El método estadístico de análisis discriminante como herramienta de interpretación del estudio de adicción al móvil, realizado a los alumnos de la Licenciatura en Informática Administrativa del Centro Universitario UAEM Temascaltepec

• Autores: Rafael Valentín Mendoza Méndez, Ernesto Joel Dorantes Coronado, José Cedillo Monroy, Xóchitl Jasso Arriaga
• Localización: Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo: RIDE, ISSN-e 2007-7467, Vol. 7, Nº. 14, 2017 (Ejemplar dedicado a: Enero - Junio 2017), págs. 222-247
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • O método estatístico de análise discriminante como uma ferramenta para interpretar o estudo da dependência de móvel, feito para estudantes no Bacharelado em Computação Administrativo do Centro Universitário UAEM Temascaltepec
  • Discriminant Function Analysis as interpretive tool for the Study on Mobile Phone Overuse in students of the Bachelor's degree in Administrative Data Processing of the Autonomous University of Mexico State, University Center UAEM Temascaltepec
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• Resumen
  • español

    El objetivo de este artículo fue demostrar la efectividad del método estadístico de análisis discriminante multivariado, como técnica de interpretación de los resultados de un estudio realizado en el Centro Universitario Temascaltepec en los alumnos de la Licenciatura en Informática Administrativa sobre la adicción a los dispositivos móviles conocidos como Smartphone. Para ello se diferenciaron con precisión los niveles de adicción por género, lo que permitió clasificar nuevos casos y por sus características aprovechar las relaciones entre las variables independientes para diferenciarlos de manera más eficiente. “El análisis discriminante parte de una tabla de datos de n individuos, a quienes se les han medido p variables cuantitativas independientes, que actúan como perfil de características de cada uno de ellos” (Carvajal, Trejos, y Soto Mejía, 2004). Con este método de los 112 alumnos encuestados, el Análisis Discriminante dispuso que solo 100 casos eran válidos, correspondientes al 89.3 % de la muestra total; asimismo, el estadístico de grupo informó sobre 66 casos masculinos y 34 femeninos, y el estadístico del contraste de significación global Lambda de Wilks resultó moderadamente alto (0.621). La tabla de análisis de varianza con estadístico F permitió contrastar la hipótesis de igualdad de medias entre los grupos, detectando que solo dos variables marcan la diferencia en la representatividad de género: Uso de dispositivos móviles (P≤0.042) y Frecuencia del uso del dispositivo móvil (P≤0.036). La muestra logarítmica de los determinantes de todas las matrices utilizadas en el cálculo estadístico mostró que el solapamiento se presenta en ambos grupos, situación que indica que tienden a la igualdad en el ítem: ¿Usa dispositivo móvil? El género femenino obtuvo 59.46 % en comparación con 36.49 % del masculino, mientras que en el ítem: ¿Con que frecuencia haces uso de tu dispositivo móvil?, el género femenino alcanzó 72.97 % en contraste con 54.05 % del masculino. Finalmente, el método de análisis discriminante multivariado demostró su efectividad al encontrar diferencias en la adicción por género.

  • português

    O objetivo deste trabalho foi demonstrar a eficácia do método estatístico de análise discriminante multivariada como uma técnica para interpretar os resultados de um estudo realizado na Universidade Centro Temascaltepec em estudantes do curso de bacharelado de informações administrativas sobre vício em dispositivos móveis conhecidos como Smartphone. Para fazer isso diferenciado com precisão os níveis de dependência de gênero, permitindo classificar novos casos e suas relações características de alavancagem entre as variáveis independentes para diferenciar de forma mais eficiente. "A análise discriminante de uma tabela de dados de n indivíduos que mediu p variáveis quantitativas independentes que atuam como características do perfil de cada" (Carvajal, Trejo e Soto Mejia, 2004).

    Com este método de alunos 112 respondentes, análise discriminante estabelecido que apenas os 100 casos eram válidos, correspondente a 89,3% do total da amostra; também grupo estatística apresentada em 66 do sexo masculino e 34 do sexo feminino e casos significância estatística global Wilks Lambda foi moderadamente alta (0,621). A análise de variância com F tabela estatística permitiu a hipótese de médias iguais entre os grupos, a detecção de apenas duas variáveis fazer a diferença na representação do género: O uso de dispositivos móveis (P≤0.042) e frequência de utilização do dispositivo móvel (P≤0.036). O registro mostra todos os determinantes de matrizes utilizadas no cálculo estatístico mostrou que a sobreposição ocorre em ambos os grupos, indicando que situação tendem a igualdade no item: Use móvel? o sexo feminino obteve 59,46% em comparação com 36.49% dos homens, enquanto no item:? Quantas vezes você fazer uso de seu dispositivo móvel, o sexo feminino chegou a 72,97%, em contraste com 54,05% dos homens. Finalmente, o método de análise discriminante multivariada demonstrou a sua eficácia em encontrar diferenças na dependência de sexo.

  • English

    The aim of this article was to demonstrate the effectiveness of the Multiple Discriminant Analysis (MDA) statistical method, as a technique for the interpretation of the results of a study conducted in the Autonomous University of Mexico State, University Center UAEM Temascaltepec in students of the Bachelor's degree in Administrative Data Processing about Mobile Phone Overuse, also known as Smartphone Addiction. The levels of addiction were gender-differentiated with precision, which allowed classifying new cases, and due to their characteristics make the most of the relations between the independent variables to differentiate them more efficiently. “The Discriminant Analysis starts from a Data Table of "n" individuals, who have been measured by "p" independent quantitative variables, that act as the characteristics of each profile” (Carvajal, Trejos, and Soto Mejía, 2004).

    With this method the Discriminant Analysis provided that only 100 cases out of 112 students surveyed were valid, corresponding to the 89.3% of the total sample; also, the group statistics reported 66 cases male and 34 female, and the statistic of the contrast of global significance Wilks's Lambda was moderately high (0.621). Table analysis of variance with statistical F allowed contrasting the hypothesis of equality of means between groups, sensing that only two variables make the difference in the representation of gender: Use of mobile devices (P≤0. 042) and frequency of use of the mobile device (P≤0. 036). The logarithmic sample of the determinants of all matrices used in the statistical calculation showed overlap occurs in both groups, which indicates that they tend to equality: Do you use a mobile device?, women gained 59.46% compared to 36.49% of men, while in the item: How often do you use your mobile device?, women reached 72.97% in contrast to 54.05% of male. Finally, the Multiple Discriminant Analysis method showed its effectiveness to find differences in the addiction by gender.