Propósito del documento. Estos lineamientos establecen las condiciones generales para el desarrollo, presentación y evaluación de las actividades de análisis de datos del curso Estadística Inferencial.

1 Objetivo

Las actividades de análisis de datos tienen como propósito que los estudiantes apliquen los conceptos desarrollados durante el curso a una base de datos real o proporcionada por el profesor, fortaleciendo sus competencias para:

  • interpretar resultados estadísticos;
  • elaborar informes técnicos;
  • comunicar conclusiones de manera objetiva;
  • desarrollar análisis transparentes y reproducibles.

Durante el semestre se desarrollarán cuatro actividades, una por cada unidad temática.

Actividad Tema
Actividad 1 Análisis exploratorio de datos
Actividad 2 Intervalos de confianza
Actividad 3 Pruebas de hipótesis
Actividad 4 Regresión lineal simple y correlación

Cada actividad representa el 20 % de la nota correspondiente a su corte, mientras que el examen escrito representa el 80 % restante.

2 Modalidad de trabajo

Las actividades deberán desarrollarse de acuerdo con las siguientes condiciones:

  • Se realizarán en grupos de máximo cinco (5) estudiantes.
  • Todos los integrantes deberán participar activamente.
  • Todos los estudiantes del grupo recibirán la misma calificación, salvo que exista evidencia objetiva de una participación desigual.
  • No se permitirán trabajos idénticos entre grupos del mismo curso, de otros cursos o de semestres anteriores.

La conformación del grupo no exime a ninguno de sus integrantes de conocer, comprender y responder por la totalidad del trabajo entregado.

3 Entrega

Las actividades deberán entregarse únicamente mediante el medio definido por el profesor.

Cada actividad tendrá una fecha y una hora oficial de entrega.

Se concederá una hora de gracia posterior a la hora límite.

Ejemplo

  • Fecha límite: viernes 15 de septiembre, 11:59 p. m.
  • Finalización de la hora de gracia: sábado 16 de septiembre, 12:59 a. m.
  • Después de ese momento se aplicarán las penalizaciones correspondientes.

4 Política de retrasos

Después del período de gracia se descontarán 0.5 puntos por cada hora o fracción de hora de retraso.

Retraso Penalización
15 minutos después de la hora de gracia −0.5 puntos
1 hora y 10 minutos −1.0 puntos
2 horas y 5 minutos −1.5 puntos

Los trabajos con retrasos excesivos podrán no ser aceptados, según el criterio del profesor.

5 Uso de Inteligencia Artificial

El uso de herramientas de Inteligencia Artificial está permitido únicamente como apoyo al proceso académico y nunca como sustituto del trabajo, el razonamiento o la responsabilidad de los integrantes del grupo.

Al final del informe deberá incluirse una declaración obligatoria sobre el uso de estas herramientas.

5.1 Declaración sobre el uso de IA

La declaración deberá indicar:

  • si se utilizaron herramientas de Inteligencia Artificial;
  • la herramienta o las herramientas utilizadas;
  • la finalidad para la cual fueron utilizadas;
  • el porcentaje estimado de utilización de IA en la elaboración del trabajo.

Ejemplo de declaración

Aspecto Información
Uso de IA
Herramienta utilizada ChatGPT
Uso realizado Corrección de estilo y redacción
Porcentaje estimado de utilización 15 %

Cuando no se haya utilizado Inteligencia Artificial, podrá incluirse la siguiente declaración:

Este trabajo fue desarrollado completamente por los integrantes del grupo sin utilizar herramientas de Inteligencia Artificial.

El grupo es responsable de la veracidad, pertinencia y calidad de todo el contenido entregado, independientemente del uso de herramientas de Inteligencia Artificial.

6 Estructura obligatoria del informe

Todos los informes deberán contener, como mínimo, las secciones descritas a continuación.

6.1 Portada o encabezado

La portada o encabezado deberá incluir:

  • título del trabajo;
  • nombre del curso;
  • número o nombre de la actividad;
  • nombres de los integrantes;
  • nombre del profesor;
  • fecha de entrega.

6.2 Resumen

El resumen deberá tener una extensión máxima de 250 palabras.

Debe describir de manera breve:

  • el problema analizado;
  • los datos utilizados;
  • la metodología aplicada;
  • los principales resultados;
  • la conclusión principal.

6.3 Palabras clave

Deberán incluirse entre tres y cinco palabras clave.

6.4 Introducción

La introducción deberá incluir:

  • contexto del problema, cuando corresponda;
  • antecedentes del tema;
  • importancia del estudio;
  • objetivo general del trabajo.

Los antecedentes deberán estar sustentados con al menos cinco referencias académicas.

Como mínimo, tres de estas referencias deberán corresponder a:

  • artículos científicos;
  • libros académicos;
  • documentos técnicos.

6.5 Marco teórico

El marco teórico deberá presentar brevemente los conceptos estadísticos empleados en el análisis.

No deberá limitarse a copiar definiciones del libro de texto, de las diapositivas o de las notas de clase.

Se espera que los conceptos sean explicados con las palabras del grupo y relacionados directamente con el análisis desarrollado.

6.6 Metodología

La metodología deberá describir claramente:

  • el origen de los datos;
  • las variables analizadas;
  • la población y la muestra, cuando corresponda;
  • los procedimientos estadísticos utilizados;
  • el software empleado;
  • las técnicas de procesamiento o transformación de los datos;
  • la justificación de las técnicas estadísticas seleccionadas, cuando corresponda.

6.7 Resultados

La sección de resultados deberá contener:

  • tablas;
  • gráficos;
  • medidas estadísticas;
  • interpretación;
  • discusión de los resultados.

No será suficiente copiar las salidas generadas por el software.

Cada resultado deberá ser interpretado en el contexto del problema estudiado.

Todas las tablas y figuras deberán:

  • estar numeradas;
  • tener un título informativo;
  • ser citadas dentro del texto;
  • tener los ejes, categorías y unidades correctamente identificados;
  • ser legibles.

Toda afirmación estadística deberá estar respaldada por los resultados obtenidos. Por ejemplo, no basta con indicar que una media es “alta” o “baja”; esta afirmación debe justificarse mediante estadísticas descriptivas, comparaciones o resultados inferenciales.

Las interpretaciones no deberán limitarse a describir mecánicamente la salida del software. Deberán explicar qué significan los resultados dentro del contexto del problema planteado.

6.8 Conclusiones

La sección deberá incluir entre tres y cinco conclusiones.

Las conclusiones:

  • deberán responder al objetivo del análisis;
  • deberán derivarse de los resultados obtenidos;
  • no deberán introducir resultados nuevos;
  • no deberán repetir literalmente la sección de resultados.

6.9 Bibliografía

Las referencias deberán presentarse siguiendo las normas APA, última edición.

Todas las fuentes incluidas en la bibliografía deberán haber sido citadas dentro del documento.

6.10 Declaración sobre el uso de IA

Al final del informe deberá incluirse la declaración sobre el uso de herramientas de Inteligencia Artificial descrita anteriormente.

7 Integridad académica

Los estudiantes deberán respetar las normas de ética e integridad académica de la Universidad.

Se considera una falta grave, entre otras situaciones:

  • presentar como propio el trabajo de otro estudiante o grupo;
  • copiar total o parcialmente trabajos de semestres anteriores;
  • entregar trabajos idénticos o sustancialmente similares entre diferentes grupos;
  • alterar, fabricar o inventar datos;
  • alterar o inventar resultados estadísticos;
  • utilizar herramientas de Inteligencia Artificial sin declararlo cuando corresponda;
  • manipular el código o los resultados con el propósito de inducir a error al evaluador;
  • incluir referencias inexistentes o que no hayan sido consultadas;
  • presentar interpretaciones generadas automáticamente sin verificar su validez.

Las faltas a la integridad académica podrán dar lugar a las sanciones previstas en el Reglamento Estudiantil de la Universidad, sin perjuicio de las penalizaciones académicas contempladas en este documento.

8 Reproducibilidad del análisis

Con el fin de garantizar la transparencia, verificabilidad y reproducibilidad del análisis estadístico, el trabajo deberá entregarse de forma que otra persona pueda reproducir completamente los resultados reportados.

Cuando el profesor solicite que el análisis se desarrolle mediante R Markdown, deberán cumplirse los siguientes requisitos:

  • El documento .Rmd deberá compilarse correctamente y sin errores.
  • Todos los bloques de código deberán ejecutarse correctamente.
  • El código deberá regenerar las tablas, figuras y estadísticas presentadas en el informe.
  • Las instrucciones deberán ejecutarse en el orden en que aparecen en el documento.
  • Cuando se utilicen procedimientos aleatorios, deberán fijarse las semillas mediante funciones como set.seed().
  • Todos los paquetes utilizados deberán estar identificados y cargados dentro del documento.
  • Todo el código necesario para reproducir el análisis deberá incluirse en el archivo .Rmd o suministrarse como archivo complementario.
  • Los datos requeridos deberán incluirse, salvo que el profesor indique expresamente lo contrario.
  • Las rutas de los archivos deberán ser relativas y no depender de carpetas privadas del computador de los estudiantes.
  • No se permitirá el uso de funciones externas, scripts o archivos auxiliares que no sean entregados junto con el trabajo.

Ejemplo de configuración inicial reproducible

# Fijar semilla para procedimientos aleatorios
set.seed(123)

# Cargar paquetes
library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

# Importar los datos utilizando una ruta relativa
datos <- read_csv("datos/base_datos.csv")

El uso de rutas absolutas como C:/Usuarios/Nombre/Documentos/... impide que el trabajo pueda ejecutarse en otro computador y deberá evitarse.

9 Entrega de archivos

Cada grupo deberá entregar los siguientes archivos:

  • informe en formato PDF;
  • informe en formato HTML;
  • archivo fuente .Rmd;
  • archivos de datos utilizados, cuando corresponda;
  • funciones auxiliares;
  • scripts adicionales;
  • imágenes utilizadas;
  • cualquier otro archivo necesario para ejecutar correctamente el análisis.

Todos los archivos deberán estar organizados dentro de una única carpeta comprimida en formato .zip.

9.1 Organización sugerida

Actividad_1_Grupo_03/
│
├── Actividad_1_Grupo_03.Rmd
├── Actividad_1_Grupo_03.html
├── Actividad_1_Grupo_03.pdf
│
├── datos/
│   └── base_datos.csv
│
├── funciones/
│   └── funciones_auxiliares.R
│
└── imagenes/
    └── figura_externa.png

Los nombres de las carpetas y los archivos deberán ser claros y descriptivos.

No deberán enviarse múltiples versiones ambiguas del mismo trabajo.

En caso de realizar una nueva entrega antes de la fecha límite, esta deberá reemplazar completamente la entrega anterior y quedar claramente identificada como la versión definitiva.

10 Verificación de la reproducibilidad

El profesor podrá verificar la reproducibilidad del análisis presentado por el grupo.

Durante la revisión podrá comprobarse, entre otros aspectos, que:

  • el archivo .Rmd compile correctamente;
  • los bloques de código se ejecuten sin errores;
  • las tablas y figuras sean regeneradas;
  • los datos estén disponibles;
  • los archivos auxiliares estén incluidos;
  • los resultados obtenidos coincidan con los reportados;
  • las semillas aleatorias hayan sido fijadas cuando corresponda.

Si el documento no compila correctamente, presenta errores de ejecución, faltan archivos necesarios o no es posible reproducir los resultados, se aplicarán las penalizaciones establecidas en la rúbrica.

11 Rúbrica de evaluación

La actividad será evaluada sobre un máximo de 100 puntos.

Criterio Puntaje máximo Puntaje obtenido Observaciones
Cumplimiento de la estructura solicitada 10
Calidad de la introducción y los antecedentes 10
Marco teórico 10
Correcta aplicación de la metodología estadística 20
Calidad del análisis y de la interpretación de los resultados 30
Conclusiones 10
Calidad de las tablas, figuras y presentación 5
Redacción, ortografía y formato 5
Subtotal 100 a
Penalización total: valor negativo o cero b
Puntaje total obtenido c = a + b
Nota final obtenida, escala de 0.0 a 5.0 Def = 0.05 × c

La calificación definitiva se obtiene mediante la expresión:

[ =0.05c,]

donde (c) corresponde al puntaje total obtenido después de aplicar las penalizaciones.

12 Penalizaciones

Las penalizaciones se aplicarán al subtotal obtenido en la rúbrica.

Situación Penalización Penalización aplicada Observaciones
Retraso después de la hora de gracia −0.5 puntos por cada hora o fracción de hora
No incluir la declaración sobre el uso de IA Hasta −2 puntos
Archivo corrupto, ilegible o que no pueda abrirse Hasta −5 puntos
No entregar alguno de los archivos obligatorios Hasta −5 puntos
Análisis no reproducible por ausencia de archivos, errores de compilación o código incompleto Hasta −10 puntos
Plagio, falsificación de resultados o uso indebido de IA sin declaración Según el Reglamento Estudiantil y el criterio del profesor
Otras situaciones no contempladas Según el criterio del profesor
Penalización total b

La penalización total deberá ser un valor negativo o igual a cero.

13 Disposición final

Cualquier situación no contemplada en estos lineamientos será resuelta por el profesor del curso.

El profesor podrá adoptar las decisiones académicas que considere pertinentes para garantizar:

  • la transparencia;
  • la equidad;
  • la integridad académica;
  • la reproducibilidad;
  • el adecuado proceso de evaluación.

Curso de Estadística Inferencial. Lineamientos para las Actividades de Análisis de Datos. Documento generado mediante R Markdown