Este artículo propone un algoritmo que permite la selección de variables pronósticas de un conjunto de 21 variables que describen los estados de salud de estudiantes masculinos y femeninos. El conjunto de variables podría dividirse en dos grupos: indicadores de condición corporal e indicadores de actividad corporal. Con este propósito, proponemos aplicar los métodos de decisión de múltiples criterios WEBIRA, entropía-ARAS y SAW en la modelización del índice general de salud, una variable latente que describe el estado de salud, que se utiliza para clasificar las alternativas. En la siguiente etapa, aplicando un análisis de regresión múltiple, se seleccionan los indicadores más informativos que influyen en el estado de salud al reducir el número de indicadores a 9-11, y los indicadores predictivos al reducir su número a 5. Se propone una metodología para agrupar a los estudiantes en tres grupos, utilizando los indicadores influyentes seleccionados e indicadores predictivos en ecuaciones de regresión con la variable dependiente del número de grupo. Nuestro estudio reveló que dos indicadores de condición corporal y tres indicadores de actividad corporal tienen la mayor influencia en el índice general de salud de los hombres. Se estableció que dos indicadores de condición corporal tienen la mayor influencia en el índice general de salud de las mujeres. La determinación de los indicadores más informativos es importante para predecir el estado de salud y optimizar el proceso de monitoreo de la salud.