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The reliability is a property that all tests must exhibit. Since it is not generalizable from one sample to another, the meta-analysis of reliability generalization was developed. Currently, there are many statistical methods, but there is no agreement on the most suitable for this type of meta-analysis. This study compares 15 different statistical methods in three real datasets regarding the distribution of reliability coefficients, the estimation of average reliability, and the effect of moderator variables. The results indicated that distributions tend to achieved normality with the transformations. Discrepancies in estimates of average reliability were small but could lead to different substantive conclusions. Moderator variables yielded significant results depending on the method employed. The discussion revolves around how this discrepancy between methods may influence on specific applications of reliability generalization studies. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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El pensamiento computacional (PC) es una nueva forma de alfabetización y se considera como una competencia clave para los ciudadanos de la era actual. Es un constructo compuesto que tiene relación con la resolución de problemas, el pensamiento matemático, el pensamiento crítico, la creatividad y la comunicación. La investigación sobre la evaluación del PC se encuentra en consolidación, sin embargo, se evidencia ausencia de agrupación sistemática de instrumentos de medición del PC en diferentes niveles educativos. El objetivo de esta revisión consistió en identificar los instrumentos usados como herramientas para medir el PC, las habilidades evaluadas y las propiedades psicométricas de los instrumentos. Esta revisión sistemática presentó el análisis de 52 artículos encontrados del 2012 al 2022. Los resultados de la revisión demostraron un crecimiento significativo en las publicaciones relacionadas con el diseño y la validación de instrumentos de medición del PC en los últimos años. Se encontró que más del 80 % de los instrumentos presentaron evidencia de validez y confiabilidad, destacando la validez de contenido, la validez de constructo y la consistencia interna. Así mismo, en algunos instrumentos se consideraron la evaluación de habilidades afectivas, sociales y actitudes, lo cual enriquecía la valoración de las habilidades cognitivas. Sin embargo, se evidenció la ausencia de los países de Centro y Sur América en los artículos analizados sobre esta temática, al igual que la escasez de instrumentos dirigidos a la primera infancia y a los docentes. Estos hallazgos resaltan la necesidad de continuar investigando el PC desde la perspectiva de la evaluación en poblaciones específicas.

El caudal mínimo hidrológico es un parámetro de importancia para la gestión del recurso hídrico y su determinación se efectúa según un cuidado análisis que combina características físicas (profundidad, velocidad y sustrato); químicas (temperatura, oxígeno disuelto, pH, conductividad), y biológicas. Los métodos con enfoques estadísticos son una opción para considerar como primera aproximación en regiones donde los datos de caudal son pocos debido a su falta de medición o por su escaso periodo de cobertura. El Río Dulce es el principal tributario a la laguna Mar Chiquita, un importante ecosistema de gran escala ubicada entre las provincias de Córdoba y Santiago del Estero ―región central de Argentina― y que durante los últimos 20 años presentó una variación de superficie de 6 550 a 2 500 km² entre los años 2003 y 2014. El objetivo principal fue aplicar en secciones de interés métodos hidrológicos con enfoque estadístico para analizar y aproximar los caudales mínimos necesarios del Río Dulce. Para ello se utilizaron series de caudal en periodos posteriores a la construcción de las principales obras de regulación en la cuenca, a fin de considerar la variación del régimen natural del río por la ejecución de las mismas. Estos novedosos resultados de caudal mínimo hidrológico se presentan mediante un índice mínimo hidrológico anual, y por una variación mensual del caudal definida como régimen de caudales.

En este trabajo se analiza el impacto de implementar la metodología docente Aprendizaje Basado en Proyectos en la asignatura “Métodos Estadísticos en Economía y Empresa”. Los/as estudiantes debían elaborar un vídeo de divulgación en el que se contrastase una hipótesis de interés económico y/o social, aplicando las técnicas estadísticas aprendidas durante el curso. Esta actividad pretende potenciar una de las competencias básicas en las que menos se trabaja a lo largo de la carrera, relacionada con la comunicación de información, ideas, problemas y soluciones a un público no especializado. Los/as alumnos/as debían esforzarse en transmitir las técnicas estadísticas aprendidas de forma sencilla, aunque sin perder la esencia del mensaje. Este escenario se ajusta más a futuras situaciones en las que los/as estudiantes, ya como profesionales, tendrán que asesorar en aspectos técnicos a clientes y directivos que, a priori, no tendrán conocimientos estadísticos avanzados. Los resultados indican que una amplia mayoría de los/as participantes ha manifestado su interés en realizar vídeos divulgativos en lugar de presentaciones tradicionales, pues consideran que esta actividad ha contribuido a interiorizar mejor los conceptos estadísticos, así como a mejorar su capacidad de síntesis. Por otro lado, se organizó una sesión para el alumnado de los cursos inferiores en la que se presentaban los vídeos realizados. Los/as alumnos/as que asistieron han manifestado que esta actividad les ha permitido familiarizarse con problemas reales en los que los conocimientos que aprenderán en la carrera resultan de máxima utilidad, lo que ha aumentado su motivación con la titulación.

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This research assesses the impact of informal employment on the wage earning rate (marginal return) of individuals who have Higher Education (HE) in Mexico in the framework of the health contingency due to COVID-19 in 2020, which forced to the closure of a significant number of formal economic activities. HE returns estimation is carried out using the procedure suggested by Heckman et al., (2001) and extended by Mogstad et al., (2020) incorporating multiple instrumental variables and by Pinamang-Acheampong et al., (2022) treating unobserved heterogeneity using an endogenous switching regression model. The information employed for the estimates uses a sample from the National Household Income and Expenditure Survey (ENIGH, Spanish acronym for Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares) 2020. Empirical evidence is found that the informal labor market had a drastic negative impact on the wages of individuals with ES. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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La metodología cuantitativa aplicada al estudio de las trayectorias laborales ha experimentado un rápido auge que se ha extendido más allá del tradicional análisis de secuencias. El presente artículo es un estado del arte del desarrollo de nuevas técnicas estadísticas que pueden aplicarse o ya se aplican al estudio de trayectorias laborales. Además, incluimos sugerencias de software estadístico para la aplicación de cada una de las técnicas descritas. A lo largo de todo el texto, podrá observarse que la descripción de cada técnica se ha realizado desde un punto de vista conceptual, con el objetivo de llegar a un público amplio, que no necesite poseer una fuerte formación estadística. Es mediante esta visión general que mostraremos las debilidades y fortalezas que cada técnica presenta, así como el hilo conductor que nos lleva de una a otra. Este trabajo parte de una perspectiva global en el estudio de las trayectorias laborales que luego tiende hacia una perspectiva más compleja, en que el interés se centra en una pequeña parte de dichas trayectorias o incluso de simples cambios de estado. La creciente complejidad de los modelos desarrollados será objeto de discusión final debido a los nuevos retos que presentan su aplicación e implementación. Es en este contexto donde argumentaremos la necesidad de un perfil estadístico en el marco de los proyectos de investigación, tal y como sucede en otras áreas científicas. Finalmente, debatiremos la utilidad de la estadística bayesiana a la hora de enfrentarse a modelización compleja.

The aim of this work was to design and establish a model of macro data management to facilitate decision-making in the Sugarcane Breeding Program in Cuba and increase its efficiency. For this, available sources of information from the selection process from the period 2000 to 2017 and those coming from the agroproductive response of cultivars in production areas were used. A model was designed and applied that includes components such as: infrastructure, collection, validation, storage, processing, analysis and visualization. A case study of the C86-12 x CP70-1133 cross was conducted to characterize its selection background. As a result, the big data approach made it possible to obtain a compilation of primary data and selection results, estimate the genetic value of parents and crosses, classify the crosses and facilitate decision-making in the sugarcane breeding program in Cuba to obtain new commercial cultivars. Its application in the case study guaranteed access to all available information on the subject and recommending its best management. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Machine learning assembles a broad set of methods and techniques to solve a wide range of problems, such as identifying individuals with substance use disorders (SUD), finding patterns in neuroimages, understanding SUD prognostic factors and their association, or determining addiction genetic underpinnings. However, the addiction research field underuses machine learning. This two-part narrative review focuses on machine learning tools and concepts, providing an introductory insight into their capabilities to facilitate their understanding and acquisition by addiction researchers. This first part presents supervised and unsupervised methods such as linear models, naive Bayes, support vector machines, artificial neural networks, and k-means. We illustrate each technique with examples of its use in current addiction research. We also present some open-source programming tools and methodological good practices that facilitate using these techniques. Throughout this work, we emphasize a continuum between applied statistics and machine learning, we show their commonalities, and provide sources for further reading to deepen the understanding of these methods. This two-part review is a primer for the next generation of addiction researchers incorporating machine learning in their projects. Researchers will find a bridge between applied statistics and machine learning, ways to expand their analytical toolkit, recommendations to incorporate well-established good practices in addiction data analysis (e.g., stating the rationale for using newer analytical tools, calculating sample size, improving reproducibility), and the vocabulary to enhance collaboration between researchers who do not conduct data analyses and those who do. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

The scientific analysis of farming systems by homogeneous groups or recommendation domains contributes to the planning of differentiated actions for the adoption of technological innovations in local rice production systems. For this reason, this research was carried out with the objective of identifying the main factors that influence the adoption of technological innovations as well as to determine and characterize groups of farms or recommendation domains. A questionnaire was applied to a sample of 44 farmers who produce rice in the Credit and Service Cooperatives of Madruga municipality (Mayabeque province) and information was obtained on socio-cultural, economic, environmental and technological variables. The descriptive analysis showed that variables with the greatest discriminating capacity for the analysis of farm differentiation were: (i) the Purchase of Seed, (ii) the Cultural Method in Pest Management and (iii) the Harvesting Method. Through the use of multivariate analysis, six innovation factors were identified that determine 67.63 % of the total variability and four farm groups or recommendation domains were characterized, with a percentage participation of 45.4, 25, 18.2 and 11.4%, respectively. It was possible to identify the quantitative and qualitative variables included in the technological aspects, the most relevant innovation factor, where Domain I showed the best practices in rice crop management. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

DOI: https://doi.org/10.26439/ing.ind2020.n038.4814 En el análisis de capacidad de procesos multivariados existen muchos índices que solo se aplican cuando los datos son normales y otros cuando los datos son no normales; lo mismo ocurre cuando las variables de calidad están correlacionadas y no correlacionadas. En este trabajo se propone un índice de capacidad multivariado CPME, desarrollado bajo el uso inicial de un índice univariado, según sea el caso normal o no normal, y cualquier correlación entre variables, para luego, a través de una función característica, extenderlo para el caso multivariado. Este índice puede ser aplicado para todos los casos anteriores. Como utilidad, presentamos ejemplos de aplicación de esta alternativa sobre un conjunto de datos reales y simulados, donde se encontró un amplio desempeño del índice propuesto frente a otros de capacidad similares.

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En el análisis de capacidad multivariado existen muchos aspectos aún no resueltos en torno a algunos índices, como la no normalidad de los datos y si las variables de calidad están correlacionadas o no están correlacionadas. En este trabajo se pretendió proponer la elaboración de un índice de capacidad multivariado (ICPM) que funcione para ambos casos anteriores por medio de ejemplos de datos simulados. Cabe mencionar que se encontró un amplio desempeño del índice propuesto frente a otros índices de capacidad similares. / indices / /

En este estudio se ha procurado identificar a los ingresantes que aprobarían a lo más dos de los cinco cursos en los que se matricularon para el semestre 2016-2 del Programa de Estudios Generales de la Universidad de Lima. Dicha identificación se basó en modelos de predicción, construidos con datos del semestre 2016-1 mediante el uso de análisis discriminante. La población de ingresantes se dividió en tres dominios de estudio y se construyeron modelos independientes de predicción para el rendimiento académico utilizando las funciones de clasificación de Fisher, evaluadas mediante los indicadores de rendimiento y la curva Receiver Operating Characteristic (ROC).

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To establish the effect of the school shift on students’ performance in Quantitative Reasoning, Science and Reading (measured with standardized test SABER11) a quasi-experimental research design was implemented. In order to obtain matched samples Propensity Score Matching was used. Data comes from both single shift schools (including either Full time shift, Morning shift or Afternoon shift) used as control groups (or counterfactuals) and Double shift schools (including both Morning and Afternoon shifts, but serving different students) as experimental group. National Databases such as National Educational Survey C-600, National Ministry of Education SIMAT, and National Standardized Tests (SABER11) were used. The results indicate that the double shift schools increase between 2% and 6% of a standard deviation of the Quantitative Reasoning results, between 1% and 5% in Science and between 1% and 6% in Critical Reading. Institutions that have a single day, whether full shift, morning shift or afternoon shift, showed a decrease in test results. These results can inform those who make educational policies and the countries where they plan to implement the extension of the school day as a strategy of educational quality and equity.

El objetivo de este artículo fue abordar, a partir del análisis crítico de la literatura revisada, el uso de los métodos estadísticos en las investigaciones en salud. Se enfatizó en la necesidad de reconocer la importancia de la superación continua desde el pregrado y durante el postgrado del profesional de la salud, en temas de estadística descriptiva, inferencial y de salud, como elementos esenciales para el desarrollo de la docencia, la asistencia y en la investigación. Se relacionaron algunas recomendaciones sobre el uso de los métodos estadísticos en salud, que resultan en una contribución al desarrollo exitoso de la investigación en salud desde su diseño.

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An analysis of variations in the Hubble parameter (H0) with line-of-sight direction has been done in order to investigate anisotropy in the motion of the galaxies. Depending on the distance range available in the galaxy sample analyzed, H0 measurements can be used as a probe of intrinsic anisotropies at cosmological scales. At shorter scales, deviations from a smooth Hubble expansion flow are expected when galaxies participate in bulk flow motions towards great attractors. Using a galaxy catalogue that spans the distance range between 45 and 500 Mpc, a statistically robust detection of spatial anisotropy of 6.4 ± 1.4 km s-1 Mpc-1 in H0 has been found. Given the limited distance range of the catalogue, this anisotropy could be due to bulk motions. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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En este trabajo se emplea un método estadístico para delimitar las capas homogéneas de suelos volcánicos, en dos sitios donde se han ejecutado perforaciones de penetración dinámica. Para cada capa determinada se han establecido sus propiedades físicas y mecánicas, así como, la variación en función de la profundidad de su capacidad de carga admisible. Con los resultados obtenidos se ha podido determinar el sitio más conveniente para establecer la fundación de un tanque de almacenamiento de agua potable.

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With the objective of using the web SISDAM application, in combination with statistical multivariate techniques, to select rice lines with productive high potential in Los Palacios, a study was carried out where the genotypes distributed according to a Modified Augmented Design. Twelve morphoagronomic characters were evaluated during rice crop cycle. SISDAM provided a graphic guide, with a strict control of evaluated variables and its localization in the field, it also reduced the time of capture and processing of the information. The combination of tools used, facilitated the work achieving a results integral analysis and greater efficiency in the selection of 27 promissory lines, which can be included in superior studies of the Plant Breeding Program to complete its characterization. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

La caracterización morfológica de recursos fitogenéticos es la determinación de un conjunto de caracteres mediante el uso de descriptores definidos que permiten diferenciar taxonómicamente a las plantas. Algunos caracteres pueden ser altamente heredables, fácilmente observables y expresables en la misma forma en cualquier ambiente. Las características morfológicas se utilizan para estudiar la variabilidad genética, para identificar plantas y para conservar los recursos genéticos. Por lo tanto la caracterización es el primer paso en el mejoramiento de los cultivos y programas de conservación. Los métodos estadísticos más usados para el análisis de los datos son la varianza, el coeficiente de variación, correlación lineal, selección por pasos y análisis de componentes principales. De esta manera, el objetivo de éste artículo es revisar algunos conceptos básicos sobre caracterización morfológica de recursos fitogenéticos, así como algunos métodos de análisis de datos.