Barreras epistemológicas para la arquitectura de los datos y la significación en el modelo predictivo de la ciencia

• Autores: Aroste Andía 3, Rosa, Argota Pérez 1, George, Valenzuela Herrera 2a, Rita L., Huamán Espinoza 2b, Gladys R., Hernández Huamani 3, Emily, Gavilán Chávez 3, Percy, Duran Llaro 4, Kony L.
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Privada San Juan Bautista
• Repositorio: UPSJB-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upsjb.edu.pe:upsjb/3074
• Enlace del recurso: http://repositorio.upsjb.edu.pe/handle/upsjb/3074
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: ciencia de datos; relevancia estadística; modelos predictivos,; puntos críticos; conocimiento científico

Los datos y la significación representan estructuras secuenciales para la relevancia científica. El propósito del estudio fue identificar barreras epistemológicas en la arquitectura de los datos y la significación del modelo predictivo de la ciencia. El estudio se realizó desde enero hasta julio del 2020 seleccionándose mediante un muestreo probabilístico aleatorio, 100 artículos de Scopus donde se accedió a través, de la plataforma ScienceDirect como herramienta científica de búsqueda. Las estructuras secuenciales se compararon mediante la prueba t-Student considerándose significativos los resultados con un nivel de confianza del 95% y dónde se encontró diferencias entre ellas (t = -53,88; p = 7,09). Se observó que, el análisis de los datos fue menos relevante en comparación con la importancia que se atribuye a su significación. Se concluyó que, la identificación de las barreras epistemológicas para la arquitectura de los datos y la significación en el modelo predictivo de la ciencia representa una guía a considerarse para la medición de las variables y su interpretación hacia un conocimiento científico.