Tarea evaluable T2

1-Tarea evaluable T2 

año 1

Incidencia de las calificaciones de dos grupos de estudiantes, durante dos años, un grupo de control que utiliza Moodle y un grupo experimental que utiliza Google Apps.

Comando para abrir el archivo

datos <- read.csv("C:/Users/Dell/Desktop/Asignaciones finales/T2/Notas-2grupos-v1.csv", sep=";")

Para realizar esta tarea lo primero que hice fue abrir el archivo a través de los siguientes pasos:

•Importar datos:  entrar a r-studio clic en importar datos, abrir la carpeta asignaciones finales,  seleccionar T2, seleccionar Grupov1 abrir y aparecen los siguientes datos.

  Datos a importar

 Notas de los estudiantes

•Luego que le damos a importar aparece la pantalla con las notas de los estudiantes, tanto Moodle como de google Apps para el año1

 Aparece una tabla con tres columnas sujeto, grupo y nota.

Luego  que ya tenemos activada la base de datos procedemos a sacar los estudiantes de cada grupo.

 Comando para sacar los estudiantes de Moodle

datosMoodle <- subset(datos, grupo=="Moodle")

 Estudiantes de Moodle

 Comando para sacar los estudiantes de google Apps

datosGoogleApps <- subset(datos, grupo=="Google Apps")

Estudiantes google Apps

Sacar la media de los estudiantes que utilizaron   ambos entornos.

with(datos, tapply(nota, list(grupo), mean))

Esos nos da como resultado las siguientes:

Google Apps      Moodle 

      7.25        6.25 

 Tabla de los resultado

Analizar si existen diferencias estadísticas significativas:

t.test(datosMoodle$nota, datosGoogleApps$nota)

Welch Two Sample t-test

data:  datosMoodle$nota and datosGoogleApps$nota

t = -2.8284, df = 38, p-value = 0.007427

alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

95 percent confidence interval:

-1.7157314 -0.2842686

sample estimates:

mean of x mean of y 

    6.25      7.25 

Tabla de los resultados

 Los  resultados analizados demuestra  que hay diferencias estadísticamente significativas entre los dos grupos de estudiantes. Ya que el margen de error es menor de un cinco por ciento, en virtud de que p-value = 0.007427, lo que equivale a un 0.7427%.

 Tarea evaluable T2

Año 2:

Abrir el archivo:

• Cuando intentamos abrir el archivo mediante la opción Import Data Set, vemos que no tenemos el separador que tiene el archivo entre sus opciones, el cual es el símbolo de número “#”, y si elegimos uno de los separadores que tiene no se nos crean las columnas necesarias:

• datos <- read.csv("C:/Users/Dell/Desktop/Asignaciones finales/T2/Notas-2grupos-v2.csv", sep="")

Para poder abrir dicho archivo de forma adecuada, copiamos el comando que nos genera automáticamente el programa y modificamos el separador que utiliza, y ponemos el símbolo de número. De esta forma se nos generará nuestro set de datos de forma adecuada.

Datos <- read.csv("C:/Users/Dell/Desktop/Asignaciones finales/T2/Notas-2grupos-v2.csv", sep="#")

 Una vez que el set de datos se genere de forma adecuada procedemos sacar todos los datos que se piden en el ejercicios pero en este caso lo correspondiente al año 2 para los cuales se darán los mismo pasos que en el año 1.

Estos pasos son: 

Sacar los estudiantes de cada grupo correspondiente al año 2.

     

 Comando para sacar los estudiantes de Moodle año 2.

• DatosMoodle <- subset(datos, grupo=="Moodle")

 Estudiantes de Moodle año 2

Comando para sacar los estudiantes de google Apps año 2

datosGoogleApps <- subset(datos, grupo=="Google Apps")

Estudiantes google Apps año 2

 Sacar la media de los estudiantes que utilizaron   ambos entornos año2.

• Para sacar la media utilizo el siguiente comando

with(datos, tapply(nota, list(grupo), mean))

Esos nos da como resultado las siguientes:

Google Apps      Moodle 

      7.25        6.55

Tabla de los resultados

Analizar si existen diferencias estadísticas significativas año 2 utilizo el siguiente comando:

Comando para analizar diferencias estadificas significativas

t.test(datosMoodle$nota, datosGoogleApps$nota)

Welch Two Sample t-test

data:  datosMoodle$nota and datosGoogleApps$nota

t = -1.7514, df = 36.284, p-value = 0.08832

alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

95 percent confidence interval:

-1.5103499  0.1103499

sample estimates:

mean of x mean of y 

    6.55      7.25

Tabla de los resultados

Análisis teórico de los resultados

Los resultados obtenidos demuestran que no hubieron diferencias estadísticamente significativas entre los dos grupos de estudiantes. Porque el margen de error es mayor que un cinco por ciento, en virtud de que p-value = 0.08832, lo que equivale a un 8.832%.