ACTITUD HACIA LA ESTADÍSTICA Y
RENDIMIENTO ACADÉMICO EN COMUNICACIÓN:
UN CASO DE EDUCACIÓN SUPERIOR
ATTITUDE TOWARDS STATISTICS AND ACADEMIC PERFORMANCE
IN COMMUNICATION: A CASE OF HIGHER EDUCATION
Verónica del Carmen Quijada Monroy
Universidad Nacional Autónoma de México
María del Carmen González Videgaray
Universidad Nacional Autónoma de México
pág. 3341
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21447
Actitud hacia la estadística y rendimiento académico en comunicación: un
caso de educación superior
Verónica del Carmen Quijada Monroy1
quijada@acatlan.unam.mx
https://orcid.org/0000-0003-0305-0313
Universidad Nacional Autónoma de México.
Facultad de Estudios Superiores Acatlán
México
María del Carmen González Videgaray
mcgv@unam.mx
https://orcid.org/0000-0003-4707-3701
Universidad Nacional Autónoma de México.
Facultad de Estudios Superiores Acatlán
México
RESUMEN
El objetivo de esta investigación fue comprobar la existencia y, en su caso, grado de asociación entre la
Actitud hacia la Estadística y el Rendimiento Académico, en estudiantes de la asignatura de
Aplicaciones Estadísticas para la Investigación en la licenciatura en Comunicación, en la FES Acatlán
(UNAM), a partir de la prevalencia de altos índices de no aprobación, que impactan negativamente en
la trayectoria escolar, derivan en rezago académico y reducen la eficiencia terminal. Se implementó un
diseño cuantitativo en donde se utilizó el Survey of Attitudes Toward Statistics (SATS) para identificar
las actitudes, organizadas en cuatro dimensiones, así como las calificaciones finales del curso. Los
resultados confirmaron que existe relación entre las variables Actitud y Rendimiento, e indicaron que la
actitud positiva predice en general un 23% del rendimiento en la asignatura, principalmente en dos
dimensiones: Valor (utilidad percibida) y Cognitivo (autoeficacia), mientras que las dimensiones Afecto
(sentimientos hacia la estadística) y Dificultad (complejidad) mostraron una asociación nula con la
calificación. Los datos señalan que, en este contexto, las intervenciones docentes deben centrarse en el
fortalecimiento de la competencia percibida y en la aplicación práctica de la asignatura en contexto con
el área de la Comunicación.
Palabras clave: afecto, competencia cognitiva, valor, dificultad
1 Autora principal.
Correspondencia: quijada@acatlan.unam.mx
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21447
Actitud hacia la estadística y rendimiento académico en comunicación: un
caso de educación superior
Verónica del Carmen Quijada Monroy1
quijada@acatlan.unam.mx
https://orcid.org/0000-0003-0305-0313
Universidad Nacional Autónoma de México.
Facultad de Estudios Superiores Acatlán
México
María del Carmen González Videgaray
mcgv@unam.mx
https://orcid.org/0000-0003-4707-3701
Universidad Nacional Autónoma de México.
Facultad de Estudios Superiores Acatlán
México
RESUMEN
El objetivo de esta investigación fue comprobar la existencia y, en su caso, grado de asociación entre la
Actitud hacia la Estadística y el Rendimiento Académico, en estudiantes de la asignatura de
Aplicaciones Estadísticas para la Investigación en la licenciatura en Comunicación, en la FES Acatlán
(UNAM), a partir de la prevalencia de altos índices de no aprobación, que impactan negativamente en
la trayectoria escolar, derivan en rezago académico y reducen la eficiencia terminal. Se implementó un
diseño cuantitativo en donde se utilizó el Survey of Attitudes Toward Statistics (SATS) para identificar
las actitudes, organizadas en cuatro dimensiones, así como las calificaciones finales del curso. Los
resultados confirmaron que existe relación entre las variables Actitud y Rendimiento, e indicaron que la
actitud positiva predice en general un 23% del rendimiento en la asignatura, principalmente en dos
dimensiones: Valor (utilidad percibida) y Cognitivo (autoeficacia), mientras que las dimensiones Afecto
(sentimientos hacia la estadística) y Dificultad (complejidad) mostraron una asociación nula con la
calificación. Los datos señalan que, en este contexto, las intervenciones docentes deben centrarse en el
fortalecimiento de la competencia percibida y en la aplicación práctica de la asignatura en contexto con
el área de la Comunicación.
Palabras clave: afecto, competencia cognitiva, valor, dificultad
1 Autora principal.
Correspondencia: quijada@acatlan.unam.mx
pág. 3342
Attitude towards statistics and academic performance in communication: a
case of higher education
ABSTRACT
The objective of this research was to verify the existence and, where applicable, the degree of association
between Attitude toward Statistics and Academic Performance in students enrolled in the course
Statistical Applications for Research in the Communication degree program at FES Acatlán (UNAM),
based on the prevalence of high failure rates, which negatively impact academic performance, lead to
academic backwardness, and reduce terminal efficiency. A quantitative design was implemented using
the Survey of Attitudes Toward Statistics (SATS) to identify attitudes, organized into four dimensions,
as well as final course grades. The results confirmed that there is a relationship between the variables
Attitude and Performance, and indicated that a positive attitude generally predicts 23% of performance
in the subject, mainly in two dimensions: Value (perceived usefulness) and Cognitive (self-efficacy),
while the dimensions of Affect (feelings toward statistics) and Difficulty (complexity) showed no
association with the grade. The data indicate that, in this context, teaching interventions should focus on
strengthening perceived competence and the practical application of the subject in the context of the
area of Communication.
Keywords: affection; cognitive competence; value; difficulty
Artículo recibido 20 octubre 2025
Aceptado para publicación: 15 noviembre 2025
Attitude towards statistics and academic performance in communication: a
case of higher education
ABSTRACT
The objective of this research was to verify the existence and, where applicable, the degree of association
between Attitude toward Statistics and Academic Performance in students enrolled in the course
Statistical Applications for Research in the Communication degree program at FES Acatlán (UNAM),
based on the prevalence of high failure rates, which negatively impact academic performance, lead to
academic backwardness, and reduce terminal efficiency. A quantitative design was implemented using
the Survey of Attitudes Toward Statistics (SATS) to identify attitudes, organized into four dimensions,
as well as final course grades. The results confirmed that there is a relationship between the variables
Attitude and Performance, and indicated that a positive attitude generally predicts 23% of performance
in the subject, mainly in two dimensions: Value (perceived usefulness) and Cognitive (self-efficacy),
while the dimensions of Affect (feelings toward statistics) and Difficulty (complexity) showed no
association with the grade. The data indicate that, in this context, teaching interventions should focus on
strengthening perceived competence and the practical application of the subject in the context of the
area of Communication.
Keywords: affection; cognitive competence; value; difficulty
Artículo recibido 20 octubre 2025
Aceptado para publicación: 15 noviembre 2025
pág. 3343
INTRODUCCIÓN
El artículo aborda la relación entre la actitud hacia la estadística y el rendimiento escolar en estudiantes
de la licenciatura en Comunicación, de la Facultad de Estudios Superiores (FES) Acatlán. El estudio se
desarrolla en un contexto en el que, durante al menos tres décadas, la asignatura de Estadística ha
presentado los mayores porcentajes de no aprobación.
La FES Acatlán es una institución educativa que forma parte de la Universidad Nacional Autónoma de
México (UNAM), se fundó el 17 de marzo de 1975 en el municipio de Naucalpan, Estado de México
sobre una extensión de 18.5 hectáreas, y es uno de los centros educativos, sociales y culturales más
importantes ubicados al norte de la Zona Metropolitana del Valle de México. Actualmente, cuenta con
más de 23 mil estudiantes inscritos en sus programas educativos de licenciatura y posgrado, a los que se
suman más de 14 mil en actividades culturales, deportivas, de enseñanza de idiomas y educación
continua, lo que la convierte en la Facultad con mayor matrícula de la UNAM. Sus funciones sustantivas
son el impartir educación superior, desarrollar y fomentar labores de investigación y extender a la
sociedad en general los beneficios de la cultura (Goris, 2024).
En retrospectiva, pueden identificarse datos relevantes para caracterizar la problemática, dado que, a
través de un estudio, en 2014 se destacó que entre un 20% y un 25% del estudiantado de la Licenciatura
en Comunicación que cursaba la asignatura de Estadística en la FES Acatlán no la acreditaba en su
primera oportunidad, lo que la convirtió en una de las de mayor índice de no aprobación (Morales, 2014),
situación que prevalecía desde por lo menos veinte años atrás, según informes institucionales
(Licenciatura en Comunicación, 2006). Los resultados actuales dan cuenta de que, pese a las acciones
correctivas implementadas, la problemática continúa, poniendo en riesgo la trayectoria académica y la
eficiencia terminal de los estudiantes.
Si bien las causas del bajo rendimiento son diversas y frecuentemente lejanas al control del profesorado,
se observa un componente actitudinal claro, ya que el estudiantado frecuentemente indica que eligió la
carrera bajo el falso supuesto de la ausencia de matemáticas, lo que repercute en situaciones de rechazo
y en sentimientos de incompetencia académica.
Ante la inexistencia de investigación previa al respecto en la población de interés, se realizó un estudio
(Quijada-Monroy, 2015) en el que participaron 504 estudiantes de Comunicación, en donde, mediante
INTRODUCCIÓN
El artículo aborda la relación entre la actitud hacia la estadística y el rendimiento escolar en estudiantes
de la licenciatura en Comunicación, de la Facultad de Estudios Superiores (FES) Acatlán. El estudio se
desarrolla en un contexto en el que, durante al menos tres décadas, la asignatura de Estadística ha
presentado los mayores porcentajes de no aprobación.
La FES Acatlán es una institución educativa que forma parte de la Universidad Nacional Autónoma de
México (UNAM), se fundó el 17 de marzo de 1975 en el municipio de Naucalpan, Estado de México
sobre una extensión de 18.5 hectáreas, y es uno de los centros educativos, sociales y culturales más
importantes ubicados al norte de la Zona Metropolitana del Valle de México. Actualmente, cuenta con
más de 23 mil estudiantes inscritos en sus programas educativos de licenciatura y posgrado, a los que se
suman más de 14 mil en actividades culturales, deportivas, de enseñanza de idiomas y educación
continua, lo que la convierte en la Facultad con mayor matrícula de la UNAM. Sus funciones sustantivas
son el impartir educación superior, desarrollar y fomentar labores de investigación y extender a la
sociedad en general los beneficios de la cultura (Goris, 2024).
En retrospectiva, pueden identificarse datos relevantes para caracterizar la problemática, dado que, a
través de un estudio, en 2014 se destacó que entre un 20% y un 25% del estudiantado de la Licenciatura
en Comunicación que cursaba la asignatura de Estadística en la FES Acatlán no la acreditaba en su
primera oportunidad, lo que la convirtió en una de las de mayor índice de no aprobación (Morales, 2014),
situación que prevalecía desde por lo menos veinte años atrás, según informes institucionales
(Licenciatura en Comunicación, 2006). Los resultados actuales dan cuenta de que, pese a las acciones
correctivas implementadas, la problemática continúa, poniendo en riesgo la trayectoria académica y la
eficiencia terminal de los estudiantes.
Si bien las causas del bajo rendimiento son diversas y frecuentemente lejanas al control del profesorado,
se observa un componente actitudinal claro, ya que el estudiantado frecuentemente indica que eligió la
carrera bajo el falso supuesto de la ausencia de matemáticas, lo que repercute en situaciones de rechazo
y en sentimientos de incompetencia académica.
Ante la inexistencia de investigación previa al respecto en la población de interés, se realizó un estudio
(Quijada-Monroy, 2015) en el que participaron 504 estudiantes de Comunicación, en donde, mediante
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la aplicación del Survey of Attitudes Toward Statistics (SATS) (Schau, Stevens, Dauphine, et al., 1995)
y un análisis estadístico que integró métodos descriptivos, multivariados y de senderos (path analisis),
se demostró una relación significativa entre los componentes actitudinales y el rendimiento académico.
Entre los hallazgos se obtuvo evidencia de que una actitud positiva es un factor predictor de la
aprobación, que explica hasta un 25% de la varianza en la aprobación de la asignatura.
Tras una década de la investigación inicial, el panorama educativo global ha sufrido grandes cambios al
ser reconfigurada por una nueva realidad sociopolítica, el entorno de la era postpandemia y la
contundente irrupción de la inteligencia artificial.
Si bien el estudio de la relación entre actitud hacia la estadística y el rendimiento escolar ha continuado
desde múltiples perspectivas, la permanencia de la problemática señalada en el contexto específico
señalado requiere de una actualización empírica. Por consiguiente, se plantea un nuevo análisis de
resultados de aprobación y un seguimiento y actualización del estudio previo, que, bajo nuevas
circunstancias, permita visualizar la situación actual, de manera que los resultados permitan contribuir
en la identificación de alternativas y estrategias para mitigarla.
En la actualidad, según datos de la Unidad de Administración Escolar de la Facultad (FES Acatlán,
2025), se identificó un deterioro en los resultados de acreditación de los cursos regulares, en donde el
porcentaje promedio de no aprobación aumentó seis puntos porcentuales comparado con la media de
23% previo a 2014, al ubicarse en 29%, como se aprecia en la Tabla 1. Esta tendencia se agudiza en los
resultados de exámenes extraordinarios, en los que la no aprobación se eleva al 74%.
Tabla 1
Resultados de evaluaciones ordinarias y extraordinarias de la asignatura de Estadística de 2014 a 2025
Tipo de evaluación
Estudiantes
Inscritos
Aprobados No aprobados
Total Porcentaje Total Porcentaje
Ordinaria 4775 3401 71 1374 29
Extraordinaria 936 260 27 676 74
Nota: (FES Acatlán, 2025).
la aplicación del Survey of Attitudes Toward Statistics (SATS) (Schau, Stevens, Dauphine, et al., 1995)
y un análisis estadístico que integró métodos descriptivos, multivariados y de senderos (path analisis),
se demostró una relación significativa entre los componentes actitudinales y el rendimiento académico.
Entre los hallazgos se obtuvo evidencia de que una actitud positiva es un factor predictor de la
aprobación, que explica hasta un 25% de la varianza en la aprobación de la asignatura.
Tras una década de la investigación inicial, el panorama educativo global ha sufrido grandes cambios al
ser reconfigurada por una nueva realidad sociopolítica, el entorno de la era postpandemia y la
contundente irrupción de la inteligencia artificial.
Si bien el estudio de la relación entre actitud hacia la estadística y el rendimiento escolar ha continuado
desde múltiples perspectivas, la permanencia de la problemática señalada en el contexto específico
señalado requiere de una actualización empírica. Por consiguiente, se plantea un nuevo análisis de
resultados de aprobación y un seguimiento y actualización del estudio previo, que, bajo nuevas
circunstancias, permita visualizar la situación actual, de manera que los resultados permitan contribuir
en la identificación de alternativas y estrategias para mitigarla.
En la actualidad, según datos de la Unidad de Administración Escolar de la Facultad (FES Acatlán,
2025), se identificó un deterioro en los resultados de acreditación de los cursos regulares, en donde el
porcentaje promedio de no aprobación aumentó seis puntos porcentuales comparado con la media de
23% previo a 2014, al ubicarse en 29%, como se aprecia en la Tabla 1. Esta tendencia se agudiza en los
resultados de exámenes extraordinarios, en los que la no aprobación se eleva al 74%.
Tabla 1
Resultados de evaluaciones ordinarias y extraordinarias de la asignatura de Estadística de 2014 a 2025
Tipo de evaluación
Estudiantes
Inscritos
Aprobados No aprobados
Total Porcentaje Total Porcentaje
Ordinaria 4775 3401 71 1374 29
Extraordinaria 936 260 27 676 74
Nota: (FES Acatlán, 2025).
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El estudio de las actitudes de los estudiantes universitarios hacia la estadística, mismas que se refieren
a los sentimientos, creencias y comportamientos que los estudiantes desarrollan en relación con su
aprendizaje, ha cobrado relevancia en las últimas décadas debido a su impacto en el rendimiento
académico, en la motivación, y por lo tanto en el éxito en los cursos de estadística. Los resultados asocian
a las actitudes positivas hacia la estadística con un mejor rendimiento académico y a las negativas como
generadoras de ansiedad y capaces de afectar negativamente el rendimiento.
En una revisión de la literatura reciente, se identificó que entre los aspectos que se han consolidado o
evidenciado en cuanto al análisis de la relación entre actitud y rendimiento académico, se encuentra el
uso de métodos mixtos (cuantitativos + cualitativos), que permiten explorar los comentarios
estudiantiles acerca de sus opiniones, sentimientos, y otras características que relacionan con su
desempeño (Cook & Catanzaro, 2023); de modelos de ecuaciones estructurales para el análisis de
relaciones causales entre actitudes (ansiedad, autoconfianza, utilidad percibida) y calificaciones; y de
instrumentos y escalas, como el caso del Survey of Attitudes Toward Statistics (SATS) o el Attitudes
Toward Research Statistics (ARS), que se han adaptado a diversos contextos educativos (Nolan et al.,
2012).
Otro aspecto en el que se ha avanzado es en determinar la correlación positiva entre estudiantes con
actitudes favorables que muestran mayor probabilidad de aprobar que los que presentan actitudes menos
favorables (ansiedad), así como diferencias según el género. Si bien suele reportarse mayor resiliencia
actitudinal en las mujeres, se presentan también diferencias en la autopercepción de habilidades (Milic
et al., 2016; Pascual et al., 2025; Peiró-Signes et al., 2020).
La mayor parte de las publicaciones se enfocan en factores clave que se relacionan con las actitudes de
los estudiantes, como lo señalan Pascual y colaboradores (2025) después de analizar 29 estudios
primarios indexados en las bases de datos Web of Science, Scopus y Education Resources Information
Center hasta 2023, con el fin de investigar las actitudes de estudiantes universitarios en cuanto a la
formación básica en estadística. Pascual y colaboradores identificaron que entre las razones para abordar
el estudio de las actitudes hacia la estadística mediante el SATS se encuentra que los estudios
demuestran que las actitudes son un buen predictor del desempeño y, por lo tanto, del aprendizaje y la
alfabetización estadística.
El estudio de las actitudes de los estudiantes universitarios hacia la estadística, mismas que se refieren
a los sentimientos, creencias y comportamientos que los estudiantes desarrollan en relación con su
aprendizaje, ha cobrado relevancia en las últimas décadas debido a su impacto en el rendimiento
académico, en la motivación, y por lo tanto en el éxito en los cursos de estadística. Los resultados asocian
a las actitudes positivas hacia la estadística con un mejor rendimiento académico y a las negativas como
generadoras de ansiedad y capaces de afectar negativamente el rendimiento.
En una revisión de la literatura reciente, se identificó que entre los aspectos que se han consolidado o
evidenciado en cuanto al análisis de la relación entre actitud y rendimiento académico, se encuentra el
uso de métodos mixtos (cuantitativos + cualitativos), que permiten explorar los comentarios
estudiantiles acerca de sus opiniones, sentimientos, y otras características que relacionan con su
desempeño (Cook & Catanzaro, 2023); de modelos de ecuaciones estructurales para el análisis de
relaciones causales entre actitudes (ansiedad, autoconfianza, utilidad percibida) y calificaciones; y de
instrumentos y escalas, como el caso del Survey of Attitudes Toward Statistics (SATS) o el Attitudes
Toward Research Statistics (ARS), que se han adaptado a diversos contextos educativos (Nolan et al.,
2012).
Otro aspecto en el que se ha avanzado es en determinar la correlación positiva entre estudiantes con
actitudes favorables que muestran mayor probabilidad de aprobar que los que presentan actitudes menos
favorables (ansiedad), así como diferencias según el género. Si bien suele reportarse mayor resiliencia
actitudinal en las mujeres, se presentan también diferencias en la autopercepción de habilidades (Milic
et al., 2016; Pascual et al., 2025; Peiró-Signes et al., 2020).
La mayor parte de las publicaciones se enfocan en factores clave que se relacionan con las actitudes de
los estudiantes, como lo señalan Pascual y colaboradores (2025) después de analizar 29 estudios
primarios indexados en las bases de datos Web of Science, Scopus y Education Resources Information
Center hasta 2023, con el fin de investigar las actitudes de estudiantes universitarios en cuanto a la
formación básica en estadística. Pascual y colaboradores identificaron que entre las razones para abordar
el estudio de las actitudes hacia la estadística mediante el SATS se encuentra que los estudios
demuestran que las actitudes son un buen predictor del desempeño y, por lo tanto, del aprendizaje y la
alfabetización estadística.
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El objetivo principal de esta investigación fue comprobar la existencia y, en su caso, grado de asociación
entre la Actitud hacia la Estadística (variable predictora) y el Rendimiento Académico (variable criterio),
en estudiantes de la asignatura de Aplicaciones Estadísticas para la Investigación en Comunicación de
la Licenciatura en Comunicación, de la FES Acatlán, de la UNAM. La hipótesis que se plantea es: Existe
relación entre las variables Actitud y Rendimiento.
METODOLOGÍA
El presente estudio se fundamenta en el paradigma postpositivista, en tanto se asumen las limitaciones
de la medición sistemática en contextos sociales y educativos, no obstante que la propuesta se apoya en
instrumentos estandarizados para la identificación de las actitudes hacia la estadística y de métodos
estadísticos para identificar la posible relación con el rendimiento académico, se tiene en claro que los
datos no están exentos de márgenes de error y que están sujetos a la interacción de múltiples factores
contextuales, que, en la actualidad, se incrementan debido a las situaciones generadas por la pandemia
y al crecimiento vertiginoso de la inteligencia artificial.
Diseño, población y muestra
El diseño metodológico del estudio es no experimental, de tipo correlacional, transversal, con un
enfoque cuantitativo. La población consiste en los estudiantes matriculados en la asignatura de
Aplicaciones Estadísticas para la Investigación en Comunicación, de la licenciatura en Comunicación,
pertenecientes a nueve grupos que cursaron la asignatura en el período 2025-II (febrero a junio de 2025).
El tamaño de la población fue de 𝑁 = 413.
Se utilizó muestreo por juicio, determinado por tres criterios estratégicos:
1. Interés y capacidad para desarrollar e implantar estrategias remediales para la materia: En este
caso, fueron tres profesores, de un total de ocho que imparten la materia, que aceptaron
participar en el estudio, con fines posteriores de intervención educativa y mejora institucional.
A los grupos participantes se les denomina A, B y C. Los dos primeros tenían inscritos 49
estudiantes y el tercero, 48. Dentro de estos tres grupos no fueron considerados alumnos con
calificación NP (no se presentó) ya que, al abandonar la materia, no participaron en las
actividades y evaluaciones con las cuales hubieran obtenido una calificación final, ni en la
encuesta SATS. De esta forma, el número final de participantes fue de 96.
El objetivo principal de esta investigación fue comprobar la existencia y, en su caso, grado de asociación
entre la Actitud hacia la Estadística (variable predictora) y el Rendimiento Académico (variable criterio),
en estudiantes de la asignatura de Aplicaciones Estadísticas para la Investigación en Comunicación de
la Licenciatura en Comunicación, de la FES Acatlán, de la UNAM. La hipótesis que se plantea es: Existe
relación entre las variables Actitud y Rendimiento.
METODOLOGÍA
El presente estudio se fundamenta en el paradigma postpositivista, en tanto se asumen las limitaciones
de la medición sistemática en contextos sociales y educativos, no obstante que la propuesta se apoya en
instrumentos estandarizados para la identificación de las actitudes hacia la estadística y de métodos
estadísticos para identificar la posible relación con el rendimiento académico, se tiene en claro que los
datos no están exentos de márgenes de error y que están sujetos a la interacción de múltiples factores
contextuales, que, en la actualidad, se incrementan debido a las situaciones generadas por la pandemia
y al crecimiento vertiginoso de la inteligencia artificial.
Diseño, población y muestra
El diseño metodológico del estudio es no experimental, de tipo correlacional, transversal, con un
enfoque cuantitativo. La población consiste en los estudiantes matriculados en la asignatura de
Aplicaciones Estadísticas para la Investigación en Comunicación, de la licenciatura en Comunicación,
pertenecientes a nueve grupos que cursaron la asignatura en el período 2025-II (febrero a junio de 2025).
El tamaño de la población fue de 𝑁 = 413.
Se utilizó muestreo por juicio, determinado por tres criterios estratégicos:
1. Interés y capacidad para desarrollar e implantar estrategias remediales para la materia: En este
caso, fueron tres profesores, de un total de ocho que imparten la materia, que aceptaron
participar en el estudio, con fines posteriores de intervención educativa y mejora institucional.
A los grupos participantes se les denomina A, B y C. Los dos primeros tenían inscritos 49
estudiantes y el tercero, 48. Dentro de estos tres grupos no fueron considerados alumnos con
calificación NP (no se presentó) ya que, al abandonar la materia, no participaron en las
actividades y evaluaciones con las cuales hubieran obtenido una calificación final, ni en la
encuesta SATS. De esta forma, el número final de participantes fue de 96.
pág. 3347
2. Viabilidad logística y ética: La participación en la investigación requirió de compromiso y
disposición de los profesores participantes, para la aplicación del instrumento y para compartir
tanto los resultados obtenidos como las calificaciones finales del curso. La delimitación de la
muestra constituida por los alumnos de los profesores que aceptaron participar garantizó por un
lado la viabilidad logística al poder acceder a los datos de manera directa, y por otro, la
viabilidad ética, por la colaboración voluntaria y el consentimiento informado del estudiantado
en un marco de confidencialidad de datos personales. A este respecto el tamaño de muestra fue
de 𝑛 = 96 estudiantes que realizaron las actividades y evaluaciones para obtener una
calificación final en la materia y que aceptaron responder el instrumento SATS.
3. Validez interna. La investigación desarrollada busca validar los resultados estrictamente en el
grupo de estudio, el cual fue conformado con el estudiantado de tres profesores que aceptaron
participar en el estudio para posteriormente desarrollar propuestas remediadoras.
Para identificar la variable Actitud hacia la Estadística, se utilizó una versión en español del Survey of
Attitudes Toward Statistics (SATS), en su versión 28 (Schau, 2003), instrumento diseñado
específicamente para medir las actitudes de estudiantes hacia la estadística a través de cuatro
componentes principales que se presentan en la Tabla 2: Afecto, Cognitiva, Valor y Dificultad, más la
Actitud Total.
Tabla 2
Componentes que integran el SATS
Componente Características
Afecto Sentimientos positivos o negativos hacia la estadística.
Competencia cognitiva
Actitudes sobre el conocimiento intelectual y habilidades aplicadas a la
estadística.
Valor
Percepción acerca de la utilidad, relevancia y valor de la estadística en la
vida personal y profesional.
Dificultad Actitudes hacia la complejidad de la estadística como asignatura.
2. Viabilidad logística y ética: La participación en la investigación requirió de compromiso y
disposición de los profesores participantes, para la aplicación del instrumento y para compartir
tanto los resultados obtenidos como las calificaciones finales del curso. La delimitación de la
muestra constituida por los alumnos de los profesores que aceptaron participar garantizó por un
lado la viabilidad logística al poder acceder a los datos de manera directa, y por otro, la
viabilidad ética, por la colaboración voluntaria y el consentimiento informado del estudiantado
en un marco de confidencialidad de datos personales. A este respecto el tamaño de muestra fue
de 𝑛 = 96 estudiantes que realizaron las actividades y evaluaciones para obtener una
calificación final en la materia y que aceptaron responder el instrumento SATS.
3. Validez interna. La investigación desarrollada busca validar los resultados estrictamente en el
grupo de estudio, el cual fue conformado con el estudiantado de tres profesores que aceptaron
participar en el estudio para posteriormente desarrollar propuestas remediadoras.
Para identificar la variable Actitud hacia la Estadística, se utilizó una versión en español del Survey of
Attitudes Toward Statistics (SATS), en su versión 28 (Schau, 2003), instrumento diseñado
específicamente para medir las actitudes de estudiantes hacia la estadística a través de cuatro
componentes principales que se presentan en la Tabla 2: Afecto, Cognitiva, Valor y Dificultad, más la
Actitud Total.
Tabla 2
Componentes que integran el SATS
Componente Características
Afecto Sentimientos positivos o negativos hacia la estadística.
Competencia cognitiva
Actitudes sobre el conocimiento intelectual y habilidades aplicadas a la
estadística.
Valor
Percepción acerca de la utilidad, relevancia y valor de la estadística en la
vida personal y profesional.
Dificultad Actitudes hacia la complejidad de la estadística como asignatura.
pág. 3348
La cantidad de ítems que integran el instrumento, así como sus valores máximos y los niveles de
confiabilidad que considera, según estudios previos (Schau, Stevens, Dauphinee, et al., 1995) (Schau,
2003), se ubican en laEl SATS se basa en una escala tipo Likert, en donde las puntuaciones más altas se
refieren a actitudes más positivas.
Tabla 3. El SATS se basa en una escala tipo Likert, en donde las puntuaciones más altas se refieren a
actitudes más positivas.
Tabla 3
Componentes e ítems del SATS
Componente Ítems
Coeficiente
de Alfa de
Cronbach (α)
Valor máximo por
componente
Afecto 6 (1, 2*, 11*, 14*, 15, 21*) .80 a .89 30
Competencia
cognitiva
6 (3*, 9*, 20*, 23, 24, 27*) .77 a .88 30
Valor 9 (5*, 7, 8, 10*, 12*, 13, 16*, 19*, 25*) .74 a .90 45
Dificultad 7 (4, 6*, 17, 18*, 22*, 26*, 28*) .64 a .81 35
Nota: Hay algunos ítems negativos, indicados con asterisco, lo que requiere de invertir los valores para el cálculo del puntaje
final. Para el presente estudio se utilizó una escala del 1 al 5, que va de 1= Muy en desacuerdo; 2= En desacuerdo; 3= Ni de
acuerdo ni en desacuerdo/Indiferente; 4= De acuerdo; 5= Muy de acuerdo. (Schau, 2003).
Para estudiar la variable Rendimiento académico, se utilizó la calificación final obtenida por el
estudiantado al final del curso, registrada en una escala ordinal cuyos valores se encuentran en el
intervalo [5, 10] y en donde 5 es un valor no aprobatorio. La distribución numérica de estas
calificaciones se determinó como distinta de la normal. En ese sentido, dado que tanto las variables de
actitud (SATS) como la variable de rendimiento se encuentran en una escala ordinal y se presume la no
normalidad de la distribución de las calificaciones, se propuso la aplicación de métodos de estadística
no paramétrica ad hoc al tipo de variables y a sus escalas de medición.
Con la finalidad de simplificar la complejidad de los datos continuos en un formato más adecuado para
el análisis ordinal, se llevó a cabo la categorización de las variables Actitud y Rendimiento en tres niveles
La cantidad de ítems que integran el instrumento, así como sus valores máximos y los niveles de
confiabilidad que considera, según estudios previos (Schau, Stevens, Dauphinee, et al., 1995) (Schau,
2003), se ubican en laEl SATS se basa en una escala tipo Likert, en donde las puntuaciones más altas se
refieren a actitudes más positivas.
Tabla 3. El SATS se basa en una escala tipo Likert, en donde las puntuaciones más altas se refieren a
actitudes más positivas.
Tabla 3
Componentes e ítems del SATS
Componente Ítems
Coeficiente
de Alfa de
Cronbach (α)
Valor máximo por
componente
Afecto 6 (1, 2*, 11*, 14*, 15, 21*) .80 a .89 30
Competencia
cognitiva
6 (3*, 9*, 20*, 23, 24, 27*) .77 a .88 30
Valor 9 (5*, 7, 8, 10*, 12*, 13, 16*, 19*, 25*) .74 a .90 45
Dificultad 7 (4, 6*, 17, 18*, 22*, 26*, 28*) .64 a .81 35
Nota: Hay algunos ítems negativos, indicados con asterisco, lo que requiere de invertir los valores para el cálculo del puntaje
final. Para el presente estudio se utilizó una escala del 1 al 5, que va de 1= Muy en desacuerdo; 2= En desacuerdo; 3= Ni de
acuerdo ni en desacuerdo/Indiferente; 4= De acuerdo; 5= Muy de acuerdo. (Schau, 2003).
Para estudiar la variable Rendimiento académico, se utilizó la calificación final obtenida por el
estudiantado al final del curso, registrada en una escala ordinal cuyos valores se encuentran en el
intervalo [5, 10] y en donde 5 es un valor no aprobatorio. La distribución numérica de estas
calificaciones se determinó como distinta de la normal. En ese sentido, dado que tanto las variables de
actitud (SATS) como la variable de rendimiento se encuentran en una escala ordinal y se presume la no
normalidad de la distribución de las calificaciones, se propuso la aplicación de métodos de estadística
no paramétrica ad hoc al tipo de variables y a sus escalas de medición.
Con la finalidad de simplificar la complejidad de los datos continuos en un formato más adecuado para
el análisis ordinal, se llevó a cabo la categorización de las variables Actitud y Rendimiento en tres niveles
pág. 3349
ordinales (“Bajo”, “Medio” y “Alto”). Con esta agrupación se logra reducir la dispersión de los datos y
consecuentemente, la construcción de tablas de contingencias robustas de tres por tres. Al reducir la
dispersión se minimiza la ocurrencia de celdas vacías (frecuencias cero), lo que implica que los
resultados de la prueba 𝜒2 sean más confiables permitiendo así el cálculo más preciso de las medidas
de asociación ordinales.
Prueba de Hipótesis
Para contrastar la hipótesis de relación, se aplicó la prueba 𝜒2 de Independencia sobre las variables
Actitud y Rendimiento, previamente categorizadas en tres niveles ordinales ("Bajo", "Medio", "Alto").
Con base en lo anterior, se plantearon las siguientes hipótesis:
𝐻0: No existe relación entre las variables Actitud y Rendimiento
𝐻𝑎: Existe relación entre las variables Actitud y Rendimiento
En caso de obtener un valor 𝑝 < 0.05, se acepta 𝐻𝑎 y se procede a calcular las medidas de asociación.
Medidas de Asociación
Para cuantificar la fuerza y dirección de la relación entre variables ordinales (Siegel & Castellan, 2007)
proponen cuatro coeficientes complementarios: 𝜌 (Rho de Spearman), 𝜏 (Tau de Kendall), 𝑑 de Somers
y 𝛾 (Gamma de Goodman y Kruskal), que se detallan en la Tabla 4.
Tabla 4
Coeficientes de asociación entre las variables actitud y rendimiento
Coeficiente Aplicación
𝝆 de Spearman y 𝝉
de Kendall
Se calculan sobre las puntuaciones originales. Se utilizan para medir la
asociación monótona y para cuantificar la fuerza de la relación sin asumir
linealidad. Se utiliza para estimar el grado de correlación más cercano a los
datos originales.
𝜸 de Goodman y
Kruskal.
En la presente investigación, se utilizan como la medida más pura de la
asociación ordinal en tablas de contingencia resultantes de la categorización
en “Bajo”, “Medio” y “Alto”, ya que ignora los empates. Se emplea para
medir la tendencia direccional o concordancia en datos ordinales.
𝒅 de Somers Es una medida asimétrica. Si se define la variable Actitud como predictora 𝑋
del Rendimiento 𝑌, 𝑑 cuantifica la reducción del error al predecir el orden de
una variable con base en la otra.
ordinales (“Bajo”, “Medio” y “Alto”). Con esta agrupación se logra reducir la dispersión de los datos y
consecuentemente, la construcción de tablas de contingencias robustas de tres por tres. Al reducir la
dispersión se minimiza la ocurrencia de celdas vacías (frecuencias cero), lo que implica que los
resultados de la prueba 𝜒2 sean más confiables permitiendo así el cálculo más preciso de las medidas
de asociación ordinales.
Prueba de Hipótesis
Para contrastar la hipótesis de relación, se aplicó la prueba 𝜒2 de Independencia sobre las variables
Actitud y Rendimiento, previamente categorizadas en tres niveles ordinales ("Bajo", "Medio", "Alto").
Con base en lo anterior, se plantearon las siguientes hipótesis:
𝐻0: No existe relación entre las variables Actitud y Rendimiento
𝐻𝑎: Existe relación entre las variables Actitud y Rendimiento
En caso de obtener un valor 𝑝 < 0.05, se acepta 𝐻𝑎 y se procede a calcular las medidas de asociación.
Medidas de Asociación
Para cuantificar la fuerza y dirección de la relación entre variables ordinales (Siegel & Castellan, 2007)
proponen cuatro coeficientes complementarios: 𝜌 (Rho de Spearman), 𝜏 (Tau de Kendall), 𝑑 de Somers
y 𝛾 (Gamma de Goodman y Kruskal), que se detallan en la Tabla 4.
Tabla 4
Coeficientes de asociación entre las variables actitud y rendimiento
Coeficiente Aplicación
𝝆 de Spearman y 𝝉
de Kendall
Se calculan sobre las puntuaciones originales. Se utilizan para medir la
asociación monótona y para cuantificar la fuerza de la relación sin asumir
linealidad. Se utiliza para estimar el grado de correlación más cercano a los
datos originales.
𝜸 de Goodman y
Kruskal.
En la presente investigación, se utilizan como la medida más pura de la
asociación ordinal en tablas de contingencia resultantes de la categorización
en “Bajo”, “Medio” y “Alto”, ya que ignora los empates. Se emplea para
medir la tendencia direccional o concordancia en datos ordinales.
𝒅 de Somers Es una medida asimétrica. Si se define la variable Actitud como predictora 𝑋
del Rendimiento 𝑌, 𝑑 cuantifica la reducción del error al predecir el orden de
una variable con base en la otra.
pág. 3350
pág. 3351
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Una vez que se analizaron las respuestas a los cuestionarios, se registraron las calificaciones obtenidas
por el estudiantado y se calcularon los coeficientes de asociación, se obtuvieron los siguientes resultados.
En principio, en la Figura 1 se observa que prevaleció ligeramente la participación de hombres.
Figura 1
Clasificación del estudiantado según sexo
Debe observarse que en el grupo B únicamente se obtuvieron notas de nueve y diez, lo que introdujo un
sesgo hacia los mayores puntajes en la distribución de calificaciones. En la Tabla 5 tabla se hace un
comparativo de la distribución de calificaciones por grupo.
Tabla 5
Calificaciones finales
Calificaciones
Grupo 5 6 7 8 9 10
A 6 0 3 4 5 13
B 0 0 0 0 18 19
C 7 0 1 5 4 11
El porcentaje de aprobación en la muestra investigada fue de 86%, como se registra en la Figura 2,
resultado que supera en 15 puntos porcentuales el promedio general de aprobación de los últimos 10
años que se registró en la Tabla 1. En cuanto al promedio de las calificaciones aprobatorias en la
aplicación 2025 para estos grupos fue de 8.73.
48%
51%
1%
Clasificación por sexo
Femenino Masculino Otro
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Una vez que se analizaron las respuestas a los cuestionarios, se registraron las calificaciones obtenidas
por el estudiantado y se calcularon los coeficientes de asociación, se obtuvieron los siguientes resultados.
En principio, en la Figura 1 se observa que prevaleció ligeramente la participación de hombres.
Figura 1
Clasificación del estudiantado según sexo
Debe observarse que en el grupo B únicamente se obtuvieron notas de nueve y diez, lo que introdujo un
sesgo hacia los mayores puntajes en la distribución de calificaciones. En la Tabla 5 tabla se hace un
comparativo de la distribución de calificaciones por grupo.
Tabla 5
Calificaciones finales
Calificaciones
Grupo 5 6 7 8 9 10
A 6 0 3 4 5 13
B 0 0 0 0 18 19
C 7 0 1 5 4 11
El porcentaje de aprobación en la muestra investigada fue de 86%, como se registra en la Figura 2,
resultado que supera en 15 puntos porcentuales el promedio general de aprobación de los últimos 10
años que se registró en la Tabla 1. En cuanto al promedio de las calificaciones aprobatorias en la
aplicación 2025 para estos grupos fue de 8.73.
48%
51%
1%
Clasificación por sexo
Femenino Masculino Otro
pág. 3352
Figura 2
Porcentaje de aprobación
Es importante mencionar que los estudiantes que caen en el porcentaje de no aprobación de la materia
enfrentan dos grandes consecuencias en el contexto de la licenciatura en Comunicación:
• De acuerdo con el plan de estudios vigente (Programa de Comunicación, 2012), el requisito de
permanencia establece que el estudiantado debe cubrir un mínimo de 215 créditos antes de
inscribirse al campo de formación profesional seleccionado, esto es, antes del séptimo semestre.
El adeudo de la asignatura de Aplicaciones Estadísticas para la Investigación en Comunicación
es la principal causa del no cumplimiento de este requisito (I. Jiménez, comunicación personal,
noviembre de 2025).
• Por otra parte, estudiantes desde la generación 2012 adeudan únicamente esta materia, razón
por la cual no pueden egresar de la licenciatura.
Si bien 14% de no aprobación puede sugerir en un primer momento un valor bajo, debe considerarse
que se debe a que en el grupo B se presenta un notable sesgo hacia las calificaciones nueve y diez. Por
otra parte, para licenciatura el porcentaje de no aprobación registrado significa un valor alto, tanto en
comparación con otras asignaturas, como respecto a las repercusiones antes mencionadas, tanto en la
permanencia como en el egreso.
Respecto a los resultados del SATS, como puede observarse en la Tabla 3, los valores mínimos y
máximos de cada dimensión son diferentes, lo que se refleja en la suma total que se aprecian en la Tabla
6 del puntaje de datos totales por dimensión.
14%
86%
Porcentaje de aprobación
No Sí
Figura 2
Porcentaje de aprobación
Es importante mencionar que los estudiantes que caen en el porcentaje de no aprobación de la materia
enfrentan dos grandes consecuencias en el contexto de la licenciatura en Comunicación:
• De acuerdo con el plan de estudios vigente (Programa de Comunicación, 2012), el requisito de
permanencia establece que el estudiantado debe cubrir un mínimo de 215 créditos antes de
inscribirse al campo de formación profesional seleccionado, esto es, antes del séptimo semestre.
El adeudo de la asignatura de Aplicaciones Estadísticas para la Investigación en Comunicación
es la principal causa del no cumplimiento de este requisito (I. Jiménez, comunicación personal,
noviembre de 2025).
• Por otra parte, estudiantes desde la generación 2012 adeudan únicamente esta materia, razón
por la cual no pueden egresar de la licenciatura.
Si bien 14% de no aprobación puede sugerir en un primer momento un valor bajo, debe considerarse
que se debe a que en el grupo B se presenta un notable sesgo hacia las calificaciones nueve y diez. Por
otra parte, para licenciatura el porcentaje de no aprobación registrado significa un valor alto, tanto en
comparación con otras asignaturas, como respecto a las repercusiones antes mencionadas, tanto en la
permanencia como en el egreso.
Respecto a los resultados del SATS, como puede observarse en la Tabla 3, los valores mínimos y
máximos de cada dimensión son diferentes, lo que se refleja en la suma total que se aprecian en la Tabla
6 del puntaje de datos totales por dimensión.
14%
86%
Porcentaje de aprobación
No Sí
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Tabla 6
Puntaje SATS
Afecto Cognitiva Valor Dificultad Actitud
Media 19.16 20.97 34.46 19.89 94.47
Desviación estándar 4.82 4.34 5.22 3.31 13.14
Mínimo 8 8 21 12 61
Máximo 30 30 45 27 123
Intervalo [6, 30] [6, 30] [9, 45] [7, 35] [28, 140]
Con la finalidad de poder comparar las dimensiones, se realizó su homologación en una escala única,
en donde el cero corresponde al mínimo puntaje y 100 al máximo y cuyo resultado se representa en la
Figura 3, en donde se observa que el mayor puntaje lo alcanzan las dimensiones Valor y Cognitiva.
Figura 3
Puntaje SATS
Prueba de normalidad de la variable Rendimiento
Respecto a la variable Calificaciones, en el histograma de la Figura 4 se observa una distribución no
normal. No obstante, se aplicó la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk y se obtuvo un valor de 𝑝 =
3.271 x 10−12, es decir, 𝑝 < 0.05, por lo tanto, se confirma que la variable no sigue una distribución
normal.
54,82
62,37
70,72
46,02
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00
AFECTO
COGNITIVA
VALOR
DIFICULTAD
Puntaje SATS en escala homologada
Tabla 6
Puntaje SATS
Afecto Cognitiva Valor Dificultad Actitud
Media 19.16 20.97 34.46 19.89 94.47
Desviación estándar 4.82 4.34 5.22 3.31 13.14
Mínimo 8 8 21 12 61
Máximo 30 30 45 27 123
Intervalo [6, 30] [6, 30] [9, 45] [7, 35] [28, 140]
Con la finalidad de poder comparar las dimensiones, se realizó su homologación en una escala única,
en donde el cero corresponde al mínimo puntaje y 100 al máximo y cuyo resultado se representa en la
Figura 3, en donde se observa que el mayor puntaje lo alcanzan las dimensiones Valor y Cognitiva.
Figura 3
Puntaje SATS
Prueba de normalidad de la variable Rendimiento
Respecto a la variable Calificaciones, en el histograma de la Figura 4 se observa una distribución no
normal. No obstante, se aplicó la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk y se obtuvo un valor de 𝑝 =
3.271 x 10−12, es decir, 𝑝 < 0.05, por lo tanto, se confirma que la variable no sigue una distribución
normal.
54,82
62,37
70,72
46,02
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00
AFECTO
COGNITIVA
VALOR
DIFICULTAD
Puntaje SATS en escala homologada
pág. 3354
pág. 3355
Figura 4
Histograma de calificaciones
Prueba 𝝌𝟐 de Independencia
La prueba 𝜒2 para la hipótesis de relación arrojó un valor 𝑝 = 0.04157. Dado que 𝑝 < 0.05, se rechaza
la hipótesis nula de independencia y se acepta 𝐻𝑎: Existe relación entre las variables Actitud y
Rendimiento, confirmando la pertinencia de cuantificar la fuerza de esta asociación.
Pruebas de asociación
Se calcularon las medidas de asociación para la Actitud Total y sus dimensiones frente al Rendimiento
para conocer su fuerza y dirección, en la Tabla 7 se presentan los resultados.
Tabla 7
Asociación de variables
Variable 𝝆 𝝉 𝜸 𝒅 Interpretación
Actitud (total) 0.1594 0.1188 0.2278 0.6081 Aunque la relación general entre
actitud hacia la estadística y
rendimiento académico es débil
(Spearman ρ = 0.16), cuando se
analiza la influencia de la actitud
como predictora del rendimiento, la
Figura 4
Histograma de calificaciones
Prueba 𝝌𝟐 de Independencia
La prueba 𝜒2 para la hipótesis de relación arrojó un valor 𝑝 = 0.04157. Dado que 𝑝 < 0.05, se rechaza
la hipótesis nula de independencia y se acepta 𝐻𝑎: Existe relación entre las variables Actitud y
Rendimiento, confirmando la pertinencia de cuantificar la fuerza de esta asociación.
Pruebas de asociación
Se calcularon las medidas de asociación para la Actitud Total y sus dimensiones frente al Rendimiento
para conocer su fuerza y dirección, en la Tabla 7 se presentan los resultados.
Tabla 7
Asociación de variables
Variable 𝝆 𝝉 𝜸 𝒅 Interpretación
Actitud (total) 0.1594 0.1188 0.2278 0.6081 Aunque la relación general entre
actitud hacia la estadística y
rendimiento académico es débil
(Spearman ρ = 0.16), cuando se
analiza la influencia de la actitud
como predictora del rendimiento, la
pág. 3356
asociación se vuelve fuerte y
consistente (Somers d = 0.61).
Valor 0.2227 0.1746 0.394 0.2112 Tiene la correlación de rangos más
fuerte. El valor obtenido es el mejor
predictor de orden de puntuación.
Cognitiva 0.1699 0.1272 0.5182 0.3007 El predictor más fuerte a nivel
categórico, es decir, tiene el mayor
poder predictivo ordinal.
Afecto 0.047 0.0416 0.2391 0.1327 Se observa una asociación muy débil,
tendiendo a nula.
Dificultad -0.053 -0.0413 -0.0519 -0.016 Asociación prácticamente nula. La
percepción de dificultad no se
relaciona con la calificación.
El análisis de los coeficientes 𝜌, 𝜏, 𝛾 y 𝑑 registrados en la Tabla 7 muestra, por una parte, que la variable
Actitud predice en general un 22.78% del rendimiento en la asignatura, valor que viene dado por el
coeficiente 𝛾 de Goodman y Kruskal, y por otra, que la relación entre la Actitud y el Rendimiento
obedece principalmente a dos dimensiones:
1. Valor (𝜌 = 0.2227). Es la dimensión que presenta la asociación más fuerte y consistente a nivel
de rangos. Esto indica que la importancia que el estudiante le da a la asignatura es el factor que
mejor se refleja en una mejora en su calificación final.
2. Habilidad Cognitiva Percibida (𝑑 = 0.3007 y 𝛾 = 0.5182): Es la dimensión con el mayor
poder de predicción ordinal. El valor 𝛾 de sugiere que, al agrupar los datos, la probabilidad de
que un estudiante con alta percepción de habilidad cognitiva tenga alto Rendimiento es
sustancialmente mayor que lo contrario.
Por el contrario, las dimensiones Afecto y Dificultad mostraron una asociación estadísticamente nula,
indicando que las emociones o la percepción de la dificultad del curso no son factores determinantes en
el Rendimiento de esta muestra.
asociación se vuelve fuerte y
consistente (Somers d = 0.61).
Valor 0.2227 0.1746 0.394 0.2112 Tiene la correlación de rangos más
fuerte. El valor obtenido es el mejor
predictor de orden de puntuación.
Cognitiva 0.1699 0.1272 0.5182 0.3007 El predictor más fuerte a nivel
categórico, es decir, tiene el mayor
poder predictivo ordinal.
Afecto 0.047 0.0416 0.2391 0.1327 Se observa una asociación muy débil,
tendiendo a nula.
Dificultad -0.053 -0.0413 -0.0519 -0.016 Asociación prácticamente nula. La
percepción de dificultad no se
relaciona con la calificación.
El análisis de los coeficientes 𝜌, 𝜏, 𝛾 y 𝑑 registrados en la Tabla 7 muestra, por una parte, que la variable
Actitud predice en general un 22.78% del rendimiento en la asignatura, valor que viene dado por el
coeficiente 𝛾 de Goodman y Kruskal, y por otra, que la relación entre la Actitud y el Rendimiento
obedece principalmente a dos dimensiones:
1. Valor (𝜌 = 0.2227). Es la dimensión que presenta la asociación más fuerte y consistente a nivel
de rangos. Esto indica que la importancia que el estudiante le da a la asignatura es el factor que
mejor se refleja en una mejora en su calificación final.
2. Habilidad Cognitiva Percibida (𝑑 = 0.3007 y 𝛾 = 0.5182): Es la dimensión con el mayor
poder de predicción ordinal. El valor 𝛾 de sugiere que, al agrupar los datos, la probabilidad de
que un estudiante con alta percepción de habilidad cognitiva tenga alto Rendimiento es
sustancialmente mayor que lo contrario.
Por el contrario, las dimensiones Afecto y Dificultad mostraron una asociación estadísticamente nula,
indicando que las emociones o la percepción de la dificultad del curso no son factores determinantes en
el Rendimiento de esta muestra.
pág. 3357
Si bien la hipótesis de la investigación que propuso la existencia de una relación estadística entre la
Actitud de los estudiantes de Comunicación hacia la Estadística y su Rendimiento Académico, se acepta
con base en el valor 𝑝 de la prueba 𝜒2 de independencia, el análisis detallado de los coeficientes no
paramétricos reveló que esta asociación no es uniforme en todas las dimensiones de la actitud.
La dimensión Valor arrojó el coeficiente de correlación de rangos de Spearman más alto (𝜌 = 0.2227).
Esto sugiere que la importancia, utilidad y relevancia que el estudiante otorga a la asignatura es el factor
de actitud que se correlaciona de manera más directa y consistente con la calificación final. Un
estudiante que percibe la estadística como valiosa tiene una tendencia más alta a ocupar un mejor rango
de rendimiento.
Por otra parte, la dimensión Cognitiva, es decir, la percepción de la habilidad cognitiva y de la capacidad
para el curso, presentó el mayor poder de predicción ordinal (𝑑 = 0.3007) y la asociación categórica
más fuerte (𝛾 = 0.5182). Este hallazgo implica que la percepción de la propia capacidad actúa como
un factor diferenciador clave: aquellos estudiantes que se autoevalúan con alta habilidad cognitiva tienen
una probabilidad significativamente mayor de alcanzar las categorías de Rendimiento "Medio" o "Alto".
Contrariamente a lo esperado, las dimensiones Afecto y Dificultad no mostraron ninguna asociación
estadísticamente significativa con el Rendimiento, al obtenerse para ellas coeficientes cercanos a cero.
Esto significa que los sentimientos de agrado o ansiedad (Afecto) hacia la estadística, no se traducen en
un rendimiento mayor o menor en contraste con los resultados de algunos estudios que señalan a la
ansiedad matemática como una causa del bajo rendimiento en la materia.
Por su parte, la dimensión Dificultad tampoco influye en la calificación final. Este resultado da indicios
de que la reprobación no se debe a la dificultad inherente de la asignatura sino a otros factores que llevan
a la desmotivación o al abandono de la materia.
CONCLUSIONES
Los resultados de la presente investigación confirman la hipótesis general acerca de que existe relación
entre las variables Actitud y Rendimiento, específicamente, la actitud positiva predice en general un
23% del rendimiento en la asignatura. Los coeficientes obtenidos representan la asociación dentro de
los grupos estudiados, en donde se observa que en la asociación Actitud-Rendimiento son predominantes
Si bien la hipótesis de la investigación que propuso la existencia de una relación estadística entre la
Actitud de los estudiantes de Comunicación hacia la Estadística y su Rendimiento Académico, se acepta
con base en el valor 𝑝 de la prueba 𝜒2 de independencia, el análisis detallado de los coeficientes no
paramétricos reveló que esta asociación no es uniforme en todas las dimensiones de la actitud.
La dimensión Valor arrojó el coeficiente de correlación de rangos de Spearman más alto (𝜌 = 0.2227).
Esto sugiere que la importancia, utilidad y relevancia que el estudiante otorga a la asignatura es el factor
de actitud que se correlaciona de manera más directa y consistente con la calificación final. Un
estudiante que percibe la estadística como valiosa tiene una tendencia más alta a ocupar un mejor rango
de rendimiento.
Por otra parte, la dimensión Cognitiva, es decir, la percepción de la habilidad cognitiva y de la capacidad
para el curso, presentó el mayor poder de predicción ordinal (𝑑 = 0.3007) y la asociación categórica
más fuerte (𝛾 = 0.5182). Este hallazgo implica que la percepción de la propia capacidad actúa como
un factor diferenciador clave: aquellos estudiantes que se autoevalúan con alta habilidad cognitiva tienen
una probabilidad significativamente mayor de alcanzar las categorías de Rendimiento "Medio" o "Alto".
Contrariamente a lo esperado, las dimensiones Afecto y Dificultad no mostraron ninguna asociación
estadísticamente significativa con el Rendimiento, al obtenerse para ellas coeficientes cercanos a cero.
Esto significa que los sentimientos de agrado o ansiedad (Afecto) hacia la estadística, no se traducen en
un rendimiento mayor o menor en contraste con los resultados de algunos estudios que señalan a la
ansiedad matemática como una causa del bajo rendimiento en la materia.
Por su parte, la dimensión Dificultad tampoco influye en la calificación final. Este resultado da indicios
de que la reprobación no se debe a la dificultad inherente de la asignatura sino a otros factores que llevan
a la desmotivación o al abandono de la materia.
CONCLUSIONES
Los resultados de la presente investigación confirman la hipótesis general acerca de que existe relación
entre las variables Actitud y Rendimiento, específicamente, la actitud positiva predice en general un
23% del rendimiento en la asignatura. Los coeficientes obtenidos representan la asociación dentro de
los grupos estudiados, en donde se observa que en la asociación Actitud-Rendimiento son predominantes
pág. 3358
las dimensiones Valor y Cognitiva, mientras que las dimensiones Afecto y Dificultad tienen una
influencia limitada o nula.
Los resultados también permiten establecer una base para desarrollar estrategias didácticas por parte de
los profesores participantes, considerando que para ello es necesario incrementar la utilidad y relevancia
percibida del curso (Valor), por ejemplo con aplicaciones directas a la licenciatura en Comunicación;
mejorar la autoeficacia y habilidad cognitiva percibida (Cognitiva) mediante acciones que refuercen la
confianza del estudiante en su capacidad de aprender la materia, que es el predictor más fuerte a nivel
ordinal y finalmente diseñar las estrategias remediales sin centrarse únicamente en reducir la ansiedad
o la percepción de la dificultad, dado que las dimensiones Afecto y Dificultad mostraron una asociación
nula con el rendimiento.
Si bien las condiciones, muestra y procedimientos fueron distintas, los resultados contrastan con el
estudio previo (Quijada-Monroy, 2015) en donde el componente Afectivo presentó la mayor
correspondencia en la actitud y en la calificación, seguido del Cognitivo, el de Valor y finalmente el de
Dificultad. Este cambio es relevante dado que en la era de la postpandemia y el auge de la inteligencia
artificial, el rendimiento del estudiantado no se determina en primer término el gusto por la asignatura,
sino por su utilidad en la práctica y por la autoconfianza.
En cuanto a limitantes al estudio, es importante mencionar la falta de acceso a los resultados de todos
los estudiantes, ya que, si bien los datos de la muestra indicaron una reprobación menor al promedio de
las últimas tres décadas, al revisar los datos de todos los grupos, probablemente se encontraría
nuevamente un promedio mayor.
En ese sentido, no obstante, los resultados positivos de aprobación, será necesario dar seguimiento a los
resultados de toda la población y avanzar en el trabajo colaborativo y colegiado del profesorado para
formular y aplicar estrategias didácticas que se apoyen en las tendencias que se destacan en el presente
estudio.
Agradecimientos
Al Programa de Formación Postdoctoral en Educación. Producción y Gestión del Conocimiento en
Educación: Complejidad, innovación y Políticas Públicas, impulsado por la Universidad de Alcalá
(UAH), la Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación, la Ciencia y la Cultura (OEI) y
las dimensiones Valor y Cognitiva, mientras que las dimensiones Afecto y Dificultad tienen una
influencia limitada o nula.
Los resultados también permiten establecer una base para desarrollar estrategias didácticas por parte de
los profesores participantes, considerando que para ello es necesario incrementar la utilidad y relevancia
percibida del curso (Valor), por ejemplo con aplicaciones directas a la licenciatura en Comunicación;
mejorar la autoeficacia y habilidad cognitiva percibida (Cognitiva) mediante acciones que refuercen la
confianza del estudiante en su capacidad de aprender la materia, que es el predictor más fuerte a nivel
ordinal y finalmente diseñar las estrategias remediales sin centrarse únicamente en reducir la ansiedad
o la percepción de la dificultad, dado que las dimensiones Afecto y Dificultad mostraron una asociación
nula con el rendimiento.
Si bien las condiciones, muestra y procedimientos fueron distintas, los resultados contrastan con el
estudio previo (Quijada-Monroy, 2015) en donde el componente Afectivo presentó la mayor
correspondencia en la actitud y en la calificación, seguido del Cognitivo, el de Valor y finalmente el de
Dificultad. Este cambio es relevante dado que en la era de la postpandemia y el auge de la inteligencia
artificial, el rendimiento del estudiantado no se determina en primer término el gusto por la asignatura,
sino por su utilidad en la práctica y por la autoconfianza.
En cuanto a limitantes al estudio, es importante mencionar la falta de acceso a los resultados de todos
los estudiantes, ya que, si bien los datos de la muestra indicaron una reprobación menor al promedio de
las últimas tres décadas, al revisar los datos de todos los grupos, probablemente se encontraría
nuevamente un promedio mayor.
En ese sentido, no obstante, los resultados positivos de aprobación, será necesario dar seguimiento a los
resultados de toda la población y avanzar en el trabajo colaborativo y colegiado del profesorado para
formular y aplicar estrategias didácticas que se apoyen en las tendencias que se destacan en el presente
estudio.
Agradecimientos
Al Programa de Formación Postdoctoral en Educación. Producción y Gestión del Conocimiento en
Educación: Complejidad, innovación y Políticas Públicas, impulsado por la Universidad de Alcalá
(UAH), la Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación, la Ciencia y la Cultura (OEI) y
pág. 3359
la Cátedra Iberoamericana de Educación, particularmente a la dirección del Dr. Mario Martín Bris y de
la Dra. Dolores Vélez Jiménez.
A las autoridades y estudiantes de la licenciatura en Comunicación de la UNAM FES Acatlán, por su
apertura y disponibilidad para apoyar el proyecto, así como al Dr. Víctor Manuel Ulloa Arellano y a la
Dra. Pamela Azpeitia Macías, por su participación como docentes en la aplicación del instrumento.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Cook, K. D., & Catanzaro, B. A. (2023). “Constantly Working on My Attitude Towards Statistics!”
Education Doctoral Students’ Experiences with and Motivations for Learning Statistics.
Innovative Higher Education, 48(2), 257–284. https://doi.org/10.1007/s10755-022-09621-w
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la Cátedra Iberoamericana de Educación, particularmente a la dirección del Dr. Mario Martín Bris y de
la Dra. Dolores Vélez Jiménez.
A las autoridades y estudiantes de la licenciatura en Comunicación de la UNAM FES Acatlán, por su
apertura y disponibilidad para apoyar el proyecto, así como al Dr. Víctor Manuel Ulloa Arellano y a la
Dra. Pamela Azpeitia Macías, por su participación como docentes en la aplicación del instrumento.
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