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Introducción
Desde la eclosión de la cultura griega hasta nuestros tiempos, no cabe duda de que la Estadística ha ejercido gran influencia en la concepción del mundo. Hoy en día, con una sencilla lectura del periódico, nos damos cuenta que al común de la gente, le hace falta conocimientos elementales para entender el significado de estadísticas de consumo, de nivel de vida, de previsiones electorales, económicas, etc. Además, desde varias áreas académicas, se aprecia la necesidad de una cierta formación en estadística por ser un instrumento de análisis para el propio trabajo del alumno que, de una u otra forma, se enfrenta a series de datos o conjuntos de mediciones, a partir de las cuales desea obtener información válida y fiable. Por todo ello, hay razones socioculturales y educativas que determinan la enseñanza obligatoria de temas estadísticos y así queda reflejado en los programas oficiales de nuestro país.
En el marco de las competencias básicas para el manejo apropiado de la estadística la literatura nos revela como una necesidad, el desarrollo de la habilidad para comprender, interpretar y evaluar críticamente los hallazgos de las investigaciones, de igual manera la habilidad para interpretar las puntuaciones individuales de los sujetos en el contexto de los grupos de los que forman parte. La habilidad de extraer información de tales características para la toma de decisiones de carácter profesional. El poder identificar relaciones existentes entre las puntuaciones obtenidas por los miembros de esos grupos en dos o más variables. Además, de la habilidad para aplicar a los miembros de los grupos las propiedades de los modelos* estadísticos a los que se acomodan los datos empíricos, etc.
El análisis de la literatura permite señalar que el estudio de las actitudes hacia la estadística no es nuevo, por lo que el día de hoy existen distintas aproximaciones conceptuales y una variedad de instrumentos de medición. Podemos señalar como ejemplo a Blanco (2008): Una revisión crítica de la investigación sobre las actitudes de los estudiantes universitarios hacia la Estadística. El autor concluye que la línea de trabajo de Sorge y Schau (2002) representa un esfuerzo
Desde la eclosión de la cultura griega hasta nuestros tiempos, no cabe duda de que la Estadística ha ejercido gran influencia en la concepción del mundo. Hoy en día, con una sencilla lectura del periódico, nos damos cuenta que al común de la gente, le hace falta conocimientos elementales para entender el significado de estadísticas de consumo, de nivel de vida, de previsiones electorales, económicas, etc. Además, desde varias áreas académicas, se aprecia la necesidad de una cierta formación en estadística por ser un instrumento de análisis para el propio trabajo del alumno que de una u otra forma, se enfrenta a series de datos o conjuntos de mediciones, a partir de las cuales desea obtener información válida y fiable. Por todo ello, hay razones socioculturales y educativas que determinan la enseñanza obligatoria de temas estadísticos y así queda reflejado en los programas oficiales de nuestro país.
En muchos países, la estadística forma parte del currículo de la educación secundaria e incluso se incluyen algunos tópicos en la educación primaria. Sin embargo, el tema de la calidad del proceso de enseñanza - aprendizaje de esta disciplina ha sido tradicionalmente relegado a un segundo plano. Así, se aprecia que los alumnos muestran reacciones emocionales negativas hacia la estadística, escaso interés y una limitada formación previa (citado en Díaz, 2000, p. 312); y que el recién graduado no parece sentirse incentivado a continuar con su estudio o a usarla en su quehacer profesional (Gómez, 2010).
En nuestra experiencia profesional hemos podido observar casos donde los estudiantes universitarios de contabilidad dejan de asistir con mayor frecuencia a las clases teóricas, tienen dificultades para comprender y hacer conexiones entre los diferentes conceptos de la estadística, generando frustración, aburrimiento, disgusto y temor por el curso, presentando así una actitud desfavorable hacia la materia, infravalorando su utilidad, percibiéndolo como un contenido difícil que no pueden llegar a dominar, estos sentimientos de rechazo les lleva inconscientemente a posponer su autoformación estadística, a prescindir del uso de un instrumento que podría mejorar muchos aspectos de su actuación profesional; de ahí la importancia de aquellas estrategias de enseñanza que favorezcan la creación de un clima más acogedor que promuevan la participación activa de los estudiantes en esta materia, hecho que justifica el análisis de los estilos de aprendizaje y las actitudes hacia la estadística.
Es posible determinar el concepto de estilo de aprendizaje con una caracterización de Keefe (1988) recogida por Alonso et al. (1994) en la que se sostiene que los estilos de aprendiza son aquellos rasgos cognitivos, afectivos y fisiológicos que permiten observar y/o apreciar como las personas, durante su proceso de aprendizaje, perciben e interactúan con sus ambientes de trabajo (p. 104).
En relación a las actitudes hacia la estadística, resulta pertinente señalar que uno de las mayores motivaciones del tema es conocer qué son, cómo se forman las actitudes hacia la estadística, cómo cambian y cómo se relacionan con los estilos de aprendizaje de la estadística y con la posibilidad de influencia y control de las conductas individuales y colectivas.
En opinión de Garzón y Garcés (1968) las representaciones sociales compartidas se podrían representar en forma de pirámide cognitiva.
Algunos investigadores como Roberts y Saxe [5], Vanhoof et al. [6], Beins [7], Katz y Tomazic [8] o Evans [9] evidencian que existe relación positiva entre la actitud hacia la estadística y los resultados académicos o el futuro uso profesional de esta herramienta por parte de los alumnos. De igual manera, Auzmendi [3], Sánchez-López [10] o Gil [11], en España, han corroborado la existencia de correlación positiva entre las actitudes de los estudiantes y su rendimiento en esta materia.
Como podemos ver, diversos autores han dado a conocer sus investigaciones acerca de las actitudes y respuestas afectivas hacia la estadística. Así podemos citar a: Kirk (2002), Gal, Ginsburg y Schau (1997), etc. Algunos de ellos se han encaminado hacia la modificación de las actitudes hacia la estadística, buscado evidenciar las ventajas de que los alumnos participen en procesos activos de producción de datos y resultados (Cobb, 1993).
Las actitudes presentan formalmente tres componentes: cognitivos, conductuales y sobre todo emotivos, positivos o negativos. Resultan difíciles de definir y no hay unanimidad respecto al significado del término actitud.
Rodríguez (2011), señaló que: “La Estadística es una ciencia que tiene por objeto reunir una información cuantitativa concerniente a individuos, grupos, series de hechos, etc. y deducir de ello gracias al análisis de estos datos unos significados precisos o unas previsiones para el futuro” (p.111)
Problema general
¿Existe diferencia en la actitud hacia la estadística en los estudiantes de administración según el turno?
Problemas específicos
¿Existe diferencia a nivel del componente afectivo en los estudiantes de administración, según el turno?
¿Existe diferencia a nivel del componente cognitivo en los estudiantes de administración, según el turno?
¿Existe diferencia a nivel del componente valor en los estudiantes de administración según el turno?
¿Existe diferencia a nivel del componente dificultad en los estudiantes de administración según el turno?
Materiales y Métodos
La presente investigación es de carácter sustantivo debido a que en su desarrollo complementa elementos de investigación básica, de nivel descriptivo comparativo.
Hurtado (2014) señaló que la investigación descriptiva persigue como objetivo lograr la precisión y caracterización del evento de estudio, dentro un contexto determinado. Y dado que estos estudios buscan especificar las propiedades de personas, grupos o comunidades, objeto o cualquier otra unidad sometida a investigación; se buscó describir las actitudes hacia la estadística por turno teniendo en cuenta las comparaciones en las siguientes componentes: afectivo, cognitivo, valor y grado de dificultad.
Tipo y Diseño de investigación
El diseño de estudio de este trabajo es no experimental transeccional o transversal. Para el desarrollo de esta investigación se trabajó con una población de 92 estudiantes de la experiencia curricular cultura estadística para la investigación IV ciclo del turno mañana, tarde y noche de la escuela de administración.
Participantes: está conformado por 92 estudiantes distribuidos de la siguiente manera:
La muestra está constituida por 92 estudiantes del IV- ciclo de la experiencia curricular cultura estadística para la investigación de una universidad privada de Lima, de los cuales 34 son del turno mañana, 32 del turno tarde y 26 del turno noche.
Procedimiento
Para el análisis de los datos obtenidos, se utilizó los estadísticos descriptivos de frecuencias; y para efectos de determinar si la prueba era paramétrica o no, se aplicó la prueba de Kolmogorov -Smirnov; para finalmente, aplicar el método de Kruskall Wallis; elaborándose las tablas y figuras, para una mejor ilustración de los resultados
Resultados
En la figura2 se observa que el 38.5% de los estudiantes del turno noche, el 38.2% del turno mañana y el 34.4% del turno tarde la actitud hacia la estadística es de nivel medio, mientras que el 35.3% de los estudiantes del turno mañana, el 34.4% del turno tarde y 34.6% del turno noche la actitud es de nivel bajo.
Técnicas e instrumentos de recolección de datos
Las técnicas e instrumentos de recopilación de datos fueron, se usó como técnica la encuesta e instrumento el cuestionario de actitudes hacia la estadística STAS, Survey of Attitudes Toward Statistics (confiabilidad igual a 0.769)
Prueba de Normalidad
H0: Los datos de la muestra tienden a una distribución normal
H1: Los datos de la muestra no tienden a una distribución normal
Nivel de significancia: 0.05 Estadístico de Prueba:
Se puede observar que los valores de sig = 0,000 es menor a 0,05, por lo tanto, se rechaza la H0 y se acepta que los datos de la muestra no tienden a una distribución normal, debido a para la prueba de hipótesis se usará Kruskall Wallis.
Análisis inferencia
Para el contraste de las hipótesis se trabajó con nivel de significancia de 0.05, y con la regla de decisión Sig ≥ α, se acepta la hipótesis nula Ho, caso contrario se rechaza la H0.
Hipótesis General:
H0: No existen diferencias en la actitud hacia la estadística en los estudiantes de administración según el turno.
HG: Existen diferencias en la actitud hacia la estadística en los estudiantes de administración según el turno.
Estadístico de Prueba:
Prueba De Kruskal-Wallis para muestras independientes
En la tabla 4 se puede observar que el valor de sig = 0.958 > 0.05, por lo tanto, se acepta la H0, es decir No existen diferencias en la actitud hacia la estadística en los estudiantes de administración, así mismo en el diagrama de cajas se observa que las medianas so iguales, es decir, no muestra diferencias significativas en la actitud hacia la estadística en los estudiantes de administración.
Prueba de Hipótesis Especifica 1
H0: No existen diferencias en el componente afectivo en los estudiantes de administración, según el turno.
HE1: Existen diferencias en el componente afectivo en los estudiantes de administración, según el turno.
Estadístico de Prueba:
Prueba De Kruskal-Wallis para muestras independientes
En la tabla 5 se puede observar que el valor de sig = 0.956 > 0.05, por lo tanto, se acepta la H0, es decir no existen diferencias en el componente afectivo en los estudiantes de administración, así mismo en el diagrama de cajas se observa que las medianas son iguales es decir no muestra diferencias significativas en el componente afectivo los estudiantes de administración.
Prueba de Hipótesis Específica 2
H0: No existen diferencias en el componente cognitivo en los estudiantes de administración, según el turno
HE2: Existen diferencias en componente cognitivo en los estudiantes de administración, según el turno
Nivel de significancia: 0.05 Estadístico de Prueba:
Prueba De Kruskal-Wallis para muestras independientes
En la tabla 6 se puede observar que el valor de sig = 0.885 > 0.05, por lo tanto, se acepta la H0, es decir no existe diferencia en el componente cognitivo en los estudiantes de administración, así mismo en el diagrama de cajas se observa que las medianas son iguales es decir no muestra diferencias significativas en el componente cognitivo en los estudiantes de administración.
Prueba de Hipótesis Específica 3
H0: No existe diferencia en el componente valor en los estudiantes de administración, según el turno.
HE3: Existen diferencias en el componente valor en los estudiantes de administración según el turno
Nivel de significancia: 0.05
Estadístico de Prueba:
Prueba De Kruskal-Wallis para muestras independientes
En la tabla 7 se puede observar que el valor de sig = 0.910 > 0.05, por lo tanto, se acepta la H0, es decir No existen diferencias en el componente valor en los estudiantes de administración, así mismo en el diagrama de cajas se observa que las medianas son iguales es decir no muestra diferencias significativas en el componente valor en los estudiantes de administración.
Prueba de Hipótesis Específica 4
H0: No existen diferencias en el componente dificultad en los estudiantes de administración según el turno.
HE4: Existen diferencias en el componente dificultad en los estudiantes de administración según el turno.
Nivel de significancia: 0.05 Estadístico de Prueba:
Prueba De Kruskal-Wallis para muestras independientes
En la tabla 8 se puede observar que el valor de sig = 0.862 > 0.05, por lo tanto se acepta la H0, es decir No existe diferencia en el componente dificultad en los estudiantes de administración no son iguales, así mismo en el diagrama de cajas se observa que las medianas son iguales es decir no muestra diferencias significativas en el componente dificultad en los estudiantes de administración.
Conclusiones
No se evidencia la existencia de diferencias significativas en las actitudes hacia la estadística en los estudiantes de administración según el turno en que desarrollan los estudios de administración.
No existen diferencias en el nivel del componente afectivo hacia la estadística en los estudiantes de administración, según el turno.
No se evidencian diferencias a nivel del componente cognitivo en los estudiantes de administración, según el turno. Los resultados obtenidos en los tres casos son muy similares.
No existen diferencias a nivel del componente valor hacia la estadística en los estudiantes de administración, según el turno.
Finalmente, el componente dificultad de la estadística, no evidencia diferencias significativas entre un grupo y otro en los estudiantes de administración, según el turno.
