Descripción
Evaluación diagnóstica. Proyecto transversal.
Progresión 1. Discute la importancia de la toma razonada de decisiones, tanto a nivel personal como colectivo, utilizando ejemplos reales o ficticios y de problemáticas complejas que sean significativas para valorar la recolección de datos, su organización y la aleatoriedad.
Toma razonada de decisiones. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 2. Identifica la incertidumbre como consecuencia de la variabilidad y a través de simulaciones considera la frecuencia con la que un evento aleatorio puede ocurrir con la finalidad de tener más información sobre la probabilidad de que dicho evento suceda.
Probabilidad frecuencial. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 3. Identifica la equiprobabilidad como una hipótesis que, en caso de que se pueda asumir, facilita el estudio de la probabilidad; y observa que cuando se incrementa el número de repeticiones de una simulación, la frecuencia del evento estudiado tiende a su probabilidad teórica.
Probabilidad clásica. Enfoque frecuencial. Enfoque clásico. Enfoque subjetivo. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 4. Elige una técnica de conteo (ordenaciones con repetición, ordenaciones, permutaciones, combinaciones, etc.) para calcular el número total de casos posibles y casos favorables para eventos simples, con la finalidad de hallar su probabilidad y, con ello, generar una mayor conciencia en la toma de decisiones.
Técnicas de conteo. Árbol de probabilidad. Principio multiplicativo. Principio aditivo. Factorial de un número. Permutaciones. Permutaciones con elementos indistinguibles. Permutaciones con repetición. Combinaciones. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 5. Observa cómo la probabilidad de un evento puede actualizarse cuando se obtiene más información al respecto y considera eventos excluyentes e independientes para emplearlos en la determinación de probabilidades condicionales.
Probabilidad conjunta. Ley aditiva (regla de la adición). Ley multiplicativa (regla de la multiplicación). Probabilidad condicional. Teorema de Bayes. Autoevaluando mis aprendizajes. Instrumentos de evaluación.
Evaluación diagnóstica. Proyecto transversal.
Progresión 6. Selecciona una problemática o situación de interés, con la finalidad de recolectar información y datos de fuentes confiables e identifica las variables relevantes para su estudio.
Recolección de datos. Proyecto transversal. Etapa 1. Conceptos básicos. El proceso de investigación. Técnicas de recolección de datos. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 7. Analiza datos categóricos y cuantitativos de alguna problemática o situación de interés para el estudiantado, a través de algunas de sus representaciones gráficas más sencillas como las gráficas de barras (variables cualitativas) o gráficos de puntos e histogramas (variables cuantitativas).
Organización de datos cuantitativos y cualitativos. Proyecto transversal. Etapa 2. Tablas estadísticas. Distribuciones de frecuencias. Representaciones gráficas. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 8. Analiza cómo se relacionan entre sí dos o más variables categóricas a través del estudio de alguna problemática o fenómeno de interés para el estudiantado, con la finalidad de identificar si dichas variables son independientes.
Relación entre variables cualitativas. Tablas de contingencia. Proyecto transversal. Etapa 3. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 9. Analiza dos o más variables cuantitativas a través del estudio de alguna problemática o fenómenos de interés para el estudiantado, con la finalidad de identificar si existe correlación entre dichas variables.
Correlación lineal simple. Diagrama de dispersión. Análisis de correlación. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 10. Cuestiona afirmaciones estadísticas y gráficas, considerando valores atípicos (en el caso de variables cuantitativas) y la posibilidad de que existan factores o variables de confusión.
Valores atípicos. Proyecto transversal. Etapa 4. Variables de confusión. La paradoja de Simpson. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 11. Identifica, ante la imposibilidad de estudiar la totalidad de una población, la opción de extraer información de esta a través del empleo de técnicas de muestreo, en particular, valora la importancia de la aleatoriedad al momento de tomar una muestra.
Técnicas de muestreo. Proyecto transversal. Etapa 5. Probabilístico. Muestreo aleatorio simple. Muestreo sistemático. Muestreo estratificado. Muestreo por conglomerados. No probabilístico. Muestreo por conveniencia. Muestreo bola de nieve. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 12. Valora las ventajas y limitaciones de los estudios observacionales y los compara con el diseño de experimentos, a través de la revisión de algunos ejemplos tomados de diversas fuentes.
Diseños de investigación. Proyecto transversal. Etapa 6. Estudios observacionales. Diseño de experimentos. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 13. Describe un fenómeno, problemática o situación de interés para el estudiantado utilizando las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) y de dispersión (desviación estándar, varianza, rango intercuartil, etc.) adecuadas al contexto y valora que tipo de conclusiones puede extraer a partir de dicha información.
Medidas estadísticas. Proyecto transversal. Etapa 7. Datos no agrupados. Medidas de tendencia central. Medidas de dispersión. Distribuciones de frecuencias con datos no agrupados. Medidas de tendencia central. Medidas de dispersión. Distribuciones de frecuencias con datos agrupados en clases. Medidas de tendencia central. Medidas de dispersión. Autoevaluando mis aprendizajes. Instrumentos de evaluación.
Evaluación diagnóstica. Proyecto transversal.
Progresión 14. Explica un evento aleatorio cuyo comportamiento puede describirse a través del estudio de la distribución normal y calcula la probabilidad de que dicho evento suceda.
Distribución normal. Variables aleatorias. Distribuciones de probabilidad. Distribución de probabilidad de la variable aleatoria X. Formas de representar una distribución de probabilidad. Características de la distribución normal de probabilidad. Aplicaciones de la distribución normal. Autoevaluando mis aprendizajes.
Progresión 15. Valora la posibilidad de hacer inferencias a partir de la revisión de algunas propiedades de las distribuciones y del sentido de la estadística inferencial con la finalidad de modelar y entender algunos fenómenos.
Inferencias estadísticas. Objeto de estudio de la estadística inferencial. Métodos de la estadística inferencial. Errores en la inferencia estadística. Autoevaluando mis aprendizajes. Instrumentos de evaluación.
Anexo A. Instalación del complemento Análisis de datos de Excel.
Anexo B. Tabla de distribución normal estándar acumulativa.
