Identificación de perfiles de los Centros de Educación Técnico - Productiva Públicos usando indicadores de condiciones básicas de calidad mediante clúster bietápico

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
Detalles Bibliográficos
Autor: Tonconi Calisaya, Cesar Anthony
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/4946
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/4946
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Centros de capacitación
Comportamiento del consumidor
Nivel de vida
Encuestas al consumidor
Análisis conglomerado bietápico
Métodos estadísticos
Evaluación
Perú
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spelling Valencia Chacón, Raphael Félixe99d86a8-e0a8-4234-91d7-bbf10dca4d27Tonconi Calisaya, Cesar Anthony2021-09-29T18:59:53Z2021-09-29T18:59:53Z2021https://hdl.handle.net/20.500.12996/4946Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e InformáticaEl aumento continuo de grandes volúmenes de datos y la importancia de la utilización de éstos, junto con la búsqueda de información se han vuelto un gran reto que las grandes entidades públicas hoy en día quieren superar. En la actualidad las entidades públicas conocen la importancia que tiene el almacenamiento, la captura de datos y el beneficio que le puede resultar si se explotan correctamente. Este estudio presenta una técnica estadística para segmentar e identificar perfiles de los Centros de Educación Técnico-Productiva (CETPRO) públicos. El conjunto de datos está conformado por información de todos los CETPRO públicos a nivel nacional recogida en el 2019. El conjunto de datos inicial estaba compuesto por 704 instituciones educativas; posteriormente, luego de proceder con el análisis exploratorio y la limpieza de datos, correspondiente a la eliminación de datos outliers y faltantes; se trabajó un conjunto de datos compuesto por 684 instituciones. Se aplicó análisis de clúster bietápico, que es una técnica de segmentación que permite trabajar con variables cuantitativas y categóricas. El resultado de la aplicación de la técnica brindó 2 conglomerados: el primero con 324 CETPRO (47.4%), el segundo conglomerado con 360 (52.6%). Después de esto se procedió a describir los perfiles de cada conglomerado y se identificaron las principales características en función de las variables relacionadas a las 5 condiciones básicas de calidad planteadas.The continuous increase in large volumes of data and the importance of its use with the search for information, have become a great challenge that today large public entities want to overcome. Today, public entities know the importance of storage, data capture and the benefit that can result if they are exploited correctly. This study shows a statistical technique to segment and identify profiles of the public Productive Technical Education Centers (CETPRO). The dataset consists of information from all public CETPROs at the national level collected in 2019. The initial dataset was composed of 704 educational institutions; later, after proceeding with the exploratory analysis and data cleaning, corresponding to the elimination of outliers and missing data, a data set consisting of 684 institutions was used. Two-stage cluster sampling analysis was applied, which is a segmentation technique that allows working with quantitative and categorical variables. The result of the application of the technique provided 2 clusters: the first with 324 CETPRO (47.4%), the second with 360 (52.6%). Subsequently, the profile of each cluster was described, and the main characteristics were identified based on the variables related to the 5 basic quality conditions proposed.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Centros de capacitaciónComportamiento del consumidorNivel de vidaEncuestas al consumidorAnálisis conglomerado bietápicoMétodos estadísticosEvaluaciónPerúhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Identificación de perfiles de los Centros de Educación Técnico - Productiva Públicos usando indicadores de condiciones básicas de calidad mediante clúster bietápicoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUEstadística e InformáticaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y PlanificaciónIngeniero Estadístico Informático41353678https://orcid.org/0000-0003-0102-633609434698https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional542026Gonzáles Chavesta, CelsoChue Gallardo, JorgeBullón Camarena, Luz JeanetLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/189ba646-20bd-43b4-9f4a-e8365985c0cc/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD52ORIGINALtonconi-calisaya-cesar-anthony.pdftonconi-calisaya-cesar-anthony.pdfTexto completoapplication/pdf1253823https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/48672344-2257-4804-a374-24e88bbd9018/download6175965ef346b78091e4ac2a024b9d7cMD51TEXTtonconi-calisaya-cesar-anthony.pdf.txttonconi-calisaya-cesar-anthony.pdf.txtExtracted texttext/plain71127https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/7f471a0e-9d10-4a15-bf2e-9b7f710665fb/download90fcd374999e463fca02cab24264ec41MD53THUMBNAILtonconi-calisaya-cesar-anthony.pdf.jpgtonconi-calisaya-cesar-anthony.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3697https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8f337c4d-06a1-4827-8c95-7630f5bf55e7/downloadeef0d7acb77b41dff85996c63fdf1a80MD5420.500.12996/4946oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/49462023-01-05 04:21:48.4https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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