1. Use un mapa grande del Ecuador para mostrar las ubicaciones de la tabla, o distribuya mapas individuales a cada uno de los estudiantes o grupos. Podría mencionar que el Ecuador fue elegido como el país de ejemplo para mostrar la relación entre la altitud y la temperatura porque tiene varias ciudades con diferentes altitudes, todas localizadas alrededor de la misma latitud y ubicación. Esto es muy importante porque los estudiantes deben aprender que la única manera de confirmar la influencia que la altitud tiene sobre la temperatura es mantener todas las demás variables constantes. Por lo tanto, cualquier diferencia en temperatura puede ser atribuida a la altitud, porque es la única diferencia entre los lugares.
   • NOTA: Para los propósitos de esta actividad, el efecto que la latitud tendrá en la temperatura es despreciable porque todas las ubicaciones están dentro de dos grados de la línea ecuatorial
2. Después de ubicar las ciudades en el mapa, pregunte a los estudiantes si pueden hacer alguna predicción acerca del clima para cualquiera de las localidades. Puede organizar a los estudiantes en parejas o grupos pequeños para que puedan compartir y discutir sus predicciones entre ellos; sin embargo, cada uno deberá contestar las preguntas individualmente.
   • Como una actividad opcional, lidere una discusión con toda la clase después de que los estudiantes hayan terminado de responder a las preguntas. Esto puede ayudar a los estudiantes a elaborar sus ideas.
3. Como estas son lecturas del clima en tiempo real, las estaciones del clima de cada ubicación pueden enviar las temperaturas actuales hacia el sitio web a diferentes horas del día; por eso, sólo se debe comparar las temperaturas máximas pronosticadas para el día de hoy.

Parte 2: Analice los Datos
El efecto que la altitud tiene en la temperatura puede ser analizado usando un gráfico de dispersión para graficar las dos medidas. Los gráficos de dispersión demuestran un patrón en los datos y son similares a los gráficos lineales en que ambos comienzan por colocar puntos en el gráfico. Sin embargo, la diferencia radica en que los puntos no están unidos por líneas, sino que se añade una línea de tendencia donde aproximadamente la misma cantidad de puntos estén ubicados arriba y abajo de ella.

1. Los estudiantes pueden usar una hoja de cálculo (recomendado) o dibujar un gráfico para colocar los puntos manualmente. Los estudiantes deberán rotular el eje x en metros de 0m a 7000m y el eje y en ºC de -15ºC a 35ºC.
   • Ejemplo de gráfico de dispersión de temperatura vs. altitud
2. Podría necesitar demostrar a los estudiantes como añadir una recta de tendencia al gráfico, si muchos de ellos nunca han dibujado una. Es recomendable que no use los mismos datos, y debería mencionar que una recta de tendencia no debe cruzar todos los puntos, y que no deben unir los puntos, sino estimar donde debe ir la línea, para que haya aproximadamente el mismo número de puntos sobre la línea que debajo de ella.
   • Cuando esté explicando lo que es una línea de tendencia, podría ser útil mencionar que cuando la mayoría de los datos se encuentran cerca o sobre la recta, significa que hay una relación cercana entre ellos. Por otra parte, si los datos están distribuidos por todo el gráfico y es difícil dibujar la línea, esto probablemente significa que hay poca correlación entre las dos variables.
3. Los estudiantes deben ser capaces de determinar el cambio aproximado en la temperatura para cada aumento de 1000m en la altitud basándose en el gráfico. Sus respuestas podrían variar dependiendo de las temperaturas del día pero debería estar en el rango de 4ºC a 7ºC por cada 1000m en altitud.
4. El coeficiente de correlación corresponde a cuánto están correlacionados los diferentes datos. Por ejemplo, datos que tengan poca o ninguna correlación tendrán un coeficiente cercano a cero, mientras el coeficiente de datos que tengan una mayor correlación estará más cercano a uno. En este ejemplo, la ecuación de regresión lineal puede ser usada para calcular la temperatura aproximada de un valor particular de altitud - valor x.
   • NOTA: Si los estudiantes usaron una hoja de cálculo, este debería ser capaz de calcular automáticamente tanto el coeficiente de correlación como la ecuación de regresión lineal.
5. Los estudiantes pueden estimar las temperaturas aproximadas en latitud 0 para cada una de las altitudes, o pueden calcularlas usando la ecuación de regresión lineal. Como antes, las respuestas variarán ligeramente dependiendo de las temperaturas máximas del día.
6. &   7. Los estudiantes deben ser capaces de estimar las temperaturas, sin embargo en ambos casos sus cálculos no serán iguales a los valores reales para el Monte Everest ni para la Depresión Subglacial de Bentley, la razón de esto es que ambos están localizados en diferentes latitudes, lo que tiene un efecto significativo en sus temperaturas. El propósito de estas dos preguntas es proveer a los estudiantes de una oportunidad para aplicar sus conocimientos de la actividad anterior.