Aplicación de la regresión logística en la determinación de los factores de riesgo para la desnutrición de los estudiantes de la Institución Educativa Juan Fanning García, Lambayeque 2015

• Autores: Martínez Pozo, Doris Maryorid, Rubio Alcantara, Dammar Yacenia
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo
• Repositorio: UNPRG-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unprg.edu.pe:20.500.12893/2545
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12893/2545
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Desnutricion; factores de riesgo económicos; culturales y hábitos alimenticios; estudiantes niños y niñas; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo determinar los factores de riesgo para la desnutrición de los estudiantes de la Institución Educativa Juan Fanning García de Lambayeque. Siendo un estudio teórica - empírica y de tipo transversal, con una población de 1005 estudiantes de ambos sexos y una muestra de 400 estudiantes, comprendidos entre la edad de 6 a 12 años. En cuanto a las características de las viviendas se encontró que la mayoría cuentan con los servicios básicos agua, luz y desagüe (98.75%, 99.75% y 87%); el material predominante en los techos calamina/Eternit, paredes de ladrillo, pisos de cemento (53.75%, 56% y 55.75%); condición de tenencia propia totalmente pagada (37.75%); en cuanto al tamaño el 90.5% tienen a los más 5 habitaciones y el 92.75% tienen a lo más 3 dormitorios. Se determinó mediante la regresión logística a los factores de riesgo para la desnutrición donde aquellas variables presentaron una asociación significativa con un p - valué menor que el 0.05, las cuales fueron las siguientes: la edad de los estudiantes 2 = 76.353; el sexo de los estudiantes con 2 = 4.427; OR = 1.5484, grado de estudios de los estudiantes 2 = 88.144; siendo validado por la prueba de Hosmer y Lemeshow de 0.901 la que permite contrastar la hipótesis nula de que el modelo se ajusta bien a los datos, por tanto se acepta dicha hipótesis, además R2 de Nagelkerke es 0.356 por lo tanto el modelo es válido.