Estudio de las actitudes hacia la estadística en alumnos universitarios

  1. Armas Zavaleta, María Raquel
Dirigida por:
  1. Sonia J. Romero Martínez Director/a
  2. Xavier G. Ordóñez Camacho Director

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 20 de noviembre de 2019

Tribunal:
  1. José Luis Gaviria Soto Presidente
  2. Joseph Mafokozi Secretario
  3. Isabel Martínez Álvarez Vocal
  4. Isabel Pascual Gómez Vocal
  5. Darío Díaz Méndez Vocal
Departamento:
  1. Investigación y Psicología en Educación

Tipo: Tesis

Resumen

La presente tesis doctoral se desarrolla en torno a las actitudes hacia la estadística en alumnos universitarios. Se plantean varias cuestiones entre ellas la que da inicio al problema de investigación: ¿cómo son las actitudes hacia la estadística en estudiantes universitarios y cuál es su relación con variables personales y socio-demográficas, conocimiento del grado, formación previa y autoconcepto académico? Las actitudes son una agrupación de tendencias inferidas que dirigen las acciones personales del sujeto (Estrada, Bazán y Aparicio, 2013). En un mundo globalizado, digitalizado y cargado de datos los trabajos de futuro estarán basados en el análisis de los datos (García, 2017), es por ello que resulta fundamental procurar que el alumnado no solo se interese por aprender y estudiar la estadística sino que también desarrolle unas actitudes favorables hacia esta materia importante con agrado, considerándola útil para su futuro. Por este motivo, el objetivo principal de la tesis se divide en tres. Primero, se busca describir las actitudes hacia la estadística y sus relaciones con otras variables mediante la realización de perfiles de estudiantes universitarios españoles y peruanos. Segundo, se analiza cuáles de las dimensiones que componen la actitud son predictoras de la nota esperada y tercero, se estudian las diferencias en las actitudes hacia la estadística de acuerdo al género y al grado en la muestra de Perú. Metodología: la investigación es cuantitativa, descriptiva, exploratoria y no-experimental. Se usa el análisis cluster para establecer perfiles de alumnos. También se usa análisis de regresión y correlación lineal para establecer las dimensiones de la actitud que predicen la nota esperada. Se utiliza estadística inferencial (pruebas t y Analisis de Varianza-ANOVA) con el objeto de evaluar si existen diferencias significativas de acuerdo al grado y género de los alumnos peruanos. El análisis cluster permite realizar un perfilado completo de los alumnos universitarios en cuanto a sus características personales, educativas y actitudinales hacia la estadística. La muestra empleada consta de 3570 estudiantes universitarios que estudian grados universitarios de Perú (N = 2821) y España (N = 749). Resultados: se han identificado cuatro perfiles de alumnos bien diferenciados y validados tanto en la muestra de España y Perú. Los perfiles son diferentes en los dos países por lo que se hace una comparación de forma descriptiva y desde una perspectiva socio-cultural. Respecto al segundo objetivo se encuentra que el mejor modelo predictor de la nota esperada de los alumnos está compuesto por las tres dimensiones de la actitud: utilidad, la seguridad y emociones positivas. Respecto al tercer objetivo general solo se han encontrado diferencias significativas entre hombres y mujeres en la dimensión de utilidad, sin embargo, teniendo en cuenta el grado se han encontrado diferencias significativas en todas las dimensiones de la actitud entre diversas parejas de grados. En la discusión, conclusiones y prospectiva se analizan las características de los cuatro grupos encontrados en comparación con los grupos hallados previamente en la literatura científica. También se comentan las diferencias entre clusteres en ambos países en función de las características socio-demográficas propias de la cultura. De igual forma se presentan las principales conclusiones de la investigación yfinalmente, se plantea un plan de intervención denominado Cultura Estadística para Perú con el objeto de incrementar la cultura estadística en este país. Palabras clave: Actitudes hacia la estadística, alumnos universitarios, análisis cluster, perfiles.