INNOVA Research Journal, ISSN 2477-9024  
Septiembre-Diciembre 2021). Vol. 6, No.3.2 pp. 32-46  
(
Winstats en el aprendizaje de estadística en los estudiantes de informática de  
la Universidad Enrique Guzmán y Valle -Perú  
Winstats in the learning of statistics in computer science students at the  
Enrique Guzmán y Valle University- Peru  
Lolo José Caballero-Cifuentes  
Universidad Nacional de Educación ‘’Enrique Guzmán y Valle’’, Lima, Perú  
Guillermo Pastor Morales-Romero  
Universidad Nacional de Educación ‘’Enrique Guzmán y Valle’’, Lima, Perú  
Nicéforo Ladislao Trinidad-Loli  
Universidad Nacional de Educación ‘’Enrique Guzmán y Valle’’, Lima, Perú  
Adrián Quispe-Andía  
Universidad Nacional de Educación ‘’Enrique Guzmán y Valle’’, Lima, Perú  
Recepción: 01/08/2021 | Aceptación: 09/11/2021 | Publicación: 25/11/2021  
Cómo citar (APA, séptima edición):  
Caballero-Cifuentes, L. J., Morales-Romero, G. P., Trinidad-Loli, N.L., y Quispe-Andía, A.  
(
2021). Winstats en el aprendizaje de estadística en los estudiantes de informática de la  
Universidad Enrique Guzmán y Valle-Perú. INNOVA Research Journal, 6(3.2), 32-46.  
https://doi.org/10.33890/innova.v6.n3.2.2021.1867  
Resumen  
En el presente artículo da a conocer el efecto del software Winstats en el aprendizaje de estadística  
y determinar el nivel de aprendizaje en la Facultad de Ciencias, mediante un análisis teórico y  
práctico. La metodología de la investigación es de tipo aplicada, enfoque cuantitativo, diseño cuasi  
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Winstats en el aprendizaje de estadística en los estudiantes de informática de la Universidad Enrique Guzmán y  
Valle-Perú  
experimental y método empírico teórico. Para determinar la muestra se utilizó el método  
estadístico no probabilístico, siendo la muestra de 25 estudiantes del grupo experimental y 25 de  
control; a quienes se les aplicó una prueba de conocimientos validada por juicio de expertos y de  
confiabilidad con la técnica estadística de dos mitades, sub técnica Spearman Brown, obteniendo  
los coeficientes de 0,85 y 0,86 respectivamente, para cada uno de los cuestionarios aplicados. Para  
la prueba de hipótesis se utilizó el t Student para muestras independientes, asumiéndose un nivel  
de confianza 95% y nivel de significancia 5%. Los resultados después del experimento fueron  
favorables para el grupo experimental en sus dimensiones conceptual y procedimental,  
obteniéndose promedios con mayor puntaje de 15,60 en comparación al grupo control 12,16. En  
conclusión, se logró demostrar que si hubo efecto significativo del Software Winstats en el  
aprendizaje de estadística.  
Palabras claves: software; Winstats; aprendizaje; estadística; educación.  
Abstract  
In this article we present the effect of the Winstats software on the learning of statistics and  
determine the level of learning in the Faculty of Sciences, through a theoretical and practical  
analysis. The research methodology is applied, quantitative approach, quasi-experimental design  
and theoretical empirical method. To determine the sample, the non-probabilistic statistical method  
was used, the sample being 25 students from the experimental group and 25 from the control group;  
To whom a knowledge test validated by expert judgment and reliability was applied with the  
statistical technique of two halves, the Spearman Brown sub technique, obtaining the coefficients  
of 0.85 and 0.86 respectively, for each of the applied questionnaires. For the hypothesis test, the  
Student's t test was used for independent samples, assuming a 95% confidence level and a 5% level  
of significance. The results after the experiment were favorable for the experimental group in its  
conceptual and procedural dimensions, obtaining averages with a higher score of 15.60 compared  
to the control group 12,16. In conclusion, it was possible to demonstrate that there was a significant  
effect of the Winstats Software on the learning of statistics.  
Keywords: software; Winstats; learning; statistics; education.  
Introducción  
La estadística juega un papel importante en la investigación educativa, frente a los tópicos,  
métodos, técnicas y análisis de datos útiles para la investigación científica; por consiguiente, es  
ineludible que los docentes universitarios conozcan y apliquen diversos softwares estadísticos en  
el proceso de enseñanza aprendizaje. En el contexto actual, mejorar los niveles de aprendizaje  
implica para el educador un cambio paradigmático, al aplicar las nuevas tecnologías de la  
información y comunicación, encontrándonos constantemente en la búsqueda de nuevas  
estrategias de aprendizaje con el propósito de superar los métodos tradicionales.  
Enseñar estadística no solo es resolver problemas en forma matemática, sino también es  
necesaria la ayuda de softwares especializados para procesar datos, analizar, presentar la  
información, interpretar y tomar decisiones pertinentes. Las tecnologías de información y  
comunicación son aplicadas en distintas disciplinas y en diferentes niveles educativos,  
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Lolo José Caballero-Cifuentes, Guillermo Pastor Morales-Romero, Nicéforo Ladislao Trinidad-Loli y Adrián Quispe-Andía  
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respondiendo a la demanda que la era digital plantea la sociedad en general y a la educación en  
particular.  
En este escenario se plantea la necesidad pertinente para que los estudiantes de la Facultad  
de Ciencias de la Universidad Enrique Guzmán y Valle, Perú, estén en condiciones de aprender y  
aprovechar los diferentes recursos tecnológicos y herramientas estadísticas necesarias para  
resolver trabajos relacionados a la investigación y al campo educativo.  
En atención a esta problemática se considera conveniente realizar el estudio con las  
variables software estadístico y Winstats en el aprendizaje de estadística en los aspectos análisis  
descriptivo de datos, análisis inferencial, validez y confiablidad, desarrollándose en base a las  
dimensiones conceptual y procedimental aplicada a un grupo experimental en comparación con el  
aprendizaje tradicional grupo control, el procedimiento se desarrolló durante 12 semanas, 2 horas  
estudio.  
El objetivo general fue determinar el efecto del software Winstats en el aprendizaje de  
estadística, en los estudiantes de la especialidad de informática de la Facultad de Ciencias de la  
Universidad Enrique Guzmán y Valle, Perú, 2019. Los objetivos específicos fueron: Conocer el  
efecto del Software Winstats en el aprendizaje de estadística en su dimensión conceptual.  
Determinar el efecto del Software Winstats en el aprendizaje de estadística en su dimensión  
procedimental. Establecer diferencia entre el nivel de aprendizaje de estadística, en los grupos  
control y experimental después de haber aplicado el Software Winstats. Así mismo, la hipótesis  
general planteada es: Existe efecto significativo del Software Winstats en el aprendizaje de  
estadística, en los estudiantes de la especialidad de informática.  
Marco Teórico  
El presente estudio se basó en los siguientes antecedentes:  
Álvarez y Solís (2019) investigaron sobre uso de GeoGebra y el aprendizaje de la  
estadística descriptiva. Tipo de investigación básica aplicada con diseño cuasi experimental.  
Desarrolló en 91 estudiantes, 46 para el grupo experimental, 45 en el control, a quienes aplicó una  
prueba de conocimientos validada por la técnica de juicio de expertos y la confiabilidad con el  
coeficiente de alfa de Cronbach. Los resultados le indicaron una media aritmética para el postest  
grupo experimental de 14,00 frente a la media aritmética del postest grupo de control de 10,00. El  
contraste de la prueba lo realizó con el estadístico Z para dos muestras, con ayuda del Excel los  
datos fueron de 6,00 para z-calculado en comparación con el z-critico 1,64. Esta información le  
dio la certeza para concluir que hubo influencia del uso del software GeoGebra en el aprendizaje  
de la estadística descriptiva para estudiantes del cuarto grado de educación secundaria de la  
Institución Educativa Daniel Alcides Carrión de Cerro de Pasco, Perú, 2018.  
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Valle-Perú  
Medina (2019) investigó sobre la aplicación del software SPSS en el proceso de enseñanza  
de estadística. tipo de investigación aplicada, enfoque cuantitativo, el diseño cuasi experimental  
conformado por dos grupos uno control y el otro experimental. La muestra 45 estudiantes para  
ambos grupos. Los instrumentos fueron cuestionarios tipo Likert validados con la prueba de Alpha  
de Cronbach, los coeficientes obtenidos fueron muy buenos y altos, 0.914. Los resultados han  
mostrado porcentajes favorables 46.57 % al presentar tablas, gráficos, análisis descriptivo e  
inferencial de datos. La prueba de hipótesis contrastó con el estadístico no paramétrico de  
wilcoxon, La evidencia precisa un cambio pertinente de las dimensiones y las competencias del  
proceso de enseñanza aprendizaje de Estadística en los estudiantes del segundo ciclo de la Escuela  
Profesional de Turismo y Hotelería de la Facultad de Ciencias de la Comunicación, Turismo y  
Psicología de la Universidad de San Martín de Porres, Lima, Perú.  
Estrada (2002) investigó sobre el Análisis de las Actitudes y Conocimientos Estadísticos  
en la formación del profesorado, desarrollado por la universidad de Barcelona. España. El estudio  
exploratorio, método empírico teórico con diseño descriptivo correlacional. ha tenido dos fases y  
enfoques diferentes actitudes hacia la Estadística, comparando los profesores en formación y en  
ejercicio, el nivel de la enseñanza primaria con una muestra reducida. Sus resultados indicaron la  
estrecha relación que existente entre las actitudes y los conocimientos hacia la Estadística. Los  
resultados también indicaron que sólo el número de años de estudio tiene un efecto  
estadísticamente significativo sobre la puntuación media en la escala de actitudes.  
Torres (2019) investigó el SIMSTAT en el aprendizaje de estadística en los estudiantes de  
la Universidad Nacional de Educación en Lima Perú. tipo de investigación aplicada con enfoque  
cuantitativo, diseño fue cuasi experimental y el método es empírico teórico. La muestra lo  
determinó mediante el muestreo no probabilístico, 28 estudiantes para el grupo experimental y 28  
para el control. los instrumentos fueron dos pruebas de conocimientos previamente validados por  
la técnica de juicio de expertos con calificaciones porcentuales de 85 y 82.25% y la confiabilidad  
del instrumento mediante la técnica estadística de dos mitades sub técnica spearman Brown  
obteniéndose coeficientes de confiabilidad muy alta de 0,82 y 0.86 respectivamente. Los resultados  
le indicaron promedios altos para el grupo experimental después de aplicar el SIMSTAT a nivel  
descriptivo en sus dimensione: Análisis descriptivos de datos, Confiabilidad-validez y Análisis  
inferencia. La prueba de hipótesis lo realizó con el estadístico T -Student para muestras  
independientes; obteniéndose valores inferiores con ayuda del SPSS del p-valor 0.01 en  
comparación del nivel de significancia 0,05. En conclusión, logró determinar y conocer el efecto  
de software SIMSTAT en el aprendizaje de la estadística, cuyos niveles de aprendizaje observados  
después del experimento fueron altos, con tendencia a subir en comparación del grupo control que  
obtuvieron niveles regulares con tendencia a bajar.  
Referido a las bases teóricas, se explica el desarrollo de las variables: Winstats y  
aprendizaje de estadística.  
Winstats, es sencilla, dinámica, interactiva y completa herramienta para la realización de  
cálculos y representaciones estadísticas, con una o dos variables, para una variable permite  
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introducir o importar los datos de un texto u hoja de cálculo, nos da de forma automática todos los  
parámetros estadísticos: número de datos, valor mínimo, cuartiles, mediana, máximo valor,  
deciles, percentiles, media aritmética, rango, rango intercuartílico, desviación media, desviación  
típica, desviación estándar, también nos permite representar gráficamente los datos mediante  
diagramas de cajas, histogramas, ajuste a la normal. Para dos variables: permite dibuja la nube de  
puntos representándolas, realiza cálculos directamente de la ecuación de la recta de regresión de  
Y sobre X. Admite regresiones polinómicas, exponenciales, logarítmicas. Además, tiene la ventaja  
de interpolar, extrapolar, estimar valores en función de una de las variables, calcula distancias de  
un punto a la recta de regresión, representa mínimos cuadrados, cálculos con probabilidades y  
distintas distribuciones. En su interfaz incluye hasta 12 experimentos distintos: urnas con bolas de  
colores, extracción de cartas, lanzamientos de agujas, de monedas, dianas, ruletas numéricas,  
generación de números aleatorios; realizando el estudio estadístico y la presentación de los  
resultados obtenidos. (Paris, 1996)  
Los nuevos profesionales deben dominar técnicas, procedimientos o herramientas, más que  
conocimientos teóricos o premisas fundamentales de una disciplina. Esto significa poner en  
práctica el saber hacer. (Bauman, 2013). Las computadoras proveen el aprendizaje dinámico e  
interactivo que permiten la rápida visualización de situaciones problemáticas, la posibilidad de  
visualizar gráficamente conceptos teóricos como también las diferentes variables que intervienen  
en la resolución de problemas, favorece al aprendizaje de los alumnos (Sanchez,1998).  
Para llegar a comprender que es la estadística, es necesario definir previamente qué se  
entiende en la actualidad por ciencia estadística. La estadística es el estudio de los datos  
cuantitativos de la población, de los recursos naturales e industriales, del tráfico o de cualquier otra  
manifestación de las sociedades humanas. Bien, ésta es lo que algunos autores llaman “concepción  
profana” de la estadística o, dicho de otro modo, lo que consideran la mayoría de las personas que  
no se han especializado en esta ciencia. En realidad, se debe reconocer que operaciones tales como  
la recopilación de grandes masas de datos, su presentación en forma de cuadros, tablas, gráficos,  
el cálculo de promedios, porcentajes, variaciones, etc., forman parte de nuestra ciencia, y de hecho  
constituyen la denominada “estadística descriptiva”. Pero todo aquello no queda ahí, sino que hay  
en realidad otras cuestiones generales más complejas de mayor alcance y profundidad (García,  
2
013).  
Para Caballero, Quivio, Morales, Cajavilca, Gutiérrez y Vargas (2016), manifiestan que la  
estadística, una ciencia aplicada, nos proporciona un conjunto de métodos, técnicas y modelos para  
recopilar, organizar, resumir, presentar, analizar, hacer predicciones e interpretar datos para tomar  
decisiones sobre determinados hechos o fenómenos de estudio. Para Salazar, Del Castillo (2018),  
manifiestan que la estadística es la ciencia que se encarga de la recolección, ordenamiento,  
representación, análisis e interpretación de datos generados en una investigación, hechos,  
individuos o grupos, para poder deducir las conclusiones y estimaciones futuras.  
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Winstats en el aprendizaje de estadística en los estudiantes de informática de la Universidad Enrique Guzmán y  
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Metodología  
El Enfoque de investigación fue de corte cuantitativo, dado que se contrasta  
cuantitativamente la aplicación del Software Winstats en el campo del aprendizaje de la estadística  
en los estudiantes de nivel universitario. El método empleado en la investigación es empírico y  
teórico con diseño cuasi experimental, debido a que se aplica una propuesta educativa basada en  
el uso del Software Winstats de aplicación informática como estrategia metodológica a un grupo  
experimental. Para la elección del diseño se tomó en cuenta que los estudiantes no son asignados  
al azar a los grupos, sino que dichos grupos ya están formados antes del experimento, son grupos  
intactos (Hernández, Fernández y Baptista, 2014).  
El tipo de investigación es experimental en función a la aplicación del Software Winstats  
en el campo del aprendizaje de la estadística en los estudiantes de nivel universitario. El diseño se  
esquematizó de la forma:  
Pre prueba  
Pos prueba  
GC:  
GE:  
O
1
-
X
O
3
O
4
O
2
GC: Grupo de control, enseñanza sin Software Winstats  
GE: Grupo experimental, enseñanza con el Software Winstats  
-:  
Tratamiento sin el Software Winstats  
X: Tratamiento con el Software Winstats  
O1: Observación inicial del Grupo Control  
O2: Observación inicial del Grupo Experimental  
O3: Observación final del Grupo Control  
O4: Observación final del Grupo Experimental  
En cuanto al procedimiento del experimento para el estudio se seleccionó dos secciones,  
uno de control y el otro experimental. Se aplicó en un primer momento una prueba inicial a ambos  
grupos con la finalidad de conocer el nivel de aprendizaje de estadística. Luego en ambos grupos  
se desarrollaron contenidos teóricos y prácticos sobre cálculos, representaciones estadísticas,  
análisis de datos a nivel descriptivo e inferencial y probabilidades. Al grupo experimental a  
diferencia del grupo control se le aplicó en el desarrollo de las clases el Software Winstats durante  
el ciclo de estudios. Finalizado el periodo académico se aplicó a ambos grupos una segunda prueba  
final con el fin de obtener resultados que nos indique el nivel de aprendizaje de los estudiantes en  
la asignatura de estadística.  
La población de estudio lo constituyeron 116 estudiantes del cuarto ciclo de la Facultad de  
Ciencias de la Universidad Enrique Guzmán y Valle La Cantuta. Ver tabla 1  
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Tabla 1  
Distribución de la Población  
Universidad Enrique Guzmán y Valle la Cantuta  
N° Estudiantes  
Sección c6  
Sección c5  
Sección c1  
Sección c9  
Total  
25  
34  
32  
25  
116  
Fuente: Elaboración propia  
Para muestra de la investigación se consideró el muestreo del método no probabilístico.  
Para ello, se necesitó dos grupos de trabajo que se tomara, en forma arbitraria o intencional, puesto  
que, los grupos previamente están establecidos. Se tomó en cuenta los criterios como: el nivel  
educativo para no alterar la investigación, el nivel socioeconómico, la misma asignatura y el  
mismo ciclo académico. Ver tabla 2  
Tabla 2  
Distribución de la muestra  
Universidad Enrique Guzmán y Valle. Facultad de ciencias  
Grupos  
Secciones o bloques  
Estudiantes  
Control  
Sección c6  
2
5
Experimental  
Sección c1  
25  
Total  
50  
Fuente: Elaboración propia  
Tabla 3  
Baremo para niveles de aprendizaje de acuerdo con los promedios  
Promedios Niveles de aprendizaje  
1
1
1
8 a 20  
5 a 17  
1 a 14  
Excelente  
Bueno  
Regular  
6
0
a 10  
a 5  
Malo  
Pésimo  
Fuente: Elaboración propia  
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Valle-Perú  
La tabla 3 fue diseñada en base a la obtención de resultados de prueba vigesimal  
administrada, con el objetivo de interpretar los niveles de aprendizaje de estadística en los  
estudiantes para los grupos control y experimental.  
Tabla 4  
Comparación de promedios de ambos momentos grupo experimental y control  
Grupos  
Pre prueba  
Pos prueba  
Grupo Control  
1
2,16  
13,24  
15,6  
Grupo experimental  
13,28  
Fuente: Elaboración propia  
En la tabla 4 el resultado de la aplicación de las pruebas revela que, en la pre prueba, es  
decir, antes del experimento, el promedio para el grupo control fue de 12,06, mientras para el grupo  
experimental 13, 28, aparentemente no muy significativo. Luego de aplicar el software estadístico  
Winstats al grupo experimental en el pos prueba se observa un promedio para el grupo control de  
1
3, 24, grupo experimental 15,60. Predominando el promedio en el pos prueba para el grupo  
experimental en comparación al promedio del grupo control. En base a estos resultados se afirma  
con certeza que la aplicación del software Winstats tiene un efecto muy significativo en el  
aprendizaje de estadística en sus dimensiones conceptual y procedimental. El nivel que se logró es  
bueno con tendencia a subir después del experimento.  
Figura 1  
Análisis de comparación de promedios de ambos momentos: grupo experimental y control  
1
1
1
1
1
8,00  
6,00  
4,00  
2,00  
0,00  
1
5,6  
1
2,16  
3,28  
13,24  
1
Grupo Control  
Grupo experimental  
8
6
4
2
0
,00  
,00  
,00  
,00  
,00  
Pretest  
Postest  
Momentos  
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Tabla 5  
Estadísticos de la variable dependiente: Aprendizaje de estadística  
Pos prueba  
grupo  
Control  
Pre prueba  
grupo  
Experimental  
Pre prueba  
grupo Control  
Pos prueba grupo  
Experimental  
N
Válido  
Perdidos  
25  
0
25  
0
25  
0
25  
0
Media  
Mediana  
Desviación estándar  
Varianza  
Mínimo  
12.16  
12.00  
1.344  
1.807  
9
13.24  
13.00  
1.615  
2.607  
11  
13.28  
13.00  
2.151  
4.627  
10  
15.60  
15.00  
1.732  
3.000  
12  
Máximo  
15  
18  
17  
18  
Fuente: Elaboración propia  
En la tabla 5 se observó los estadísticos para la variable dependiente aprendizaje de  
estadística, con una muestra de 25 estudiantes por grupo, el promedio para el pre prueba grupo  
control 12,06, grupo experimental 13, 28; para el pos prueba grupo control 13,24 y experimental  
1
5, 60. Siendo favorable para grupo experimental. Con respecto a la mediana se observa en el pre  
prueba grupo experimental el 50% de estudiantes lograron obtener un nivel de aprendizaje inferior  
igual a 13.00 y el resto superior, a diferencia en la pos prueba un nivel de aprendizaje inferior igual  
a 15,00 y el resto de las estudiantes superior a 15.00, con una desviación típica de 1,7 respecto de  
la media. Estos resultados nos indican que hubo un nivel bueno en el aprendizaje de estadística  
después de aplicar el Winstats.  
Contraste de prueba de hipótesis  
Las hipótesis de investigación planteadas para determinar el efecto de software Winstats  
en el aprendizaje de estadística, fue determinada con el método estadístico, paramétrico t Student  
para muestras independientes por las razones siguientes: distribución de datos normal, muestra  
menor que 30 y diseño cuasi experimental para comparar promedios por grupo. Hipótesis General.  
Planteamiento de la hipótesis. Hipótesis nula: No existe efecto significativo del software Winstats  
en el aprendizaje de estadística, en los estudiantes de la especialidad de informática de la Facultad  
de Ciencias de la Universidad Enrique Guzmán y Valle. Hipótesis general: Existe efecto  
significativo del software Winstats en el aprendizaje de estadística. Nivel de confianza al 95%  
nivel de significancia de 5%, con ayuda del software estadístico SPSS se obtuvo los resultados del  
contraste:  
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Winstats en el aprendizaje de estadística en los estudiantes de informática de la Universidad Enrique Guzmán y  
Valle-Perú  
Tabla 6  
Prueba de hipótesis para determinar el efecto del software Winstats en el aprendizaje de  
estadística  
Prueba t para la igualdad de medias  
9
5% de  
intervalo de  
confianza de la  
diferencia  
Diferen-  
cia de  
error  
Sig.  
(bilater  
al)  
Diferen-  
cia de  
medias  
Si  
g.  
Inferi  
Superi  
or  
F
t
gl  
estándar or  
Puntua-  
ciones  
0
.88  
9
varianzas  
iguales  
varianzas  
desiguales  
.35  
4.983 48  
0.00  
0.00  
2.360  
2.360  
0.474  
0.474  
1.408  
3.312  
3.312  
4
.983  
48  
1.408  
Fuente: Elaboración propia  
En la tabla 6 se observó el valor de t_calculado es de 4,983 y es mayor que el valor de  
t_crítico 2,009, entonces, se tomó la decisión de rechazar la hipótesis nula y aceptar la hipótesis  
estadística planteada. También se observa que el valor del sig. bilateral o p- valor es 0,00 y es  
menor que el valor de significancia 0,025, por la cual se decidió rechazar la hipótesis nula y aceptar  
la hipótesis estadística planteada. Concluyendo que existe evidencia estadística para inferir que  
existe efecto significativo al usar el Software Winstats en el aprendizaje de estadística, en los  
estudiantes de la especialidad de informática de la Facultad de Ciencias de la Universidad Enrique  
Guzmán y Valle, Perú.  
Hipótesis específica  
El planteamiento de la Hipótesis fue: Existe diferencia significativa entre el nivel de  
aprendizaje de estadística, en los estudiantes de la especialidad de informática de la Facultad de  
Ciencias en los grupos control y experimental después de haber aplicado el software Winstats. La  
hipótesis nula no existe diferencia significativa entre el nivel de aprendizaje de estadística, en los  
estudiantes de la especialidad de informática de la Facultad de Ciencias en los grupos control y  
experimental después de haber aplicado el software Winstats. El nivel de significancia 5%, el nivel  
de confianza 95%. Se eligió el estadístico tomando en cuenta que las varianzas son desconocidas,  
y desiguales; además n <= 30, entonces se aplicó la siguiente fórmula:  
x  y  
t
c
2
 m 1  
   
1
s s  
n m 2  
2
2
n 1  
1
1
n
m
Donde:  
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T
c
: “t” calculado  
X
1
: Promedio del primer grupo  
: Promedio del segundo grupo  
: Varianza del primer grupo  
: Varianza del segundo grupo.  
Y
2
2
S1  
2
S2  
n : Tamaño de la muestra del primer grupo  
m : Tamaño de la muestra del segundo grupo.  
Tabla 7  
Estadísticos por grupo. Diferencia significativa entre el nivel de aprendizaje de estadística, ambos  
momentos Postest_GC y Postest_ GE  
Desviación  
Grupos  
Experimental  
Control  
N
25  
25  
Media  
15,60  
13,24  
estándar  
1.981  
Media de error estándar  
Calificaciones  
0.272  
0.283  
1.561  
Fuente: Elaboración propia  
En la tabla 7 se observó las diferencias entre el nivel de aprendizaje de estadística, Grupo  
control Postest 13,24 y Grupo experimental Postest 15,60, después de aplicar Software Winstats,  
demostrándose que hay una diferencia significativa favorable al Postest Grupo Experimental. Esto  
significó que el nivel de aprendizaje en estadística mejoró en un nivel bueno después del  
experimento.  
Tabla 8  
Prueba de muestras independientes: diferencia significativa entre el nivel de aprendizaje de  
estadística, ambos momentos Postest_GC y Postest_GC  
Prueba de  
Levene de  
calidad de  
varianzas  
Prueba t para la igualdad de medias  
9
5% de intervalo  
Diferenci  
a de  
error  
de confianza de la  
Sig.  
bilate  
Diferenci  
a de  
diferencia  
Inferio  
r
(
Superio  
r
F
Sig.  
t
gl  
ral)  
medias  
estándar  
Calific  
aciones  
Se asumen  
varianzas  
iguales  
4
6
.8  
0
.032  
4.432  
48  
0.000  
3.526  
3.526  
.464  
.464  
2.585  
2.584  
4.456  
4.457  
No se asumen  
varianzas  
iguales  
4
3
7.14  
4.432  
.000  
Fuente: Elaboración propia  
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Winstats en el aprendizaje de estadística en los estudiantes de informática de la Universidad Enrique Guzmán y  
Valle-Perú  
Figura 2  
Campana de dos colas los valores  
0
,025  
Zona Rechazo de la  
Hipótesis nula  
Zona Rechazo de la  
Hipótesis nula  
la Hipótesis nula  
Zona Aceptación de  
4
,432  
-2,009  
2.009  
Nota: La figura muestra en la Campana de dos colas los valores del t- critico 2,009 y t- calculado  
4
,432, este último se localizó en la zona de rechazo de la hipótesis nula.  
Decisión  
Según la tabla 8 se observó que el valor de T- calculado es de 4,432, mayor que el valor de  
T-crítico 2,009, este último valor se obtuvo con los grados de libertad 48 y nivel de significancia  
,025 en la tabla de distribución de t- Student, entonces, se decidió rechazar la hipótesis nula y  
0
aceptar la hipótesis específica. También de la tabla 8 se observó el valor del sig bilateral 0,00 es  
menor que el valor de significancia 0,025, entonces se decidió rechazar la hipótesis nula y aceptar  
la hipótesis específica. En conclusión, se observó evidencia estadística para inferir que hubo  
diferencias significativas entre el nivel de aprendizaje de estadística, en los estudiantes de la  
especialidad de informática de la Facultad de Ciencias en los grupos control y experimental  
después de haber aplicado el software Winstats.  
Discusión  
La validez de contenido de los instrumentos de investigación fue evaluada por la técnica  
de juicio de expertos quienes calificaron y determinaron que si era aplicable a la investigación; el  
promedio que dieron fue de buena y muy buena, 89 y 90 respectivamente, es decir, que los ítems  
que se querían medir correspondían a los objetivos de la investigación, por lo cual se consideró  
que el instrumento era válido. Por otro lado, para ver si los resultados fueron confiables, se  
seleccionó una muestra piloto de 15 estudiantes que representaron el 60 % de la muestra total,  
luego se administró las pruebas para cada momento Pre prueba y Pos prueba, con los datos  
recogidos se realizó la confiabilidad con la técnica de dos mitades sub técnica Spearman Brown,  
obteniéndose coeficientes de 0.85 y 0.86 respectivamente para cada instrumento, que está en escala  
muy alta de confiabilidad. Estos resultados permitieron tener la certeza que la medición con el  
instrumento sería confiable al tomar la muestra de estudio.  
Para conocer la distribución de los datos, fue necesario evaluar con el método numérico de  
Shapiro Wilk por ser una muestra menor e igual a 50. El procesamiento de los datos se realizó con  
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ayuda del software estadístico SPSS y se obtuvo el valor del Sig. bilateral 0.00, al comparar con  
el nivel de significancia 0,05, se decidió rechazar la hipótesis nula planteada que decía que los  
datos no tienen distribución normal, estos mismos resultados se dio en ambos instrumentos para  
la Pre prueba y Pos prueba. Se concluye que los datos si provienen de una distribución normal.  
Para el contraste de hipótesis se utilizó la prueba paramétrica de t Student para muestras  
independientes; esta prueba fue la más indicada debido a que los datos tuvieron una distribución  
normal, la muestra fue menor que 30 y variables cuantitativas. Con respecto a la prueba general  
procesados con ayuda del software SPSS el resultado del sig. Bilateral o p-valor fue menor que el  
nivel de significancia 0.025, de acuerdo con estos resultados se afirma que existió evidencia  
estadística para rechazar la hipótesis nula, demostrando el efecto de la variable Winstats sobre la  
variable aprendizaje de estadística.  
Conclusiones  
La aplicación del Software Winstats mejoró significantemente el proceso de enseñanza-  
aprendizaje de estadística. En los estudiantes mejoró sus competencias, capacidades, habilidades  
y actitudes. En los docentes su metodología, su estrategia y un cambio paradigmático al hacer uso  
de las tecnologías de la información y comunicación.  
A partir de los resultados obtenidos al 95% de nivel de confianza se concluye que, sí hubo  
efecto significativo del Software Winstats en el aprendizaje de estadística, en los estudiantes de la  
especialidad de informática de la Facultad de Ciencias de la Universidad Enrique Guzmán y Valle,  
esto se evidenció con el valor de significancia sig. bilateral 0.01 es menor que 0,05 nivel de  
significancia. En cuanto a las hipótesis específicas 1 y 2 al 95% de nivel de confianza el software  
Winstats tuvo efecto en el aprendizaje de estadística en su dimensión conceptual, procedimental.  
Finalmente, teniendo como base la tercera hipótesis específica de la investigación se concluyó al  
9
5% de nivel de confianza que si existió diferencias significativas entre el nivel de aprendizaje de  
estadística en los grupos control y experimental después de aplicar el Winstats.  
Referencias bibliográficas  
Antonio, V. (2002). Dificultades de aprendizaje. Valencia. España. Editorial Promolibro.  
Ausubel (1970). Aprendizaje Significativo. México. Edit. Trillas  
Anderson, D., Sweeney, D., y Williams, T. (2008). Estadística para administración y economía.  
1
0a Edición. México. https://www.upg.mx/wp-content/uploads/2015/10/libro-13-  
Estadistica-para-administracion-y-economia.pdf  
Álvarez, R. (2012). Facilitación y Capacitación virtual en América Latina. Colombia: Editorial  
Travesías.  
Álvarez, L. y Solís, K. (2018). Uso de GeoGebra y el aprendizaje de la estadística descriptiva  
para estudiantes del cuarto grado de educación secundaria de la Institución Educativa  
Pasco.  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
44  
Winstats en el aprendizaje de estadística en los estudiantes de informática de la Universidad Enrique Guzmán y  
Valle-Perú  
Bauman, Z. (2013). La sociedad individualizada. México. Edit. Ediciones Catedra  
Bruner, J. (2003). La Importancia de la Educación. España. Editorial Paidós Ibérica.  
Banet, M. (2001). Tecnología en la Enseñanza Abierta. México. Edit. Trillas  
Campo, E. (2020). Estadística descriptiva multivariada. 1ra. Edición. Bogotá. Por la Universidad  
Nacional de Colombia.  
Caballero, L., Quivio, R., Morales, G., Cajavilca, P., Gutiérrez, S. y Vargas, J. (2016). Estadística  
aplicada a la investigación con SPSS. Perú. Edición Kindle  
Chistensen, H. (2013). Estadística paso a paso. México: 3era edición. Edit. Trillas.  
Calero, M. (1997). Constructivismo: un reto de innovación pedagógica. Perú  
Editorial. San Marcos.  
Carrasco, S. (2009). Metodología de la investigación científica. Perú. Lima. Segunda reimpresión.  
Edit. San Marcos.  
Castells, M. (2000). The Information Age: Economy, Society and Culture. Vol. 1: The Rise of the  
Network Society; Vol. 2: The Power of Identity; Vol. 3: End of Millennium, Blackwell,  
Oxford  
Campistrous, L. y Rizo, C. (1996). Aprende a Resolver Problemas Aritméticos. La Habana: Pueblo  
y Educación.  
Cabero, J. (2001): Las tecnologías de la información y comunicación en la Universidad. Sevilla.  
De La Horra, J. (2013). Estadística aplicada. Brasil. Ediciones Díaz de santos.  
Estrada, A. (2002). Análisis de las actitudes y conocimientos estadísticos elementales en la  
formación del profesorado. Tesis doctoral. Universidad Autónoma de Barcelona.  
Flores. P. (2017) Uso del Software Wiris y su Efecto en el Aprendizaje de límites e integrales en  
el curso de Matemática II en los estudiantes de Ingeniería Industrial del segundo ciclo de  
Fuenlabrada, S. (2008). Probabilidad y Estadística. Tercera edición. México. Editorial Mc Graw-  
Hill.  
Gamero, C. (2017). Estadística I. Elementos de estadística descriptiva y de la teoría de  
probabilidad. 1ra. Edición. España. colecciones manuales  
García, R. (2013). Inferencia Estadística y Diseño de Experimentos. Argentina. Editorial  
Universitaria de Buenos Aires.  
Garrido, M. (2013), en su estudio titulado: El método de resolución de problemas de George  
Polya en el desarrollo de capacidades de Estadística en los alumnos de 4to. grado de  
Educación Básica Regular 6023 Julio C. Tello Lurín  
Garzo, F. y García, F. (2014) Estadística. España: Mc Graw Hill Interamericana.  
Gómez, A. (2017). Proceso de Enseñanza y Gestión Participativa (2a ed.). República Dominicana:  
Universidad Tecnológica del Cibao Oriental. Uteco.  
Guerrero, M. (2014). Metodologías activas y aprendizaje por descubrimiento. Las TIC y la  
Educación. Marpadal Interactive Media.  
Hidalgo, L. (2005). Validez y confiabilidad en la investigación cualitativa. México: Mc Graw Hill  
Hernández, R., Fernández, C. y Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (6º ed.).  
México: Ediciones McGraw Hill.  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
45  
Lolo José Caballero-Cifuentes, Guillermo Pastor Morales-Romero, Nicéforo Ladislao Trinidad-Loli y Adrián Quispe-Andía  
ISSN 2477-9024. Innova Research Journal (Septiembre-Diciembre, 2021). Vol. 6, No. 3.2, pp. 32-46  
Hurtado, J. (2012). Metodología de la investigación: guía para una comprensión holística de la  
ciencia (4a. ed.). Bogotá-Caracas: Ciea-Sypal y Quirón  
Mendenhall, W., Beaver, R., y Beaver, B. (2010). Introducción a la probabilidad y estadística 13a  
Edición. México. http//www.latinoamericana.cengage.com.  
Medina, Z. (2019), Aplicación del software SPSS en el proceso de enseñanza - aprendizaje de  
estadística en los estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Comunicación, Turismo y  
Psicología. https://repositorio.usmp.edu.pe/handle/20.500.12727/5883  
Murillo, J. y Castellanos, R. (2011). Interactividad y atención a la diversidad en el aprendizaje de  
la estadística. Enseñanza de las ciencias: revista de investigación y experiencias  
didácticas.  
https://raco.cat/index.php/Ensenanza/article/view/247887.  
Nagel, E. y Newman, P. (1979). El Teorema de Gödel. Madrid. Editorial Tecnos.  
Vol.  
29,  
n.  
(3),  
pp.  
381-02.  
Pardo, A. y Ruiz, M. A. (2002). SPSS. Guía para el análisis de datos. Madrid: McGraw-Hill.  
Prieto, Gerardo; Delgado, Ana R. (2010). Fiabilidad y validez. Papeles del psicólogo. España:  
Consejo General de Colegios Oficiales de Psicólogos.  
Popper, K. (1974). El Conocimiento Objetivo. Madrid. Editorial Tecnos.  
Parris, R. (1996). Software Winstats. España. Mc Graw Hill Interamericana  
Rustom, A. (2012). Estadística descriptiva, probabilidades. Una visión conceptual y aplicada.  
Salazar, C. y Santiago del Castillo, G. (2018): Elementos básicos de la estadística. 1ra. Edición.  
Ecuador.  
Sánchez, J. (2003). Aprendizaje visible, tecnología invisible. Santiago de Chile: Domen ediciones.  
Sote, A. (2013) Principios de Estadística. Caracas: Venezuela Editorial Panapo  
Santos, M. (2008). On the use of technology to represent and explore mathematical objects or  
problems dynamically. Mathematics and Computer Education.  
Sinclair, N. y Yurita, V. (2008). To be or to become: How dynamic geometry changes discourse.  
Research in Matematices Education,  
Sánchez, C. (2007) Las funciones un paseo por su historia. Nivola. Colección Ciencia abierta.  
Torres, L. (2019) SIMSTAT en el aprendizaje de estadística en los estudiantes de la Universidad  
Nacional de Educación en Lima Perú. http://repositorio.une.edu.pe/handle/UNE/3564  
Vílchez C, Vara A. (2009). Manual de redacción de artículos científicos. Lima: Universidad de  
San Martin de Porras.  
Winstats, (2018). Software statistic libre. Soft Warehouse. User Manual.  
Esta obra se comparte bajo la licencia Creative Common Atribución-No Comercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)  
Revista de la Universidad Internacional del Ecuador. URL: https://www.uide.edu.ec/  
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