Regresión logística basado en género para registro de títulos de grado en Universidad Técnica Ambato

Autores/as

  • Diego Alejandro Mora Poveda Universidad Técnica de Ambato
  • Elizabeth de Lourdes Torres Castro Universidad Técnica de Ambato
  • Edison Roberto Valencia Núñez UNIVERSIDAD TECNICA DE AMBATO
  • Alicia Tatiana Yánez Tobar

Palabras clave:

Modelo de regresión logística, análisis estadístico, modelo de regresión logística en base al género, análisis de regresión, análisis cuantitativo

Resumen

El propósito esencial de este trabajo investigativo fue establecer un modelo de regresión logística basado en el género para el análisis probabilístico adecuado de las variables que intervienen en el registro de títulos de grado de la Universidad Técnica de Ambato en la plataforma destinada por la Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación del Ecuador. Se utilizaron los datos de la base informática del sistema interno para el registro de titulaciones desarrollado por la Dirección de Tecnologías de la Información y Comunicación de la referida Institución. La población que fue objeto de estudio comprendió el periodo entre el 1 de julio de 2017 al 31 de julio de 2018. La presente investigación nace a partir de que los datos y variables correspondientes al registro de títulos de grado dentro de la Universidad mencionada, no reciben el tratamiento estadístico adecuado. Mediante la investigación de campo y a través de un enfoque cuantitativo de la información objeto de estudio, permitió determinar que la variable género influye o incide de manera directa sobre las principales variables que son inherentes a la graduación de un estudiante, y, que mediante una correcta determinación de un modelo de regresión logística en base al género, permite pronosticar o determinar el comportamiento de las variables pertinentes dentro del proceso de registro de título de un graduado, para el posible establecimiento de políticas o procesos que permitan estar a la vanguardia en lo relacionado a la equidad de género

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Citas

Álvarez, C., Noguera, M., & Urbano, D. (2013). Condicionantes del entorno y emprendimiento femenino un estudio cuantitativo en España. Economía industrial, (383), 43-52.

Beltrán, C., & Barbona, I. (2019). Regresión Logística y Árboles de Clasificación. Un estudio de simulación para la comparación en el caso de grupos balanceados y desbalanceados. Revista de Epistemología y Ciencias Humanas, (11), 130-144.

Berrones Sanz, L. D., Cano Olivos, P., Sanchez Partida, D., & Martinez Flores, J. L. (2018). Entregas tardías o incorrectas en el autotransporte de carga y su relación con las condiciones laborales de los choferes: Un modelo de regresión logística. Nova scientia, 10(20), 413-441.

Bravo Peña, L. C., Torres Olave, M. E., Alatorre Cejudo, L. C., Castellanos Villegas, A. E., Moreno Murrieta, R. L., Granados Olivas, A., . . . Wiebe Quintana, L. C. (2017). Áreas probables de degradación-deforestación de la cubierta vegetal en Chihuahua, México. Una exploración mediante regresión logística para el período 1985-2013. GeoFocus. Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, (20), 109-137.

Díaz González, L., Covarrubias Melgar, D., & Sistachs Vega, V. (2015). Enfoque bayesiano del modelo de regresión logística usando cadenas de Monte Carlo. Revista Investigación Operacional, 36(2), 178-185.

Díaz Narváez, V. P., & Calzadilla Núñez, A. (2016). Artículos científicos, tipos de investigación y productividad científica en las Ciencias de la Salud. Revista Ciencias de la Salud, 14(1), 115-121.

Díaz Narváez, V. P., Calzadilla Núñez, A., & Reyes Reyes, A. (2018). Reflexión acerca de la regresión logística y las decisiones clínicas. Revista Médica Rosario, 84, 35-40.

Diaz, M. d., Pereira Gonzales, M., Portilla Gutierrez, A., Rivas Fernandez, A., & Valdivieso Ausin, M. J. (2000). Necesidades y problemas de la población con deficiencias auditivas en el proceso de integración en el mundo laboral. La realidad en Asturias. Oviedo, España, España: Unversidad de Oviedo, Servicio de publicaciones.

Espíndola, M. d., González, E. S., & Rodríguez, D. H. (2018). Primeras aproximaciones a la base de datos del Programa de Investigación sobre la Sociedad Argentina Contemporánea (PISAC) tratada con R Studio. Tekohá por Secretaría de Extensión y Vinculación Tecnológica (FHyCS – UNaM), 1(6), 30-39.

Franco Monsreal, J., Tun Cobos, M., Hernández Gómez, J., & Serralta Peraza, L. (2018). Factores de riesgo de bajo peso al nacer según el modelo de regresión logística múltiple. Estudio de cohorte retrospectiva en el municipio José María Morelos, Quintana Roo, México. Medwave, 18(1), 1-14.

García Tinisaray, D. K. (28 de Septiembre de 2016). Construcción de un modelo para determinar el rendimiento académico de los estudiantes basado en Learning Analytic (análisis del aprendizaje), mediante el uso de técnicas multivariantes. Tesis Doctoral, Universidad de Sevilla, Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Sevilla, España.

Juárez Moreno, P. O., Cañedo Villarreal, R., Barragán Mendoza, M. d., & Juárez Romero, O. (2016). Un modelo de regresión logística ordinal para la determinación de los principales factores que influyen en la percepción de la calidad de vida en dos comunidades de Acapulco, Guerrero. Denarius, 30, 171-200.

Merino Noé, J. (2017). La potencialidad de la Regresión Logística Multinivel Una propuesta de aplicación en el análisis del estado de salud percibido. Empiria: Revista de Metodología de Ciencias Sociales, (36), 177-211.

Sánchez Santos, J. M. (2015). Introducción a R, R-estudio y R-Commander. EducaFarma 3.0, 123-126.

Vega Malagón, G., Ávila Morales, J., Vega Malagón, A. J., Camacho Calderón, N., Becerril Santos, A., & Leo Amador, G. E. (2014). Paradigmas en la investigación. Enfoque cuantitativo y cualitativo. European Scientific Journal, 10(5), 523-528.

Villegas, S., Villegas, D., Pérez, Y., & Milla, M. E. (2018). Modelo de regresión logística para la comparación de series climatológicas registradas en la cuenca del río Torbes, Venezuela. Revista de Investigación en Agroproducción Sustentable, 2(3), 54-60.

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Publicado

07-07-2020

Cómo citar

Mora Poveda, D. A., Torres Castro, E. de L., Valencia Núñez, E. R., & Yánez Tobar, A. T. (2020). Regresión logística basado en género para registro de títulos de grado en Universidad Técnica Ambato. Revista Uniandes Episteme, 7(3), 321–335. Recuperado a partir de https://revista.uniandes.edu.ec/ojs/index.php/EPISTEME/article/view/1654

Número

Sección

Ciencias Administrativas