Algoritmo CHAID aplicado a los predictores de las víctimas de robo del Perú, según la Encuesta Nacional Especializada sobre Victimización 2017

Abstract

El presente trabajo de tesis según su diseño es no experimental, transversal de tipo correlacional y tuvo por objetivo conocer los predictores de las víctimas de robo del Perú mediante el algoritmo CHAID, según la Encuesta Nacional Especializada sobre Victimización 2017. Para ello se contó con una muestra de 37, 820 personas de 15 años de edad a más años. La aplicación del Algoritmo CHAID a los predictores de las víctimas de robo del Perú, según la Encuesta Nacional Especializada sobre Victimización 2017 dio como resultado el perfil de la víctima de robo en Perú más riesgosa y está caracterizado por: presentar una edad alta de riesgo de robo (menor a 18 años de edad y mayores a 40 años de edad), sentirse inseguro al caminar por la calle, que si han dejado de llevar mucho dinero en efectivo, con nivel educativo superior a postgrado y mala calificación del trabajo de la comisaria