sistemas


Introducción

En este sentido, comenzaron a generarse tensiones y pugnas sobre la calidad y la permanencia de los estudiantes en esta etapa de estudio.
En este sentido, este dato resulta de vital importancia de revelar para conocer si los individuos pueden acceder a la educación superior otorgada por instituciones nacionales, a nivel regional o comunal.

Postulado
El proyecto poseecomo hipótesis que la cantidad de años de estudios superiores depende de:

Ingreso anual familiar
Tamaño del núcleo familiar
Sexo
Nivel educacional de los padres / apoderados / jefes de familia


Yi = β1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 + β8X8 + β9X9 + β10X10 + β11X11 + β12X12 + µi

Siendo:

Y = total de años de estudios
X2 = ingreso anual familiar
X3 = sexodel individuo (variable dicotómica)
X4 = tamaño del núcleo familiar
X5 a X12 = nivel educacional del jefe de hogar (variables dicotómicas)
µi = error estocástico o que no explica el modelo por variables que aún no se estudian
Variables dicotómicas en el modelo

Nuestro modelo utiliza una serie de variables dicotómicas para explicar el nivel educacional del jefe de hogar, esto esocasionado dadas las categorías que posee cada individuo acorde a la siguiente tabla:
Nivel educacional
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
Sin educación formal
0
0
0
0
0
0
0
0
Educación Básica Incompleta
1
0
0
0
0
0
0
0
Educación Básica Completa
1
1
0
0
0
0
0
0
Educación Media C/H Incompleta
1
1
1
0
0
0
0
0
Educación Media T.P. Incompleta
1
1
1
1
0
0
0
0Educación Media C/H Completa
1
1
1
1
1
0
0
0
Educación Media T.P. Completa
1
1
1
1
1
1
0
0
Educación Universitaria / Técnica Incompleta
1
1
1
1
1
1
1
0
Educación Universitaria / Técnica Completa
1
1
1
1
1
1
1
1

Esta matriz de datos se construye dado que en el origen de los datos (base de datos STATA) se presenta esta variable cualitativamente, y se transformóobteniendo 8 variables dicotómicas cumpliendo con la teoría de m-1 categorías. La variable género también es dicotómica, la cual varía según el género del individuo el cual puede ser:
0  hombre
1  mujer
Para efectos del análisis del modelo con el software Gretl, se identificó a las variables dicotómicas explicativas del nivel educacional como “ed#”, siendo:
X5  ed1
X6  ed2
X7  ed3
X8 ed4
X9  ed5
X10  ed6
X11  ed7
X12  ed8




Teórico

Nuestro proyecto se basa en los estudios realizados por el Ministerio de Educación y el Ministerio de Desarrollo Social el año 2004, el cual explica que el acceso a la universidad está en directa relación con la situación socioeconómica familiar, tanto a nivel de ingresos como lugar de residencia, a nivel regional como comunal.Bases de Datos


Esta base de datos incluye todas las observaciones realizadas en el año 2011 a la población chilena de todas las regiones en cuanto a distintas variables socioeconómicas de estudio, entre las cuales están el sexo, tamaño de familia, ingreso, escolaridad, ciudad, comuna, preguntas sobre hábitos diarios, etc.

Mínimos Cuadrados Ordinarios
Estimación por MCO


R2 0,938079
R2 ajustado  0,938073
P-value  0,000000
 1,095636

Interpretación de los estimadores β

: Si no se conoce el ingreso anual familiar, sexo, tamaño de la familia y el nivel educacional del jefe de hogar, no hay años de escolaridad (el valor es negativo).
: Si el ingreso anual familiar aumenta en 1, los años de escolaridad superior aumentan en 0,000000191615.
: Si el sexo delindividuo es hombre (), el número de años de escolaridad superior será el obtenido en base a las demás variables, en cambio, si el sexo del individuo es mujer (), el número de años de escolaridad superior disminuirá en 0,0343607.
: Si el tamaño de la familia aumenta en 1, el número de años de escolaridad superior aumenta en 0,0791005.
: Según la matriz de explicación de variables dummy, la...