CARACTERIZACIÓN DE LOS HÁBITOS DE VIDA, PERCEPCIÓN Y APOYO SOCIAL EN ESTUDIANTES PREUNIVERSITARIOS MEDIANTE EL ALGORITMO TAID

dc.creatorAndrade-Sánchez, Adriana Isabel
dc.creatorGalindo-Villardón, Ma. Purificación
dc.creatorSalazar-C, Ciria Margarita
dc.creatorHernández-González, Sergio
dc.date2023-04-11
dc.date.accessioned2023-05-22T20:48:56Z
dc.date.available2023-05-22T20:48:56Z
dc.identifierhttps://revistas.uh.cu/invoperacional/article/view/1953
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6330256
dc.descriptionAdolescence as one of the most important stages in human life, is characterized by an accelerated rhythm of growth and risks[1] .In Mexico, they are a vulnerable population with high rates of overweight, obesity, physical hypoactivity[2] and high consumption of harmful substances [3] . Several studies have indicated that the support network has a significant impact on health, considering social support as mitigating the effect of social stressors, where their absence can act as a stressor [6] . The majority of youth-related research in the social sciences has a deep qualitative analysis, where techniques from the Big Data have been short used. This research aims to analyze the relationships between social support, lifestyles and perception, through a segmentation tree based on the TAID [10] , an algorithm with great advantages over CHAID [11] but which has been very little applied in practice. Among the results were nine profiles, to create strategies where the most important variables to consider should be the functionality of the family, consumption of harmful substances, satisfaction with life and with the figure.en-US
dc.descriptionLa adolescencia como una de las etapas más importantes en la vida del ser humano está caracterizada por un ritmo acelerado de crecimiento y riesgos [1] . En México se trata de una población vulnerable con altos índices de sobrepeso, obesidad, hipoactividad física [2] y con un elevado consumo de sustancias dañinas [3] . Diversos estudios han señalado que la red de apoyo tiene un importante impacto sobre la salud, considerando al apoyo social como mitigante del efecto de los estresores sociales [6] .La mayoría de investigaciones relacionadas con jóvenes en el ámbito de las ciencias sociales llevan un análisis cualitativo profundo, donde las técnicas provenientes del Big Data han sido poco utilizadas. Esta investigación tiene como objetivo analizar las relaciones entre apoyo social, estilos de vida y percepción, a través de un árbol de segmentación basado en el algoritmo TAID [10] , un algoritmo con grandes ventajas frente al CHAID[11] pero que ha sido muy poco aplicado en la práctica. Entre los resultados se encontraron nueve perfiles para crear estrategias donde las variables más importantes a considerar deben ser la funcionalidad de la familia, consumo de sustancias nocivas y la satisfacción con la vida y con la figura.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherDepartamento de Matemática Aplicada. Facultad de Matemática y Computación. Universidad de La Habanaen-US
dc.relationhttps://revistas.uh.cu/invoperacional/article/view/1953/1730
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0es-ES
dc.sourceInvestigación Operacional; Vol. 40 No. 2 (2019): Investigación Operacionalen-US
dc.sourceInvestigación Operacional; Vol. 40 Núm. 2 (2019): Investigación Operacionales-ES
dc.source2224-5405
dc.subjectJóveneses-ES
dc.subjectHábitos de vidaes-ES
dc.subjectApoyo Sociales-ES
dc.subjectTAIDes-ES
dc.subjectYouthen-US
dc.subjectLife Habitsen-US
dc.subjectSocial Supporten-US
dc.subjectTAIDen-US
dc.titleCHARACTERIZATION OF LIFE HABITS, PERCEPTION AND SOCIAL SUPPORT IN STUDENTS PRE-UNIVERSITY THROUGH THE TAID ALGORITHMen-US
dc.titleCARACTERIZACIÓN DE LOS HÁBITOS DE VIDA, PERCEPCIÓN Y APOYO SOCIAL EN ESTUDIANTES PREUNIVERSITARIOS MEDIANTE EL ALGORITMO TAIDes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticlesen-US
dc.typeArtículoes-ES


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