Acuña Casas, Bernardo RaúlRafael Mendoza, Noe Hipolito2025-03-202025-03-202025-01-23http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/8575El propósito del estudio fue determinar el modelo de regresión logística multinomial para predecir la calidad educativa en función de los predictores gestión institucional y gestión del conocimiento según la perspectiva de los docentes de la red educativa de la UPN. De la población de docentes de la red, se consideró una muestra de 229 para desarrollar el modelo de regresión logística multinomial y una muestra de validación de 50 docentes para ajustar y monitorear el nivel predictivo. El análisis exploratorio de la composición factorial de GesInt, GesCon y CalEdu según el índice KMO fueron 0,950, 0,964 y 0,948, respectivamente, indicando una adecuación muy buena. El diseño de la investigación corresponde a una investigación cuantitativa, se aplicó la regresión logística multinomial. En el tratamiento analítico se crearon seis modelos logit, cada uno con su correspondiente hipótesis de bondad de ajuste. Se concluyó que el modelo global de regresión logística multinomial permite relacionar la variable criterio Calidad educativa con las variables predictoras Gestión institucional y Gestión del conocimiento, restringidas solamente a las dimensiones Gestión directiva, Gestión de la conservación del conocimiento y Gestión de la utilización del conocimiento respectivamente. Las demás dimensiones de estas dos variables no participan porque son eventos nulos. Finalmente, los seis modelos construidos sobre la calidad educativa hacen un buen ajuste a los datos y presentan una buena calidad predictiva, y se puede extender a todos los estudiantes de los tres campos de la UPeU.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessPredicciónGestión institucionalGestión del conocimientoCalidad educativainfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00