Rúbrica Analítica para Evaluación de Medidas de Tendencia Central y Análisis Estadístico

Esta rúbrica evalúa el desempeño de estudiantes universitarios en el manejo de medidas de tendencia central y análisis estadístico, considerando conocimientos teóricos, aplicación práctica, interpretación de resultados, presentación y aspectos de diversidad, equidad e inclusión.

Criterios	Excelente (4)	Bueno (3)	Aceptable (2)	Bajo (1)
1. Conocimiento de las definiciones	Demuestra comprensión completa y precisa de todas las definiciones clave relacionadas con medidas de tendencia central y análisis estadístico.	Comprende correctamente la mayoría de las definiciones clave, con mínimas imprecisiones.	Conoce algunas definiciones, pero con confusiones o errores significativos.	Muestra desconocimiento o malentendidos recurrentes sobre las definiciones básicas.
2. Aplicación de las fórmulas adecuadas	Utiliza correctamente y con precisión todas las fórmulas necesarias para calcular medidas estadísticas.	Aplica correctamente la mayoría de las fórmulas, con pequeños errores que no afectan significativamente los resultados.	Aplica fórmulas de forma inconsistente o con errores que afectan la validez de los cálculos.	No aplica las fórmulas adecuadas o presenta errores graves en los cálculos.
3. Lectura correcta de las medidas estadísticas calculadas	Interpreta con claridad y precisión los resultados estadísticos, relacionándolos correctamente con el contexto.	Realiza interpretaciones mayormente correctas, con algunas imprecisiones menores.	La interpretación es superficial o presenta errores que limitan la comprensión del análisis.	No interpreta o interpreta incorrectamente los resultados estadísticos.
4. Estética y buena presentación	Presenta el trabajo con excelente organización, limpieza y formato profesional, facilitando la comprensión.	El trabajo está bien presentado, con algunos detalles menores que podrían mejorarse.	La presentación es desordenada o poco clara, dificultando la lectura del contenido.	La presentación es deficiente, con errores que afectan gravemente la comprensión.
5. Estructuras correctas de los gráficos y/o representaciones	Los gráficos y representaciones son precisos, claros, bien etiquetados y correctamente estructurados.	Los gráficos son adecuados con pequeñas deficiencias en etiquetas o estructura.	Los gráficos presentan errores de estructura o etiquetado que afectan su interpretación.	No incluye gráficos o las representaciones son incorrectas o confusas.
6. Inclusión de perspectivas de Diversidad, Equidad e Inclusión (DEI)	Incorpora de manera clara y reflexiva aspectos de DEI en el análisis y presentación, promoviendo la diversidad en los datos y su interpretación.	Menciona o considera algunos aspectos de DEI, aunque de forma limitada o superficial.	Reconoce la importancia de DEI pero no la integra efectivamente en el trabajo.	Ignora o minimiza los aspectos de diversidad, equidad e inclusión en el análisis.
7. Uso adecuado del lenguaje técnico y precisión terminológica	Emplea correctamente y consistentemente el lenguaje técnico y términos estadísticos de forma clara y precisa.	Usa mayormente términos técnicos adecuados con algunos errores menores.	Utiliza términos técnicos de forma incorrecta o confusa en varias ocasiones.	No utiliza el lenguaje técnico adecuado o presenta múltiples errores terminológicos.
8. Reflexión crítica sobre los resultados y limitaciones	Ofrece una reflexión profunda y crítica acerca de los resultados, identificando limitaciones y posibles mejoras.	Realiza una reflexión adecuada, aunque poco profunda o con pocas consideraciones sobre limitaciones.	La reflexión es superficial o limitada, con escasa consideración de limitaciones.	No presenta reflexión crítica ni reconoce limitaciones del análisis.

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