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Héctor Gertel, Roberto Giuliodori, María Luz Vera, Guadalupe Bastos, Manuel Gigena

Primera Reunión Anual de la Sociedad Argentina de Economía Regional 16 de Noviembre de 2010. Universidad Nacional de San Martín. El efecto fijo de las regiones en la regresión por cuantiles del desempeño académico de los estudiantes al término de la educación secundaria de Argentina.

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Héctor Gertel, Roberto Giuliodori, María Luz Vera, Guadalupe Bastos, Manuel Gigena

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  1. Primera Reunión Anual de la Sociedad Argentina de Economía Regional 16 de Noviembre de 2010. Universidad Nacional de San Martín El efecto fijo de las regiones en la regresión por cuantiles del desempeño académico de los estudiantes al término de la educación secundaria de Argentina Héctor Gertel, Roberto Giuliodori, María Luz Vera, Guadalupe Bastos, Manuel Gigena Instituto de Economía y Finanzas – Universidad Nacional de Córdoba. Contacto: m_gigena@hotmail.com

  2. 1. Introducción • La heterogeneidad regional ha sido señalada como un factor importante en la explicación de los comportamientos socio-económicos (Díaz Cafferata y Figueras, 1996). • ¿En qué medida el efecto fijo regional se manifiesta de manera diferenciada sobre los diferentes tramos de la distribución condicionada de los puntajes de pruebas estandarizadas de educación?. • La presencia de efectos fijos diferenciales está afectada de heterogeneidad según el cuantil de las distribución de las notas dentro de cada región? y, ¿para cada cuantil, difieren estos efectos entre regiones?

  3. 2. Metodología y datos utilizados • Metodología: Se emplean regresiones por cuantiles (Koenker y Bassett, 1978) para captar la heterogeneidad de los datos. • Datos: la información surge del Operativo Nacional de Evaluación del año 2000 (ONE 2000). Los alumnos considerados fueron los del último año del nivel secundario. La muestra de trabajo es de 90.530 casos.

  4. 3. La heterogeneidad en los resultados de matemática Nivel Secundario (total de estudiantes) Fuente: Elaboración propia en base a datos del ONE 2000.

  5. Puntaje en matemática según nivel socioeconómico Medio Bajo NSE Bajo NSE Alto NSE Medio Alto NSE Fuente: Elaboración propia en base a datos del ONE 2000.

  6. Pruebas formales de heterocedasticidad Test de Breusch - Pagan Test de White Fuente: Elaboración propia en base a datos del ONE 2000.

  7. 4. Aspectos Metodológicos La regresión por MCO Para un proceso de regresión del tipo El problema es Suponiendo De lo cual surge

  8. Regresión por MCO Regresiones por Cuantiles Fuente: Extraído de “Perspectivas y avances recientes en regresión por cuantiles”, Sosa Escudero 2005.

  9. Regresiones por cuantiles Sea el proceso regresivo El problema es (Bassett y Koenker, 1978): Se obtienen estimaciones condicionadas de  para distintos . Aplicación: regresión para el j-ésimo cuantil

  10. Matriz de correlación y descriptores Fuente: Elaboración propia en base a datos del ONE 2000.

  11. Coeficientes de regresión y valores p 5. Resultados Valores p igualdad de coeficientes Fuente: Elaboración propia en base a datos del ONE 2000.

  12. Coeficientes estimados por deciles Gestión Nivel Socioeconómico Género Fuente: Elaboración propia en base a datos del ONE 2000.

  13. El análisis regional Rendimiento promedio en matemática por cuartiles, desvío estándar y coeficiente de variación, según regiones Fuente: Elaboración propia en base a datos del ONE 2000.

  14. Coeficientes de regresión y valores p El análisis regional Valores p igualdad de coeficientes Fuente: Elaboración propia en base a datos del ONE 2000.

  15. Coeficientes estimados por deciles Repitencia Género Actitud hacia la materia Rendimiento matemática(t-1) INSE Rendimiento otras materias

  16. Coeficientes estimados por deciles Textos escolares Gestión Deserción hermanos Rural

  17. Coeficientes estimados por deciles: Las regiones argentinas NOA GBA NEA Patagonia Pampeana Cuyo

  18. 6. Conclusiones • El trabajo permitió verificar la presencia de un efecto fijo regional, diferenciado por cuantiles. • El mismo se manifestó con mayor intensidad en todas las regiones en la cola superior de la distribución de notas en matemática. • Los alumnos del decil superior de notas en GBA y Pampeana son más parecidos a los de CABA que los alumnos del decil inferior. Esto no sucede en las otras regiones.

  19. 6. Conclusiones • Este tipo de análisis proporciona elementos para una mayor focalización de las políticas compensatorias, que podrían diferenciar los tratamientos para el aprendizaje a aplicar sobre los alumnos según sea que éstos se ubiquen hacia la parte superior, estén en el centro, o en la parte inferior de la distribución de las notas en las distintas regiones.

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