El objetivo de este artículo es identificar de qué manera se realizan estrategias que apoyen el mercadeo educativo y la reputación corporativa desde el docente, en siete universidades acreditadas, privadas y públicas de Medellín-Colombia. Se utilizó una metodología mixta, con entrevistas a profundidad a los directores de mercadeo de las universidades acreditadas y 231 encuestas a docentes internos de los departamentos de administración de las mismas universidades, teniendo como base para su intervención el modelo AFC (análisis factorial confirmatorio) y el modelo de ecuaciones estructurales. Se evidenció dentro de los resultados que la gestión del mercadeo ha ganado importancia en la planeación estratégica de las universidades y que de esta manera se han logrado incluir algunos stakeholders para generar más confianza, satisfacción y lealtad, con el fin de construir una mejor reputación corporativa al interior y exterior de la comunidad académica. Se concluye que los docentes, en su mayoría, se sienten satisfechos con las funciones que realizan, y que esto les permite una mayor motivación al momento de interactuar con los públicos. Sin embargo, se evidencia que pocos se sienten incorporados con las estrategias de mercadeo que se desarrollan en las universidades, lo cual puede afectar la identidad, imagen y posicionamiento de estas.

In data analysis, validating the normality assumption is crucial for determining the suitability of applying parametric methods. The objective of this research was to compare the power and sensitivity of sixteen normality tests, classified according to various aspects. The methodology involved simulating data using the Fleishman contamination system. This approach allowed us to evaluate the tests under non-normality conditions across ten distributions with varying degrees of deviation from normality. The results obtained showed that tests based on correlation and regression, such as Shapiro-Wilk and Shapiro-Francia, outperform the others in power, especially for large samples and substantial deviations from normality. For moderate deviations, the D’Agostino-Pearson and skewness tests performed well, while for low deviations, the Robust Jarque-Bera and Jarque-Bera tests were the most effective. Additionally, some tests exhibited high power across multiple distribution types, such as Snedecor-Cochran and Chen-Ye, which performed well for both symmetric platykurtic and asymmetric leptokurtic distributions. These findings offer valuable insights for selecting appropriate normality tests based on sample characteristics, which improves the reliability of statistical inference. Finally, it is concluded that this research demonstrates scenarios in which the most commonly used statistical tests are not always the most effective.

Los modelos jerárquicos Bayesianos son utilizados en la modelación de datos en diferentes áreas en las cuales las estructuras jerárquicas se reflejan a través de efectos aleatorios. La distribución de probabilidad considerada como elección natural para el modelamiento de los efectos aleatorios es la Normal. Como distribución a priori para el parámetro de escala regularmente se utiliza Gamma-inversa (ε,ε) (IG) con valores de ε muy pequeños y esta selección ha tenido críticas, algunos autores comentan que se pueden obtener distribuciones posteriores inestables, lo cual ocasiona que la inferencia no sea robusta. Distri- buciones como half -Cauchy, Beta2 escalada (SBeta2) y Uniforme son consideradas como alternativas por diversos autores para modelar el parámetro de escala. En el presente trabajo de investigación se examinó el comportamiento de las estimaciones de los efectos aleatorios de un modelo jerárquico con un enfoque Bayesiano. Se asumió efectos aleatorios distribuidos t-Student y parámetro de escala distribuidos half - Cauchy, SBeta2 y Uniforme. Se llevó a cabo un estudio de simulación para evaluar el comportamiento del error de estimación de los efectos del modelo. Con base a los resultados obtenidos, y bajo los diferentes escenarios en consideración, fue posible examinar el encogimiento de los parámetros a posteriori del mo- delo y se pudo establecer que en presencia de valores atípicos, esta medida es menor cuando los efectos se modelan con una distribución t de Student comparados con los obtenidos cuando se le asocia a los efectos una distribución Normal bajo las misma distribuciones a priori para el parámetro de escala. 3

Las especies de aves en el mundo han sido amenazadas por factores humanos o naturales que afectan su hábitat. Algunos de estos factores generan fragmentaciones en los bosques, lo que impacta directamente en su biodiversidad. Por lo tanto, se requiere la estimación de la riqueza y abundancia de aves para disponer de herramientas matemáticas que permitan evaluar el impacto ambiental, diseñar proyectos sostenibles y monitorear la salud de los ecosistemas. En este estudio, se evaluó mediante el uso de los índices de Hill la riqueza y abundancia de aves en fragmentos de bosque Andino ubicados en el municipio de Belmira, Antioquia, Colombia, con el objetivo de identificar su potencial para el aviturismo. La metodología incluyó un muestreo de especies utilizando transectos como método principal para la recolección y análisis de datos. Posteriormente, se llevaron a cabo modelamientos de curvas de acumulación, curvas enrarecidas y extrapolación, junto con el cálculo del potencial de aviturismo en el área de estudio. Además, se exploraron correlaciones entre variables paisajísticas y las estimaciones de los índices de Hill. Los resultados revelaron índices de diversidad de Hill con valores medios y altos en los fragmentos de bosque examinados, concluyendo que especialmente el fragmento 3 mostró un mayor potencial para la observación de aves según las tendencias observadas en las curvas de acumulación. Se observó una correlación negativa significativa entre los índices de diversidad calculados y la distancia a los cuerpos de agua, indicando que la riqueza y abundancia de especies aumentan a medida que el punto de observación se acerca a cuerpos de agua. Además, se identificó un potencial para el aviturismo superior a 24 puntos para más de 23 especies en la zona de estudio, señalando un alto atractivo para la práctica del aviturismo según la metodología empleada.

This study compares 4G and 5G mobile network performance across Colombian municipalities using regulatory crowdsourced data. The dataset contains 471,800 indicator records from June 2023 through June 2026. Download speed, upload speed, latency, jitter, and packet loss were matched by municipality, operator, and reporting period. Because published values are rolling three-month means, the primary analysis uses March and June 2026, yielding 1461 complete paired observations across 634 municipalities. Geometric mean ratios with equal municipality weights and municipality-block bootstrap intervals summarize the comparisons. The 5G/4G download ratio is 1.94 (95% bootstrap interval: 1.80–2.09); the corresponding ratios are 1.19 for upload, 0.90 for latency, 0.78 for jitter, and 0.68 for packet loss. All five indicators strictly favor 5G in 38.5% of municipality-weighted observations; this share is 25.9% when each indicator must improve by at least 10%. The download ratio rises to 2.59 with equal observation weights and to 5.49 in the 69 municipalities with complete reporting for all three 5G operators at both periods. Thus, average differences favor 5G, but their magnitude varies with sample composition and weighting, and improvements are not uniform across indicators. The findings describe a first-half-2026 performance snapshot, not causal deployment effects or long-term evolution; second-quarter data remain preliminary.

Background: Standing work is common across a wide range of industries and service sectors and has been associated with the development of low back pain. Objective: To analyze changes in low back pain across eight experimental scenarios combining exposure to risk factors associated with standing work. Methodology: A controlled factorial experiment (2 ³ ) comprising eight experimental scenarios and 32 simulations. Thirty volunteers (16 men and 14 women) participated in the study. Each participant completed an experimental scenario involving light manual activity in a standing position for 120 min, varying posture (dynamic or static), surface (hard or soft), and the use of insoles (with or without inserts). Every 30 min, low back pain intensity was recorded using a Visual Analog Scale (0 mm = no pain; 100 mm = maximum pain). Results: Time had a significant effect on increases in low back pain relative to baseline (T0 = 1.71, SE = 0.34). The estimated increases in low back pain from baseline were 1.41 at (T1), 2.38 at (T2), 3.07 at (T3), and 3.66 at (T4), all of which were statistically significant (p < 0.001). Conclusions: Low back pain intensity increased significantly and similarly across all experimental scenarios, regardless of the combination of factors evaluated (posture, surface, or insole use). The results indicate that low back pain, as the starting point of clinical pain perception (≥ 9 mm VAS), manifests itself after 60 min of standing, regardless of the combined study factors.