Criterios para Habilidades Matemáticas y Estadísticas:

 

Criterios para Habilidades Matemáticas y Estadísticas:

A continuación, se describen los criterios para evaluar las habilidades matemáticas y estadísticas en las áreas de cálculo de incertidumbres, análisis de datos e interpretación de resultados y gráficos:

1. Cálculo de incertidumbres y análisis de datos:

• Nivel básico:

  • Puede realizar cálculos aritméticos básicos (ej., suma, resta, multiplicación, división).

  • Puede utilizar una calculadora para realizar cálculos.

  • Comprende el concepto de incertidumbre.

  • Puede identificar diferentes tipos de errores (ej., aleatorios, sistemáticos).

• Nivel intermedio:

  • Puede aplicar métodos estadísticos básicos (ej., media, mediana, moda, desviación estándar).

  • Puede calcular la incertidumbre de mediciones directas utilizando métodos simples.

  • Puede utilizar software estadístico para analizar datos.

  • Puede realizar pruebas de hipótesis básicas (ej., prueba t).

• Nivel avanzado:

  • Puede aplicar métodos estadísticos avanzados (ej., regresión, análisis de varianza, diseño de experimentos).

  • Puede calcular la incertidumbre de mediciones indirectas utilizando la propagación de errores.

  • Puede desarrollar e implementar procedimientos para el control de calidad estadístico.

  • Puede evaluar la incertidumbre de los resultados de la calibración de acuerdo con las normas internacionales (ej., ISO/IEC 17025).

2. Interpretación de resultados y gráficos:

• Nivel básico:

  • Puede leer e interpretar datos presentados en tablas y gráficos simples.

  • Puede identificar tendencias básicas en los datos.

  • Puede sacar conclusiones sencillas a partir de los datos.

• Nivel intermedio:

  • Puede interpretar datos presentados en una variedad de formatos (ej., tablas, gráficos, diagramas).

  • Puede identificar tendencias y patrones complejos en los datos.

  • Puede evaluar la validez y la fiabilidad de los datos.

  • Puede comunicar eficazmente los resultados a diferentes audiencias.

• Nivel avanzado:

  • Puede interpretar datos de calibración complejos y especializados.

  • Puede identificar las fuentes de incertidumbre y su impacto en los resultados.

  • Puede hacer recomendaciones basadas en la interpretación de los datos.

  • Puede diseñar y crear visualizaciones de datos eficaces para comunicar los resultados de la calibración.