Segmentación de estudiantes universitarios según el nivel socioeconómico, ingesta calórica y composición corporal utilizando el algoritmo K-means
DOI:
https://doi.org/10.55204/trc.v4i2.e433Palabras clave:
Análisis cluster, Conducta alimentaria, Obesidad, Estudio nutricional, Estrategias preventivasResumen
El aumento de problemas de salud como la obesidad y las afecciones metabólicas ha reforzado la necesidad de entender cómo el nivel socioeconómico impacta la nutrición, especialmente entre jóvenes adultos. Este estudio utilizó el algoritmo K-means para segmentar a jóvenes adultos universitarios basándose en su NSE, ingesta calórica y valores de índice de masa corporal (IMC). Se recopilaron datos de 150 estudiantes universitarios utilizando cuestionarios validados que permitieron mediar la cantidad de calorías consumidas y la proporción de macronutrientes. El análisis se llevó a cabo a niveles univariado, bivariado y multivariado mediante el algoritmo K-means, identificando tres clústeres dentro del grupo de estudio, se utilizó Python en la plataforma Google Colab para procesar la información. Los resultados identificaron tres clústeres: uno con una ingesta calórica ligeramente superior a lo recomendado, pero con un IMC normal, sugiriendo una mejor calidad de dieta o mayor actividad física; otro con un consumo calórico inferior al recomendado y un IMC que indicaba sobrepeso, posiblemente debido a una dieta de baja calidad; y un tercer clúster con altos niveles de consumo energético, incluyendo potencialmente a deportistas de alto rendimiento. La variabilidad dietética subraya la importancia de personalizar estrategias nutricionales para mejorar la salud y bienestar.
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