Resumen
En este trabajo se presenta la construcción de un índice que permite evaluar las actitudes hacia las matemáticas para estudiantes de ingeniería de la Fundación Universitaria Los Libertadores 2011-2 utilizando técnicas estadística multivariadas.El proceso de construcción de índices sintéticos (combinación ponderada de índices simples) utilizando métodos multivariados ha sido bastante útil en el ámbito de las investigaciones (Aluja & Morineau, 1999). Becerra (2010) estudia varias técnicas de construcción de índices sintéticos, entre ellos el Análisis de Componentes Principales Categórico (CATPCA). Está técnica permite transformar variables de tipo cualitativo a variables de tipo cuantitativo mediante asignaciones óptimas (valores numéricos) de las categorías de cada variable (de Leeuw & Mair, 2009). Actualmente una escala de Actitudes hacia las Matemáticas (AM) es estudiada mediante la validación del instrumento (cuestionario estructurado de preguntas), midiendo la confiabilidad y la validez del mismo según la población de estudio. Sin embargo, no se ha considerado la construcción de un índice de las AM. Este hecho, originó la propuesta y desarrollo de este trabajo, donde se presenta la construcción de un Índice de Actitudes hacia las Matemáticas (IAM) para estudiantes de ingeniería de la Fundación Universitaria Los Libertadores 2011-2 utilizando CATPCA.
Para ello se utilizó una versión de la escala de AM propuesta por Auzmendi (1992), la cual fue validada por Tejero-González & Castro-Morera (2011) en el ámbito estadístico mediante el análisis factorial confirmatorio. Lo anterior considerando tres dimensiones: respuesta fisiológica de no ansiedad, predisposición positiva y activa, percepción de utilidad e importancia. Con el IAM se obtuvieron índices en general y para cada dimensión, los cuales permitieron evaluar las AM de los estudiantes.
REFERENCIAS
Aluja, T., & Morineau, A. (1999). Variables de síntesis y construcción de índices. Aprender de los datos: el análisis de componentes principales. Una aproximación desde el Data Mining (pp. 97–99). Barcelona: EUB.Auzmendi, E. (1992). Las actitudes hacia la matemática-estadística en las enseñanzas medias y universitarias: Características y medición. Mensajero.
Becerra, M. (2010). Comparación del análisis factorial múltiple (AFM) y del análisis en componentes principales para datos cualitativos (Prinqual), en la construcción de índices. Universidad Nacional de Colombia. Retrieved from http://www.bdigital.unal.edu.co/3029/1/832213.2010.pdf
de Leeuw, J., & Mair, P. (2009). Gifi Methods for Optimal Scaling in R: The Package homals. Journal of Statistical Software, 31(4), 1–21. Retrieved from http://www.jstatsoft.org/v31/i04
Tejero-González, C., & Castro-Morera, M. (2011). Validación de la escala de actitudes hacia la estadística en estudiantes españoles de ciencias de la actividad física y del deporte. Revista Colombiana de Estadística, 34(1), 1–14. Retrieved from http://www.emis.de/journals/RCE/V34/v34n1a01.pdf
La presentación realizada la pueden descargar en los siguiente enlace:
Presentación
Ver también Enseñar matemáticas o estadística; Estudiar matemáticas
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