El presente trabajo de titulación efectuó la identificación de los factores que influyen en la generación de situaciones de acoso sexual que involucran a los estudiantes, docentes y personal administrativo y de servicios de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. La información utilizada para el análisis fue recolectada y provista por el Grupo de Investigación de las Sexualidades (GIS) perteneciente a la institución. La población en estudio está constituida por los estudiantes, docentes y miembros del personal administrativo y de servicio de la institución, grupos en estudio de los cuales se tomaron muestras 3731, 484 y 376 individuos respectivamente. Para realizar el análisis exploratorio de datos, pre procesado de datos, construcción de modelos, y la generación de gráficos se utilizó en software R 4.0.4. y el entorno de desarrollo RStudio 1.4.1106. Las técnicas utilizadas fueron la construcción de árboles de decisión y de modelos de regresión logística dada la naturaleza cualitativa de casi la totalidad de las variables en estudio y, además, se realizó una comparación entre los resultados obtenidos de ambas técnicas. Para las muestras correspondientes a estudiantes y docentes, el modelo logístico registró un mejor rendimiento en su capacidad predictiva evaluada por medio del porcentaje de Área bajo la curva (AUC) observado mediante las tablas de confusión correspondientes para cada muestra. Para los estudiantes se obtuvo un AUC = 83.3% y para los docentes un AUC = 93.9%. Para la muestra del personal administrativo y de servicio la mejor técnica fue el árbol de decisión con un AUC = 78.82%. Se recomienda el uso de los modelos logísticos para estudios similares por su mayor poder predictivo y facilidad de interpretación, además del uso de RStudio para el manejo de grandes cantidades de datos.This degree project identified the factors that influence the generation of sexual harassment situations involving students, teachers and administrative and service personnel of the Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. The information used for the analysis was collected and provided by the Sexualities Research Group (GIS) belonging to the institution. The study population is formed by students, teachers and members of the administrative and service staff of the institution, 3731, 484 and 376 individuals were sampled respectively. The exploratory data analysis, data pre-processing, model building, and the generation of graphs was carried out using R 4.0.4 software and the RStudio 1.4.1106 development environment. The techniques used were the construction of decision trees and logistic regression models, given the qualitative nature of almost all the variables under study, a comparison was also made between the results obtained from both techniques. For the simples corresponding to students and teachers, the logistic model showed a better performance in its predictive capacity evaluated by means of the percentage of Area Under the Curve (AUC) observed by means of the corresponding confusion tables for each sample. AUC = 83.3% was obtained for students and AUC = 93.9% for teachers. For the administrative and service personnelsample, the best technique was the decision tree with an AUC = 78.82%. The use of logistic models is recommended for similar studies because of their greater predictive power and ease of interpretation, in addition to the use of RStudio for handling large amounts of data
