Influencia del marketing turístico digital en la percepción y decisión de viaje de los consumidores
Influence of digital tourism marketing on consumers' travel perception and decisión
Yuliana Yaneli Paspuel1
1Universidad Tecnicaa del Norte, yypaspuelc@utn.edu.ec, https://orcid.org/0009-0007-6963-6540, Ecuador
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Información del Artículo |
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RESUMEN |
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Trazabilidad: Recibido 26-05-2026 Revisado 27-05-2026 Aceptado 15-07-2026
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El marketing turístico digital ha transformado profundamente la manera en que los consumidores buscan información, compara destinos y toman decisiones de viaje. El objetivo de esta investigación fue analizar la influencia de las estrategias digitales tales como el uso de plataformas, la comunicación digital y la inteligencia artificial, en la percepción y elección de destinos turísticos en el ámbito universitario. Metodológicamente, se adoptó un enfoque cuantitativo de alcance descriptivo y correlacional, con un diseño no experimental transversal, aplicando un cuestionario estructurado a una muestra de 202 estudiantes. Los resultados evidenciaron una relación directa y altamente significativa entre el uso de canales digitales y la percepción favorable de los destinos por parte de los usuarios. Asimismo, se identificó que el contenido visual, las recomendaciones de influencers, las herramientas interactivas y las opiniones de otros viajeros mitigan la incertidumbre y moldean de forma decisiva las expectativas afectivas y racionales del consumidor. En conclusión, el marketing turístico digital no solo influye significativamente en las emociones previas al viaje, sino que se posiciona como el factor clave e imprescindible para la toma de decisiones y la competitividad de las empresas del sector en la actualidad. |
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Palabras Clave: Marketing turístico digital Redes sociales Decisión de viaje Consumidores Turismo digital |
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Keywords: Digital tourism marketing Social media Travel decisión Consumers Digital tourism |
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ABSTRACT Digital tourism marketing has deeply transformed how consumers search for information, compare destinations, and make travel decisions. This research aimed to analyze the influence of digital strategies such as platform usage, digital communication, and artificial intelligence on the perception and selection of tourist destinations within a university context. Methodologically, a quantitative approach with descriptive and correlational scopes was adopted, using a non-experimental cross-sectional design. A structured questionnaire was administered to a sample of 202 students. The results revealed a direct and highly significant relationship between the use of digital tools and a favorable perception of tourist destinations among users. Furthermore, it was identified that visual content, influencer recommendations, interactive tools, and other travelers' reviews mitigate uncertainty and decisively shape the consumer's affective and rational expectations. In conclusion, digital tourism marketing not only significantly influences pre-travel emotions but also stands as the key and essential factor for consumer decision-making and the competitiveness of businesses in the sector today.
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INTRODUCCIÓN
La planificación de un viaje en la actualidad dista enormemente de la dinámica que caracterizaba al sector turístico hace apenas unas décadas. El acceso masivo a internet y la consolidación de las tecnologías de la información han reconfigurado por completo el comportamiento del consumidor, desplazando los canales tradicionales de consulta (Rosales, 2025).
Según (Montero, 2024) en el pasado, la toma de decisiones dependía fundamentalmente del asesoramiento presencial en agencias de viajes, el material publicitario impreso o las recomendaciones directas del entorno familiar. Hoy en día, este proceso se ha trasladado casi en su totalidad al plano digital (Montero, 2024). Las plataformas en línea, las aplicaciones móviles y los entornos web no solo actúan como depósitos de información, sino como espacios interactivos donde los futuros turistas investigan, comparan tarifas, analizan alternativas y construyen una imagen mental del destino mucho antes de realizar cualquier transacción (Duran, 2024). Este cambio radical en los hábitos de consumo ha obligado a las empresas y organizaciones del sector a redefinir sus estrategias comerciales, dando paso al marketing turístico digital como un pilar estratégico indispensable. La comunicación unidireccional ha quedado obsoleta; el entorno contemporáneo exige la creación de canales de interacción constante que permitan estrechar la relación entre las marcas y sus públicos de interés. En este sentido, Alcántara-Pilar (2021) destaca que la incorporación de herramientas digitales ha transformado profundamente el modelo turístico tradicional, rompiendo barreras geográficas y temporales. Esta evolución no solo facilita la promoción de atractivos locales, sino que optimiza la experiencia del usuario durante la fase de búsqueda, convirtiendo al marketing digital en un facilitador crítico en la toma de decisiones de compra. Dentro de este ecosistema de comunicación, las redes sociales han asumido un protagonismo indiscutible, transformándose en los principales catalizadores de la inspiración viajera. Plataformas de naturaleza predominantemente visual y dinámica como Instagram, TikTok, Facebook o YouTube han dejado de ser simples medios de entretenimiento para operar como escaparates interactivos globales. A través de fotografías cuidadosamente encuadradas, videos inmersivos de corta duración e historias que narran el día a día de un lugar, los usuarios se exponen a un flujo constante de estímulos que despiertan su curiosidad y deseo de exploración. Este tipo de contenido posee una fuerte carga emocional, permitiendo que el espectador proyecte su propia experiencia en el destino visualizado, lo cual resulta determinante para moldear sus expectativas de viaje.Es en esta intersección entre lo visual y lo aspiracional donde emerge la figura del travel influencer, un actor que ha venido a redefinir los mecanismos de persuasión en el entorno digital. Al basar su comunicación en el relato de vivencias personales, estos creadores de contenido logran tender puentes de empatía y cercanía que la publicidad corporativa tradicional rara vez consigue. De acuerdo con Bigné (2022). Los influencers de viajes participan de manera activa en la construcción y posicionamiento de la imagen de los destinos, utilizando estéticas atractivas y narrativas en primera persona que influyen directamente en cómo el público percibe el valor de un lugar. Asimismo, Borror (2023) sostiene que estos agentes han digitalizado y masificado el clásico fenómeno del "boca a boca", convirtiéndolo en una conversación global y permanente que sirve de guía e inspiración diaria para miles de viajeros potenciales. No obstante, la influencia digital no proviene exclusivamente de las cuentas con grandes comunidades de seguidores; a menudo, la validación más determinante proviene de pares anónimos. Las secciones de opiniones, los sistemas de calificación por estrellas y las reseñas detalladas en plataformas especializadas constituyen un filtro de seguridad indispensable para el consumidor moderno, cuyo principal objetivo es reducir la incertidumbre inherente a un servicio que no puede probar antes de adquirirlo. Sobre esta base, argumenta que las valoraciones emitidas por terceros ejercen una influencia directa sobre la confianza, la credibilidad y la posterior elección de un destino turístico. Esta perspectiva es reforzada por quien concluye que tanto el volumen de los comentarios acumulados como la puntuación media asignada a un atractivo son factores de peso que pueden consolidar o derribar la intención de compra de los usuarios en la red. (Bu, 2022) . La configuración de la imagen mental que un individuo posee sobre un destino es, por lo tanto, un proceso complejo donde confluyen estímulos informativos, emocionales y cognitivos. Al respecto la percepción turística se compone de una dimensión racional (datos prácticos, infraestructura, precios) y una afectiva (sentimientos y sensaciones asociadas), las cuales interactúan para guiar la decisión del visitante. Complementando esta idea resalta que una gestión coherente y estratégica de esta imagen no solo incrementa la probabilidad de captación de nuevos visitantes, sino que eleva los niveles de satisfacción post viaje, fomenta la lealtad hacia el destino y asegura que los turistas se conviertan en promotores activos dentro de sus propias redes de contacto (Olguín-Negrete, 2021); (Gretzel, 2021).. Paralelamente a las redes sociales, la industria turística ha comenzado a explorar fronteras tecnológicas aún más avanzadas con el fin de generar experiencias de marca memorables. Estudios recientes demuestran que la integración de herramientas disruptivas, como la realidad virtual, tiene la capacidad de fortalecer el compromiso emocional del consumidor al permitirle "visitar" de manera inmersiva y tridimensional un entorno antes de realizar su reserva, lo que disminuye drásticamente el riesgo percibido y eleva la intención de compra. Sin embargo, a pesar del innegable potencial de estas tecnologías de vanguardia, las plataformas sociales tradicionales y el contenido generado por usuarios siguen posicionándose como los canales más accesibles, cotidianos y con mayor conversión en el mercado general. A pesar de la evidente relevancia y el despliegue del marketing digital en el turismo, la academia y el sector empresarial aún enfrentan retos metodológicos para comprender con exactitud cómo se articulan estas variables en el comportamiento del consumidor. Con frecuencia, el contenido disponible en la red tiende a sobredimensionar las virtudes de un destino, proyectando escenarios idílicos que pueden diferir sustancialmente de la realidad física y operativa del lugar. Esta discrepancia entre la expectativa construida digitalmente y la experiencia real puede derivar en la insatisfacción del cliente y dañar gravemente la reputación del destino. Además, la constante saturación de estímulos, publicidad y recomendaciones en los entornos digitales altera de forma continua los criterios con los que los individuos valoran y jerarquizan sus opciones de viaje. Es ante este panorama de cambio continuo que se justifica la presente investigación, orientada a analizar la influencia real que ejerce el marketing turístico digital sobre la percepción de imagen y la decisión de viaje de los consumidores. Comprender la sinergia entre las redes sociales, las estrategias de contenido de los influencers, el impacto de las reseñas comunitarias y la gestión de las expectativas del cliente resulta crucial en la actualidad. Los hallazgos de este estudio no solo pretenden aportar valor al corpus teórico del marketing de servicios, sino también proveer herramientas prácticas y empíricas para que los gestores de destinos y las empresas del sector puedan diseñar estrategias de comunicación más éticas, coherentes y altamente competitivas en un mercado globalizado y digitalizado. (Huerta, 2021).
Objetivos
Analizar la influencia del marketing turístico digital sobre la percepción que tienen los consumidores de los destinos y servicios turísticos, así como en su proceso de toma de decisión para planificar y realizar un viaje.
Objetivos Específicos
· Identificar el impacto de las redes sociales en la eleccion de destinos turisticos.
· Determinar como las opiniones y comentarios de otros usuarios influyen en la persepcion de los consumidores.
· Analizar la influencia del contenido visual y los influencers turisticos en la decision de viaje.
· Evaluar la importancia de las herramientas digitales en la promocion y posicionamiento de destinos turisticos.
Conocer el nivel de confianza que los consumidores depositan en la publicidad digital relacionada con turismo.
MATERIALES Y MÉTODOS
La presente investigación se desarrolló bajo el paradigma positivista partiendo de la premisa de que la influencia del marketing turístico digital sobre la mente y las decisiones del consumidor es un fenómeno que puede observarse, medirse y analizarse de forma objetiva. Al alejarse de interpretaciones puramente subjetivas, el estudio descansa sobre la recopilación de evidencia empírica directa (Alcantara, 2021). Bajo esta lógica, se adoptó un enfoque cuantitativo, idóneo para traducir las percepciones, opiniones y hábitos de los participantes en datos numéricos analizables. Esta aproximación facilita la identificación de patrones de comportamiento colectivos y permite evaluar la fuerza de la relación entre las variables sin sesgos interpretativos por parte de los investigadores. En cuanto a la profundidad del análisis, la investigación posee un alcance doble: descriptivo y correlacional, estructurado bajo un diseño no experimental de corte transversal. El componente descriptivo se centra en caracterizar detalladamente el perfil del consumidor frente al ecosistema digital, identificando cuáles son sus canales de consulta preferidos, la frecuencia de uso de diversas plataformas y los factores específicos que sopesa al elegir un destino. Paralelamente, la dimensión correlacional busca examinar de qué manera y en qué medida las variables del marketing digital, como la interacción con influencers o el impacto de las reseñas de terceros, se asocian con la percepción previa y decisión final de compra de los usuarios. (Mestanza, 2021), Al tratarse de un diseño transversal, el levantamiento de información ocurrió en un único corte temporal, capturando una instantánea precisa de la dinámica de consumo durante el periodo de estudio.
Según Gomez (2022) definir el perfil de los participantes fue un paso clave en el diseño de la investigación. La población objetivo quedó delimitada por consumidores habituales que utilizan internet de manera activa para planificar sus viajes, comparar servicios y tomar decisiones de hospedaje o transporte. Para este ejercicio, se trabajó con una muestra de 20 personas seleccionadas a través de un muestreo no probabilístico por conveniencia. Si bien el tamaño de la muestra es acotado y responde a la accesibilidad directa de los participantes, todos ellos cumplieron estrictamente con el criterio de inclusión esencial: ser usuarios recurrentes del ecosistema turístico digital (Junco, 2020). Esta escala reducida facilitó un análisis detallado de las percepciones de un grupo de usuarios altamente representativo del comportamiento digital moderno. El levantamiento de los datos primarios se ejecutó mediante la técnica de la encuesta, valiéndose de un cuestionario estructurado con preguntas cerradas diseñadas bajo una escala de Likert de cinco puntos. (Batista Sánchez, 2021). El diseño de este instrumento se alineó de forma rigurosa con las variables operacionales del estudio, abarcando dimensiones críticas como la credibilidad otorgada a los creadores de contenido, la receptividad ante la publicidad pagada, el peso de los comentarios de terceros y el proceso secuencial de compra. La estandarización de las respuestas mediante esta escala facilitó un registro homogéneo, simplificando el posterior procesamiento estadístico. Una vez concluida la fase de campo, la información paso por un proceso de codificación y tabulación en una base de datos diseñada para evitar errores de registro. El tratamiento de la información combinó dos niveles de análisis. En primer lugar, se aplicó estadística descriptiva calculando frecuencias absolutas y porcentajes, para sintetizar las tendencias predominantes del grupo de estudio. Posteriormente, se desarrollaron pruebas correlacionales orientadas a revelar la correspondencia existente entre el estímulo digital (las herramientas de marketing) y la respuesta del consumidor (su percepción y decisión de viaje), permitiendo mapear con mayor claridad los vínculos estadísticos del modelo propuesto. El desarrollo metodológico se rigió estrictamente bajo los principios éticos de la investigación científica. Cada uno de los encuestados participó de forma libre y voluntaria, habiendo sido informado previamente sobre los objetivos exclusivamente académicos del proyecto. De igual forma, se garantizó el anonimato absoluto y el tratamiento confidencial de sus respuestas en todo momento. Finalmente, se asume como principal limitación del estudio la naturaleza del muestreo por conveniencia y las dimensiones de la muestra, factores que restringen la generalización de estos resultados a la totalidad de la población. No obstante, los hallazgos obtenidos constituyen un valioso punto de partida empírico y un marco de referencia útil para guiar futuras líneas de investigación con muestras de mayor representatividad.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El presente reporte expone los resultados del análisis estadístico aplicado para determinar la relación entre el uso de herramientas digitales (comunicación, contenido turístico e inteligencia artificial) y la percepción del destino turístico en el contexto universitario. Para cumplir con este objetivo, se recolectaron datos de una muestra de 202 estudiantes, evaluando inicialmente la confiabilidad de los instrumentos mediante el coeficiente Alfa de Cronbach. Posteriormente, se realizó un análisis descriptivo de las tendencias de opinión y se ejecutó la prueba de normalidad del Kolmogórov-Smirnov para justificar la selección de las herramientas estadísticas inferenciales pertinentes.
Tabla Demográfica
El perfil sociodemográfico de los 202 estudiantes muestra un predominio femenino (58.42, n=118) sobre el masculino (41.58, n=84), concentrándose principalmente entre los 26 y 29 años (35.64, n=72). El análisis cruzado revela una distribución inversamente proporcional respecto a la edad: los niveles iniciales agrupan a la población más joven, destacando el primer nivel con un 39.58, n=19) de alumnos entre 18 y 21 años; mientras que los ciclos terminales concentran a los de mayor edad, situándose en el octavo nivel el 40.91, n=9) del segmento de más de 29 años. Esta estructura homogénea garantiza la representatividad y validez de la muestra para el estudio
Tabla 1: Tabla Demográfica
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|
Genero |
Edad |
|||||||
|
Femenino |
Masculino |
Otro |
18-21 años |
22-25 años |
26-29 años |
Más de 29 años |
|||
|
Nivel de carrera |
1ro |
N |
19 |
12 |
0 |
19 |
4 |
3 |
5 |
|
% |
16.10 |
14.29 |
00.00 |
39.58 |
6.67 |
4.17 |
22.73 |
||
|
2do |
N |
14 |
12 |
0 |
10 |
10 |
5 |
1 |
|
|
% |
11.86 |
14.29 |
00.00 |
20.83 |
16.67 |
6.94 |
4.55 |
||
|
3ro |
N |
15 |
10 |
0 |
11 |
8 |
5 |
1 |
|
|
% |
12.71 |
11.90 |
00.00 |
22.92 |
13.33 |
6.94 |
4.55 |
||
|
4to |
N |
14 |
7 |
0 |
5 |
9 |
5 |
2 |
|
|
% |
11.86 |
8.33 |
00.00 |
10.42 |
15.00 |
6.94 |
9.09 |
||
|
5to |
N |
15 |
9 |
0 |
2 |
16 |
5 |
1 |
|
|
% |
12.71 |
10.71 |
00.00 |
4.17 |
26.67 |
6.94 |
4.55 |
||
|
6to |
N |
15 |
12 |
0 |
1 |
7 |
19 |
0 |
|
|
% |
12.71 |
14.29 |
00.00 |
2.08 |
11.67 |
26.39 |
0.00 |
||
|
7mo |
N |
13 |
10 |
0 |
0 |
5 |
15 |
3 |
|
|
% |
11.02 |
11.90 |
00.00 |
0.00 |
8.33 |
20.83 |
13.64 |
||
|
8vo |
N |
13 |
12 |
0 |
0 |
1 |
1 |
9 |
|
|
% |
11.02 |
14.29 |
00.00 |
0.00 |
1.67 |
20.83 |
40.91 |
||
|
Total |
N |
118 |
84 |
0 |
48 |
60 |
72 |
22 |
|
|
% |
100 |
100 |
100 |
100 |
100 |
100 |
100 |
||
Tabla de fiabilidad
Con el fin de dar respuesta al objetivo principal del estudio, se procedió en primer lugar a evaluar la consistencia interna del instrumento de recolección de datos mediante el coeficiente Alfa de Cronbach. Los resultados determinaron niveles de fiabilidad excelentes para todas las dimensiones estudiadas. En la variable dependiente, la percepción del destino turístico registró el valor más alto (0.846), seguida por la influencia del contenido y testimonios (0.839) y la influencia del contenido digital (0.830). Por su parte, la variable independiente evidenció una solidez similar, destacando la dimensión de comunicación y contenido turístico (0.848), seguida por inteligencia artificial y turismo (0.836) y el uso de plataformas digitales (0.828). Al ubicarse todos los coeficientes muy por encima del umbral metodológico estándar de 0.70, se certifica que la escala posee una alta estabilidad interna y los datos son plenamente aptos para el análisis inferencial.
Tabla 2: Tabla de fiabilidad
|
Variables |
Dimensiones |
α |
Std.α |
Ítems |
|
Variable dependiente |
Percepción del destino turístico. |
0.846 |
0.846 |
4 |
|
Influencia del contenido y testimonios. |
0.839 |
0.840 |
4 |
|
|
Influencia del contenido digital. |
0.830 |
0.830 |
4 |
|
|
Variable Independiente |
Uso de plataformas digitales |
0.828 |
0.827 |
4 |
|
Comunicación y contenido turístico. |
0.848 |
0.848 |
4 |
|
|
Inteligencia artificial y turismo. |
0.836 |
0.837 |
4 |
Tabla de descriptivos
El análisis descriptivo global reveló una marcada homogeneidad en las tendencias de opinión de los 202 participantes, con puntuaciones medias agrupadas en un rango muy estrecho que va de 2.11 a 2.17. En el bloque dependiente, la influencia del contenido y testimonios alcanzó el promedio más elevado (2.16, 0.72), mientras que, en el bloque independiente, la inteligencia artificial y turismo registró la media máxima general de la investigación (2.17, 0.72). Asimismo, la menor dispersión de datos se localizó en el uso de plataformas digitales (0.71), confirmando que las respuestas fueron más cohesionadas en este punto. Los coeficientes de asimetría positivos (superiores a 0.50) junto con valores de curtosis mayores a la unidad en todas las dimensiones constataron matemáticamente una concentración de frecuencias en los niveles bajos y medios de la escala Likert, configurando una distribución de curva leptocúrtica.
Tabla 3: Tabla de descriptivos
|
Variable |
Dimensión |
M |
DE |
Asim. |
Curt. |
|
Variable dependiente |
Percepción del destino turístico. |
2.11 |
0.73 |
0.630 |
1.436 |
|
Influencia del contenido y testimonios. |
2.16 |
0.72 |
0.703 |
1.929 |
|
|
Influencia del contenido digital. |
2.12 |
0.72 |
0.605 |
1.628 |
|
|
Variable Independiente |
Uso de plataformas digitales |
2.12 |
0.71 |
0.665 |
1.818 |
|
Comunicación y contenido turístico. |
216 |
0.72 |
0.537 |
1.534 |
|
|
Inteligencia artificial y turismo. |
2.17 |
0.72 |
0.601 |
1.601 |
Tabla de Kolmogorov
Finalmente, para definir de manera formal el tipo de estadística a emplear en la validación de las hipótesis, se aplicó la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov con corrección de Lilliefors. Los estadísticos calculados para las seis dimensiones oscilaron entre 0.147 y 0.195, reportando de manera unánime un nivel de significación asintótica de 0.000 (0.05) sobre la muestra de 202 individuos. Al ser el p-valor inferior al límite de error crítico, se rechaza formalmente la hipótesis nula de normalidad, concluyendo que las variables de estudio presentan una distribución asimétrica o no paramétrica. Este hallazgo empírico provee el sustento metodológico necesario para dictaminar que el cruce de variables y la comprobación de las hipótesis definitivas del trabajo de titulación deben ejecutarse obligatoriamente mediante el coeficiente de correlación de Rho de Spearman.
Tabla 4: Tabla de Kolmogorov
|
Variables |
Dimensiones
|
Kolmogórov-Smirnov |
||
|
Estadístico |
gl |
Sig. |
||
|
Variable dependiente |
Percepción del destino turístico. |
0.169 |
202 |
0.00 |
|
Influencia del contenido y testimonios. |
0.195 |
202 |
0.00 |
|
|
Influencia del contenido digital. |
0.147 |
202 |
0.00 |
|
|
Variable Independiente |
Uso de plataformas digitales |
0.177 |
202 |
0.00 |
|
Comunicación y contenido turístico. |
0.181 |
202 |
0.00 |
|
|
Inteligencia artificial y turismo. |
0.170 |
202 |
0.00 |
|
Tabla de correlación de Spearman
Tabla 5: Tabla de Spearman
|
|
|
|
VI |
VD |
|
|
|
Coeficiente de Correlación |
,904** |
1,000 |
|
|
Variable Dependiente |
Sig. (Bilateral) |
,000 |
. |
|
Rho de Spearman |
|
N |
202 |
202 |
|
|
|
Coeficiente de Correlación |
1,000 |
,904** |
|
|
Variable Independiente |
Sig. (Bilateral) |
. |
,000 |
|
|
|
N |
202 |
202 |
|
|
|
|
|
|
|
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral). |
En esta tabla presentamos los resultados de la prueba de correlación de Spearman utilizada para medir la relación de la Variable Dependiente y la Variable Independiente cuando los datos no tienen normalidad o cuando las variables son de tipo ordinal.
Los resultados muestran un coeficiente de correlación de p = 0,904, lo que indica la existencia de una correlación positiva muy fuerte entre ambas variables. Esto quiere decir que, a medida que suben los variables de la Variable Independiente también suelen aumentar los de la Variable Dependiente de forma clara y proporcional. Además, esta conexión es bastante relevante a nivel estadístico, ya que el valor de significancia bilateral que se obtuvo es de p=0,000. Así se puede rechazar la hipótesis nula; podemos decir; con un 99% de confianza, que la relación
Fig. 1: Gráfico de tendencia
En el grafico se muestra una tendencia ascendente que refleja una relación positiva entre la Variable Independiente (VI) y la Variable Dependiente (VD). Al observar la línea de regresión, se nota claramente cómo los valores de VD aumentan a medida que se incrementa la VI. Además, el coeficiente de determinación (p= 0.824$) indica que el modelo explica un 82.4% de la variabilidad de los datos, lo que confirma que el ajuste es bastante sólido y que existe una correlación lineal fuerte entre ambas variables.
CONCLUSIÓN
El presente estudio permitió analizar la relación entre el uso de plataformas digitales, inteligencia artificial, comunicación turística la percepción del destino e influencia del contenido digital en una muestra efectiva de 202 estudiantes de la carrera de Turismo de la Universidad Técnica del Norte, a partir de un diseño cuantitativo, no experimental, transversal y correlacional. A continuación, se exponen las conclusiones derivadas del análisis estadístico realizado. El instrumento demostró una fiabilidad adecuada, con coeficientes Alfa de Cronbach entre mínimo y máximo. Esto supera el umbral de 0,70 y garantiza que los datos recolectados son plenamente confiables para el análisis. A nivel descriptivo, el punto más relevante en Variable 1 fue la Dimensión 1 lo que refleja que explicación breve de la realidad. Por su parte, Variable 2, se presentó de forma moderada y homogénea, destacando ligeramente Dimensión con leve predominio. Además, la dispersión en las respuestas confirma que las percepciones varían bastante entre los estudiantes. Desde el aspecto metodológico, los datos mostraron asimetría cercana a cero y curtosis negativa, las opiniones se repartieron de forma pareja en la escala Likert. Sumado a esto, la prueba de Kolmogórov-Smirnov / Shapiro arrojó un valor p = 0,000 confirmando que los datos no siguen una distribución normal, algo esperable al trabajar con escalas ordinales.
Esta falta de normalidad definió la estrategia estadística: la relación entre Variable 1 y Variable 2 debía evaluarse mediante pruebas no paramétricas, usando la correlación de Spearman en lugar de Pearson para garantizar la validez de los resultados. Finalmente, aunque el diseño transversal y la muestra acotada impiden establecer causalidad o generalizar los hallazgos a otros contextos, la investigación deja una base metodológica sólida e instrumentos confiables para futuros estudios.
REFERENCIAS
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