Universidad Central del Ecuador

Facultad de Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación

Pedagogía de las Ciencias Experimentales — Informática

Portafolio

Estadística Aplicada
a la Educación

Docente: Lic. Diego Tipán

Presentado por: Alison Chulca

Introducción

La estadística aplicada a la educación es una herramienta esencial que permite analizar y comprender los fenómenos educativos mediante la recolección, organización e interpretación de datos, contribuyendo a la toma de decisiones informadas en el ámbito académico.

En este sentido, describe los fenómenos educativos investigados a través de medidas de tendencia central, posición y dispersión, lo que facilita resumir y entender el comportamiento de variables como el rendimiento estudiantil, la asistencia o los resultados de evaluaciones.

Objetivos

Objetivo general

Analizar y comprender los fenómenos educativos mediante la recolección, organización e interpretación de datos estadísticos, contribuyendo a la toma de decisiones informadas en el ámbito académico a través del uso de medidas de tendencia central, posición y dispersión.

Objetivos específicos

Hoja de Vida

Alison Chulca

Pedagogía de las Ciencias Experimentales — Informática

Datos personales

  • Fecha de nacimiento: 29 de enero de 2004
  • Estado civil: Soltera
  • Correo: av8785102@gmail.com

Formación educativa

  • Bachiller Técnico en Contabilidad — Unidad Educativa Consejo Provincial de Pichincha
  • Cursando 4to Semestre en Pedagogía de la Informática — Universidad Central del Ecuador

Experiencia laboral

  • Panadería y Pastelería Pan del Día — Asistente de Panadería / Atención al Cliente (4 años): atención y servicio al cliente, apoyo en preparación y horneado de productos, mantenimiento del área limpia y organizada.
  • Call Center — Asistente / Agente de Atención al Cliente (6 meses)
  • Hospital Padre Carollo — Gestión de Talento Humano, Archivo (6 meses)

Cursos

  • Curso de Primeros Auxilios — U.E. Consejo Provincial de Pichincha (2021)
  • Protocolos de Rutas de Actuación frente a Situaciones de Violencia — Universidad Central del Ecuador (2025)

Habilidades

Resolución de problemas Trabajo en equipo Inglés básico Excel básico Python Java MySQL

Referencias

  • FT. Byron Marcilla — 0984658934
  • Yajaira Pillajo — 0994617415

Sílabo

Planificación microcurricular de la asignatura Estadística Aplicada a la Educación, correspondiente al período académico Abril 2026 – Julio 2026, a cargo del Lic. Diego Tipán.

Ver / descargar sílabo (PDF)

Unidades

Contenidos organizados según las cuatro unidades didácticas planteadas en el sílabo. Aquí se irán publicando las presentaciones y actividades de cada unidad.

1

Estadística Descriptiva

Variables: tipos, niveles de medición y escalas — Medidas de tendencia central: media, mediana y moda.

📊 Presentación: Variables y Medidas de Tendencia Central
2

Organización de Datos

Distribución de frecuencias, tablas de contingencia y representaciones gráficas.

📄 Actividad: Distribución de Frecuencias
3

Recolección y Tabulación de los Datos

Población y muestra, herramientas de recolección y confiabilidad de datos.

Presentación de contenidos: próximamente.

4

Estadística Inferencial

Prueba de hipótesis, análisis paramétrico y no paramétrico.

📊 Presentación: Prueba de Hipótesis

Pruebas Virtuales

Registro de resultados de los cuestionarios virtuales rendidos en cada unidad de la asignatura.

📝 Pruebas Virtuales — Todas las unidades

Trabajos Individuales

Tareas y ejercicios desarrollados de manera individual a lo largo de la asignatura.

Deberes

Tarea individual: cálculo de medidas de tendencia central, dispersión y construcción de tablas de frecuencia agrupadas y no agrupadas.

📝 Deberes — Estadística

Ensayos

Ensayos individuales sobre evaluación del proceso de enseñanza-aprendizaje, inteligencia artificial y transformación digital en la educación.

📄 Ensayos — Estadística

Mapas Mentales

Mapas mentales sobre medidas de tendencia central, tipos de variables estadísticas y su clasificación.

🗺️ Mapas Mentales — Estadística

Trabajos Grupales

Prácticas y actividades desarrolladas en conjunto con los compañeros del curso.

Laboratorios

Informes de práctica experimental: Máquina de Galton, Aguja de Buffon, Curva de Gauss, Azar y contingencia con barajas, Muestra-muestreo con canicas, Confiabilidad (Alfa de Cronbach) y Construcción de variables e inferencia estadística.

🧪 Laboratorios — Estadística

Glosario

Términos y definiciones clave de la asignatura de Estadística Aplicada a la Educación.

Ver / descargar glosario (PDF)
1

Esperanza Matemática

También llamada valor esperado, es el promedio teórico de una variable aleatoria. Representa el valor que se espera obtener a largo plazo al repetir un experimento muchas veces.

2

Coeficiente de Gini

Es una medida que indica el nivel de desigualdad en la distribución de ingresos o riquezas en una población.

3

Orcid

(Open Researcher and Contributor ID) Es un identificador único para investigadores y autores académicos.

4

Desviación Estándar

Es una medida estadística que indica qué tan dispersos o alejados están los datos respecto a la media o promedio.

5

Recorrido Intercuartílico

Es una medida estadística que muestra la diferencia entre el tercer cuartil (Q3) y el primer cuartil (Q1); indica la dispersión de la mitad central de los datos.

6

Embeber

Proceso de insertar o integrar un contenido (como un video, imagen o documento) dentro de una página web.

7

Fórmula de Sturges

Fórmula utilizada para calcular el número adecuado de intervalos o clases en una distribución de frecuencias.

K = 1 + 3.322 log(n)
8

Media para datos no agrupados

Promedio obtenido al sumar todos los datos y dividirlos para el número total de observaciones.

x̄ = Σxᵢ / n
9

Mediana para datos no agrupados

Valor central de un conjunto de datos ordenados.

Me = (xn/2 + xn/2+1) / 2
10

Moda para datos no agrupados

Valor que más se repite en el conjunto de datos.

11

Media para datos agrupados

Promedio usando marcas de clase.

x̄ = Σ(fᵢ · xᵢ) / Σfᵢ
12

Mediana para datos agrupados

Valor central estimado.

Me = L + ((N/2 − Fa) / fm) · C
13

Moda para datos agrupados

Valor correspondiente a la clase modal.

Mo = L + (d₁ / (d₁ + d₂)) · C
14

Cuartil

Divide los datos en cuatro partes iguales.

Qk = K(n+1) / 4
15

Decil

Divide los datos en diez partes iguales.

Dk = K(n+1) / 10
16

Quintil

Divide los datos en cinco partes iguales.

Kk = K(n+1) / 5
17

Percentil

Divide los datos en cien partes iguales.

Pk = K(n+1) / 100
18

Varianza

Mide la dispersión de los datos respecto de la media.

Muestral: s² = Σ(xᵢ − x̄)² / (n−1)  |  Población: σ² = Σ(xᵢ − μ)² / N
19

OCR

Reconocimiento Óptico de Caracteres: tecnología que convierte imágenes con texto en texto digital editable.

20

Batch

Procesamiento de datos en un solo lote, sin intervención del usuario.

21

Campana de Gauss

Representación gráfica de la distribución normal.

f(x) = (1 / (σ√(2π))) · e^(−(x−μ)² / (2σ²))
22

Chi cuadrado

Evalúa la relación entre variables.

χ² = Σ (O − E)² / E
23

Spearman

Mide la correlación entre variables categóricas.

rs = 1 − (6Σdᵢ²) / (n(n²−1))
24

T de Student

Compara las medias de dos grupos.

t = (x̄ − μ) / (s / √n)
25

Pearson

Mide la relación lineal entre dos variables.

r = Σ(x−x̄)(y−ȳ) / √(Σ(x−x̄)² · Σ(y−ȳ)²)
26

Error Tipo I

(α) Rechazar la hipótesis nula siendo verdadera.

27

Error Tipo II

(β) No rechazar una hipótesis nula siendo falsa.

28

Hipótesis Nula

(Ho) No existe diferencia o efecto.

29

Hipótesis Alterna

(H1) Existe diferencia o efecto.

30

Fontanela

Espacio blando entre dos huesos del cráneo de un bebé que permite el crecimiento cerebral.

31

Prueba de hipótesis de distribución normal

Verifica si los datos siguen una distribución normal mediante pruebas como Shapiro-Wilk o Kolmogorov-Smirnov.