Este trabajo consistió en el desarrollo de un análisis predictivo sobre el abandono escolar en estudiantes de educación media superior, utilizando técnicas de regresión logística y visualización de datos en RStudio. Se simularon bases de datos, se generaron gráficos explicativos y se calcularon medidas estadísticas como media, mediana y moda. El objetivo fue identificar factores de riesgo como el apoyo familiar, estado civil, género y reprobación de materias, para contribuir a la toma de decisiones educativas.

En este informe se presenta un análisis del fenómeno del abandono escolar en el nivel medio superior a través de técnicas estadísticas categóricas, como árboles de decisión y regresión logística. Se parte de una base de datos simulada que integra factores personales, académicos y contextuales. El objetivo es ilustrar cómo se pueden identificar los factores más influyentes en la probabilidad de abandono escolar utilizando herramientas de análisis en RMarkdown.

Este análisis utiliza árboles de decisión y regresión logística para predecir la deserción estudiantil en función de los siguientes factores: Promedio anterior Porcentaje de asistencias Horas de estudio semanales Género Situación económica

El presente análisis se basa en una base de datos recopilada en el CONALEP Plantel Lerma, la cual fue construida con el propósito de explorar diversos factores que pueden influir en el desempeño académico y la permanencia estudiantil. La base de datos fue recolectada y sistematizada por Jorge Noé Gamez Mora, con el objetivo de identificar patrones y relaciones entre variables clave en el rendimiento de los alumnos.

JORGE NOE GAMEZ MORA

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