Determinación de los factores influyentes en el rendimiento académico de los estudiantes que ingresan a nivelación de la carrera de Estadística, mediante la comparación de los métodos de regresión y árboles de clasificación - Romero Basantes, María Belén (2025)
El análisis predictivo y la modelización estadística son herramientas fundamentales para comprender y predecir el comportamiento de datos en diversos contextos, por tanto, se plantea la necesidad de comparar dos métodos estadísticos ampliamente utilizados, la regresión y los árboles de clasificación, por ende, el presente trabajo tiene como objetivo principal identificar los factores que influyen significativamente en el rendimiento académico y desarrollar un modelo eficiente que pueda aplicarse en entornos educativos para mejorar el rendimiento de los estudiantes. La metodología propuesta es de tipo cuantitativo dado que se centra en recopilar datos numéricos y realizar análisis estadístico para examinar la relación entre variables y determinar factores influyentes en el rendimiento académico; la población en estudio fueron los estudiantes de nivelación de la carrera de estadística donde se desarrollará un análisis exploratorio y descriptivo ya que el enfoque principal es examinar y especificar las características y relación entre variables mediante 2 métodos estadísticos, por esto lo que según la manipulación de las variables es de tipo experimental ya que se recopilara los datos mediante encuestas, según el tipo de inferencia la investigación es deductivo al basarse en principios teóricos. Utilizando esta metodología y empleando principalmente dos técnicas de modelado: la regresión logística multinomial y los árboles de clasificación, se recopilaron datos de estudiantes, siendo estas variables sociodemográficas, rendimiento académico previo y condiciones del entorno educativo. Estos resultados indicaron que la matriz de confusión muestra que el modelo logístico tiene una precisión del 100% y un AUC de 1, indicando una capacidad perfecta de clasificación para el estudio. En contraste, el modelo de árbol de clasificación tiene una precisión del 70.83% y un AUC de 0.7042, demostrando una habilidad moderada en clasificación. Los hallazgos del estudio identificaron factores influyentes en el rendimiento académico y recomendaron estrategias de enseñanza específicas. Se llego a la conclusión de que las variables que influyen en el rendimiento académico son los hábitos de estudio, el interés en la carrera, factores psicológicos, entre otros, además la regresión logística multinomial fue más efectiva y precisa para analizar la relación cuantitativa entre variables y rendimiento en comparación al método de árbol de clasificación.