Planteamiento de un modelo de focalización para población vulnerable con inseguridad alimentaria en el Distrito Especial de Ciencia, Tecnología e Innovación de Medellín, basado en Teoría de Respuesta al Ítem (TRI)

Esta tesis se basa en el planteamiento de un modelo de focalización para la población vulnerable con inseguridad alimentaria en el Distrito Especial de Ciencia, Tecnología e Innovación de Medellín, específicamente en la Comuna 2 – Santa Cruz. El objetivo principal es mejorar el proceso de selección...

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Autores:: Agudelo Agudelo, Carlos Andres

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

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description	Esta tesis se basa en el planteamiento de un modelo de focalización para la población vulnerable con inseguridad alimentaria en el Distrito Especial de Ciencia, Tecnología e Innovación de Medellín, específicamente en la Comuna 2 – Santa Cruz. El objetivo principal es mejorar el proceso de selección de los beneficiarios con el fin de optimizar la ejecución de los recursos públicos y mejorar la calidad de vida de las personas en situación de pobreza extrema e inseguridad alimentaria. El estudio utiliza la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) para validar la pertinencia de la aplicación de la Escala Latinoamericana y Caribeña de Seguridad Alimentaria (ELCSA) en los candidatos a los diferentes proyectos sociales. Por último, se aplican modelos de regresión logística y se evalúa la exactitud de estos (texto tomado de la fuente)
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El estudio utiliza la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) para validar la pertinencia de la aplicación de la Escala Latinoamericana y Caribeña de Seguridad Alimentaria (ELCSA) en los candidatos a los diferentes proyectos sociales. Por último, se aplican modelos de regresión logística y se evalúa la exactitud de estos (texto tomado de la fuente)This thesis is based on the approach of a classification model for the vulnerable population with food insecurity in the Special District of Science, Technology, and Innovation of Medellin, specifically in Commune 2 – Santa Cruz. The main objective is to improve the beneficiary selection process in order to optimize the execution of public resources and improve the life quality of people in extreme poverty situation and food insecurity. The study uses Item Response Theory (IRT) to validate the relevance of the application of the Latin American and Caribbean Food Security Scale (ELCSA) in the postulates of different social projects. Finally, logistic regression models are applied, and their accuracy is evaluated.MaestríaMagíster en Ciencias - EstadísticaModelos psicométricosÁrea Curricular Estadística1 recurso en línea (77 páginas)application/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Ciencias - Maestría en Ciencias - EstadísticaFacultad de CienciasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadasTeoría de respuesta de itemAnálisis de regresión logísticaTeoría de respuesta al ítem (TRI)Modelos de regresión logísticaModelo de RaschMatriz de confusiónFocalización para población vulnerableItem response theory (IRT)Logistic regression modelsRasch model, Confusion matrixClassification for vulnerable populationPlanteamiento de un modelo de focalización para población vulnerable con inseguridad alimentaria en el Distrito Especial de Ciencia, Tecnología e Innovación de Medellín, basado en Teoría de Respuesta al Ítem (TRI)Approach of a classification model for the vulnerable population with food insecurity in the Special District of Science, Technology, and Innovation of Medellin, based on Item Response Theory (IRT)Trabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMDistrito Especial de Ciencia, Tecnología e Innovación de Medellín(2020). Cifras y estadíticas por comunas y corregimientos. https://www.medellin.gov.co/es/centro-documental [Accessed: 20/10/2023].Alvarez-Uribe, M. C., Estrada-Restrepo, A., & Fonseca-Centeno, Z. Y. (2010). Caracterización de los hogares colombianos en inseguridad alimentaria según calidad de vida. Revista de salud pública, 12, 877–888.Arrimada, M. (2022). La Teoría Clásica de los Test: qué es y qué explica. [Online; accessed 26. Aug. 2023]Aulestia-Guerrero, E. M. & Capa-Mora, E. D. (2020). Una mirada hacia la inseguridad alimentaria sudamericana. Ciência & Saúde Coletiva, 25, 2507–2517Blissett, R. (2017). RPubs - Logistic, Ordinal, and Multinomial Regression in R. [Online; accessed 27. Aug. 2023]CEPAL, C. (1995). Focalización y pobreza. Naciones Unidas, Comisión económica para América Latina y el Caribe, Santiago de Chile.Cervantes, V. (2005). Interpretaciones del coeficiente alpha de cronbach. Avances en medición, 3(1), 9–28DANE, E. (2023). Escala de experiencia de inseguridad alimentaria (fies) 2022. [Online; accessed 28. Oct. 2023]Díaz Pedraza, S. Y. (2018). Distribuciones asimétricas para el trazo latente en modelos de teoría de respuesta al ítem con múltiples poblaciones. Departamento de Estadística.Ebel, R. & Frisbie, D. (1986). Essentials of Education Measurement. Prentice HallEscudero, E. B., Reyna, N. L., & Morales, M. R. (2000). Nivel de dificultad y poder de discriminación del examen de habilidades y conocimientos básicos (exhcoba). REDIE. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 2(1).FAO (2023). El género en relación con la seguridad alimentaria y la nutrición. [Online; accessed 5. Oct. 2023]FAO, OPS, W. y. U. (2019). Panorama de la seguridad alimentaria y nutricional en América latina y el caribe 2019.FasterCapital (2024). Disimilaridad medición de diferencias de datos para optimizar el análisis de cluster - FasterCapital. [Online; accessed 26. Mar. 2024].Gallo, I. G. (2018). 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