudio nos plantea el anlisis de los

resultados de los cuadros y grficos representativos al estudio y la

facilidad para obtenerlos a travs de software.

4. El estudio realizado por la Facultad Latinoamericana de Ciencias

Sociales (FLACSO) en la obra intitulada "Factores escolares asociados a

los aprendizajes en la educacin primaria" de autora de Emilio Ernesto

Blanco Boscoso, donde se analiza la incidencia que tienen los diversos

factores socio culturales en el aprendizaje de los estudiantes, las

desigualdades sociales, utilizando las estadsticas nacionales y modelos

de regresin lineal para determinar la relacin entre uno y otro factor socio

educativo, a lo largo de este trabajo investigativo podemos observar los

cuadros y grficos procesados y analizados en software estadsticos

SPSS donde se calcula promedio, mediana, moda, regresin, prueba de

hiptesis etc.

En esta obra se puede observar las bondades que presta el software

estadstico SPSS al momento de analizar informacin socio educativa, y

la importancia de manejar una herramienta estadstica informtica al

momento de procesar la informacin, analizarla para obtener

conclusiones y recomendaciones en nuestra investigaciones.

5. El estudio de investigacin "Jvenes Mexicanos en 2005: perfil socio

demogrfico y contribucin al hogar familiar" cuya autora es Mariana

Barros Lisa presenta un estudio basado en la encuesta de Nacional de

Juventud (ENJ) 2005, en donde se puede observar las diferencias socio

demogrficas y socio econmicas de los alumnos al momento de

interactuar en el aprendizaje escolar, la variedad de cuadros y grficos

explicativos del estudio utilizando el software estadstico SPSS nos

permite comprender rpidamente y a profundidad las diferencias socio

culturales, econmicas y polticas que afectan el aprendizaje diario, los

porcentajes desglosados de nivel econmico, son factores decisivos en el

aprovechamiento de los alumnos, aqu podemos observar las bondades


13

que presta este software para el anlisis de datos obtenidos en cualquier

investigacin.

Fundamentacin terica

Que es estadstica?

Estadstica es una ciencia que nos permite analizar los datos con mucha

facilidad, as podemos observar en las diferentes instituciones del estado,

grandes cantidades de informacin sobre asuntos econmicos sociales y

polticos.

En nuestra investigacin la utilizacin de la Estadstica para el anlisis de

datos sobre edad, poblacin, altura de los estudiantes de la diferentes

escuela de la RED Q6 podemos decir que existe gran preocupacin por

los maestros ya que el manejo de las herramientas informticas son muy

limitadas, por esta razn han mostrado gran inters en aprender el

Software estadstico SPSS y sus bondades que presta en este campo

Socio Educativo.

Tipos de variables

En el anlisis estadstico encontramos dos tipos de variables que son las

cualitativas y cuantitativas.

Variables cualitativas o atributos: no se pueden medir numricamente

(por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo).

Variables cuantitativas: tienen valor numrico (edad, precio de un

producto, ingresos anuales).

Las variables tambin se pueden clasificar en:


14

Variables unidimensionales: slo recogen informacin sobre una

caracterstica (por ejemplo: edad de los alumnos de una clase).

Variables bidimensionales: recogen informacin sobre dos

caractersticas de la poblacin (por ejemplo: edad y altura de los alumnos

de una clase).

Variables pluridimensionales: recogen informacin sobre tres o ms

caractersticas (por ejemplo: edad, altura y peso de los alumnos de una

clase).

Por su parte, las variables cuantitativas se pueden clasificar en

discretas y continuas:

Discretas: slo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4, etc.). Por

ejemplo: nmero de hermanos (puede ser 1, 2, 3....,etc, pero, por ejemplo,

nunca podr ser 3,45).

Continuas: pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por

ejemplo, la velocidad de un vehculo puede ser 80,3 km/h, 94,57

km/h...etc.

Es importante que los profesionales manejen bien la aplicacin de las

variables antes mencionadas para poder aplicarlas al programa SPSS al

momento de cargar los datos en la hoja electrnica.

El programa permite identificar solo una variable y sus caractersticas para

conformar un gran archivo del programa, al definir podemos tomar en

cuenta las siguientes normas:

Cada nombre de variable debe ser nico; no se permiten

duplicados.

La longitud del nombre no debe exceder los 64 bytes. Sesenta y

cuatro bytes suelen equivaler a 64 caracteres en idiomas de un

slo byte (por ejemplo, ingls, francs, alemn, espaol, italiano,


15

hebreo, ruso, griego, rabe, tailands) y 32 caracteres en los

idiomas de dos bytes (por ejemplo, japons, chino, coreano).

El nombre debe comenzar por una letra. Los dems caracteres

pueden ser letras, dgitos, puntos o los smbolos @, #, _ o $.

Los nombres de variable no pueden terminar en punto.

Se deben evitar los nombres de variable que terminan con

subrayado (para evitar conflictos con las variables creadas

automticamente por algunos procedimientos).

No se pueden utilizar espacios en blanco ni caracteres especiales

(por ejemplo, !, ?, ' y *).

Las palabras reservadas (ALL, AND, BY, EQ, GE, GT, LE, LT, NE,

NOT, OR, TO, WITH) no se pueden utilizar como nombres de

variable.

Los nombres de variable se pueden definir combinando de

cualquier manera caracteres en maysculas y en minsculas, esta

distincin entre maysculas y minsculas se conserva en lo que se

refiere a la visualizacin.

Tres definiciones importantes que no se deben descuidar son:

Individuo.- conformado por el elemento que posee informacin

sobre el fenmeno investigado.

Poblacin.- Lo conforman el conjunto de individuos, personas,

objetos, animales etc. Que poseen informacin sobre la

investigacin que se est realizando.

Muestra.- Es el subconjunto seleccionado de la poblacin en

estudio2

2 Internet


16

Medidas de tendencia central

Luego de que se recogi la informacin de primera mano en la RED Q6

en el estudio de campo, fue necesario tabularla para obtener cuadros y

grficos explicativos de la investigacin, el anlisis se lo realizado

observando los principales estadgrafos, como son la media aritmtica o

promedio, la mediana y la moda, estos nos permiten un nmero que

representa la serie de datos estudiados.

En la presente tabla se encuentran las tallas en centmetros (cm) de 30

nios de sptimo ao de bsica de la Escuela Primicias de la Cultura de

Quito.

Estudiante Estatura Estudiante Estatura Estudiante Estatura

X x X x x x

Estudiante 1 1,22 Estudiante 11 1,25 Estudiante 21 1,26










Clculo del promedio

Uno de los indicadores ms utilizados en la investigacin es el promedio

que nos da una referencia como estn distribuidos los datos y su frmula

es:

n

XX

En donde:


17

X Media aritmtica de la muestra

X Es el valor de la variable

n Nmero total de las observaciones

Clculo de la media aritmtica para datos no agrupados

Estudiantes Estatura Estudiantes Estatura Estudiantes Estatura

1 1,22 11 1,25 21 1,26

2 1,27 12 1,27 22 1,30

3 1,25 13 1,31 23 1,28

4 1,23 14 1,22 24 1,30

5 1,24 15 1,29 25 1,31

6 1,27 16 1,33 26 1,32

7 1,32 17 1,3 27 1,25

8 1,26 18 1,25 28 1,28

9 1,28 19 1,24 29 1,27

10 1,30 20 1,27 30 1,22

Totales 12,64 12,73 12,79

T. Global = 38,16

cmn

XX 272,1

30

16,38

Mediana (Md)

Es el punto medio de una serie de datos, una vez que sean ordenados de

forma ascendente o descendente; si en una serie de datos tenemos una

serie par la mediana ser el promedio de los dos valores centrales, pero si

existe una serie impar el valor de la mediana ser el valor central.

Continuando con el ejemplo anterior se obtiene una serie par y se

procede a lo siguiente: Ordenar los datos de forma ascendente.


18

Estudiantes Estaturas Estudiantes Estaturas Estudiantes Estaturas

1 1,22 11 1,26 21 1,29

2 1,22 12 1,26 22 1,30

3 1,22 13 1,27 23 1,3

4 1,23 14 1,27 24 1,30

5 1,24 15 1,27 25 1,30

6 1,24 16 1,27 26 1,31

7 1,25 17 1,27 27 1,31

8 1,25 18 1,28 28 1,32

9 1,25 19 1,28 29 1,32

10 1,25 20 1,28 30 1,33

27,12

54,2

2

27,127,1Md

Moda (Mo)

Segn Mason Lind Marchal es til para describir niveles ordinales y

nominales de medicin, podramos decir que es, el valor que mayor

nmero de veces se repite en la variable o a su vez es el valor con mayor

frecuencia que se obtiene en la serie de datos.

Mo = 1,27 cuya moda es unimodal.

Medidas de tendencia central para datos agrupados

Media Aritmtica )(X

La media aritmtica es considerada como el punto de equilibrio para una

serie de datos en una investigacin, para datos agrupados es la suma de

los productos de la frecuencia por los puntos medios y este divido para el

tamao de la muestra total del conjunto de datos.


19

Promedio de las notas de rendimiento trimestral de sptimo ao de

educacin bsica de la RED Q6

n

XmfX

.

En donde

X media aritmtica de la muestra

f es la frecuencia de cada intervalo de clase

Xm es la marca de clase o el punto medio

n nmero total de las observaciones

Clculo de la media aritmtica

1. Determinar el rango

5,5

8,133,19

minmax

Rango

Rango

XXRango

Estudiantes Promedio Estudiantes Promedio Estudiantes Promedio Estudiantes Promedio Estudiantes Promedio

1 17 11 16,1 21 18 31 14,9 41 15,4

2 17,1 12 16,9 22 17,2 32 17 42 17,7

3 17,8 13 18,4 23 18,2 33 17,6 43 16,9

4 17,1 14 16,9 24 17,2 34 16,5 44 18,8

5 16,2 15 16,4 25 17,6 35 17,4 45 16,3

6 15,4 16 14,6 26 18,6 36 15 46 17,3

7 15,4 17 18,4 27 17,5 37 17,6 47 18,3

8 17,4 18 19,3 28 17,1 38 15.4 48 15,3

9 16,8 19 13,8 29 16,7 39 17,4 49 14,1

10 17,9 20 16,8 30 16,8 40 16,2 50 16,8


20

2. Clculo del nmero de clases

502

2

6

nc

; Entonces c = 6

3. Determinar la amplitud de cada intervalo

192,06

5,5i

clasesdeNmero

Rangoi

TABLA DE FRECUENCIAS

94,1650

847

.

X

n

XmfX

Mediana (Md)

Esta medida de tendencia central nos permite distribuir los datos de tal

forma que el 50% quedan hacia arriba y el otro 50% hacia abajo, lo

importante de aplicar esta medida es que no se encuentra afectada con

datos extremos.

Xm Frecuencia fXm

13,8 - 14,8 14,3 3 42,9

14,8 - 15,8 15,3 7 107,1

15,8 - 16,8 16,3 7 114,1

16,8 - 17,8 17,3 23 397,9

17,8 - 18,8 18,3 8 146,4

18,8 - 19,8 19,3 2 38,6

50 847

Promedios


21

medianaf

fn

LiMd 2 i

En donde:

Li es el lmite inferior de la clase mediana

n es el nmero total de datos

f sumatoria de las frecuencias de todas las clases que se encuentran

por debajo de la clase mediana

f mediana es la frecuencia de la clase mediana

i tamao del intervalo de la clase mediana

Clculo de la mediana

Primero se saca N/2

n / 2 = 50 / 2 = 25

medianaf

fn

LiMd 2

Promedios Frecuencia Fa

13,8 - 14,8 3 3

14,8 - 15,8 7 10

15,8 - 16,8 7 17

16,8 - 17,8 23 40

17,8 - 18,8 8 48

18,8 - 19,8 2 50

50


22

15,17

135,08,16123

17258,16

Md

Md

Moda (Mo)

Son las observaciones que ocurren con mayor frecuencia

iLiMo21

1

Donde

Li lmite inferior de la clase modal

1 incremento de la frecuencia modal sobre la frecuencia de la clase

que la antecede

2 incremento de la frecuencia modal sobre la frecuencia de la clase

que le sigue

i tamao del intervalo de la clase modal

Clculo de la moda

Promedios Frecuencia

13,8 - 14,8 3

14,8 - 15,8 7

15,8 - 16,8 7

16,8 - 17,8 23

17,8 - 18,8 8

18,8 - 19,8 2

50

iLiMo21

1


23

32,17

52,08,16)1(52,08,16

11516

168,161

)823()723(

7238,16

Mo

Mo

Mo

Cuartiles (Q)

Los cuartiles son los que permiten dividir a una serie de datos en cuatro

partes iguales y son muy tiles cuando disponemos de grandes

cantidades de datos; por lo que tendramos Q1, Q2, Q3 y Q4.

if

faNLiQ

4/1

Donde

Li lmite inferior de la clase del cuartil

fa es el valor de la frecuencia acumulada

f es el valor de la frecuencia

i tamao del intervalo de clase

Clculo del Q

Se debe sacar la posicin del Q

Q = N / 4 = 50 / 4 = 12,50


13,8 - 14,8 3 3

14,8 - 15,8 7 10

15,8 - 16,8 7 17 Q

16,8 - 17,8 23 40

17,8 - 18,8 8 48

18,8 - 19,8 2 50

50


24

16,16

36,08,15

17

5,28,151

7

1050,128,15

4/

1

1

1

1

Q

Q

Q

if

faNLiQ

Clculo del Q


Q = 2n / 4 = 2(50) / 4 = 25

if

faNLiQ

4/22

15,17

35,08,16)1(35,08,16

123

17258,161

23

174/)50(28,16

2

2

2

Q

Q

Q

Clculo del Q


Q = 3n / 4 = 3(50) / 4 = 37,50


13,8 - 14,8 3 3

14,8 - 15,8 7 10

15,8 - 16,8 7 17 16,8 - 17,8 23 40 Q

17,8 - 18,8 8 48 18,8 - 19,8 2 50 50


25


13,8 - 14,8 3 3

14,8 - 15,8 7 10

15,8 - 16,8 7 17 16,8 - 17,8 23 40 Q

17,8 - 18,8 8 48 18,8 - 19,8 2 50 50

if

faNLiQ

4/33

69,17

89,08,16)1(89,08,16

123

1750,378,161

23

174/)50(38,16

3

3

3

Q

Q

Q

Clculo del Q


Q = 4n / 4 = 4(50) / 4 = 50


13,8 - 14,8 3 3

14,8 - 15,8 7 10

15,8 - 16,8 7 17 16,8 - 17,8 23 40 17,8 - 18,8 8 48 18,8 - 19,8 2 50 Q

50

if

faNLiQ

4/44

8,1918,18

12

48508,181

2

484/)50(48,18

4

4

Q

Q


26

Percentiles (P)

Son los que dividen a una serie de datos en 100 partes iguales; por lo

tanto este percentil va desde el P1 hasta el P100.

if

fanLiP

100/20

Clculo del P20

Primero se debe sacar la posicin del P20

P20 = 20N / 100 = 20(50) / 100 = 10


P

13,8 - 14,8 3 3

14,8 - 15,8 7 10

15,8 - 16,8 7 17 16,8 - 17,8 23 40 17,8 - 18,8 8 48 18,8 - 19,8 2 50 50

8,15

18,1417

3108,14

17

3100/)50(208,14

100/20

20

20

20

P

P

if

fanLiP

Clculo del P85

Primero se debe sacar la posicin del P85

P80 = 80N / 100 = 85(50) / 100 = 42,50


27

Promedios Frecuencia Fa 13,8 - 14,8 3 3 14,8 - 15,8 7 10 15,8 - 16,8 7 17 16,8 - 17,8 23 40 17,8 - 18,8 8 48 P

18,8 - 19,8 2 50

50

11,18

13,08,1718

405,428,17

18

40100/)50(858,17

100/85

85

85

85

P

P

if

fanLiP

Medidas de dispersin

Conocida tambin como la variabilidad, por lo que permiten observar la

distancia entre cada una de las observaciones hacia un punto medio, es

decir sirve para ver la agrupacin o el esparcimiento de los datos de una

serie. Entre las medidas de dispersin tenemos: La desviacin estndar y

la varianza.

Desviacin estndar o tpica (s)

Esta medida ayuda a determinar el promedio con relacin al punto medio,

es decir es un valor que se obtiene de la diferencia que existe entre los

datos y su media.

1

)( 22

n

n

fXmfXm

s


28

21,146,1

49

18,143487,14419

150

50

)847(7,14419

1

)( 222

s

n

n

fXmfXm

s

Varianza (s)

Es el cuadrado de la desviacin estndar.

s = (1,21)

s = 1,46

Correlacin

Expresa la relacin o dependencia que existe entre las dos variables, aqu

interviene la variable dependiente (Y) y la variable independiente (X), las

mismas que sirven para determinar el grado de correlacin ya sea dbil o

fuerte, cuyo valor va de -1 a 1.

A continuacin se da un ejemplo de correlacin para obtener sus

respectivos resultados.

Se realiz un examen parcial de matemticas a los alumnos de sptimo

ao de educacin bsica de la escuela Primicias de la Cultura de Quito y

luego de 8 das se tom el examen final, queremos saber si la calificacin

Promedios Xm Frecuencia fX fX

13,8 - 14,8 14,3 3 42,9 613,47

14,8 - 15,8 15,3 7 107,1 1638,63

15,8 - 16,8 16,3 7 114,1 1859,83

16,8 - 17,8 17,3 23 397,9 6883,67

17,8 - 18,8 18,3 8 146,4 2679,12

18,8 - 19,8 19,3 2 38,6 744,98

50 847 14419,7


29

del examen parcial es un buen indicador de la calificacin del examen

final. Para este estudio se escogi al azar 15 estudiantes cuyos datos se

presentan en la siguiente tabla.

EXMEN DE MATEMTICAS

2222 )()()()(

))(()(

YYnXXn

YXXYnr

En donde

N es el nmero de observaciones.

X sumatoria de los valores de la variable X.

Y sumatoria de los valores de la variable Y.

(X) sumatoria de los cuadrados de los valores de X.

(X) es el cuadrado de la sumatoria de los valores de X.

XY sumatoria de los productos de X y Y.

Nombres Examen Parcial

Examen Final

Campaa Beln 14 17

Cedeo Xavier 15 17

Chico Libeth 17 16

Gahui Hermelinda 17 16

Len Alejandra 20 19

Mogroviejo Fernando 18 17

Montenegro Lucio 16 18

Paladines Ignacio 19 18

Pilatasig Pal 16 17

Quinatoa Michelle 17 18

Raura Damin 16 17

Reyes Erminio 15 16

Salazar Nicol 17 16

Valdivieso Alexander 10 14

Villaruel Ren 12 17


30

CLCULO DEL COEFICIENTE DE CORRELACIN

Nombres Examen Parcial

Examen Final X Y XY

Campaa Beln 14 17 196 289 238

Cedeo Xavier 15 17 225 289 255

Chico Libeth 17 16 289 256 272

Gahui Hermelinda 17 16 289 256 272

Len Alejandra 20 19 400 361 380

Mogroviejo Fernando 18 17 324 289 306

Montenegro Lucio 16 18 256 324 288

Paladines Ignacio 19 18 361 324 342

Pilatasig Pal 16 17 256 289 272

Quinatoa Michelle 17 18 289 324 306

Raura Damin 16 17 256 289 272

Reyes Erminio 15 16 225 256 240

Salazar Nicol 17 16 289 256 272

Valdivieso Alexander 10 14 100 196 140

Villaroel Ren 12 17 144 289 204

239 253 3899 4287 4059

66,0

41,635

418

403744

418

)296)(1364(

418

)6400964305()5712158485(

6046760885

)253()4287(15)239()3899(15

)253)(239()4059(15

)()()()(

))(()(

222222

r

r

YYnXXn

YXXYnr

Coeficiente de determinacin

Mide el porcentaje en que la variable dependiente (Y) explica su variacin

con relacin a la variable independiente (X).

r = (0,66) = 0,43


31

Regresin Lineal

Permite establecer la relacin que existe entre la variable dependiente (Y)

y una o ms variables independientes(X).

Ecuacin de regresin: Y= a + bx

Donde: Y es el valor estimado de Y

a es la ordenada en el origen de la recta, que minimiza los errores de la

prediccin de Y.

b es la pendiente de la recta.

x es cualquier valor seleccionado de la variable independiente.

Pendiente de la lnea de regresin

306,0

1364

418

5712158485

6046760885

)239()3899(15

)253)(239()4059(15

)()(

))(()(

2

22

b

b

XXn

YXXYnb

Punto donde se intercepta con el eje Y

12

87,487,16)93,15)(306,0(87,1615

239)306,0(

15

253

a

a

n

Xb

n

Ya

Al realizar el reemplazo de los valores de a y de b en la ecuacin de

regresin quedara:

Y= a + bx

Y= 12 + 0,306x


32

Prueba de hiptesis:

Es una propuesta provisional que debe ser verificada mediante el mtodo

cientfico, esto nos permite contrastar nuestro planteamiento y tomar la

decisin, para el clculo tenemos que observar las siguientes

caractersticas:

"Deben referirse a una situacin real o realizable, no a una

situacin que no puede ocurrir bajo un cierto estado de hechos.

Las variables de la hiptesis tienen que ser comprensibles, estar

bien definidas y ser lo ms concretas posible.

La relacin entre variables propuesta por una hiptesis debe ser

clara y verosmil.

Los trminos de la hiptesis y la relacin planteada entre ellos,

deben poder ser observados y medidos.

Las hiptesis deben estar relacionadas con tcnicas disponibles

para probarlas.

As mismo, cada tipo de hiptesis tiene sus caractersticas.

Las hiptesis descriptivas del valor de variables que se van a

observar en un contexto.

Las hiptesis correlacionales especifican las relaciones entre dos o

ms variables y el orden de stas no es importante. Pueden

alcanzar un nivel predictivo y parcialmente explicativo"3.

Prueba de hiptesis para muestras grandes: Prueba z

Ejemplo: Se tomo una muestra al azar de 35 alumnos del Octavo ao de

Educacin Bsica en la materia de ciencias sociales, los mismos que

registran el ao anterior un promedio de 18: se desea probar si el

3 Internet. wikipedia.org


33

promedio es diferente de 18 utilice un nivel de significancia de 0,01. A

continuacin se da el siguiente cuadro:

1. Planteamiento de hiptesis

Ho: El promedio de las notas obtenidas es igual a 18.

H1: El promedio de las notas obtenidas es diferente de 18.

2. Seleccin del nivel de significancia

Nivel de significancia = 0,01

Z = 2,58

3. Clculo del estadstico de prueba

ns

uXZ

/

Estudiantes

Calificaciones

Estudiantes

Calificaciones

Estudiantes

Calificaciones

1 17 13 18 25 17

2 18 14 19 26 16

3 18 15 18 27 18

4 15 16 17 28 17

5 17 17 16 29 17

6 19 18 17 30 16

7 17 19 19 31 19

8 19 20 16 32 18

8 17 21 17 33 16

10 16 22 18 34 16

11 19 23 16 35 17

12 17 24 18


34

1,1

21,134

14,41

135

14,41

1

)( 2

s

n

XXs

74,3

19,0

71,0

92,5/1,1

71,0

35/1,1

1829,17

/

Z

ns

uXZ

4. Formular la regla de decisin

Se rechaza la Ho, si Z calculado, es mayor al valor crtico

Estu

diant

es

Califi

cacio

nes (X-Xmed) (X-Xmed)

Estu

dian

tes

Califi

cacio

nes (X-Xmed) (X-Xmed)

Estu

diant

es

Califi

cacio

nes (X-Xmed)(X-Xmed)

1 17 -0,29 0,08 13 18 0,71 0,51 25 17 -0,29 0,08

2 18 0,71 0,51 14 19 1,71 2,94 26 16 -1,29 1,65

3 18 0,71 0,51 15 18 0,71 0,51 27 18 0,71 0,51

4 15 -2,29 5,22 16 17 -0,29 0,08 28 17 -0,29 0,08

5 17 -0,29 0,08 17 16 -1,29 1,65 29 17 -0,29 0,08

6 19 1,71 2,94 18 17 -0,29 0,08 30 16 -1,29 1,65

7 17 -0,29 0,08 19 19 1,71 2,94 31 19 1,71 2,94

8 19 1,71 2,94 20 16 -1,29 1,65 32 18 0,71 0,51

8 17 -0,29 0,08 21 17 -0,29 0,08 33 16 -1,29 1,65

10 16 -1,29 1,65 22 18 0,71 0,51 34 16 -1,29 1,65

11 19 1,71 2,94 23 16 -1,29 1,65 35 17 -0,29 0,08

12 17 -0,29 0,08 24 18 0,71 0,51

Total 209 17,12 209 13,12 187 10,90

Xmed = 17,29

(X-Xmed)=41,14


35

5. Toma de decisin

Como el valor crtico es de -2,58 y el valor calculado es de -3,74: por lo

tanto se encuentra fuera de la regin de aceptacin, en consecuencia se

rechaza la hiptesis nula y se acepta la hiptesis alternativa, por lo tanto

se manifiesta que el promedio de las notas obtenidas es diferente de 18.

Prueba de hiptesis para dos muestras pequeas: Prueba t

El director de la escuela determin que en los octavos aos de educacin

bsica existen dos maestros en el rea de matemticas en donde se

obtenan resultados diferentes, por lo que dispuso que utilicen el mismo

mtodo tanto el uno como el otro en sus respectivas aulas (C y D),

utilizando el 50% de teora y el otro 50% de prctica. Al final del periodo

de clases se observ los siguientes resultados:


36

Estudiantes Aula C Aula D

1 17 18

2 13 16

3 15 16

4 18 19

5 13 15

6 15 18

7 15 17

8 16 15

9 15 17

10 16 16

11 15 14

12 19 14

13 17 15

14 13 17

15 18 15

1. Planteamiento de hiptesis

Ho: El promedio de las notas de los estudiantes del aula C es igual al

promedio de las notas de los estudiantes del aula D en la materia de

matemticas.

H1: El promedio de las notas de los estudiantes del aula C no es igual al

promedio de las notas de los estudiantes del aula D en la materia de

matemticas.

2. Seleccin del nivel de significancia

Nivel de significancia = 0,10

gl = n + n 2

gl = 15 + 15 2

gl = 28

701,12810,0 glt


37

3. Clculo del estadstico de prueba

21

2

21

11

nns

XXt

p

Estudiantes

Aula C

(X) X Aula

D(X) X

1 17 289 18 324

2 13 169 16 256

3 15 225 16 256

4 18 324 19 361

5 13 169 15 225

6 15 225 18 324

7 15 225 17 289

8 16 256 15 225

9 15 225 17 289

10 16 256 16 256

11 15 225 14 196

12 19 361 14 196

13 17 289 15 225

14 13 169 17 289

15 18 324 15 225

Total 235 3731 242 3936

X media = 15,67

X media = 16,13

88,1

52,314

3,49

14

7,36813731

115

15

)235(3731

1

1

1

2

1

1

2

2

1

s

s

n

n

XX

s


38

50,1

26,214

7,31

14

3,39043936

115

15

)242(3936

1

2

2

2

2

2

2

2

2

s

s

n

n

XX

s

Combinacin de las varianzas mustrales

89,2

28

9816,80

28

50,314816,49

28

)25,2(14)5344,3(14

21515

50,1)115(88,1)115(

2

)1()1(

2

2

22

21

2

22

2

112

p

p

p

s

s

nn

snsns

71,0

64,0

46,0

4046,0

46,0

)07,007,0(89,2

46,0

15

1

15

189,2

13,1667,15

11

21

2

21

t

t

nns

XXt

p

4. Formular la regla de decisin

Se rechaza Ho, si el valor de t calculado cae fuera de la regin de

aceptacin.


39

5. Toma de decisin

Como el valor crtico es de 1,7: el valor calculado es de -0,7: se acepta la

hiptesis nula y se rechaza la hiptesis alternativa, por lo tanto se

concluye que el promedio de las notas de los estudiantes del aula C es

igual al promedio de las notas de los estudiantes del aula D en la materia

de matemticas.

Hiptesis Hiptesis General

Existe una deficiente participacin de los docentes en el anlisis de

datos para los proyectos socio educativos de la RED Q6, por el

desconocimiento de las bondades que presta el software

estadstico SPSS para el anlisis cuantitativo y cualitativo de la

informacin.


40

Hiptesis Especficas

- Ms de 30% de los maestros de la Red Q6 realizan anlisis de

informacin.

Ho : P 30%

Ha : P > 30%

- Ms de 40% de los maestros de la Red Q6 realizan

investigacin socio educativa.

Ho : P 40%

Ha : P > 40%

- Menos del 25% de los maestros de la Red Q6 utilizan SPSS

para el anlisis de datos.

Ho : P 25 %

Ha : P < 25 %

- Ms del 50% considera de mucha importancia los elementos

agrupados en software estadstico como el SPSS para el

anlisis de informacin socio educativa.

Ho : P 50%

Ha : P > 50%

- Es necesario contar con un manual de auto ayuda al momento

de analizar datos con software estadstico SPSS.


41

Sistemas de Variables

Variable independiente: Aplicacin de la Estadstica en la investigacin

por parte de los docentes de la RED Q6, del Distrito Metropolitano de

Quito.

Variable dependiente: Investigacin socio educativa utilizando

herramientas multimedios como el software estadstico SPSS

Definicin de Variables

Variable independiente:

Aplicacin de la Estadstica en la investigacin

Variable dependiente:

Investigacin socio educativa

La presente investigacin est diseada para determinar el nivel de

participacin de los docentes de la RED Q6 en los proyectos

socioeducativos, mediante el anlisis de datos utilizando herramientas

multimedios con son los softwares estadsticos como el SPSS y otros.

Diseo de un manual de aplicacin del programa estadstico SPSS

Luego del estudio realizado, se observa la deficiencia de los docentes de

RED Q6 para manejar los programas informticos estadsticos que

permitan de forma rpida y oportuna obtener conclusiones sobre los

diferentes procesos de enseanza que se est impartiendo en las trece

escuelas pertenecientes a esta red, por este motivo se plantea un manual

de SPSS 20 para obtener los principales estadsticos, de forma rpida y

oportuna.


42

Investigacin Socio educativa: Introduccin:

En los momentos actuales que la sociedad ecuatoriana est sufriendo

continuos cambios tecnolgicos la Investigacin socioeducativa es un

instrumento de vital importancia en el desarrollo profesional de los

docentes de la RED Q6, ya que permite cumplir los objetivos planteados y

generar polticas orientadas al bienestar estudiantil.

La investigacin socio educativa se caracteriza por ser dinmica y

sensible ante los cambios sociales, con una clara tendencia a detectar las

falencias en torno a la educacin escolar, por lo tanto se encuentra

generando continuamente datos, hechos y supuestos que necesitan ser

probados cientficamente a travs de un anlisis estadstico y con

tecnologa de punta.

Los docentes tienen que investigar continuamente para ver los fenmenos

cambiantes del contexto educativo y formativo de las trece escuelas que

conforman la RED Q6 del Distrito Metropolitano de Quito, a travs de este

anlisis se detecta los casos que estn afectando al sistema educativo

para juzgar y actuar tomando correctivos a tiempo basados en el mtodo

cientfico.

En el presente trabajo se deja planteado los estadsticos, para la

investigacin, explicacin, prediccin de fenmenos y hechos que estn

afectando a la comunidad educativa y la necesidad de aplicar proyectos

de intervencin para ajustar los procesos de forma democrtica y

participativa.


43

Definicin:

La investigacin Socio Educativa es un proceso de indagacin

permanente que intenta dar respuestas a los problemas generados en el

que hacer educativo de los planteles escolares y sus entornos, utilizando

los postulados del mtodo cientfico.

Importancia:

El marco de intervencin en el cual acta la investigacin socio educativa

es muy amplio as podemos mencionar los estudios transversales que

estudia los aspectos de desarrollo de los sujetos en un momento concreto

de la vida estudiantil, los estudios longitudinales que analizan el desarrollo

de los sujetos en distintos momentos y edad, utilizando para esto la

observacin permanente. Estos estudios nos permiten identificar los

problemas, generados en el diario convivir de gestin ulica, estos hechos

y datos que debidamente procesados y analizados con software

estadsticos con tecnologa de punta nos permiten observar con claridad

los que est pasando en los planteles escolares para aplicar proyectos de

intervencin que permitan posibles soluciones y un mejor desarrollo

intelectual y social, de ah que la importancia est por dems justificada.

Con estos antecedentes podemos elaborar proyectos de intervencin

para analizar a estudiantes, padres de familia y el entorno social,

observando los efectos que produce esta relacin de fuerzas en los

estudiantes de RED Q6.

Tcnicas utilizadas para la investigacin socio educativa:

Las tcnicas son diversas dependiendo de los objetivos de la

investigacin que se plantee, consiste en preguntarse la realidad del

campo educacional que es lo que est pasando entre profesores y

estudiantes, basndose en las observaciones cotidianas y enmarcados en


44

la teoras cientficas existentes, esto nos permite dar soluciones a los

fenmenos que estn incidiendo en la gestin ulica, el pensador Mario

Bunge plantea:

1. "Enunciar preguntas bien formuladas y verosmilmente fecundas.

2. Arbitrar conjeturas fundadas y contrastables con la experiencia, para

contestarlas.

3. Derivar consecuencias lgicas de las conjeturas.

4. Arbitrar tcnicas para someter las conjeturas a contrastacin.

5. Someter a su vez a contrastacin estas tcnicas para comprobar su

relevancia y la fe que merecen.

6. Llevar a cabo la contrastacin e interpretar resultados.

7. Estimar la pretensin de verdad de las conjeturas y la fidelidad de las

tcnicas.

8. Determinar los dominios en los cuales valen las conjeturas y las

tcnicas, formular nuevos problemas originados por la investigacin"4.

Estas tcnicas aplicadas al contexto educativo de la RED Q6 permitirn

una recoleccin, procesamiento y anlisis de la informacin generada en

los diversos escenarios de la gestin ulica, los docentes podrn tomar

polticas educacionales correctivas a tiempo para cumplir con la

planificacin escolar propuesta por el Ministerio de Educacin.

Procedimientos:

Los procedimientos utilizado para la recoleccin de la informacin en la

investigacin socio educativa son: anlisis bibliogrfico, el cuestionario,

anlisis de contenido, observacin, pruebas estandarizadas, a

continuacin ponemos las etapas de recoleccin de datos:

1.- Seleccionar un instrumento de medicin vlido y confiable

4 http://www.google.com.ec/Deontologa de la investigacin socioeducativa


45

2.- Aplicar el instrumento de medicin, en donde se recoja las mediciones

y observaciones de las variables de inters.

3.- Preparar las mediciones para que puedan analizarse adecuadamente

4.- Presentar un informe que cumpla con los objetivos e hiptesis

planteados en la investigacin.

Investigacin Gerencial

La Estadstica permite analizar datos de situaciones de vulnerabilidad, ya

que mediante el uso del software SPSS 20 nos permite analizar

informacin, obtener cuadros, grficos, conclusiones y recomendaciones

a tiempo para tomar decisiones en cuanto al cumplimiento de las metas y

objetivos trazados por la institucin.

El software estadstico SPSS es muy importante en la administracin ya

que en sus pginas electrnicas se puede cargar miles de datos los

mismos que en una forma impresionante nos permite observar el

desarrollo de los procesos de los docentes y administrativos as como el

rendimiento de los alumnos en las diferentes materias del ao lectivo.

En la exposicin anterior podemos observar que los estadsticos

planteados son generales para cualquier aplicacin y en administracin

por ejemplo sera importante entre otros la prueba t para observar los

cambios que se producen en atencin al pblico emisin de certificados

etc.

Investigacin Administrativa

En la actualidad las ciencias estn inmersas dentro de los datos

estadsticos por esta razn la administracin de empresas no es la

excepcin partiendo del principio de que no se puede administrar lo que

no se puede evaluar, entonces observamos que los datos estadsticos


46

son importantes para mejorar, controlar e implementar nuevos procesos

que permitan el crecimiento rpido y oportuno de la institucin.

De ah la importancia del software Estadstico SPSS con sus bondades

nos permite desde un simple anlisis de datos como promedio, mediana,

moda. Hasta complicados escenarios de anlisis multivariados, la gua

que se presento en este trabajo de investigacin nos permite los pasos

iniciales para un trabajo eficiente en la administracin de la RED Q6.

Investigacin Psicolgica:

La psicologa se dedica a la investigacin de casos individuales y

colectivos sobre la convivencia social, as en actualidad la importancia

est por dems justificada y su aplicacin en la RED Q6 es de vital

importancia ya que los estudiantes de las trece escuelas estn sufriendo

cambios tecnolgicos a una velocidad impresionante, todo esto es

producto de anlisis en el aula, del ambiente familiar del estudiante y el

ambiente social que le rodea. Generndose de esta manera una gran

cantidad de datos en los que se correlacionan una serie de variables

independientes y dependientes como por ejemplo: tiempo de ver

televisin, nivel econmico, relacin entre padres e hijos, influencia de los

amigos etc. Estos datos pueden ser analizados solo mediante software

Estadsticos, de ah la importancia de aprender SPSS.

Investigacin Evaluativa:

En la actualidad los docentes se encuentran obligados a manejar la

herramienta estadstica para el anlisis de datos y para ensear en el aula

a sus estudiantes, sin embargo en la RED Q6 se encuentra resistencia

para aprender esta ciencia, pero cuando trabajan con los textos escolares

actualizados observan que existe un sinnmero de cuadros y grficos

estadsticos que deben interpretar perfectamente para ensear en clases.


47

Los datos obtenidos de la evaluacin de los estudiantes permiten a los

docentes obtener sus promedios que probabilsticamente se aplica a

todos mediante inferencia estadstica, analizar situaciones de riesgo que

llevan a desercin escolar etc.

El avance de los proyectos son evaluados mediante el uso de SPSS, para

esto se utiliza las tablas grficos obteniendo de esta manera conclusiones

y recomendaciones acorde a la investigacin.

Investigacin de causas de repitencia:

La problemtica de de repitencia tiene mltiples factores que se traducen

en variables de estudio como son: econmicos, sociales, familiares y

pedaggicos, en las aulas escolares podemos observar que los docentes

se han convertido en todolgos que ensean cosas a veces alejadas de la

realidad, y el estudiante tiene que memorizar en una rutina para obtener

mejores notas, evitando de esta manera exponer las ideas de los

estudiantes, el anlisis es minuciosos, en un estudio de anlisis

multivariado por lo que es importante observar diversos escenarios para

una justa evolucin del estudiante, aqu es necesario que los datos

obtenidos no sean analizados a simple vista sino en una matriz que

permita observar las oportunidades y debilidades desde diversos ngulos

lo que se puede lograr solo con un software estadstico apropiado.


48

Definicin de trminos bsicos

Desviacin.- Distancia del dato bruto con respecto a la media de su

distribucin.

Distribucin de frecuencias acumuladas.- Nmero de datos que caen

debajo del lmite superior real de cada intervalo.

Distribucin muestral t.- La probabilidad de tener cada valor si el muestreo

es aleatorio a partir de la poblacin de hiptesis nula.

Error tipo I .- Decisin de rechazo de hiptesis nula cuando esta es

verdadera

Error tipo II.- Decisin de conservacin de la hiptesis nula cuando esta

es falsa

Estadstica Descriptiva.- Tcnicas que se utilizan para describir o

caracterizar los datos.

Estadstica Inferencial.- Tcnicas que utilizan datos de una muestra, para

hacer inferencias sobre poblaciones.

Intervalo de confianza.- Rango de valores que probablemente contengan

en valor de la poblacin.

Muestra.- Sub conjunto de una poblacin

Nivel de Alfa.- Nivel de probabilidad establecido por un investigador al

inicio de un experimento para limitar la probabilidad de cometer error tipo I


49

Parmetro.- Nmero calculado sobre los datos de la poblacin, que

cuantifica una caracterstica de la poblacin.

Poblacin.- Conjunto completo de individuos objetos cuyo estudio est

interesado un investigador.

Potencia.- Probabilidad de que los resultados de un experimento permiten

el rechazo de la hiptesis nula.

Regresin.- Tema que analiza la relacin entre dos o ms variables para

una prediccin.

Tasa de error por comparacin.- La probabilidad de cometer error tipo I

para cualquiera de las comparaciones posibles en un experimento.

Variable dependiente.- Variable de un experimento, medida por un

investigador para determinar el efecto de una variable independiente.

Variable independiente.- Variable de un experimento que es controlada en

forma sistemtica por el investigador.

Datos aleatorios.- Es la obtencin de datos que realiza a partir de una

poblacin, a los cuales no se les ha dado ninguna prioridad.

Azar.- Condicin de desorden sin prediccin de los resultados

individuales.

Distribucin de frecuencia.- Agrupa los valores de una variable en orden

de tamao.

Distribucin normal.- Distribucin de datos de una frecuencia de

tabulacin que semeja una curva normal.


50

CAPTULO III

METODOLOGA

Diseo de la investigacin

La presente investigacin se desarrollo en las RED Q6 con la

participacin de los docentes pertenecientes a las 13 escuelas que la

conforman, los participantes fueron seleccionados de un marco muestral

de forma aleatoria para obtener una muestra representativa de la

poblacin en estudio, as se obtuvo una muestra de 171 seleccionados de

480 que conformaron el marco muestral, el muestreo aleatorio simple es

el ms utilizado para obtener la seleccin de casos en diferentes

investigaciones cientficas, a continuacin hacemos un recuento de este

mtodo.

Muestreo Aleatorio Simple.- "Es el procedimiento probabilstico de

seleccin de muestras ms sencillo y conocido, no obstante, en la

prctica es difcil de realizar debido a que requiere de un marco muestral

y en muchos casos no es posible obtenerlo. Puede ser til cuando las

poblaciones son pequeas y por lo tanto, se cuenta con listados. Cuando

las poblaciones son grandes, se prefiere el muestreo en etapas. Se utiliza

ampliamente en los estudios experimentales, adems, de ser un

procedimiento bsico como componente de mtodos ms complejos

(muestreo estratificado y en etapas).

Se caracteriza por que otorga la misma probabilidad de ser elegidos a

todos los elementos de la poblacin. Para l calculo muestral, se requiere

de: El tamao poblacional, si sta es finita, del error admisible y de la

estimacin de la varianza.

Si se pretende seleccionar de un grupo de 50 personas, 5 de ellas, lo

primero que se piensa es seleccionarlos al azar, con el fin de que no haya


51

sesgo en la informacin, una manera de hacerlo es usando una simple

calculadora con la funcin RND"5

Luego se diseo un cuestionario con 30 preguntas, que fueron evaluadas

por docentes del Masterado de Proyectos Socio Educativos, los que no

presentaron reparos a los tems, los datos fueron recogidos de primera

mano en la investigacin de campo, los resultados de las variables

cuantitativas y cualitativas fueron procesados y tabulados en el programa

SPSS para obtener cuadros y grficos representativos a la poblacin en

estudio as como conclusiones recomendaciones tiles para los docentes

de esta importante red educativa del Distrito Metropolitano de Quito.

Poblacin

Para la presente investigacin se tom un marco muestral conformado

por 480 docentes de la RED Q6 del Distrito Metropolitano de Quito, lo

mismo que se encuentran conformndolas trece escuelas cuya sede

central es la Escuela "Primicias de la Cultura de Quito".

De esta poblacin se obtiene una muestra representativa para la

investigacin y se la distribuyo utilizando el muestreo aleatorio simple,

para que ninguno de los docentes seleccionado queden fuera de la

investigacin

Muestra

El diseo de muestra se lo realiz con una poblacin de 480 profesores,

de la red Q6 de la parroquia de Chillogallo del Distrito Metropolitano de

Quito.

5 Internet, Udea.edu.com


52

Datos:

Error = 6%

NC = 95%

Z = 1,96

Ph = 0,5

Qh = 0,5

N = 480

n =?

Para este tamao de muestra se trabajar con un nivel de confianza

del 95%, y un error del 6%.

))(()1(

))()((

22

2

2

QhPhZN

NQhPhZn

)5.0)(5.0()96.1()1480()06.0(

)480)(5.0)(5.0()96,1(22

2

n

96,07,1

8.460n

Encuestasn 1716,1707,2

8,460

DATOS: N = 480 n = 171 fx = n/N = 171/480 = 0,36


53

N RED Q6 POBLACIN

PARCIAL NMERO DE ENCUESTAS

1 Q1 0.36*45 16

2 Q2 0.36*34 12 3 Q3 0.36*24 9 4 Q4 0.36*31 11 5 Q5 0.36*36 13 6 Q6 0.36*35 12 7 Q7 0.36*37 13 8 Q8l 0.36*43 15 9 Q9 0.36*51 18

10 Q10 0.36*24 9

11 Q11 0.

Proyecto de Estadistica

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