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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorEdwin Geovanny Vergara Ayalaes_ES
dc.creatorAlejandro Zapata Freemanes_ES
dc.date.accessioned2026-09-02T14:44:19Z-
dc.date.available2026-09-02T14:44:19Z-
dc.date.issued2026-09-02-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/13231-
dc.descriptionEn la actualidad, la empleabilidad de los recién egresados se catalogó como un tema de gran relevancia, ya que su inserción en el mercado laboral es crucial tanto para su desarrollo personal como profesional. La presente investigación tuvo como finalidad desarrollar modelos estadísticos predictivos que permitiera estimar la probabilidad de empleabilidad de los recién egresados de licenciatura en Ingeniería Industrial y Manufactura de la Universidad Autónoma de Querétaro. La metodología del proyecto se basó en 2 principales fases, desde la recolección de la información hasta la ejecución e interpretación de los datos obtenidos. Al obtener la información por medio de una encuesta aplicada a una muestra de n=96 egresados, el enfoque analítico se partió en dos vertientes. La primera fase por medio de una caracterización descriptiva de la base de datos y en conjunto la implementación de un algoritmo para facilitar la minería del texto cualitativo y datos cuantitativos. La segunda fase de este análisis consistió en la elaboración de modelos multivariantes de regresión lineal y regresión logística mediante el software de Rstudio, con el fin de evaluar el impacto que tendrían las variables independientes sobre las dependientes (Y1 – Y7), con relación a los objetivos de la académica y los atributos de egresados. Como principales resultados del estudio realizado, se mostró una media de GAP de 9.1, siendo factor principal para tomar puestos relacionados al área de estudio (Y1). En cuanto a la actividad laboral, un 79.17% esta activa, siendo un 33.33% los que se encuentran dentro de puestos relacionados a la ingeniería. Con relación al modelo estadístico, se observó que al comenzar tu carrera como practicante (Y4), dentro del rubro automotriz o electrónico, se ven potenciados significativamente a quedarse a laborar ahí dentro. De la misma manera, en modelos de alto desempeño, se observó que las soft skills (B3), son un predictor cercano a la significancia estadística (p=0.0644), para implementar mejoras que agreguen valor en procesos productivos (Y6). Con esto se logró concluir, que, aunque un egresado sea capaz de sobresalir, no es únicamente una acumulación de conocimiento teórico aislado, sino de su capacidad que tenga para relacionarse con un sistema híbrido entre lo académico, la decisión que tome en donde hacer prácticas profesionales y el fortalecer continuamente sus habilidades blandas.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.format.extent1 recurso en línea (89 páginas)es_ES
dc.format.mediumcomputadoraes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autonoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectEmpleabilidades_ES
dc.subjectIngeniería industriales_ES
dc.subjectModelos matemáticoses_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleModelo estadístico para la estimación de la probabilidad de empleabilidad de recién egresados de licenciaturas en Ingeniería Industrial y Manufacturaes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidORCIDes_ES
dc.contributor.tidORCIDes_ES
dc.creator.identificador0009-0001-4152-026Xes_ES
dc.contributor.identificador0000-0003-1383-8227es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ingeniería de Calidad y Productividades_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
dc.format.supportrecurso en líneaes_ES
dc.matricula.creator335678es_ES
dc.folioIGMAC-335678es_ES
Aparece en: Maestría en Ingeniería de Calidad y Productividad

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