Denuncias de violencia familiar por agresión psicológica en el Perú

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El presente trabajo de investigación busca el análisis de las condiciones actuales en términos de violencia en el Perú; para ello, se apoya en el Ministerio de la mujer y poblaciones vulnerables: organización que se encarga de velar por atender las denuncias de todo ciudadano que se encuentra en ter...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Chavez Quispe, Romel Yhon, De La Cruz Lope, Lizbeth, Lari Castañon, Luciano Cesar
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/660175
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Denuncias
Agresión psicológica
Modelo supervisado
Complaints
Psychological aggression
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description El presente trabajo de investigación busca el análisis de las condiciones actuales en términos de violencia en el Perú; para ello, se apoya en el Ministerio de la mujer y poblaciones vulnerables: organización que se encarga de velar por atender las denuncias de todo ciudadano que se encuentra en territorio peruano. El problema de investigación fue observar los niveles de denuncia en todo el Perú; según estadísticas se encontró que la violencia tipificada como violencia por agresión psicológica es la que obtuvo un aumento constante y ascendente en el periodo 2016 - 2019. Es por ello el interés por identificar los factores que se relacionan con el incremento en las denuncias y como objetivo principal crear un modelo que logre predecir el nivel de denuncias psicológicas a nivel nacional. Para lograr el objetivo de este trabajo de investigación se usó la metodología de ciencia de datos. Se obtuvo información depurada estructurada de fuentes confiables y con ello se analizó 29 variables relacionadas. A lo largo del trabajo se ejecutó un modelo predictivo mediante un método de aprendizaje supervisado y técnica de clasificación: algoritmo KNN, obteniendo un nivel de confianza en la predicción del modelo del 75%. Lo anterior contribuyó para detallar las conclusiones, las cuales esperan ayudar a la organización a obtener una predicción sobre el nivel de denuncias ocasionadas por violencia psicológica; con ello favorecer a una mejor toma de decisiones a nivel operativo.
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Es por ello el interés por identificar los factores que se relacionan con el incremento en las denuncias y como objetivo principal crear un modelo que logre predecir el nivel de denuncias psicológicas a nivel nacional. Para lograr el objetivo de este trabajo de investigación se usó la metodología de ciencia de datos. Se obtuvo información depurada estructurada de fuentes confiables y con ello se analizó 29 variables relacionadas. A lo largo del trabajo se ejecutó un modelo predictivo mediante un método de aprendizaje supervisado y técnica de clasificación: algoritmo KNN, obteniendo un nivel de confianza en la predicción del modelo del 75%. Lo anterior contribuyó para detallar las conclusiones, las cuales esperan ayudar a la organización a obtener una predicción sobre el nivel de denuncias ocasionadas por violencia psicológica; con ello favorecer a una mejor toma de decisiones a nivel operativo.This research work seeks the analysis of the current conditions in terms of violence in Peru; To do this, it relies on the Ministry of Women and Vulnerable Populations: an organization that is in charge of ensuring that the complaints of every citizen who is in Peruvian territory are attended to. The research problem was to observe the levels of complaint throughout Peru; According to statistics, it was found that violence classified as violence due to psychological aggression is the one that obtained a constant and ascending increase in the period 2016 - 2019. That is why the interest in identifying the factors that are related to the increase in complaints and as an objective The main thing is to create a model that can predict the level of psychological complaints at the national level. To achieve the objective of this research work, the data science methodology was used. Structured refined information was obtained from reliable sources and 29 related variables were analyzed with this. Throughout the work, a predictive model was executed using a supervised learning method and classification technique: KNN algorithm, obtaining a level of confidence in the prediction of the model of 75%. The foregoing contributed to detail the conclusions, which hope to help the organization obtain a prediction on the level of complaints caused by psychological violence; thereby favoring better decision-making at the operational level.Trabajo de investigaciónapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCDenunciasAgresión psicológicaModelo supervisadoComplaintsPsychological aggressionSupervised modelhttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04Denuncias de violencia familiar por agresión psicológica en el Perúinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fSUNEDUUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)BachillerAdministración de EmpresasBachiller en Administración de EmpresasDivisión de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE)2022-06-21T22:51:58Zhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionhttps://orcid.org/0000-0003-1610-5205https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller413056CONVERTED2_37751052092-06-21Chavez_QR.pdfChavez_QR.pdfapplication/pdf2351540https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/660175/8/Chavez_QR.pdfc1874bc7212178c255e5d68a36c80167MD58falseTHUMBNAILChavez_QR.pdf.jpgChavez_QR.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg29983https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/660175/7/Chavez_QR.pdf.jpgc362955e74d5f1a2dee72b7b14463a42MD57false2092-06-21Chavez_QR_Ficha.pdf.jpgChavez_QR_Ficha.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg35735https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/660175/10/Chavez_QR_Ficha.pdf.jpg6ab0e9a0d4b6ff04874a04e40221c414MD510falseTEXTChavez_QR.pdf.txtChavez_QR.pdf.txtExtracted texttext/plain156532https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/660175/6/Chavez_QR.pdf.txtb2419150f56605445dd43d610090e710MD56false2092-06-21Chavez_QR_Ficha.pdf.txtChavez_QR_Ficha.pdf.txtExtracted texttext/plain2103https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/660175/9/Chavez_QR_Ficha.pdf.txt48c43a241c91a00e2707c0885ff1033bMD59falseORIGINALChavez_QR.pdfChavez_QR.pdfapplication/pdf3550582https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/660175/3/Chavez_QR.pdfc9484501c2f7d7a194523ae5e3640d8cMD53true2092-06-21Chavez_QR.docxChavez_QR.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document3099559https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/660175/4/Chavez_QR.docx55c97ac26a75056742e4beeec5a82d5cMD54false2092-06-21Chavez_QR_Ficha.pdfChavez_QR_Ficha.pdfapplication/pdf682497https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/660175/5/Chavez_QR_Ficha.pdfdae305599f4decb8b89258cd03703b88MD55falseLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/660175/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81031https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/660175/1/license_rdf934f4ca17e109e0a05eaeaba504d7ce4MD51false10757/660175oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6601752025-04-14 16:54:49.21Repositorio académico upcupc@openrepository.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