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

Descripción del Articulo

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Loli Guerrero, Eber Wilmer, Huanri Osorio, Deybis Yosseth
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
Repositorio:UNASAM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:172.16.0.151:UNASAM/4617
Enlace del recurso:http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/4617
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Regresión logística ordinal
Severidad de la violencia de pareja en las mujeres
ENDES
Estadística para la investigación científica
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
id RUNM_25697bfbd120e581c51a426eba1b6efe
oai_identifier_str oai:172.16.0.151:UNASAM/4617
network_acronym_str RUNM
network_name_str UNASAM-Institucional
repository_id_str 4788
spelling Mendoza López, Ángel DeciderioLoli Guerrero, Eber WilmerHuanri Osorio, Deybis YossethInnovaciones tecnológicas, económicas, sociales, humanísticas, ambientales, de ciencias básicas y procesos productivos2021-10-12T17:34:24Z2021-10-12T17:34:24Z2020-11-012021-10-12Tesis en formato APAhttp://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/4617El 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 parejaMade available in DSpace on 2021-10-12T17:34:24Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2020-11-01application/pdfspaUniversidad Nacional Santiago Antúnez de MayoloPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Universidad Nacional Santiago Antúnez de MayoloRepositorio Institucional Digitalreponame:UNASAM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayoloinstacron:UNASAMRegresión logística ordinalSeveridad de la violencia de pareja en las mujeresENDESEstadística para la investigación científicahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Regresión logística ordinal aplicada a los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas, ENDES 2017info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDULicenciado en Estadística e InformáticaUniversidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo. Facultad de CienciasEstadística e InformáticaPregrado7047963045522656https://orcid.org/0000-0002-9256-515017824554https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis542026https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalAngulo Cabanillas, Luis EmerNorabuena Figueroa, Roger PedroMaldonado Leyva, Hugo WalterTEXTT033_70479630_T.pdf.txtT033_70479630_T.pdf.txtExtracted texttext/plain145479http://172.16.0.151/bitstream/UNASAM/4617/2/T033_70479630_T.pdf.txt75a1e9bf49f3e1c9ace648b541ea2f34MD52ORIGINALT033_70479630_T.pdfT033_70479630_T.pdfapplication/pdf2865782http://172.16.0.151/bitstream/UNASAM/4617/1/T033_70479630_T.pdf5a1d3d64a8edcb5164c2f92ba9a21753MD51UNASAM/4617oai:172.16.0.151:UNASAM/46172021-11-25 09:21:41.804DSpaceweduardov2005@gmail.com
dc.title.es_PE.fl_str_mv Regresión logística ordinal aplicada a los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas, ENDES 2017
title Regresión logística ordinal aplicada a los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas, ENDES 2017
spellingShingle Regresión logística ordinal aplicada a los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas, ENDES 2017
Loli Guerrero, Eber Wilmer
Regresión logística ordinal
Severidad de la violencia de pareja en las mujeres
ENDES
Estadística para la investigación científica
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
title_short Regresión logística ordinal aplicada a los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas, ENDES 2017
title_full Regresión logística ordinal aplicada a los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas, ENDES 2017
title_fullStr Regresión logística ordinal aplicada a los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas, ENDES 2017
title_full_unstemmed Regresión logística ordinal aplicada a los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas, ENDES 2017
title_sort Regresión logística ordinal aplicada a los predictores de severidad de la violencia de pareja en mujeres peruanas, ENDES 2017
author Loli Guerrero, Eber Wilmer
author_facet Loli Guerrero, Eber Wilmer
Huanri Osorio, Deybis Yosseth
author_role author
author2 Huanri Osorio, Deybis Yosseth
author2_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Mendoza López, Ángel Deciderio
dc.contributor.author.fl_str_mv Loli Guerrero, Eber Wilmer
Huanri Osorio, Deybis Yosseth
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Regresión logística ordinal
Severidad de la violencia de pareja en las mujeres
ENDES
topic Regresión logística ordinal
Severidad de la violencia de pareja en las mujeres
ENDES
Estadística para la investigación científica
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
dc.subject.classification.es_PE.fl_str_mv Estadística para la investigación científica
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
description 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
publishDate 2020
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2021-10-12T17:34:24Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2021-10-12T17:34:24Z
dc.date.submitted.es_PE.fl_str_mv 2021-10-12
dc.date.issued.fl_str_mv 2020-11-01
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.es_PE.fl_str_mv Tesis en formato APA
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/4617
identifier_str_mv Tesis en formato APA
url http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/4617
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.spatial.es_PE.fl_str_mv Innovaciones tecnológicas, económicas, sociales, humanísticas, ambientales, de ciencias básicas y procesos productivos
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
Repositorio Institucional Digital
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNASAM-Institucional
instname:Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
instacron:UNASAM
instname_str Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
instacron_str UNASAM
institution UNASAM
reponame_str UNASAM-Institucional
collection UNASAM-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv http://172.16.0.151/bitstream/UNASAM/4617/2/T033_70479630_T.pdf.txt
http://172.16.0.151/bitstream/UNASAM/4617/1/T033_70479630_T.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 75a1e9bf49f3e1c9ace648b541ea2f34
5a1d3d64a8edcb5164c2f92ba9a21753
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv DSpace
repository.mail.fl_str_mv weduardov2005@gmail.com
_version_ 1844074353995546624
score 13.039449
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).