Determining assessment performance in Applied Statistics with ROC analysis

By: Oliver Germes, Amparo | | Vivo Molina, Juana María | Galiana Llinares, Laura | Sancho Requena, PatriciaMaterial type: ArticleArticlePublication details: España Description: 363-379Content type: texto$2rdacontent Media type: computadora$2rdamedia Carrier type: recurso en linea$2rdacarrierSubject(s): ESTADISTICA | CLASES | ENSEÑANZA | INSTRUMENTOS DE EVALUACIONOnline resources: Click here to access online Abstract: Las dificultades en la enseñanza y el aprendizaje de la estadística han sido objeto de interés de los investigadores. Muchos estudios han intentado describir los factores que influyen en los resultados de la asignatura estadística. El objetivo de esta investigación es doble: a) evaluar los efectos de asistir presencialmente a las clases de estadística, del interés por la asignatura, del feedback colectivo, de la satisfacción y de la experiencia previa sobre el rendimiento en asignaturas de estadística aplicada; y b) construir un “instrumento” para pronosticar qué estudiantes tendrán problemas para aprobar la asignatura. La muestra consistió en 166 estudiantes de estadística en psicología. Se utilizaron una regresión logística y un análisis de curvas ROC, siendo la asistencia a las clases, el feedback colectivo y la experiencia previa con la asignatura los mejores predictores de un buen rendimiento en estadística.
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Las dificultades en la enseñanza y el aprendizaje de la estadística han sido objeto de interés de los investigadores. Muchos estudios han intentado describir los factores que influyen en los resultados de la asignatura estadística. El objetivo de esta investigación es doble: a) evaluar los efectos de asistir presencialmente a las clases de estadística, del interés por la asignatura, del feedback colectivo, de la satisfacción y de la experiencia previa sobre el rendimiento en asignaturas de estadística aplicada; y b) construir un “instrumento” para pronosticar qué estudiantes tendrán problemas para aprobar la asignatura. La muestra consistió en 166 estudiantes de estadística en psicología. Se utilizaron una regresión logística y un análisis de curvas ROC, siendo la asistencia a las clases, el feedback colectivo y la experiencia previa con la asignatura los mejores predictores de un buen rendimiento en estadística.

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Texto en inglés

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