Actividad de cierre: del póster científico al examen oral
Análisis de Datos I
2026-06-26
Presentación
Esta actividad corresponde al cierre del curso Análisis de Datos I y se desarrolla después de la presentación del póster científico. Su propósito es consolidar los aprendizajes trabajados durante el semestre, especialmente aquellos vinculados con el manejo de datos en R, la construcción de tablas descriptivas, la elaboración de gráficos y la comunicación clara de resultados.
Presentación
La actividad se organiza en dos momentos. En primer lugar, cada grupo deberá transformar los principales hallazgos de su póster en una serie de láminas tipo posteo de Instagram. En segundo lugar, las y los estudiantes deberán prepararse para el examen oral final, en el cual deberán explicar y modificar ejercicios realizados previamente en R.
Objetivos de la actividad
Al finalizar esta actividad, se espera que las y los estudiantes sean capaces de:
- Seleccionar los resultados más relevantes de su póster científico.
- Comunicar hallazgos descriptivos de manera clara, breve y visualmente comprensible.
- Explicar el origen de una tabla, gráfico o indicador construido en R.
- Justificar decisiones básicas de limpieza, transformación y visualización de datos.
- Modificar un código en R a partir de instrucciones entregadas por el docente.
- Interpretar resultados descriptivos reconociendo sus alcances y limitaciones.
Parte I: del póster científico a un post informativo
Instrucciones generales
A partir del póster científico desarrollado en la evaluación anterior, cada grupo deberá elaborar una serie de láminas tipo posteo de Instagram, orientadas a comunicar los principales resultados de su análisis a un público no especializado.
El post deberá contener entre 4 y 6 láminas. Cada lámina debe tener poco texto, buena legibilidad y coherencia visual. Los gráficos deben ser claros, con títulos, ejes y etiquetas comprensibles. Toda cifra presentada debe estar respaldada por el análisis realizado en R y por el póster previamente entregado.
Estructura sugerida del post
Lámina 1: título y tema
Debe presentar el tema trabajado, la comuna analizada y una frase breve que invite a leer el contenido.
Ejemplo de orientación:
¿Qué muestran los datos sobre las remuneraciones municipales en [nombre de la comuna]?
Lámina 2: pregunta o problema
Debe explicar brevemente qué se quiso observar o analizar en el póster.
Preguntas orientadoras:
- ¿Cuál fue la pregunta principal del análisis?
- ¿Qué dimensión de la comuna o del municipio se quiso describir?
- ¿Por qué es relevante observar ese tema?
Lámina 3: resultado principal
Debe presentar el hallazgo más importante del póster. Puede incluir una cifra destacada, una tabla simple o un gráfico.
Recomendaciones:
- Usar una sola idea por lámina.
- Evitar gráficos demasiado cargados.
- Incluir periodo y unidad de medida cuando corresponda.
- Verificar que el dato presentado coincida con el resultado generado en R.
Lámina 4: segundo resultado
Debe incorporar otro dato relevante que complemente el análisis principal.
Ejemplos de posibles resultados:
- Comparación entre tipos de personal.
- Diferencias por sexo.
- Evolución temporal de un monto o cantidad.
- Distribución de cargos, contratos o remuneraciones.
- Comparación entre categorías relevantes del análisis.
Lámina 5: ¿qué significa esto?
Debe explicar en lenguaje claro la interpretación de los resultados. La interpretación debe ser descriptiva y prudente.
Importante: se deben evitar afirmaciones que los datos no permiten sostener. Por ejemplo, no corresponde afirmar causalidad si el análisis solo describe una distribución, una diferencia o una tendencia.
Lámina 6: fuente y limitaciones
Debe indicar la fuente de los datos, el periodo analizado y al menos una limitación del análisis.
Elementos mínimos:
- Fuente de información.
- Periodo observado.
- Unidad de análisis.
- Una limitación del análisis.
Parte II: evaluación final del curso
Modalidad del examen
La evaluación final tendrá modalidad de examen oral práctico. Antes del examen, ustedes harán envio del script sobre la actividad anterior (láminas de instagram). Durante el examen, cada estudiante deberá explicar parte del trabajo realizado y responder a modificaciones solicitadas por el docente sobre dicho script.
Cada estudiante contará con aproximadamente 10 minutos.
Contenidos evaluados
El examen final evaluará contenidos vinculados con análisis descriptivo en R:
- organización de proyecto, carpetas y archivos
- uso de scripts
- carga o importación de datos
- revisión de estructura de la base
- limpieza de nombres de variables
- selección de variables
- filtros
Contenidos evaluados
El examen final evaluará contenidos vinculados con análisis descriptivo en R:
- creación o transformación de variables
- agrupación de datos
- cálculo de frecuencias, porcentajes, promedios o medianas
- construcción de tablas descriptivas
- elaboración de gráficos con
ggplot2 - modificación de títulos, ejes, etiquetas o variables de agrupación
- interpretación descriptiva de resultados
Estructura sugerida del examen oral
| Momento | Duración aproximada | Actividad |
|---|---|---|
| Apertura | 1 minuto | El/la estudiante abre su proyecto, script o Quarto. |
| Explicación inicial | 2 minutos | Explica qué ejercicios realizó y qué base utilizó. |
| Revisión de código | 3 minutos | Explica bloques específicos del script. |
| Modificación solicitada | 3 minutos | Realiza un cambio pedido por el docente. |
| Interpretación final | 1 minuto | Explica el resultado obtenido y señala una limitación. |
Parte V: ejemplos de solicitudes para el examen oral
Durante el examen oral, podré solicitar modificaciones como las siguientes:
Modificaciones sobre tablas
- Cambiar una tabla de frecuencias absolutas a porcentajes.
- Agrupar los resultados por otra variable.
- Ordenar una tabla de mayor a menor.
- Mostrar solo las cinco categorías con mayor frecuencia.
- Cambiar el promedio por la mediana.
- Filtrar la tabla para un año, comuna o categoría específica.
Modificaciones sobre gráficos
- Cambiar un gráfico de barras por un gráfico de líneas, si corresponde.
- Modificar el título del gráfico.
- Cambiar el nombre de los ejes.
- Agregar etiquetas a las barras.
- Cambiar la variable de agrupación.
- Filtrar el gráfico para una categoría específica.
- Exportar el gráfico con
ggsave().
Parte VI: pauta de evaluación del post tipo Instagram
| Criterio | Puntaje |
|---|---|
| Selección adecuada de resultados del póster | 20 pts |
| Claridad de la comunicación para público general | 25 pts |
| Coherencia entre datos, gráfico e interpretación | 25 pts |
| Diseño, orden y legibilidad | 15 pts |
| Fuente, periodo y limitaciones | 15 pts |
| Total | 100 pts |
Parte VII: pauta de evaluación del examen oral
| Criterio | Puntaje |
|---|---|
| Organización del proyecto, archivos y script | 15 pts |
| Manejo básico de datos en R | 20 pts |
| Construcción de tablas descriptivas | 15 pts |
| Construcción y edición de gráficos | 20 pts |
| Capacidad para modificar el código según instrucciones | 20 pts |
| Interpretación clara y reconocimiento de limitaciones | 10 pts |
| Total | 100 pts |
Descripción de los criterios
Organización del proyecto, archivos y script
El/la estudiante trabaja con una estructura ordenada, identifica sus archivos y puede explicar dónde se encuentran los datos, scripts y resultados.
Manejo básico de datos en R
El/la estudiante demuestra manejo de operaciones básicas de carga, revisión, limpieza, selección, filtrado, transformación y agrupación de datos.
Construcción de tablas descriptivas
El/la estudiante construye tablas pertinentes, ordenadas y comprensibles, utilizando frecuencias, porcentajes, promedios, medianas u otros resúmenes descriptivos adecuados.
Construcción y edición de gráficos
El/la estudiante elabora gráficos claros y pertinentes, y puede modificar aspectos básicos como títulos, ejes, etiquetas, filtros o variables de agrupación.
Capacidad para modificar el código según instrucciones
El/la estudiante responde a una solicitud del docente modificando el código de manera razonada. Puede explicar qué cambió y por qué.
Interpretación clara y reconocimiento de limitaciones
El/la estudiante interpreta el resultado en lenguaje claro y reconoce al menos una limitación descriptiva del análisis.
