Asistencia por Sexo (H/M) #

Comparación de la asistencia entre estudiantes identificados como H (Hombre) y M (Mujer).

Boxplot de la asistencia por sexo (H/M).

Consideración Ética Importante #

Las diferencias observadas aquí, si las hubiera, podrían estar correlacionadas con otros factores no medidos directamente y no necesariamente con el sexo en sí mismo. Este análisis se presenta para asegurar una visión completa, pero debe interpretarse con extrema cautela para evitar generalizaciones o sesgos. El objetivo es garantizar un entorno de aprendizaje equitativo.

Análisis Estadístico #

Prueba U de Mann-Whitney para comparar la asistencia entre sexos:

• Estadístico U: 873.00
• Valor p: 0.078

Conclusión: No hay una diferencia estadísticamente significativa en la asistencia entre estudiantes H y M, aunque el valor p (0.078) es relativamente cercano al umbral de significancia de 0.05.

Interpretación #

• Ligeras Diferencias Visuales: El boxplot muestra que la mediana de asistencia para el grupo H (Hombres) es ligeramente superior a la del grupo M (Mujeres). Además, el grupo M presenta una mayor cantidad de casos atípicos con baja asistencia.
• No Significancia Estadística: A pesar de estas diferencias visuales, la prueba U de Mann-Whitney indica que no hay suficiente evidencia estadística para afirmar que estas diferencias sean reales y no debidas al azar en la muestra actual. Un p-valor de 0.078 sugiere que si repitiéramos el estudio, hay una probabilidad del 7.8% de observar tal diferencia (o una mayor) incluso si no existiera una diferencia real en la población general de estudiantes.
• Cautela: Si bien no es estadísticamente significativo, el p-valor cercano podría sugerir una tendencia sutil que, con una muestra mayor o en otros contextos, podría volverse significativa. Sin embargo, basándonos estrictamente en estos datos, no podemos concluir que el sexo sea un factor determinante de la asistencia.

Recomendación: Continuar fomentando un ambiente inclusivo y equitativo. Si en futuros análisis esta tendencia se acentuara y se volviera significativa, sería pertinente explorar posibles factores subyacentes de manera sensible y sin realizar asunciones.