Estudio del rendimiento académico mediante la comparación de modelos de regresión y árboles de clasificación
Este artículo tiene como objetivo identificar los factores que afectan el rendimiento académico a partir de la comparación de los modelos de regresión y árboles de decisión para determinar los factores que involucra. La metodología adoptada es de naturaleza cuantitativa utilizando modelo de regresió...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Universidad Rafael Belloso Chacín
2025-01-01
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| Series: | Telos: Revista de Estudios Interdisciplinarios en Ciencias Sociales |
| Online Access: | https://ojs.urbe.edu/index.php/telos/article/view/3593 |
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| author | Johanna Enith Aguilar-Reyes Edwin Fernando Mejía-Peñafiel Tania Paulina Morocho-Barrionuevo Geoconda-Marisela Velasco Castelo |
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| description | Este artículo tiene como objetivo identificar los factores que afectan el rendimiento académico a partir de la comparación de los modelos de regresión y árboles de decisión para determinar los factores que involucra. La metodología adoptada es de naturaleza cuantitativa utilizando modelo de regresión y árboles de clasificación y la población estudiada incluye a los estudiantes de nivelación en la carrera de estadística, a quienes se les realizó un análisis exploratorio y descriptivo, empleando dos métodos estadísticos. Se emplearon dos técnicas de modelado: la regresión logística multinomial y los árboles de clasificación. Las variables evaluadas incluyeron factores sociodemográficos, rendimiento académico previo y características del entorno educativo. Los resultados mostraron que el modelo de regresión logística alcanzó una precisión del 100% con un área bajo la curva de 1, lo que indica una capacidad perfecta de clasificación. En comparación, el modelo de árbol de clasificación tuvo una precisión del 70.83% con un área bajo la curva de 0.7042, lo que refleja una capacidad moderada de clasificación. A partir de estos resultados, se identificaron factores clave que afectan el rendimiento académico, como los hábitos de estudio, el interés en la carrera y aspectos psicológicos. En conclusión, la regresión logística multinomial fue más eficaz y precisa para analizar las relaciones cuantitativas entre las variables que afectan el rendimiento académico, superando al método de árboles de clasificación. |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1317-0570 2343-5763 |
| language | English |
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| publisher | Universidad Rafael Belloso Chacín |
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| series | Telos: Revista de Estudios Interdisciplinarios en Ciencias Sociales |
| spelling | doaj-art-661a4f8bb7f8486ba1da085d05399c3a2025-01-17T23:18:15ZengUniversidad Rafael Belloso ChacínTelos: Revista de Estudios Interdisciplinarios en Ciencias Sociales1317-05702343-57632025-01-012719411510.36390/telos271.083593Estudio del rendimiento académico mediante la comparación de modelos de regresión y árboles de clasificaciónJohanna Enith Aguilar-Reyes0https://orcid.org/0000-0002-1230-2503Edwin Fernando Mejía-Peñafiel1https://orcid.org/0000-0001-6888-4621Tania Paulina Morocho-Barrionuevo2https://orcid.org/0000-0002-1019-6049Geoconda-Marisela Velasco Castelo3https://orcid.org/0000-0001-8120-1549Escuela Superior Politécnica de Chimborazo Escuela Superior Politécnica de Chimborazo Escuela Superior Politécnica de Chimborazo Escuela Superior Politécnica de Chimborazo Este artículo tiene como objetivo identificar los factores que afectan el rendimiento académico a partir de la comparación de los modelos de regresión y árboles de decisión para determinar los factores que involucra. La metodología adoptada es de naturaleza cuantitativa utilizando modelo de regresión y árboles de clasificación y la población estudiada incluye a los estudiantes de nivelación en la carrera de estadística, a quienes se les realizó un análisis exploratorio y descriptivo, empleando dos métodos estadísticos. Se emplearon dos técnicas de modelado: la regresión logística multinomial y los árboles de clasificación. Las variables evaluadas incluyeron factores sociodemográficos, rendimiento académico previo y características del entorno educativo. Los resultados mostraron que el modelo de regresión logística alcanzó una precisión del 100% con un área bajo la curva de 1, lo que indica una capacidad perfecta de clasificación. En comparación, el modelo de árbol de clasificación tuvo una precisión del 70.83% con un área bajo la curva de 0.7042, lo que refleja una capacidad moderada de clasificación. A partir de estos resultados, se identificaron factores clave que afectan el rendimiento académico, como los hábitos de estudio, el interés en la carrera y aspectos psicológicos. En conclusión, la regresión logística multinomial fue más eficaz y precisa para analizar las relaciones cuantitativas entre las variables que afectan el rendimiento académico, superando al método de árboles de clasificación.https://ojs.urbe.edu/index.php/telos/article/view/3593 |
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