Aplicaciones de los métodos de análisis de clúster y correspondencia en el estudio de resultados de examen de admisión de la UNSAAC, 2022

Abstract

El objetivo de la presente investigación fue la de analizar las APLICACIONES DE LOS MÉTODOS DE ANÁLISIS DE CLÚSTER Y CORRESPONDENCIA EN EL ESTUDIO DE RESULTADOS DE EXAMEN DE ADMISION DE LA UNSAAC, 2022, se aplicaron técnicas estadísticas del análisis de conglomerados como el algoritmo bietapico, pam (partition around medoids) y clara (Clustering Large Applications) para poder cumplir con el objetivo trazado, la investigación tuvo un enfoque cuantitativo, de alcance descriptivo, mientras que el diseño de investigación es no experimental, de tipo transversal; así mismo la población de estudio son los estudiantes que ya egresaron de la educación básica regular quienes postularon en los diferentes semestres de la universidad San Antonio Abad del Cusco. Se han utilizado 3 algoritmos para poder conglomerar a los individuos, como el algoritmos de PAM (Partitioning Around Medoids) y CLARA (Clustering Large Applications) y el algoritmo bietápico, se calculó una matriz de distancias con la metodología de distancias mixtas de gower, en tanto se decidió utilizar el algoritmo bietápico por tener mejor medida de silueta de cohesión y separación; se determinó que 4 clústeres eran adecuados para describir los perfiles de los postulantes donde se observó que el clúster 1, tiene prevalencia de alumnos que no ingresaron cuando postularon, su edad promedio es 18.49 años y su nota promedio fue de 7.44, su procedencia en su mayoría es del Cusco, de sexo femenino, procedencia de colegio nacional y mayormente postulan al grupo D. En el clúster 2, tiene prevalencia de alumnos que si lograron una vacante