Regresión logística ordinal aplicada a los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas, ENDES 2017

Loli Guerrero, Eber Wilmer; Huanri Osorio, Deybis Yosseth

dc.contributor.advisor	Mendoza López, Ángel Deciderio
dc.contributor.author	Loli Guerrero, Eber Wilmer
dc.contributor.author	Huanri Osorio, Deybis Yosseth
dc.coverage.spatial	Innovaciones tecnológicas, económicas, sociales, humanísticas, ambientales, de ciencias básicas y procesos productivos	es_PE
dc.date.accessioned	2021-10-12T17:34:24Z
dc.date.available	2021-10-12T17:34:24Z
dc.date.issued	2020-11-01
dc.date.submitted	2021-10-12	es_PE
dc.identifier.citation	Tesis en formato APA	es_PE
dc.identifier.uri	http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/4617
dc.description.abstract	El objetivo de la presente tesis es determinar los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas - ENDES 2017, mediante la aplicación de la regresión logística ordinal. Según su diseño es no experimental, transversal de tipo correlacional y para ello se contó con una muestra de 18184 registros con datos preparados mediante el CRIPS-DM (datos secundarios) realizadas por la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES). El modelo estimado es adecuado y útil en la aproximación de la predicción de la severidad de la violencia contra la mujer, con un ajuste global del 83.6% de clasificación correcta de los casos de severidad. Los principales predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas ENDES 2017, mediante la aplicación de la regresión logística ordinal son: agresión física por parte del esposo, aceptación de maltrato físico por causa de discutir con la pareja y la aceptación del maltrato físico por causa de la comida servida a la pareja	es_PE
dc.format	application/pdf
dc.language.iso	spa	es_PE
dc.publisher	Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo	es_PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es_PE
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/	es_PE
dc.source	Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo	es_PE
dc.source	Repositorio Institucional Digital	es_PE
dc.subject	Regresión logística ordinal	es_PE
dc.subject	Severidad de la violencia de pareja en las mujeres	es_PE
dc.subject	ENDES	es_PE
dc.subject.classification	Estadística para la investigación científica	es_PE
dc.title	Regresión logística ordinal aplicada a los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas, ENDES 2017	es_PE
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	es_PE
thesis.degree.name	Licenciado en Estadística e Informática	es_PE
thesis.degree.grantor	Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo. Facultad de Ciencias	es_PE
thesis.degree.discipline	Estadística e Informática	es_PE
thesis.degree.program	Pregrado	es_PE
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	es_PE
renati.author.dni	70479630
renati.author.dni	45522656
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-9256-5150
renati.advisor.dni	17824554
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis	es_PE
renati.discipline	542026	es_PE
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional	es_PE
renati.juror	Angulo Cabanillas, Luis Emer	es_PE
renati.juror	Norabuena Figueroa, Roger Pedro	es_PE
renati.juror	Maldonado Leyva, Hugo Walter	es_PE
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03	es_PE
dc.publisher.country	PE	es_PE