Aplicación del análisis de componentes principales para determinar los factores que influyen en el rendimiento académico de los estudiantes de nivel secundario público del distrito Layo-Canas 2022

• Autores: Hancco Rojas, Yonathan, Arce Sumire, Gredy Joaquin
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Repositorio: UNSAAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/9942
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12918/9942
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Regresión logistica; Muestreo estratificado; Rendimiento académico; Variables categóricos; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

La investigación fue desarrollada con el objetivo de determinar los factores que influyen en el rendimiento académico de los estudiantes del nivel de educación secundario público del distrito de Layo provincia de Canas y región del Cusco durante el año 2022, utilizando la técnica multivariante del análisis de componentes principales. La metodología de la investigación fue del tipo aplicado, enfoque cuantitativo, nivel explicativo y diseño no experimental de corte transversal. La población estuvo conformada por 462 estudiantes pertenecientes a las 3 instituciones educativas secundarias públicas del lugar, las cuales mediante el muestreo estratificado con afijación proporcional fueron seleccionados 321 estudiantes, utilizándose como fuente primaria la encuesta y fuente secundaria el registro de notas proporcionada por cada institución educativa. Los resultados de acuerdo al análisis de componentes principales (ACP) aplicado a los datos de la investigación se obtuvieron 5 componentes principales representando el 64.778% de porcentaje de varianza acumulada de la información; así mismo, la variable académico, institucional, pedagógico, social, familiar, económico, demográfico, fisiológico y nutricional se relacionan de manera inversa con la variable rendimiento académico, y la variable psicológica se relaciona de manera directa con la variable respuesta. Se determinó el modelo de regresión logística multinomial apropiado verificándose la influencia de cada una de las variables respecto a la variable rendimiento académico.