Análisis del compromiso ambiental estudiantes
Rubén Pizarro Gurrola
2025-05-08
1 Introducción
1.1 Objetivo
Analizar el nivel de compromiso ambiental de los estudiantes universitarios del Instituto Tecnológico de Durango (ITD).
1.2 Preguntas de investigación
¿Cómo perciben los estudiantes del ITD la integración de la sostenibilidad en su formación académica?
¿En qué medida las asignaturas relacionadas con el medio ambiente contribuyen a su compromiso ambiental?
¿Qué impacto tienen las políticas y estrategias institucionales en la conciencia y prácticas ambientales de los estudiantes?
1.3 Objetivos específicos
- Evaluar el nivel de compromiso ambiental de los estudiantes del área de Sistemas y Computación del Instituto Tecnológico de Durango.
- Identificar las percepciones, actitudes, conocimientos y comportamientos de los estudiantes en relación con la sostenibilidad. (Esto se alinea con las dimensiones del cuestionario utilizado en la investigación base).
- Analizar diferencias significativas del compromiso ambiental en estudiantes de distintas carreras profesionales. (nuevo).
- Analizar la influencia de las políticas y estrategias institucionales del Instituto Tecnológico de Durango en el compromiso ambiental de los estudiantes. (Considerando el Plan Institucional de Desarrollo, Modelo Educativo, etc.).
- Determinar la presencia de asignaturas de temas ambientales o
sostenibles en los planes de estudio del área de Sistemas y
Computación.
- Proponer recomendaciones para fortalecer el compromiso ambiental de los estudiantes y la integración de la sostenibilidad en el Departamento de Sistemas y Computación.
1.4 Dimensiones del área de estudio
- Dimensiones:
- Percepciones
- Actitudes
- Conocimientos
- Comportamientos
2 Metodologia
Se utilizó lenguaje de programación R para realizar los análisis estadísticos correspondientes y responder a las preguntas y objetivos específicos de este artículo.
2.1 Instalar paquetes
Solo se hace una vez
# install.packages("readr")
# install.packages("dplyr")
# install.packages("tidyverse")
# install.packages("ggplot2")
# install.packages("cowplot")
# install.packages("gridExtra")
# install.packages("tidyr")
# install.packages("knitr")
# install.packages("kableExtra")
# install.packages(c("tm", "wordcloud", "RColorBrewer"))
# install.packages("nortest")
# install.packages("reshape2")2.2 Cargar librerías
# Cargar paquetes necesarios
library(readr)
# library(psych)
# library(dplyr)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(cowplot)
library(knitr)
library(kableExtra)
# Carga los paquetes para cloud word
library(tm)
library(wordcloud)
library(RColorBrewer)
library(nortest)
library(reshape2)2.3 Cargar funciones
source("funciones_articulo.R")2.4 Cargar datos
datos_originales <- read_csv("Copia de Encuesta ITD Sistemas (Respuestas) - Respuestas de formulario 1.csv")2.5 Datos originales
Estructura de los datos
Contiene 45 variables, las primeras 7 variables pertenecen a los datos generales del encuestado, las variables de las preguntas 01 a la 38 son respuestas que miden en escala de Likert el compromiso con el ambiente y la última pregunta es abierta.
dim(datos_originales) # Devuelve ambos: número de filas y columnas## [1] 203 452.6 Preparación de datos
2.6.1 Modificar nombres de columnas
datos <- datos_originales
columnas <- c("fecha", "email", "edad", "genero", "carrera", "semestre", sprintf("P%02d", 1:39))
colnames(datos) <- columnas2.6.2 Columnas categóricas
datos$email <- as.factor(datos$email)
datos$edad <- as.factor(datos$edad)
datos$genero <- as.factor(datos$genero)
datos$carrera <- as.factor(datos$carrera)
datos$semestre <- as.factor(datos$semestre)2.7 Los datos
Las respuestas a las preguntas en escala de Likert.
# Mostrar las respuestas a las preguntas
f_mostrar_datos(datos[,7:44])| P01 | P02 | P03 | P04 | P05 | P06 | P07 | P08 | P09 | P10 | P11 | P12 | P13 | P14 | P15 | P16 | P17 | P18 | P19 | P20 | P21 | P22 | P23 | P24 | P25 | P26 | P27 | P28 | P29 | P30 | P31 | P32 | P33 | P34 | P35 | P36 | P37 | P38 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 1 | 1 | 5 | 3 | 5 | 5 | 3 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 1 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 1 | 1 | 2 | 5 |
| 5 | 5 | 3 | 3 | 3 | 2 | 4 | 5 | 3 | 5 | 2 | 5 | 4 | 2 | 4 | 3 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 2 | 3 | 4 | 4 | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 | 3 |
| 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 3 | 3 | 4 |
| 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 1 | 2 | 1 | 5 | 5 | 4 | 2 | 3 | 2 | 2 | 1 | 4 | 2 |
| 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 3 | 1 | 4 | 4 | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 3 |
| 5 | 2 | 4 | 4 | 3 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 2 | 4 | 3 | 3 | 2 | 2 | 4 | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 1 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 3 | 1 | 3 | 3 |
| 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 3 | 3 | 5 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 2 | 3 | 1 | 2 | 3 | 3 |
| 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 3 | 2 | 5 | 4 | 4 | 3 | 2 | 4 | 1 | 1 | 4 | 3 |
| 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 1 | 5 | 5 | 5 | 1 | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 3 | 4 | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 2 | 2 | 3 |
| 5 | 4 | 5 | 2 | 5 | 4 | 4 | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 2 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 1 | 3 | 4 |
| 5 | 4 | 5 | 3 | 4 | 2 | 4 | 5 | 4 | 5 | 2 | 5 | 4 | 5 | 2 | 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 2 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 2 | 4 | 1 | 4 | 2 |
| 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 2 | 5 | 3 | 5 | 2 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 3 | 5 | 5 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 |
| 5 | 5 | 5 | 3 | 2 | 2 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 3 | 3 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 1 | 1 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 |
| 5 | 3 | 4 | 3 | 4 | 2 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 2 | 3 | 2 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 2 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 2 | 2 | 1 | 4 | 5 | 3 | 3 | 4 | 2 | 4 | 1 | 3 | 2 |
| 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | 5 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 2 | 3 | 2 | 3 | 1 | 3 | 3 | 3 |
| 5 | 4 | 5 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 2 | 1 | 3 | 3 |
| 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 2 | 2 | 5 | 5 | 4 | 2 | 4 | 5 | 1 | 2 | 3 | 3 |
| 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 2 | 2 | 5 | 4 | 4 | 2 | 2 | 3 | 2 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | 2 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 2 | 3 | 1 | 3 | 3 | 1 | 3 | 3 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 5 | 5 | 4 | 5 | 3 | 1 | 3 | 5 | 3 | 5 | 3 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 3 | 2 | 1 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 3 | 1 | 3 | 3 |
| 4 | 4 | 5 | 3 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 5 | 2 | 5 | 4 | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 | 1 | 5 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 2 | 4 | 3 |
| 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 2 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 5 | 5 | 1 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 |
| 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 1 | 1 | 5 | 5 | 5 | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 5 | 4 | 3 | 3 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 1 | 2 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 |
| 3 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 5 |
| 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 2 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 1 | 3 | 3 | 4 | 2 | 5 | 5 | 5 |
| 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 2 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 2 | 2 | 3 | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 1 | 5 | 5 | 5 | 2 | 3 | 3 | 1 | 2 | 1 | 2 |
| 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 5 | 3 | 4 | 4 | 2 | 4 | 3 | 3 | 2 | 3 | 2 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 1 | 3 | 2 | 2 | 2 | 4 | 4 |
| 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 3 | 3 | 5 | 4 | 5 | 3 | 4 | 5 | 5 | 2 | 3 | 4 | 4 | 3 | 1 | 4 | 3 | 3 | 3 | 5 | 2 | 1 | 1 | 2 | 2 | 3 | 4 | 3 | 4 | 3 | 1 | 2 | 2 |
| 5 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 | 4 | 3 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 1 | 5 | 4 | 5 | 3 | 5 | 3 | 5 | 2 | 5 | 4 | 4 | 2 | 3 | 4 | 1 | 1 | 4 | 4 |
| 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 4 | 2 | 5 | 4 | 4 | 3 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 2 | 2 | 5 | 4 | 5 | 2 | 2 | 3 | 2 | 2 | 4 | 3 |
| 4 | 4 | 5 | 3 | 4 | 2 | 3 | 5 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 2 | 3 | 3 | 4 | 2 | 4 | 3 | 5 | 3 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 2 | 3 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 1 | 1 | 2 | 4 |
| 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 2 | 3 | 5 | 5 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 4 | 2 | 4 | 3 | 5 | 3 | 3 | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 2 | 3 | 5 | 5 | 4 | 2 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 | 2 | 2 | 2 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 4 |
| 5 | 5 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 5 | 3 | 5 | 2 | 2 | 3 | 4 | 2 | 4 | 5 | 3 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 1 | 3 | 5 | 5 | 5 | 2 | 5 | 4 | 5 | 2 | 5 | 4 |
| 5 | 4 | 5 | 5 | 3 | 3 | 2 | 5 | 4 | 3 | 2 | 5 | 4 | 5 | 5 | 3 | 5 | 3 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 1 | 5 | 5 | 5 | 1 | 4 | 1 | 3 | 1 | 5 | 5 |
| 5 | 5 | 5 | 2 | 4 | 3 | 2 | 5 | 4 | 5 | 3 | 5 | 4 | 3 | 1 | 2 | 4 | 2 | 4 | 2 | 5 | 3 | 3 | 4 | 5 | 4 | 1 | 1 | 4 | 3 | 5 | 5 | 2 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 |
| 4 | 4 | 4 | 2 | 2 | 4 | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 | 2 | 3 | 4 | 2 | 2 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 1 | 1 | 5 | 4 | 4 | 2 | 3 | 3 | 1 | 1 | 3 | 3 |
| 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 2 | 5 | 3 | 5 | 1 | 2 | 3 |
| 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 5 | 5 | 2 | 4 | 5 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 |
| 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 5 | 5 | 3 | 3 | 5 | 3 | 3 | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 3 | 3 | 5 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 2 | 5 | 5 | 2 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 3 | 5 |
| 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 5 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 3 | 4 | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 2 | 3 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 4 | 2 | 3 | 2 |
| 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | 3 | 3 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 |
| 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 3 | 5 | 5 | 4 | 2 | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 | 3 |
| 4 | 4 | 4 | 3 | 5 | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 3 | 3 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 2 | 3 | 5 | 5 | 4 | 2 | 4 | 2 | 3 | 2 | 2 | 3 |
| 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 3 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 4 | 1 | 3 | 2 | 2 |
| 5 | 4 | 5 | 3 | 4 | 2 | 2 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 3 | 1 | 2 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 3 | 3 |
| 4 | 4 | 5 | 4 | 2 | 3 | 3 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 1 | 1 | 1 | 3 | 3 | 1 | 1 | 5 | 5 | 1 | 1 | 2 | 2 | 1 | 1 | 4 | 1 |
| 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 2 | 3 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 1 | 5 | 1 | 5 | 5 | 3 | 2 | 4 | 2 | 5 | 1 | 5 | 1 |
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| 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | 2 | 4 | 5 | 4 | 4 | 3 | 4 | 3 | 4 | 2 | 5 | 3 | 4 | 3 | 2 | 2 | 4 | 3 | 4 | 5 | 4 | 4 | 3 | 2 | 4 |
| 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 2 | 3 | 5 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 5 | 3 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 1 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 4 | 4 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 2 | 3 | 4 | 4 | 5 | 3 | 5 | 3 | 4 | 2 | 5 | 4 | 2 | 3 | 5 | 2 | 3 | 3 | 3 | 4 | 3 | 2 | 2 | 2 | 4 | 2 | 3 | 2 |
| 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 4 | 4 | 5 | 3 | 4 | 4 | 3 | 2 | 1 | 4 |
| 5 | 3 | 5 | 4 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 | 4 | 3 | 5 | 3 | 4 | 4 | 4 | 5 | 5 | 3 | 1 | 1 | 5 | 5 | 3 | 2 | 3 | 4 | 1 | 1 | 3 | 2 |
| 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 2 | 2 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 2 | 5 | 4 | 5 | 2 | 4 | 4 | 2 | 2 | 2 | 3 |
| 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 |
| 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 2 | 1 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 4 | 1 | 5 | 5 | 5 | 1 | 3 | 5 | 1 | 1 | 5 | 4 |
3 Resultados
3.1 Confiabilidad
Análisis de la confiabilidad del instrumento mediante coeficiente de Cronbach.
El coeficiente Cronbach con los datos recopilados fue de \(0.90\) que de acuerdo a Hernández (2014) este valor se interpreta que el instrumento garantiza una congruencia y consistencia interna entre aceptable y elevada lo que ofrece confiabilidad de buena a excelente. (Hernández Sampieri et al., 2014)
# Coeficiente de Cronbach
# Calcula el coeficiente de Cronbach
f_alpha_cronbach(datos[, 7:44])## [1] "El coeficiente de Cronbach es: 0.90936410531615"3.2 Respuestas a las preguntas de investigación
¿Cómo perciben los estudiantes del ITD la integración de la sostenibilidad en su formación académica?
¿En qué medida las asignaturas relacionadas con el medio ambiente contribuyen a su compromiso ambiental?
¿Qué impacto tienen las políticas y estrategias institucionales en la conciencia y prácticas ambientales de los estudiantes?
Las tres preguntas de investigación no se responden directamente con análisis estadístico por lo que se sugiere actualizar para garantizar su comprensión y claridad y ver que mecanismos dan respuesta a estas preguntas.
Las respuestas a estas preguntas requiere confrontar resultados de lo que dicen los estudiantes en respuesta al instrumento aplicado contra las directrices y estrategias identificadas que tiene la Institución educativa.
# Pendiente3.3 Respuesta a los objetivos específicos
- Evaluar el nivel de compromiso ambiental de los estudiantes del área de Sistemas y Computación del Instituto Tecnológico de Durango.
3.3.1 Compromiso
El primer objetivo específico si está alineado con los datos recopilados del instrumento y en su totalidad definen el compromiso de los estudiantes con el ambiente.
Se busca dar respuesta al compromiso que tienen los estudiantes de Educación Superior del área de Sistemas y Computación con el ambiente.
Se hace un análisis estadísticos de todas las preguntas 1 a la 38 del instrumento aplicado.
Las variables numéricas son de la columna 7 a la columna 44 que contienen las respuestas en escala Likert.
estadisticas_all = f_estadisticas_all(datos[,7:44])##
##
## Table: Medias aritméticas y desviaciones estándar para cada pregunta
##
## |pregunta | media| sd|
## |:--------|--------:|---------:|
## |P01 | 4.802956| 0.4981064|
## |P02 | 4.561576| 0.7311333|
## |P03 | 4.546798| 0.7322332|
## |P04 | 3.822660| 0.8490407|
## |P05 | 4.339901| 0.8069831|
## |P06 | 3.600985| 1.0546451|
## |P07 | 3.463054| 0.9504374|
## |P08 | 4.773399| 0.5150043|
## |P09 | 4.384237| 0.7772430|
## |P10 | 4.709360| 0.5880502|
## |P11 | 4.019704| 0.9797989|
## |P12 | 4.123153| 0.9278987|
## |P13 | 4.418719| 0.7015149|
## |P14 | 3.733990| 0.9586383|
## |P15 | 3.896552| 1.0167595|
## |P16 | 3.990148| 0.9439235|
## |P17 | 4.507389| 0.7269185|
## |P18 | 4.192118| 0.8487247|
## |P19 | 4.251232| 0.8210932|
## |P20 | 3.783251| 1.1090605|
## |P21 | 4.344828| 0.7830572|
## |P22 | 4.024630| 0.8351109|
## |P23 | 4.182266| 0.8962412|
## |P24 | 4.354680| 0.7849546|
## |P25 | 4.502463| 0.6553239|
## |P26 | 3.807882| 0.9736819|
## |P27 | 3.128079| 1.3362241|
## |P28 | 2.733990| 1.4447506|
## |P29 | 4.571429| 0.6955099|
## |P30 | 4.364532| 0.8296028|
## |P31 | 3.886700| 1.2633330|
## |P32 | 3.389163| 1.1652055|
## |P33 | 3.679803| 1.0151993|
## |P34 | 3.655172| 1.2345322|
## |P35 | 3.128079| 1.2986473|
## |P36 | 2.640394| 1.3400694|
## |P37 | 3.527094| 1.1182575|
## |P38 | 3.650246| 0.9854573|paste("El valor de la media artimética es de todas las preguntas es :", round(estadisticas_all$media, 4))## [1] "El valor de la media artimética es de todas las preguntas es : 3.9866"paste("La desviación estándar de todas las preguntas es :", round(estadisticas_all$desv_std, 4))## [1] "La desviación estándar de todas las preguntas es : 1.0901"paste("El valor de la mediana de todas las preguntas es :", round(estadisticas_all$mediana, 4))## [1] "El valor de la mediana de todas las preguntas es : 4"paste("Los valores de los cuartiles q1 y q3 son: ",estadisticas_all$q1, " y ", estadisticas_all$q3, "respectivamente ")## [1] "Los valores de los cuartiles q1 y q3 son: 3 y 5 respectivamente "3.3.1.1 Media y desviación estándar general
g1 <- f_grafico_medias_preguntas(estadisticas_all$estadisticas, estadisticas_all$media, estadisticas_all$desv_std)
g1
3.3.1.2 Distribución de los datos
g2 <- f_diagrama_caja_datos(estadisticas_all$datos_all_respuestas, estadisticas_all$mediana, estadisticas_all$q1, estadisticas_all$q3)
g2 
3.3.1.3 Distribución y densidad de los datos
# df viene contiene ...
g3 <- f_histograma_densidad_preguntas(estadisticas_all$datos_all_respuestas, estadisticas_all$media, estadisticas_all$desv_std)
# Mostrar gráfico
g3
La respuestas oscilan entre \(3\) y \(5\) de acuerdo a los valores de los cuartiles \(1\) y \(3\); el valor de la mediana es de \(4\) de todas las respuestas que refleja el compromiso que tienen los estudiantes con el ambiente.
Se observa que el valor de la media aritmética de todas las respuestas de \(3.99\) con una desviación estándar de \(1.02\) indica que en los estudiantes existe entre regular y casi siempre hay un compromiso ambiental.
3.3.2 Componentes: Percepciones, Actitudes, Conocimientos y Comportamientos
- Identificar las percepciones, actitudes, conocimientos y comportamientos de los estudiantes en relación con la sostenibilidad. (Esto se alinea con las dimensiones del cuestionario utilizado en la investigación base)
El segundo objetivo específico si da respuesta al compromiso que el estudiante tiene con el ambiente.
Este compromiso es separando de acuerdo con los componentes inicialmente establecidos: percepciones, actitudes, conocimientos y comportamientos.
- La percepción se mide con las preguntas de la 1 a la 8
- Las actitud se mide con las preguntas de la 9 a la 18.
- El conocimiento se evalúa con las preguntas de la 19 a la 28.
- El comportamiento incluye las preguntas de la 29 a la 38.
Inicializar valores
percepciones <- datos[,c('P01', 'P02', 'P03', 'P04','P05', 'P06', 'P07', 'P08')]
actitudes <- datos[,c('P09', 'P10', 'P11', 'P12','P13', 'P14', 'P15', 'P16', 'P17', 'P18')]
conocimientos <- datos[,c('P19', 'P20', 'P21', 'P22','P23', 'P24', 'P25', 'P26', 'P27', 'P28')]
comportamientos <- datos[,c('P29', 'P30', 'P31', 'P32','P33', 'P34', 'P35', 'P36', 'P37', 'P38')]
str_percepciones <- "¿Cuál es la percepción del estudiante \n en relación a la sostenibilidad?"
str_actitudes <- "¿Cuál es la actitud del estudiante \n en relación a la sostenibilidad?"
str_conocimientos <- "¿Qué conocimiento tiene el estudiante \n en relación a la sostenibilidad?"
str_comportamientos <- "¿Cuál es el comportamiento del estudiante \n en relación a la sostenibilidad?"Se mandan llamar funciones para análisis descriptivo por componente
3.3.2.1 Percepción
descriptivo <- f_a_descriptivo(percepciones)
paste (str_percepciones, "media aritmética igual a ", round(descriptivo$media, 4), " y desviación estándar de", round(descriptivo$sd, 4))## [1] "¿Cuál es la percepción del estudiante \n en relación a la sostenibilidad? media aritmética igual a 4.2389 y desviación estándar de 0.9318"g1 <- f_barra_apilado(percepciones, str_percepciones)3.3.2.2 Actitudes
descriptivo <- f_a_descriptivo(actitudes)
paste (str_actitudes, "media aritmética igual a ", round(descriptivo$media, 4), " y desviación estándar de", round(descriptivo$sd, 4))## [1] "¿Cuál es la actitud del estudiante \n en relación a la sostenibilidad? media aritmética igual a 4.1975 y desviación estándar de 0.9028"g2 <- f_barra_apilado(actitudes, str_actitudes)3.3.2.3 Conocimientos
descriptivo <- f_a_descriptivo(conocimientos)
paste (str_conocimientos, "media aritmética igual a ", round(descriptivo$media, 4), " y desviación estándar de", round(descriptivo$sd, 4))## [1] "¿Qué conocimiento tiene el estudiante \n en relación a la sostenibilidad? media aritmética igual a 3.9113 y desviación estándar de 1.1316"g3 <- f_barra_apilado(conocimientos, str_conocimientos)3.3.2.4 Comportamientos
descriptivo <- f_a_descriptivo(comportamientos)
paste (str_comportamientos, "media aritmética igual a ", round(descriptivo$media, 4), " y desviación estándar de", round(descriptivo$sd, 4))## [1] "¿Cuál es el comportamiento del estudiante \n en relación a la sostenibilidad? media aritmética igual a 3.6493 y desviación estándar de 1.2297"g4 <- f_barra_apilado(comportamientos, str_comportamientos)# Combinar los gráficos en 2 X 2
plot_grid(g1, g2, g3, g4,
ncol = 2,
nrow = 2,
align = "hv") 
3.3.3 Diferencias por carrera
3.3.3.1 Objetivo específico declarado
- Analizar diferencias significativas del compromiso ambiental en estudiantes de distintas carreras profesionales. (nuevo).
Se utiliza la prueba de Kruskal Wallis para identificar si existen diferencias estadísticas habiendo realizado con anticipación las pruebas de normalidad para garantizar que los datos no provienen de una distribución normal.
3.3.3.2 Pregunta de investigación (nuevo)
¿Existen diferencias significativas del compromiso ambiente en estudiantes de distintas carreras?
3.3.3.3 Declaración de hipótesis (nuevo)
Se declara la hipótesis nula \(H_0\) y la hipótesis alternativa \(H_a\).
\[ H_0: \text{"No hay diferencias estadísticas entre estudiantes de distintas carreras con el compromiso ambiental}. \\ H_a: \text{"Si hay diferencias estadísticas entre estudiantes de distintas carreras con el compromiso ambiental.} \]
Se hacen pruebas estadísticas a los datos para identificar si tienen una comportamiento normal (Flores Tapia & Flores Cevallos, 2021).
Se utiliza la prueba no paramética de Kruskal-Wallis para identificar si existen diferencias estadísticas en estudiantes de distintas carreras y tener elementos estadísticos para aceptar o rechazar la hipótesis planteada. (Triola & Lossi, 2018)
Esta prueba de Kruskal-Wallis se aplica porque los datos no tienen un comportamiento normal, es decir, la prueba no requiere que las muestras provengan de poblaciones con distribuciones normales o cualquier otra distribución(Triola & Lossi, 2018)
3.3.3.4 Pruebas de Normalidad
Se aplican las pruebas Shapiro-Wilk, Anderson-Darling y la visualización del diagrama qq-plot que identifican el comportamiento de la distribución de los datos.
3.3.3.4.1 Shapiro-Wilk
# Se tiene un data frame llamado 'datos' con columnas p01, P02, P03, P04 ... P36
resultados_shapiro <- f_shapiro_test_df(datos[,7:44])
# Mostrar los resultados
kable(resultados_shapiro, caption = "Prueba Shapiro-Wilk con 0.05")| estadistico | p_value | conclusion | variable |
|---|---|---|---|
| 0.4462370 | 0 | No normal | P01 |
| 0.6391952 | 0 | No normal | P02 |
| 0.6513439 | 0 | No normal | P03 |
| 0.8610076 | 0 | No normal | P04 |
| 0.7593720 | 0 | No normal | P05 |
| 0.8922530 | 0 | No normal | P06 |
| 0.8922842 | 0 | No normal | P07 |
| 0.4906488 | 0 | No normal | P08 |
| 0.7407186 | 0 | No normal | P09 |
| 0.5456597 | 0 | No normal | P10 |
| 0.8345781 | 0 | No normal | P11 |
| 0.8112232 | 0 | No normal | P12 |
| 0.7452101 | 0 | No normal | P13 |
| 0.8796701 | 0 | No normal | P14 |
| 0.8561649 | 0 | No normal | P15 |
| 0.8442586 | 0 | No normal | P16 |
| 0.6851181 | 0 | No normal | P17 |
| 0.8047547 | 0 | No normal | P18 |
| 0.7908394 | 0 | No normal | P19 |
| 0.8658036 | 0 | No normal | P20 |
| 0.7626496 | 0 | No normal | P21 |
| 0.8368577 | 0 | No normal | P22 |
| 0.8023790 | 0 | No normal | P23 |
| 0.7544123 | 0 | No normal | P24 |
| 0.7053025 | 0 | No normal | P25 |
| 0.8690434 | 0 | No normal | P26 |
| 0.8999966 | 0 | No normal | P27 |
| 0.8700373 | 0 | No normal | P28 |
| 0.6471452 | 0 | No normal | P29 |
| 0.7417986 | 0 | No normal | P30 |
| 0.8088317 | 0 | No normal | P31 |
| 0.8989745 | 0 | No normal | P32 |
| 0.8859005 | 0 | No normal | P33 |
| 0.8684445 | 0 | No normal | P34 |
| 0.8973895 | 0 | No normal | P35 |
| 0.8818879 | 0 | No normal | P36 |
| 0.8886226 | 0 | No normal | P37 |
| 0.8854648 | 0 | No normal | P38 |
Los valores de prueba p_value son menores que el valor de significancia, entonces, los datos que incluye las respuestas del instrumento a las preguntas en escala de Likert no provienen de una distribución normal de acuerdo a la prueba Shapiro-Wilk al \(95\%\) de confianza y un nivel de significancia \(α = 0.05\).
3.3.3.4.2 Anderson-Darling
# Se tiene un data frame llamado 'datos' con columnas p01, P02, P03, P04 ... P36
resultados_anderson <- f_anderson_test(datos[,7:44])
# Mostrar los resultados
kable(resultados_anderson, caption = "Prueba Anderson-Darling con 0.05")| Pregunta | Estadistico | p_value | Conclusion |
|---|---|---|---|
| P01 | 52.643048 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P02 | 31.167111 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P03 | 29.837530 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P04 | 11.993083 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P05 | 20.128822 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P06 | 8.460961 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P07 | 9.688814 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P08 | 48.570959 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P09 | 23.038542 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P10 | 42.161984 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P11 | 13.116176 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P12 | 15.175652 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P13 | 22.324144 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P14 | 9.812616 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P15 | 10.963426 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P16 | 12.378550 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P17 | 28.756878 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P18 | 16.228861 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P19 | 17.083794 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P20 | 9.889806 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P21 | 19.908910 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P22 | 13.186629 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P23 | 15.463556 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P24 | 20.736069 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P25 | 26.800277 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P26 | 10.246158 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P27 | 6.479377 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P28 | 8.528417 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P29 | 31.859016 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P30 | 21.180943 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P31 | 14.538312 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P32 | 7.627103 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P33 | 9.098725 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P34 | 9.435000 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P35 | 7.028097 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P36 | 7.982369 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P37 | 8.601503 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
| P38 | 9.513289 | 0 | Los datos NO tienen distribución normal. |
Los datos no provienen de una distribución normal de acuerdo a la prueba Anderson-Darling al \(95\%\) de confianza y un nivel de significancia \(α = 0.05\) dado que los valores de prueba p_value son menores que el valor de significancia.
3.3.3.4.3 qq-plot
# Reorganizar datos de ancho a largo
f_qqplot(datos[,7:44])
En la gráfica del qq-plot se observa que ninguna de las preguntas tiene una alineación con la linea roja, por lo que visualmente hablando se concluye que los datos no son normales.
3.3.3.5 Prueba Kruskal-Wallis
Habiendo realizado las pruebas de Shapiro-Wilk, Anderson-Darling y la visualización del diagrama qq-plot se concluye que los datos no son normales por lo que se hace la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis para encontrar diferencias significativas entre grupos, es decir entre estudiantes de distintas carreras.
Inicializar componentes por carrera
percepciones <- datos[,c(5,7:14)]
actitudes <- datos[,c(5,15:24)]
conocimientos <- datos[,c(5,25:34)]
comportamientos <- datos[,c(5,35:44)]
percepciones$promedio = apply(percepciones[-1], 1, mean, na.rm = TRUE)
actitudes$promedio = apply(actitudes[-1], 1, mean, na.rm = TRUE)
conocimientos$promedio = apply(conocimientos[-1], 1, mean, na.rm = TRUE)
comportamientos$promedio = apply(comportamientos[-1], 1, mean, na.rm = TRUE)
c_percepciones <- "Percepción"
c_actitudes <- "Actitud"
c_conocimientos <- "Conocimiento"
c_comportamientos <- "Comportamiento"Se manda llamar la fiunción f_kruskal_wallis() para prueba Kruskall-Wallis
# Mostrar los resultados para percepciones
kruskal_result = f_kruskal_wallis(percepciones, c_percepciones)
print(kruskal_result)## [[1]]
##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: promedio by carrera
## Kruskal-Wallis chi-squared = 0.8465, df = 2, p-value = 0.6549
##
##
## [[2]]
## [1] "No hay diferencias significativas entre las medianas de las carreras y el componente:Percepción"kruskal_result = f_kruskal_wallis(actitudes, c_actitudes)
print(kruskal_result)## [[1]]
##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: promedio by carrera
## Kruskal-Wallis chi-squared = 0.6684, df = 2, p-value = 0.7159
##
##
## [[2]]
## [1] "No hay diferencias significativas entre las medianas de las carreras y el componente:Actitud"kruskal_result = f_kruskal_wallis(conocimientos, c_conocimientos)
print(kruskal_result)## [[1]]
##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: promedio by carrera
## Kruskal-Wallis chi-squared = 1.9251, df = 2, p-value = 0.3819
##
##
## [[2]]
## [1] "No hay diferencias significativas entre las medianas de las carreras y el componente:Conocimiento"kruskal_result = f_kruskal_wallis(comportamientos, c_comportamientos)
print(kruskal_result)## [[1]]
##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: promedio by carrera
## Kruskal-Wallis chi-squared = 3.4084, df = 2, p-value = 0.1819
##
##
## [[2]]
## [1] "No hay diferencias significativas entre las medianas de las carreras y el componente:Comportamiento"La prueba de Kruskal-Wallis indica que no hay evidencia estadística suficiente para afirmar que existen diferencias significativas entre las carreras en cuanto al promedio de las respuestas.
Se acepta la \(H_0 \text{"No hay diferencias estadísticas entre estudiantes de distintas carreras con el compromiso ambiental}.\)
3.3.3.6 Diagrama de caja por carrera
El diagrama de caja de componentes por carrera, identifica visualmente hablando que no existen grandes diferencias entre las distribuciones de los datos, por lo que se corrobora aceptar la \(H_0\).
g1 <- f_caja_carrera_preguntas(percepciones, c_percepciones)
g2 <- f_caja_carrera_preguntas(actitudes, c_actitudes)
g3 <- f_caja_carrera_preguntas(conocimientos, c_conocimientos)
g4 <- f_caja_carrera_preguntas(comportamientos, c_comportamientos)
plot_grid(g1, g2, g3, g4,
ncol = 2,
nrow = 2,
align = "hv") 
3.3.4 Análisis de la pregunta abierta
La pregunta abierta número 39 del conjunto de datos
f_nube_palabras(datos[, 45])
De acuerdo con (ChatGPT, 2025) los resultados de de la encuesta a la pregunta abierta sobre compromiso ambiental, los estudiantes responden que son conscientes de las prácticas individuales que ayudan a proteger el medio ambiente, como el ahorro de agua y energía, la reducción de residuos, el reciclaje y el uso de transporte sostenible.
Bibliografía
ChatGPT. (2025). ChatGPT. https://chatgpt.com/c/6820bcac-435c-8003-9f92-c9db3d607940
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comprobar la normalidad de datos en procesos productivos:
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Ryan-Joiner,
Shapiro-Wilk y
Kolmogórov-Smirnov. Societas. Revista de
Ciencias Sociales y Humanidades, 23(2), 83–106. https://revistas.up.ac.pa/index.php/societas
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, M.
del P. (2014). Metodología de la Investigación
(Sexta).
Triola, M., & Lossi, L. (2018). Estadística (Décimo
Segunda). Pearson. https://www.academia.edu/44058808/Estadistica_Mario_F_Triola_12ED