Reporte Evaluación 1

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miércoles septiembre 24, 2025 at 12:00 AM

Este reporte realiza un análisis de la Evaluación 1 sobre la Unidad 1: Inferencia estadística

Pauta y recorrecciones

La pauta de evaluación se puede revisar aquí

Solicitudes de recorrección

Enviar correo a apoyo docente Kevin Carrasco, kevin.carrasco@uchile.cl, quien estará coordinando estas solicitudes
En el correo:
- mencionar pregunta a corregir
- argumento y puntaje esperado
- foto de la pregunta

Solicitudes hasta el miércoles 1 de Octubre 23:59, las solicitudes se responderán en un plazo máximo el lunes 6 de Octubre.

Librerías, datos y ajustes

pacman::p_load(tidyverse, sjmisc, sjPlot, kableExtra, sjlabelled, readxl, here)

 [1] "rut"        "integrante" "P1a"        "P1b"        "P1c"       
 [6] "P2a"        "P2b"        "P2c"        "Puntaje"    "Nota"      
[11] "asistencia" "grupo"

Etiquetados

# Label variables

prueba1$p1a <- set_label(x = prueba1$p1a, 
                         label = "Error tipo II")
prueba1$p1b <- set_label(x = prueba1$p1b, 
                         label = "Significancia")
prueba1$p1c <- set_label(x = prueba1$p1c, 
                         label = "Rechazo H0 valor p")
prueba1$p2a <- set_label(x = prueba1$p2a, 
                         label = "Formulación hipótesis")
prueba1$p2b <- set_label(x = prueba1$p2b, 
                         label = "Contraste de prueba t")
prueba1$p2c <- set_label(x = prueba1$p2c, 
                         label = "Intervalo confianza de prueba t")
prueba1$nota <- set_label(x = prueba1$nota, 
                         label = "Nota final")
prueba1$asistencia <- set_label(x = prueba1$asistencia, 
                         label = "Asistencia ")
prueba1$grupo <- set_label(x = prueba1$grupo, 
                         label = "Grupo u-cursos")

Descriptivos

Tabla descriptiva

prueba1 %>% descr(., show = c("label","range", "mean", "sd", "n"))%>% kable(.,"markdown", digits=2)

	var	label	n	mean	sd	range
3	p1a	Error tipo II	75	0.53	0.45	1 (0-1)
4	p1b	Significancia	75	0.30	0.43	1 (0-1)
5	p1c	Rechazo H0 valor p	75	0.27	0.49	2 (0-2)
6	p2a	Formulación hipótesis	75	1.69	0.60	2 (0-2)
7	p2b	Contraste de prueba t	75	2.82	1.40	4 (0-4)
8	p2c	Intervalo confianza de prueba t	75	1.32	0.81	2 (0-2)
9	puntaje	puntaje	75	6.94	2.58	11 (0-11)
2	nota	Nota final	75	44.91	12.93	55 (10-65)
1	asistencia	Asistencia	75	52.86	19.86	71.4 (14.3-85.7)

Gráficos descriptivos

hist(prueba1$nota)

plot_frq(data = prueba1$nota,type = "hist",show.mean = T)

prueba1 <- prueba1 %>%  mutate(notas_cat=cut(nota, breaks=c(-Inf,40,50,60, Inf), labels=c("Menor a 4.0","4.0-5.0","5.0-6.0","6.0-7.0")))

frq(prueba1$notas_cat, out="browser", show.na = FALSE, title = "Rangos de notas")

Rangos de notas
val	frq	raw.prc	valid.prc	cum.prc
Menor a 4.0	22	29.33	29.33	29.33
4.0-5.0	26	34.67	34.67	64.00
5.0-6.0	24	32.00	32.00	96.00
6.0-7.0	3	4.00	4.00	100.00
total N=75 · valid N=72 · x̄=2.11 · σ=0.88

prueba1 <- prueba1 %>% dplyr::select(-notas_cat)

Preguntas y asociaciones

tab_corr(select(prueba1, 3:11),
         triangle = "lower")

	Error tipo II	Significancia	Rechazo H0 valor p	Formulación hipótesis	Contraste de prueba t	Intervalo confianza de prueba t	puntaje	Nota final	Asistencia
Error tipo II
Significancia	0.101
Rechazo H0 valor p	-0.001	0.104
Formulación hipótesis	0.266*	0.178	0.197
Contraste de prueba t	0.110	0.143	0.222	0.483***
Intervalo confianza de prueba t	0.192	0.159	0.066	0.218	0.315**
puntaje	0.371**	0.371**	0.393***	0.676***	0.837***	0.606***
Nota final	0.373***	0.371**	0.393***	0.674***	0.837***	0.606***	1.000***
Asistencia	0.075	0.074	0.192	-0.059	0.158	0.279*	0.221	0.227*
Computed correlation used pearson-method with listwise-deletion.

ggplot(prueba1, aes(x = asistencia, y = nota)) + 
  geom_jitter(width = 0.2, color = "red", size = 4) + 
  labs(title = "Relación entre asistencia y notas en Evaluación 1 (r=0.23)") + 
  labs(x = "Asistencia", y = "Nota") + 
  theme(axis.title = element_text(size = 12),        # Tamaño de las etiquetas de los ejes
        axis.text = element_text(size = 12)) +       # Tamaño del texto de los ejes
  theme(aspect.ratio = 1/1.5) +
  theme(plot.title = element_text(size = 12,         # Tamaño del título
                                  face = "bold",     # Tipo de letra (negrita)
                                  hjust = 0.5)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1, 100, by = 10), limits = c(1, 100)) +   # Ajuste del eje de asistencia
  scale_y_continuous(breaks = seq(1, 70, by = 5), limits = c(1, 70))       # Ajuste del eje de notas de 1 a 7

Consistencia interna

pacman::p_load(psych)

preguntas <- prueba1 %>% dplyr::select(3:6)
psych::alpha(preguntas)$total$raw_alpha

[1] 0.4067615

Diferencias por grupos

prueba1 %>%
  group_by(grupo) %>%
  summarise(
    rango   = paste0(min(nota, na.rm = TRUE), " – ", max(nota, na.rm = TRUE)),
    media   = mean(nota, na.rm = TRUE),
    sd      = sd(nota, na.rm = TRUE),
    n       = n()
  ) %>%
  knitr::kable(digits = 2)

grupo	rango	media	sd	n
Grupo-1	20 – 60	41.40	16.09	5
Grupo-10	13 – 60	41.50	18.46	6
Grupo-11	18 – 55	38.00	15.55	7
Grupo-2	10 – 58	42.20	18.63	5
Grupo-3	43 – 65	50.50	7.56	8
Grupo-4	35 – 55	46.71	7.59	7
Grupo-5	40 – 65	51.00	10.60	6
Grupo-6	25 – 58	45.29	11.71	7
Grupo-7	38 – 58	50.71	6.73	7
Grupo-8	28 – 60	47.78	10.54	9
Grupo-9	10 – 53	37.00	15.54	8