Equiparación horizontal en ENLACE Educación Básica 2009

Slides:

Advertisements

Presentaciones similares

Tamaño muestral para estimar una media

Advertisements

De la muestra a la población

Las muestras también se distribuyen Asunto de Estado: Las muestras también se distribuyen.

Límites y Continuidad.

Tema 7: Introducción a la inferencia estadística

Ing. Raúl Alvarez Guale, MPC

Tema 7: Introducción a la inferencia estadística

3 campos de desarrollo de las sociedades contemporáneas

Estimación Estadística Tares # 3. Estimación Estadística Conjunto de técnicas que permiten dar un valor aproximado de un parámetro de una población a.

DISTRIBUCIÓN NORMAL, t STUDENT Jeisson Mosquera. En probabilidad y estadística, la distribución t (de Student) es una distribución de probabilidad que.

CARACTERÍSTICAS TEXTURALES DE LAS PARTÍCULA La textura detallada de una roca sedimentaria está determinada principalmente por el tamaño y forma de las.

PRINCIPIOS DE ESTADÍSTICAS INFERENCIALES PRUEBA DE HIPÓTESIS: MUESTRAS PEQUEÑAS.

LA NATURALEZA DE LAS ESTADÍSTICAS Estadísticas Descriptivas Psic. Gerardo A Valderrama M.

MEDIDAS DE DISPERSIÓN Y DATOS AGRUPADOS.. MEDIDAS DE DISPERSIÓN Y DATOS AGRUPADOS  ¿Qué son las medidas de dispersión?  Parámetros estadísticos que.

PRUEBAS DE HIPÓTESIS UNA POBLACIÓN. Pruebas de hipótesis una población Pruebas para una media: Pruebas para una media: Determinar la probabilidad de seleccionar.

Encuesta de percepción del impacto de las clases de Educación Física en edad adulta.

PPTCES047MT22-A16V1 Clase Medidas de dispersión y muestreo MT-22.

Bioestadística Distribuciones muestrales para variables cuantitativas.

DISTRIBUCIONES DE Probabilidad

Distribuciones de probabilidad (variables discretas

Diseño de la evaluación. Metodología Universidad Complutense de Madrid

Levantamiento y Procesamiento de Encuestas bajo modelo de la calidad

Características técnicas de la prueba ENLACE

Técnicas experimentales

ESTADÍSTICAS INFERENCIALES

Resultados de ENLACE escala vertical Primera cohorte escalada tercero a sexto ( )

Encuesta de Inicio 2013 Resultados Oficina de Análisis Institucional

Instituto Nacional de Estadística y Geografía

Curso de Elaboración de Pruebas Prof. Gerardo A. Valderrama M

PRUEBA DE HIPÓTESIS: MUESTRAS PEQUEÑAS

Análisis de Mercados Internacionales

Resultados de la Evaluación Censal de Estudiantes - ECE 2016

RESULTADOS INDIVIDUALES GRADO CUARTO.

Intervalos de Confianza

ENLACE 2011 Educación Básica ABRIL 2011.

7.1 Procedimientos paramétricos para datos cuantitativos

¿Qué es? ¿Para que se utiliza?

Matemáticas 2º Bachillerato CS

INFERENCIA ESTADÍSTICA

“Bootstrap” Jaime Mojica Cuevas

ESTADÍSTICA II Ing. Danmelys Perozo MSc.

Matemáticas Aplicadas CS I

Encuesta de satisfacción del Estudiantes 2014

Círculo de estudio Preescolar

Euiparación horizontal en ENLACE Media Superior 2009

Tema 9 Fiabilidad de las puntuaciones

Estadística Generalidades y diseño de investigación.

MODELOS ESTOCÁSTICOS. A los modelos que consideran la estocasticidad del medio se les conoce como modelos estocásticos del crecimiento de la población.

TEMA II. ESTUDIO DE MERCADO 2.2 El muestreo estadístico en la investigación de mercados. Métodos de pronósticos de corto plazo.

REGRESÍON LINEAL SIMPLE

DISTRIBUCIÓN MUESTRAL DE UNA MEDIA.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Tema: Distribución t-Student para una muestra Curso: Seminario de Estadística Aplicada a la Investigación Educacional UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACIÓN.

Investigación de mercados

Tamaño de muestra Ecología Marina. Una población se define como un conjunto de individuos de una especie que habita un área determinada. Los métodos disponibles.

ESTIMACIÓN (Inferencia Estadística) Intervalos de Confianza

Ensayo de Rendimiento DISTRIBUCIÓN DE ESTADÍSTICOS MUESTRALES.

ANALISIS DE VARIANZA

Identificación de los efectos de los diseños experimentales.

Metodología de la Investigación

ESTADISTICA MEDIDAS DE DISPERSIÓN Cristian Gómez Coordinar Técnico Calidad Laboratorio Labsai.

CONCEPTO DE ESTIMADOR ES UNA REGLA O MÉTODO QUE DICE COMO CALCULAR LA ESTIMACIÓN DE UN PARÁMETRO BASÁNDOSE EN LA INFORMACIÓN DE UNA MUESTRA, GENERALMENTE.

LA EVALUACION INSTITUCIONAL DEN LA ENSEÑANZA OBLIGATORIA EN MEXICO  Introducción  Referencia al Contexto General y Normativo  La organización de la.

MUESTREO ALEATORIO Toma de una muestra de tal manera que cualquier miembro de la población tiene una oportunidad igual de ser seleccionado.

MEDIDAS DE DISPERSIÓN “Medidas de dispersión”. Miden qué tanto se dispersan las observaciones alrededor de su media. MEDIDAS DE DISPERSIÓN.

Técnicas experimentales

1 Estimación por Intervalo. 2 Hasta ahora los estimadores estudiados son puntuales, es decir, exhiben un valor como estimación del parámetro de interés.

01/08/ Escuela Nacional de Estadística e Informátia Muestreo I Muestreo Aleatorio Estratificado Prof. Willer David Chanduvi Puicón.

1 Afectados de cierto grado de INCERTIDUMBRE SIEMPRE HAY UN ERROR EN SU MEDIDA ESTABLECER LA FIABILIDAD DE LOS DATOS ¿Podemos evaluar la magnitud del error.

Transcripción de la presentación:

Equiparación horizontal en ENLACE Educación Básica 2009

Recordatorio de diseño y aplicación (2009) Fuentes de error en 2008 y 2009 Comparación de errores de equiparación Conclusiones

2009 Pretest

2008 Pretest 2009 Pretest

2008 Pretest 2009 Pretest

2008 Pretest 2009 Pretest

2008 Pretest 2009 Pretest

2009 Pretest 2010 Pretest

2009 Pretest 2010 Pretest

2009 Pretest 2010 Pretest

2009 Pretest 2010 Pretest

Comparación de Resultados

Comparación de Resultados

Comparación de Resultados

Fuentes de error Fuentes de error en 2008 Fuentes de error en 2009 Error Muestral Error de medida Fuentes de error en 2009 Error de equiparación

Fuentes de error en 2008 Error Muestral Error de medida El error muestral no existe conceptualmente, ya que se trata de una aplicación censal Error de medida Se debe a la incertidumbre en la estimación de los scores de cada individuo

Fuentes de error en 2008 Error Muestral (igual a cero) Error de medida (También extremadamente pequeño, dado el enorme tamaño de la población)

Fuentes de error en 2009 Error Muestral Error de medida El error muestral no existe conceptualmente, ya que se trata de una aplicación censal Error de medida Se debe a la incertidumbre en la estimación de los scores de cada individuo Error de equiparación Los ítems seleccionados se consideran una muestra aleatoria del conjunto posible

Fuentes de error en 2009 Error de equiparación Obtenemos una estimación realizando un Bootstraping sobre los ítems de pretest (Brennan, 1998, APM, 22;307. Monseur & Berezner, 2007, JAM, 8(3),323-335 Para cada grado asignatura se realizó un remuetreo de los reactivos con reemplazamiento

Resultados Bootstrap Español

Resultados Bootstrap Español

Resultados Bootstrap Matemáticas

Resultados Bootstrap Matemáticas

a partir de los resultados de Bootstrap Error de Equiparación a partir de los resultados de Bootstrap en Educación Básica

Error de equiparación EMS 2009 Español (40) 0,0453 Matemáticas (53) 0,0422 PISA Reading Comp. (2003) 0,041, (Método estándar, PISA Technical Report 2003)1 PISA Reading Comp. (2003) 0,062 (Monseur & Berezner, 2007, JAM, 8(3),323-335) PISA Forma y Espacio, Matemáticas (2003) 6,01. (Método estándar, PISA Technical Report 2003) 2 PISA Cambio y Relaciones , Matemáticas (2003) 4,84. (Método estándar, PISA Technical Report 2003) 2 1 En la escala de lectura de PISA, con una media de 500 y una desviación típica de 100, corresponde a 3,75. 2 Estos valores se presentan en la escala de PISA (Media 500 y desviación típica de 100).

Conclusiones En Español la mayoría de los valores del error de equiparación son menores a los obtenidos en estudios internacionales. (Sólo 4° en 2009 es superior al obtenido en el reporte técnico de PISA pero menor al valor obtenido por Monseur & Berezner) En matemáticas todos los valores del error de equiparación son menores a los obtenidos en estudios internacionales (considerando que el valor de 0.041 corresponde a 3.75 en comprensión lectora).