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Mescua Figueroa, Augusto César
Chumpitaz Caycho, Hugo Eladio
Garcia O’Diana, Angel Alfonso
2024-09-03T15:37:17Z
2024-09-03T15:37:17Z
2024
https://hdl.handle.net/20.500.12692/147616
El objetivo del estudio fue examinar el desempeño de cuatro métodos de estimación de redes (EBICglasso, huge, TMFG, LoGo) y tres algoritmos de detección de comunidades (walktrap, leiden, spinglass) en bases de datos de investigación educativa. Empleó un diseño experimental basado en datos con simulaciones Monte Carlo. A partir de dos conjuntos de datos provenientes de escalas ordinales tipo Likert con características compartidas, se generaron 988,800 casos a través de diversos tamaños de muestra. Finalmente, fueron un total de 192 modelos estimados a través cuatro métodos de estimación de redes bajo dos estrategias de conversión de datos (normal y no paranormal). Se realizó un análisis de clústeres para cada modelo, lo que dio lugar a 576 redes únicas. El análisis final, replicado para dos variables, resultó en 1,152 estimaciones. Las conclusiones indican que una cuidadosa selección de configuraciones mejora la replicabilidad y consistencia, además que las configuraciones iniciales de estimación son cruciales para obtener resultados precisos. El diseño de modelos dinámicos y complejos a través del análisis de redes psicométricas puede conducir a nuevos paradigmas pedagógicos y andragógicos, lo que permitirá optimizar los mecanismos educativos y comprender el desarrollo integral de los estudiantes. (es_PE)
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Universidad César Vallejo (es_PE)
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Repositorio Institucional - UCV (es_PE)
Universidad César Vallejo (es_PE)
Análisis de clústeres (es_PE)
Compromiso del estudiante (es_PE)
Simulación (es_PE)
Análisis comparativo de técnicas de estimación en el análisis de redes aplicado a la investigación en docencia universitaria (es_PE)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_PE)
Universidad César Vallejo. Escuela de Posgrado (es_PE)
Maestría en Docencia Universitaria (es_PE)
Maestro en Docencia Universitaria (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_PE)
09929084
15434903
https://orcid.org/0000-0002-6812-2499 (es_PE)
https://orcid.org/0000-0001-6768-381X (es_PE)
70482911
131067 (es_PE)
Valdez Asto, Jose Luis
Chumpitaz Caycho, Hugo Eladio
Mescua Figueroa, Augusto Cesar
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Privada societaria



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