Documentos de Trabajo 2018


DT_18_01 “Imputación de datos faltantes del Censo de Población y Vivienda utilizando técnicas de estadística espacial”.

  • María Eugenia Riaño
  • Febrero 2018

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En general, la calidad y cobertura de los Censos de Población y Vivienda del año 2011 fue calificada como positiva, cumpliendo con los estándares exigidos internacionalmente. Sin embargo, su implementación no estuvo exenta de inconvenientes. No se cuenta con información de determinados hogares cuyo domicilio fue relevado, y para algunos se cuenta con sólo información parcial relativa a la composición del hogar. La omisión censal se concentra en zonas socioeconómicamente vulnerables. Esto afectaría la construcción del mecanismo utilizado por el Ministerio de Desarrollo Social para seleccionar a la población beneficiaria de los programas de transferencia monetaria. Este mecanismo se basa en la Encuesta Continua de Hogares cuyo marco muestral es el del Censo, y refleja los problemas de omisión. El trabajo se desarrolla para la ciudad de Montevideo. El patrón espacial de la población objetivo y de la propia omisión hace necesaria una regionalización previa a la imputación, dado que la distribución espacial se muestra heterogénea en el mapa. La selección de los modelos a utilizar para la imputación es muy sensible a la escala del mapa, por lo que la definición de las regiones condiciona la selección del modelo final a utilizarse para realizar la imputación. Las regiones se construyen mediante el algoritmo de árboles oblicuos de decisión, implementado en el paquete SpODT de R. Se ajustan modelos autorregresivos espaciales en cada región (SAR) que son evaluados con métodos de validación cruzada, y se comparan los resultados con el de un modelo global para todo el mapa. Los modelos con menor error de validación cruzada dentro de cada región muestran un rezago similar medido en distancia, a excepción de un caso. El modelo global presenta un error de validación cruzada similar, pero muestra autocorrelación espacial en los residuos, por lo que las imputaciones se realizan con los modelos locales por región.

Palabras claves: árboles de decisión, imputación de datos faltantes, modelos SAR autorregresivos, validación cruzada.

 


 

DT_18_02 “Desempeño estudiantil en FCEA: Plan 1990 vs. Plan 2012”.

  • Rodrigo Arim; Juan José Goyeneche; Elena Vernazza; Guillermo Zoppolo
  • Noviembre 2018

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En el año 2012, la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración de la Universidad de la República del Uruguay implementó un cambio de su plan de estudios. El Plan 2012 sustituyó al anterior Plan 1990. En el nuevo plan se reduce la cantidad de años de duración de las distintas carreras que se ofrecen, se incorpora un sistema de créditos y deja de ser requisito obligatorio para el egreso la realización de una monografı́a final.
El presente trabajo busca explorar los efectos del cambio de plan sobre el desempeño académico de los estudiantes, medido a través de sus trayectorias de acumulación de créditos. Se utilizaron datos administrativos provenientes del Sistema de Gestión de Bedelı́as y del formulario de ingreso a la Facultad que gestiona la Dirección General de Planeamiento de la Universidad para las cohortes de estudiantes de 2008 a 2015.
La estimación de los efectos se llevó a cabo controlando por las caracterı́sticas de los estudiantes al momento de su ingreso, usando técnicas de matching y modelos de regresión.
Los resultados muestran que los estudiantes inscriptos en el nuevo plan de estudios (Plan 2012) aprueban más créditos en promedio que los estudiantes del Plan 1990, en los 4 primeros años de la carrera. Más aún, a medida que el estudiante avanza en la carrera, el efecto positivo del
Plan 2012 en la acumulación de créditos es creciente para todas las variables de resultado consideradas en el análisis.

Palabras claves:Desempeño estudiantil, Efectos del tratamiento, Inferencia causal.


DT_18_03 “Licenciatura en Estadı́stica Plan 1998 Avances de un primer monitoreo”.

  • Ana Coimbra; Elena Vernazza
  • Diciembre 2018

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La Licenciatura en Estadı́stica de la Universidad de la República (Uruguay) es una carrera gestionada por tres Facultades: Facultad de Ciencias Económicas y de Administración (FCEA), encargada de su administración, Facultad de Ciencias (FCIEN) y Facultad de Ingenierı́a (FING). Desde su origen en 1998 la Licenciatura en Estadı́stica es la única carrera de grado en el paı́s que ofrece una oportunidad de estudio curricular en temas de
Estadı́stica. Hasta el año 2014 (inclusive) los cursos de la Licenciatura (Plan 1998) estaban organizados en un tronco común de 16 asignaturas obligatorias para todos los estudiantes y otras especı́ficas que definı́an 3 perfiles de egresados: Administración, Economı́a, y Actuarial-Demográfica. Desde 1998, a la Licenciatura en Estadı́stica se han inscripto 2047 estudiantes, los cuales han elegido uno o más perfiles de egresado: 982 a la opción
Administración, 1549 a la opción Económica y 674 a la opción Actuarial-Demográfica.
Sin embargo, a marzo de 2018, sólo 76 estudiantes han egresado. En este trabajo se estudian las trayectorias curriculares de los estudiantes de la Licenciatura en Estadı́stica (Plan 1998) desde su creación hasta la actualidad, a partir de la creación de perfiles sociodemográficos de los estudiantes y de indicadores que reflejen su rendimiento académico en los cursos que conforman el tronco principal de la Licenciatura (unidades curriculares
comunes a los 3 ciclos). El cálculo de los indicadores se basa en el documento creado por el Grupo Sistema de Información de la Enseñanza (SIEn) de la Universidad de la República.
En este trabajo se calculan indicadores de proceso educativo. Los datos utilizados en este trabajo provienen del Sistema de Gestión de Bedelı́as (SGB) y de la Dirección General de  Planeamiento (DGPLan) de la Universidad de la República y corresponden a estudiantes
inscriptos a la Licenciatura en Estadı́stica en el perı́odo 1998-2014.

Palabras claves:Indicadores de Proceso, Perfiles de ingreso y egreso, Rendimiento académico, Trayectorias educativas.