La pandemia ha generado graves efectos en diferentes ámbitos de nuestra vida, sobre todo en la salud. A raíz de la cuarentena, las instituciones académicas optaron por una modalidad virtual en donde los alumnos se conectaban mediante dispositivos electrónicos desde sus casas asistiendo a sus clases online. Este nuevo estilo de vida generó sedentarismo y una mala alimentación causando una enfermedad compleja que en los últimos años ha incrementado, nos referimos a la obesidad. Esta no solo indica un número en la balanza, sino que causa problemas respiratorios, diabetes, sueño, entre otros que son perjudiciales para el desempeño académico. Es por ello, que creemos crucial conocer este tipo de información para determinar si la obesidad afecta el rendimiento académico en los estudiantes de UTEC y la cantidad de estudiantes que padecen de esta enfermedad compleja.

Objetivos

Según la problemática de nuestro tema a investigar hemos planteado los siguientes objetivos:

• Determinar el IMC según el peso de los estudiantes del segundo al sexto ciclo de UTEC. Mayo, 2022.

• Identificar a los alumnos por género con sobrepeso del segundo al sexto ciclo de UTEC. Mayo, 2022.

• Identificar el género predominante según las categorías del IMC de los estudiantes del segundo al sexto ciclo de UTEC. Mayo, 2022

• Determinar la correlación entre el promedio de los alumnos con sobrepeso del segundo al sexto ciclo de UTEC. Mayo, 2022.

• Comparar si las opiniones acerca de la obesidad de los alumnos es acorde a la realidad según los resultados obtenidos. Mayo, 2022.

¿Cuáles son los principales factores que influyen del sobrepeso hacia el rendimiento académico de los estudiantes de 2do a 6to ciclo de UTEC?

Los principales factores que influyen en el sobrepeso u obesidad son causados por los efectos del sedentarismo. Ejemplos claros de estos efectos son: la falta de una vida saludable, los desarreglos en las comidas al día, ingesta desproporcionada de “fast food” que no solo daña la salud de nuestro organismo sino que también puede perjudicar la autoestima y el rendimiento académico de los estudiantes. Este último es reflejado en las notas obtenidas de los alumnos indicando una relación entre su rendimiento académico con los estragos de esta enfermedad compleja.Mayo, 2022.

Se obtendrán los datos a través de la encuesta para poder obtener los datos personales, la encuesta se realizará a 220 estudiantes de UTEC DE 2do a 6to ciclo de manera aleatoria con un formato virtual (google form) que se enviará al correo u otras plataformas favoritas.

• Zuniga Jara, S., Pizarro Díaz, R., Escudero López, M., & Honores Marín, G. (2018, abril). Rendimiento Académico Universitario y Conductas Alimentarias. SciELO - Scientific electronic library online. Recuperado 3 de mayo de 2022, de https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-50062018000200057

• De Hernán Herrera, V. (2016). Efecto de la obesidad en el rendimiento académico,[grado de magíster de economía]. Universidad de Chile. https://repositorio.uchile.cl/bitstream/handle/2250/143992/Herrera%20Velásquez%20Hernán.pdf?sequence=1&isAllowed=y

• De Elizabeth Espinoza, H. (2017). Estado nutricional y rendimiento académico de los estudiantes de obstetricia de la Universidad Nacional de Huancavelica,[tesis para título profesional de obstetra]. Universidad Nacional de Huancavelica. https://repositorio.unh.edu.pe/bitstream/handle/UNH/1362/TP%20-%20UNH%20OBST.%200043.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Enlace a cuestionario Cuestionario - El sobrepeso y su relación con el desempeño académico

En primer lugar se realizará una plantilla para la encuesta considerando la mejor forma de medición de las variables; es decir, buscar las respuestas posibles para poder plasmarla en la encuesta como alternativas y así facilitar la limpieza de datos.

En segundo lugar, terminada la plantilla se realizará una reevaluación y será creada en el formato google encuestas agregando imágenes y una breve descripción, ya que debido a la coyuntura de la pandemia este método es la mejor vía de comunicación a distancia permitiéndonos evitar el trabajo presencial de encuestar persona por persona.

Luego, la encuesta será enviada por los correos electrónicos de los estudiantes de 2do a 6to ciclo, para ello se busca los cursos que generalmente corresponden a los alumnos de 2do a 6to ciclo habitualmente, y al acceder a la lista de participantes que cursan estas materias se les puede incitar a completar y difundir la encuesta. Por otro lado, en las salas zoom de las mentorías de dichos cursos se difundirá el enlace como mensaje en el chat, también se publicará en las vías de difusión de las redes sociales (estados de WhatsApp, stories en Instagram).

Para la población de estudio tomamos en cuenta a los estudiantes de UTEC que estén cursando de segundo a sexto ciclo; en el cuál, un estudiante de UTEC representa a la unidad muestral al cumplir con los requisitos mencionados previamente. El tamaño de la muestra para nuestro estudio es de 200 observaciones como mínimo, la representatividad se demuestra en base a la cantidad información que obtuvimos, realizada a través de una encuesta respondida voluntariamente por los estudiantes de segundo a sexto ciclo de UTEC, el cual nos indica que nuestro muestreo es probabilístico y usamos un muestreo aleatorio simple (MAS).

##                                 variables                    tipo
## 1                                    Edad Cuantitativa (Discreta)
## 2                                  Genero   Cualitativa (Nominal)
## 3                                    Peso Cuantitativa (Continua)
## 4                                Estatura Cuantitativa (Continua)
## 5                                   Ciclo   Cualitativa (Ordinal)
## 6                                Promedio Cuantitativa (Continua)
## 7                       Tiempo de estudio Cuantitativa (Continua)
## 8                   Desayunos a la semana Cuantitativa (Discreta)
## 9                        Hora de desayuno   Cualitativa (Nominal)
## 10                  Almuerzos a la semana Cuantitativa (Discreta)
## 11                       Hora de almuerzo   Cualitativa (Nominal)
## 12 Cantidad de veces que cena a la semana Cuantitativa (Discreta)
## 13                           Hora de cena   Cualitativa (Nominal)
## 14                          Comida Rápida   Cualitativa (Nominal)
## 15                                 Vegano   Cualitativa (Nominal)
## 16                              Sobrepeso   Cualitativa (Nominal)
## 17                    Carrera que estudia   Cualitativa (Nominal)
## 18                     Cantidad de cursos Cuantitativa (Discreta)
## 19                           Cambio horas Cuantitativa (Continua)
## 20                                Dolores Cuantitativa (Continua)
## 21                   Hábitos alimenticios Cuantitativa (Continua)
## 22                                Deporte Cuantitativa (discreta)
## 23                                  Dieta Cuantitativa (Continua)
##                                                                     Restricciones
## 1                                             tiene que ser un entero no negativo
## 2                            solo puede escoger una opción de las dos disponibles
## 3                                  tiene que ser un entero no negativo mayor a 40
## 4                                tiene que ser un entero no negativo mayor 140 cm
## 5                   tiene que ser un entero no negativo mayor que 1 y menor que 7
## 6                                tiene que ser un entero no negativo menor que 20
## 7                                             tiene que ser un entero no negativo
## 8                         tiene que ser un entero no negativo menor o igual que 7
## 9                           tiene que ser un rango de tiempo menor a las 11:00 am
## 10                        tiene que ser un entero no negativo menor o igual que 7
## 11                           tiene que ser un rango de tiempo menor a las 4:00 pm
## 12                        tiene que ser un entero no negativo menor o igual que 7
## 13                          tiene que ser un rango de tiempo menor a las 11:00 pm
## 14                           solo puede escoger una opción de las dos disponibles
## 15                           solo puede escoger una opción de las dos disponibles
## 16                           solo puede escoger una opción de las dos disponibles
## 17                         tiene que ser una carrera disponible en la universidad
## 18                                            tiene que ser un entero no negativo
## 19 tiene que ser un entero no negativo que represente una escala de menor a mayor
## 20 tiene que ser un entero no negativo que represente una escala de menor a mayor
## 21 tiene que ser un entero no negativo que represente una escala de menor a mayor
## 22 tiene que ser un entero no negativo que represente una escala de menor a mayor
## 23 tiene que ser un entero no negativo que represente una escala de menor a mayor

Al llegar a las 215 observaciones, el primer paso a realizar fue la descarga de los datos en formato .csv desde Excel. Luego, creamos un nuevo proyecto donde realizaremos el trabajo con los archivos correspondientes; de esta manera, podremos colocar el archivo descargado en la misma carpeta para utilizar de manera adecuada el RStudio.

Todo este procedimiento lo hicimos en “DD” que almacena los datos del archivo .csv. Luego, redirigimos la información a “DDL”, pero con la diferencia de las dos variables innecesarias de “DD”. A continuación, los valores de las distintas variables deben de ser limpiados, para esto usamos la función “unique()” que nos permite conocer todas las formas posibles de escritura de determinadas variables. Hicimos este procedimiento con todas las variables y observamos que para cada variable, los valores tenían una sola forma de escritura; sin embargo, al corroborar esto usamos otra función, la cual es “table()” en conjunto con las funciones “group_by()” y “summarise(n=n())”, que como resultado nos devuelve una tabla que contiene los valores de la variable escogida y la frecuencia que representan, corroborando que no hay un valor por forma de escritura repetido.

Cada variable relevante debe tener una descripción con descriptores numéricos o gráficos aprendidos en clase. La idea es describir la variable de manera relevante, ofreciendo detalles que permitan entender su estructura y los patrones que puedan tener. Es fundamental recordar que las variables podrían podrían obtener diferentes descriptores. En el caso de utilizar descriptores gráficos, se debe prestar especial atención a todos los detalles, desde la relevancia de la gráfica para el tipo de variable hasta selección de escala, ejes, unidades, leyenda, título descriptivo y manejo apropiado del color. El resultado final debe ser una gráfica descriptiva que transmita efectivamente la información y patrones relevantes observables en la muestra de la variable. Presentar las figuras de mérito (descriptores apropiados para cada variable o combinación de variables) que describen de la mejor manera posible los datos obtenidos.

Determinar el IMC según el peso de los estudiantes del segundo al sexto ciclo de UTEC. Mayo, 2022.

Identificar a los alumnos por género con sobrepeso y obesidad del segundo al sexto ciclo de UTEC. Mayo, 2022.

Identificar el género predominante según las categorías del IMC de los estudiantes del segundo al sexto ciclo de UTEC. Mayo, 2022.

Determinar la correlación entre el promedio de los alumnos con IMC del segundo al sexto ciclo de UTEC. Mayo, 2022.

Comparar si las opiniones acerca de la obesidad de los alumnos es acorde a la realidad según los resultados obtenidos. Mayo 2022.