dc.contributor.advisor |
Villafuerte Vicencio, Mario Cirilo |
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dc.contributor.author |
Julca Asis, Sheyla Melina |
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dc.date.accessioned |
2022-09-27T20:35:20Z |
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dc.date.available |
2022-09-27T20:35:20Z |
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dc.date.issued |
2022-07-22 |
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dc.date.submitted |
2022-09-27 |
es_PE |
dc.identifier.citation |
Tesis en formato APA |
es_PE |
dc.identifier.uri |
http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/5182 |
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dc.description.abstract |
El propósito fundamental de la presente investigación es la presentación, desarrollo y uso del modelo de regresión logística múltiple (MRLM), como un método de modelación de la relación entre una variable respuesta dicotómica y un conjunto de variables independientes cualitativas y/o cuantitativas en una muestra. Se presenta detalladamente el procedimiento de análisis del MRLM, referente a la construcción del modelo, estimación de parámetros, prueba de hipótesis e interpretación de los coeficientes de regresión y la bondad de ajuste del modelo. Finalmente, se presenta la aplicación del modelo de regresión logística múltiple a un estudio de factores que influyen en el rendimiento académico del aprendizaje de los estudiantes del Instituto Superior Tecnológico Público Recuay bajo la modalidad no presencial, fueron estudiados 92 estudiantes de la carrera profesional de topografía superficial y minera, siendo los factores (variable independiente) y la nota promedio (variable dependiente), concluyendo que los factores influyentes en el bajo rendimiento académico son: el no agrado de la carrera, el incremento de horas de estudio, el tiempo insuficiente en el trabajo de campo, influencia negativa de la modalidad virtual, el desánimo y energía para realizar su actividad académica, la no reunión presencial en trabajos grupales, el estrés en las clases de la modalidad virtual, problemas de conexión a internet y el internet que usas es insuficiente para tu actividad académica |
es_PE |
dc.format |
application/pdf |
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dc.format.extent |
88 Páginas |
es_PE |
dc.language.iso |
spa |
es_PE |
dc.publisher |
Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo |
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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 |
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dc.source |
Repositorio Institucional Digital |
es_PE |
dc.subject |
Regresión logística múltiple |
es_PE |
dc.subject |
Factores que influyen en el rendimiento académico |
es_PE |
dc.title |
Factores que influyen en el rendimiento académico de los estudiantes del Instituto Superior Tecnológico Público Recuay, bajo la modalidad no presencial 2021 |
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dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
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thesis.degree.name |
Licenciado en Estadística e Informática |
es_PE |
thesis.degree.grantor |
Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo. Facultad de Ciencias |
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thesis.degree.discipline |
Estadística e informática |
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thesis.degree.program |
Pregrado |
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dc.type.version |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
es_PE |
renati.author.dni |
76435570 |
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renati.advisor.orcid |
https://orcid.org/0000-0001-5108-4994 |
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renati.advisor.dni |
31605888 |
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renati.type |
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis |
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renati.discipline |
542026 |
es_PE |
renati.level |
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional |
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renati.juror |
Mendoza López, Ángel Decidero |
es_PE |
renati.juror |
Ace Zúñiga, Fernando Raúl |
es_PE |
renati.juror |
Vílchez Vásquez, Rosa |
es_PE |
dc.subject.ocde |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
es_PE |
dc.publisher.country |
PE |
es_PE |