BT01-BT02. Tarea Evaluable T3

Unos investigadores desarrollan un nuevo entorno virtual de aprendizaje basado en Google Apps. Para evaluar la incidencia de la utilización de este nuevo entorno en las calificaciones de los estudiantes, durante dos años se realiza un estudio de caso con dos grupos de estudiantes: un grupo de control que utiliza Moodle y un grupo experimental que utiliza Google Apps; el reparto de sujetos entre ambos grupos se realiza siguiendo un criterio de paridad de sexo.

Lo primero que hice fue cargar el fichero, al que he puesto por nombre datos3 para facilitarme el proceso.

Observación y Reflexión personal:
Analizando la tabla a simple vista, me parece que las mujeres tienen mejores calificaciones en el entorno Moodle que los hombre, mientras que pasa todo lo contrario en el entorno Google Apps, donde son los del sexo masculino quienes tienen las mejores calificaciones, aunque no sean diferencias significativas. 

También a simple vista se puede decir que, utilizando Google Apps se obtienen mejores calificaciones que utilizando Moodle, independientemente del sexo de los alumnos.

Dibujaremos en Excel o en Google Sheets un gráfico de Interacción, de las medias de las calificaciones combinando las variables grupo y sexo, es decir: Moodle-Male, Moodle-Female, GoogleApps-Male, GoogleApps-Female.


Valiéndonos de los siguientes comando...

Crearemos las tablas correspondientes a:

 Grupo femenino que usa Moodle

 Grupo masculino que usa Moodle

Grupo Femenino que usa Google Apps

Grupo masculino que usa Google Apps 





Lo que sigue es sacar la media variable por grupo y por sexo.

 (Rojo: error de digitación)


 Gráfico:

Gráficos por grupo por sexo

Sexo y grupo


¿Coinciden los resultados mostrados en el gráfico con tus reflexiones del apartado anterior? 
Observando el gráfico, se evidencia que los integrantes masculinos del entorno Google Apps obtuvieron mejores calificaciones en comparación con los del sexo masculino que utilizaron Moodle. En cambio, en Moodle, es el grupo femenino quien tiene mejores calificaciones, aunque el margen de diferencia no es significativo.

 Al aplicarse el comando t.test para la variable grupo, el resultado  coincide con mi opinion al principio de este ejercicio: Los estudiantes del entorno Google Apps obtuvieron mejores calificaciones que los estudiantes de Moodle, independientemente del sexo de los mismos. Cabe mencionar que la diferencia fue de exatamente 2 puntos y que el margen de error, de realizarse otra vez este ejercicio con variables similares, es de un p-value de 1.683e-06, equivalente a 0.000001683%), o sea, que las diferencias son estadísticamente significativas.

Al aplicar el comando t.tes para la variable sexo, el resultado es exactamente el mismo, lo que significa que el sexo no incide en las calificaciones, sin importar el entorno de aprendizaje.

 Análisis de la función aov (interacción entre las  variables grupo y sexo)

Aquí verificamos que existe una interacción estadísticamente significativa para las variables grupo y sexo respecto a la calificación, pues el pr(>F) es igual a 7.74e-05, es decir 0.0000774 (0.0074%), siendo un valor muy menor al margen de 5%.

En conclusión:
Sí existe una interacción estadísticamente significativa entre las variables grupo y sexo con relación a las notas.