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http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/14815
Título : | Análisis estadístico de los casos de personas desaparecidas en la provincia de Chimborazo registradas en la DINASED oficina Riobamba durante el período 2017 - 2018 |
Autor : | Ashqui Salazar, Karen Gabriela |
Director(es): | Balseca Castro, Jaqueline Elizabeth |
Tribunal (Tesis): | Chariguamán Maurisaca, Nancy Elizabeth |
Palabras claves : | CIENCIAS EXACTAS Y NATURALES;ESTADÍSTICA;ANÁLISIS ESTADÍSTICO;REGRESIÓN LOGÍSTICA;DESAPARICIÓN DE PERSONAS;GÉNERO |
Fecha de publicación : | 12-ago-2021 |
Editorial : | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
Citación : | Ashqui Salazar, Karen Gabriela. (2021). Análisis estadístico de los casos de personas desaparecidas en la provincia de Chimborazo registradas en la DINASED oficina Riobamba durante el período 2017 - 2018. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba. |
Identificador : | UDCTFC;226T0079 |
Abstract : | The present research work aims to make a statistical analysis of the information on disappearances registered in the National Directorate of Crimes against Life, Violent Deaths, Disappearances, Extortion and Kidnappings (DINASED); in the province of Chimborazo during the years 2017 and 2018, it was finding that a large part of the variables were categorical, for this the information stored by the afore mentioned entity was used, however, 9 variables were extracted from the entire database for this study, that presented more information on the victims and the events. The development of the analysis was done using the Statistical Software R Studio and Excel, finding that the District with the highest rate of missing persons at the provincial level is Riobamba, which covers approximately 60% of victims, most of them have disappeared from their home, the approximate age of the victims ranged between 21 and 34 years, 59% were female and the most common reason was family problems, specifically emotional problems. Of these rates, in 2017 the 87% of the cases were solved and in 2018 the 91%, which indicates that DINASED has acted in a timely manner in the face of disappearances. When working with a Logistic Regression model defining Gender as the response variable and age as the predictor, it was observed that, in both years, the models have a great capacity to differentiate if the victim was of a Male or Female Gender, with an Area low the curve = 0.72 in 2017 and 0.69 for 2018. It is recommended to store and treat the information in different ways, depending on the type of disappearance, maintaining |
Resumen : | El presente trabajo de investigación tiene como objetivo hacer un análisis estadístico de la información sobre las desapariciones registradas en la Dirección Nacional de Delitos contra la Vida, Muertes Violentas, Desapariciones, Extorsión y Secuestros (DINASED); en la provincia de Chimborazo durante los años 2017 y 2018, para esto se utilizó la información almacenada por la entidad antes mencionada encontrándose que gran parte de las variables eran categóricas, sin embargo de toda la base de datos se extrajeron 9 variables para este estudio, que presentaban mayor información sobre la víctimas y los hechos. El desarrollo del análisis se lo hizo mediante el Software Estadístico R Studio y Excel, encontrándose que el Distrito con mayor índice de personas desaparecidas a nivel provincial es Riobamba que abarca aproximadamente el 60% de víctimas, la mayoría de ellas han desaparecido desde su hogar, la edad aproximada de las víctimas osciló entre los 21 y 34 años, el 59% fueron de género femenino y el motivo más común fue por problemas familiares, específicamente problemas sentimentales. De estos índices, en el 2017 se resolvieron el 87% de los casos y en el 2018 el 91% lo cual indica que la DINASED ha actuado de manera oportuna frente a las desapariciones. Al trabajar con un modelo de Regresión Logística definiendo al Género como variable respuesta y la Edad como la predictora se observó que, en ambos años, los modelos tienen una gran capacidad para diferenciar si la víctima fue de Género Masculino o Femenino, con un Área bajo la curva = 0,72 en el 2017 y 0,69 para el 2018. Se recomienda almacenar y tratar la información de diferente manera, dependiendo del tipo de desaparición, manteniendo formatos que sirvan para un largo período de tiempo que estarán sujetos a cambios; siempre y cuando estos aporten más a la investigación. |
URI : | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/14815 |
Aparece en las colecciones: | Ingeniero en Estadística Informática; Ingeniero/a Estadístico/a |
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