visibilidad web de artÍculos cientÍficos haciendo uso de cibermetrÍa en el instituto de...
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VISIBILIDAD WEB DE ARTÍCULOS CIENTÍFICOS HACIENDO USO DE
CIBERMETRÍA EN EL INSTITUTO DE INVESTIGACIONES DE LA
AMAZONÍA PERUANA.
R. Ramírez Alvarez1, J. Zvietcovich Diaz2, F. Salas Barrera3, I. Rondona4 y F. Fachin Morí5
1 Instituto de Investigaciones de la Amazonia Peruana. Av. Abelardo Quiñones km. 2.5, San Juan Bautista, Loreto, Perú. E-mail: [email protected] Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú. Av. Cornejo Portugal 1842, Iquitos, [email protected] Universidad Nacional de la Amazonia Peruana, Jr. Sargento Lores 385. Email: [email protected] Instituto de Investigaciones de la Amazonia Peruana. Av. Abelardo Quiñones km. 2.5, San Juan Bautista, Loreto, Perú. E-mail: [email protected] Facultad de Ingeniería de Computación e Informática, Universidad Privada de la Selva Peruana. Jr. San Martin 230. E-mail: [email protected]
RESUMEN
VISIBILIDAD WEB DE ARTÍCULOS CIENTÍFICOS HACIENDO USO DE
CIBERMETRÍA EN EL INSTITUTO DE INVESTIGACIONES DE LA
AMAZONÍA PERUANA.
Este estudio busca encontrar mediante estudios estadísticos de análisis de
correspondencia, variables de cibermetría web de un artículo científico
publicado por el Instituto de Investigaciones de la Amazonia Peruana, que
sugieran un mayor impacto la visibilidad en la web y en el buscador académico
Google Scholar. Además, comprobar la existencia de correlación entre las
variables de cibermetría y la visibilidad en la web de un artículo científico del
IIAP. El levantamiento de información se realizó en el año 2014 a 284 artículos
científicos publicados en la Revista Científica Folia Amazónica del IIAP y que
se encuentra como Open Source en la web. 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 tres (03) variables optimizadas que
contribuyan en un 83,61% 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 σ2≥0,85, en la correlación de
nuestras variables de cibermetría y la visibilidad en la web de un artículo
científico.
Palabras clave: TIC, cibermetria, visibilidad web.
2
RESUMO
WEB VISIBILIDADE de artigos científicos em fazer uso Instituto de
Pesquisa da Amazônia Peruana Cybermetrics.
Este estudo visa encontrar estudos estatísticos por análise de correspondência,
variáveis Cybermetrics web de um artigo científico publicado pelo Instituto de
Investgiaciones de la Amazonia Peruana IIAP, sugerindo um impacto maior
visibilidade na web e no motor de pesquisa acadêmico Google Scholar. Além
disso, verifique se há correlação entre as variáveis Cybermetrics e visibilidade
na web de um artigo científico do IIAP. A coleta de informações foi realizada no
ano de 2014 e 284 artigos científicos publicados na revista científica Folia
Amazon IIAP e que é como open source na web. SAS e SPSS for Windows 20
foram usadas, com a primeira análise de correspondência múltipla na qual
otimizado variáveis que contribuem 83,61% para uma estatística qui-quadrado
é de três (03) determinada e, portanto, sugiro se tornou 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 na correlação de nossas variáveis
Cybermetrics e visibilidade na web de um artigo científico.
Palavras-chave: TIC, Cybermetrics, visibilidade na web.
3
INTRODUCCIÓN
En estos tiempos es indiscutible la gran la influencia social que tienen las
nuevas tecnologías de Información y de comunicación (TIC) en las actividades
de ciencia y tecnología. Es por ello que debido al avance de las tecnologías y
específicamente de la expansión y uso de red, la web se ha convertido en un
medio más de interlocución y donde es posible compartir de forma más
eficientes y rápidas del conocimiento científico.
Es a ello, que se hace específicamente necesario monitorear los aspectos de la
visibilidad de la ciencia y la tecnología en la web (Kretschmer & Aguillo, 2006).
A nivel internacional se han realizado algunos estudios centrados en casos
particulares, como el de los países del Oriente Medio (Noruzi, 2006) en el que
se analizó la presencia en la web de las instituciones académicas
pertenecientes a estos países, o el trabajo de Chu et al en el que se estudió la
visibilidad de 53 sedes web de bibliotecas norteamericanas (Chu, et al., 2002).
En la misma línea de investigacion, se han presentado los resultados de un
estudio acerca de la productividad y visibilidad en la web de un grupo de
departamentos de sociología pertenecientes a los países nórdicos (Aaltojarvi,
et al., 2008). La visibilidad de las universidades españolas también ha sido
objeto de estudio desde el punto de vista de la calidad de los contenidos así
como de su accesibilidad, presencia en buscadores, etc. (Pinto, et al., 2004).
Tradicionalmente, la única forma de dar a conocer los avances tanto científicos
como tecnológicos ha sido mediante la publicación en revistas con una
distribución más o menos mundial pero que, como es obvio, sin la capacidad
de llegar a todo el público potencial.
4
Actualmente, y gracias a la red eso ha cambiado y se puede afirmar que el
acceso al conocimiento científico/académico es prácticamente universal. Hasta
hace poco ese acceso se encontraba asociado y restringido a la publicación en
revistas internacionales, pero se está pasando a un modelo en el cual no sólo
la publicación más formal, artículos científicos de carácter abierto cocido como
“Open Access” (Swan, 2007), sino también la informal que pueden ser datos en
bruto, servicios, plataformas, materiales de enseñanza académica, y más; está
a disposición de todo el mundo. Si nos centramos al sector de Investigación y
Desarrollo más Innovación, los actores potenciales como lo son las
instituciones, los investigadores, público académicos, entre otros, poseen ahora
un medio muy eficaz y universal para compartir y reflejar de manera más
amplía la gama de actividades académicas y de investigación que desarrollan.
Ahora, cómo medir la visibilidad de los artículos científicos. Existen estudios
donde se aplican técnicas bibliométricas en la red, y es en ellas que se
fundamenta la Cibermetría, el cual se basa en el principio según el cual se
puede considerar cierta equivalencia entre una cita bibliográfica y un
hipervínculo enlazando a una página web. Desde esta perspectiva, y por
analogía con las citas bibliográficas, se acuñó el término “sitations” (McKiernan,
1996) (Aguillo, 1996) (Rousseau, 1997), o “sitas” en español, para designar a
los enlaces entre diferentes sitios web.
Además, se han realizado estudios de género aplicado al análisis de
publicación en la web, donde fue importante comprobar si los patrones
ampliamente descritos en estudios bibliométricos (Bordons, et al., 2003)
(Bordons, et al., 2006; Leta & Lewison, 2003; Russell, 2003; Mauleón &
5
Bordons, 2006) son similares a los que proporcionan los datos de la web o de
cibermetría.
Con este propósito se avizora un acercamiento al conocimiento de los
indicadores de visibilidad en la web, que tiene en cuenta la invocación de los
trabajos científicos y, los repositorios de información de publicaciones digitales
publicados en los sistemas de información, mediante su análisis cualitativo a
través de motores de búsqueda (Aguillo, et al., 2005) (Thelwall, 2008).
La investigación de visibilidad en web de artículos científicos implica acercarse
a iniciativas de acceso abierto y libre difusión de publicaciones sin afectar las
propiedades intelectuales nacionales e internacionales de los autores o
propietarios de los escritos.
Open Access, que es una propuesta adoptada en la reunión realizada en
Budapest por el Open Society Institute (OSI) en diciembre de 2001, cuyo
propósito fue acelerar el esfuerzo internacional para conseguir el acceso libre
en la red a los artículos de investigación en todos los campos académicos,
mediante el acceso libre a la información sin barreras financieras, legales o
técnicas, con la única limitación de dar a los autores el control sobre la
integridad de su trabajo y el derecho a ser reconocido y citado (Suber, 2008).
Una de las herramientas basadas en esta iniciativa y que facilita el acceso a las
publicaciones científicas son los repositorios (Swan, 2007). Un repositorio es un
conjunto de servicios que una institución ofrece a los miembros de su
comunidad para la gestión y la difusión de los materiales digitales creados por
la institución y la comunidad de sus miembros.
6
Uno de ellos es Google Scholar o Google Académico, que gracias a su
excelente capacidad de recuperación de información, facilidad de uso y diseño
a lo largo de las mismas líneas del navegador general de Google, Google
Académico se ha convertido en un recurso obligado para un porcentaje
importante de los científicos que buscan información (Nicholas, et al., 2010).
Algunos estudios específicos en biomedicina han demostrado que Google
Académico es sólo superado en términos de uso por Web of Science, y
presenta prácticamente los mismos resultados del PubMed (Hightower &
Caldwell, 2010).
Esta misma publicación indica que Google Académico se utiliza como fuente de
datos complementarios a web of Science o PubMed, y los usuarios valoran
positivamente su facilidad de usar, rápida respuesta y la gratuidad de
documentos de acceso abierto, frente a la precisión y la calidad de los
resultados, que son los factores determinantes considerado en las otras dos
fuentes de datos mencionadas. En el caso de la biomedicina, diversos estudios
ponen de relieve la importancia de Google Académico pueda prestarse al libre
acceso a la información científica, como lo demuestran ambas editoriales en la
principal revista biomédica (Giustini, 2005) y por estudios comparativos sobre la
exhaustividad precisión o recuperación de datos con Google Académico frente
PubMed. (Shultz, 2007) (Nourbakhsh, et al., 2012). En el caso de España, y
como referencia a atenciones primarias, (González de Dios, et al., 2011)
reportó que el 70% de los médicos de atención primaria reclamaban acceder a
la literatura científica a través de los navegadores generales como Google o
Yahoo, mientras que sólo el 29% utiliza bases de datos especializadas.
7
MATERIAL Y MÉTODO
El Análisis de correspondencia, 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
8
comportamiento y el grado de asociación entre las variables de estudio,
siguiente la metodología dada por Martínez (1998).
Aplicaremos la herramienta SAS SYSTEM FOR WINDOWS V8 para uso de
análisis multivariante en análisis de correspondencias múltiples para determinar
variables significativas que contribuyan al Chi-cuadrado estadístico, de esta
forma determinar que variables son relevantes para nuestra investigación.
Además, utilizaremos la herramienta estadística IBM SPSS statistics 20, para
demostrar la relación entre las variables de cibermétricas y las variables de
visibilidad web de artículos científicos de IIAP.
Alfa de Cronbach
El coeficiente alfa fue descrito en 1951 por Lee J. Cronbach (Cronbach LJ.
Coefficient alpha and the internal structure of test. Psychometrika. 1951;16:297-
334.). 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 JM. What is coefficient alpha?
An examination of theory and applications. J Appl Psychol. 1993;78:98-104.;
Bland JM, Altman DG. Validating scales and indexes. Br Med J. 2002;24:606-
7.). En otras palabras, el alfa de Cronbach es el promedio de las correlaciones
entre los ítems que hacen parte de un instrumento (Streiner DL. Being
inconsistent about consistency: when coefficient alpha does and doesn’t matter.
J Pers Assess. 2003;80:217-22.). 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
9
(.Metodología de investigación y lectura crítica de estudios; Aproximación al
uso del coeficiente alfa de Cronbach; Heidi Celina Oviedo1, Adalberto Campo-
Arias2; Revista Colombiana de Psiquiatría, vol. XXXIV / No. 4 / 2005, 572-580)
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 de la variable de
visibilidad web y las variables cibermétricas en la web. Si la varianza o inercia
es superior al 85% se dará por correlacionada a las variables estudiadas.
10
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
1) Análisis de fiabilidad de encuestas realizadas
Para determinar la fiabilidad de la encuesta desarrollada para el levantamiento
de información en la web, a través del buscador académico Google Scholar.
Primero se verificó que todas las variables no se encuentren en Reactivo
Negativo6 (Tabla 1), unas de las variables de estudio se encontraba invertida.
Sin embargo, al realizar la prueba de Alfa de Cronbach los cinco ítems o
variables de investigación resultaron con un alfa de 0,804. Lo que indica que la variable
de estudio encontrada en forma inversa no influye sobre las otras.
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 cibermetria, que sí son relevantes y con
las que analizaremos de forma separada con la variable de visibilidad en la
web.
Se ingresaron 284 filas correspondientes al total de artículos científicos
publicados por la revista científica Folia Amazónica y que se encuentran en la
6 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?
11
web, dentro de la herramienta estadística SAS (Figura 1). Para ello, se tomaron
como atributos las variables independientes X1, X2, X3 y X4 (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 cibermetricas no discriminadas son: X1, X2 y X4 con una
proporción del 83,61%. Y las variables que ha sido desechadas por su baja
12
significancia en el estudio son: X3, que sólo representan el 16,39% 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 tres variables cibermétricas significativas que
han sido previamente discriminadas. Se presenta el siguiente resumen de
operacionalizaciòn de variables (Tabla 4)
Tabla 4
X1: Aceptación de Artículos Científicos
Con un 95,5% de confiabilidad (Tabla 5) se puede demostrar la correlación
entre la variable X1 y la visibilidad en la web de un artículo científico (Figura 2).
Tabla 5
Figura 2
Los resultados muestran una relación directamente proporcional de excelente
visibilidad los artículos que poseen entre 5 y 15 citas bibliográficas, mientras
que los artículos que poseen entre 1 y 4 citas bibliográficas poseen una
categorización de buena visibilidad y la relación entre los artículos que no se
encuentra citados son los que no han sido encontrados en el buscador
académico de Google Scholar.
X2: Búsqueda de Artículos Relacionados
Con un 99,9% de confiabilidad (Tabla 6) se puede demostrar la correlación
entre la variable X2 y la visibilidad en la web de un artículo científico (Figura 3).
13
Tabla 6
Figura 3
La visibilidad en la web de un artículo científico es excelente cuando el artículo
científico posee más de 100 temas relacionados al tema del mencionado
artículo y, posee una regular o buena visibilidad cuando el artículo tiene entre
10 a 99 artículos relacionados. Esta variable es la que mayor correlación ha
mostrado en nuestro estudio.
X4: Género de Investigadores
Con un 100% de confiabilidad (Tabla 7) se puede demostrar la correlación
entre la variable X4 y la visibilidad en la web de un artículo científico (Figura 4).
Tabla 7
Figura 4
La visibilidad en la web de un artículo científico es excelente cuando el género
de investigador en hombre y es bueno cuando el género del investigador es
mujer. Sin embargo la visibilidad web es regular cuando ambos géneros están
involucrados en la investigación.
14
BIBLIOGRAFÍA
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16
TABLAS
Tabla 1: Análisis bivariante para para determinar la correlación de Pearson entre las 12 variables.
Correlaciones
Aceptaciòn de
Articulos
Encontrados
Bùsqueda de
Articulos
Relacionados
Origen de
Articulos
Cientificos
Genero de
Investigadores
suma
Aceptaciòn de
Articulos
Encontrados
Correlación de Pearson 1 ,403** ,319** -,035 ,506**
Sig. (bilateral) ,000 ,000 ,558 ,000
N 284 284 284 284 284
Bùsqueda de
Articulos
Relacionados
Correlación de Pearson ,403** 1 ,850** -,123* ,931**
Sig. (bilateral) ,000 ,000 ,038 ,000
N 284 284 284 284 284
Origen de
Articulos
Cientificos
Correlación de Pearson ,319** ,850** 1 -,147* ,945**
Sig. (bilateral) ,000 ,000 ,013 ,000
N 284 284 284 284 284
Genero de
Investigadores
Correlación de Pearson -,035 -,123* -,147* 1 -,037
Sig. (bilateral) ,558 ,038 ,013 ,538
N 284 284 284 284 284
suma
Correlación de Pearson ,506** ,931** ,945** -,037 1
Sig. (bilateral) ,000 ,000 ,000 ,538
N 284 284 284 284 284
**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
*. 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
Contributions to the Total Chi-Square Statistic
X1 X2 X3 X4 Suma
Row1 0.102 0.242 0.335 1.442 2.120
Row2 0.073 1.271 1.035 0.113 2.492
Row3 0.073 1.271 1.035 0.113 2.492
…
Row282 0.102 0.242 0.335 1.442 2.120
Row283 0.102 0.242 0.335 1.442 2.120
Row284 0.102 0.242 0.335 1.442 2.120
Suma 92.259 57.163 54.759 129.845 334.027
17
Tabla 3: Variables analizadas con SAS, para determinar su contribución al Chi-Cuadrado estadístico.
Variable ITEM Sumatoria Peso porcentual Variables discriminadas
Aceptación de Artículos Científicos X1 92.259 27,62% No
discriminadaBúsqueda de Artículos
Relacionados X2 57.163 17,11% No discriminada
Origen de Artículos Científicos X3 54.759 16,39% Discriminada
Genero de Investigadores X4 129.845 38,87% No discriminada
Tabla 4: Resumen de operación de variables
Variable Indicador ÍndicesInstrumentos de Medición
Visibilidad de artículos
encontrados
Ranking de visibilidad de
artículos encontrados
a) Muy buena (posición 1 al 5)
b) Buena (posición 6-10)
c) Regular (posición 11-20)
d) Mala (21-30)
e) Muy mala (Articulo no encontrado)
Google Scholar
Aceptación de los
artículos encontrados
Numero de citas en artículos
científicos
a) Muy buena (más de 16)
b) Buena (de 10 a 15)
c) Regula (de 5 a 9)
d) Mala (de 1 a 4)
e) Muy mala (Este artículo no es citado)
Google Scholar
Búsqueda de artículos
relacionados
Numero de temas
relacionados
a) Muy buena (más de 100)
b) Buena (de a 15)
c) Regular (de 5 a 9)
d) Mala (de 1 a 4)
e) Muy mala (Este artículo es único en su tema)
Google Scholar
Origen de Artículos
científicos
Fuente del artículo
científico
a) IIAP
b) Revista Inter
c) Open Access
d) Otra fuente
Google Scholar
Genero de
Investigadores
principales que
desarrollaron el artículo
Sexo del investigador
a) Hombre
b) Mujer
c) Ambos
Google Scholar
18
Tabla 5: Resumen de análisis de correspondencia simple entre la variable de visibilidad en la web de un artículo científico y la variable X1: Aceptación de Artículos Científicos
Resumen
DimensiónValor
propioInercia
Chi-
cuadrad
o
Sig.
Proporción de inerciaConfianza para el Valor
propio
Explicada AcumuladaDesviación
típica
Correlación
2
1 ,447 ,200 ,831 ,831 ,031 -,104
2 ,180 ,032 ,134 ,966 ,091
3 ,091 ,008 ,034 1,00
Total ,240 68,295 ,000a 1,00 1,00
a. 16 grados de libertad
Tabla 6: Resumen de análisis de correspondencia simple entre la variable de visibilidad en la web de un artículo científico b y la variable X2: Búsqueda de Artículos Relacionados
Resumen
Dimensió
n
Valor
propio
Inercia Chi-
cuadrado
Sig. Proporción de inercia Confianza para el Valor
propio
Explicada Acumulada Dev. Tip. Correlación
2
1 ,865 ,749 ,950 ,950 ,028 -,015
2 ,197 ,039 ,049 ,999 ,089
3 ,031 ,001 ,001 1,00
Total ,788 223,892 ,000
a
1,00 1,00
a. 16 grados de libertad
Tabla 7: Resumen de análisis de correspondencia simple entre la variable de visibilidad en la web de un artículo científico y la variable X4: Genero de Investigadores
Resumen
Dimensión Valor
propi
o
Inerci
a
Chi-
cuadrad
o
Sig. Proporción de inercia Confianza para el Valor
propio
Explicada Acumulada Desviación
típica
Correlación
2
1 ,294 ,086 ,974 ,974 ,058 ,089
2 ,048 ,002 ,026 1,000 ,043
Total ,089 25,148 ,001
a
1,000 1,000
19
a. 8 grados de libertad
20
Figuras
Figura 1: Herramienta
SAS, preparada para el
análisis de
discriminación de
variables.
Figura 2: Grafico de dispersión de correlación entre la variable visibilidad en la
web de un artículo científico y la variable de conocimiento X1: Aceptación de
Artículos Científicos
21
22
Figura 3: Grafico de dispersión de correlación entre la variable visibilidad en la
web de un artículo científico y la variable de conocimiento X2: Búsqueda de
Artículos Relacionados.
23
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?
24