Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

Estatistikaren helburu nagusia, datuak bildu eta jasotako datuetatik informazio baliagarria eskuratzeko teknikak garatu eta aplikatzea da. Eta gaur egun, Estatistika Hezkuntzaren errealitatea aztertzeko ezinbesteko tresna da. Hau dela eta, Giza Zientzietako arlo guztietan, Estatistikak eta Datu Analisiak garrantzi handia hartu dute.

Testuinguru honetan, Estatistikak eta Datu analisiak ikerketa enpiriko baten barruan jokatzen duten paper instrumentala aztertuko da. Honek suposatzen du, datuen bilketa on bat egiten, batutako datuak ondo aztertzen, lortutako emaitzak ondo interpretatzen eta, azkenik, aukeratutako emaitza garrantzitsuenak era egokian plazaratzen ikasi behar dela.

Ikuspuntu honetatik planteatzen da ikasgai hau. Era praktiko baten, ikerketa enpiriko baten barruan eman behar diren etapa guztietan Estatistika eta Datu analisien papera aztertzea eta gauzatzea dira helburu nagusiak. Ikerketaren planteamenduarekin hasi eta lortutako ondorioak plazaratu arte.

Ikasgai hau baliagarria da:

1. Ikertzaile edota idazleek, Estatistika tresna bezala erabiliz, plazaratzen dituzten txostenak irakurri eta ulertzeko.



2. Ebaluaketa txostenak eraikitzeko, beharren analisiak egiteko, egokitze planak diseinatu eta diagnostiko hobeak egiteko. Hau da Estatistika, hezkuntza hobetzeko tresna bat bezala erabiltzeko.

Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak

- Ikerketa zientifiko baten barruan Estatistikak daukan papera aztertu.

- Ikerketa enpiriko baten barruan, Estatistikaren indarrak eta ahuleziak ezagutu.

- Analisi estatistikoak egiteko ezinbestekoak diren pakete informatiko erabilienak ezagutu.

- SPSS pakete informatikoa erabiliz, datuen gestioa eta analisi estatistikoak egiten ikasi.

- Informazio sistematikoa batzen dugunean egiten ditugun erroreak murrizteko estatistikak eskaintzen digun teknikak ezagutu

- Datuak aztertzen hasi baino lehenago egin behar diren aurretiko analisiak zeintzuk diren ezagutu.

- Datuen analisi exploratorien oinarri teorikoak ezagutu.

- Inferentzi estatistikoaren oinarri teorikoak ezagutu. Limitearen oinarrizko teorema

- Bariantza eta Kobariantza analisien oinarriak eta aplikatzeko baldintzak ezagutu eta ulertu.

- Aldagai anitzeko analisien oinarriak eta aplikatzeko baldintzak ezagutu eta ulertu.

- Analisi estatistiko ezberdinak aplikatzeko bete behar diren baldintzak zeintzuk diren jakin, eta hauek nola baieztatzen diren ezagutu.

- Lortzen diren emaitzak era egokian interpretatzen ikasi.

- Txostenak idazten ikasi. Hau da, aztertzen ditugun datu multzoan analisi estatistikoak egin ondoren, lortzen ditugun emaitza estatistikoak ondo irakurri eta behar diren emaitzak aukeratu ondoren hauek txosten batean txertatzen ikasi.

Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

3 maila



Ikasle bakoitzaren egoera zein den kontutan harturik, 3 ebaluazio maila ezberdin daude.



A)OINARRIZKOA. Klaseetara bertaratzen direnak. Azken nota 6 puntu. Gutxienez %80ko asistentzia beharko da.



B)OSO ONGI. Klaseetara bertaratu eta informatika gelan egunero planteatzen diren lanak egin. Azken nota 6-8 puntu tartean. Gutxienez %80ko asistentzia beharko da.



C)BIKAIN. Klaseetara bertaratu, informatika gelan planteatzen diren lanak egin eta data base bat aztertu ondoren txosten bat eraiki. Azken nota 8-10 puntu tartean. Gutxienez %80ko asistentzia beharko da.



LANAREN DESKRIBAPENA



Lana bakarka egin behar da. Irakasleak eskainiko dituen data baseetatik, bat aukeratu ondoren, bertan dauden aldagaiak aztertu beharko dira. Lanak ondoko atalak izan beharko ditu



1.- 10-12 ikerketa galdera planteatu

2.- Analisi estatistikoak egin:



- Analisi exploratoriak.

- Korrelazioak

- Kontinjentzi taulak

- Proba parametrikoak vs Ez parametrikoak

- Batezbestekoen konparaketak

- Bariantza analisia. Interakzioa.

- Erregesio lineala

- Osagai nagusien analisia

- Grafikak - Irudiak. Excel eta SPSS erabiliz.



3.- Ondorioak



LANAREN EBALUAZIOA:



1.- 10-12 ikerketa galdera planteatu % 10

2.- Analisi estatistikoak egin % 60

3.- Ondorioak % 30



LANA ENTREGATZEKO EPEA:



Azken klasea ematen den egunetik, 15 egun pasa baino lehenago entregatu beharko da.



KLASERA ETORTZEKO ARAZOAK DITUZTENAK. Ezohiko ebaluazioa eta uko egitea



Egoera desberdinengatik, proposatutako metodologia eta ebaluazio sistema jarraia heldu ezin diotenek, ikasgaia egiteko ezohiko aukera bat izango dute, beti ere ebaluazio jarraia uko egiten diotela idatziz azalduz irakasleei. Eskolak hasi eta gero 2 asteko epea izango dute horretarako.



Bukaerako ebaluazio sistema aukeratzen duten ikasleek frogatu beharko dute konpetentzien garapena. Horretarako, aurreko atalean deskribatu den lana egitea ezinbestekoa izango da.



Masterreko ikasleak uko egin diezaioke ez ohiko deialdiko ebaluazioari, harta Araudiko 2.2.2 artikuluaren eragina jaso ez dezan. Eskubidea egikaritzeko Masterreko Batzorde Akademikoari idatzi bat igorriko dio idazkaritza administratiboaren bidez, non uko egitea eskatzen duen. Idatzia ikasturte bakoitzaren uztailaren 15a baino lehen aurkeztuko da.



Plagioa dela eta.

Ikasgaia honek plagio, kopia edota iruzur kasuetan aritzeko protokoloa jarraitzen du. Hortaz, horrelakorik antzemanez gero UPV/EHUk dituen neurriak aplikatuko ditu. Era berean, ikerketako etika protokoloak eta UPV/EHUk hizkuntza ezsexistak erabiltzeko ezarritako orientabideak jarraitzen ditu.

Ezohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

Ohiko deialdian irakasgaia gainditzen ez duten ikasleek, bertan aukeratutako ebaluazio sistema edozein izanik ere, ez ohiko deialdiaren ebaluatzeko azken ebaluazioan aurkezteko eskubidea izango dute.



Ezohiko deialdi honetan erabiliko den ebaluazio sistema bakarra izango da. Ondoren aipatzen diren ezaugarriak betetzen duen lan bat egitea.



LANAREN DESKRIBAPENA

Lana bakarka egin behar da. Irakasleak eskainiko dituen data baseetatik, bat aukeratu ondoren, bertan dauden aldagaiak aztertu beharko dira. Lanak ondoko atalak izan beharko ditu



1.- 10-12 ikerketa galdera planteatu

2.- Analisi estatistikoak egin:

- Analisi esploratorioak.

- Korrelazioak

- Kontingentzi taulak

- Proba parametrikoak vs Ez parametrikoak

- Batezbestekoen konparaketak

- Bariantza analisia. Interakzioa.

- Erregresio lineala

- Osagai nagusien analisia

- Grafikoak - Irudiak. Excel eta SPSS erabiliz.



3.- Ondorioak



LANAREN EBALUAZIOA:



1.- 10-12 ikerketa galdera planteatu % 10



2.- Analisi estatistikoak egin %60



3.- Ondorioak %30



LANA ENTREGATZEKO EPEA:



Azken klasea ematen den egunetik, 15 egun pasa baino lehenago entregatu beharko da.



DEIALDIARI UKO EGITEA

Masterreko ikasleak uko egin diezaioke ez ohiko deialdiko ebaluazioari, harta Araudiko 2.2.2 artikuluaren eragina jaso ez dezan. Eskubidea egikaritzeko Masterreko Batzorde Akademikoari idatzi bat igorriko dio idazkaritza administratiboaren bidez, non uko egitea eskatzen duen. Idatzia ikasturte bakoitzaren uztailaren 15a baino lehen aurkeztuko da.



Plagioa dela eta.

Ikasgaia honek plagio, kopia edota iruzur kasuetan aritzeko protokoloa jarraitzen du. Hortaz, horrelakorik antzemanez gero UPV/EHUk dituen neurriak aplikatuko ditu. Era berean, ikerketako etika protokoloak eta UPV/EHUk hizkuntza ezsexistak erabiltzeko ezarritako orientabideak jarraitzen ditu.

Irakasgai-zerrenda

A. SPSS. Datuen gestioa



B. Estatistika deskribatzailea

1. Analisi esploratzailea

2. Estatistika eta grafikoak

3. Emaitzak editatzen: Taulak eta grafikoak. Excel

4. Datua atipikoak eta Estatistika. Zer egin?

5. Aldagaien konparaketa

6. Aldagaien arteko erlazioak. Korrelazio koefizientea

7. Aldagai kualitatiboen arteko erlazioa



C. Inferentzia Estatistikoa

8. Inferentzia estatistikoaren oinarriak

9. Kontingentzi taulak.

10. Aldagaiak konparatzen. Efektuaren tamaina. Probaren potentzia.

11. Osagai nagusien analisia

12. Erregresio anizkoitza

13. Erregresio logistikoa

14. Emaitzen interpretazioa. Baldintzak betetzen ez direnean...

Bibliografia

Nahitaez erabili beharreko materiala

E-gelan zintzilikatutako apunteak

Oinarrizko bibliografia

Escobar, M. (1999). Análisis Gráfico - exploratorio. Madrid: La Muralla



Etxeberria, J. (2003). Estatistika eta SPSS. Donostia. Elhuyar.



Etxeberria, J, Tejedor, F.J. (2005). Análisis descriptivo de datos en Educación. Madrid: La Muralla.



Etxeberria, J. (2007). Regresión Múltiple. Madrid: La Muralla



Gil Flores, J. (2003). La Estadística en la investigación educativa. RIE. Vol 21. Nº 1. Pp. 231-248



Hair, J.F. y otros. (1999). Análisis Multivariante. Madrid: Prentice Hall.



Ocaña-Riola, R. (2011). ¿Por qué es necesaria la cultura estadística? Recuperado de



http://www.divestadistica.es/es/2011_04/universo_estadistico_por_que_es_necesaria_la_cultura_estadistica.html <br /><br /> <br /><br />Tejedor, J. y Etxeberria, J. (2006). Análisis inferencial de datos en educación. Madrid: La Muralla <br /><br />

Gehiago sakontzeko bibliografia

Hair, J.F. y otros. (1999). Análisis Multivariante. Madrid: Prentice Hall.







Martínez Arias, M. R. (1999). El análisis multivariante en la investigación científica. Madrid: La Muralla







Tojar, J.C. (2006). Investigación Cualitativa. Comprender y actuar. Madrid: La Muralla.







Uriel, E. y Aldás, J. (2005). Análisis multivariante aplicado. Madrid: Thompson

Aldizkariak

Applied Psychological Measurement



Educational Assessment



Evaluation



Evaluation and Research in Education



Journal of Educational Measurement



Measurement and Evaluation in Guidance



Mesure et Evaluation en Education



Psychometrika



RELIEVE



Review of Educational Research



Revista de Investigación Educativa

Estekak

Descartes: www.recursostic.educacion.es/descartes/web/



Educación Estadística: www.ugr.es/~batanero/



Enlaces de Estadística: https://estadisticafarem.wordpress.com/enlaces-sugeridos/



Estadística para todos: www.estadisticaparatodos.es/



EUSTAT: http://www.eustat.eus



INE: http://www.ine.es/



La belleza de la visualización de datos: David McCandless. https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization?language=es#t-34071



Recursos Educativos para profesores: www.ucv.cl/web/estadistica



Redemat, Estadística: www.recursosmatematicos.com/estadistica.html



Visualizing Statistical Concepts: www.du.edu/psychology/methods/concepts/



Web Estadística de Navarra: www.pwpamplona.com/wen/



Aula virtual de Bioestadística: e-stadistica.bio.ucm.es/index_modulos.html



www.isftic.mepsyd.es/w3/eos/MaterialesEducativos/mem2001/estadistica/index2.htm



Gapminder: http://www.gapminder.org/world



Proyecto Gauss: https://procomun.educalab.es/es/articulos/proyecto-gauss-para-matematicas