Regresión logística
multinomial en perfiles de
estudiantes de bachillerato
técnico de la ciudad de
Quevedo
Multinomial logistic regression in profiles of
technical high school students in the city of
Quevedo
Torres Quijije, Angel
Zuñiga Paredes, Andrea
Resumen
La investigación se desarrolló en
Quevedo, Provincia de Los Ríos,
Ecuador, tuvo como objetivo “Analizar
perfiles de estudiantes de bachillerato
técnico con el uso de técnicas
multivariantes para regular el ingreso a
las universidades de la ciudad de
Quevedo”, se inició con obtención de
datos de unidades educativas con BT,
consiguiendo 868 estudiantes de
diferentes carreras, se generó una BD
en Access utilizada para cotejar con
Universidades como: UTEQ, UTB
extensión Quevedo y UNIANDES;
utilizando técnicas multivariantes -
regresión logística multinomial con la
herramienta SPSS. Se aplicó una
investigación exploratoria y de campo
utilizada para obtención de datos; al
ejecutar la investigación, se encontró
factores impredecibles en los
estudiantes, influyendo en el perfil del
dicente al ingresar a una institución de
educación superior.
Palabras Clave: SPSS, técnicas
multivariantes, bachillerato técnico
Centro Sur.
Social Science Journal
Julio 2021 – E
http://centrosureditorial.com/ind
ex.php/revista
eISSN: 2600-5743
revistacentrosur@gmail.com
Atribución/Reconocimiento-
NoComercial-CompartirIgual 4.0
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atorres@uteq.edu.ec FCI, Universidad Técnica
Estatal de Quevedo, Quevedo, Ecuador
andyzpr@gmail.com, Quevedo, Ecuador
Centro Sur. Social Science Journal. eISSN: 2600-5743. Julio 2021 - E. http://centrosureditorial.com/index.php/revista
Abstract
This research was developed in the
Quevedo city localized in "Los Rios"
province of Ecuador, This process had
as a main objective to "Analize the
technical highschool students profiles"
in order to study the multivariate
techniques use to regulate the
admission to the Quevedo universities.
This idea started obtaining the data of
over six hundred students from
highschools with different carees,
which generate a BD in access to be
used to validate with universities like
UTEQ, UTB, Quevedo campus and
Uniandes, using multivariant
techniques - multinomial logistic
regression with a SPSS tool. Also it was
aplied an exploratory and field
investigation to obtain the used data.
Moreover in the process of the research
execution it was noticed some
unpredictible factors about the students
which had a great influence in the
students profile when this enter to a
high technical institution.
Key words: SPSS, Multivariate
Techniques, technical baccalaureate.
Introducción
El Ministerio de Educación es el órgano encargado de regular la educación en el
Ecuador, esta puede ser: pública o fiscal, privada o particular, fiscomisional, municipal;
confesional o laica; hispana o bilingüe intercultural. (Ministerio de Educación, 2018)
Según la constitución del Ecuador en el Art 3 y en la sección quinta, la educación es
considerada un deber primordial para todos los ecuatorianos, un derecho ineludible
del estado, para todos los ciudadanos, constituye un eje estratégico para el desarrollo
nacional.(Ministerio de educación, 2018)
La investigación se realizó en las Unidades Educativas “San Camilo”, “24 de Mayo” y
“Enrique Ponce Luque”, “7 de Octubre” y Rodríguez la Bandera, donde se aplicó
investigación de campo, para la extracción de datos de los bachilleres de BT de
diferentes especialidades en los periodos académicos 2016 - 2017 y 2017 - 2018;
estos datos sirvieron de insumo para relacionar con la nómina de estudiantes
ingresados en ese periodo en diferentes carreras universitarias que fueron facilitados
por los departamentos de admisión de las IES de la localidad, al aplicar las técnica
multivariante regresión Multinomial para el caso de estudio, cuya finalidad es describir
las diferencias significativas entre varios grupos de objetos
Bachillerato técnico en el Ecuador
La educación técnica que ofertan las Unidades Educativas en el Ecuador tiene como
objetivos preparar a los estudiantes:
a. Para la vida y la participación en una sociedad democrática.
b. Para el mundo laborar o del emprendimiento.
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c. Para continuar sus estudios universitarios.
El proceso de selección no valida el perfil del bachillerato o contempla algún test de
formación vocacional, el sistema de selección se basa en el puntaje obtenido en los
test de razonamiento lógico-verbal para la asignación de cupos en las carreras,
ocasionado un aumento importante en los niveles de deserción estudiantil y de
manera relevante en las carreras de educación superior relacionadas con las áreas
técnicas. (Senescyt, 2020)
Existen estudios donde enfatizan el proceso de enseñanza aprendizaje en los
bachilleratos técnicos encaminado a la formación y desarrollo de las habilidades
técnicas con habilidades y actitudes acordes con los requerimientos del mundo de
hoy. En el estudio los aspectos planteados considera la formación ciudadana y
dominio de conocimientos, para enfrentar el mundo laboral, a partir de las necesidades
cognitivas, afectivas y comportamentales que este exige.(Oviedo Rodríguez &
González González, 2016)
Análisis Multivariado
Fueron 4 los pioneros ingleses dedicados a su estudio y análisis, Tankard (1984), los
comienzos del análisis multivariable, se centra en el estudio de la estadística con
técnicas estadísticas más comunes: Francis Galton (1822-1911) y Karl Pearson.
Según Charles Cuadra:
“El análisis multivariante es un conjunto de métodos estadísticos y matemático,
destinados a describir e interpretar los datos que provienen de la observación
de varias variables estadísticas, estudiadas conjuntamente. “
Manuel Salvador Figueras determina el Análisis Multivariante como:
“Conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente
conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables
medidas para cada individuo u objeto estudiado.”
Según (Hair et al., 1999) se detalla el análisis multivariante de 6 pasos:
a. En estadística, el coeficiente de correlación de Spearman, ρ (rho) es una medida
de la correlación entre dos variables aleatorias.
b. Desarrollo del plan de análisis
c. Evaluación de los supuestos básicos de la técnica propuesta
d. Estimación del modelo multivariante y valoración del ajuste del modelo,
e. Interpretación del valor teórico, y
f. Validación del modelo multivariante”
Las técnicas multivariantes son muy usadas en la actualidad para el estudio de
datos, así lo muestra una investigación realizada por una institución de educación
superior en Turquía (Quadri, 2018) encontró relaciones significativas entre la
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selección de carrera y la satisfacción laboral, el estudio tenía entre sus objetivos
determinar el valor más significativo para cada carreras estudiada (José Eduardo
Moreno & Marcaccio, 2014)
En la Universidad de Cartagena de Colombia, del programa de ingeniería de
sistemas modalidad presencial, determinó el perfil profesional para estudiantes de
pregrado a través de la técnica de Análisis Comparativo (benchmarking) otra
investigación realizada con el uso de técnicas multivariantes. (Martelo et al., 2018)
El uso de modelos matemáticos permiten establecer la relación que existe entre los
perfiles de ingreso de los estudiantes de los programas de carrera, incluyendo
métodos de modelado predictivo para identificar a los estudiantes en riesgo de pérdida
o deserción y La regresión logística permite hacer un análisis del desempeño
académico de los nuevos estudiantes de las instituciones de educación superior (Dur
et al., 2019), sin embargo existen otros modelos matemáticos para la clasificación y
predicción del rendimiento académico, como la de Arboles de Decisión (Lizares
Castillo, 2017)
Uno de los indicadores de evaluación de los institutos de educación superior es la
deserción estudiantil, motivo por el cual es importante encontrar un modelo estadístico
que determine la deserción estudiantil en las Universidades del Ecuador para
determinar sus causas y ofrecer alternativas que minimicen la problemática, Para la
determinación del modelo se utilizó la estadística multivariada (Sanchez Nina, 2017),
específicamente la regresión logística Multinomial con un óptimo porcentaje de
clasificación.
Además, los modelos matemáticos permitirán establecer el grado de necesidad de
incorporar implementar nuevas estrategias de enseñanza-aprendizaje en las unidades
de aprendizaje críticas de una determinada carrera de formación profesional, siendo
estas las que poseen bajos niveles de rendimiento académico, es decir la regresión
logística es una técnica útil para estimar la posibilidad de que un alumno obtenga un
buen o mal desempeño (Araya-Pizarro & Avilés-Pizarro, 2020), l modelo de regresión
logística inclusive puede entregar las posibilidades de aumento de retención por cada
porcentaje de logro mayor en las habilidades discursivas y de manejo de conectores
(Juica Martínez et al., 2018)
Estado actual del análisis multivariante en Ecuador
En el Ecuador el análisis multivariante se encuentra en áreas como: economía,
educación, ecología, tecnología, comercio, entre otras, pudiendo constatar su uso en
análisis de fenómenos, muestras o anomalías, a continuación, se detallan varios
ejemplos:
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• Educación: En varias universidades ya se observa su contribución a través de
libros o investigaciones como en el caso de UNEMI y la obra “Análisis Multivariante:
Teoría y práctica de las principales técnicas”(Ramírez et al., 2017)
Programas sociales: a través de un análisis de contribución, programas
sociales al logro de Objetivos del Milenio; también investigaciones sobre servicios de
atención prenatal en Ecuador basado en factores sociales.(Medina & Gabriela, 2015)
• Áreas naturales: Características morfológicas y de concentración de capsaicina
en cinco especies nativas del género Capsicum cultivadas en Ecuador con el objetivo
de generar ordenamiento.(Medina & Gabriela, 2015)
• Área Comercial: Análisis del perfil del consumidor en el Ecuador.(Medina &
Gabriela, 2015)
• Sector laboral ecuatoriano: valoran el Perfil del Consumidor de Marcas Propias
Ecuatorianas y su influencia en Factores Culturales y Demográficos.(Santamaria,
2014)
• Sector Ambiental: Calidad del aire en la ciudad de Loja
• Área de servicios de salud: a través del INEC con investigaciones de tasa de
médicos, de odontólogos, enfermeras, obstetrices.
Materiales y métodos
La presente investigación se llevó a cabo en el Ecuador, Provincia de Los Ríos,
Cantón Quevedo, durante los meses de enero del 2018 a junio del 2019. La población
escogida para la obtención de datos fueron los estudiantes de bachillerato técnico:
“Unidad Educativa San Camilo”, “Enrique Ponce Luque”, “24 de Mayo”, “José
Rodríguez La Bandera” y “7 de Octubre”, los mismo que fueron contrastados con datos
socioeconómicos proporcionados por los departamentos de admisión de las IES
locales: Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Universidad Regional de los Andes
e Instituto Tecnológico de La Maná, de los estudiantes de matriculados en el periodo
académico 2018-2019.
La investigación contó con una población 868 estudiantes de BT de la ciudad, de los
cuales se encontraron 84 en la UTEQ con el uso de Access en la generación de
consultas. Para la investigación se consideraron factores socio económicos aplicado
a estudiantes de las distintas carreras universitarias de la UTEQ, analizando el perfil
de profesión con los perfiles de BT.
La Metodología aplicada fue la exploratoria para plantear el modelo multivariante
donde se tenía que conocer el contexto sobre el objeto de estudio, el problema y la
técnica multivariante regresión logística, la misma permite divisar la realidad con los
perfiles de los estudiantes de BT para el ingreso a los centros universitarios de manera
cualitativa y cuantitativa; conjuntamente con el método analítico se pudo demostrar
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el cumplimiento de los objetivos planteados a través de las conclusiones y
recomendaciones pertinentes a los datos obtenidos en la investigación.
Para recolectar los datos de los estudiantes de BT y comparar con los datos de UTEQ,
UNIANDES y UTB, se realizó investigación de campo a través de visitas in situ a
diferentes unidades educativas, para encontrar los factores que influyen en el perfil,
se trabajó con variable como: número de cedula, especialidad y periodo lectivo,
determinando así los estudiantes que llegaron a la UTEQ y las carreras elegidas
usados para el análisis en la investigación presente.
Asimismo, se utilizó Investigación Bibliográfica con el uso de libros, artículos
científicos, documentos electrónicos, páginas web, que ayudaron en la investigación
y conseguir los objetivos planteados.
La fuente de obtención de datos fue la base de 868 estudiantes unificando las nóminas
obtenidas de cada unidad educativa, para realizar el análisis de los mismos se utilizó
SPSS con técnicas multivariantes, explicando paso a paso la metodología utilizada,
donde se logró determinar la naturaleza de los datos, determinando si eran
cuantitativas o cualitativas, enfatizando los datos atípicos y ausentes analizando su
impacto en el proceso.
Resultados
La investigación muestra los resultados encontrados en el proceso de selección de
carrera universitaria que intervienen en los estudiantes de bachillerato técnico, como:
las expectativas futuras, la capacidad del alumnado, factores económicos y sociales
basados en el estudio de Martínez donde variables con sexo, edad, familiares e
ingresos económicos y ayuda de familiares. (Martínez et al., 2015)
Ilustración 1
Perfil de Bachiller técnico vs carreras en UTEQ
Fuente: Los autores
ADMINISTRACIÓN DE
…
AGROINDUSTRIAL
AGRONOMÍA
AGROPECUARIA
ALIMENTOS
CONTABILIDAD Y
…
ECONOMÍA
ELECTRICIDAD
FORESTAL
AMBIENTAL
INDUSTRIAL
MERCADOTECNIA
SOFTWARE
SEGURIDAD INDUSTRIAL
TELEMÁTICA
ZOOTECNIA
MECÁNICA
23
11
1
1
1
1
1
2
1
2
3
1
2
1
12
11
1
3
22
1
1
5
3
2
23
1
58
2
1
7
1
1
11
11
Perfil BT VS Carrera UTEQ
INSTALACIONES, EQUIPOS Y MÁQUINAS APLICACIONES INFORMATICAS ADMINISTRACION DE SISTEMAS CONSERVERÍA
ELECTROMECÁNICA AUTOMOTRÍZ PRODUCCION AGROPECUARIA CONTABILIDAD MECANIZADO Y CONSTRUCCIONES
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Se plantearon las siguientes hipótesis:
H0: Carrera de Bachillerato técnico no homogénea a carreras de UTEQ
H1: Carrera de Bachillerato técnico significativamente homogénea a carreras UTEQ
Con el uso de SPSS se evalúa la hipótesis planteada
Tabla 1
Prueba para una muestra
Valor de prueba = 0
t
G
l
Sig.
(bila
teral
)
Dife
renc
ia
de
med
ias
95% de
intervalo
de
confianza
de la
diferencia
Infer
ior
Sup
erior
BT
13,
08
7
8
3
,000
3,53
6
3,00
4,07
UTE
Q
18,
24
2
8
3
,000
8,79
8
7,84
9,76
Fuente: Los autores
El valor de significancia bilateral es menor a 0.05 con los que conlleva a no aprobar
la hipótesis nula planteada.
Se procedió a categorizar las variables cualitativas, este proceso consiste en asignar
valores numéricos a los diferentes campos de texto.
Tabla 2
Categorización de Variables
Variable
Categoría
Carreras de bachillerato
técnicas
Contabilidad 1
Aplicaciones informáticas 2
Electromecánica automotriz 3
Producción agropecuaria 4
Instalaciones, equipos y maquinas 5
Mecanizado y construcciones 6
Administración de Sistemas 7
Conservería 8
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Admisión Carreras UTEQ
1 Contabilidad y Auditoría
2 Agronomía
3 Administración de Empresas
4 Ing. Ambiental
5 Agropecuaria
6 Electricidad
7 Ingeniería Industrial
8 Alimentos
9 Ingeniería Agroindustrial
10 Economía
11 Mercadotecnia
12 Seguridad Industrial
13 Forestal
14 Zootecnia
15 Software
16 Telemática
17 Mecánica
Genero
1 Masculino
2 Femenino
Estado socio económico
1 B medio alto
2 C+ medio típico
3 C- medio bajo
4 D bajo
Financiamiento familia
VALOR DE FINANCIAMIENTO
Financiamiento trabajo
1 Si
2 No
Vive sin familia
1 Si
2 No
Fuente: Los autores
Regresión Logística Multinomial
Análisis Regresión Logística: En términos de probabilidad de ocurrencia, con este
método se generó supuestos con las variables independientes, las misma que se
debió transforma en DUMMY tomando como variables independiente CarreraBT y
estado socio económico, el análisis de regresión lineal binaria no es aplicable, porque
la variable dependiente tiene más de 2 categorías.
Técnica estadística empleada para clasificar a los objetos en base a un conjunto de
variables predictoras. Este tipo de regresión es más general, se utiliza en vista de
variable dependiente aplicada en la presente investigación es categórica con más de
2 categorías; siguiendo con el proceso se aplica variables ficticias en carrerasBT y
estado socio económico
Los datos aplicados con el análisis de regresión logística multinomial se detallan:
Tabla 3
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Resumen de procesamiento de casos
N
Porcentaje
marginal
CarreraUTEQ
Contabilidad y
Auditoría
6
7,1%
Agronomía
5
6,0%
Administración de
Empresas
3
3,6%
Ing. Ambiental
2
2,4%
Agropecuaria
6
7,1%
Electricidad
4
4,8%
Ingeniería Industrial
3
3,6%
Alimentos
7
8,3%
Ingeniería
Agroindustrial
6
7,1%
Economía
10
11,9%
Mercadotecnia
9
10,7%
Seguridad Industrial
4
4,8%
Forestal
8
9,5%
Zootecnia
4
4,8%
Software
2
2,4%
Telematica
1
1,2%
Mecánica
4
4,8%
Estado socio
económico
B MEDIO ALTO
9
10,7%
C+ MEDIO TÍPICO
26
31,0%
C- MEDIO BAJO
45
53,6%
D BAJO
4
4,8%
CarreraBT
Contabilidad
32
38,1%
Aplicaciones
informáticas
2
2,4%
Electromecánica
automotriz
9
10,7%
Producción
agropecuaria
14
16,7%
Instalaciones,
equipos y maquinas
8
9,5%
Mecanizado y
construcciones
4
4,8%
Administración de
Sistemas
6
7,1%
Conservería
9
10,7%
Válidos
84
100,0%
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Perdidos
2
Total
86
Subpoblación
24a
a. La variable dependiente sólo tiene un valor observado en 8
(33,3%) subpoblaciones.
Fuente: Los autores
En la Tabla 3: Resumen de procesamiento de casos, indica los valores procesados
tanto de la variable dependiente como es carreras de UTEQ e independientes como
carreras de bachillerato y estado socio económico; además muestra la frecuencia de
cada categoría.
Tabla 4
Información de ajuste de los modelos
Modelo
Criterios de
ajuste de
modelo
Pruebas de la razón de
verosimilitud
Logaritmo
de la
verosimilitud
-2
Chi-
cuadrado
gl
Sig.
Sólo
intersección
314,747
Final
213,972
100,775
160
1,000
Fuente: Los autores
Tabla 5
Pruebas de la razón de verosimilitud
Efecto
Criterios de
ajuste de
modelo
Pruebas de la razón de
verosimilitud
Logaritmo
de la
verosimilitud
-2 de
modelo
reducido
Chi-
cuadrado
gl
Sig.
Intersección
213,972a
,000
0
.
DuumyContab
117,897b
.
16
.
DuumyElectromeca
nica
214,568b
,596
16
1,000
Centro Sur. Social Science Journal. eISSN: 2600-5743. Julio 2021 - E. http://centrosureditorial.com/index.php/revista
DuumyProdAgro
234,582b
20,610
16
,194
DuumyInsEqMaq
226,370b
12,398
16
,716
DummyBmedio
213,972a
,000
0
.
DummyCmediotip
213,972a
,000
0
.
DummyCmediobaj
213,972a
,000
0
.
DummyDbaj
213,972a
,000
0
.
DuumyMecConst
223,184b
9,212
16
,904
DuumyAdmSist
219,255b
5,282
16
,994
DuumyConserver
239,842b
25,870
16
,056
Fuente: Los autores
La Tabla 5 Pruebas de la razón de verosimilitud, indica donde el sig, tiene significancia
de las variables independientes en el modelo.
Tabla 6
Clasificación
Obser
vado
Pronosticado
Co
nta
bili
da
d y
Au
dit
orí
a
A
gr
on
o
mí
a
Ad
mi
nis
tra
ció
n
de
Em
pre
sa
s
Ing
.
Am
bie
nta
l
Ag
ro
pe
cu
ari
a
El
ec
tri
ci
da
d
Ing
eni
erí
a
Ind
ust
rial
Al
i
m
e
nt
o
s
Ing
eni
erí
a
Ag
roi
nd
ust
rial
E
co
n
o
m
ía
Me
rca
dot
ec
nia
Se
gur
ida
d
Ind
ust
rial
F
o
r
e
st
al
Z
o
ot
e
c
ni
a
S
of
t
w
a
r
e
T
el
e
m
ati
ca
M
e
c
á
ni
c
a
Porcent
aje
correcto
Conta
bilidad
y
Audito
ría
1
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
3
1
16,7%
Agron
omía
0
1
0
0
0
0
1
0
0
2
0
0
0
1
0
0
0
20,0%
Admin
istraci
ón de
Empre
sas
0
0
1
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
33,3%
Centro Sur. Social Science Journal. eISSN: 2600-5743. Julio 2021 - E. http://centrosureditorial.com/index.php/revista
Ing.
Ambie
ntal
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
50,0%
Agrop
ecuari
a
0
0
0
0
0
1
1
0
0
2
0
0
0
2
0
0
0
0,0%
Electri
cidad
0
0
0
0
0
4
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
100,0%
Ingeni
ería
Indust
rial
0
0
0
0
0
1
1
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
33,3%
Alime
ntos
0
0
0
0
1
0
0
2
0
1
0
1
0
0
0
0
2
28,6%
Ingeni
ería
Agroin
dustri
al
0
0
0
1
0
0
0
1
0
1
0
1
0
0
0
1
1
0,0%
Econo
mía
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5
0
0
1
0
1
3
0
50,0%
Merca
dotec
nia
0
0
0
0
0
2
0
0
0
5
0
0
0
0
2
0
0
0,0%
Seguri
dad
Indust
rial
0
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0
2
0
0
0
0
0
50,0%
Forest
al
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
2
3
0
1
1
25,0%
Zoote
cnia
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
3
0
0
0
75,0%
Softw
are
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
50,0%
Telem
atica
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
100,0%
Mecá
nica
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
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0
3
75,0%
Centro Sur. Social Science Journal. eISSN: 2600-5743. Julio 2021 - E. http://centrosureditorial.com/index.php/revista
Porce
ntaje
global
1,2
%
1,
2
%
1,2
%
2,4
%
1,2
%
11
,9
%
4,8
%
6,
0
%
0,0
%
2
3,
8
%
0,0
%
4,8
%
3,
6
%
1
0,
7
%
6,
0
%
10
,7
%
1
0,
7
%
33,3%
Un resumen de la predicción de los datos ingresados y los datos verdaderos se puede
agregar las filas con mayor porcentaje de asertividad 50% en Ing. Ambiental, el 100%
en Electricidad, en Economía el 50%, Seguridad Industrial 50%, Zootecnia el 75%,
Telemática el 100% y Mecánica el 75%; de manera general el modelo da una
asertividad de 33.3%, estos datos son mostrados en la Tabla 23: Clasificación.
Discusión
En el estudio se genera Prueba para una muestra tabla 3 respecto al valor de
alfa=0.05; tomando el valor de significancia bilateral dado (0.0), según la norma
cuando este valor es menor a alfa se rechaza la hipótesis nula, implicando la
aceptación de la hipótesis alternativa. Además, se puede dar por hecho que hay
diferencias significativas entre las variables carreras de UTEQ y las carreras de
bachillerato técnico.
Al iniciar la investigación según modelo multivariante, se tomó los primeros 3 ítems
que hacen referencia al análisis previo de los datos, donde se plantea el problema de
investigación, que en el presente caso es: “¿Cómo incide el perfil de ingreso a las
carreras universitarias de estudiantes con perfil de BT?.”.
Se estableció las variables obtenidas del estudio socioeconómica aplicado a los
estudiantes de la UTEQ, se encontró: género, estado socio económico, financiamiento
familiar, financiamiento por trabajo, financiamiento por crédito, domicilio no familiar
Para la estimación del modelo multivariante y valoración del ajuste del modelo se
aplicó SPSS para analizar los datos obtenidos de los estudiantes de BT y las
consecuencias de la selección de carreras en la Universidad, se establece el uso de
técnica multivariante Análisis Regresión Logística Multinomial encontrando datos
interesantes con las variables categóricas, el análisis detallado de la variable
dependiente con las categorías de la variable independiente, mejor porcentaje lo tiene
la carrera de economía, complementando el análisis muestra asertividad del 50% en
Ing. Ambiental, el 100% en Electricidad, en Economía el 50%, Seguridad Industrial el
50%, Zootecnia el 75%, Telemática el 100% y Mecánica el 75%; de manera general
el modelo da una asertividad de 33.3%. En este análisis los grados de libertad y el Sig
no son significativos, datos obtenidos de la tabla 6.
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Conclusiones
En el transcurso del desarrollo de la presente investigación, las técnicas multivariantes
pudieron ofrecer información idónea que ayudaron en la interpretación de los datos,
por sus amplias características empiezan a ser explotadas por diferentes sectores en
el Ecuador, con mayor énfasis en la parte educativa orientado a resolver problemas
de diferentes sectores como: sociales, ambientales, laborales.
Al fundamentar bibliográficamente el análisis multivariante, cada técnica con
diferentes particularidades; se consiguió determinar la contribución del método
seleccionado en perfiles de estudiantes de BT, las mismas que según el caso debieron
estimar factores de estudio, factores de riesgo y variables independientes o variables
explicativas.
El modelo multivariante aplicado debía conocer el contexto sobre el objeto de estudio
con ayuda del programa estadístico SPSS y el método regresión logística logrando
producir un aporte en la investigación; un estudio socio – económico realizado a los
estudiantes de la institución y el perfil que consiguieron del BT generando un análisis
multivariante, con aquello los autores consiguieron aplicar varias técnicas que
permitieron interpretar los perfiles de BT con carreras de la UTEQ. La evidencia
recolectada da lugar a mucha interpretación, iniciando que no se encontró en la
Ciudad de Quevedo a todos los dicentes registrados, por lo que se podría aseverar
que buscan trabajo desde temprana edad, se quedan en algún instituto superior o
migran a otras Universidades fuera de la ciudad de residencia. También en la tabla 3
se puede apreciar un campo importante en el estado socio económico C- MEDIO
BAJO en 53,6% de los estudiantes pertenecen y ahí el financiamiento del que muchos
dependen, el ingreso económico que recibe el estudiante siendo estos aportes por la
familia, trabajo o gobierno que contribuye mucho a la decisión de elegir carrera, que
incide en la interpretación dada por los gastos que podrían generar la educación y
más si es fuera del lugar donde reside, factor que justificaría la deserción de
estudiantes en las carreras cuando los padres que provienen de la clase obrera
(estado socio económico señalado) ya no pueden costear sus gastos, aunque la
educación se considere gratuita existen gastos de movilización, vestimenta,
alimentación, insumos que no cubre el gobierno local o nacional.
Al evaluar las carreras BT con UTEQ se encontró un alto grado de heterogeneidad de
las carreras de bachillerato con carreras de UTEQ expuestas en la ilustración 1
muestra en detalle, con el análisis sobre perfiles de egreso de un bachiller técnico se
pudo determinar que existen muchos casos donde los estudiantes no mantienen la
línea de profesionalización que les da la unidad educativa técnica, esta selección
errónea de carrera puede llevar a diferentes consecuencias como: deserción
estudiantil, altos índices de repitencia que influyendo en los indicadores de eficiencia
terminal de las IES.
El SENESCYT ha implementado un buscador de oferta académica donde se expone
un sin número de carreras que existen en el mercado y los puntajes obtenidos del
examen SER BACHILLER que necesitan, en el proceso, el estudiante elige la carrera
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que desea seguir, pero no se valida la aptitud o bases mínimas del dicente para evitar
complicaciones en el proceso, considerando que mejoraría el proceso aplicando un
test vocacional como lo hacen en países de Europa; o el estudiantes a la vez puede
realizar una investigación sobre el mercado laboral y elegir carreras cortas
complementarias a su profesión como idiomas, uso de nuevas tecnologías que le
permitan auto prepararse para la inserción en la vida profesional.
Referencias
Araya-Pizarro, S. C., & Avilés-Pizarro, N. B. (2020). Rendimiento académico en
estudiantes de ciencias empresariales: ¿cómo influyen los factores
actitudinales, pedagógicos y demográficos? Zona Próxima, 33, 70–97.
https://doi.org/10.14482/zp.33.658
Barros-Bastidas, C., & Gebera, O. T. (2020). Training in research and its incidence in the
scientific production of teachers in education of a public university of Ecuador.
Publicaciones de La Facultad de Educacion y Humanidades Del Campus de Melilla,
50(2), 167–185. https://doi.org/10.30827/publicaciones.v50i2.13952
Aurelio, J., & Cuartas, H. (2019). Predicción del rendimiento académico en
asignaturas de la formación básica matemática a partir del perfil de ingreso de
los estudiantes de programas de ingeniería y biología [Universidad de Bogotá
Jorge Tadeo Lozano].
https://expeditiorepositorio.utadeo.edu.co/handle/20.500.12010/8188
Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., Black, W. C., & Cano, D. (1999). Análisis
Multivariante. Prentice Hall International, 5, 832.
HUAMANÑAHUI HUANCA, D., & CONTRERAS CONTRERAS, D. (2018).
Universidad Nacional Del Altiplano Monografias : Tesis, 1–13.
http://tesis.unap.edu.pe/handle/UNAP/7755
José Eduardo Moreno, & Marcaccio, A. (2014). Perfiles Profesionales Y Valores
Relativos Al Trabajo. Ciencias Psicológicas, VIII(2), 129–138.
https://doi.org/10.22235/cp.v8i2.897
Juica Martínez, P., Matheu Pérez, A., Villagran Paez, S., Flores Bernal, R., & Pérez
Gonzalez, C. (2018). Relación entre el desarrollo de las habilidades lingüíticas
en estudiantes de la Universidad Bernardo O’Higgins y la retención académica.
Relationship between the Development of Linguistic Skills in Students of the
Bernardo o’higgins University and Academic Retention., 37(4), 1–13.
http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=a9h&AN=138261555&la
ng=es&site=ehost-live
Lizares Castillo, M. (2017). Comparación de modelos de clasificación: regresión
logística y árboles de clasificación para evaluar el rendimiento académico
[UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO - PUNO]. In Universidad Nacional
Centro Sur. Social Science Journal. eISSN: 2600-5743. Julio 2021 - E. http://centrosureditorial.com/index.php/revista
Mayor de San Marcos.
http://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12672/7122/Lizares_c
m.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Martelo, R. J., Jiménez-Pitre, I., & Quintana, A. (2018). Determinación del Perfil
Profesional de Estudiantes de Pregrado Aplicando la Técnica de Análisis
Comparativo. Información Tecnológica, 29(2), 29–40.
https://doi.org/10.4067/s0718-07642018000200029
Martínez, A. M., Sánchez, M. C., Zurita, M. L., & Ortega, F. Z. (2015). Elección de
titulación universitaria y expectativas de resultados de los adolescentes de
Granada. Revista Española de Orientación y Psicología, 26(3), 63–77.
http://revistas.uned.es/index.php/reop/article/view/16401
Medina, C., & Gabriela, M. (2015). Mecanismo de evaluación para el cumplimiento
del programa de atención prenatal en el Hospital IESS Ambato, período
noviembre 2014-abril 2015.
https://scholar.google.es/scholar?start=320&q=adolesc*+OR+joven*+AND+sexu
al*+comport*+OR+riesgo*+OR+infección*+transmisión+sexual+OR+enfermedad
*+OR+ETS+OR+sida+OR+VIH+OR+embaraz*+AND+program*+OR+evaluac*+
OR+eficac*+OR+efectivid*+OR+metaanalisis+
Ministerio de educación. (2018). Bachillerato Técnico. https://educacion.gob.ec/
Oviedo Rodríguez, J., & González González, M. (2016). Formación y desarrollo de
habilidades técnicas en el Bachillerato Técnico. Didasc@lia: Didáctica y
Educación, VII(3), 245–258.
Quadri, M. O. (2018). Influence of career choice on professional and job commitment
of librarians in selected libraries in Oyo and Ogun states, Nigeria. Library
Philosophy and Practice, 2018(March).
https://digitalcommons.unl.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=4916&context=libphil
prac
Ramírez, R., Guevara, F., D´Armas, M., Pena, R., Farias, R., Bravo, F., Díaz, J.,
Calderon, J., Franco, O., Ramírez, F., Vargas, D., Basurto, R., Vargas, O.,
Bermeo, J., & Castelo, J. (2017). Análisis Multivariante Teoría y Práctica de las
Principales Técnicas.
Sanchez Nina, A. (2017). Modelo Estadístico para Determinar la Deserción
Estudiantil de las Escuelas Profesionales de la UNA - PUNO, 2017
[UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO - PUNO].
http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/6297
Santamaria, E. (2014). Influencia de los Factores Culturales y Demográficos en el
Perfil del Consumidor de Marcas Propias en Ecuador. Revista Politécnica,
34(nRO. 02), 152.
https://www.revistapolitecnica.epn.edu.ec/images/revista/volumen34/tomo2/Vol3
4_N2.pdf
Centro Sur. Social Science Journal. eISSN: 2600-5743. Julio 2021 - E. http://centrosureditorial.com/index.php/revista
Senescyt. (2020). Proceso de admisión a la educación superior. 28 De Febrero.
http://admision.senescyt.gob.ec/blog/
