Este proyecto corresponde al Módulo 5 del Bootcamp de Ciencia de Datos.
El objetivo fue evaluar estadísticamente si un nuevo programa de tutoría mejora el rendimiento académico de los estudiantes, aplicando conceptos de diseño experimental, estadística descriptiva, pruebas de hipótesis e intervalos de confianza.

🌐 Repositorio

🛠️ Tecnologías usadas

  • Python (NumPy, SciPy, Matplotlib)
  • Estadística Inferencial y Pruebas de Hipótesis

📋 Requerimientos implementados

  1. 🧪 Diseño del Experimento
    • Grupo A (15 estudiantes): recibió el programa de tutoría.
    • Grupo B (15 estudiantes): grupo de control.
    • Propuesta de mejoras al diseño para reducir sesgos:
      • Aumentar el tamaño de la muestra.
      • Medir el rendimiento previo de los estudiantes.
      • Asegurar asignación completamente aleatoria.
  2. 📊 Estadísticas Descriptivas
    • Media y desviación estándar de ambos grupos.
    • Histogramas de distribución de calificaciones por grupo.
    • Diagrama de caja comparativo para detectar diferencias y outliers.
  3. 📈 Prueba de Hipótesis (t-test)
    • Hipótesis nula (H0): no hay diferencia en el rendimiento académico entre los grupos.
    • Hipótesis alternativa (H1): el grupo con tutoría tiene mejor rendimiento.
    • Prueba t para muestras independientes con α = 0.05.
    • Interpretación del valor p y decisión estadística.
  4. 📉 Intervalo de Confianza (95%)
    • Intervalo de confianza para la diferencia de medias entre Grupo A y Grupo B.
    • Interpretación de la magnitud de la mejora atribuida al programa de tutoría.

🎯 Resultados principales

  • Grupo A (Tutoría):
    • Media ≈ 86.0 Desviación estándar ≈ 3.9
  • Grupo B (Control):
    • Media ≈ 74.7 Desviación estándar ≈ 3.6
  • La prueba t arrojó un valor p < 0.05, lo que permitió rechazar H0 y concluir que el programa de tutoría sí mejora el rendimiento académico.
  • El intervalo de confianza del 95% para la diferencia de medias fue aproximadamente [7.9 , 13.7], confirmando que los estudiantes con tutoría obtuvieron entre 8 y 14 puntos más que los del grupo de control.

📊 Visualizaciones

Algunas de las visualizaciones generadas en este módulo:

  • Figura 1: Histograma Grupo A
    Figura 1

  • Figura 2: Histograma Grupo B
    Figura 1

  • Figura 3: Boxplot comparativo
    Figura 1

📝 Reflexiones del Ejercicio

  • 📌 El diseño experimental puede mejorarse aumentando la muestra, midiendo el desempeño previo de los estudiantes y garantizando la asignación aleatoria.
  • 📌 Si la división de grupos no fue completamente aleatoria, los resultados pueden estar sesgados.
  • 📌 La prueba t mostró un valor p significativamente menor que 0.05, lo que confirma que la tutoría tiene un impacto positivo y real en el rendimiento.
  • 📌 El intervalo de confianza sugiere que la mejora promedio está entre 8 y 14 puntos, lo que da evidencia sólida de la efectividad del programa.
  • 📌 A pesar de los buenos resultados, se recomienda reforzar el diseño experimental para asegurar que la diferencia observada se deba únicamente al programa de tutoría.

✍️ Autor: Liroy Cataldo