Aplicación del algoritmo k-means como técnica de minería de datos para determinar el nivel de autoestima en los alumnos universitarios mediante la escala de Rosenberg

  • Felipe de Jesús Núñez Cárdenas Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
  • Juan Fernando Hernández Reyes Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
  • Ana María Felipe Redondo Universidad Tecnológica de la Huasteca Hidalguense
  • Víctor Tomás Tomás Mariano Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
Palabras clave: Técnicas de Minería de datos, Algoritmo K-Means, Escala de Autoestima de Rosenberg

Resumen

En el presente trabajo se realiza una tipificación aplicando técnicas de minería de datos sobre el tema de la autoestima en alumnos universitarios de la carrera de Ciencias Computacionales, como herramienta de evaluación se aplico la escala de Rosenberg, así también mediante el algoritmo K-Means se realizo la agrupación de los datos y como resultado se busca obtener tres clusters, ya que la herramienta de evaluación diagnostica tres tipos de autoestima.

 

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Miranda, M. A. (2017). análisis de la deserción de estudiantes universitarios usando técnicas de minería de datos. chile.

Santamaría, C. N. V., Angulo, A. S., & Mariño, P. A. (2017). Análisis del diagnóstico de enfermedades mentales en la ciudad de Bogotá, mediante técnicas de minería de datos. Mundo FESC, (13), 35-47.

González, D. P. (2010). Algoritmos de agrupamiento basados en densidad y variación de clusters (Doctoral dissertation, Universitat Jaume I, Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics).

Ruiz-González, P., Medina-Mesa, Y., Zayas, A., & Gómez-Molinero, R. (2018). Relación entre la autoestima y la satisfacción con la vida en una muestra de estudiantes universitarios. International Journal of Developmental and Educational Psychology. Revista INFAD de Psicología., 2(1), 67-76.

Moral-García, J. E., García, D. O., García, S. L., Jiménez, M. A., & Dios, R. M. (2018). Influencia de la actividad física en la autoestima y riesgo de dependencia en personas mayores activas y sedentarias. Anales de Psicología/Annals of Psychology, 34(1), 162-166.

Ruiz-Palomino, E., Ballester-Arnal, R., Gil-Llario, M. D., & Giménez-García, C. (2017). El papel de la autoestima en la prevención del VIH de jóvenes españoles. International Journal of Developmental and Educational Psychology, 2(1), 15-21.

López, C., & Williams, B. (2018). Relación entre la capacidad funcional y la autoestima en los adultos mayores con diabétes mellitus de los centros de salud de Morales y Banda de Shilcayo del Ministerio de Salud-SanMartín 2017.

. Hernández Orallo, J., FERRI RAMIREZ, C. E. S. A. R., & RAMIREZ QUINTANA, M. J. (2004). Introducción a la Minería de Datos.

.Pascual, D., Pla, F., & Sánchez, S. (2007). Algoritmos de agrupamiento. Método Informáticos Avanzados, 164-174.

psicopedia. (s.f.). Obtenido de http://psicopedia.org/1723/medir-la-autoestima-con-la-escala-de-rosenberg/ al 16 de febrero del 2018.

Eibe Frank, Mark A. Hall, and Ian H. Witten (2016). The WEKA Workbench. Online Appendix for "Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques", Morgan Kaufmann, Fourth Edition, 2016.

smartbasegroup. (2016). metodología crisp-dm. obtenido de http://smartbasegroup.com/metodologia-crisp-dm-final/ al 22 de febrero del 2018.

Publicado
2019-07-05
Cómo citar
Núñez Cárdenas, F. de J., Hernández Reyes, J. F., Felipe Redondo, A. M., & Tomás Mariano, V. T. (2019). Aplicación del algoritmo k-means como técnica de minería de datos para determinar el nivel de autoestima en los alumnos universitarios mediante la escala de Rosenberg. Ciencia Huasteca Boletín Científico De La Escuela Superior De Huejutla, 7(14), 9-17. https://doi.org/10.29057/esh.v7i14.4428

Artículos más leídos del mismo autor/a

1 2 3 4 5 6 7 8 > >>