Factores influyentes en el índice académico de los estudiantes del Instituto Tecnológico De Santo Domingo (INTEC)

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INSTITUTO TECNOLOGICO DE SANTO DOMINGO

(INTEC)

Área de Ciencia Básica y Ambientales

CBM-205

Factores influyentes en el índice académico de los estudiantes del Instituto Tecnológico De Santo Domingo (INTEC)

Alumnos                                        ID

Abril Espinal Duran                        1057384

Ysrrael Alvarado Guzmán                1063148

Roshelyn Mora Ricardo                        1060433

Profesor:

Saulo Sierra Valenzuela

13 de octubre del 2015

Santo Domingo, D.N. República Dominicana

Introducción

Mantener un índice académico alto durante el estudio de una carrera universitaria es una tarea ardua, y existen varios factores que pueden afectar positiva o negativamente esta labor. También existen factores que nos permiten predecir el éxito o fracaso de lograr mantener un índice alto durante nuestra educación superior. Estos factores pueden variar desde la carrera que deseamos estudiar, hasta la cantidad de materias que estamos llevando en un trimestre.

En el siguiente trabajo comprobaremos si varios factores realmente influyen directamente en el índice académico de un estudiante universitario. Los valores estudiados a continuación serán: si trabaja, carrera que se está estudiando, hora es la que cursa las materias, si es beneficiario de una beca, y el número de materias que estudia durante un período. Este estudió fue ejecutado con una matriz de 41 datos, recopilados mediante una encuesta realizada en  el Instituto Tecnológico de Santo Domingo (INTEC).

Factores Influyentes

1. Trabajo: Un estudiante que se dedique únicamente a su carrera, a estudiar y mantenerse al día, es más propenso a tener mejores notas, y por ende, afecta su índice. Sin embargo, un estudiante que tenga clases en las noches y trabaje en un horario normal de 8 de la mañana hasta las 5 de la tarde, solo tendrá tiempo para estudiar muy tarde en la noche o en los fines de semanas. No es que no se pueda hacer, sino que afectara un poco más su rendimiento en algunos casos.

1. Carrera: estudiar la carrera categorizada como la más difícil en una universidad, no es lo mismo que estudiar la más fácil. Esto es algo que influye bastante en el índice de un estudiante por el nivel de dificultad que conlleva la carrera. Aun así, se puede argumentar, igualmente, que no variara si el estudiante es muy dedicado con sus estudios.

1. Beneficiario de una Beca: Tener beca en una universidad es un privilegio y requiere de sacrificios. Un estudiante becado no solo quiere decir que tenía un promedio alto anteriormente, sino que también tiene que mantener ese promedio en cada periodo de la universidad. Esta variable influye el índice ya que es no solo un deber personal, sino también llega a ser una obligación sacar notas altas y mantener el índice alto.

1. Horario Cursado: Estudia en un horario que te favorezca, no es lo mismo que estudiar en un horario incómodo. Esto es a veces una problemática que tienen que enfrentar los estudiantes ya que la universidad solo ofrece dichas materias en un horario especifico, lo cual hace que el estudiante no tenga más escapatoria, volviéndose así una influencia positiva o negativa para mantener el índice académico del estudiante.

1. Cantidad De Materias: Esta variable se relaciona al índice por una razón parecida a la variable del trabajo. Un estudiante que curse 5 materias no tendrá el mismo rendimiento ni le dedicara la misma cantidad de tiempo a sus materias que un estudiante que curse 3 y hasta 2. Estos estudiantes tienen que dividir aún más su tiempo y coordinarse bien para poder dedicarle la mayor cantidad de tiempo a sus materias.

Conceptos

Regresión: Proceso estadístico para la estimación de relaciones entre variables. Incluye muchas técnicas para el modelado y análisis de diversas variables, cuando la atención se centra en la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Más específicamente, el análisis de regresión ayuda a entender cómo el valor típico de la variable dependiente cambia cuando cualquiera de las variables independientes es variada, mientras que se mantienen las otras variables independientes fijas. Más comúnmente, el análisis de regresión estima la esperanza condicional de la variable dependiente dadas las variables independientes, es decir, el valor promedio de la variable dependiente cuando se fijan las variables independientes. Con menor frecuencia, la atención se centra en un cuartil, u otro parámetro de localización de la distribución condicional de la variable dependiente dadas las variables independientes. En todos los casos, el objetivo es la estimación de una función de las variables independientes llamada la función de regresión.

  Coeficiente de correlación: (R) Es un índice que mide la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas, independientemente de la escala de medida de las variables. Mide la interdependencia o grado de asociación entre dos variables. Se define como la relación por cociente entre la covarianza de las dos variables y el producto de sus desviaciones típicas. Su valor puede oscilar entre 0 y 1 y 0 y -1, según que la correlación sea positiva o negativa. Un coeficiente de correlación igual a cero significa ausencia de correlación.

Coeficiente de determinación: (R^ 2) o coeficiente de correlación múltiple al cuadrado, es una medida descriptiva que sirve para evaluar la bondad de ajuste del modelo a lo datos, ya que mide la capacidad predictiva del modelo ajustado. Predice futuros resultados o prueba una hipótesis. El coeficiente determina la calidad del modelo para replicar los resultados.

 Error de estimación: Diferencia entre el resultado estimado y el resultado exacto. Corresponde con la amplitud del intervalo de confianza. Cuanta más precisión se desee en la estimación de un parámetro, más estrecho deberá ser el intervalo de 7 confianza y, si se quiere mantener o disminuir el error, más observaciones deberán incluirse en la muestra estudiada.

 Ecuación de estimación: Es una fórmula matemática que relaciona las variables conocidas con la variable desconocida. Permite dar un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra. Por ejemplo, una estimación de la media de una determinada característica de una población de tamaño N podría ser la media de esa misma característica para una muestra de tamaño n.

Variable dependiente: Es aquella cuyos valores dependen de los que tomen otra variable. La variable dependiente en una función se suele representar por y. La variable dependiente se representa en el eje ordenadas. Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar influidas por los valores de las variables independientes.

 Variable independiente: Aquella cuyo valor no depende de otra variable. La variable independiente se representa en el eje de abscisas. Son las que el investigador escoge para establecer agrupaciones en el estudio, clasificando intrínsecamente a los casos del mismo. Un tipo especial son las variables de control, que modifican al resto de las variables independientes y que de no tenerse en cuenta adecuadamente pueden alterar los resultados por medio de un sesgo.

Media: una media o promedio es una medida de tendencia central que según la Real Academia Española (2001) resulta al efectuar una serie determinada de operaciones con un conjunto de números y que, en determinadas condiciones, puede representar por sí solo a todo el conjunto. Existen distintos tipos de medias, tales como la media geométrica, la media ponderada y la media armónica aunque en el lenguaje común, el término se refiere generalmente a la media aritmética.

Mediana: La mediana estadística es el número central de un grupo de números ordenados por tamaño. Si la cantidad de términos es par, la mediana es el promedio de los dos números centrales.

Media Geometrica: media geométrica de una cantidad arbitraria de números (por decir n números) es la raíz n-ésima del producto de todos los números, es recomendada para datos de progresión geométrica, para promediar razones, interés compuesto y números índices.

Varianza: (suele representarse como [pic 2]) de una variable aleatoria es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media. Está medida en unidades distintas de las de la variable. Por ejemplo, si la variable mide una distancia en metros, la varianza se expresa en metros al cuadrado. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza, es una medida de dispersión alternativa expresada en las mismas unidades de los datos de la variable objeto de estudio. La varianza tiene como valor mínimo 0.

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