Un acercamiento a la correlación entre habilidades tecnológicas de los docentes y su intención de uso de la tecnología en la enseñanza en el aula -print (versión 1; artículo en revisión: en espera de revisión)

En la búsqueda de encontrar La finalidad de este documento es utilizar un diseño de muestreo estratificado MAS a una población de 1724 de docentes de tiempo completo de tres universidades en Colombia (Tecnológica de Pereira, Quindío y Francisco José de Caldas), con el fin de presentar un modelo de ecuaciones estructurales basadas en la varianza SEM-PLS. El modelo establece cinco constructos (tres exógenos que corresponden a las creencias en las habilidades tecnológicas del docente y dos endógenos que corresponden a la intensión del uso de la tecnología en el aula) y 16 items o variables indicadoras, el instrumento y modelo usado se basa en el estudio previo propuesto por (Teo, 2009). Los resultados muestran que existe una relación positiva significativa entre la habilidad del uso de la tecnología para la pedagogía y la intención del uso constructivista y tradicional en el aula. Así mismo, el modelo de medida reflectivo muestra AVE mayores a 0.5 para los constructos, consistencia interna y fiabilidad mayor a 0.6 y validez discriminante HTMT mediante intervalo de confianza que no incluya 1 en todos los constructos. Por otro lado, en el modelo estructural no se evidencia multicolinealidad, los coeficientes path o de trayectoria tienen magnitud fuerte y signo acorde a las hipótesis planteadas, en el caso del constructo TP (Tecnología para la pedagogía) hacia los constructos UCT (Intención del uso de la tecnología de forma constructivista) y UTT (Intención de uso de la tecnología de forma tradicional), el coeficiente de determinación de los constructos endógenos son mayores a 0.6 y se muestra un grado del constructo exógeno TP que explica los constructos endógenos UCT y UTT

Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicos

El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el comportamiento y pronóstico del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca, según los factores climáticos desde enero de 2012 hasta abril de 2018. Para ello, se tomaron en consideración, por un lado, análisis basados en series de tiempo (ARIMA, ARIMAX) y, por el otro, modelos lineales dinámicos (con y sin covariables). En los modelos trabajados se usaron como variables las condiciones climáticas de la zona en cuestión, a las cuales se les aplicó un método de imputación de datos debido a la ausencia de información. Luego fueron agrupados en tres factores construidos por Análisis Factorial para Series de Tiempo (TSFA). Finalmente, se procedió a comparar los indicadores de los cuatro modelos, llegando a la conclusión de que los modelos ARIMA Y ARIMAX generan las mejores predicciones respecto del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca.

Un acercamiento a la correlación entre habilidades tecnológicas de los docentes y su intención de uso de la tecnología en la enseñanza en el aula

En la búsqueda de encontrar La finalidad de este documento es utilizar un diseño de muestreo estratificado MAS a una población de 1724 de docentes de tiempo completo de tres universidades en Colombia (Tecnológica de Pereira, Quindío y Francisco José de Caldas), con el fin de presentar un modelo de ecuaciones estructurales basadas en la varianza SEM-PLS. El modelo establece cinco constructos (tres exógenos que corresponden a las creencias en las habilidades tecnológicas del docente y dos endógenos que corresponden a la intensión del uso de la tecnología en el aula) y 16 items o variables indicadoras, el instrumento y modelo usado se basa en el estudio previo propuesto por (Teo, 2009). Los resultados muestran que existe una relación positiva significativa entre la habilidad del uso de la tecnología para la pedagogía y la intención del uso constructivista y tradicional en el aula. Así mismo, el modelo de medida reflectivo muestra AVE mayores a 0.5 para los constructos, consistencia interna y fiabilidad mayor a 0.6 y validez discriminante HTMT mediante intervalo de confianza que no incluya 1 en todos los constructos. Por otro lado, en el modelo estructural no se evidencia multicolinealidad, los coeficientes path o de trayectoria tienen magnitud fuerte y signo acorde a las hipótesis planteadas, en el caso del constructo TP (Tecnología para la pedagogía) hacia los constructos UCT (Intención del uso de la tecnología de forma constructivista) y UTT (Intención de uso de la tecnología de forma tradicional), el coeficiente de determinación de los constructos endógenos son mayores a 0.6 y se muestra un grado del constructo exógeno TP que explica los constructos endógenos UCT y UTT.

Comparación entre modelos dinámicos y series de tiempo para explicar el comportamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca Pre-print (versión 1; artículo en revisión: en espera de revisión)

El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el comportamiento y pronóstico del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca, según los factores climáticos desde enero de 2012 hasta abril de 2018. Para ello, se tomaron en consideración, por un lado, análisis basados en series de tiempo (ARIMA, ARIMAX) y, por el otro, modelos lineales dinámicos (con y sin covariables). En los modelos trabajados se usaron como variables las condiciones climáticas de la zona en cuestión, a las cuales se les aplicó un método de imputación de datos debido a la ausencia de información. Luego fueron agrupados en tres factores construidos por Análisis Factorial para Series de Tiempo (TSFA). Finalmente, se procedió a comparar los indicadores de los cuatro modelos, llegando a la conclusión de que los modelos ARIMA Y ARIMAX generan las mejores predicciones respecto del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca.

Tamaño de muestras para funciones de tablas de contingencia vía algoritmos genéticos Pre-print (versión 1; artículo en revisión: en espera de revisión)

La metodología GSK propuesta por Grizzle, Starmer y Koch (1969), enmarca su metodología en el análisis de regresión y el método de mínimos cuadrados ponderados, para la estimación de parámetros de un modelo donde las variables respuestas son funciones generadas de una tabla de contingencia, y en particular para modelar variables respuestas que tienen una distribución multinomial. El método de estimación por mínimos cuadrados ponderados, debido a la naturaleza asintótica de sus pruebas estadísticas, necesita un tamaño maestral mínimo para obtener resultados contables. Prácticamente cada procedimiento estadístico necesita su propio desarrollo para el cálculo del tamaño maestral requerido. En el análisis de tablas de contingencia, dependiendo del interés del investigador, se debe proceder a realizar cálculos específicos al problema de interés. La metodología GSK permite desarrollar soluciones a muy diversos problemas en el caso de tablas de conteo y la determinación de tamaños muestrales en este caso es un problema complejo, ya que se involucran varias poblaciones multinomiales y funciones de los parámetros de estas poblaciones, que son el objetivo del investigador.

¿Pearson y Spearman, coeficientes intercambiables?

Se propone una discusión sobre la muy conocida forma de presentar los métodos no paramétricos como “alternativa” del estudio de parámetros cuando no se cumplen ciertos supuestos. Las consecuencias pueden ser el origen de muchas decepciones cuando ingenuamente se admite que un método resuelve el mismo problema que otro y al final ni siquiera se pregunta cuál se resolvió. Esta discusión se centra en los coeficientes de correlación de Pearson y de Spearman, pero bien puede llevarse a otras herramientas de análisis de datos. Adicionalmente, se incluyen discusiones sobre aspectos relacionados con la linealidad, la monotonía y el tamaño de muestra en relación con el uso y la interpretación de éstos coeficientes de correlación

Recuperación de imágenes usando modelos auto-regresivos condicionales: CAR e IAR

Este artículo realiza la estimación Bayesiana de campos aleatorios gausianos de Markov. En particular, se propone realizar un análisis de dependencia espacial por medio de un grafo que caracteriza las intensidades observadas de una imagen con un modelo ampliamente utilizado en estadística espacial y geoestadística conocido como modelo autorregresivo condicional (CAR por sus siglas en inglés). Este modelo es útil para obtener distribuciones conjuntas multivariadas de un vector aleatorio basado en especificaciones condicionales univariadas. Estas especificaciones condicionales se basan en las propiedades de Markov, de modo que la distribución condicional de un componente del vector aleatorio depende solo de un conjunto de vecinos, definido por el grafo. Los modelos autorregresivos condicionales son casos particulares de campos aleatorios de Markov y se utilizan como distribuciones \textit{a priori}, que combinadas con la información contenida en los datos de la muestra (función de verosimilitud), inducen una distribución \textit{a posteriori} en las que se basa la estimación. El modelo CAR tiene un caso particular llamado IAR, en el cual, la distribución \textit{a priori} no es propia. En este artículo se aplica ambos modelos haciendo una comparación entre ellos. Todos los parámetros del modelo se estiman en un entorno completamente Bayesiano, utilizando el algoritmo Metropolis-Hastings. Los procedimientos completos de estimación posterior se ilustran y comparan utilizando varios ejemplos artificiales. Para estos experimentos, el modelo CAR y el modelo IAR se comporta muy favorablemente con imágenes homogéneas