Article RETRACTED due to malpractice Principal Component Analysis of health and socioeconomic factors associated with academic performance in university students
DOI:
https://doi.org/10.47197/retos.v82.118655Keywords:
Academic performance, Principal Component Analysis, Social determinants of health, University nutrition, Socioeconomic factorsAbstract
Objetivo: Analizar, mediante Análisis de Componentes Principales (ACP), la estructura de factores de salud y socioeconómicos asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios de Nutrición y Dietética.
Método: Estudio observacional, analítico y transversal (n=325). Se recolectaron variables de salud (antropometría, hábitos) y socioeconómicas (edad, nivel académico, entorno). Tras depuración, estandarización y pruebas de adecuación (KMO=0.803; Bartlett p<0.001), se aplicó ACP con rotación Varimax y se evaluó la asociación con el rendimiento mediante correlaciones y regresión logística.
Resultados: El ACP extrajo tres componentes que explican el 78.09% de la varianza: PC1 (composición corporal), PC2 (características antropométricas) y PC3 (características demográficas: edad y nivel académico). Solo PC3 se asoció significativamente con el rendimiento (rPearson=0.192; rSpearman=0.218; p<0.001). En la regresión logística, PC3 fue el único predictor significativo (β=0.3679), con precisión global del 61.23%. PC1 y PC2 no aportaron explicación adicional. Se identificaron diferencias por sexo.
Conclusiones: El desempeño académico se relaciona principalmente con factores demográficos (edad y avance curricular), mientras que los indicadores de salud corporal no muestran efectos directos. Los resultados apoyan intervenciones institucionales tempranas y diferenciadas, y un abordaje integral que incorpore determinantes sociales, además de ampliar futuras investigaciones con variables psicosociales y diseños longitudinales.
assessed health (anthropometry, habits) and socioeconomic variables (age, academic level, context). After data cleaning, standardization, and adequacy tests (KMO=0.803; Bartlett p<0.001), PCA with Varimax rotation was applied. Associations with performance were tested using correlations and logistic regression.
Results: PCA yielded three components explaining 78.09% of total variance: PC1 (body composition), PC2 (basic anthropometrics), and PC3 (demographic characteristics: age and academic level). Only PC3 was significantly associated with performance (Pearson r=0.192; Spearman r=0.218; p<0.001). In logistic regression, PC3 was the sole significant predictor (β=0.3679), with 61.23% overall accuracy. PC1 and PC2 did not add explanatory power. Sex-specific patterns were observed.
Conclusions: Academic performance is primarily linked to demographic factors (age and curricular progression), whereas body-related health indicators show no direct effects. These findings support early, targeted institutional interventions and a multidimensional approach incorporating social determinants, and they underscore the need for future studies including psychosocial variables and longitudinal designs.
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