Resumen

El sueño es un factor importante en la vida y las actividades diarias del ser humano que está relacionado a funciones vitales del organismo, es por esta razón que en el presente proyecto se realizó un estudio para determinar diferencias estadísticas que influyen en la cantidad de horas de sueño de los estudiantes de la Escuela de Química de la Universidad Nacional. Para la obtención de la información, se llevó a cabo una encuesta online empleando la herramienta de formularios en Google, dicha información fue codificada y analizada en RStudio. La muestra se subdividió en dos categorías: masculino y femenino y mediante el software estadístico R Studio se determinó si existían o no, diferencias estadísticamente significativas entre estos factores en las horas de sueño de los(as) estudiantes seleccionados(as). Se determinó mediante los datos recolectados que hay diferencias significativas entre las horas que duermen los estudiantes cuando es época de exámenes y cuando no es época de exámenes. Al comparar las horas de sueño que tienen las mujeres y los hombres se observó que no hay diferencias realmente significativas al aplicar pruebas como ANOVA.

Objetivo General

Indagar acerca de los factores que afectan las horas de sueño y evaluar las diferencias estadísticas entre los géneros femenino y masculino de acuerdo a los datos obtenidos, en la Escuela de Química de la Universidad Nacional durante el I ciclo del 2017

Objetivos Específicos

  • Identificar los posibles factores que afectan la cantidad de horas que duermen los estudiantes.
  • Establecer la diferencia entre las horas que duerme un estudiante cuando tiene exámenes y cuando no tiene exámenes.
  • Definir si hay una diferencia significativa en el sueño dependiendo de la cantidad de materias que cursa un estudiante.
  • Evaluar si la cantidad de horas que duerme un estudiante varía de acuerdo a las horas de estudio independiente que dedica.

1. Introducción

Muchos son los factores que afectan el desempeño en las actividades diarias de los seres humanos, uno de estos es el sueño, pues este influye en el rendimiento físico y mental. Diversos estudios longitudinales y transversales sugieren que las personas con un patrón de sueño largo (más de 9 horas) y corto (menos de 5 horas) tienen un mayor riesgo de deterioro en la salud, mientras que los que duermen entre 7-8 horas gozan de una mejor salud física y psíquica (Velallos,2009), es importante considerar que además del sueño, el estilo de vida influye o repercute en la salud, por ejemplo el ejercicio diario, la alimentación, el estrés entre otros, sin embargo el sueño siempre es un excelente indicador del estado de salud de los individuos. El sueño es tenido en muy baja consideración por la sociedad contemporánea, con actividad continua las 24 horas y 7 días de la semana, que lleva una reducción progresiva de las horas de sueño. En promedio dormimos unas 2 horas menos que hace apenas unos 40 años y esto incide en forma negativa en una infinidad de procesos (Cardinali, 2007). Muchos estudios indican que las mayores dificultades para mantener el sueño se observan cuando el individuo realiza actividades en horarios diferentes a los habituales (por la noche y temprano por la mañana) (Tamorri,2004), es por esta razón que este tema es de importancia en la población estudiantil, considerando que son muchas las actividades y distracciones que pueden influenciar en las horas de sueño.

2.Materiales y métodos

Para la realización del proyecto, se llevó a cabo una encuesta donde se empleó la herramienta de formularios en Google online, dicha encuesta fue dividida en tres secciones: información personal, carga académica y factores que afectan el sueño. Esta encuesta fue aplicada a una muestra poblacional de 40 estudiantes de la escuela de Química de la Universidad Nacional, posteriormente la información fue organizada e interpretada usando RStudio, empleando las herramientas y el aprendizaje obtenido durante el curso Bioestadística General.

3.Resultados

Para la obtención de estos resultados se analizó las respuestas de 40 personas a una encuesta. Primero se realizó dos vectores donde se dividió la información en horas de sueño en época de exámenes y en época sin exámenes.

examen<-c(5,5,3,5,6,4,6,4,5,5,5,7,6,5,3,5,3,5,5,4,6,5,8,5,3,4,2,3,6,3,4,7,6,5,4,5)
sinexamen<-c(7,7,5,6,8,7,8,6,7,7,7,7,6,7,5,7,8,7,5,7,5,7,8,8,5,6,5,5,8,4,6,8,6,9,7,8)
library(fdth)
## 
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var
fdt(examen)->dist5

Luego , se realizó distribuciones de frecuencia para observar los patrones en las horas de sueño.

plot(dist5, col="lightgreen", ylab="Frecuencia", xlab="Horas de sueño")

Figura 1. Horas de sueño en época donde no hay exámenes.

fdt(sinexamen)->dist6
plot(dist6, col="purple", ylab="Frecuencia", xlab="Horas de sueño")

Figura 2. Horas de sueño en época donde se tiene la mayoría de exámenes.

Después, se analizó las diferencias significativas mediante un test de ANOVA, se determinó que los datos sí tienen diferencias significativas y esto se observó graficamente mediante un boxplot.

library(car)
## Warning: package 'car' was built under R version 3.3.3
library(ggplot2)
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.3.3
t.test(examen)
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  examen
## t = 21.854, df = 35, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  4.333952 5.221603
## sample estimates:
## mean of x 
##  4.777778
t.test(sinexamen)
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  sinexamen
## t = 33.226, df = 35, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  6.233248 7.044530
## sample estimates:
## mean of x 
##  6.638889
z<-data.frame(examen,sinexamen)
anova5<-aov(examen~sinexamen,data = z)
anova5
## Call:
##    aov(formula = examen ~ sinexamen, data = z)
## 
## Terms:
##                 sinexamen Residuals
## Sum of Squares   18.02344  42.19879
## Deg. of Freedom         1        34
## 
## Residual standard error: 1.114065
## Estimated effects may be unbalanced
summary(anova5) #hay diferencias significativas
##             Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## sinexamen    1  18.02  18.023   14.52 0.000555 ***
## Residuals   34  42.20   1.241                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
boxplot(z,names=c("Con examen", "Sin examen"),notch= T, outliers= T,col= c("blue", "green"),ylab= "Horas", xlab="Sueño cuando no hay examen vrs cuando 
        sí hay examen")

Figura 3. Comparación entre las horas de sueño de los estudiantes de la Escuela de Química en época de exámenes vrs época sin exámenes

También se subdividió los datos entre hombres y mujeres y se realizó distribuciones de frecuencia para ver los patrones en las horas de sueño tanto en época de exámenes como en época sin exámenes.

Mujerexam<-c(5,5,3,5,6,4,6,4,5,5,5,7,6,5,3,5,3,5)
Hombreexam<-c(5,4,6,5,8,5,3,4,2,3,6,3,4,7,6,5,4,5)
Mujersinexam<-c(7,7,5,6,8,7,8,6,7,7,7,7,6,7,5,7,8,7)
Hombresinexam<-c(5,7,5,7,8,8,5,6,5,5,8,4,6,8,6,9,7,8)
library(fdth)
fdt(Mujerexam)->dist1
plot(dist1,col = "pink", xlab = "Horas de sueño",ylab = "Frecuencia")

Figura 4. Horas de sueño de mujeres en epoca de examenes.

fdt(Hombreexam)->dist2
plot(dist2,col = "lightblue",xlab = "Horas de sueño",ylab = "Frecuencia")

Figura 5. Horas de sueño de hombres en epoca de examenes.

fdt(Mujersinexam)->dist3
plot(dist3,col = "pink",xlab = "Horas de sueño",ylab = "Frecuencia")

Figura 6. Horas de sueño de mujeres en epoca sin examenes.

fdt(Hombresinexam)->dist4
plot(dist4,col = "lightblue",xlab = "Horas de sueño",ylab = "Frecuencia")

Figura 7. Horas de sueño de hombres en epoca sin examenes

A estos datos también se le analizó las diferencias significativas mediante un test de ANOVA. Se determinó que entre las horas de sueño de mujeres sin examen y mujeres con examen sí hay diferencias significativas y esto se observó graficamente mediante un boxplot.

library(car)
library(ggplot2)
t.test(Mujerexam)
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  Mujerexam
## t = 18.674, df = 17, p-value = 9.157e-13
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  4.287248 5.379419
## sample estimates:
## mean of x 
##  4.833333
t.test(Mujersinexam)
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  Mujersinexam
## t = 32.744, df = 17, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  6.341057 7.214498
## sample estimates:
## mean of x 
##  6.777778
x1<-data.frame(Mujerexam,Mujersinexam)
anova1<-aov(Mujerexam~Mujersinexam,data = x1)
anova1
## Call:
##    aov(formula = Mujerexam ~ Mujersinexam, data = x1)
## 
## Terms:
##                 Mujersinexam Residuals
## Sum of Squares      4.101695 16.398305
## Deg. of Freedom            1        16
## 
## Residual standard error: 1.012371
## Estimated effects may be unbalanced
summary(anova1) 
##              Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
## Mujersinexam  1  4.102   4.102   4.002 0.0627 .
## Residuals    16 16.398   1.025                 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
shapiro.test(residuals(anova1)) #datos normales
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  residuals(anova1)
## W = 0.89721, p-value = 0.05139
boxplot(x1,names=c("Con examen", "Sin examen"),outliers= T, col= c("yellow", "darkorange"), ylab= "Horas", xlab="Mujeres cuando hay examen vrs
cuando no hay examen")

Figura 8. Comparación entre las horas de sueño de las mujeres en epoca de examenes vrs epoca sin examenes.

También se demostró que existen diferencias significativas entre las horas de sueño de los hombres con exámenes y sin exámenes.

t.test(Hombreexam)
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  Hombreexam
## t = 13.125, df = 17, p-value = 2.525e-10
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  3.963134 5.481311
## sample estimates:
## mean of x 
##  4.722222
t.test(Hombresinexam)
## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  Hombresinexam
## t = 18.82, df = 17, p-value = 8.063e-13
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  5.771331 7.228669
## sample estimates:
## mean of x 
##       6.5
y1<-data.frame(Hombreexam,Hombresinexam)
anova2<-aov(Hombreexam~Hombresinexam,data = y1)
anova2
## Call:
##    aov(formula = Hombreexam ~ Hombresinexam, data = y1)
## 
## Terms:
##                 Hombresinexam Residuals
## Sum of Squares       13.86986  25.74125
## Deg. of Freedom             1        16
## 
## Residual standard error: 1.268396
## Estimated effects may be unbalanced
summary(anova2) 
##               Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
## Hombresinexam  1  13.87  13.870   8.621 0.00969 **
## Residuals     16  25.74   1.609                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
shapiro.test(residuals(anova2)) #datos no normales
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  residuals(anova2)
## W = 0.9086, p-value = 0.08128
boxplot(y1,names=c("Con examen", "Sin examen"),notch= T, outliers= T,col= c("lightgreen", "purple"),ylab= "Horas", xlab="Hombres cuando hay examen vrs cuando no hay examen")

Figura 9. Comparación entre las horas de sueño de los hombres en epoca de examenes vrs epoca sin examenes.

Cuando se comparó entre las horas de sueño de mujeres y hombres en época de exámenes se determinó que no hay diferencias significativas entre ambos.

x2<-data.frame(Mujerexam,Hombreexam)
anova3<-aov(Mujerexam~Hombreexam,data = x2)
anova3
## Call:
##    aov(formula = Mujerexam ~ Hombreexam, data = x2)
## 
## Terms:
##                 Hombreexam Residuals
## Sum of Squares    0.859046 19.640954
## Deg. of Freedom          1        16
## 
## Residual standard error: 1.107953
## Estimated effects may be unbalanced
summary(anova3) 
##             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Hombreexam   1  0.859   0.859     0.7  0.415
## Residuals   16 19.641   1.228
shapiro.test(residuals(anova3)) #datos no normales
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  residuals(anova3)
## W = 0.95358, p-value = 0.4839
boxplot(x2,names=c("Mujeres", "Hombres"),outliers=T,col= c("lightpink", "lightblue"),ylab= "Horas", xlab="Mujeres vrs hombres cuando hay examen")

Figura 10. Comparación de las horas de sueño entre las mujeres y los hombres en epoca de examenes.

Tampoco se encontró diferencias significativas entre las horas de sueño de mujeres y hombres en época sin exámenes.

y2<-data.frame(Mujersinexam,Hombresinexam)
anova4<-aov(Hombresinexam~Mujersinexam,data = y2)
anova4
## Call:
##    aov(formula = Hombresinexam ~ Mujersinexam, data = y2)
## 
## Terms:
##                 Mujersinexam Residuals
## Sum of Squares       1.90678  34.59322
## Deg. of Freedom            1        16
## 
## Residual standard error: 1.4704
## Estimated effects may be unbalanced
summary(anova4) 
##              Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Mujersinexam  1   1.91   1.907   0.882  0.362
## Residuals    16  34.59   2.162
shapiro.test(residuals(anova4)) #datos no normales
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  residuals(anova4)
## W = 0.94964, p-value = 0.4193
boxplot(y2,names=c("Mujeres", "Hombres"),col= c("lightpink", "lightblue"),ylab= "Horas", xlab="Mujeres vrs hombres cuando no hay examen")

Figura 11.Comparación de las horas de sueño entre las mujeres y los hombres en epoca sin examenes.

materias<-c(3, 5, 6, 4, 3, 5, 4, 5, 5, 3, 5, 4, 5, 6, 2, 3, 5, 4, 5, 4, 4, 3, 7, 5, 3, 5, 6, 5, 5, 3, 1, 4, 4, 5, 6, 3, 4, 5, 6, 4)
horas <-c(5, 6, 5, 7, 6, 8, 7, 8, 6, 7, 5, 7, 5, 7, 6, 7, 8, 9, 6, 7, 5, 7, 6, 8, 6, 7, 5, 5, 8, 7, 6, 5, 7, 5, 7, 6, 7, 7, 6, 6)
factores<-data.frame(materias, horas)
factores
##    materias horas
## 1         3     5
## 2         5     6
## 3         6     5
## 4         4     7
## 5         3     6
## 6         5     8
## 7         4     7
## 8         5     8
## 9         5     6
## 10        3     7
## 11        5     5
## 12        4     7
## 13        5     5
## 14        6     7
## 15        2     6
## 16        3     7
## 17        5     8
## 18        4     9
## 19        5     6
## 20        4     7
## 21        4     5
## 22        3     7
## 23        7     6
## 24        5     8
## 25        3     6
## 26        5     7
## 27        6     5
## 28        5     5
## 29        5     8
## 30        3     7
## 31        1     6
## 32        4     5
## 33        4     7
## 34        5     5
## 35        6     7
## 36        3     6
## 37        4     7
## 38        5     7
## 39        6     6
## 40        4     6
summary(factores)
##     materias        horas     
##  Min.   :1.00   Min.   :5.00  
##  1st Qu.:3.75   1st Qu.:6.00  
##  Median :4.50   Median :6.50  
##  Mean   :4.35   Mean   :6.45  
##  3rd Qu.:5.00   3rd Qu.:7.00  
##  Max.   :7.00   Max.   :9.00
shapiro.test(materias)#los datos son  no normales
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  materias
## W = 0.93423, p-value = 0.02219
shapiro.test(horas)#los datos son no normales, los datos son no paramentricos.
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  horas
## W = 0.89804, p-value = 0.001677
cor.test(materias,horas, method = "spearman") #vemos que al aplicar esta prueba se demuestra que no hay practicamente relación entre las materias y las horas de sueño de los estudiantes.
## Warning in cor.test.default(materias, horas, method = "spearman"): Cannot
## compute exact p-value with ties
## 
##  Spearman's rank correlation rho
## 
## data:  materias and horas
## S = 11118, p-value = 0.7923
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
##         rho 
## -0.04297098

4. Discusión

Al indagar acerca de la cantidad de horas de descanso de la muestra seleccionada, según las observaciones realizadas, se evidencia que tanto hombres como mujeres, realizan diversos desajustes en las horas de sueño cuando se encuentran en épocas de examen durmiendo 4,78 horas en promedio, en comparación a épocas sin exámenes donde los estudiantes duermen en promedio 6,6 horas (ver figuras 2 y 3). La comparación entre las horas de sueño en época de exámenes y época sin exámenes se puede observar en la figura 3 donde se evidencia que sí hay diferencias significativas en el tiempo de duermen los estudiantes en ambos períodos.

Esta tendencia según estudios realizados, se debe a que los estudiantes presentan un mayor nivel de estrés en periodos evaluativos, el estrés generado se relaciona con cierto tipo de deterioro emocional por enfrentamientos con las notas académicas (Martín, 2007); el estudiante se exige obtener resultados positivos y una forma de afrontar ese problema es estudiar por muchas horas con el pensamiento de que obtendrá una mejor calificación si le dedica más tiempo. Esto provoca que el estudiante utilice técnicas para poder seguir despierto durante la noche, una de ellas es el consumo de bebidas con altos niveles de cafeína (Martín, 2007) o la automedicación de fármacos que otorgan al organismo la capacidad de mantenerse en estado de vigilia por períodos más extensos. Las carreras de Ciencias Básicas e Ingenierías tienden a poseer una mayor reprobación de cursos, en relación a otras carreras (Abarca y Sánchez, 2005). Aquí podemos destacar que las dos carreras analizadas en esta investigación, pertenecen a estas dos ramas de estudio. A mayor cantidad de materias con tendencia a reprobar, el alumno utiliza con mayor frecuencia las estrategias para volver a repasar los apuntes o ejercicios para un examen (Barraza y Rodríguez, 2010).

El descanso físico tiene como uno de sus principales objetivos la recuperación de la deuda de oxígeno generada durante la jornada de trabajo y/o estudio, incluyendo los desplazamientos desde el hogar hasta los lugares donde se desarrollan dichas actividades. Los encuestados que estudian y trabajan al mismo tiempo, generalmente tienen rutinas diarias más amplias, por lo que deben descansar más, lo cual no es siempre posible. En algunos casos ésto afecta el rendimiento de las personas, sin embargo, el estudio realizado demuestra que no existe una diferencia significativa entre las horas de sueño. (Santibáñez y Sánchez, 2015).

Esto también podría explicar el por qué los estudiantes duermen menos cantidad de horas en periodo de exámenes, ya que independientemente de si a un estudiante le va bien o mal en los exámenes, se obtuvo un promedio semanal de 15,03 horas de estudio independiente. En la Universidad Nacional los horarios de los estudiantes entrevistados son mayoritariamente diurnos, por lo que los horarios disponibles para estudio individual son durante espacios libres entre lecciones o en horas nocturnas. Las cantidades de horas descanso que experimentan las hombres respecto a las mujeres en época de exámenes (ver fig. 10) poseen ambos una media de 5 horas, sin embargo el rango de variación es más amplio para los hombres, ya que varía entre 4 y 6 y en las mujeres entre 4 y 5. Un comportamiento similar de los datos se observa al contemplar el factor de periodo libre de evaluaciones (ver fig. 11); donde el rango oscila de 6 a7 horas para las mujeres y de 5 a 8 horas para los hombres.

Además de lo que sugieren estos resultados se evidencia que, condicionados a estudiar mayoritariamente en periodos nocturnos, hay una relación inversamente proporcional donde a mayor cantidad de horas de estudio invertidas se da una disminución de las horas de sueño. Debido a que esta es una etapa llena de demandas de rendimiento, los estudiantes universitarios no tienen horarios fijos de descanso y los espacios libres de tiempo se mezclan entre realización de trabajos, tareas y las horas destinadas al estudio independiente.

Por otra parte el estrés sobre el periodo de exámenes prevalece como un factor que influye con las horas de estudio y la horas de sueño, ya que el 92,5% de los estudiantes afirma que el estrés afecta en las horas de sueño. La ansiedad de los estudiantes, se da generalmente con más frecuencia en periodo de exámenes y cursos avanzados. Existe una relación entre la ansiedad y las horas de estudio, muchos alumnos relatan tener pensamientos obsesivos acerca de la pérdida del tiempo que supone no estar estudiando continuamente y como consecuencias presentan una gran preocupación (Álvarez et al, 2012). Existe una opinión generalizada de los estudiantes respecto que en época de evaluaciones, el estrés aumenta. Los resultados muestran, que existe una diferencia en la cantidad de horas que duermen los estudiantes masculinos y femeninos, en periodos sin evaluaciones y sin ellas (ver fig. 8 y 9). Donde el rango de variación va de un máximo de 6 horas a un mínimo de 4 horas con exámenes para el género masculino y de 7 horas máximo a 6 horas mínimo para el género femenino y en periodo sin evaluaciones los rangos van de 8 a 5 horas y de 7 a 6 para los y las estudiantes respectivamente.

Como consecuencia de ello, el estrés hace que las personas presenten dificultades para iniciar y mantener el sueño (insomnio); hay personas que sufren inquietud y movimientos involuntarios del cuerpo durante el sueño, pesadillas o sueños angustiosos, episodios de sonambulismo y otros incidentes (Del Río, 2006).

El estado de activación fisiológica, asociado con la activación y el estado de alerta, a su vez inhibe la aparición del sueño y por otro lado, la intensificación de la vigilia acelera al mismo tiempo el reforzamiento de la acumulación de la deuda de sueño e incrementa la necesidad de éste. El incremento de la cantidad de sueño después del estrés, indicaría que el sueño puede funcionar para compensar la carga mental en el cerebro durante la vigilia (Vásquez et al, 2004).

Por tal consideración el estrés se considera como uno de los factores que más influyen en las horas de sueño en los estudiantes.También, no es extraño, escuchar estudiantes decir que dormirán toda una tarde después de un examen, esto puede deberse a esa deuda de sueño acumulada.

Tomando en cuenta la carga académica, según los resultados obtenidos, es un factor que influye en la hora de sueño de los estudiantes; ya que ha mayor carga académica, los estudiantes tendían a dormir menos.

Se ha identificado que la carga académica tienen diversos efectos sobre la salud de los mismos en donde se puede mencionar la depresión y desgaste mental a un ritmo más acelerado que la población en general (Schwenk y Davis, 2010). Uno de los problemas y los riesgos más grandes que empeora toda la situación es la disminución de las horas de sueño y los malos hábitos relacionados al dormir. Los malos hábitos del sueño se relacionan con problemas cognitivos, enfermedades crónicas, capacidades mentales reducidas y mortalidad prematura (Okamura y Tsuda, 2010). La consecuencia de esta carga académica, puede reflejarse con efectos negativos que van mucho más allá de las horas de sueño.

Además se evaluó la temperatura ambiental como un factor que incide en la calidad del sueño y que por tanto tiene un efecto directo con la cantidad de horas de descanso, según se mostró en los resultados la mayoría de las personas entrevistadas afirman que su facilidad para conciliar el sueño se ve afectado cuando las temperaturas tienden a ser elevadas. La temperatura ideal para tener una excelente calidad en el sueño se desconoce ya que aún nadie ha realizado estudios al respecto, sin embargo, si la temperatura es superior a los 24° C afecta el sueño.

Las temperaturas extremas, ya se sea altas o bajas, tienden a interferir en el sueño. La etapa más afectada con los cambios de temperatura se da en las primeras horas del sueño cuando el cuerpo aún conserva su capacidad de autorregular la temperatura. Evidencia acumulada de estudios en mamíferos apunta que en las etapas de sueño profundo (REM) el organismo posee una capacidad mínima para termoregularse por lo cual la respuesta a los cambios de temperatura se ve disminuida (Carskadon & Dement, 2001).

Por lo tanto podemos deducir que la temperatura es un factor que afecta la conciliación del sueño, sin embargo, conforme el individuo entra en las etapas del sueño profundo este factor deja de tener efectos en el sueño ya que predomina el sueño REM (García, 1992). Es importante resaltar que cada individuo posee una tolerancia diferente a la temperatura y que esto puede influir en el tiempo que le toma a cada persona el quedarse dormido y que subsecuentemente esto puede traducirse en una disminución en las horas de sueño de aquellas personas que son más sensibles a temperaturas altas.

Al principio se planteó que la lluvia es un factor climático que favorece el sueño y se demostró que poco más de la mitad de los participantes de la encuesta presentan mejorías en la calidad del sueño cuando llueve, sin embargo, éste es más un efecto del sonido, el cual genera sensaciones agradables que relajan a las personas (Balch, 1997). Este efecto puede lograrse también con sonidos artificiales y no sólo con el de la lluvia (Méndez et al, 2007). Con esto se puede concluir que la lluvia no afecta el sueño como factor climático.

La alimentación puede afectar el sueño de diversas maneras, sus efectos más notorios son causados por trastornos alimentarios como la anorexia nerviosa, la cual reduce la necesidad de dormir de una persona y una tendencia a estar más activos físicamente, por otra parte, personas que padecen bulimia nerviosa frecuentemente tienen excesos alimentarios durante la noche y tienden a conciliar el sueño después de la medianoche y prolongarlo hasta altas horas de la mañana. Después de excesos alimentarios puede haber un aumento en el tiempo que una persona duerme. En la actualidad no existe evidencia válida de que estos trastornos u otros afectan el sueño, razón por la cual sigue siendo objeto de estudio.(Velayos, 2009) La duración del sueño varía según la edad, el sexo y la constitución de cada persona. Cuánto más joven se es se tiende a dormir más y de manera más profunda, por el contrario, al envejecer, el sueño se hace cada vez más corto y ligero. Las mujeres, generalmente, duermen más que los hombres. Cuándo éstos últimos tienen una constitución floja, su sueño se prolonga tanto como el de las mujeres. Los individuos obesos, cuyo cuello es corto, cabeza voluminosa y espalda ancha, tienen una propensión grande al sueño. (Foy, 1845).

El sueño es indispensable para la vida normal de los estudiantes y para que éstos tengan un buen rendimiento académico, como ya se ha mencionado, las alteraciones del sueño y el estrés pueden provocar alteraciones emocionales y por ende en su salud. La cantidad y calidad del sueño pueden ser modificados por diferentes condiciones durante la vigilia, incluyendo todos los factores tomados en cuenta en esta investigación, por lo tanto es necesario que las personas adquieran hábitos a favor de mejorar la calidad y horas de sueño.

Se recomienda dormir de 6 a 8 horas para una actividad óptima a nivel físico y psicológico, esta cifra está por encima del promedio de las horas de sueño de los estudiantes en periodo de exámenes, el cual fue de 4,78 horas en dicho período, concluyendo así que los estudiantes de Química Industrial y Bioprocesos Industriales tienen una baja calidad en el sueño y que están muy propensos a sufrir problemas de salud como alteración del sistema inmune, cognoscitivos, metabólicos y circadinos.

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