ANÁLISIS DEL RENDIMIENTO ACADÉMICO MEDIANTE TÉCNICAS ESTADÍSTICAS MULTIVARIANTES: UN ENFOQUE REPRODUCIBLE CON RMARKDOWN

• DOI: 10.37572/EdArt_28092630712

• Palavras-chave: Análisis multivariante; reproducibilidad; RMarkdown; razonamiento estadístico; Caras de Chernoff.

• Keywords: Análisis multivariante; reproducibilidad; RMarkdown; razonamiento estadístico; Caras de Chernoff.

• Abstract:

  Este trabajo presenta el Question-Driven Reproducible Statistical Reasoning (QRSR), o Razonamiento Estadístico Reproducible Guiado por Preguntas, como un marco conceptual para organizar el análisis estadístico mediante preguntas metodológicas sucesivas. La propuesta se ilustra a partir de una experiencia docente desarrollada durante un seminario Erasmus+ en la Universidad de Vigo y de una base educativa compuesta por 150 observaciones y 29 variables. El recorrido integra exploración descriptiva, inferencia, análisis de varianza, regresión múltiple, mediación, modelos de ecuaciones estructurales, análisis factorial, análisis de componentes principales, análisis de conglomerados y Caras de Chernoff. A diferencia de una organización basada en un catálogo de técnicas, cada procedimiento se introduce como respuesta a una pregunta derivada de la evidencia disponible en la etapa anterior. RMarkdown proporciona la infraestructura computacional para integrar código, resultados e interpretación y favorecer la trazabilidad del proceso analítico. Se sostiene que la reproducibilidad científica requiere no solo la posibilidad de volver a ejecutar los cálculos, sino también documentar las decisiones metodológicas que conectan las preguntas con los procedimientos empleados. El caso muestra asimismo que la comunicación visual forma parte del razonamiento analítico, aunque no sustituye la inferencia estadística. El QRSR se plantea como un marco metodológico y docente flexible, cuya utilidad educativa requiere evaluación empírica posterior.