Evaluación del índice de capacidad del proyecto de deserción académica en la Universidad Tecnológica de Pereira (UTP)

• Mosquera Mosquera, Julio César ^[2] ; Mosquera Artamonov, José Daniel ^[1] ; Medina Varela, Pedro Daniel ^[1]
  1. [1] Universidad Tecnológica de Pereira

     Universidad Tecnológica de Pereira

     Colombia

     
  2. [2] Universidad del Quindío, Armenia (Colombia)
• Localización: Revista Educación en Ingeniería, ISSN 1900-8260, Vol. 5, Nº. 9, 2010, págs. 96-103
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Index evaluation of the academic desertion project in the Universidad Tecnológica de Pereira (UTP)
• Enlaces
  • Texto completo
• Dialnet Métricas: 2 Citas
• Resumen
  • español

    En el presente artículo se plantea una discusión teórica de las implicaciones de los análisis estadísticos, realizados por un especialista que pasa por alto probar la hipótesis sobre la normalidad de los datos recolectados y acepta procesos que realmente no tienen capacidad de cumplir las metas propuestas. La discusión se centra en el análisis de los resultados la investigación realizada a los índices de deserción entre 2000-I y 2009-II de la Universidad Tecnológica de Pereira. El trabajo propone una analogía directa entre procesos industriales y sociales en cuanto a la validación de la capacidad del proceso y explica la manera de solucionar problemas de normalidad estadística a partir de la selección de una transformación o distribución que presente el mejor ajuste a los datos del proceso analizado.

  • English

    This paper presents a theoretical discussion about implications of statistical analysis performed by a specialist, who overlooks the hypothesis test about the normality of the collected data and accepted processes that do not really have the ability to meet the proposed goals. The discussion focuses on the analysis of the results of desertion rates research carried out between 2000–I and 2009–II at the Universidad Tecnológica de Pereira. The paper proposes a direct analogy between industrial and social processes in terms of validating the ability of the process and explains how to troubleshoot statistical normality by a selection of a transformation or distribution wish presents the best fit of analyzed process data.