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

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dc.contributor.advisorRendón Mayorga, César Guillermospa
dc.contributor.authorBorda Muñoz, Andrés Hernando
dc.date.accessioned2025-08-29T19:51:59Z
dc.date.available2025-08-29T19:51:59Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEn 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.spa
dc.description.abstractenglishIn this thesis, the results of implementing multivariate techniques of principal component analysis (PCA) and cluster analysis (k-means) on a database of SABER-11 educational tests are presented. The techniques implemented in Python using the Google Colab development environment, identified three student clusters (Low, Medium, and High performance) defined by their scores and socioeconomic characteristics such as internet access and socioeconomic stratum. It is concluded that these techniques are effective for segmenting and understanding the structure of standardized test data, revealing differentiated performance profiles.eng
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameLicenciado en Matemáticasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Pedagógica Nacionalspa
dc.identifier.reponamereponame: Repositorio Institucional UPNspa
dc.identifier.repourlrepourl: http://repositorio.pedagogica.edu.co/
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12209/21426
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Pedagógica Nacionalspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencia y Tecnologíaspa
dc.publisher.programLicenciatura en Matemáticasspa
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dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectEstadística Multivariadaspa
dc.subjectPrueba SABER 11spa
dc.subjectAnálisis de componentes principalesspa
dc.subjectAnálisis de clustersspa
dc.subject.keywordsMultivariate statisticseng
dc.subject.keywordsSABER 11 Testeng
dc.subject.keywordsPrincipal component analysiseng
dc.subject.keywordsCluster analysiseng
dc.titleImplementación de una técnica de estadística multivariada a una base de datos sobre la prueba SABER 11.spa
dc.title.translatedImplementation of a multivariate statistics technique to a database about the SABER 11 test.eng
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1feng
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesiseng
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa

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