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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCarranco Ávila, Cristian David-
dc.contributor.authorCalo Macas, Jefferson Eduardo-
dc.date.accessioned2024-12-04T16:38:26Z-
dc.date.available2024-12-04T16:38:26Z-
dc.date.issued2024-12-04-
dc.identifier.citationCalo Macas, J. (2024) Guía Didáctica de MegaStat para el Aprendizaje de Estadística Inferencial (Tesis de Grado) Universidad Nacional de Chimborazo. Riobamba, Ecuadores_ES
dc.identifier.otherUNACH-FCEHT-PMF-
dc.identifier.urihttp://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/14275-
dc.descriptionThe teaching and learning of Inferential Statistics satisfy the demand of offering teachers and students innovative resources that facilitate the understanding of applying inferences of populations from samples. That is why the present investigation aimed to elaborate a Didactic Guide of MegaStat for the Learning of Inferential Statistics for Students of the Career of Pedagogy of Experimental Sciences: Mathematics and Physics of the National University of Chimborazo. The methodology used had a quantitative and transversal approach since the data were collected in a certain period of time, as a data collection technique, a structured survey with fifteen questions was used, which was directed to the students of the eighth semester of the Pedagogy of Experimental Sciences: Mathematics and Physics of the National University of Chimborazo. As a result, it became evident that most of the students had several problems in learning the subject, among which it was difficult for them to differentiate between parametric and non-parametric tests, and it was also difficult for them to interpret the results using the p-value method and to apply the statistical tests in the software. As a result of this research, a didactic guide on using MegaStat for learning inferential statistics was developed, which becomes a valuable resource that contributes to the teaching-learning process of the subject.es_ES
dc.description.abstractLa enseñanza y aprendizaje de Estadística Inferencial satisfacen la demanda de ofrecer a profesores y alumnos recursos innovadores que faciliten la comprensión de aplicar inferencias de poblaciones a partir de muestras, es por ello que la presente investigación tuvo como objetivo elaborar una Guía Didáctica de MegaStat para el Aprendizaje de Estadística Inferencial para Estudiantes de la Carrera de Pedagogía de las Ciencias Experimentales: Matemáticas y la Física de la Universidad Nacional de Chimborazo. La metodología que se empleó tuvo un enfoque cuantitativo y transversal ya que los datos fueron recopilados en un determinado periodo de tiempo, como técnica de recolección de datos se empleó una encuesta estructurada con quince preguntas que fue dirigido a los estudiantes del octavo semestre de la Carrera de Pedagogía de las Ciencias Experimentales: Matemáticas y la Física de la Universidad Nacional de Chimborazo. Como resultado se evidenció que la mayoría de los estudiantes tuvieron varios problemas de aprendizaje de la asignatura dentro de los cuales resaltan que les costó diferenciar entre pruebas paramétricas y no paramétricas, también les resultó complicado interpretar los resultados mediante el uso del método del valor p y aplicar las pruebas estadísticas en los softwares. Como resultado de esta investigación se elaboró una guía didáctica sobre el uso de MegaStat para el aprendizaje de estadística inferencial, la cual se convierte en un recurso valioso que aporta al proceso de enseñanza-aprendizaje de la asignatura.es_ES
dc.description.sponsorshipUNACH, Ecuadores_ES
dc.format.extent58 páginases_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherRiobamba, Universidad Nacional de Chimborazoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectESTADÍSTICA INFERENCIALes_ES
dc.subjectMEGASTATes_ES
dc.subjectAPRENDIZAJEes_ES
dc.subjectGUÍA DIDÁCTICAes_ES
dc.titleGuía Didáctica de MegaStat para el Aprendizaje de Estadística Inferenciales_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Carrera Pedagogía de las Matemáticas y la Física



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