Resumo

BOGOYA, Jose D.; BOGOYA, Johan M.  e  PENUELA, Alfonso J.. Valor agregado en educación superior: mínimos cuadrados ordinarios y regresión cuantílica para un caso colombiano. Ing. Investig. [online]. 2017, vol.37, n.3, pp.30-36. ISSN 0120-5609.  https://doi.org/10.15446/ing.investig.v37n3.61729.

En el sistema educativo de Colombia se realizan dos exámenes nacionales obligatorios al año. El primero, conocido como Saber 11, está dirigido a los estudiantes que finalizan el bachillerato, mientras que el segundo, conocido como Saber Pro, evalúa a los estudiantes que terminan un estudio superior. En este estudio, el resultado obtenido por un estudiante en el examen Saber 11, junto con su género y estrato socioeconómico, son nuestras variables independientes, mientras que el resultado del examen Saber Pro es nuestra variable dependiente.

Comparamos los resultados de dos modelos estadísticos para Saber Pro. El primer modelo, regresión multi-lineal o mínimos cuadrados (OLS, por sus siglas en inglés), produce un buen ajuste general pero es impreciso para ciertos estudiantes. El segundo modelo, regresión cuantílica (QR, por sus siglas en inglés), mide la población de acuerdo con su cuantil. El OLS minimiza los errores para los estudiantes cuyo resultado en Saber Pro está cercano a la media (proceso conocido como estimación en la media) mientras que el QR puede estimar un valor en el cuantil θ para cada 0 < θ< 1. Mostraremos que el QR es más preciso que el OLS y revelaremos el comportamiento desconocido del estrato socio económico, el género y la preparación académica inicial (estimada con el examen Saber 11) para cada cuantil.

Palavras-chave : Valor agregado; educación superior; evaluación; regresión cuantílica; modelo estadístico.

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