Variables categóricas: son aquellas variables sobre las que unicamente es posible obtener una medida de tipo nominal (u ordinal, pero con pocos valores) como sexo, raza, clase social.
Cuando se trabaja con variables categóricas, los datos suelen organizarse en tablas de doble entrada en las que cada entrada representa un criterio de clasificación (una variable categórica). Como resultado de esta clasificación, las frecuencias (el número o porcentaje de casos) aparece organizadas en casillas que contienen información sobre la relación existente entre ambos criterios. A estas tablas de frecuencia se les llama tablas de contingencia.
La tabla 12.1 muestra un ejemplo de tabla de contingencia. En ella, 474 sujetos que han sido ordenados con arreglo a dos criterios de clasificación: sexo y salario (se trata po tanto de una tabla bidimensional). Los números que aparecen en la tabla no son puntuaciones, sino frecuencias absolutas (número de casos): 19 varones tienen salarios de menos de 25.000 $; 86 mujeres tienen salarios comprendidos entre 25.000 y 50.000 $; etc.
Analizando primeramente el concepto de Contigencia, se puede desglosar que:
"es una eventualidad (un evento que ocurre en un momento cualquiera) y
que puede haber sido provocada o no, puede ser la consecuencia de
acciones o ser totalmente imprevista. La contingencia puede ser o no un
evento que ocasiona un problema el cual puede requerir una acción
postergable o una acción inmediata (transformándose en este último caso
en una emergencia). Desde el momento en que una contingencia puede ser
imprevista, se habla de la posibilidad de que ocurra, más la
contingencia no es en sí misma una posibilidad, sino un evento posible".
En estadística las tablas de contingencia se emplean para registrar y analizar la relación entre dos o más variables, habitualmente de naturaleza cualitativa (nominales u ordinales).
Supóngase que se dispone de dos variables, la primera el sexo (hombre
o mujer) y la segunda recoge si el individuo es zurdo o diestro. Se ha
observado esta pareja de variables en una muestra aleatoria de 100
individuos. Se puede emplear una tabla de contingencia para expresar la
relación entre estas dos variables:
Diestro
Zurdo
TOTAL
Hombre
43
9
52
Mujer
44
4
48
TOTAL
87
13
100
Las cifras en la columna de la derecha y en la fila inferior reciben el nombre de frecuencias marginales y la cifra situada en la esquina inferior derecha es el gran total.
La tabla nos permite ver de un vistazo que la proporción de hombres
diestros es aproximadamente igual a la proporción de mujeres diestras.
Sin embargo, ambas proporciones no son idénticas y la significación estadística de la diferencia entre ellas puede ser evaluada con la prueba χ² de Pearson,
supuesto que las cifras de la tabla son una muestra aleatoria de una
población. Si la proporción de individuos en cada columna varía entre
las diversas filas y viceversa, se dice que existe asociación entre las dos variables. Si no existe asociación se dice que ambas variables son independientes.
El grado de asociación entre dos variables se puede evaluar empleando distintos coeficientes: el más simple es el coeficiente phi que se define por
φ = √(χ2 / N)
donde χ2 se deriva del test de Pearson, y N es el
total de observaciones -el gran total-. Φ puede oscilar entre 0 (que
indica que no existe asociación entre las variables) e infinito. A
diferencia de otras medidas de asociación, el coeficiente Φ de Cramer no
está acotado.
El procedimiento Correlaciones
Bivariadasde SPSS permite medir el grado de
dependencia
existente entre dos o más variables mediante la cuantificación por los
denominados
coeficientes de correlación lineal de Pearson, de Spearman y la Tau-b de
Kendall con sus respectivos niveles de
significación.
Coeficiente Rho de Spearman es unaversión no paramétrica del coeficiente de correlación
de Pearson.
Aunque el término no paramétrico sugiere que la prueba no está basada en un parámetro, hay algunas pruebas no paramétricas que dependen de un parámetro tal como la media. Las pruebas no paramétricas, sin embargo, no requieren una distribución particular, de manera que algunas veces son referidas como pruebas de libre distribución. Aunque libre distribución es una descripción más exacta, el término no paramétrico es más comúnmente usado.
Resulta
apropiada para datos
ordinales (susceptibles de ser ordenados) y para datos
agrupados en
intervalos que no satisfagan el supuesto de normalidad. Los valores del
coeficiente varían
de -1 a +1. El signo del coeficiente indica la dirección de la relación y
el valor absoluto
del coeficiente de correlación indica la fuerza de la relación entre las
variables. Los valores absolutos mayores
indican que la relación es mayor.
El valor cero se
da cuando no existe ninguna correlación entre las variables analizadas; el valor -1 implica una correlación perfecta de carácter inverso (o indirecto) y el valor +1 una correlación perfecta de tipo directo (cuando una crece también lo hace la otra).
Una excelente
aproximación visual para explorar el grado
de correlación es a través de un gráfico
de dispersión o nube de puntos. Se habla de correlación
positiva (o directa) cuando a valores
crecientes de una de las variables se observan
valores crecientes de la otra variable; por
el contrario, se habla de
correlación negativa (o inversa) cuando a valores crecientes de
una variable corresponden valores
decrecientes de la otra.
Entonces la correlación de Spearman será adecuada si los datos no están
normalmente distribuidos o tienen categorías
ordenadas, y que midan la asociación
entre órdenes de rangos.
Tras la especificación del coeficiente o
coeficientes de correlación que estimamos
oportuno calcular, procederemos a indicar si
queremos que se realice un contraste de
hipótesis estadística bilateral o unilateralpara casos en los
que la dirección de la relación
puede ser especificada a priori.
Este contraste, trata de probar la hipótesis
de que el coeficiente de correlación sea nulo
(r=0), esto es, que no exista relación alguna
entre las variables cuyo coeficiente de
correlación estamos cuantificando.
el
valor de la p
asociado al contraste de hipótesis (que evalúa la probabilidad de que
en la población
ambas
variables no estén correlacionadas linealmente y el el Coeficiente de
Correlación sea cero) es
0,556, no
permitiendo rechazar la hipótesis nula (contraste no significativo).
Finalmente, con el objeto de identificar
aquellos coeficientes de correlación que tienen
una mayor significación, se puede seleccionar:
Marcar las correlaciones significativas,
opción que marca los coeficientes de
correlación significativos al nivel 0,05 por medio de un
solo asterisco y los significativos al nivel
0,01 con dos.
Por tanto, a la hora de
interpretar adecuadamente un Coeficiente de Correlación se deben
La inclusión es un concepto teórico de la pedagogía que hace referencia al modo en que la escuela debe dar respuesta a la diversidad. Es un término que surge en los años 90 y pretende sustituir al de integración, hasta ese momento el dominante en la práctica educativa. Su supuesto básico es que hay que modificar el sistema escolar para que responda a las necesidades de todos los alumnos, en vez de que sean los alumnos quienes deban adaptarse al sistema, integrándose a él. La opción consciente y deliberada por la heterogeneidad en la escuela constituye uno de los pilares centrales del enfoque inclusivo.
La educación inclusiva supone un modelo de escuela en el que los profesores, los alumnos y los padres participan y desarrollan un sentido de comunidad entre todos los participantes, tengan o no discapacidades o pertenezcan a una cultura, raza o religión diferente.
La escuela inclusiva forma parte de un proceso de inclusión más amplio; supone la aceptación de todos los alumnos, valorando sus diferencias; exige la transmisión de nuevos valores en la escuela; implica incrementar la participación activa (social y académica) de los alumnos y disminuir los procesos de exclusión; supone crear un contexto de aprendizaje inclusivo desarrollado desde el marco de un currículo común; exige una profunda reestructuración escolar que debe ser abordada desde una perspectiva institucional; es un proceso inacabado, en constante desarrollo, no un estado.
La integración se centra en el alumnado con necesidades educativas especiales, para los que se habilitan determinados apoyos, recursos y profesionales, mientras que la inclusión se basa en un modelo sociocomunitario en el que el centro educativo y la comunidad escolar están fuertemente implicados, lo que conduce a la mejora de la calidad educativa en su conjunto y para todo el alumnado. Se trata de una organización inclusiva en sí misma, en la que se considera que todos los miembros están capacitados para atender la diversidad.
La integración propone adaptaciones curriculares como medidas de superación de las diferencias del alumnado con necesidades especiales; la inclusión propone un currículo inclusivo, común para todo el alumnado, en el que implícitamente se vayan incorporando esas adaptaciones. El currículo no debe entenderse como la posibilidad de que cada alumno aprenda cosas diferentes, sino más bien que las aprenda de diferente manera.
Una crítica frecuente a la pedagogía inclusiva se basa en el temor de que los alumnos mejor dotados quedarían atrás y no serían suficientementemente estimulados por el sistema inclusivo. Sin embargo diversos estudios han demostrado estadísticamente que la diversidad no sólo favorece a los más débiles, sino que también los alumnos "mejor dotados" obtienen amplio provecho de ella. Así lo demuestran los estudios realizados en torno al programa de valoración internacional de estudiantes realizado por la OCDE.
De esta interesante conferencia podemos deducir varios debates:
Sócrates no dejó nada escrito, Platón sí, y tenía miedo que con la escritura ya no se desarrollara la memoria, pero analizando esto, sería conveniente preguntarnos: ¿con el nacimiento de la escritura se ha limitado el desarrollo de la memoria? La experiencia cotidiana nos da la respuesta como una negativa. Aterrizando al contexto actual nos planteamos: ¿con el desarrollo de la tecnología nos estamos haciendo más estúpidos? No nos estamos volviendo estúpidos, está cambiando el concepto de inteligencia.
Lo que hace falta en México es el poder de la organización sin organizaciones, tal como pasa en los países árabes.
Las Nuevas Tecnologías pueden permitir la realización de viejas utopías.
Respecto al debate de si introducir o no tecnologías en la educación, esto es algo totalmente obsoleto: las tecnologías llegaron para quedarse, entonces, hay que buscar ese impacto positivo, hay que atrevernos a experimentar e investigar el cómo introducirlas para que los docentes puedan exprimir su potencial pedagógico y los alumnos las visualicen de igual manera como herramientas cognitivas y constructivas.
Es importante invertir en infraestructura tecnológica pero de manera paralela es necesario invertir en los procesos educativos. De qué sirve usar las tecnologías más modernas si seguimos utilizando métodos obsoletos, esa es una gran paradoja y se relaciona con la imagen ilustrada en el post anterior.
Hola, mi nombre es Cynthia Zatarain, soy una joven estudiante de una Maestría en Educación con especialidad en Tecnologías y el objetivo del presente espacio es compartir lo aprendido y encontrado acorde a la siguiente triada:
