vol. 1 núm. 17 (2024): vol. 1 núm. 17 (2024)

The purpose of this research was to analyze the internal structure of the Motivation and Learning Strategies Questionnaire in university students, taking into account reliability analysis and content validity. For this purpose, 258 students from different universities participated in the study, most of whom were women (60.8 %) and who were selected by a non-probability sampling (purposive sampling). Among the main findings, it can be mentioned that a factorial solution of eight dimensions and 37 items in total was proposed, six dimensions correspond to learning strategies and two to motivation. In addition, Cronbach’s alpha was determined for the total of the scale and an index of .883 (good) was obtained; likewise, it was obtained for each of the dimensions.

Considerando la flexibilidad y aplicabilidad del modelado Bayesiano, se revisan y resumen las principales características de un modelo jerárquico bajo el supuesto usual de intercambiabilidad: presentamos la estructura probabilística del modelo, todos los niveles involucrados en ´el y la distribución condicional completa de cada parámetro del modelo. En este modelo, permitimos que la media de la segunda etapa del modelo tenga una dependencia lineal con un conjunto de covariables mediante un enfoque de regresión. Además, se describe y deriva completamente el algoritmo de muestreo de Gibbs utilizado para obtener muestras de este modelo jerárquico. El estudio de caso es uno en el que caracterizamos en profundidad la superficie media de la temperatura de la mar registrada por 86 dispositivos en el mar Mediterráneo, clasificados por el tipo de dispositivo y la ubicación descrita por la latitud y la longitud. El modelo jerárquico se ajustó considerablemente bien a este conjunto de datos. Los hallazgos derivados de esta aplicación incluyen la descripción de las medias y la variabilidad dentro y entre las temperaturas registradas, evidencia de precisión similar entre dispositivos, diferencias entre tipos de dispositivos y buenas cualidades de predicción del modelo. Finalmente, se prueba la capacidad de predicción del modelo para cada tipo de dispositivo utilizando datos de la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica.

Es con gran satisfacción que presentamos a nuestros lectores el primer número del Volumen 17 de la revista Comunicaciones en Estadística, correspondiente al año 2024. En esta edición, hemos reunido una colección de artículos que reflejan la diversidad y profundidad de la investigación estadística en contextos tanto nacionales como internacionales, abarcando una amplia gama de aplicaciones y metodologías que son de gran relevancia en la actualidad. Abrimos este número con un análisis exhaustivo de la dinámica electoral en Estados Unidos, titulado "Trump vs Biden: Análisis de sentimientos de las publicaciones en español realizada en Twitter entres Estados de la Unión en las Elecciones Presidenciales del 2020". Este artículo, de autores internacionales, pone de manifiesto el creciente papel de las tecnologías digitales y las redes sociales en los procesos electorales, ofreciendo una visión detallada de cómo las publicaciones en Twitter pueden reflejar y quizás influir en las percepciones y emociones de los votantes en estados clave. El segundo artículo, "Influencia de las emociones sobre la confianza institucional", nos traslada al contexto colombiano, donde se examina la relación entre las emociones colectivas de los jóvenes y su confianza en las instituciones. Los hallazgos de este estudio son especialmente relevantes en un entorno donde la estabilidad institucional y la movilización social son temas recurrentes, y ofrecen nuevas perspectivas sobre cómo las emociones pueden moldear la confianza en momentos de crisis. La migración rural-urbana en Perú y su impacto en la producción agrícola es el foco del tercer artículo, "Multistage Models for Rural-Urban Migration and Agricultural Production in Peru: 2022". Este trabajo, basado en la Nueva Economía de Migración Laboral, destaca las implicaciones económicas y sociales de la migración, señalando la necesidad de políticas que mitiguen los efectos adversos en las comunidades rurales, particularmente en lo que respecta a la seguridad alimentaria. El uso de modelos bayesianos para el análisis de datos longitudinales y de regresión es explorado en dos artículos de autores nacionales, "Bayesian Hierarchical Gaussian Process Mixtures for Regression Analysis" y "Bayesian Hierarchical Modeling in Linear Regression Settings". Estos trabajos profundizan en la aplicabilidad y flexibilidad de los métodos bayesianos en diferentes contextos, desde estudios clínicos hasta análisis ambientales, demostrando su capacidad para abordar la heterogeneidad y mejorar las predicciones en situaciones complejas. Finalmente, cerramos esta edición con un análisis de la estructura interna del Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje Forma Corta – MSLQ SF en estudiantes universitarios. Este estudio es fundamental para comprender las dimensiones que influyen en la motivación y las estrategias de aprendizaje, aportando herramientas valiosas para la evaluación y mejora del rendimiento académico en el contexto universitario. Cada uno de estos artículos no solo aporta nuevos conocimientos en sus respectivos campos, sino que también subraya la importancia de la estadística como herramienta fundamental para entender y resolver los desafíos actuales. Esperamos que los hallazgos aquí presentados inspiren nuevas investigaciones y contribuyan al avance de la ciencia estadística. Agradecemos profundamente a los autores por sus contribuciones y a los revisores por su arduo trabajo y dedicación en la evaluación de los manuscritos. Invitamos a nuestros lectores a sumergirse en este número y a seguir participando activamente en la construcción de conocimiento en nuestra disciplina.

This paper essentially considers Gaussian process (GP) methods for regression analysis in longitudinal studies. The model is indeed a reasonable choice for description and prediction of phenomena involving repeated measurements in which there is evidence of heterogeneity among batches of measurements. First, we provide all the theoretical and practical details behind our modeling strategy. Then, we study the main properties of the model using simulated data. And finally, we apply analyze an AIDS clinical study developed by the AIDS Clinical Trials Group.

Based on the New Economics of Labor Migration (NELM), rural-urban migration has a significant and adverse impact on the agricultural production of peruvian households. The emigration of a household member to urban areas is related, on average, to a reduction in the value of the household’s agricultural production of up to 48%. It is essential to implement policies that address the economic and social challenges derived from this migration, as well as promote strategies that guarantee the food security of rural communities, recognizing the crucial role of active agricultural workers in this process. Remittances also exert a negative influence on agricultural productive value, although moderate, with a drop of 12% compared to an increase of 10%. This last finding contradicts the results of Taylor (1999) and Bassie et al. (2022), where a positive relationship is established.

This document examines the relationship between the collective emotions expressed by young people in Colombia at various times and their trust in the country’s institutions. An aggregated measure of institutional trust is constructed using the Multiple Correspondence Analysis technique. Subsequently, the relationship and impact of emotions on institutional trust are estimated through the fitting of a model adjusted to the Generalized Beta Type 1 density function. The emotions that generate the most social mobilization are anger, sadness, and surprise, with the latter having differential effects depending on age and levels of institutional trust. No differences in perceptions towards institutions were found based on the gender of the respondents. Issues are dynamic and may vary according to predominant emotions. Contrary to expectations, joy does not have a positive effect on institutional trust. Additionally, there is no evidence of emotional cascades, despite dynamic changes in collective emotions during each conjunctural process.

Digital technologies have gained great relevance in life in the United States of America, an example is the use of the social network Twitter in the presidential elections that were held in November 2020 in that country. The objective of this work is to analyze the Twitter posts of individuals who published in the states of Florida, California and Texas related to candidates Donald Trump and Joe Biden and describe their behavior towards the candidates in the weeks prior to the 2020 presidential elections. It shows, among other aspects, the variation of the daily sentimental load in the period studied. For the present work, the tweets published between September 7, 2020 and November 2 of the same year were taken. Results were obtained that indicate the predominance of positive sentiments towards President Donald Trump in the states of Florida and Texas, while in the State of California the predominance is towards candidate Joe Biden. An assessment is made of the sentiment of the individuals who published on Twitter related to the vice-presidential formulas of both candidates.