DETERMINACION DE VARIABLES DE CONOCIMIENTO SIGNIFICATIVAS PARA ESTUDIOS DE
IMPACTO DE LAS TIC EN CUATRO PROVINCIAS DEL DEPARTAMENTO DE LORETO.
R. Ramírez Alvarez[1], F. Fachin Morí[2] y I. Rondona[3]
RESUMEN
DETERMINACION VARIABLES DE CONOCIMIENTO SIGNIFICATIVAS PARA ESTUDIOS DE
IMPACTO DE LAS TIC EN CUATRO PROVINCIAS DEL DEPARTAMENTO DE LORETO
Este estudio busca encontrar mediante estudios estadísticos de análisis de
correspondencia, variables de conocimiento que sugieran un mayor impacto al
uso de las TIC en zonas rurales de Loreto. Además, comprobar la existencia
de correlación entre las variables de conocimiento y el real uso de las
TIC. El levantamiento de información se realizó en el año 2011,
entrevistando a 255 personas de zonas rurales en cuatro provincias del
departamento de Loreto. Se utilizaron las herramientas SAS for Windows y
SPSS 20, con el primero se hizo el análisis de correspondencia múltiple, en
la que se determinaron ocho (08) variables optimizadas que contribuyan en
un 84,86% al Chi-cuadrado estadístico y por ende sugieren un mayor impacto
al uso de las TIC y, la segunda herramienta nos permitió comprobar el alto
nivel de confiabilidad superior al 85% (σ2 0,85), en la correlación de
nuestras variables de conocimiento y el uso de las TIC en zonas rurales de
Loreto.
Palabras clave: TIC, variables de conocimiento, análisis de
correspondencia.
RESUMO
DETERMINAÇÃO PARA ESTUDOS RELEVANTES VARIÁVEIS, CONHECIMENTO IMPACTO DAS
TIC EM QUATRO PROVÍNCIAS
DE LORETO
Este estudo visa encontrar estudos estatísticos por análise de
correspondência, as variáveis de conhecimento que sugerem um impacto maior
sobre a utilização das TIC nas zonas rurais de Loreto. Além disso,
verifique se há correlação entre as variáveis de conhecimento e utilização
efectiva das TIC. A coleta de informações foi realizada em 2011,
entrevistando 255 pessoas nas áreas rurais em quatro províncias do
departamento de Loreto. SAS e SPSS for Windows 20 foram usadas, com a
primeira análise de correspondência múltipla na qual oito (08) variáveis
otimizadas que contribuem 84,86% para uma estatística qui-quadrado e,
portanto, foi determinada sugerem um impacto maior sobre a utilização das
TIC e da segunda ferramenta nos permitiu verificar o alto nível de
confiabilidade superior a σ2 0,85, nas variáveis de correlação de nosso
conhecimento e utilização das TIC nas zonas rurais de Loreto.
Palavras-chave: TIC, variáveis de conhecimento, análise de correspondência.
INTRODUCCIÓN
"Las tecnologías de la información y de las comunicaciones (TIC) han
experimentado un desarrollo espectacular a lo largo de los últimos veinte
años y han impulsado innovaciones que afectan a todos los ámbitos de la
economía y de la sociedad" (Rovira, et al., 2013). Se puede afirmar que la
utilización de estas tecnologías representa hoy una oportunidad para
generar beneficios que pueden aportar de manera significativa no sólo al
crecimiento económico, sino también a los procesos de inclusión social a
través de mejores servicios en educación, salud y gestión gubernamental.
"Las nuevas tecnologías están derribando barreras, ampliando diálogos y
alterando el contenido de las relaciones entre los sectores públicos,
privado y sociedad civil. Los países han registrado en los últimos años un
crecimiento exponencial en la incorporación de la TIC". Tales como el
acceso a Internet, redes de datos, servicios en línea, telefonía celular y
satelital, gobierno electrónico y comercio electrónico (CEA, et al., 2003).
Este proceso interactivo e interrelacionado de cambio económico y
transformación social nos conduce hacia un nuevo tipo de economía y de
sociedad: la economía y la sociedad del conocimiento (Perez, 2002; Stehr,
2002; Rodrigues, 2002). La economía del conocimiento es, pues, el análisis
del comportamiento y los hechos derivados de la aplicación económica del
saber (Torrent, 2002). Y esto no significa únicamente que la actividad
económica incorpore el conocimiento científico y tecnológico, sino que
también abarca al conocimiento técnico y a las habilidades, fácilmente
transmisibles o no, de los agentes económicos (Vilaseca & Torrent, 2005).
Sin embargo, para que la sociedad del conocimiento se exprese en su máxima
expresión, debemos observar en un peldaño anterior y ver en la Sociedad de
la Información el medio para lograr el conocimiento global y nuestra
civilización se encamine a ello. La sociedad de la información se entiende
como un estadío de desarrollo que permite el intercambio de información de
forma instantánea, desde cualquier lugar y en la forma que se prefiera
(Oliart, 2002), supone la existencia de una sociedad que se estructura y
ordena en función de las TIC y "convierte a la información en un factor de
producción, intercambio y consumo" (Giner, 2004) así como en fuente de
productividad y poder (Castells, 1999).
Diversas construcciones teóricas y evidencia científicas sustentan el
impacto positivo de las TIC en la dinamización económica de las áreas
rurales, como es el caso en el uso de celulares en la India (Jensen, 2007),
Nigeria (Aker, 2010) o el empleo de cabinas de internet en pueblos en
Madhya Pradesh, en la India (Goyal, 2010). En el Perú, estudios realizados
en áreas rurales, principalmente de la sierra, dan cuenta que las TIC
inciden indirectamente en la productividad, en el incremento de los precios
de los productos para los agricultores (Cuanto, 2009), (Barrantes &
Fernández 2012), (Ruiz, 2009), (Fernández & Medina 2011) e incremento de
los salarios y empleabilidad (Katz, 2009).
Según Luis Bonifa (2011), exdirector de FITEL, el objetivo principal de
lograr la conexión de las zonas rurales del Perú es incorporarlas a la
sociedad de la información. Esta conexión de las zonas rurales no debe
quedarse solo en el acceso a Internet sino también en lograr que los
usuarios lleguen a colocar páginas web, poder manejar cuentas de correo y
tener una capacitación inicial básica. Debe ser posible llevar cualquier
tipo de información a las zonas más alejadas, contribuyendo de esta manera
a la creación de la sociedad de la información que es tan necesitada en
zonas rurales.
El desarrollo de las telecomunicaciones, ha permitido a las pequeñas y
medianas empresas, en los últimos tiempos, competir en la economía mundial.
Asimismo, permiten que los gobiernos y los institutos académicos y de
investigación aprovechen la riqueza de la información, la educación, las
bibliotecas y las redes de conocimientos en línea, que ya son accesibles a
través de las redes informáticas. (Sánchez, 2006).
Este aprovechamiento es necesario también en las zonas rurales, porque
necesitan estos servicios, para compensar el aislamiento geográfico y
cultural (Fachin, 2015). Sólo entonces aprovecharía plenamente la comunidad
mundial el potencial de las telecomunicaciones como instrumentos del
desarrollo sostenible y del desarrollo de los recursos y de los mercados
potencialmente inmensos que representan las poblaciones rurales de los
países en desarrollo. (Sánchez, 2006).
En 2003 los países integrantes de la Conferencia de Estadística de las
Américas (CEA) y del cual el Perú es miembro, buscaron identificar una
matriz indicadores para medir las TIC y, de esta manera incorporarlos en
sus planes estadísticos nacionales. Esta matriz de indicadores denominada
"Indicadores de la Sociedad del Conocimiento", muestra 31 indicadores de
medición en cuatro aristas divididas en Telecomunicaciones, Informática y
Servicios de alto valor agregado, Educación y Ciencia y Tecnología. Todos
estos indicadores fueron tomados en cuenta en la Encuesta Nacional de
Hogares en 2008 (INEI, 2015) y son visualizados en el Sistema Regional de
Toma de Decisiones SIRTOD.
Sin embargo, ¿Será posible afirmar que el número total de indicadores
optimizados fuese menor y, que no se pierda la confiabilidad, ni
significancia de la información recopilada en los trabajos de campo
realizados en el Instituto de Investigaciones de la Amazonia Peruana, para
medir el uso e impacto de las TIC en zonas rurales de Loreto?.
Este estudio busca afirmar esa interrogante y, encontrar mediante estudios
estadísticos de análisis de correspondencia múltiple, indicadores que
sugieran un mayor impacto al uso de las TIC en zonas rurales de Loreto. Y,
mediante análisis de correspondencia simple determinar la existencia de
correlación entre las variables de conocimiento sugeridos por INEI y el
real uso a las TIC en zonas como Loreto que, como lo dijo Fachin (2015)
están geográficamente están aisladas.
MATERIAL Y MÉTODO
SAS SYSTEM FOR WINDOWS V8
El sistema SAS es un sistema integrado de programas independientes del
hardware desarrollados por el SAS Institute, para el procesamiento y
análisis de las necesidades de información en los negocios, la industria,
la educación y el gobierno. El funcionamiento del SAS se centra alrededor
de cuatro tareas dirigidas a datos almacenados denominados "datasets":
1) Acceso a datos, crear y acceder los datos que se requieren (Bases de
datos, Ficheros de datos planos, Comunicaciones entre datos).
2) Manejo de datos, da a los datos el formato que la aplicación requiere
(Introducción y edición de datos, Recuperación de datos, Formateo y
conversión de datos).
3) Análisis de datos, totaliza, reduce o transforma los datos planos en
información útil y significativa (desde Estadísticas descriptivas
simples, Inferencia estadística, Predicción y construcción de modelos,
Programación lineal hasta sofisticadas técnicas multivariantes).
4) Presentación de datos, comunica información de forma que su
significado se aprecia claramente (Creación de tablas e informes,
Gráficos de análisis, Correspondencia de negocios y reportes impresos
tanto en pantalla como en papel).
Aplicaremos esta herramienta para uso de análisis multivariante en análisis
de correspondencias múltiples para determinar variables optimizadas que
contribuyan al Chi-cuadrado estadístico de la matriz de correspondencia.
IBM SPSS statistics 20
SPSS es un programa estadístico informático muy usado en las ciencias
sociales y las empresas de investigación de mercado. Originalmente SPSS fue
creado como el acrónimo de Statistical Package for the Social Sciences
aunque también se ha referido como "Statistical Product and Service
Solutions" (Pardo, A., & Ruiz, M.A., 2002, p. 3). Es uno de los programas
estadísticos más conocidos teniendo en cuenta su capacidad para trabajar
con grandes bases de datos y un sencillo interface para la mayoría de los
análisis.
Aplicaremos esta herramienta para demostrar la relación entre las variables
de conocimiento y las variables registradas en zonas rurales amazónicas.
Área de estudio
El área de estudio fueron cuatro provincias y 11 distritos del departamento
de Loreto, entre ellas están: 1) Alto Amazonas y sus distritos de Lagunas y
Yurimaguas. 2) Datem del Mararón y sus distritos de Barranca, Morona y
Pastaza. 3) Mariscal Ramón Castilla y sus distritos de Ramón Castilla, San
Pablo y Yavari. 4) Maynas y sus distritos de Belén e Iquitos. El
departamento de Loreto ocupa una superficie de 368 852 km2, que representa
el 28,7 por ciento del territorio nacional, ubicándose en el primer puesto
dentro del ranking de extensión por departamentos (BCRP, 2015). Loreto está
dividido en 7 provincias y 51 distritos, en los cuales viven 705 de las 1
786 comunidades indígenas existentes a nivel nacional.
El territorio departamental de Loreto pertenece al denominado "Llano
Amazónico", cuya altitud más baja es de 61 msnm y la más alta 220 msnm; sin
embargo, se distinguen dos tipos de terrenos: aluvial y colinoso, en los
cuales se identifican islas, playas, orillares, meandros, terrazas y
colinas bajas.
Análisis de correspondencia
Para dar solución a los objetivos de investigación se aplicará el método
estadístico de análisis de correspondencia. Que es una de las técnicas de
los métodos factoriales que analiza la asociación entre dos o más variables
categóricas. A través del análisis de correspondencia simple (ACS) aplicado
a las tablas de contingencia se construyen las representaciones de las
asociaciones entre filas y columnas de tablas, basados en la distancia σ2
(chi-cuadrado). Se trata de tablas de efectivos, obtenidos cruzando las
modalidades de dos variables cualitativas definidas sobre una misma
población de n individuos Escofier & Pages (1992). Por otra parte con el
análisis de correspondencia múltiple (ACM), el cual es una extensión del
dominio de aplicación del ACS, se describen grandes tablas de variables
categóricas, representando las categorías de las variables como puntos en
un espacio de pocas dimensiones Clausen (1998).
Un requisito fundamental para este tipo de análisis es la obtención de los
valores y vectores propios, y por ende las coordenadas sobres los ejes
factoriales que permiten la interpretación de las asociaciones entre las
variables categóricas. Esta investigación presentará una metodología de
estimación de los valores y vectores propios de las matrices por
diagonalizar en los análisis de correspondencia simple y múltiples, a
partir de una muestra probabilística. Con ellos se obtienen los ejes, las
coordenadas factoriales y las relaciones de transición entre los espacios,
la estimación, de la inercia, las contribuciones y los cosenos cuadrados.
Lo que se tiene entonces es una complementación entre los diseños de
muestreo probabilístico tomada de alguna población bajo estudio, sino
también inferir acerca de dicho comportamiento y el grado de asociación
entre las variables de estudio, siguiente la metodología dada por Martínez
(1998).
Alfa de Cronbach
El coeficiente alfa fue descrito en 1951 por Lee J. Cronbach. Es un índice
usado para medir la confiabilidad del tipo consistencia interna de una
escala, es decir, para evaluar la magnitud en que los ítems de un
instrumento están correlacionados Cortina (2002), En otras palabras, el
alfa de Cronbach es el promedio de las correlaciones entre los ítems que
hacen parte de un instrumento Streiner (2003). Valores de alfa de Cronbach
entre 0,70 y 0,90 indican una buena consistencia interna. La determinación
del alfa de Cronbach se indica para escalas unidimensionales entre tres y
veinte ítems Heidi Celina Oviedo & Campo (2005)
Dónde:
es el número de ítems
es el promedio de las correlaciones lineales entre cada uno de
los ítems (se tendrán pares de correlaciones).
Contribución de Chi-cuadrado estadístico de las variables de estudio.
Las variables independientes que contribuyan hasta en un 90% a la sumatoria
total del Chi-cuadrado estadístico se detallarán como significativas para
validar los estudios de la investigación. Las variables que representen el
10% o menos serán descartadas.
Nivel de correspondencia entre variables
Se hará análisis de correspondencia simple entre las variables
significativas y la variable dependiente. Para conocer la causa-efecto del
uso de las TIC y los pobladores rurales amazónicos. Si la varianza o
inercia es superior al 85% se dará por correlacionada a las variables
estudiadas.
Índice de encuestas validas:
Es la función entre el número de registros realizados en la base de datos
SPSS entre número de encuestas realizadas.
Índice de pobladores rurales amazónicos con uso de TIC
Es la función entre el número de pobladores rurales con acceso y uso a las
TIC y el número total de pobladores encuestados.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
1) Análisis de fiabilidad de encuestas realizadas
Para determinar la fiabilidad de la encuesta desarrollada en zonas rurales
del departamento de Loreto, se realizó una prueba de Alfa de Cronbach a sus
12 ítems o variables de investigación. De ellas, se obtuvo como resultado
un alfa de 0,495 en 20 elementos tomados como muestra – nuestra encuesta no
paso la prueba –, para incrementar nuestro valor alfa a un 0,7 y,
considerar el modelo de encuesta fiable, realizamos un posterior análisis
bivariante para determinar la correlación de Pearson entre las 12 variables
y encontramos que las variables X1, X10 y X11 tienen valores negativos a
los que se considera Reactivo Negativo[4]. Al invertir las variables X1,
X10 y X11, se obtiene un Alfa de Cronbach 0,713. Con lo cual se considera
fiable el modelo de encuesta realizadas en zonas rurales en Loreto.
"Tabla 1 "
2) Análisis de correspondencia múltiple
Para realizar esta prueba se utilizó la herramienta estadística SAS System
for Windows v8. Y el método estadístico fue el de análisis de
correspondencia múltiple (ACM). Con la ayuda de este método a través de la
contribución de la sumatoria de Chi-cuadrados de cada variable, se pudo
realizar la discriminación de las variables independientes no relevantes –
que serán desechadas – en cuyo caso el peso no sea representativo para el
análisis. Y, conocer con exactitud las variables de conocimiento, que sí
son relevantes y con las que analizaremos de forma separada con la variable
de uso de las TIC en zonas rurales de Loreto.
Se ingresaron 255 filas correspondientes al total de encuestados en Loreto
dentro de la herramienta estadística SAS (Figura 1). Para ello, se tomaron
como atributos las variables independientes X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8,
X9, X10, X11 y X12 (Tabla 2).
"Figura 1 "
"Tabla 2 "
Los resultados arrojados por SAS System son ocho (08): 1) Tabla de
Contingencia, 2) Valores Esperados, 3) Valores Mínimos observados, 4)
Contribución al Chi-Cuadrado, 5) Perfiles de Fila, 6) Perfiles de Columna,
7) Resultados de Fila y 8) Resultados de Columna.
Para la extracción de variables se aplica el método Contribución al Chi-
Cuadrado, que busca hallar combinaciones lineales de las variables
originales que expliquen la mayor parte de la variación total. Es decir,
aquella variable que muestre la menor sumatoria de su Chi-cuadrado no
variará el resultado o simplemente resultará menos significante para el
estudio.
La matriz de resultados (Tabla 3) nos muestra la sumatoria del Chi-cuadrado
por filas (Personas encuestadas) y por columnas (Variables de estudio).
Como se pretende desechar a la variable o las variables menos
representativas se tomará en cuenta quién o quiénes tienen menor
contribución a la sumatoria total del Chi-cuadrado estadístico según la
sumatoria de sus columnas.
"Tabla 3 "
Las variables de conocimientos no discriminadas y adaptadas para la
realidad rural de Loreto son: X1, X2, X3, X6, X7, X9, X10 y X11 con una
proporción del 84,86%. Y las variables que ha sido desechadas por su baja
significancia en el estudio son: X4, X5, X8 y X12, que sólo representan el
15,14% de los datos significativos para el estudio.
3) Nivel de correspondencia entre variables
Se analizará la variable Uso de TIC en zonas rurales – a un nivel de
correspondencia simple – con las ocho variables de conocimiento
significativas que han sido previamente discriminadas. Se presente el
siguiente resumen de operacionalizaciòn de variables (Tabla 4)
"Tabla 4 "
X3: Actividades desarrolla al conectarse internet
Con un 88.3% de confiabilidad (Tabla 5) se puede demostrar la correlación
entre la variable X3 y el uso de las TIC en zonas rurales de Loreto (Figura
2).
"Tabla 5 "
"Figura 2 "
Los resultados muestran una relación directamente proporcional del
excelente uso de las TIC en zonas rurales y la necesidad de búsquedas de
información como: Créditos y Financiamientos, Mejorar la productividad,
Precios de Productos y Costo de Transporte. En contraparte que existe un
uso malo o deficiente de las TIC cuando se busca información respecto a
Cómo contrarrestar Plagas y, Qué y cómo producir.
X6: ¿De dónde accede con más frecuencia?
Con un 99,7% de confiabilidad (Tabla 6) se puede demostrar la correlación
entre la variable X6 y el uso de las TIC en zonas rurales de Loreto (Figura
3).
"Tabla 6 "
"Figura 3 "
El uso de las TIC en zonas rurales es excelente cuando se encuentra en el
trabajo u oficina, bueno cuando se encuentran en casa y, tiene un uso
deficiente cuando se encuentra del ámbito comunal.
X7: Con el uso de las TIC, ¿Generalmente con quién se comunican?
Con un 99,9% de confiabilidad (Tabla 7) se puede demostrar la correlación
entre la variable X7 y el uso de las TIC en zonas rurales de Loreto (Figura
4).
"Tabla 7 "
"Figura 4 "
El uso de las TIC en zonas rurales es excelente cuando la comunicación se
da entre familiares, bueno cuando la comunicación se da entre amigos,
deficiente si es entre familiares y mala en otros casos.
X9: Con el uso de las TIC, ¿G En qué casos lo considera más útil las TIC?
Con un 97,2% de confiabilidad (Tabla 8) se puede demostrar la correlación
entre la variable X9 y el uso de las TIC en zonas rurales de Loreto (Figura
5).
"Tabla 8 "
"Figura 5 "
El uso de las TIC en zonas rurales es excelente cuando lo utilizan para la
búsqueda de información y para realizar negocios locales, el uso es bueno
para realizar trabajos del colegio o atender alguna emergencia y, es
deficiente para informase de temas de salud.
X10: Con el uso de las TIC y la Mejor Manera de Obtener Información
Con un 93,4% de confiabilidad (Tabla 9) se puede demostrar la correlación
entre la variable X10 y el uso de las TIC en zonas rurales de Loreto
(Figura 6).
"Tabla 9 "
"Figura 6 "
El uso de las TIC en zonas rurales es excelente siempre y cuando esté
ligado a las necesidades para obtener información y para ellos Internet es
la principal forma, un uso bueno de TIC le da la televisión y un deficiente
uso se le da a la Radio.
X11: Con el uso de las TIC en correlación al grado de instrucción
Con un 98,1% de confiabilidad (Tabla 10) se puede demostrar la correlación
entre la variable X11 y el uso de las TIC en zonas rurales de Loreto
(Figura 7).
"Tabla 10 "
"Figura 7 "
El uso de las TIC en zonas rurales es excelente cuando el usuario posee
grado de instrucción superior universitario, le da un uso bueno cuando el
usuario posee grado de instrucción superior técnico, deficientes si tienen
solo estudios secundarios y le da un mal uso cuando solo posee estudios
primarios.
X1: Con el uso de las TIC en correlación al costo del Internet.
Con un 96,2% de confiabilidad (Tabla 11) se puede demostrar la correlación
entre la variable X1 y el uso de las TIC en zonas rurales de Loreto (Figura
8).
"Tabla 11 "
"Figura 8 "
El uso de las TIC en zonas rurales es excelente cuando el costo del
servicio es caro, la sensación que el costo está bien cuando el uso es
bueno y deficiente cuando el poblador considere que el costo lo desconoce.
X2: Con el uso de las TIC en correlación a porque razones no accede a
internet.
Con un 98,2% de confiabilidad (Tabla 12) se puede demostrar la correlación
entre la variable X2 y el uso de las TIC en zonas rurales de Loreto (Figura
9).
"Tabla 12 "
"Figura 9 "
El uso de las TIC en zonas rurales es excelente cuando no necesita
internet, eso nos indica que pueden hacer uso de otras tecnologías como
televisión, radio, teléfono, entre otros y, el uso es deficiente de las TIC
cuando no tiene dinero o no sabe usar el internet.
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TABLAS
Tabla 1: Análisis bivariante para para determinar la correlación de Pearson
entre las 12 variables.
"Correlaciones "
" "
"*. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral). "
Tabla 2: Resultado del análisis de correspondencia múltiple, en su ítem
contribución al Chi-Cuadrado estadístico.
"The CORRESP Procedure "
" "
" "
"Row253 "0,21 "0,02 "0,03 "0,02 "
"Costo del Internet "X1 "113,74 "6% "No "
" " " " "Discriminad"
" " " " "a "
"Razones porque no Accede a "X2 "120,87 "6% "No "
"Internet " " " "Discriminad"
" " " " "a "
"Actividades desarrolla al "X3 "505,16 "26% "No "
"conectarse internet " " " "Discriminad"
" " " " "a "
"Donde Accede Frecuencia a "X4 "67,01 "3% "Discriminad"
"Internet " " " "a "
"En qué hora ve TV "X5 "60,19 "3% "Discriminad"
" " " " "a "
"¿De dónde accede con más "X6 "178,89 "9% "No "
"frecuencia? " " " "Discriminad"
" " " " "a "
"¿Generalmente con quien se "X7 "163,12 "9% "No "
"comunican? " " " "Discriminad"
" " " " "a "
"Frecuencia del Uso Internet "X8 "65,3 "3% "Discriminad"
" " " " "a "
"En qué casos lo considera más "X9 "129,02 "7% "No "
"útil " " " "Discriminad"
" " " " "a "
"Mejor Manera de Obtener "X10 "285,3 "15% "No "
"Información " " " "Discriminad"
" " " " "a "
"Grado de Instrucción "X11 "131,24 "7% "No "
" " " " "Discriminad"
" " " " "a "
"Edad "X12 "97,9 "5% "Discriminad"
" " " " "a "
Tabla 4: Resumen de operación de variables
"variables "Valores "Tipo de "Descripci"Instrumentos "
" " "Variable "ón " "
"Uso de TIC "Uso Excelente "Este tipo "7 a 8 TIC"Radio, "
" " "de "utilizada"Celular, "
" " "variable "s "Televisión, "
" " "es " "internet, "
" " "Cuantitati" "Periódico, "
" " "va. Sin " "CD/DVD, "
" " "embargo, " "teléfono "
" " "para " "fijo, TV "
" " "realizar " "cable, "
" " "el " "Revistas. "
" " "análisis " " "
" " "de " " "
" " "correspond" " "
" " "encia " " "
" " "múltiple " " "
" " "se " " "
" " "necesita " " "
" " "que el " " "
" " "tipo de " " "
" " "variable " " "
" " "sea " " "
" " "cualitativ" " "
" " "a. " " "
" "Uso Bueno " "5 a 6 TIC" "
" " " "utilizada" "
" " " "s " "
" "Uso Deficiente " "3 a 4 TIC" "
" " " "utilizada" "
" " " "s " "
" "Uso Malo " "0 a 2 TIC" "
" " " "utilizada" "
" " " "s " "
"Costo del "Caro "Cualitativ" " "
"Internet " "a " " "
" "Bien " " " "
" "Barato " " " "
" "No sabe " " " "
"Razones "No Necesita "Cualitativ" " "
"porque no " "a " " "
"Accede a " " " " "
"Internet " " " " "
" "No sabe usar " " " "
" "No hay " " " "
" "No tiene dinero " " " "
"¿Qué "Precios de "Cualitativ" " "
"actividades "Productos "a " " "
"desarrolla al" " " " "
"conectarse " " " " "
"internet? " " " " "
"Busca " " " " "
"información " " " " "
" "Costo de " " " "
" "transporte " " " "
" "Créditos y " " " "
" "financiamiento " " " "
" "Mercados donde " " " "
" "vender " " " "
" "Qué y cómo " " " "
" "producir " " " "
" "Como Contrarrestar" " " "
" "plagas " " " "
" "Como mejorar la " " " "
" "producción " " " "
" "Información para " " " "
" "su oficio o " " " "
" "profesión " " " "
" "Ninguna " " " "
"Si usan "Casa "Cualitativ" " "
"teléfono fijo" "a " " "
"¿De dónde " " " " "
"accede con " " " " "
"más " " " " "
"frecuencia? " " " " "
" "Trabajo/ oficina " " " "
" "Público monedero " " " "
" "Comunal " " " "
" "Otro " " " "
"Cuando usan "Familia "Cualitativ" " "
"el teléfono " "a " " "
"¿Generalmente" " " " "
"con quien se " " " " "
"comunican? " " " " "
" "Amigos " " " "
" "Clientes " " " "
" "Otro " " " "
"¿En qué casos"Informarse el "Cualitativ" " "
"lo considera "estado de salud de"a " " "
"más útil? "un pariente " " " "
" "Conocer él envió/ " " " "
" "recepción de " " " "
" "encargos " " " "
" "Atender " " " "
" "emergencias " " " "
" "Para realizar " " " "
" "negocios " " " "
" "Para las tareas " " " "
" "del colegio " " " "
" " Para buscar " " " "
" "información " " " "
" "Otro " " " "
"Mejor Manera "Radio "Cualitativ" " "
"de Obtener " "a " " "
"Información " " " " "
" "Televisión " " " "
" "Periódico " " " "
" "Internet " " " "
" "Manuales, folletos" " " "
" "CD/ DVD " " " "
" "Otro " " " "
"Grado de "Sin estudios "Cualitativ" " "
"Instrucción " "a " " "
" "Solo estudios " " " "
" "primarios " " " "
" "Solo estudios " " " "
" "secundarios " " " "
" "Superior Técnico " " " "
" "Superior " " " "
" "Universitario " " " "
" "Posgrado " " " "
Tabla 5: Resumen de análisis de correspondencia simple entre las variables
de uso de la TIC y la variable X3: Actividades que desarrolla al conectarse
internet.
"Resumen "
"Dimensión "
Tabla 6: Resumen de análisis de correspondencia simple entre las variables
de uso de la TIC y la variable X6: ¿De dónde accede con más frecuencia?
"Resumen "
"Dimensión "
Tabla 7: Resumen de análisis de correspondencia simple entre las variables
de uso de la TIC y la variable X7: ¿Generalmente con quien se comunican?
"Resumen "
"Dimensión "
Tabla 8: Resumen de análisis de correspondencia simple entre las variables
de uso de la TIC y la variable X9: En qué casos lo considera más útil las
TIC
"Resumen "
"Dimensión "
Tabla 9: Resumen de análisis de correspondencia simple entre las variables
de uso de la TIC y la variable X10: Mejor Manera de Obtener Información.
"Resumen "
"Dimensión "
Tabla 10: Resumen de análisis de correspondencia simple entre las variables
de uso de la TIC y la variable X11: Grado de Instrucción.
"Resumen "
"Dimensión "
Tabla 11: Resumen de análisis de correspondencia simple entre las variables
de uso de la TIC y la variable X1: Costo del Internet
"Resumen "
"Dimensión "
Tabla 12: Resumen de análisis de correspondencia simple entre las variables
de uso de la TIC y la variable X2: Razones porque no Accede a Internet
"Resumen "
"Dimensión "
Figuras
Figura 1: Herramienta SAS, preparada para el análisis de discriminación de
variables.
Figura 2: Grafico de dispersión de correlación entre la variable Uso de TIC
en zonas rurales y la variable de conocimiento X3: Actividades que
desarrolla al conectarse internet.
Figura 3: Grafico de dispersión de correlación entre la variable Uso de TIC
en zonas rurales y la variable de conocimiento X6: ¿De dónde accede con más
frecuencia?
Figura 4: Grafico de dispersión de correlación entre la variable Uso de TIC
en zonas rurales y la variable de conocimiento X7: ¿Generalmente con quien
se comunican?
Figura 5: Grafico de dispersión de correlación entre la variable Uso de TIC
en zonas rurales y la variable de conocimiento X9: En qué casos lo
considera más útil las TIC
Figura 6: Grafico de dispersión de correlación entre la variable Uso de TIC
en zonas rurales y la variable de conocimiento X10: Mejor Manera de Obtener
Información.
Figura 7: Grafico de dispersión de correlación entre la variable Uso de TIC
en zonas rurales y la variable de conocimiento X11: Grado de Instrucción.
Figura 8: Grafico de dispersión de correlación entre la variable Uso de TIC
en zonas rurales y la variable de conocimiento X1: Costo de Internet.
Figura 9: Grafico de dispersión de correlación entre la variable Uso de TIC
en zonas rurales y la variable de conocimiento X2: Razones porque no Accede
a Internet.
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[1] Instituto de Investigaciones de la Amazonia Peruana. Av. Abelardo
Quiñones km. 2.5, San Juan Bautista, Loreto, Perú. E-mail:
[email protected]
[2] Facultad de Ingeniería de Computación e Informática, Universidad
Privada de la Selva Peruana. Jr. San Martin 230. E-mail:
[email protected]
[3] Instituto de Investigaciones de la Amazonia Peruana. Av. Abelardo
Quiñones km. 2.5, San Juan Bautista, Loreto, Perú. E-mail:
[email protected]
[4] Reactivo negativo, se le considera también un ítem invertido porque va
en sentido contrario a la sumatoria total de las variables. Es un
instrumento en una escala tipo Likert. Ejemplo de un reactivo negativo:
¿Cuánto te molesto tener que esperar el tiempo de la encuesta?
