Problemática y recursos en la interpretación de las tablas de contingencia

  1. Gustavo R. Cañadas
  2. José M. Contreras 1
  3. Pedro Arteaga
  4. María M. Gea
  1. 1 Universidad de Granada
    info

    Universidad de Granada

    Granada, España

    ROR https://ror.org/04njjy449

Aldizkaria:
Unión: revista iberoamericana de educación matemática

ISSN: 1815-0640

Argitalpen urtea: 2013

Zenbakia: 34

Orrialdeak: 85-96

Mota: Artikulua

Beste argitalpen batzuk: Unión: revista iberoamericana de educación matemática

Laburpena

Contingency tables are frequent in daily press and professional work, but receive little attention in education. In this paper we summarize research on reading errors in these tables and describe some association coefficients that can help interpret correctly the association between variables represented in a contingency table. These tolos may be included at the end of Secondary Education or in High School levels.

Erreferentzia bibliografikoak

  • Alloy, L.B. y Tabachnik, N. (1984). Assessment of covariation by humans and animals: The joint influence of prior expectations and current situational information. Psychological Review,91, 112-149.
  • Ato, M. y López, J.J. (1996). Análisis estadístico para datos categóricos. Sintesis Psicología, Madrid.
  • Batanero, C. y Díaz, C. (2008). Análisis de datos con Statgraphics. Departamento de Didáctica de la Matemática, Granada.
  • Cazorla, I. (2002). A relaçao entre a habilidades viso-pictóricas e o dominio de conceitos estatísticos na leitura de gráficos. Tesis Doctoral. Universidad de Campinas.
  • Estepa, A. (1993). Concepciones iniciales sobre la asociación estadística y su evolución como consecuencia de una enseñanza basada en el uso de ordenadores. Tesis Doctoral. Universidad de Granada.
  • Inhelder, B. y Piaget, J. (1955). De la logique de l ́enfant à la logique de l ́adolescent. Presses Universitaires de France, París.
  • Jenkins, H. M. y Ward, W.C. (1965). Judgment of the contingency between responses and outcomes, Psychological Monographs, 79, 1-17.
  • Jennings, D. L., Amabile, T. M. y Ross, L. (1982). Informal covariation assessment: Data-based versus theory-based judgments. En: D. Kahneman, P. Slovic y A. Tversky (Eds.), Judgment under uncertainty: Heuristics and biases, 211-230. Cambridge University Press, Nueva York.
  • Postigo, Y. y Pozo, J.I. (2000). Cuando una gráfica vale más que 1000 datos: la interpretación de gráficas por alumnos adolescentes. RevistaInfancia y Aprendizaje, 90, 89 - 110.
  • Wild, C., y Pfannkuch, M. (1999). Statistical thinking in empirical enquiry (con discusión).International Statistical Review, 67(3), 223-265.
  • Wright, J. C. y Murphy, G.L. (1984). The utility of theories in intuitive statistics: the robustness of theory-based judgments. Journal of Experimental Psychology General, 113(2), 301-322.