Técnicas de análisis multivariado aplicadas al análisis del rendimiento académico

Ure Benavides, Nestor Alvaro

Técnicas de análisis multivariado aplicadas al análisis del rendimiento académico

dc.contributor.advisor	Cáceres Huambo, Alberto
dc.contributor.author	Ure Benavides, Nestor Alvaro
dc.date.accessioned	2025-05-06T16:32:20Z
dc.date.available	2025-05-06T16:32:20Z
dc.date.issued	2025-04-10
dc.description.abstract	En este trabajo se describe el modelo de regresión logística, el cual es ampliamente utilizado en diferentes áreas como la ciencia social y la medicina. El objetivo de esta investigación es aplicar el modelo de regresión logística en problemas donde se requiera un estudio observacional, de caso-control, retrospectivo y de desarrollo, como es el rendimiento académico en la materia de Algebra y geometría y su relación con las matrices de evaluación y la metodología empleada en el desarrollo de la asignatura, usando un software estadístico como el lenguaje de programación R. Metodología.- Para explicar la estimación de los parámetros de este modelo se utilizará métodos numéricos para resolver sistemas de ecuaciones no lineales tales como el método de Newton. También es posible utilizar técnicas de análisis de conglomerados, donde los algoritmos aprenden y mejoran automáticamente en base a la experiencia. Para verificar los supuestos del modelo, se realizaron pruebas de hipótesis y análisis gráfico en los datos mostrados de las notas de proceso de permanente 1 y de permanente 2 y en los exámenes Parcial y Final. Resultados. - Se obtuvo como resultados que hay una relación directa entre las evaluaciones de permanente 1 y permanente 2 con la condición de aprobar la asignatura, validándose de este modo al modelo con un nivel de significancia del 5%. También se determinó la incidencia que hay entre la metodología de enseñanza y el uso de una matriz de evaluaciones en el rendimiento académico, empleando técnicas de clasificación, logrando determinar los periodos lectivos en los que se evidencia un mejoramiento en el rendimiento de los estudiantes, como es el caso de los periodos lectivos de verano. Lo que finalmente significa que el análisis logístico, atendiendo a las singularidades propias de la asignatura, los tipos de evaluaciones, los momentos de aprendizaje y las características de las matrices de evaluación aplicadas, son predictores para analizar rendimiento del estudiante en el presente trabajo.
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12920/15103
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Católica de Santa María
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source	Universidad Católica de Santa María
dc.source	Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM
dc.subject	Regresión lineal
dc.subject	Modelo logístico
dc.subject	Conglomerado
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
dc.title	Técnicas de análisis multivariado aplicadas al análisis del rendimiento académico
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni	29416379
renati.advisor.orcid	0000-0002-9767-4946
renati.author.dni	29297120
renati.discipline	713157
renati.juror	Diaz Basurco, Luis Fernando
renati.juror	Cuevas Arizaca, Edy Elar
renati.juror	Ortiz Romero, Derly David
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Maestría en Matemática
thesis.degree.grantor	Universidad Católica de Santa María.Escuela de Postgrado
thesis.degree.name	Maestría en Matemática