Aplicación de la Ley de Benford para la detección de fraudes en encuestas de satisfacción universitaria
DOI:
https://doi.org/10.62452/qx9wgp76Palavras-chave:
Encuestas de satisfacción universitaria, Ley de Benford, FraudeResumo
Este estudio aplica la Ley de Benford para analizar la posible existencia de fraude en las respuestas de una encuesta de satisfacción realizada a 54 estudiantes de la Universidad Iberoamericana del Ecuador sede Quito, del área de Salud. Se aplicó un cuestionario de 12 preguntas con respuestas en una escala Likert del 1 al 5. Los resultados de la prueba de Chi-cuadrado no muestran evidencia significativa de fraude, sugiriendo que las respuestas se alinean con la distribución esperada de la Ley de Benford. Quiere decir que los estudiantes respondieron el cuestionario y no fueron manipuladas las respuestas por otra persona, lo cual da la veracidad de las respuestas.
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Referências
Agresti, A. (2007). An Introduction to Categorical Data Analysis (2nd ed.). John Wiley & Sons.
Benford, F. (1938). The Law of Anomalous Numbers. Proceedings of the American Philosophical Society, 78(4), 551-572. https://www.jstor.org/stable/984802
Bhattacherjee, A. (2012). Social Science Research: Principles, Methods, and Practices (2nd ed.). University of South Florida.
Bollen, K. A. (1989). Structural Equations with Latent Variables. John Wiley & Sons.
Cantu, F., & Saiegh, S. (2011). Fraudulent Democracy? An Analysis of Argentina's Infamous Decade Using a Regression Discontinuity Design. The Journal of Politics, 73(3), 876-891. https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=ec2949c125494a4a4dc4ac37f3c91235a3bdd2cf
Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (4th ed.). SAGE Publications.
Cruz-Colín, L. Q., Cáceres-Mesa, M. L., Veytia-Bucheli, M. G., & Hernández-Márquez, J. (2024). Cultura de evaluación en prácticas institucionales de acreditación de programas educativos. Sophia Editions.
Durtschi, C., Hillison, W., & Pacini, C. (2004). The Effective Use of Benford's Law to Assist in Detecting Fraud in Accounting Data. Journal of Forensic Accounting, 5, 17-34. https://ruby.fgcu.edu/courses/cpacini/courses/common/BenfordsLaw.pdf
Kou, Y., Lu, C. T., Sirwongwattana, S., & Huang, Y. P. (2014). Survey of Fraud Detection Techniques. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 29(2), 94-110. https://ntut.elsevierpure.com/en/publications/survey-of-fraud-detection-techniques
Newcomb, S. (1881). Note on the Frequency of Use of the Different Digits in Natural Numbers. American Journal of Mathematics, 4(1), 39-40. https://pdodds.w3.uvm.edu/files/papers/others/1881/newcomb1881a.pdf
Nigrini, M. J. (2012). Benford's Law: Applications for Forensic Accounting, Auditing, and Fraud Detection. John Wiley & Sons.
Pericchi, L. R., & Torres, D. (2011). Quick Anomaly Detection by the Newcomb-Benford Law, with Applications to Electoral Processes Data from the USA, Puerto Rico and Venezuela. Statistical Science, 26(4), 502-516. https://www.jstor.org/stable/23208738
Siegel, S., & Castellan, N. J. (1988). Nonparametric Statistics for the Behavioral Sciences (2nd ed.). McGraw-Hill.
Tavakol, M., & Dennick, R. (2011). Making sense of Cronbach's alpha. International Journal of Medical Education, 2, 53-55. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4205511/
Varian, H. R. (2020). Economic Scenes: Analyzing Online Surveys with Benford’s Law. American Economic Review, 110(5), 1384-1407.
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