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dc.contributor.advisorHuamanchumo De La Cuba, Luis Emilio-
dc.contributor.authorSantos Rosso, Buddy Jefferrson-
dc.creatorSantos Rosso, Buddy Jefferrson-
dc.date.accessioned2024-06-25T20:56:22Z-
dc.date.available2024-06-25T20:56:22Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/27256-
dc.description.abstractEl presente informe se fundamenta en la necesidad definir las características o factores subyacentes asociados a una malnutrición en niños peruanos menores de 5 años. Es de esperar que en una situación económica precaria en un hogar o en un grupo familiar en general limite el acceso una calidad de vida que permita que un niño se pueda desarrollar normalmente, y es que vivir en una vivienda que no es adecuada sin acceso a agua y desagüe podría provocar enfermedades que se reflejen en un estado nutricional de riesgo (desnutrición crónica, por ejemplo). También el consumo de alimentos que no son adecuados (como el yogur, galletas, caramelos, etc.) o que no se consuman en las cantidades necesarias pueden llevar a un estado nutricional como el sobrepeso o la obesidad. Además, la influencia de la ubicación geográfica podría ser un factor que lleva a estos estados. Si bien mediante un enfoque descriptivo se puede ver los porcentajes predominantes en relación a ciertas variables como lo es que un niño tiene anemia entonces es el porcentaje de desnutrición crónica por lo general es mayor y si se encuentra en una zona rural también es alto, pero todos estos rasgos se encuentran cuando se hacen cruces entre variables mediante tablas de doble entrada que pueden contener dos o más variables pero estas tablas tienen limitaciones. Entonces la propuesta es la de desarrollar un modelo estadístico que integre las todas las variables en general o todas las que sean de importancia y mostrar (no necesariamente en porcentajes) la interacción entre ellas y así encontrar cuales son los factores que se asocian a un estado de malnutrición. El análisis multivariado y específicamente el análisis de correspondencias múltiples es una herramienta que permite mostrar gráfica y analíticamente las múltiples relaciones que existen entre las categorías de las variables. La malnutrición en sus diferentes niveles (aguda, crónica, sobrepeso y obesidad) presenta asociaciones y separaciones con las categorías de las otras variables tales como la anemia, la ubicación geográfica, los grupos etarios, características de viviendas y el consumo de nutrientes. Las relaciones captadas con esta herramienta de análisis nos permiten ver la interacción conjunta de las variables y así obtenemos información relevante acerca de los factores subyacentes a la malnutrición infantil en niños peruanos.es
dc.description.uriTrabajo de suficiencia profesionales
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectNutrición Infantiles
dc.subjectSoftware Anthroes
dc.subjectSoftware Pcsidees
dc.titleCaracterización de la situación alimentaria nutricional en niños menores a 5 años mediante técnicas multivariadases
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
thesis.degree.nameIngeniero Estadísticoes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Socialeses
thesis.degree.levelTítulo Profesionales
thesis.degree.disciplineIngeniería Estadísticaes
thesis.degree.programIngenieríaes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2239-5301es
renati.author.dni41425692-
renati.advisor.dni06761185-
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales
renati.discipline542056-
renati.jurorÁlvarez Rojas, Cirilo-
renati.jurorQuezada Lucio, Nel-
renati.jurorParedes Cruz, Ibar Gerardo-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es
Aparece en las colecciones: Ingeniería Estadística

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