Continuamos con coherencia metodológica:

  • ✅ Un solo tema.
  • ✅ Dos sesiones.
  • ✅ Una única hoja evaluable al finalizar el tema.
  • ✅ IA como tutor.
  • ✅ Interpretación antes que técnica.
  • ✅ Escritura manual como evidencia central.

Ahora el EDA deja de ser univariado y pasa a ser bivariado y multivariado.

GUÍA MAESTRA

SEMANA 4 — EDA Estructurado (II)

Asignatura: Estadística Aplicada con Python y R Universidad de Sucre – Facultad de Ingeniería

1️⃣ PROPÓSITO DEL TEMA

Comprender el análisis exploratorio bivariado y multivariado, identificando relaciones entre variables antes de construir modelos.

El estudiante debe:

  • Analizar relaciones entre variables.
  • Interpretar correlaciones (Pearson y Spearman).
  • Comprender fuerza y dirección de asociación.
  • Interpretar matrices de correlación.
  • Detectar posibles problemas de multicolinealidad.
  • Entender que correlación no implica causalidad.

Este tema dura una semana.

📌 Se diligencia UNA sola hoja al finalizar la segunda sesión.

2️⃣ ESTRUCTURA DE LA SEMANA

  • Sesión 1 (2 horas): Fundamentos del EDA bivariado.
  • Sesión 2 (2 horas): Aplicación práctica con correlaciones.
  • Producto evaluable: 1 hoja física (anverso + reverso).

SESIÓN 1

Fundamentos del Análisis Bivariado

🔹 Fase 1 — Actividad “Estudia y Aprende”

PROMPT 1 — INICIO

Actúa como tutor experto en análisis exploratorio bivariado aplicado a ingeniería.

Tema: EDA estructurado (II).

  1. Explica qué es análisis bivariado y por qué es importante antes de modelar.
  2. Explica qué es correlación y cómo se interpreta su valor.
  3. Diferencia entre correlación de Pearson y Spearman.
  4. Explica qué significa fuerza, dirección y significancia.
  5. Explica por qué correlación no implica causalidad.
  6. Da ejemplos aplicados a ingeniería (agrícola, civil y agroindustrial).

Hazme 3 preguntas para verificar comprensión y corrige mis respuestas.

🔹 Fase 2 — Orientación Docente

Se profundiza en:

1️⃣ Relación entre variables

  • Variable independiente y dependiente (conceptualmente).
  • Asociación positiva, negativa o nula.

2️⃣ Correlación de Pearson

  • Relación lineal.
  • Sensible a outliers.
  • Requiere normalidad (idealmente).

3️⃣ Correlación de Spearman

  • Basada en rangos.
  • Útil cuando no hay linealidad.
  • Más robusta ante valores extremos.

4️⃣ Advertencia crítica

  • Alta correlación ≠ causalidad.
  • Variables ocultas.
  • Correlaciones espurias.

Se enfatiza:

Antes de hacer regresión, se debe explorar la relación entre variables.

⚠️ No se diligencia la hoja aún.

SESIÓN 2

Aplicación Práctica de Correlaciones

🔹 Fase 1 — Actividad “Estudia y Aprende” (Aplicación)

PROMPT 2 — APLICACIÓN

Actúa como tutor experto en EDA con Python y R.

  1. Muéstrame cómo calcular correlación de Pearson y Spearman en Python y R.
  2. Muéstrame cómo construir una matriz de correlación.
  3. Explica cómo interpretar una matriz de correlación.
  4. Explica cómo detectar posible multicolinealidad.
  5. Interpreta los resultados como lo haría un ingeniero.

No solo muestres código; explica qué significan los valores.

🔹 Fase 2 — Demostración Docente

Se utiliza un dataset del curso (ej. Soils u otro).

En Python:

  • df.corr()
  • sns.pairplot()

En R:

  • cor()
  • chart.Correlation() (PerformanceAnalytics)

Se analiza:

  • Magnitud de coeficientes.
  • Signo.
  • Variables altamente correlacionadas.
  • Posible redundancia de variables.
  • Implicaciones para regresión futura.

Se plantea la pregunta clave:

¿Qué variables parecen explicar mejor el fenómeno?

3️⃣ CIERRE DEL TEMA — GENERACIÓN DEL RESUMEN GUÍA

Al finalizar la sesión 2:

PROMPT DE CIERRE GLOBAL

Genera un resumen estructurado para escribir a mano en UNA sola hoja.

Formato obligatorio: A) Idea central (1–2 líneas). B) 6–10 viñetas organizadas lógicamente. C) 3 relaciones clave (por qué/cómo). D) 1 ejemplo aplicado a ingeniería. E) 3 preguntas de autoevaluación con respuesta. F) Cierre: “Hoy aprendí que …”

4️⃣ REVERSO — ESCRITURA MANUAL (EVIDENCIA EVALUABLE)

Tema de la hoja:

“EDA Estructurado (II): Análisis de Relaciones entre Variables”

Debe incluir:

□ Idea central □ Qué es correlación □ Diferencia Pearson vs Spearman □ Interpretación de magnitud y signo □ Correlación ≠ causalidad □ Multicolinealidad (concepto básico) □ Ejemplo aplicado a ingeniería □ 3 preguntas + respuestas □ Reflexión final

5️⃣ CRITERIOS DE EVALUACIÓN

Evaluación sugerida sobre 5 puntos:

  1. Comprensión del análisis bivariado.
  2. Diferenciación clara entre tipos de correlación.
  3. Correcta interpretación conceptual.
  4. Aplicación contextualizada.
  5. Nivel de profundidad en la reflexión final.

No se evalúa:

  • Cálculos extensos.
  • Código escrito en la hoja.
  • Copia textual del chatbot.

Se evalúa comprensión conceptual profunda.

6️⃣ RESULTADO FORMATIVO DE LA SEMANA 4

Al finalizar el tema, el estudiante:

  • Analiza relaciones entre variables antes de modelar.
  • Interpreta matrices de correlación.
  • Identifica posibles problemas de multicolinealidad.
  • Comprende los límites de la correlación.
  • Está preparado conceptualmente para iniciar regresión.