Students’ errors in the resolution of problematic situations in statistical inference as a major obstacle in the didactics of statistics.

III Congreso Internacional Virtual de Educación Estadística (CIVEEST), 21-24 febrero de 2019. [www.ugr.es/local/fqm126/civeest.html]El objetivo de esta investigación fue evaluar los errores que cometieron los alumnos en el momento de aplicar regresión lineal simple y test de hipótesis, en la asignatura bioestadística de dictado cuatrimestral en el segundo año de la carrera de medicina veterinaria de la Universidad Nacional de Rosario, con el fin de poder considerarlos y poner mayor énfasis en la corrección de los mismos cuando se explique el tema, disminuyendo de esta manera los errores cometidos por los alumnos. Como docentes de estadística en una carrera donde ésta cumple un rol instrumental reflexionar sobre nuestras propias prácticas docentes analizando las dificultades y los errores cometidos por los alumnos, permite mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje, en beneficio del alumno en pos de lograr un aprendizaje significativo.The objective of this work was to evaluate the errors committed by the students at the time of applying simple linear regression and hypothesis test, in the subject biostatistics dictated in the second year of the career of veterinary medicine of the National University of Rosario, in order to be able to consider them and place greater emphasis on correcting them when the subject is explained, thus reducing the mistakes made by the students. As teachers of Statistics in a career where it plays an instrumental role reflect on our own teaching practices analyzing the difficulties and mistakes made by students, allows to improve the teaching and learning process, for the benefit of the student in order to achieve meaningful learning

Evaluación de la clasificación mediante de la técnica estadística Regresión Logística en datos simulados bajo distintos escenarios, para distintos tamaños de muestra

En esta investigación se propone el estudio de la técnica estadística multivariada de clasificación, Regresión Logística, donde se quiere evaluar el desempeño de la misma cuando es utilizada en datos simulados bajo distintos escenarios y bajo distintos tamaños de muestra. Se generaron mediante simulación 500 archivos de datos para cada uno de los siguientes tamaños de muestra: 30, 75, 200, 400, 600, 1000. Cada conjunto contiene 6 columnas (variables) bajo distintas condiciones o escenarios. En cada muestra se “marcó” el 20% de las observaciones para ser utilizadas como grupo de test y el restante 80% para la estimación de los modelos evaluados en cada caso. Quedaron definidos un total de 12000 conjuntos de datos simulados, con 6 tamaños de muestra diferentes y 4 escenarios con las siguientes características definidos por la estructura de la matriz de correlaciones. El escenario 1 corresponde a datos provenientes de una población en la que los predictores están fuertemente correlacionados con la respuesta pero no entre ellos. El escenario 2 plantea una simulación a partir de una población con poca correlación de la respuesta con las variables predictoras pero éstas correlacionadas entre sí. En el escenario 3, la correlación presente en la población origen de la simulación es importante tanto entre las predictoras como entre éstas y la respuesta. Por último, el escenario 4 corresponde a una población original en la que no existe ningún tipo de correlación de magnitud importante entre las variables, ni de los predictores con la respuesta ni entre ellos. De este análisis se concluye que, en condiciones donde las variables predictoras están altamente correlacionadas con la respuesta (escenarios 1 y 3), sin importar la correlación entre las predictoras, la técnica de Regresión Logística funciona satisfactoriamente. Sin embargo, como se puede observar en el gráfico 1, cuando las predictoras están poco correlacionadas con la respuesta (escenarios 2 y 4) el porcentaje de clasificación correcta es bastante más bajo. Esta diferencia entre los dos grupos de escenarios en cuanto a la correlación de la respuesta con las predictoras se va acentuando a medida que el tamaño de muestra se hace más grande. Como conclusión final se puede decir que, sin importar el tamaño de muestra, cuando la variable respuesta está poco correlacionada con las variables predictoras la técnica de Regresión Logística no tiene una buena clasificación de las observaciones.Beltrán, Celina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaBarbona, Ivana. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaCiminari, Jesica. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin