Software Estadístico Chic: Descubriendo Sus Potencialidades Mediante El Análisis De Percepción Sexual Universitaria.

Abstract

El Análisis Estadístico Implicativo es una técnica estadística no paramétrica multivariada para descubrir conocimiento en Bases de Datos mediante R-reglas asimétricas entre variables y clases de variables. Fue descubierta por el francés Regis Gras aproximadamente hace 40 años y está en constante crecimiento en su parte teórica, computacional y aplicaciones. La herramienta computacional que automatiza el Análisis Estadístico Implicativo es llamada CHIC, en el año 2015 se finalizó en la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo el desarrollo de su versión libre llamada R-CHIC, su desarrollo estuvo a cargo del francés Raphael Couturier. La metodología utilizada fue la del descubrimiento de conocimiento en bases de datos con el Análisis Estadístico Implicativo aplicado a una base de datos de 198 variables y 100 sujetos. Esta comunicación aporta mostrando la instalación, ejecución y además la aplicación del software estadístico R-CHIC y su interpretación en el contexto de la percepción sexual, por primera ocasión. Como principales resultados se obtuvieron los pasos para la instalación y ejecución de R-CHIC, la aplicación del Análisis Estadístico Implicativo mediante árboles de similaridad, árboles jerárquicos y grafos Implicativos y su interpretación. Se concluye con interpretaciones interesantes a la percepción sexual estudiantil basadas en el software R-CHIC mediante reglas de relación simétricas y asimétricas en forma rápida, visual, intuitiva y comprensible.

Revisión documental de los observatorios turísticos ecuatorianos usando la técnica matemática de similaridad de Israel Lerman

“…A continuación, se adjunta un manual de referencia para el uso de RCHIC. Esta información fue tomada de (Pazmiño, Bonilla, Baquero, y Miguez, 2018) en su estudio "Software Estadístico CHIC: descubriendo sus potencialidades mediante el análisis de percepción sexual universitaria". 13.…”

“…Seleccionar una de las opciones del menu: Similarity tree, Hierarchi tree, Implicative graph y finalmente 14. Descubrir el conocimiento en los resultados obtenidos (Pazmiño et al, 2018).…”

Implicaciones de la gamificación en educación matemática, un estudio exploratorio

“…El software también entrega un árbol de similaridad o cohesión entre variables que muestra las variables similares utilizando el criterio de similaridad entre variables de Israel Lerman (Pazmiñoom, Bonilla, Baquero y Miguez, 2018). Cabe destacar que cuando el usuario puede obtener el grado de cohesión entre las variables, que de forma similar al grafo implicativo fluctúa entre valores de 1 a 100, donde se tiene que mientras más cercano al 100 más similar es el comportamiento entre las variables.…”