Non-Parametric Statistics in University Textbooks: Problem Situations to Promote Scientific Research from the Classroom

Authors

Víctor Miguel Ángel Burbano Pantoja
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
https://orcid.org/0000-0002-3561-1886
Margoth Adriana Valdivieso Miranda
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
https://orcid.org/0000-0002-3617-928X
Ángela Saray Burbano Valdivieso
https://orcid.org/0000-0002-1392-1306

Keywords:

statistics, scientific research, university textbooks, nonparametric methods, hypothesis testing, problem situations

Synopsis

Statistical inference is an essential element within the experimental scientific method. Inference processes can be developed through the application of parametric quantitative methods or using non-parametric statistical models. The former is used when strict assumptions are met about the shape of the probability distribution of the population from which the random sample is to be selected as the basis for estimating one or more unknown population parameters, constructing confidence 
intervals for such parameters or determining critical regions to reject the null hypothesis. Non-parametric statistical models are statistical techniques that require more flexible assumptions or use distribution-free test statistics, which are generally defined by the ranges associated with the data of the variable or variables to be investigated, whether it is an inference problem associated with one random sample, two samples, or three or more samples. 

This research work focuses on the way in which some university textbooks address the topics of non-parametric statistics associated with hypothesis testing. For this purpose, a methodology based on a mixed approach is used, since it is supported by both quantitative and qualitative research methods (content analysis and documentary research). In addition, it considers several concrete problem situations, susceptible to promote scientific research from university cloisters. This book is aimed at students, professors, professionals and researchers interested in applying classical non-parametric statistical models in hypothesis testing in their research work or in increasing their knowledge about such models. To approach it, basic knowledge of descriptive and inferential statistics from a parametric perspective is needed.

Chapters

  • Preliminares
  • 1. Aspectos teóricos y metodología utilizada
  • 2. La estadística no paramétrica en los libros de texto universitarios
  • 3. Situaciones problema con una muestra para promover la investigación en el aula
  • 4. Situaciones problema con dos muestras para la prueba de hipótesis en investigación formativa
  • 5. Situaciones problema no paramétricas relacionadas con más de dos muestras
  • 6. Conclusiones
  • Referencias

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Author Biographies

Víctor Miguel Ángel Burbano Pantoja, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

Licenciado en Matemáticas de la Universidad de Nariño. Especialista en Computación. Especialista en Pedagogía del Aprendizaje. Magíster en Ciencias-Estadística Universidad Nacional de Colombia.
Doctor en Ciencias de la Educación Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia (UPTC).
Profesor titular, par evaluador Minciencias e investigador de la Escuela de Matemáticas y Estadística de
la UPTC. Líder del Grupo Interdisciplinario en Ciencias (GICI).

Margoth Adriana Valdivieso Miranda, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

Licenciada en Matemáticas de la Universidad de Nariño. Magíster en Ciencias-Estadística Universidad Nacional de Colombia. Profesora asociada, par evaluador Minciencias, investigadora de la Escuela de Matemáticas y Estadística de la UPTC y del Grupo Interdisciplinario en Ciencias (GICI).

Ángela Saray Burbano Valdivieso

Tecnóloga en Programación de Sistemas informáticos de la UPTC. Bióloga de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia. Estudiante de la Maestría en Biología (Biotecnología-Genética)
Línea de trabajo e investigación: genética, bioinformática, bioestadística, biotecnología, biología, estadística aplicada a las ciencias. Investigadora del Grupo Interdisciplinario en Ciencias (GICI)


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Published

1 March 2023

Details about this monograph

ISBN-13 (15)

978-958-660-730-8