1 PARTICIPACIÓN

1.1 Período de análisis

Las respuestas de los estudiantes participantes fueron recopiladas durante el período del lunes 6 de abril de 2020 al jueves 16 de abril de 2020.

## [1] "Primera respuesta: 06 de avril de 2020 a las 14:17:50"

## [1] "Última respuesta: 19 de avril de 2020 a las 18:11:36"

## [1] "Total de respuestas: 312"

NOTA: La gráfica es interactiva, se puede seleccionar el período de tiempo marcando una zona rectangular en la pantalla.

1.2 Datos generales

Los indicadores básicos en relación con los datos generales son:

## [1] "Sexo:"

##  Femenino Masculino 
##       110       202

## [1] "Edad:"

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   17.00   20.00   21.00   21.24   22.00   30.00

## [1] "Con beca:"

##  No  Sí 
## 161 151

## [1] "Afectación financiera por COVID-19:"

##  No  Sí 
##  68 244

1.3 Licenciaturas

Tomando en cuenta que submuestras de tamaño muy pequeño afectan diversas técnicas estadísticas, se decidió eliminar aquellas licenciaturas cuya participación fue menor a 5 respuestas.

A3. Licenciatura	N
Ing. en Sistemas y Tecnologías de Información	4

La participación por licenciatura después de realizado el ajuste fue:

1.4 Aspectos financieros

Se les pidió a los estudiantes indicar si tienen algún tipo de beca y si la situación derivada del COVID-19 ha afectado financieramente a sus familias. Se presenta el análisis por licenciatura, considerando el porcentaje de estudiantes becados, el porcentaje de estudiantes afectados financieramente y el porcentaje de estudiantes con ambas características (becado y afectado).

A3. Licenciatura	N	Mujeres	Hombres	Edad (min)	Edad media	Edad (max)	% Becados	% Riesgo Financiero	% Beca y Riesgo
Ing. Biomédica	28	13	15	19	20.2	25	60.7	82.1	57.1
Ing. Civil	31	8	23	19	21.9	27	41.9	90.3	41.9
Ing. en Animación Digital	77	38	39	19	21.1	30	54.5	70.1	39.0
Ing. en Informática y Negocios Digitales	38	6	32	19	21.1	25	39.5	84.2	34.2
Ing. Industrial	70	35	35	19	21.5	26	48.6	80.0	37.1
Ing. Mecatrónica	64	10	54	17	21.3	26	45.3	76.6	31.2

La gráfica siguiente permite explorar ambas condiciones por licenciatura.

NOTA: La gráfica es interactiva, con el puntero del ratón se puede consultar la secuencia radial.

Se observa que en todas las licenciaturas de la DICE, al menos un 30% de los participantes en la encuesta tiene beca y está en situación de riesgo financiero. Considerando que estos estudiantes presentan un algo riesgo de abandonar la Universidad por aspectos financieros, se esperaría una deserción importante de estudiantes.

1.5 Situación personal

Se les pidió a los estudiantes responder acerca de su origen y situación de movilidad en la que pasaron la última semana antes del período vacacional, para saber si pudieron trasladarse a sus lugares de origen en el caso de los foráneos.

Se observa de la gráfica anterior que la mayoría de los que respondieron la encuesta son foráneos y es importante resaltar que no son pocos casos de estudiantes de otro país que tuvieron que permanecer en nuestra ciudad.

Se recomienda identificar esos casos particulares para tener conocimiento de las razones por las que permanecieron en Mérida.

De igual manera se les pidió que respondieran las condiciones de acompañamiento durante la última semana antes del período vacacional.

La gráfica siguiente permite explorar ambas condiciones por licenciatura.

NOTA: La gráfica es interactiva, con el puntero del ratón se puede consultar la secuencia radial.

Se observa que la mayoría de los estudiantes estuvieron con sus familias, sin embargo, es importante hacer notar que el 12.66% de los que respondieron la encuesta estuvieron solos.

Se analiza el caso particular de aquellos estudiantes que estuvieron solos en relación a su lugar de origen.

1.6 Fuentes de información

Al final de la primera sección, se les preguntó a los estudiantes acerca de sus fuentes de información y los medios que utilizan para estar consultando el avance y las noticias acerca del COVID-19.

Nota: Se filtran aquellas opciones que tuvieron menos de 5 respuestas.

2 CLASES EN LÍNEA

2.1 Afectación

Los estudiantes expresaron como será la afectación en sus calificaciones y desempeño con relación a las clases en línea que han tenido durante las 2 últimas semanas previas al periodo vacacional. Se les pidió calificar con una escala ordinal de 5 niveles y se presentan los resultados a continuación.

B1. Afectación	Frecuencia	Frecuencia Porcentual	Frecuencia Acumulada	Frecuencia Acumulada Porcentual
Muy negativamente	45	14.6	45	14.6
Negativamente	191	62.0	236	76.6
No afectará	60	19.5	296	96.1
Positivamente	8	2.6	304	98.7
Muy positivamente	4	1.3	308	100.0

Para verificar si alguno de los datos generales es un factor que influya en el nivel de afectación de la calificación y desempeño, se hicieron las pruebas estadísticas correspondientes y los resultados se presentan a continuación:

	p.values	Factor diferenciador
A1. Sexo	0.7166567	No
A3. Licenciatura	0.9958008	No
A4. Origen	0.9824035	No
A5. Compañía	0.9838032	No
A6. Beca	0.5974805	No
A7. Afectación financiera	0.0721856	No

Ninguno de los datos generales es un factor que influya en la afectación de los estudiantes.

El sentir generalizado de los estudiantes de la DICE es negativo respecto de como serán afectadas sus calificaciones y su desempeño con relación a la implementación de clases en línea como mecanismo para continuar con las actividades académicas.

2.2 Satisfacción

Los estudiantes calificaron su experiencia de las clases en línea respecto de sus clases presenciales previas. Respondieron un instrumento de 7 reactivos con 7 niveles numéricos (-3 a 3); los valores negativos indican que su experiencia empeoró mientras que los valores positivos indican que su experiencia mejoró. Los reactivos usados fueron:

La calidad de las clases
La comprensión de los temas
Las tareas
Los materiales de apoyo a las clases
Los canales para dudas
La exigencia de las clases
La interacción con el profesor

Los resultados de la escala y de los reactivos individuales se presentan a continuación:

	N	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
ÍNDICE	308	-3	-1.285714	-0.5714286	0.2857143	3	-0.4308905	1.219371	0.5219376	-0.0369454
Calidad	308	-3	-2.000000	-1.0000000	0.0000000	3	-0.5194805	1.557668	0.5051582	-0.3101015
Comprensión	308	-3	-2.000000	-1.0000000	0.0000000	3	-0.9253247	1.611525	0.6099645	-0.3670302
Tareas	308	-3	-2.000000	-1.0000000	0.0000000	3	-0.8733766	1.620373	0.4732813	-0.4062674
Materiales	308	-3	-1.000000	0.0000000	1.0000000	3	-0.0616883	1.650020	-0.1013607	-0.6490219
Dudas	308	-3	-1.000000	0.0000000	1.0000000	3	-0.1850649	1.768758	0.0587851	-0.8599108
Exigencia	308	-3	-2.000000	0.0000000	1.0000000	3	-0.2857143	1.682306	0.1295094	-0.7335167
Interacción	308	-3	-1.250000	0.0000000	1.0000000	3	-0.1655844	1.788996	0.1839997	-0.9688692

NOTA: La gráfica es interactiva, al pasar el puntero del ratón sobre la barra se despliegan los valores y se puede ocultar o desplegar un aspecto presionando sobre su nombre en la leyenda derecha.

Se observa que todas las medias aritméticas son negativas, tanto del índice general como de los 7 elementos evaluados por la escala; son cercanos a cero, pero el que sean negativas es una clara indicación de la experiencia que los estudiantes tuvieron.

La experiencia de las clases en línea durante las 2 últimas semanas previas al período vacacional fue negativa, siendo los aspectos más críticos la comprensión de los temas, la cantidad de las tareas y la calidad de las clases.

2.3 Factores diferenciadores

Se hicieron las correspondientes pruebas estadísticas para identificar la existencia de algún factor diferenciador del índice de experiencia medio o cualquiera de sus reactivos; los resultados se presentan en la siguiente tabla:

	A3. Licenciatura	A7. Afectación financiera
Índice de experiencia	Si afecta	Si afecta
a. Calidad		Si afecta
b. Comprensión		Si afecta
c. Tareas	Si afecta	Si afecta
d. Materiales
e. Dudas
f. Exigencia	Si afecta
g. Interacción

2.3.1 Por licenciatura

Analizamos como afecta la licenciatura realizando pruebas post-hoc para identificar aquellas licenciaturas que son significativamente diferentes.

## [1] "ÍNDICE DE EXPERIENCIA en relación con la licenciatura"

A3. Licenciatura	N	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Ing. Biomédica	28	-2.142857	-1.0714286	-0.4285714	1.1428571	2.571429	-0.0204082	1.402252	0.3967781	-1.2552471
Ing. Industrial	70	-3.000000	-1.2500000	-0.5714286	0.5357143	3.000000	-0.2612245	1.297501	0.4665409	-0.3005237
Ing. Mecatrónica	64	-2.571429	-0.8571429	-0.3571429	0.4285714	3.000000	-0.2700893	1.152206	0.3516566	0.2922926
Ing. Civil	31	-3.000000	-1.2142857	-0.5714286	0.3571429	2.857143	-0.4147465	1.362448	0.5248774	-0.2547109
Ing. en Informática y Negocios Digitales	38	-2.571429	-1.2500000	-0.5714286	0.0000000	1.714286	-0.5601504	1.044187	0.0911635	-0.5580695
Ing. en Animación Digital	77	-2.714286	-1.5714286	-0.8571429	-0.2857143	2.142857	-0.8107607	1.072416	0.6257923	0.1226634

##                Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
## LicenciaturaC   5   20.1   4.028   2.788 0.0177 *
## Residuals     302  436.3   1.445                 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

	diff	lwr	upr	p adj
ANDG-INBM	-0.7903525	-1.551149	-0.0295562	0.0365139

## [1] "Componente de las TAREAS en relación con la licenciatura"

A3. Licenciatura	N	Mín	Q1	Q2	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Ing. Biomédica	28	-3	-1	0.0	2	-0.2857143	1.329359	-0.2196606	-0.4162731
Ing. Mecatrónica	64	-3	-2	-0.5	3	-0.5156250	1.542953	0.2202573	-0.6015171
Ing. Industrial	70	-3	-2	-1.0	3	-0.6142857	1.713483	0.3025984	-0.6563448
Ing. Civil	31	-3	-2	-1.0	3	-0.9354839	1.730809	0.8373893	0.0805840
Ing. en Informática y Negocios Digitales	38	-3	-2	-1.0	3	-1.1315789	1.436419	0.5435976	0.1480992
Ing. en Animación Digital	77	-3	-3	-2.0	3	-1.4675325	1.569314	0.9892472	0.2919644

##                Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
## LicenciaturaC   5   52.4  10.479   4.199 0.00105 **
## Residuals     302  753.7   2.496                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

	diff	lwr	upr	p adj
ANDG-INBM	-1.1818182	-2.1817088	-0.1819275	0.0101954
INIE-ANDG	0.8532468	0.1049971	1.6014964	0.0150534
INMT-ANDG	0.9519075	0.1855058	1.7183091	0.0056603

## [1] "Componente de la EXIGENCIA DE LAS CLASES en relación con la licenciatura"

A3. Licenciatura	N	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Ing. Biomédica	28	-3	-1	0.5	2	3	0.4285714	1.814113	-0.2658954	-1.1819911
Ing. Civil	31	-3	-1	0.0	1	3	0.0322581	1.642840	0.1248690	-0.7402253
Ing. Mecatrónica	64	-3	-1	0.0	1	3	-0.0156250	1.474570	0.3188189	-0.6307523
Ing. Industrial	70	-3	-1	0.0	1	3	-0.0857143	1.691778	0.1322523	-0.5922277
Ing. en Informática y Negocios Digitales	38	-3	-2	0.0	0	3	-0.5526316	1.766006	0.0416911	-1.1080593
Ing. en Animación Digital	77	-3	-2	-1.0	0	2	-0.9480519	1.571926	0.2565301	-0.9813779

##                Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## LicenciaturaC   5   61.4  12.275   4.591 0.000473 ***
## Residuals     302  807.5   2.674                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

	diff	lwr	upr	p adj
ANDG-INBM	-1.3766234	-2.4115972	-0.3416496	0.0022663
INIE-ANDG	0.8623377	0.0878342	1.6368412	0.0192132
INMT-ANDG	0.9324269	0.1391345	1.7257194	0.0108517

Se observa en los análisis previos que Ing. en Animación Digital es diferente de las demás licenciaturas, estando en los niveles más bajos de satisfacción.

Para Ing. en Animación Digital se recomienda tener una estrategia particular relacionada con el tema de las tareas para buscar que sean más significativas para los alumnos y que contribuyan a su proceso de formación, así como analizar más a profundidad el tema de la exigencia para entender que factores están ocasionando que los alumnos estén considerando negativamente este aspecto.

2.3.2 Por finanzas

Analizamos como impacta la afectación financiera realizando las pruebas estadísticas correspondientes.

## [1] "ÍNDICE DE EXPERIENCIA en relación con la afectación financiera"

A7. Afectación Financiera	N	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
No	66	-2.571429	-1.000000	-0.2142857	0.6785714	3	-0.0844156	1.225059	0.4623220	-0.3822273
Sí	242	-3.000000	-1.392857	-0.7142857	0.1428571	3	-0.5253837	1.203097	0.5465045	0.0528569

## 
##  Two Sample t-test
## 
## data:  experiencia by A7. Afectación Financiera
## t = 2.6292, df = 306, p-value = 0.008992
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  0.1109343 0.7710020
## sample estimates:
## mean in group No mean in group Sí 
##      -0.08441558      -0.52538371

## [1] "Componente de la CALIDAD DE LAS CLASES en relación con la afectación financiera"

A7. Afectación Financiera	N	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
No	66	-3	-1	0	1	3	-0.0454545	1.503144	0.5310339	-0.5460485
Sí	242	-3	-2	-1	0	3	-0.6487603	1.550190	0.5305078	-0.2717988

## 
##  Two Sample t-test
## 
## data:  B3. Calidad by A7. Afectación Financiera
## t = 2.8205, df = 306, p-value = 0.005108
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  0.1824096 1.0242020
## sample estimates:
## mean in group No mean in group Sí 
##      -0.04545455      -0.64876033

## [1] "Componente de la COMPRENSIÓN DE LOS TEMAS en relación con la afectación financiera"

A7. Afectación Financiera	N	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
No	66	-3	-2	-1	1	3	-0.3787879	1.643309	0.4440370	-0.7777536
Sí	242	-3	-2	-1	0	3	-1.0743802	1.573459	0.6632305	-0.2438922

## 
##  Two Sample t-test
## 
## data:  B3. Comprensión by A7. Afectación Financiera
## t = 3.1532, df = 306, p-value = 0.001775
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  0.2615154 1.1296692
## sample estimates:
## mean in group No mean in group Sí 
##       -0.3787879       -1.0743802

## [1] "Componente de las TAREAS en relación con la afectación financiera"

A7. Afectación Financiera	N	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
No	66	-3	-2	0	0	3	-0.4090909	1.663890	0.2775107	-0.6940600
Sí	242	-3	-2	-1	0	3	-1.0000000	1.588339	0.5259264	-0.3069135

## 
##  Two Sample t-test
## 
## data:  B3. Tareas by A7. Afectación Financiera
## t = 2.6518, df = 306, p-value = 0.008424
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  0.1524241 1.0293941
## sample estimates:
## mean in group No mean in group Sí 
##       -0.4090909       -1.0000000

Los estudiantes con afectación financiera califican más negativamente su experiencia con las clases en línea, lo que implica que parte de la valoración está ocasionada por un factor ajeno a las clases en sí, en la medida que logremos dar tranquilidad financiera a los estudiantes tendremos un impacto positivo en su percepción de la experiencia.

2.3.3 Nivel de afectación

Se observa una relación positiva entre el nivel de afectación y el índice de experiencia, como se aprecia con el valor del índice de correlación y la gráfica siguiente.

## [1] "Correlación: 0.46242"

Aunque la correlación no es muy fuerte, es suficiente para considerar que una estrategia que mejore la experiencia de los alumnos tendrá un impacto positivo en su percepción de como se verán afectados por la situación.

2.4 Plataformas

Los estudiantes calificaron su experiencia con las diferentes plataformas de videoconferencia que sus profesores usaron para las clases en línea impartidas durante las 2 últimas semanas previas al inicio del período vacacional.

Plataforma	No la he usado	Muy mala	Mala	Regular	Buena	Muy buena
Blackboard Aprende	10	5	11	115	117	50
Blackboard Collaborate	38	9	32	95	87	47
Google Hangouts	129	6	8	82	49	34
Google Meet	70	5	9	66	93	65
Google Classroom	178	6	9	63	38	14
Zoom	56	17	27	62	88	58
WebEx	248	2	5	40	7	6
Skype	210	9	9	47	25	8
Anymeeting	250	3	6	38	6	5
GoToMeeting	251	2	6	36	8	5

Las plataformas más usadas obtuvieron la siguiente calificación modal:

Plataforma	Calificación	Frecuencia
Blackboard Aprende	Buena	117
Blackboard Collaborate	Regular	95
Google Meet	Buena	93
Zoom	Buena	88

2.5 Sugerencias

Se les pidió a los estudiantes que realizaran sugerencias a sus profesores para mejorar las clases en línea.

Se realizó una nube de palabras de las sugerencias.

La nube de palabras se realizó eliminando aquellas palabras con frecuencia inferior a 5, además de las palabras clase y clases que al representar el tópico discutido, su frecuencia sería de las más altas, pero sin valor analítico.

2.6 Comentarios

Se les pidió a los estudiantes que realizaran comentarios acerca de su experiencia con las clases en línea y acerca de las medidas adoptadas por la Universidad.

Se realizó una nube de palabras de los comentarios.

La nube de palabras se realizó eliminando aquellas palabras con frecuencia inferior a 5.

3 HÁBITOS Y BIENESTAR

3.1 Escala DASS

Se aplicó la escala DASS-21 (Lovibond & Lovibond, 1995) validada en estudiantes (Antúnez & Vinet, 2012) para medir depresión, ansiedad y estrés, escogida por ser una escala de auto reporte, breve, fácil de administrar y responder.

Es muy importante establecer que los resultados de esta escala no constituyen indicadores clínicos de depresión, ansiedad y estrés, que podrían ser obtenidos con otro tipo de pruebas y en condiciones diferentes administradas por profesionales de la salud.

Los 3 indicadores numéricos van de 0 a 42, y se recomiendan las siguientes rangos para las categorías convencionales (Lovibond & Lovibond, 1995):

Variable	Depresión	Ansiedad	Estrés
Normal	0-9	0-7	0-14
Ligera	10-13	8-9	15-18
Moderada	14-20	10-14	19-25
Severa	21-28	15-19	26-33
Extremadamente Severa	28+	20+	34+

Los estadísticos descriptivos generales obtenidos para los estudiantes son los siguientes:

	Mín	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis	NA
Depresión	308	3.5	8	20.0	42	12.357143	11.746053	0.9120635	-0.2912914
Ansiedad	308	0.0	4	10.5	42	7.220779	9.464659	1.5709318	1.9279470
Estrés	308	4.0	12	22.0	42	14.025974	11.628309	0.6024505	-0.7243600

La gráfica siguiente muestra las frecuencias de cada nivel acorde a la clasificación propuesta por Lovibond y Lovibond (1995), los resultados son globales para todos los estudiantes que participaron en la encuesta.

3.2 Factores diferenciadores

Se hicieron las correspondientes pruebas estadísticas para identificar la existencia de algún factor diferenciador en los elementos de la escala DASS; los resultados se presentan en la siguiente tabla:

	A1. Sexo	A3. Licenciatura	A4. Origen	A5. Compañía	B1. Afectación
Depresión		Si afecta			Si afecta
Ansiedad		Si afecta		Si afecta	Si afecta
Estrés	Si afecta	Si afecta	Si afecta		Si afecta

3.2.1 Licenciatura y depresión

La depresión es diferente por licenciatura, sin embargo, las pruebas estadísticas indican que la única diferencia significativa está entre Ingeniería en Animación Digital respecto de Ingeniería Mecatrónica e Ingeniería Industrial.

Licenciatura	N	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Ing. en Animación Digital	77	6	12	28	40	15.97403	12.721691	0.3829465	-1.3233750
Ing. Civil	31	3	12	28	42	15.67742	14.450806	0.3953418	-1.4570523
Ing. en Informática y Negocios Digitales	38	4	11	20	42	13.57895	11.746493	0.6515956	-0.4460865
Ing. Biomédica	28	2	5	12	40	10.00000	11.661904	1.5099802	1.0905215
Ing. Mecatrónica	64	2	6	14	42	9.93750	11.035117	1.4062677	1.1506305
Ing. Industrial	70	2	8	12	32	9.40000	8.336058	0.9193262	0.2311007

##                Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
## LicenciaturaC   5   2548   509.6   3.866 0.00207 **
## Residuals     302  39809   131.8                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

	diff	lwr	upr	p adj
INIE-ANDG	-6.574026	-12.01210	-1.1359525	0.0078606
INMT-ANDG	-6.036526	-11.60652	-0.4665285	0.0249519

3.2.2 Licenciatura y ansiedad

Licenciatura	N	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Ing. en Informática y Negocios Digitales	38	2	5	18.0	38	10.105263	10.834852	0.8955252	-0.4423758
Ing. en Animación Digital	77	2	6	14.0	40	9.506493	10.110734	1.0401753	0.3028270
Ing. Civil	31	0	4	16.0	30	8.387097	9.372575	0.7996502	-0.5375477
Ing. Mecatrónica	64	0	2	8.5	42	5.750000	8.338094	2.1219633	5.0361938
Ing. Industrial	70	0	2	6.0	32	4.914286	6.975616	1.9987156	3.9432712
Ing. Biomédica	28	0	0	2.5	42	4.857143	11.526826	2.4484537	4.5360798

##                Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
## LicenciaturaC   5   1428  285.58   3.308 0.00634 **
## Residuals     302  26073   86.33                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

	diff	lwr	upr	p adj
INIE-ANDG	-4.592208	-8.993227	-0.1911886	0.0351492

3.2.3 Licenciatura y estrés

El estrés es diferente por licenciatura, sin embargo, las pruebas estadísticas indican que la única diferencia significativa está entre Ingeniería en Animación Digital respecto de Ingeniería Industrial, Ingeniería Mecatrónica e Ingeniería Biomédica.

Licenciatura	N	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Ing. en Animación Digital	77	6.0	16	28.0	42	18.15584	12.05586	0.0666698	-1.2992578
Ing. en Informática y Negocios Digitales	38	6.5	12	26.0	42	16.26316	12.86244	0.4429012	-1.1532973
Ing. Civil	31	3.0	10	26.0	34	13.54839	12.22794	0.3586556	-1.5638108
Ing. Industrial	70	2.5	10	20.0	36	12.20000	10.22160	0.5400113	-0.7142599
Ing. Mecatrónica	64	4.0	9	16.0	42	11.43750	10.13226	1.1886735	1.1957443
Ing. Biomédica	28	2.0	8	14.5	42	10.64286	11.68796	1.3314987	0.8975180

##                Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)   
## LicenciaturaC   5   2493   498.6   3.859 0.0021 **
## Residuals     302  39019   129.2                  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

	diff	lwr	upr	p adj
ANDG-INBM	7.512987	0.3185213	14.707453	0.0349070
INIE-ANDG	-5.955844	-11.3396893	-0.571999	0.0204802
INMT-ANDG	-6.718344	-12.2327977	-1.203891	0.0071666

La licenciatura más afectada es Ing. en Animación Digital, por lo que se recomienda establecer acciones particulares para estos alumnos.

3.2.4 Afectación y depresión

La depresión es diferente por nivel de afectación, especialmente en los estudiantes que consideran afectaciones negativas.

Afectación	N	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Muy negativamente	45	0	14.0	24	32.0	42	22.755556	12.242169	-0.1929973	-1.0301422
Negativamente	191	0	4.0	8	19.0	42	12.094241	11.075412	0.9793327	-0.0731307
Muy positivamente	4	2	9.5	12	12.5	14	10.000000	5.416026	-0.6798007	-1.7262397
Positivamente	8	0	1.5	2	13.0	28	7.750000	10.110108	0.9000349	-0.8033042
No afectará	60	0	0.0	4	8.0	40	6.166667	8.519502	2.0819136	4.2188453

##              Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## Afectación    4   7370  1842.6   15.96 7.23e-12 ***
## Residuals   303  34986   115.5                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

	diff	lwr	upr	p adj
Negativamente-Muy negativamente	-10.661315	-15.54772	-5.774910	0.0000001
No afectará-Muy negativamente	-16.588889	-22.40415	-10.773629	0.0000000
Positivamente-Muy negativamente	-15.005556	-26.32026	-3.690856	0.0029462
No afectará-Negativamente	-5.927574	-10.29174	-1.563412	0.0021373

3.2.5 Afectación y ansiedad

La ansiedad es diferente por nivel de afectación, especialmente en los estudiantes que consideran afectaciones negativas.

Afectación	N	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Muy negativamente	45	0	2	12	20.0	40	13.022222	10.792440	0.5764971	-0.4678205
Muy positivamente	4	6	6	8	12.0	18	10.000000	5.656854	0.5303301	-1.8750000
Negativamente	191	0	0	4	10.0	42	7.350785	9.485584	1.6087195	2.1398849
Positivamente	8	0	0	0	12.0	28	6.500000	10.239978	1.0358703	-0.4484984
No afectará	60	0	0	0	2.5	32	2.366667	5.015118	4.0448930	19.1816792

##              Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## Afectación    4   2967   741.6   9.159 5.36e-07 ***
## Residuals   303  24534    81.0                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

3.2.6 Afectación y estrés

El estrés es diferente por nivel de afectación, especialmente en los estudiantes que consideran afectaciones negativas.

Afectación	N	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Muy negativamente	45	0	14.0	24	32.0	42	22.35556	11.703060	-0.2759229	-1.0599932
Muy positivamente	4	6	16.5	22	24.0	24	18.50000	8.544004	-0.6481354	-1.7685659
Negativamente	191	0	6.0	12	22.0	42	14.21990	11.102101	0.6368273	-0.5538942
Positivamente	8	0	0.0	4	17.5	28	9.25000	11.360961	0.4947786	-1.6390226
No afectará	60	0	0.0	4	10.5	38	7.50000	9.202984	1.6214723	2.2351385

##              Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## Afectación    4   5947  1486.8   12.67 1.52e-09 ***
## Residuals   303  35565   117.4                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

	diff	lwr	upr	p adj
Negativamente-Muy negativamente	-8.135660	-13.06227	-3.209049	0.0000821
No afectará-Muy negativamente	-14.855556	-20.71867	-8.992446	0.0000000
Positivamente-Muy negativamente	-13.105556	-24.51336	-1.697755	0.0152139
No afectará-Negativamente	-6.719895	-11.11997	-2.319823	0.0003498

En el caso de ansiedad, niveles moderados de ansiedad están asociados a las afectaciones positivas, esto puede implicar que los estudiantes más que una convicción, lo que externan es un deseo, lo que genera los niveles de ansiedad ante la posibilidad de que no se realicen sus expectativas.

3.2.7 Sexo y DASS

El estrés depende del sexo, siendo mayor en las mujeres que en los hombres; estando las mujeres en un nivel moderado de estrés mientras que los hombres están en un nivel normal.

Sexo	N	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Femenino	110	0	6.5	14	26.0	42	16.63636	11.82109	0.2772276	-1.0023971
Masculino	198	0	4.0	10	19.5	42	12.57576	11.29088	0.8070617	-0.3936694

## 
##  Two Sample t-test
## 
## data:  stress by Sexo
## t = 2.9738, df = 306, p-value = 0.003176
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  1.373690 6.747523
## sample estimates:
##  mean in group Femenino mean in group Masculino 
##                16.63636                12.57576

3.2.8 Índice de experiencia

Se analizó la relación entre el índice de experiencia de los alumnos con las clases en línea con los elementos de la escala DASS, las correlaciones encontradas son bajas.

##             experiencia depression    anxiety     stress
## experiencia   1.0000000 -0.3130706 -0.2885272 -0.3000829
## depression   -0.3130706  1.0000000  0.7729791  0.7431329
## anxiety      -0.2885272  0.7729791  1.0000000  0.7904106
## stress       -0.3000829  0.7431329  0.7904106  1.0000000

Se hacen las gráficas de dispersión entre las variables con relación a las diferentes licenciaturas.

NOTA: La gráficas es interactivas, al pasar el puntero del ratón sobre la barra se despliegan los valores y se puede ocultar o desplegar un aspecto presionando sobre su nombre en la leyenda derecha.

Finalmente, se hacen gráficas de contorno para identificar la concentración entre las respuestas del índice de experiencia con los elementos de la escala DASS.

Es notorio que la concentración de estudiantes respecto de la experiencia es hacia lo negativo, siendo el stress el factor que más impacto tiene en estos comportamientos.

3.3 Actividades

Se les preguntó a los estudiantes que indicaran la cantidad de horas semanales adicionales a las normales que estuvieron dedicando a otras actividades, como consecuencia de la contingencia.

Las actividades evaluadas fueron las siguientes:

Estudiar idiomas.
Tomar cursos en línea.
Hacer ejercicio o deporte.
Jugar videojuegos.
Ver televisión.
Leer literatura en general.
Leer literatura especializada.
Convivir en espacios virtuales.
Convivir con la familia.
Redes sociales.
Proyectos personales.
Buscar oportunidades de negocios.

Actividad	N	%	Mín	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Videojuegos	230	74.7	1	2	3	6	7	3.682609	2.104093	0.3471149	-1.2222742
Convivencia familiar	283	91.9	1	2	4	6	7	4.028269	2.081473	0.2070368	-1.3591569
Redes sociales	289	93.8	1	2	3	6	7	3.861592	2.113501	0.2803631	-1.3234858
Cursos en línea	217	70.5	1	2	3	5	7	3.437788	2.042840	0.4232048	-1.0367538
Convivencia virtual	248	80.5	1	2	3	5	7	3.685484	2.057344	0.3519944	-1.2040623
Proyectos	230	74.7	1	2	3	5	7	3.439130	2.096626	0.4318251	-1.1860569
Ejercicio	238	77.3	1	1	2	4	7	2.890756	2.001223	0.8416167	-0.6293560
Televisión	190	61.7	1	1	2	4	7	3.084211	1.990258	0.7535596	-0.6928984
Liter. general	185	60.1	1	1	2	4	7	2.583784	1.720957	1.0677219	0.2027055
Emprendimiento	141	45.8	1	1	2	4	7	2.865248	1.809577	0.9750620	0.0862315
Idiomas	117	38.0	1	1	2	3	7	2.658120	1.848403	1.0869950	0.1138877
Liter. especializada	132	42.9	1	1	2	3	7	2.530303	1.744957	1.1773676	0.4555778

Se presentan los histogramas de las horas por actividad, los histogramas están superpuestos, de manera que se pueda comparar para las diferentes actividades, la cantidad de personas en cada rango de horas.

NOTA: La gráfica es interactiva, se puede desplegar u ocultar una actividad presionando sobre su nombre a la derecha.

La licenciatura es un factor diferenciador en las actividades siguientes:

##                                  ¿Afecta?
## Estudiar idiomas                 "No"    
## Tomar cursos en línea            "No"    
## Hacer ejercicio o deporte        "No"    
## Jugar videojuegos                "No"    
## Ver televisión                   "No"    
## Leer literatura en general       "No"    
## Leer literatura especializada    "No"    
## Convivir en espacios virtuales   "No"    
## Convivir con la familia          "No"    
## Redes sociales                   "No"    
## Proyectos personales             "Sí"    
## Buscar oportunidades de negocios "No"

## [1] "Proyectos personales"

A3. Licenciatura	Q1	Q2	Q3	Máx	Media Aritmética	Desv. Estándar	Asimetría	Curtosis
Ing. en Informática y Negocios Digitales	1	3.5	6.00	7	3.342105	2.560367	0.0604303	-1.4866024
Ing. en Animación Digital	1	3.0	5.00	7	3.181818	2.469430	0.1300045	-1.3528656
Ing. Civil	1	2.0	4.50	7	2.967742	2.442456	0.5807514	-1.0568718
Ing. Mecatrónica	1	2.0	4.00	7	2.375000	2.214670	0.7724447	-0.6497470
Ing. Industrial	0	1.0	3.00	7	1.885714	2.081964	1.0236468	-0.0467112
Ing. Biomédica	0	1.0	2.25	6	1.535714	1.731669	1.1594123	0.5986026

4 OPINIONES

Se les pidió a los estudiantes compartir sus opiniones acerca de la contingencia que estamos viviendo.

Se realizó una nube de palabras de las opiniones.