| dc.contributor.advisor | Centeno Huamani, Edgar | |
| dc.contributor.author | Flores Velarde, Julieta | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-30T15:00:02Z | |
| dc.date.available | 2026-07-30T15:00:02Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.other | 253T20265075 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12918/12906 | |
| dc.description.abstract | La violencia de género constituye una de las principales problemáticas sociales y de salud pública a nivel mundial, debido a su impacto sobre la integridad física, sicológica, sexual y económica de las mujeres, como por la vulneración de sus derechos fundamentales. En el Perú, esta problemática persiste a pesar de la implementación de políticas y marcos Normativos orientados a su prevención y sanción. Según la (ENDES) 2024, porcentajes Elevados de mujeres ha experimentado algún tipo de violencia, evidenciando la influencia de diversos factores sociodemográficos, económicos y culturales. La presente investigación identificó los factores asociados a la violencia de género en el Perú mediante la aplicación de modelos de árboles de decisión, utilizando la base de datos de la ENDES 2024. Se empleó un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado, con diseño no experimental y corte transversal. La población estuvo conformada por 18 836 mujeres encuestadas, analizándose la totalidad de los casos para mejorar la capacidad predictiva y la estabilidad del modelo. Aplicando algoritmos de árboles de decisión para determinar las variables con mayor capacidad predictiva, evaluando el desempeño de los modelos mediante métricas como exactitud, sensibilidad, especificidad y el área bajo la curva ROC (AUC-ROC). Los resultados permitirán identificar los principales factores de riesgo asociados a la violencia contra la mujer y generar evidencia científica que contribuya al diseño de políticas públicas, estrategias de prevención e intervenciones focalizadas en los grupos de mayor vulnerabilidad, fortaleciendo la toma de decisiones para la reducción de la violencia de género en el Perú. | es_PE |
| dc.format | application/pdf | en_US |
| dc.language.iso | spa | es_PE |
| dc.publisher | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco | es_PE |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Violencia de género | es_PE |
| dc.subject | Factores asociados | es_PE |
| dc.subject | Arboles de decisión | es_PE |
| dc.subject | ENDES 2024 | es_PE |
| dc.subject | Salud pública. | es_PE |
| dc.title | Factores asociados a la violencia de genero en el Perú: un análisis mediante arboles de decisión con datos de la ENDES 2024 | es_PE |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| thesis.degree.name | Maestro en Estadística | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de Posgrado | |
| thesis.degree.discipline | Maestría en Estadística | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | |
| renati.author.dni | 41706918 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-7736-1299 | |
| renati.advisor.dni | 31032950 | |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | |
| renati.discipline | 542037 | |
| renati.juror | Barreto Serrano, Yariani | |
| renati.juror | Duran Huaman, Judith | |
| renati.juror | Paucar Carlos, Guillermo | |
| renati.juror | Olarte Estrada, Joel Grimaldo | |
| dc.publisher.country | PE | |