Critical Thinking

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- Hipótesis nula (H0): no existe diferencia significativa entre los hábitos de estudio de los estudiantes en el post.

- Hipótesis Alterna (H1): existe diferencia significativa entre los hábitos de estudio de los estudiantes en el post.

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Correlations

Análisis de Correlación de Pearson

Nube de Puntos de Dispersión

Gráfico1: Dispersión entre Rendimiento Académico y Horas de Estudio

Fuente: Elaboración propia.

Comentario: Como primera apreciación, existe una leve correlación positiva entre ambas variables.

Variables

Variable X: Rendimiento Académico (RendAcadem1)

Variable Y: Horas de Estudio (HorasEstudio)

Hipótesis Estadística

H0: No hay relación significativa entre las variables X e Y.

H1: Hay relación significativa entre las variables X e Y.

- Valores

Valor de ‘r’: 0.288

Valor de Alfa: 0.05

Valor de ‘p’: 0.217

Conclusiones

Relación

Se encontró una relación directa y débil (r = 0.288 > 1) entre las variables X (Rendimiento Académico) e Y (Horas de Estudio).

Significancia

No se encontró una asociación estadísticamente significativa (r = 0.288 > 1, p = 0.217 > 0.05), entre las variables X (Rendimiento Académico) e Y (Horas de Estudio), es decir, de acepta H0.

Análisis de Correlación de Spearman

Variables

Variable X: Rendimiento Académico (RendAcadem1)

Variable Y: Auto-estima (AE, que es la transformación cuantitativa de la variable ‘autoestima’)

Hipótesis Estadística

H0: No hay relación significativa entre las variables X e Y.

H1: Hay relación significativa entre las variables X e Y.

Valores

Valor de ‘r’: 0.347

Valor de Alfa: 0.05

Valor de ‘p’: 0.133

Conclusiones

Relación

Se encontró una relación directa y débil (r = 0.347 > 1) entre las variables X (Rendimiento Académico) e Y(Auto-estima).

Significancia

No se encontró una relación estadísticamente significativa (r = 0.347 > 1, p = 0.133 > 0.05) entre las variables X (Rendimiento Académico) e Y (Auto-estima), es decir, de acepta H0.