Propósito del documento. Estos lineamientos establecen las condiciones generales para el desarrollo, presentación y evaluación de los proyectos de análisis de datos del curso Estadística Inferencial.
Los proyectos 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:
Durante el semestre se desarrollarán cuatro proyectos, uno por cada unidad temática.
| Proyecto | Tema |
|---|---|
| Proyecto 1 | Análisis exploratorio de datos |
| Proyecto 2 | Intervalos de confianza |
| Proyecto 3 | Pruebas de hipótesis |
| Proyecto 4 | Regresión lineal simple y correlación |
Cada proyecto representa el 20 % de la nota correspondiente a su corte, mientras que el examen escrito representa el 80 % restante.
Los proyectos deberán desarrollarse de acuerdo con las siguientes condiciones:
La conformación del grupo no exime a ninguno de sus integrantes de conocer, comprender y responder por la totalidad del trabajo entregado.
Los proyectos deberán entregarse únicamente mediante el medio definido por el profesor.
Cada proyecto tendrá una fecha y una hora oficial de entrega.
Se concederá una hora de gracia posterior a la hora límite.
Ejemplo
De acuerdo con este esquema, las semanas y horarios establecidos para la entrega de los cuatro proyectos del curso son los siguientes:
| Proyecto | Semana de entrega | Hora de finalización (mediodía) | Fin de la hora de gracia |
|---|---|---|---|
| Proyecto 1 | Semana 5 (viernes, agosto 28) | 11:59 a. m. | 1:00 p. m. |
| Proyecto 2 | Semana 9 (viernes, septiembre 25) | 11:59 a. m. | 1:00 p. m. |
| Proyecto 3 | Semana 13 (viernes, octubre 30) | 11:59 a. m. | 1:00 p. m. |
| Proyecto 4 | Semana 17 (viernes, noviembre 27) | 11:59 a. m. | 1:00 p. m. |
Nota: La hora oficial de finalización de cada proyecto es las 11:59 a. m. del día correspondiente. Como período de gracia, se aceptarán entregas hasta la 1:00 p. m. A partir de ese momento se aplicará la política de retrasos indicada a continuación.
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.
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.
La declaración deberá indicar:
Ejemplo de declaración
| Aspecto | Información |
|---|---|
| Uso de IA | Sí |
| 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.
Todos los informes deberán contener, como mínimo, las secciones descritas a continuación.
La portada o encabezado deberá incluir:
El resumen deberá tener una extensión máxima de 250 palabras.
Debe describir de manera breve:
Deberán incluirse entre tres y cinco palabras clave.
La introducción deberá incluir:
Los antecedentes deberán estar sustentados con al menos cinco referencias académicas.
Como mínimo, tres de estas referencias deberán corresponder a:
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.
La metodología deberá describir claramente:
La sección de resultados deberá contener:
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:
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.
La sección deberá incluir entre tres y cinco conclusiones.
Las conclusiones:
Las referencias deberán presentarse siguiendo las normas APA, última edición.
Todas las fuentes incluidas en la bibliografía deberán haber sido citadas dentro del documento.
Al final del informe deberá incluirse la declaración sobre el uso de herramientas de Inteligencia Artificial descrita anteriormente.
Los estudiantes deberán respetar las normas de ética e integridad académica de la Universidad.
Se considera una falta grave, entre otras situaciones:
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.
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:
.Rmd deberá compilarse correctamente y sin
errores.set.seed()..Rmd o suministrarse como archivo
complementario.Ejemplo de configuración inicial reproducible
El uso de rutas absolutas como
C:/Usuarios/Nombre/Documentos/... impide que el trabajo
pueda ejecutarse en otro computador y deberá evitarse.
.zipCada grupo deberá entregar los siguientes archivos:
.Rmd;Todos los archivos deberán estar organizados dentro de una única
carpeta comprimida en formato .zip.
El archivo comprimido deberá nombrarse siguiendo la estructura:
Proyecto_N_Grupo_XX.zip
donde N corresponde al número del proyecto y
XX al número del grupo.
Por ejemplo:
Para el Proyecto 1 del Grupo 01, el archivo deberá nombrarse:
Proyecto_1_Grupo_01.zip
El archivo .zip deberá enviarse como archivo
adjunto a través del correo institucional. No se considerará
realizada la entrega si el mensaje es enviado sin el archivo
.zip adjunto. Proyecto_1_Grupo_01.zip
En el asunto del correo deberá indicarse el número del grupo y del proyecto correspondiente.
Por ejemplo:
Asunto: Grupo 01 - Proyecto 1
En el cuerpo del mensaje deberá incluirse un mensaje breve indicando los nombres completos de los estudiantes que participaron en la elaboración del proyecto.
Por ejemplo:
Profesor:
Adjunto enviamos el Proyecto 1 correspondiente al Grupo 1.
Estudiantes que participaron:
Saludos cordiales.
Atentamente, …
Proyecto_1_Grupo_01/
│
├── Proyecto_1_Grupo_01.Rmd
├── Proyecto_1_Grupo_01.html
├── Proyecto_1_Grupo_01.pdf
│
├── datos/
│ └── base_datos.csv
│
├── funciones/
│ └── funciones_auxiliares.R
│
└── imagenes/
└── figura_externa.pngLos 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.
El profesor podrá verificar la reproducibilidad del análisis presentado por el grupo.
Durante la revisión podrá comprobarse, entre otros aspectos, que:
.Rmd compile correctamente;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.
El proyecto será evaluado 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.
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.
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:
Curso de Estadística Inferencial. Lineamientos para los Proyectos de Análisis de Datos. Documento generado mediante R Markdown