Implementación de una técnica de estadística multivariada a una base de datos sobre la prueba SABER 11.

Abstract

En este trabajo de grado se presentan los resultados de la implementación de las técnicas multivariadas análisis de componentes principales (PCA por sus siglas en inglés) y análisis de clusters (k-means) a una base de datos de las pruebas educativas SABER-11. Las técnicas implementadas en Python mediante el entorno de desarrollo de Google Colab, identificarón tres clusters de estudiantes (Bajo, Medio y Alto rendimiento) definidos por sus puntajes y características socioeconómicas como el acceso a internet y el estrato. Se concluye que estas técnicas son efectivas para segmentar y comprender la estructura de los datos de pruebas estandarizadas, revelando perfiles de rendimiento diferenciados.