“Determinantes de la Deserción y Repitencia Escolar de los

Transcripción

UNIVERSIDAD CATÓLICA SANTO DOMINGO
Santo Domingo, República Dominicana
“Determinantes de la Deserción y
Repitencia Escolar de los Hogares en
Condiciones de Pobreza en la República
Dominicana: Evidencia de la encuesta de
Evaluación de la Protección Social 2010”
Tesis para optar por el título de:
MAESTRÍA EN ECONOMÍA APLICADA, MONETARIA Y FINANCIERA
Por:
José Manuel Lozano Soto
Diciembre 2012
i
APROBADO POR
Francisco Alberto Ramírez de León
Coordinador de Tesis
Frank Alexis Fuentes Brito
Lector Principal
ii
Dedicatoria
A mi familia, por apoyarme tanto en las buenas como en las malas. Sin su apoyo moral no habría
sido posible para mí el haber llegado tan lejos. Gracias de todo corazón.
iii
Agradecimientos
Agradezco a los profesores y compañeros de maestría, así como a mi asesor por apoyarme en
este proceso de elaboración de tesis, así como a los compañeros del Departamento de Cuentas
Nacionales del Banco Central por su ayuda y orientación en los diferentes aspectos de la base de
datos utilizada en el curso de la investigación.
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Resumen
Este estudio tiene como objetivo identificar cuales factores determinan el desempeño escolar de
los niños pertenecientes a hogares en condiciones de pobreza en la República Dominicana,
medido a través de la repitencia y el abandono escolar. Se especifican modelos sobre los
determinantes de la probabilidad de repitencia y deserción para analizar el impacto de las
características de los hogares y de variables geográficas en la repitencia y deserción escolar en
los niveles básico y medio. Dentro de las características de los hogares y geográficas, se prestó
especial atención a aquellas características que puedan ser modificadas mediante políticas
públicas. Al mismo tiempo, se evaluaron los efectos del programa de Incentivo a la Asistencia
Escolar (ILAE) en el desempeño escolar. El ILAE es un conjunto de transferencias que forma
parte del Programa Solidaridad de la República Dominicana, el cual coordina un conjunto de
estrategias de transferencias condicionadas a los hogares, como parte de la política de desarrollo
social dominicana.
Entre los resultados obtenidos se tiene que las características individuales y familiares, es decir,
variables como la ayuda en la tarea, asistencia escolar, edad del estudiante, edad de inicio en el
v
nivel básico, género del estudiante, medio de transporte, trabajo, ingreso familiar y género del
jefe del hogar, tuvieron mayor peso en la deserción y repitencia escolares para el nivel básico,
mientras que para el caso del nivel medio impactarían tanto variables individuales como
institucionales y familiares, entre estas la participación en el programa ILAE, la obtención de
útiles, el centro educativo y el zona de residencia.
En el caso de la variable del programa ILAE, si bien arroja los resultados esperados para la
repitencia escolar en el nivel medio, muestra resultados contradictorios para la deserción escolar
en el mismo nivel. Queda pendiente introducir la incidencia del tamaño del hogar sobre el
desempeño escolar de los y las estudiantes, sobre todo en lo concerniente al orden de edad de
estos en el hogar. La investigación puede extenderse para el estudio de los niveles de educación
superior, en el sentido de determinar cómo afectan la deserción y repitencia escolar de los
estudiantes universitarios sobre sus oportunidades laborales a futuro.
vi
Índice
Capítulo I: Introducción…………………………………………...………………..……..1
I.1 Definición del tema…………………………………………………………......1
I.2 Justificación…………………………………………………………………......2
I.3 Objetivos…………………………………………………………………….......3
I.4 Hipótesis……………..……………………………………………………….....4
I.5 Alcance y limitaciones……………………………………………………….....6
I.6 Estructura del Estudio…………………………………………………….…...7
Capítulo II: Marco Teórico………………...……………………...…………….………...9
Capítulo III: Revisión de Literatura…………...…………...……...……………………15
Capítulo IV: Metodología Empírica………………..........………………………………22
IV.1 Datos y Variables………………………………………………………….…..25
Capítulo V: Resultados e Interpretación……………...……...…………………………30
V.1 Deserción Escolar Nivel Básico………………………………………….…....30
V.2 Deserción Escolar Nivel Medio……………………………………………….35
V.3 Repitencia Escolar Nivel Básico………………………………………………40
V.4 Repitencia Escolar Nivel Medio………………………………………………44
Capítulo VI: Conclusiones…………..……………………………………………………49
Referencias………………………………………………………………………………...53
Anexos………………………………………………………………………………..........56
I. Modelos de variable binaria: Modelo Lineal de Probabilidad………………….....57
vii
II. Modelos Logit y Probit……………………………………………………….......60
III. Descripción de variables independientes utilizadas en los modelos……...……..65
IV. Estadísticas Descriptivas.………………………………………………………..71
V. El Programa Solidaridad……………….....………………………………….......75
Listado de Tablas
Tablas
Pág.
I. Tamaño de muestra utilizado para cada modelo y
proporción con respecto el programa ILAE……………………………………………….26
II. Variables independientes a utilizar en los modelos………….…………………………29
IIIa. Deserción Escolar Nivel Básico….…...…………………………………………...…30
IIIb. Resultados de Pruebas y Estadísticos – Deserción Escolar
Nivel Básico……………………………………………………………………………….31
IV. Probabilidades - Deserción Escolar Nivel Básico…………………………………….35
V. Deserción Escolar Nivel Medio…………………………………………..……………36
VI. Probabilidades - Deserción Escolar Nivel Medio…………………….……………….39
VII. Repitencia Escolar Nivel Básico…….……………………………………….……….41
VIII. Probabilidades - Repitencia Escolar Nivel Básico………………….……….……….43
IX. Repitencia Escolar Nivel Medio……...……………………………………….……….45
X. Probabilidades - Repitencia Escolar Nivel Básico………………………….…………..47
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Información sobre el autor
José Manuel Lozano nació en Santo Domingo, Distrito Nacional, el 11 de Agosto del año 1982.
Cursó sus estudios primarios y secundarios en el Colegio Cardenal Sancha desde el año 1985
hasta el 2000, y a partir de este último año, la licenciatura en Economía en el Instituto
Tecnológico de Santo Domingo (INTEC), graduándose Cum Laude en el año 2004.
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Capítulo I: Introducción
I.1 Definición del tema
En esta investigación, el término deserción escolar se refiere a los estudiantes que, por alguna
razón, dejan de asistir a clase y se mantienen fuera del sistema escolar. Por otro lado, la
repitencia escolar para los estudiantes ocurre en aquellos casos donde estos no son promovidos al
curso siguiente, luego de finalizado el año escolar. Por lo tanto, el estudiante se ve precisado a
repetir el grado que estaba cursando.
Guzmán y Cruz (2009) afirman que tras la puesta en marcha del Plan Decenal de Educación a
mediados de los noventa, RD ha tenido notables avances en materia educativa, tales como la
incorporación a la escuela de un mayor porcentaje de niños, niñas y adolescentes (Guzmán y
Cruz, 2009). No obstante, todavía existe una diferencia importante entre el número de años de
inscripción en la escuela y los años de escolaridad, la cual se explica por los índices de repitencia
y abandono que caracterizan el sistema (MINERD, 2004). Por ejemplo, durante el periodo 20092010, 12.2% de los estudiantes del nivel básico en el sector público repitieron o abandonaron la
escuela (MINERD, 2010). En el nivel medio esta cifra fue todavía mayor, alcanzando el 19.9%
(MINERD, 2010). Estos hechos sugieren que existe un bajo desempeño académico de los
estudiantes del nivel básico y medio, lo cual tiene graves implicaciones, tanto para aquellos
excluidos del sistema escolar y sus hogares como para el resto de la sociedad.
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La investigación aquí presentada consiste precisamente en analizar el impacto de un conjunto de
variables correspondientes a características individuales, aspectos institucionales y aspectos del
hogar sobre la deserción y repitencia escolar. Entre las características individuales tenemos
variables tales como ayuda en la tarea, asistencia escolar, edad del estudiante, edad del
estudiante, edad de inicio en el nivel básico, género del estudiante, medio de transporte, tiempo
dedicado a hacer la tarea, tiempo de transportación y trabajo. Entre los aspectos institucionales,
tenemos variables como la obtención de libros, ILAE, Obtención de útiles y Centro educativo.
Por último, entre las variables referentes a aspectos del hogar, tenemos a la educación del jefe del
hogar, el estado civil del jefe del hogar, el género del jefe del hogar, el zona de residencia del
estudiante y su familia y el ingreso familiar mensual.
I.2 Justificación
La literatura que estudia los determinantes de la deserción y repitencia escolar en la RD es
bastante escasa. Este estudio, no obstante, contribuye al tema de los factores causales del
fenómeno del desempeño escolar en RD desde el punto de vista econométrico, lo que constituye
un aporte novedoso. Entre los beneficiarios de esta investigación están los segmentos
poblacionales de bajos ingresos, es decir, aquellos hogares que se encuentran en condiciones de
pobreza, dado que la identificación de las principales variables que se encuentran detrás de la
deserción y repitencia escolares permitirá a los tomadores de decisión de política en materia
educativa diseñar políticas con mayor efectividad.
2
Para superar los problemas planteados por la deserción y repitencia escolar es necesario
implementar políticas públicas dirigidas a reducir el impacto de estas en establecimientos que
atienden a estudiantes con alto riesgo de retiro. Al mismo tiempo, para tomar decisiones óptimas
es de suma importancia identificar las causas de los problemas actuales y evaluar la eficacia de
los programas implementados en la actualidad.
En términos generales, este trabajo identifica la incidencia de un conjunto de variables sobre la
deserción y repitencia escolares de acuerdo a ciertas características que cubren aspectos
individuales, institucionales y del hogar de la población estudiantil de los niveles educativos
básico y medio, debido a que en estos dos niveles se concentra la mayor parte de la vida
estudiantil de las personas en RD. Por esta razón, una identificación correcta del grado en el cual
estas características impactan el desempeño escolar permitiría una asignación más efectiva de los
recursos para eliminar el problema en cuestión, o bien para atenuar el impacto negativo de
algunas de estas características en el segmento poblacional en cuestión.
I.3 Objetivos
El objetivo principal de la investigación es cuantificar la incidencia de los determinantes del
desempeño académico en los niveles básico y medio para hogares en condiciones de pobreza en
RD. Específicamente, se busca estimar el impacto de las características individuales de los
estudiantes y factores relacionados con los hogares, así como el programa de Incentivo a la
Asistencia Escolar (ILAE) en la repitencia y el abandono escolar. Dentro de los determinantes se
hará mayor énfasis en aquellos que pueden ser modificados a través de políticas públicas.
3
Partiendo del objetivo general, se pueden identificar algunos objetivos específicos que se
presentan a continuación:

Determinar el impacto de la asistencia escolar en la deserción y repitencia escolar.

Identificar la importancia del ingreso del hogar en la repitencia y deserción escolar.

Evaluar la importancia del nivel educativo de los padres en la deserción y repitencia
escolar.

Determinar la influencia del medio de transporte y la distancia entre el hogar y la escuela
en la deserción y repitencia escolar.

Evaluar el efecto del Programa de Incentivo escolar (ILAE) en la deserción y repitencia
escolar.

Determinar la relación entre la edad de entrada y la deserción y repitencia escolar.

Identificar la importancia del tiempo en la realización de las tareas escolares fuera del
salón de clases.
I.4 Hipótesis
Durante el curso de la investigación, se busca poner a prueba las siguientes hipótesis, referentes a
las características individuales, los aspectos institucionales y del hogar y su influencia en el
desempeño escolar. Veamos:
A. Características individuales:
o Los estudiantes que reciben ayuda en las tareas y estudios tienden a registrar
mayores probabilidades de aprobar el curso y permanecer en la escuela.
4
o Los estudiantes que asisten a la escuela regularmente tendrán menores
probabilidades de desertar y repetir la escuela.
o Los estudiantes con mayor edad que la correspondiente al grado que están
cursando tendrán mayores probabilidades de desertar y repetir la escuela.
o Los estudiantes de edad de inicio tardía en el nivel básico tendrán mayores
probabilidades de desertar y repetir la escuela.
o Los estudiantes que utilizan medios de transporte para trasladarse a la escuela
tendrán menores probabilidades de desertar y repetir que aquellos que no lo
utilizan.
o Los estudiantes que trabajan además de estudiar tendrán mayores probabilidades
de desertar y repetir la escuela que aquellos que no trabajan.
B. Aspectos institucionales:
o Los estudiantes con libros tendrán menores probabilidades de desertar y repetir la
escuela que aquellos que no cuentan con estos.
o Los estudiantes con útiles escolares tendrán menores probabilidades de desertar y
repetir la escuela que aquellos que no cuentan con estos.
o Los estudiantes beneficiarios del Programa de Incentivo a La Asistencia Escolar
tendrán menores probabilidades de desertar y repetir la escuela que aquellos que
no son beneficiarios.
o Los estudiantes que asisten a centros educativos privados tendrán mayores
probabilidades de aprobar el curso y permanecer en la escuela.
5
C. Aspectos del hogar:
o Los estudiantes cuyos jefes de hogar cuentan con un nivel de educación tendrán
mayores probabilidades de aprobar el curso y permanecer en la escuela.
o Los estudiantes que viven en zonas rurales tendrán mayores probabilidades de
desertar y repetir la escuela que aquellos que viven en zonas urbanas.
o Los estudiantes de bajos ingresos tendrán mayores probabilidades de desertar y
repetir la escuela.
I.5 Alcance y Limitaciones
El alcance del estudio abarca a los hogares en condiciones de pobreza en la RD, población cuya
asistencia constituye el principal objetivo de las políticas y estrategias sociales del estado
agrupadas bajo el nombre de Solidaridad.1 Un área donde es preciso evaluar los alcances y
limitaciones de esta investigación es en la base de datos utilizada. En el análisis, los datos
provienen de tres muestras independientes que forman parte de la Encuesta de Evaluación de la
Protección Social (EEPS). La primera corresponde a un conjunto de hogares beneficiarios
elegida por un sistema de muestreo probabilístico (1,450 hogares). La segunda fue seleccionada
por medio de un muestreo de pareamiento con relación a los hogares beneficiarios (no
probabilístico, 1,346 hogares). La tercera corresponde a beneficiarios en cuatro provincias
(Dajabón, Montecristi, Santiago Rodríguez y Valverde) para un estudio del ILAE (3,995
hogares).
1
Ver anexos
6
Mientras la primera muestra permite hacer inferencia sobre el total de hogares beneficiarios del
país, la tercera solo lo hace para las provincias que cubre. No obstante, en el caso de la muestra
de hogares no beneficiarios su proceso de selección no permite hacer inferencia sobre un
conjunto más amplio de hogares a menos que sea bajo ciertos supuestos. Por ejemplo, se puede
argumentar que la muestra es representativa de los hogares en condiciones de pobreza no
beneficiarios que viven en los barrios de los hogares beneficiarios. Por esta razón, el impacto del
programa ILAE debe realizarse con las limitaciones de un abordaje cuasi experimental. Además,
debido al carácter independiente de ambas muestras, un análisis conjunto es válido siempre y
cuando ambos colectivos sean similares u homogéneos. En este caso, el supuesto de
homogeneidad entre el grupo de hogares beneficiarios y no beneficiarios es bastante lógico
debido a la forma de selección de los hogares no beneficiarios.
La principal limitación del estudio tiene que ver con el hecho de que la base de datos de la EEPS
solamente se refiere al año escolar 2009-2010, por lo cual no se puede hacer una inferencia a
través del tiempo sobre los determinantes de la deserción y repitencia escolar para el caso
dominicano.
I.6 Estructura del Estudio
El documento está organizado de la siguiente manera. En el capítulo II que sigue a esta
introducción, se realiza un marco teórico sobre las funciones de producción de educación. El
capítulo III contiene una revisión de literatura sobre los principales trabajos econométricos
realizados en el área de educación tanto en Estados Unidos como en Latinoamérica y República
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Dominicana. En el capítulo IV se describen la metodología, datos y variables a utilizar en la
modelización. En el capítulo V se analizan los resultados y el capítulo VI presenta las
conclusiones y recomendaciones.
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Capítulo II: Marco Teórico
Siguiendo la definición de Maradona y Calderón (2004), las funciones de producción de
educación son una representación simplificada del proceso académico. Dicha representación se
hace modelando el proceso académico igual que el proceso productivo de un bien o servicio, que
consiste en combinar de diferentes maneras factores o insumos que dan como resultado
cantidades y calidades distintas de un bien o servicio. Contrario a la producción tradicional de
bienes y servicios, el proceso académico presenta dificultades en la definición del producto
terminado y de los factores de influencia.
El producto terminado en la función de producción de educación es el acervo de habilidades y
destrezas adquiridas por el estudiante en el proceso de enseña-aprendizaje. Estas habilidades y
destrezas pueden definirse desde distintos puntos de vista, pero la literatura se ha concentrado en
la realización de pruebas estándar sobre materias particulares como una medida del grado de
incorporación de conocimientos del alumno.
Los factores que influyen en este proceso son diversos: material didáctico y pedagógico, libros,
la disponibilidad y estado de las salas de computación y música, laboratorio, bibliotecas,
instalaciones sanitarias, el tiempo de instrucción, tamaño de la clase y gasto de transporte, entre
otros. También, es importante el personal de la escuela (alcance educativo, y la experiencia y
calificación de los profesores), el propio alumno que se puede considerar un coproductor y por
último, la inversión de capital en planta física.
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La evidencia empírica sugiere que el rendimiento escolar depende de las características
individuales de los estudiantes (socioeconómicas, demográficas y genéticas), el nivel de
preparación del cuerpo docente, las condiciones de las academias y las características de los
grupos. En el caso universitario se puede considerar también la calidad de la educación anterior
(primaria y secundaria) como un factor determinante. Un ejemplo es Delfino (1989), para quien,
no obstante el no existir un modelo que proponga una fundamentación teórica de los
determinantes del aprendizaje, la observación casual y las evidencias aportadas por los
educadores sugieren que los rendimientos escolares dependen de factores genéticos y
socioeconómicos, de la calidad del docente, de las condiciones de la escuela y de las
características del grupo de alumnos (“peer effect”).
La función de producción educacional puede ser representada:
Ri = f(Fi, Pi, Si, Ai)
(1)
donde:
Ri = Rendimiento académico del estudiante i.
Fi = Insumos familiares.
Pi = Impacto sobre rendimiento de estudiante en función del curso.
Si = Características institucionales.
Ai = Características innatas de los estudiantes.
Cabe señalar que, generalmente, el rendimiento (Ri) se mide a través de pruebas que miden el
conocimiento de los alumnos. Sin embargo, se utilizan también como medida la tasa de
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asistencia, promedio de calificaciones, tasas de graduación, el desempeño laboral de los
egresados, repitencia entre otras (Hanushek, 1989).
En el ámbito de los factores que explican estos resultados, Fi representa a las variables asociadas
a los familiares, que se miden indirectamente a través de características socioeconómicas de los
padres, tales como nivel de ingresos, nivel de escolaridad y número de personas en el hogar,
entre otras, también se incluyen las características demográficas de los estudiantes como sexo y
edad (Hanushek, 1989).
Pi mide la externalidad, es decir, el impacto sobre el rendimiento de un estudiante en función del
curso en que se encuentre. Por ejemplo, es posible que los estudiantes más inteligentes y
trabajadores influyan en sus compañeros imponiendo sus estándares de calidad. También, puede
ocurrir lo contrario, que los estudiantes indisciplinados influyan en los demás, reduciendo la
calidad de la formación en el grado en cuestión.
Por otro lado, Si representa las características institucionales relativas a la calidad de los
profesores (nivel académico, experiencia, sexo) y el establecimiento (número de alumnos,
tamaño de la clase, infraestructura, gasto por alumno) (Maradona y Calderón 2004).
En lo referente al tamaño de la clase, Krueger (1997) provee un análisis econométrico del único
experimento aleatorizado a gran escala sobre este tema que se ha realizado para Estados Unidos,
se ha conocido en la literatura como el experimento sobre Coeficiente de Logro
Estudiante/Profesor de Tennessee (Proyecto STAR, por sus siglas en inglés). El Proyecto STAR
11
fue un experimento en el que 11,600 estudiantes de kindergarten y sus profesores fueron
asignados aleatoriamente a uno de tres tipos de clases comenzando en el año escolar 1985-86:
clases pequeñas (13-17 estudiantes), clases de tamaño regular (22-25 estudiantes), y clases de
tamaño regular con un ayuda de profesor.
De acuerdo al diseño original, los estudiantes permanecerían en su tipo de clase inicial hasta el
tercer grado, aunque en la práctica, no obstante, los estudiantes en clases de tamaño regular
fueron reasignados aleatoriamente al final del kindergarten, y como un 10% de los estudiantes se
movieron entre tipos de clase entre segundo y tercer grado.
Las principales conclusiones del trabajo son: (1) en promedio, el desempeño en exámenes
estandarizados se incrementó por 4 puntos porcentuales el primer año que los estudiantes son
asignados a una clase pequeña, sin importar el grado en el cual el estudiante asistió por vez
primera a la clase pequeña; (2) después de la asignación inicial a una clase pequeña, el
desempeño estudiantil se incrementa por un punto porcentual por año en comparación con
aquellos en clases de tamaño regular; (3) las ayudas de profesor ejercen poca influencia en el
logro estudiantil; (4) el tamaño de clase ejerce una mayor influencia en las puntuaciones de
examen de los estudiantes de minorías y aquellos en programa de almuerzo gratis; y (5) el efecto
beneficioso de clases pequeñas no parece surgir a partir de efectos Hawthorne.2
Por su parte en el factor Ai se agrupan las características innatas de los estudiantes, que son
cuantificadas a través del error (que son no observables), por su dificultad de medir con certeza
2
El Efecto Hawthorne es una forma de reactividad psicológica por la que los sujetos de un experimento muestran una modificación en algún
aspecto de su conducta como consecuencia del hecho de saber que están siendo estudiados, y no en respuesta a ningún tipo de manipulación
contemplada en el estudio experimental (Landsberger, 1958).
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diferencias en habilidades y otras variables omitidas (Mizala y Romaguera, 1998 y Hanushek,
1989). Por último, el desempeño pasado es un factor importante en el desempeño presente,
porque los conocimientos adquiridos en el pasado determinan el grado de comprensión del
presente (Hanushek, 1989).
Los diferentes bloques de variables Fi, Pi, Si, Ai se pueden interpretar como un conjunto de
hipótesis que tratan de explicar el comportamiento del desempeño académico. Cada hipótesis
relaciona la influencia de la variable independiente sobre la dependiente a través de un parámetro
determinado. El parámetro indica el sentido de la relación (positiva o negativa), la magnitud del
impacto y su significancia estadística (si la relación es diferente de cero).
Otro ejemplo en cuanto a los trabajos hechos sobre el tema de las funciones de producción
educacionales, es Perera y Llambí (2008), donde se estima una función de producción educativa
con la información de la base de datos del Informe del Programa Internacional para la
Evaluación de Estudiantes o Informe PISA (por sus siglas en inglés) de Uruguay para el año
2006. En primer lugar, se establece un método para controlar el eventual sesgo de selección
debido a la inobservabilidad de los desertores del sistema educativo. En segundo lugar, se
discute el problema de endogeneidad de algunas variables cuyo efecto resulta de interés desde el
punto de vista de la política educativa.
Es de particular importancia el hecho de que los autores presentan evidencia sobre la
inconsistencia del estimador por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) del efecto de “haber
asistido a una escuela de Tiempo Completo durante la educación primaria”, concluyendo que a
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partir de la información de PISA no puede inferirse un efecto causal negativo entre la asistencia a
una escuela de tiempo completo y las competencias evaluadas, como lo sugiere la estimación por
MCO de una Función de Producción Educativa con dicha base de información.
En esta investigación nos concentraremos en aquellos aspectos que pueden ser analizados con los
datos de la Encuesta de Evaluación de Protección Social, como las características del hogar y
demográficas de los estudiantes, con énfasis en aquellos elementos que pueden ser modificados
con políticas educativas. De igual manera, se analizarán los programas como el ILAE y los
programas de facilitación de textos y útiles escolares.
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Capítulo III: Revisión de Literatura
El interés sobre el tema del desempeño escolar surgió con el trabajo de Coleman (1966), llamado
Estudio de Igualdad de Oportunidad Educacional (EEOS por sus siglas en inglés), tambien
conocido como “Estudio Coleman”. Originalmente, se realizó por encargo del Departamento de
Salud, Educación y Bienestar de Estados Unidos para evaluar la disponibilidad de iguales
oportunidades educacionales para niños/as de diferente raza, color, religión y origen nacional.
Este estudio fue realizado como respuesta a las provisiones de la Ley de Derechos Civiles de
1964 y ha servido como un ejemplo del uso de un estudio social como un instrumento de
creación de políticas a nivel nacional. El EEOS consiste en puntuaciones de examen y respuestas
de cuestionario obtenidas a partir de estudiantes de primero, tercero, sexto, noveno, y duodécimo
grado, y respuestas de cuestionario de profesores y directores. Esta data fue obtenida de una
muestra nacional de escuelas en los EE.UU.
La data de los estudiantes incluye edad, género, raza e identidad étnica, antecedente
socioeconómico, actitudes hacia el aprendizaje, educación y metas profesionales, y actitudes
raciales. Puntuaciones en exámenes académicos estandarizados impartidos por profesores
tambien son incluidas. Estas puntuaciones reflejan el desempeño en exámenes que evalúan el
éxito y la habilidad en técnicas verbales, asociaciones no-verbales, lectura comprensiva, y
matemáticas.
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Asimismo, la data en los profesores y directores incluye disciplina académica, valoración de
facilidad verbal, salario, educación y experiencia profesoral, y actitudes hacia la raza. Entre sus
conclusiones se encuentran que el ambiente y estatus socioeconómico son mucho más
importantes en la determinación de resultados educativos que las diferencias financieras entre las
escuelas. Al mismo tiempo, las diferencias de currículo, y particularmente en los profesores,
tienen un impacto significativo en los resultados estudiantiles.
Hanushek (1989), revisa la literatura sobre relaciones de gasto en las escuelas. Los resultados de
38 publicaciones de funciones de producción educacionales son consistentes con el hecho de no
encontrar una fuerte evidencia de que los coeficientes profesor-estudiante, la educación del
profesor o la experiencia profesoral tienen los efectos positivos esperados en el logro estudiantil.
Basados en esta revisión, se considera entonces un número de implicaciones de política. Las
implicaciones son más directas en el caso de las deliberaciones estatales sobre las finanzas
escolares, pero estas también son importantes en otras áreas de política.
Entre las principales conclusiones del artículo de Hanushek se encuentra que, aunque la mayor
parte de la información sobre la correlación simple entre los gastos escolares y el éxito muestran
una fuerte asociación positiva, la fuerza de la relación desaparece cuando uno controla por
diferencias en los antecedentes familiares. En efecto, la investigación detallada que abarca dos
décadas y observa el desempeño en muchos ambientes educacionales diferentes provee evidencia
fuerte y consistente de que los gastos no están relacionados sistemáticamente al éxito estudiantil.
Por otra parte, diferencias dramáticas que existen entre el desempeño de los profesores no han
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sido capturadas por ninguna clase de diferencias en sus antecedentes o comportamientos de salón
de clases.
Hedges, Laine y Greenwald (1994), analizan nuevamente información proveniente de las
investigaciones iniciales sobre los intentos de las funciones de producción educacionales de
modelar la relación entre aportes de recursos y resultados escolares tales como el logro
educacional, utilizando métodos de síntesis más sofisticados. Su estudio muestra relaciones
sistemáticas y positivas entre los aportes de recursos y los resultados escolares. Mientras que
este nuevo análisis sugiere que la data previa no sostiene las conclusiones de Hanushek y otros,
es decir, el cuestionamiento sobre la existencia de efectos positivos de la cantidad de recursos, la
educación y experiencia profesorales sobre el nivel de logro de los estudiantes en las escuelas,
además de la no existencia de relaciones sistemáticas entre administración e instalaciones con el
desempeño, las limitaciones del conjunto de información justifican la cautela en su utilización
para la formación de políticas.
Otro estudio interesante (Burtless, 1995) analiza el efecto de los recursos escolares en el éxito
estudiantil y adulto del ámbito norteamericano. Una de las principales conclusiones es que, en
equilibrio, el argumento por recursos escolares adicionales está lejos de ser contundente. Un
incremento del gasto en los aportes escolares no ha mostrado ser una manera efectiva de mejorar
el logro estudiantil en la mayor parte de las instancias donde esta estrategia ha sido empleada. El
autor concluye que la evidencia estadística y la experiencia histórica reciente sugiere que el
desempeño escolar es poco probable que se mejore solamente mediante la inversión de dinero
extra en las escuelas de la nación. Un gasto incrementado en los aportes escolares sin un cambio
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en las formas actuales de manejar las escuelas ofrece pocas perspectivas de mejorar tanto el
desempeño estudiantil como las ganancias adultos.
Betts y Morell (1998), nos hablan sobre los determinantes del promedio de calificaciones de
pregrado, la importancia relativa de los antecedentes familiares, los recursos de la escuela
secundaria y efectos de grupo. Este documento analiza el promedio de calificaciones (GPA, por
sus siglas en inglés) de más de 5,000 estudiantes de licenciatura en la Universidad de California,
San Diego. Los graduados de diferentes escuelas secundarias obtienen índices académicos
(GPA) significativamente diferentes, aún después de controlar por antecedentes personales. Estos
efectos escolares reflejan en parte la incidencia de la pobreza y el nivel de educación entre los
adultos en el vecindario escolar. La experiencia profesoral en la escuela secundaria del estudiante
tiene un vínculo positivo y significativo con el GPA universitario del estudiante, pero el efecto es
pequeño. Ningún vínculo positivo con el GPA emergió para la proporción profesor-alumno o el
nivel de educación de los profesores.
En el ámbito latinoamericano, Borjas y Acosta (2000) examinan varios aspectos del sistema de
educación pública en Colombia y evalúa el impacto de las reformas educacionales adoptadas en
la última década. El análisis empírico llevado a cabo por los autores sugiere que, con la
excepción de los salarios de los profesores, los cuales experimentaron un aumento significativo
después de 1994, las tendencias en muchas medidas de resultados educacionales son
aproximadamente similares tanto antes como después de 1994. Parece improbable, por lo tanto,
que las reformas de educación hayan tenido mucho impacto en el sistema de educación de
Colombia.
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También para Colombia, Gaviria y Barrientos (2001) estudian los determinantes de la educación
secundaria con base en las pruebas del Instituto Colombiano para el Fomento de la Educación
Superior (ICFES). El análisis se divide en tres capítulos que abordan tres aspectos importantes
del tema: el efecto de las características familiares sobre el rendimiento; el efecto de las
características del plantel sobre la calidad; y el efecto del gasto público sobre la calidad relativa
de los planteles públicos respecto a los privados. El trabajo sugiere de manera conjunta que el
problema de la calidad de la educación pública es uno de incentivos y estructura organizacional,
y solo después de esto uno de falta de recursos.
Bertranou (2002) trata sobre los determinantes del avance en los niveles de educación en
Argentina, haciendo un análisis empírico basado en un modelo probabilístico secuencial, con el
cual se estudió la educación adquirida por una persona y los factores determinantes de dicho
resultado. Entre los resultados más importantes de este estudio se encuentran: a) Las mujeres
tienen mayores probabilidades que los varones de satisfacer las distintas instancias educativas,
especialmente las de mayor nivel; b) El ingreso es un determinante significativo de los dos
primeros niveles educativos pero su efecto marginal es pequeño. En el tercer nivel capta el efecto
positivo del sector privado, debido a la correlación entre ambas variables; c) La educación del
padre y, más aún, la educación de la madre tienen un efecto muy importante sobre la
probabilidad de satisfacer los cuatro niveles educativos; d) La probabilidad de los tres primeros
niveles disminuye significativamente ante un aumento en la cantidad de hermanos que conforma
el hogar; e) El hecho de que el jefe de hogar sea mujer tiene un impacto negativo en la
probabilidad de completar la secundaria; f) La incorporación de los jóvenes al mercado laboral
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reduce sus probabilidades de avanzar en el proceso educativo y g) Las disparidades provinciales
contribuyen a explicar los primeros tres niveles de decisión.
Para el caso dominicano, Guzman y Lizardo (1999) analizan cuantitativamente los factores que
determinan el nivel de escolaridad alcanzado por un individuo en el contexto dominicano. El
estudio se basa en la estimación de un modelo de selección multinomial ordenado, el cual
compara la incidencia de tres tipos de variables: a) características propias del individuo; b)
características socioeconómicas del hogar al cual pertenece; y c) factores geográficos.
Específicamente, los resultados indican la magnitud en que el género de un individuo, su
parentesco con el jefe(a) del hogar donde vive, las responsabilidades en el sostenimiento
familiar, la zona de residencia y el estrato socioeconómico al cual pertenece influyen sobre la
probabilidad de alcanzar determinados niveles de escolaridad. El artículo aborda de forma
tangencial la relación entre género, educación e ingreso, apelando al concepto de dominancia
estocástica para analizar la existencia de discriminación de género en el mercado laboral
dominicano.
Entre las principales conclusiones del estudio de Guzmán y Lizardo se encuentran: a) Las
probabilidades de superar los tres niveles educacionales son superiores en las mujeres; b)
Miembros adicionales en el hogar aumentan la probabilidad de deserción en el nivel básico; c)
Los estudiantes provenientes de hogares con jefes educados, niveles económicos no bajos y del
Distrito Nacional tienen mayores probabilidades de aprobar.
20
Guzmán y Cruz (2009) contiene una investigación en la que se desarrolló un análisis de las
causas y consecuencias de la deserción escolar por parte de niños, niñas y adolescentes.
Asimismo, el estudio considera las políticas actuales dirigidas a la reducción de la deserción
escolar, y aporta recomendaciones para las estrategias dirigidas a combatir el flagelo social bajo
consideración. El análisis incluye una caracterización del sistema educativo dominicano y de las
tendencias predominantes en los indicadores más relevantes. Esto es seguido de una estimación
de la cantidad de niños, niñas y adolescentes (NNA) fuera de la escuela, una caracterización del
perfil de los hogares de los NNA en tal condición y una indagación sobre diversos factores
relacionados con la decisión de abandono escolar.
El estudio presenta un modelo econométrico Probit bivariado, estimado mediante un
procedimiento de Máxima Verosimilitud. La estimación se basa en los datos de la Encuesta
Nacional de Fuerza de Trabajo de 2008, e incluye a la población desde 6 hasta 18 años de edad.
Entre las principales conclusiones de este trabajo se encuentran que el trabajo infantil explica
solamente una fracción del abandono escolar, el embarazo representa alrededor de 18% de los
abandonos de la escuela en las adolescentes de 14 a 17 años, poco menos de la mitad de los
estudiantes que ingresan a la escuela en el nivel básico (48%) llegarán al cuarto año del nivel
medio y los niños, niñas y adolescentes fuera de la escuela son con frecuencia mayores de 13
años, varones, de familias muy pobres y de madre soltera.
Esta investigación busca actualizar la literatura econométrica sobre desempeño escolar en RD
utilizando el abordaje visto en Guzman y Lizardo (1998) sobre la influencia de características
individuales y características del hogar en la decisión de abandonar y/o repetir la escuela,
21
agregando a esto las características institucionales, en particular, la influencia del Programa de
Incentivo a la Asistencia Escolar (ILAE) sobre la misma. Se busca también comparar los
resultados de esta investigación con los vistos en Guzman y Cruz (2009) y en la literatura sobre
el tema a nivel internacional vista anteriormente.
Capítulo IV: Metodología empírica
Generalmente, el desempeño escolar se mide con las calificaciones de los estudiantes. No
obstante, los datos que disponemos no nos permiten observar directamente esta variable. Por esta
razón, se ha optado por utilizar la repitencia como medida de desempeño escolar. Si un
estudiante repite un curso es porque sus calificaciones son bajas y en consecuencia, su
desempeño ha sido bajo. Se utiliza este tipo de medida debido a que la encuesta no nos da
información sobre las calificaciones de los estudiantes, medida de desempeño más utilizada en la
literatura internacional. De igual manera, si el estudiante abandona la escuela se presume que no
ha tenido un buen desempeño en cuanto a sus calificaciones o que el sistema escolar y social no
es capaz de crear las condiciones para que el individuo siga su formación, lo que reflejaría un
problema de eficiencia en el sistema educativo.
Como se explicó anteriormente, el objetivo de este trabajo es identificar qué factores determinan
el desempeño escolar, medido a través de la repitencia y el abandono escolar. Se tiene como
propósito principal cuantificar la importancia relativa de las características individuales de los
estudiantes, factores relacionados con los hogares y zonas geográficas, así como el Programa de
Incentivo a la Asistencia Escolar (ILAE) en la repitencia y el abandono. El ILAE forma parte del
22
programa más amplio llamado Solidaridad, el cual a su vez es parte esencial de la política de
desarrollo social dominicana.
Para analizar situaciones en las cuales se tienen variables dependientes dicotómicas se utilizan
modelos de variable dependiente limitada, específicamente los modelos de probabilidad logit y
probit son una buena opción.3 Estos dos modelos permiten estimar el impacto de cada uno de los
factores determinantes en la probabilidad de que un estudiante repita un grado o abandone la
escuela. Se eligieron estos modelos debido a los problemas que presenta la modelización de
variable dependiente binaria mediante el modelo lineal de probabilidad (MLP).4
En un primer momento, se asume que la probabilidad de que un estudiante repita un
grado/abandone la escuela sigue una distribución logística como en la ecuación 2:
(2)
Pi =
Donde Pi es la probabilidad de que un estudiante repita un grado (abandone la escuela) y 1-Pi es
la probabilidad de promover el curso (permanecer en la escuela). La variable Z se describe en la
ecuación 3.
Z = Xβ + ℇ
3
4
(3)
Para detalles sobre la metodología logit y probit ver Gujarati (2004).
Al respecto, ver anexos.
23
Donde Z es un vector Nx1 que toma valores entre más y menos infinito (en el conjunto de
números reales). La variable X es una matriz de variables explicativas o de los factores
determinantes del desempeño académico. Se puede demostrar que el logaritmo de la razón entre
la probabilidad de repitencia Pi (abandono escolar) y la de promover de curso 1 – Pi es igual a Z:
] = Z = Xβ + ℇ
Li = log[
(4)
El coeficiente β es un vector que incluye el intercepto y las pendientes, los antilogaritmos de
estas últimas se interpretan como el cambio porcentual en la probabilidad de repetir (abandonar
la escuela) ante una unidad de incremento del determinante correspondiente.
En el caso del modelo probit, se parte de una función de distribución normal estandarizada,
similar a la utilizada en los textos de estadísticas. El procedimiento consiste en lo siguiente. Para
cada nivel dado de probabilidad se obtiene un valor de Z y se utiliza este valor como variable
dependiente. La probabilidad de Z viene dada por la siguiente ecuación:
(Zi)=
√
∫
(5)
Por vía de consecuencia,
Z=
-1
(Zi)
(6)
Z= Xβ + ℇ
(7)
24
En el modelo probit, el impacto de un cambio unitario en las variables explicativas no es igual al
β correspondiente como en el caso del modelo logit. En este caso, el impacto ha cambiado con el
nivel de la variable explicativa, según la siguiente ecuación:
(
El coeficiente
)
(8)
denota las pendientes o coeficientes correspondientes a las variables
explicativas (es decir, excluyendo el intercepto).
IV.1 Datos y Variables:
Para la realización de esta investigación, se utilizan datos de la Encuesta de Evaluación de la
Protección Social 2010, la cual contiene información sobre 6,791 hogares en condiciones de
pobreza a nivel nacional. Los contenidos temáticos de la EEPS abarcan información sobre las
características demográficas, educativas, laborales, y de salud de estos hogares, así como sobre la
vivienda y condiciones generales de acceso a servicios, bienes del hogar, entre otros temas.
El universo de selección se definió a partir de hogares con información en el Sistema Único de
Beneficiarios (SIUBEN), un sistema de información y registro de beneficiarios y potenciales
beneficiarios implementado por el Gabinete Social de la República Dominicana. Este sistema
permite la clasificación socioeconómica de los hogares, y su priorización para la participación en
programas sociales. En ese sentido, este registro identifica a todos los hogares que participan en
el programa Solidaridad, así como aquellos que se han registrado y no han sido incorporados, sea
25
porque no son suficientemente pobres, o porque no cumplen con algún aspecto administrativo
(en general, la falta de cédula de identidad). Para los cuatro casos a estimar (deserción escolar
nivel básico y medio, repitencia nivel básico y medio) se utilizarán modelos logit y probit.
En la tabla I se muestra el número de observaciones correspondiente a la deserción y repitencia
escolares de los niveles educativos representados en el estudio y la proporción de las mismas con
relación al programa ILAE:
Tabla I
Tamaño de muestra utilizado para cada modelo y proporción con
respecto el programa ILAE
ILAE
Modelos Estudiados
Deserción Escolar Nivel Básico
Deserción Escolar Nivel Medio
Repitencia Escolar Nivel Básico
Repitencia Escolar Nivel Medio
Número de
observaciones
7,217
2,906
2,061
1,822
No
Participa participa
3,095
4,122
1,133
1,773
738
1,323
644
1,178
Fuente: Elaboración propia basados en la encuesta.
Para la construcción de estas muestras se utilizaron aquellas observaciones en las cuales los
estudiantes encuestados presentan respuesta afirmativa o negativa según el caso de estudio
(deserción escolar en el nivel básico, deserción escolar en el nivel medio, repitencia escolar en el
nivel básico, repitencia escolar en el nivel medio) para después agrupar estas con la variable folio
común a las dos bases de datos (individual y hogares), la cual se refiere al número del hogar al
que pertenece el o la estudiante en cuestión.
26
La Especificación del modelo a estimar es la siguiente:
De = β0 – β1At – β2As – β3Ce + β4Ed + β5Eib – β6Ejf – β7Ecj – β8Ge + β9Gj + β10Is – β11Ie – β12Lim –
β13Mt – β14Ol – β15Ou + β16Ttr – β17Tta + β18Tb + u
Donde:
De = Desempeño escolar
At = Ayuda en la tarea
As = Asistencia
Ce = Centro educativo
Ed = Edad
Eib = Edad de inicio en el nivel básico
Ejf = Nivel de educación del jefe del hogar
Ecj = Estado civil del jefe del hogar
Ge = Género del estudiante
Gj = Género del jefe del hogar
Is = Zona de residencia
Ie = Programa de Incentivo a la Asistencia Escolar (ILAE)
Lim = Logaritmo del Ingreso mensual familiar por miembros
Mt = Medio de transporte
Ol = Obtención de libros
Ou = Obtención de útiles
Ttr = Tiempo de transportación
Tta = Tiempo para hacer la tarea
27
(9)
Tb = Trabajo
Las variables dependientes Desempeño Escolar (De) que está compuesta por deserción y
repitencia adopta cuatro formas: Deserción a Nivel Básico (Dnb); Deserción a Nivel Medio
(Dnm); Repitencia a Nivel Basico (Rnb); y Repitencia a Nivel Medio (Rnm). Dichas variables se
construyeron de la siguiente manera:

La variable dependiente Dnb es una variable dummy que se refiere a la deserción
escolar en el nivel básico, y que toma el valor de 1 cuando el ó la estudiante ha
desertado y 0 en el caso contrario. Se construyó basado en la pregunta del cuestionario
p3c23c de la EEPS: ¿Alguna vez en el nivel básico (…) tuvo que abandonar la escuela
antes de los exámenes?

La variable dependiente Dnm es una variable dummy que trata sobre la deserción
escolar en el nivel medio, toma el valor de 1 cuando el ó la estudiante ha desertado y 0
en el caso contrario. Se elaboró a partir de la pregunta del cuestionario p3c24c de la
EEPS: ¿Alguna vez en el nivel medio (…) tuvo que abandonar la escuela antes de los
exámenes?

La variable dependiente Rnb es una variable dummy que trata sobre la repitencia
escolar en el nivel básico. Toma el valor de 1 cuando el ó la estudiante ha repetido y 0
en el caso contrario. Se construyó a partir de la pregunta p3c25c de la EEPS: ¿Alguna
vez (…) se quemó en el nivel básico?

La variable dependiente Rnm es una variable dummy que trata sobre la repitencia
escolar en el nivel medio. Toma el valor de 1 cuando el ó la estudiante ha repetido y 0
28
en el caso contrario. Se elaboró en base a la pregunta del cuestionario p3c26c de la
EEPS: ¿Alguna vez (…) se quemó en el nivel medio?
En cuanto a las variables independientes, se ha elaborado la Tabla II que se presenta más abajo y
que contiene información sobre el símbolo que representa a cada variable, el signo esperado del
coeficiente que relaciona cada variable con la variable dependiente y el código de la pregunta(s)
realizada(s) en la encuesta que sirve como fuente de datos.5
Tabla II:
Variables independientes a utilizar
en los modelos
Signo
Nombre de la variable
Símbolo esperado
1. Ayuda en la tarea
At
2. Asistencia
As
3. Centro educativo
Ce
4. Edad del estudiante
Ed
+
5. Edad de inicio en el nivel básico
Eib
+
6. Educación del jefe del hogar
Ejf
7. Estado civil del jefe del hogar
Ecj
8. Género del estudiante
Ge
9. Género del jefe del hogar
Gj
+
10. Zona de residencia
Is
+
11. Log ingreso familiar mensual
Lim
12. ILAE
Ie
13. Medio de transporte
Mt
14. Obtención de libros
Ol
15. Obtención de útiles
Ou
16. Tiempo de transportación
Ttr
+
17. Tiempo dedicado a hacer tarea
Tta
18. Trabajo
Tb
+
Código(s) en
EEPS
p3c30
p3c27
p3c7
p2a3
p3c2
p2a5, p3a6a
p2a5, p2a8
p2a2
p2a2, p2a5
id_seccion
p6a1a
p13021
p3c9c
p3c13
p3c15
p3c8
p3c29
p3c31
Fuente: Elaboración propia basados en la encuesta
5
En los anexos se encuentra una descripción más detallada sobre las variables independientes y su proceso de
construcción.
29
Capítulo V: Resultados e Interpretación
V.1 Deserción Escolar Nivel Básico
La presente sección realiza un análisis de los resultados de los modelos econométricos estimados
con el objetivo de contrastar las hipótesis planteadas con la evidencia empírica. En este apartado,
se presenta el efecto de las diferentes variables en la probabilidad de que un individuo abandone
la escuela o repita un grado. La Tabla IIIa muestra los resultados de las variables independientes
para el caso de la deserción escolar en el nivel básico.
Tabla IIIa: Deserción Escolar Nivel Básico
Logit
Variables Independientes
Probit
Coeficiente
Estad-T
Coeficiente
Estad-T
-1.69*
-1.95
-0.90**
-2.11
Ayuda en la tarea (At)
0.26**
2.20
0.12**
2.11
Asistencia escolar (As)
-0.86***
-10.57
-0.41***
-10.11
Edad del estudiante (Ed)
Constante
Caracteristicas individuales:
0.10***
7.37
0.05***
7.24
Edad de inicio en el nivel básico (Eib)
0.09*
1.71
0.04
1.63
Género del estudiante (Ge)
-0.19*
-1.86
-0.09*
-1.75
-0.51***
-3.34
-0.24***
-3.39
Tiempo dedicado a hacer la tarea (Tta)
-0.00
-1.04
-0.00
-1.13
Tiempo de transportación (Ttr)
-0.00
-1.02
-0.00
-0.85
0.45***
2.90
0.23***
2.81
Obtención de libros (Ol)
0.57
1.28
0.20
0.99
ILAE (Ie)
-0.11
-1.05
-0.06
-1.18
Obtención de útiles (Ou)
-0.37
-0.80
-0.24
-0.98
Centro educativo (Ce)
0.12
1.28
0.05
1.17
Educación del jefe del hogar (Ejf)
0.02
0.57
0.01
0.49
Estado civil del jefe del hogar (Ecj)
0.02
0.14
0.00
0.03
Género del jefe del hogar (Gj)
-0.02
-0.21
-0.02
-0.41
Medio de transporte (Mt)
Trabajo (Tb)
Aspectos institucionales:
Aspectos del hogar:
30
Zona de residencia (Is)
Log ingreso familiar mensual (Lim)
0.01
0.05
-0.00
-0.01
-0.14**
-2.37
-0.06**
-2.25
Fuente: Elaboración propia basados en la encuesta. Niveles de significancia: *** = 1%, ** = 5%, *=10%
Por otro lado, la Tabla IIIb muestra los resultados de algunas pruebas y estadísticos de este
primer modelo estimado.
Tabla IIIb: Resultados de Pruebas y Estadísticos - Deserción Escolar Nivel Básico
Pruebas y Estadísticos
Logit
Probit
Media de Deserción Escolar Nivel Básico
0.06
0.06
Número de casos 'correctamente predichos'
6,782 (94.0%)
6,778 (93.9%)
f(beta'x) en la media de las variables independientes
0.05
0.10
Pseudo R2 de McFadden
0.07
0.07
-1,530.43
-1,534.46
Log-verosimilitud
Contraste de razón de verosimilitudes: Chi-cuadrado (18)
237.05 (valor p 0.00)
229.00 (valor p 0.00)
Criterio de información de Akaike (AIC)
3,098.86
3,106.92
Criterio de información Bayesiano de Schwarz (BIC)
3,229.66
3,237.72
Criterio de Hannan-Quinn (HQC)
3,143.86
3,151.92
El Pseudo
de Mcfadden es una medida alternativa de bondad de los modelos logit y probit.
Este indicador se suele llamar Índice de Cociente de Verosimilitud (ICV) y compara el valor de
la función de verosimilitud de dos modelos: uno corresponde al modelo estimado que incluye
todas las variables explicativas (modelo completo) y el otro sería el del modelo cuya única
variable explicativa es la constante (modelo restringido). Este se define como:
RV = ICV = 1-
( )
(10)
donde:
L es el valor de la función de verosimilitud del modelo completo (el estimado con
todas las variables explicativas); y
31
L(0) es el valor correspondiente del modelo restringido (el que incluye únicamente en la
estimación el término constante).
La razón calculada tendrá valores comprendidos entre 0 y 1 de forma que:

Valores próximos a 0 se obtendrán cuando L(0) sea muy parecido a L, situación en la que
nos encontraremos cuando las variables incluidas en el modelo sean poco significativas,
es decir, la estimación de los parámetros β no mejora el error que se comete si dichos
parámetros se igualaran a 0. Por lo que en este caso la capacidad explicativa del modelo
será muy reducida.

Cuanto mayor sea la capacidad explicativa del modelo, mayor será el valor de L sobre el
valor de L(0), y más se aproximará la razón de verosimilitud calculado al valor 1.
En nuestro caso, el ICV arroja un resultados de 0.07 en ambos modelos. Además, la razón del
logaritmo de verosimilitud permite rechazar, a los niveles convencionales de 1%,5% y 10%, la
hipótesis nula de que todos los coeficientes de pendientes (que acompañan las variables
explicativas) son simultáneamente cero. Por consiguiente, las variables explicativas utilizadas en
nuestro análisis, en conjunto, tiene un impacto estadísticamente significativo en la deserción
escolar en el nivel básico. A continuación se realiza un análisis detallado sobre los resultados de
las estimaciones para verificar si son consecuentes con las hipótesis planteadas al principio del
trabajo.
En lo concerniente a la parte de características individuales de los modelos logit y probit de
deserción escolar en el nivel básico, se tiene que la variable Ayuda en la tarea (At) aparenta estar
32
correlacionada positivamente con la deserción escolar en el nivel básico, por lo cual se rechaza la
hipótesis de que los estudiantes que reciben ayuda en la tarea tienden a registrar mayores
probabilidades de permanecer en la escuela. Este resultado, en principio es contrario a lo que se
esperaría, lo cual se debe tomar con mucha cautela, porque puede significar varias cosas. Entre
estas, puede indicar que en ambientes de pobreza un estudiante que recibe ayuda en sus tareas
tiene una mayor probabilidad de abandonar la escuela, debido a que la persona ayudándole a
estudiar podría estar haciéndole los trabajos escolares destinados al hogar.
La variable Asistencia escolar (As) se encuentra correlacionada negativamente con la deserción
escolar en el nivel básico, lo cual va acorde con lo esperado en la evidencia convencional, es
decir, no se rechaza la hipótesis de que los estudiantes que asisten a la escuela regularmente
tendrán menores probabilidades de desertar.
En cuanto a la variable Edad del Estudiante (Ed), se tiene que esta se encuentra correlacionada
positivamente con la deserción escolar en el nivel básico, por lo cual no se rechaza la hipótesis
de que los estudiantes con mayor edad que la correspondiente al grado que están cursando
tendrán mayores probabilidades de desertar en comparación con sus condiscípulos, lo cual
expone el problema de la sobre edad que padecen muchos estudiantes en el caso dominicano.
La variable Edad de inicio en el nivel básico (Eib), al menos en el caso del modelo logit, es
significativa y se encuentra correlacionada positivamente con la deserción escolar en el nivel
básico, es decir, no se rechaza la hipótesis de que los estudiantes con edad de inicio tardía en el
nivel básico tendrán mayores probabilidades de desertar la escuela.
33
El signo y la significancia estadística en la variable Género del estudiante (Ge) indica que el
riesgo de desertar disminuye si el estudiante es de género femenino, lo cual concuerda con lo
visto en el estudio de Santos (2009) para el caso chileno. En lo concerniente a la variable Medio
de transporte (Mt), se tiene que no se rechaza la hipótesis de que los estudiantes con acceso a
medio de transporte tendrán menores probabilidades de desertar en comparación a aquellos que
tienen que trasladarse a pie a su centro de estudio.
La variable Trabajo (Tb) tiene el símbolo esperado y es estadísticamente significativa, por lo cual
no se rechaza la hipótesis de que los estudiantes que trabajan además de estudiar tendrán
mayores probabilidades de desertar, lo cual concuerda con lo expuesto por Guzman y Cruz
(2009) acerca de la relación negativa entre el trabajo infantil y el desempeño escolar para el caso
dominicano. En este estudio se desarrolló un análisis de las causas y consecuencias de la
deserción escolar por parte de niños, niñas y adolescentes, además de las políticas actuales
dirigidas a combatir este flagelo social.
En lo concerniente a los aspectos del hogar, se tiene que el logaritmo del ingreso familiar
mensual (Lim) es la única variable estadísticamente significativa, tiene el símbolo indicado, lo
cual quiere decir que a mayor ingreso mensual en el hogar, menores serán las probabilidades de
desertar del estudiante en el nivel básico.
Haciendo el cálculo de probabilidades para las variables más significativas de los modelos,
tendremos que:
34
Tabla IV: Probabilidades - Deserción Escolar Nivel Básico
Variable Dependiente: Deserción Escolar Nivel Básico
Logit
Probit
Probabilidades
Probabilidades
0.012
0.012
-0.040
-0.043
0.005
0.005
0.004
0.004
-0.009
-0.009
-0.023
-0.025
Trabajo (Tb)
0.021
0.024
-0.006
-0.007
Aspectos del hogar:
En el caso de la variable Ayuda en la tarea (At), se tiene que, manteniendo todo lo demás
constante, un incremento unitario en esta hará que la probabilidad de que el estudiante deserte la
escuela en el nivel básico aumente en un 1.2%. Mientras que un incremento en la Asistencia
escolar (As) da como resultado que la probabilidad de que el estudiante deserte la escuela se
reduzca en un 4%. Por otro lado, los estudiantes que tienen Medio de transporte (Mt) verán sus
probabilidades de desertar reducirse en 2.3%, y los que poseen trabajo verán su probabilidad de
desertar incrementarse en 2.1%.
V.2 Deserción Escolar Nivel Medio
En esta sección se analizan los resultados de la tabla V, la cual muestra los resultados para el
caso de la deserción escolar en el nivel medio:
35
Tabla V: Deserción Escolar Nivel Medio
Variable Dependiente: Deserción Escolar Nivel Medio
Logit
Probit
Coeficiente
Estad-T
Coeficiente
Estad-T
0.79
1.01
0.45
0.97
0.06
0.70
0.04
0.72
-0.42***
-5.99
-0.25***
-6.01
-0.03
-1.49
-0.02
-1.45
0.07*
1.66
0.04*
1.75
-0.69***
-8.08
-0.41***
-8.12
-0.17*
-1.71
-0.10*
-1.73
-0.00***
-2.83
-0.00***
-2.81
-0.01***
-3.49
-0.00***
-3.47
0.27**
2.32
0.16**
2.31
0.54
1.49
0.30
1.50
ILAE (Ie)
0.21**
2.44
0.13**
2.44
-0.90**
-2.15
-0.54**
-2.13
-0.26***
-2.89
-0.15***
-2.93
-0.02
-0.64
-0.01
-0.65
-0.07
-0.64
-0.04
-0.65
Constante
Trabajo (Tb)
Aspectos del hogar:
0.11
1.14
0.07
1.12
0.25***
2.69
0.15***
2.73
0.08*
1.69
0.05*
1.70
0.34
0.34
1,950 (67.1%)
1,954 (67.2%)
0.22
0.36
0.06
0.06
-1,743.92
-1,744.42
231.13 (valor p 0.00)
230.14 (valor p 0.00)
3,525.85
3,526.83
3,639.36
3,640.35
3,566.75
3,567.73
Log-verosimilitud
Contraste de razón de verosimilitudes: Chi-cuadrado 18
Para el caso del nivel medio el Pseudo
de McFadden (1973) arroja un resultado muy
parecido al observado en el nivel básico. Además, la razón de verosimilitud permite rechazar la
36
hipótesis nula de que los coeficientes que acompañan a las variables explicativas son todos
estadísticamente no significativos. Por tanto, puede afirmarse que el conjunto de variables
seleccionadas tienen un impacto significativo en la deserción escolar del nivel medio.
En lo referente a la deserción escolar en el nivel medio, se tiene en la parte de características
individuales que la variable Asistencia (As) tiene el símbolo esperado y es estadísticamente
significativa, por lo cual no se rechaza la hipótesis de que a mayor asistencia del estudiante a las
clases, menores serán las probabilidades de este de desertar la escuela en el nivel medio. En el
caso de la Edad de inicio en el nivel básico (Eib), no se rechaza la hipótesis de que mientras
mayor sea la edad en la cual el estudiante se inscriba en el nivel básico, mayores serán sus
probabilidades de desertar la escuela en el nivel medio.
En cuanto a Género del estudiante (Ge), la evidencia sugiere que si el género del estudiante es
femenino, menores serán las probabilidades de desertar de la escuela, lo cual podría estar
relacionado con una mayor inserción de los estudiantes de género masculino en el mercado
laboral a partir de la adolescencia, lo cual se refleja en la variable trabajo del estudiante en estos
modelos, que tiene el símbolo esperado y es estadísticamente significativa, por lo cual los
estudiantes que trabajan para ayudar en los gastos del hogar tendrían mayores probabilidades de
desertar en el nivel medio, mostrando concordancia con el estudio de Guzmán y Cruz (2009)
descrito en el caso del nivel básico.
La variable Medio de transporte (Mt) tiene el símbolo esperado y es estadísticamente
significativa, indicando que no se rechaza la hipótesis de que los estudiantes que poseen medio
37
de transporte tendrán menores probabilidades de desertar la escuela en el nivel medio, ya que la
posesión de vehículo le permitirá prevenir la perdida de clases por motivos de tardanza. En la
variable Tiempo dedicado a hacer la tarea (Tta), se tiene que los estudiantes que dedican más
tiempo a los estudios son aquellos que menores probabilidades tendrán de desertar de la escuela.
En lo concerniente a Tiempo de transportación (Ttr), no obstante ser estadísticamente
significativa, no muestra el signo esperado, mientras que la variable Trabajo (Tb) muestra los
símbolos y significancia esperada, por lo que no se rechaza la hipótesis de que los estudiantes
con trabajo se verán con mayores probabilidades de desertar de la escuela en el nivel medio en
comparación con sus compañeros que no trabajan.
En los aspectos institucionales, se tiene que la variable Obtención de útiles (Ou) muestra el
símbolo esperado y es estadísticamente significativa, por lo cual no se rechaza la hipótesis de que
los estudiantes que obtienen útiles tendrán menores probabilidades de desertar de la escuela en el
nivel medio. La variable ILAE (Ie), no obstante ser estadísticamente significativa, no posee el
símbolo esperado, lo cual aparenta indicar que los estudiantes dentro de este programa están en
riesgo de desertar la escuela en el nivel medio a pesar del mismo.
La variable Centro educativo (Ce) indica que los estudiantes que asisten a escuelas privadas
tendrán menores probabilidades de desertar de la escuela en el nivel medio que aquellos que
asisten a escuelas públicas, lo cual concuerda con lo que se ve convencionalmente en la realidad
actual dominicana.
38
En lo referente a las variables que tratan sobre el hogar del estudiante se tiene que la variable
Zona de residencia (Is) indica que no se rechaza la hipótesis de que los estudiantes que viven en
zonas rurales tendrán mayores probabilidades de desertar la escuela en el nivel medio. Mientras
que la variable Logaritmo del ingreso familiar mensual (Lim) opera en sentido inverso a lo visto
en el caso del nivel básico, es decir, los estudiantes con mayor ingreso en sus hogares aparentan
tener mayores probabilidades de desertar de la escuela en el nivel medio, lo cual puede estar
relacionado con la inserción en el mundo laboral por parte de los estudiantes en esta etapa de sus
vidas, sobre todo si pertenecen al género masculino. En el cálculo de probabilidades para este
caso, tendremos lo siguiente:
Tabla VI: Probabilidades - Deserción Escolar Nivel Medio
Variable Dependiente: Deserción Escolar Nivel Medio
Logit
Probit
Probabilidades
Probabilidades
-0.091
-0.091
0.015
0.016
-0.150
-0.150
-0.038
-0.038
-0.001
-0.001
Trabajo (Tb)
0.060
0.059
ILAE (Ie)
0.045
0.045
-0.197
-0.194
-0.056
-0.054
0.055
0.055
0.018
0.018
Aspectos del hogar:
En las características individuales, se tiene que un incremento en la asistencia escolar (Ae)
reducirá las probabilidades de desertar del estudiante en 9.1%, mientras que un año más en la
edad de entrada del estudiante al nivel básico (Eib) aumentará sus probabilidades de desertar en
39
el nivel medio en 1.5%. Asimismo, los estudiantes de género (Ge) femenino y cuentan con
medio de transporte (Mt) verán reducidas sus probabilidades de desertar la escuela en 15% y
3.8% respectivamente. Los estudiantes que trabajan (Tb) además de estudiar verán sus
probabilidades de desertar incrementarse en 6%.
En los aspectos institucionales, se tiene que las probabilidades de los estudiantes de desertar aun
contando con el auxilio del ILAE (Ie) se incrementarán en 4.5%, mientras que aquellos que
poseen útiles escolares (Ou) y asisten a un centro educativo (Ce) privado verán sus
probabilidades de desertar reducirse en 19.7% y 5.6%, respectivamente. En los aspectos del
hogar, los estudiantes que poseen un ingreso holgado y viven en la zona rural verán sus
probabilidades de desertar incrementarse en 5.5% y 1.8%.
V.3 Repitencia Escolar Nivel Básico
La tabla VII que se presenta más abajo detalla los resultados para la repitencia escolar de los
estudiantes del nivel básico. Para el caso de la repitencia escolar en el nivel básico, el Pseudo
Mcfadden arroja un resultado de 0.19 superior al caso de la deserción. De este resultado
podemos inferir que el conjunto de variables seleccionadas tiene un mayor poder explicativo en
el fenómeno de repitencia que en la deserción escolar.
Tabla VII: Repitencia Escolar Nivel Básico
Variable Dependiente: Repitencia Escolar Nivel Básico
Logit
Coeficiente
40
Probit
Estad-T
Coeficiente
Estad-T
Constante
-7.38***
-4.08
-3.55***
-4.01
-0.2
-0.84
-0.11
-0.94
-1.01***
-5.95
-0.45***
-5.44
0.24***
5.05
0.11***
4.88
0.19*
1.79
0.10*
1.88
-0.09
-0.39
-0.07
-0.6
-0.53*
-1.89
-0.24*
-1.84
-0.00
-1.23
-0.00
-1.24
-0.00
-0.67
-0.00
-0.65
1.12***
4.45
0.55***
4.45
1.18
1.45
0.52
1.38
ILAE (Ie)
-0.18
-0.67
-0.09
-0.76
-0.68
-0.9
-0.35
-0.84
-0.17
-0.83
-0.09
-0.89
0.04
0.45
0.01
0.33
-0.36
-1.4
-0.19
-1.62
0.63***
2.59
0.28**
2.49
0.28
1.11
0.16
1.29
0.12
0.95
0.05
0.83
Trabajo (Tb)
Aspectos del hogar:
0.05
0.05
1,971 (95.6%)
1,971 (95.6%)
0.02
0.06
0.19
0.18
-308.5
-311.45
Log-verosimilitud
147.13 (valor p 0.00)
141.23 (valor p 0.00)
654.99
660.89
761.98
767.88
694.22
700.12
Al igual que en caso de deserción la razón del logaritmo de verosimilitud permite rechazar la
hipótesis de no significancia estadística del conjunto de variables explicativas. Razón por la cual
se puede afirmar que el conjunto de variables explicativas tienen incidencia en la repitencia. Los
efectos reparados serán analizados a continuación.
41
En lo concerniente a las características individuales para este caso, se tiene que solamente las
variables Asistencia escolar (As), Edad del estudiante (Ed), Edad de inicio en el nivel básico
(Eib), Medio de transporte (Mt) y Trabajo (Tb) son estadísticamente significativas. En el caso de
Asistencia (As), esto indicaría que no se rechaza la hipótesis de que a mayor nivel de asistencia
de los estudiantes, menores serán sus probabilidades de repetir la escuela en el nivel básico.
En cuanto a la variable Edad del estudiante (Ed), no se rechaza la hipótesis de que a mayor edad
de estos mayores serán sus probabilidades de repetir. Este resultado coincide con lo hallado por
Bertranou (2002) para el caso argentino, la cual sostiene que el hecho de que personas de mayor
edad tengan mayores probabilidades de completar el nivel podría estar indicando un retraso en la
edad de graduación, lo cual es un claro indicio de repitencia escolar. La significancia de la
variable Edad de inicio en el nivel básico (Eib) indica que los estudiantes que se inscriben en el
nivel básico a una edad avanzada en relación con la edad oficial de inicio de este ciclo educativo
tendrán mayores probabilidades de repetir la escuela que aquellos de sus compañeros que se
inscribieron en la edad indicada o más temprano.
En la variable Trabajo (Tb), se tiene que los estudiantes que trabajan para ayudar a sostener los
gastos del hogar tendrán mayores probabilidades de repetir la escuela en el nivel básico, lo cual
concuerda con lo hallado por Psacharopoulos (1997) para los casos de Bolivia y Venezuela, en el
sentido de que un niño o niña que trabaja reduce su logro académico en relación con aquellos
que no trabajan. Para este autor, la cuestión del trabajo infantil es importante en al menos dos
aspectos: En primer lugar, es el inmediato, desagradable, perspectiva humana de corto plazo que
42
trata sobre una persona joven teniendo que realizar trabajo manual más allá de sus capacidades o
deseos. Y en segundo lugar, es la perspectiva de largo plazo de que, en virtud de ser un
trabajador el día de hoy, la persona joven se encuentre desinvirtiendo en su formación humana de
capital, lo cual podría lesionar sus posibilidades económicas a futuro.
En cuanto a los aspectos del hogar, se tiene que la variable Género del jefe del hogar (Gj) sería la
única que sería estadísticamente significativa, y su símbolo indicaría que aquellos estudiantes
provenientes de hogares en los cuales el jefe del hogar es mujer tienen mayores probabilidades
de repetir la escuela en el nivel básico. En lo concerniente al cálculo de probabilidades de este
caso, se muestra lo siguiente:
Tabla VIII: Probabilidades - Repitencia Escolar Nivel Básico
Variable Dependiente: Repitencia Escolar Nivel Básico
Logit
Probit
Probabilidades
Probabilidades
-0.022
-0.025
0.005
0.006
0.004
0.006
-0.012
-0.014
Trabajo (Tb)
0.025
0.031
0.014
0.016
Aspectos del hogar:
Entre las variables más notables de las características individuales, se tiene que los estudiantes
que más asisten a la escuela (As) y poseen medios de transporte (Mt) verán reducirse sus
probabilidades de repetir la escuela en el nivel básico en 2.2% y 1.2%, mientras que aquellos que
trabajan (Tb) además de estudiar verán sus probabilidades de repetir incrementarse en 2.5%. En
43
los aspectos del hogar, los estudiantes cuyo jefe del hogar es de género (Gj) femenino verán sus
probabilidades de repetir incrementarse en 1.4%.
V.4 Repitencia Escolar Nivel Medio
A continuación, la tabla IX presenta los resultados correspondientes a la repitencia escolar para
los estudiantes del nivel medio. El conjunto de variables independientes tiene un menor poder
explicativo en la probabilidad de que un estudiante del nivel medio repita, en relación al nivel
básico. Este hecho se puede constatar al observar el Pseudo de
Pseudo
McFadden. En el básico el
es de 0.19, superior al 0.10 arrojado en el nivel básico. No obstante, cabe destacar que
al igual que los casos anteriores el contraste de la razón del logaritmo de verosimilitud permite
rechazar la hipótesis de nula de que las pendientes o coeficientes que acompañan a las variables
explicativas sean simultáneamente iguales a cero a los niveles de significancia tradicionales de
1%, 5% y 10%.
Tabla IX: Repitencia Escolar Nivel Medio
Variable Dependiente: Repitencia Escolar Nivel Medio
Logit
Constante
Probit
Coeficiente
Estad-T
Coeficiente
Estad-T
-2.57
-1.31
-1.63
-1.62
-0.16
-0.87
-0.09
-0.97
44
-0.89***
-6.28
-0.43***
-5.96
0.05
1.19
0.03
1.41
-0.06
-0.59
-0.03
-0.58
-0.71***
-3.69
-0.34***
-3.58
-0.30
-1.38
-0.17
-1.52
-0.01***
-2.73
-0.00***
-2.77
-0.01*
-1.65
-0.00*
-1.66
0.29
1.24
0.16
1.29
2.06*
1.96
1.09**
2.11
ILAE (Ie)
-0.37*
-1.79
-0.19*
-1.83
0.65
0.58
0.42
0.69
0.05
0.29
0.02
0.28
-0.01
-0.10
-0.01
-0.34
0.04
0.15
0.02
0.13
0.23
1.06
0.13
1.16
-0.16
-0.72
-0.07
-0.60
0.03
0.25
0.00
0.07
Trabajo (Tb)
Aspectos del hogar:
Log-verosimilitud
0.08
0.08
1,685 (92.5%)
1,682 (92.3%)
0.05
0.12
0.10
0.10
-449.46
-450.82
98.44 (valor p 0.00)
95.72 (valor p 0.00)
936.92
939.64
1,041.57
1,044.29
975.53
978.25
Para el caso de la repitencia escolar en el nivel medio se tiene en la parte de las características
individuales que las variables Asistencia escolar (As), Género del estudiante (Ge), Tiempo
dedicado a hacer la tarea (Tta) y Tiempo de transportación (Ttr) son las únicas variables
estadísticamente significativas. En cuanto a Asistencia (As), el signo negativo va acorde con lo
esperado convencionalmente, por lo cual no se rechaza la hipótesis de que un mayor nivel del
45
asistencia a la escuela de parte de los estudiantes reducirá las probabilidades de estos repetir la
escuela en el nivel medio.
La variable Género del estudiante (Ge) muestra que si el género de los estudiantes es femenino
estas tendrán menos probabilidades de repetir la escuela en el nivel medio. Mientras que Tiempo
dedicado a hacer la Tarea (Tta) muestra el símbolo esperado, por lo cual una mayor cantidad de
minutos dedicada por los estudiantes al estudio y/o hacer la tarea reducirá sus probabilidades de
repetir la escuela.
Al igual que en el caso de la deserción escolar para el nivel medio, la variable Tiempo de
transportación (Ttr) no muestra el símbolo esperado, por lo que parecería que el tiempo dedicado
por el estudiante para transportarse desde el hogar a la escuela operaría en efecto contrario. La
variable Medio de transporte (Mt) parece no tener incidencia en la repitencia del estudiante para
el nivel medio, lo cual contrasta con lo visto para el caso de aquellos cursando el nivel básico.
En los aspectos institucionales, se tiene que, si bien la variable Obtención de libros (Ol) fue
estadísticamente significativa, esta no muestra el símbolo esperado por la evidencia
convencional, por lo cual este resultado debe ser tomado con cautela, ya que indicaría que los
estudiantes están repitiendo la escuela en el nivel medio a pesar de estos contar los libros
requeridos en el grado que están cursando. La variable ILAE (Ie), mostró el signo esperado y es
estadísticamente significativa, lo cual aparenta indicar que no se rechaza la hipótesis de que los
estudiantes beneficiarios de este programa muestran menores probabilidades de repetir la escuela
para el nivel medio en comparación con aquellos que no son beneficiarios del mismo. Esto es un
46
claro contraste con lo visto en el caso de las probabilidades de deserción escolar para el nivel
medio, las cuales operan en sentido contrario. En lo concerniente al cálculo de probabilidades en
este caso, se tiene que:
Tabla X: Probabilidades - Repitencia Escolar Nivel Medio
Variable Dependiente: Repitencia Escolar Nivel Medio
Logit
Probit
Probabilidades
Probabilidades
-0.048
-0.052
-0.039
-0.040
0.113
0.131
ILAE (Ie)
-0.020
-0.022
En las características individuales, se tiene que los estudiantes que más asisten a la escuela (As)
y son de género (Ge) femenino verán reducirse sus probabilidades de repetir la escuela en el
nivel medio en 4.8% y 3.9%, respectivamente. En los aspectos institucionales, los estudiantes, no
obstante poseer libros (Ol), verán sus probabilidades de repetir incrementarse en 11.3%, mientras
que aquellos que estudian bajo la cobertura del ILAE (Ie) reducirán sus probabilidades de repetir
en un 2%.
Por último, si bien el programa ILAE aparenta no cumplir con su cometido en el caso de la
deserción escolar a ambos niveles, es preciso advertir sobre la posibilidad de que el efecto de
esta variable este siendo capturado en la asistencia escolar, ya que, como su nombre lo indica, el
principal motivo del programa es el de incentivar a los padres a enviar a sus hijos a la escuela,
por lo que otros factores que impactan sobre el fenómeno podrían no estar siendo afectados por
47
este, pero este tipo de problemas deberá de ser abordado en futuras investigaciones sobre
programas sociales.
Capítulo VI: Conclusiones
El objetivo de este trabajo es cuantificar la incidencia de los determinantes del desempeño
académico en los niveles básico y medio para hogares en condiciones de pobreza en la República
Dominicana. Específicamente, nos interesa estimar el impacto de las características individuales
48
de los estudiantes y factores relacionados con los hogares, así como el programa de Incentivo a
la Asistencia Escolar (ILAE) en la repitencia y el abandono escolar. Para cumplir con este
objetivo, se asume la hipótesis de que la deserción y repitencia escolares para los hogares en
condiciones de pobreza en la República Dominicana son influenciadas por características
individuales (Ayuda en la tarea, asistencia, edad del estudiante, edad de inicio en el nivel
básico, género del estudiante, medio de transporte, tiempo dedicado a hacer la tarea, tiempo de
transportación, trabajo), aspectos institucionales (Obtención de libros, programa ILAE,
obtención de útiles, centro educativo) y aspectos del hogar (Nivel educativo, estado civil del jefe
del hogar, género del jefe del hogar, zona de residencia familiar e ingreso familiar).
Para realizar las estimaciones, se utilizaron ocho modelos, cuatro de metodología Logit y cuatro
con metodología Probit, entre los principales resultados se encuentran:

El trabajo infantil en niños, niñas y adolescentes impacta negativamente en la mayoría de
los casos, con excepción de la repitencia escolar en el nivel medio. Se confirma relación
negativa entre aprendizaje y trabajo infantil expuesta en la literatura a nivel nacional e
internacional.

En el caso de la deserción escolar en el nivel básico, ingreso familiar tiene el símbolo y
significancia esperados, por lo cual los estudiantes provenientes de familias con mayor
nivel de ingreso menor probabilidad de desertar de la escuela que sus pares de menores
ingresos.

A diferencia del caso de la deserción escolar en el nivel básico, en el caso del nivel medio
los aspectos institucionales cobran relevancia. El programa ILAE, aunque significativo,
49
tiene signo contrario al esperado, por lo cual los estudiantes aparentan desertar la escuela
en el nivel medio a pesar de ser beneficiarios del mismo, es decir, no se encuentra que sea
significativo el aporte del programa, o que el análisis econométrico recoja un efecto
indirecto a través de la variable ILAE, debido a que quienes reciben el subsidio son los
más desventajados entre los desventajados. El ingreso familiar, no obstante ser
significativo, tiene signo contrario al esperado, por lo cual, a diferencia de lo sucedido en
el caso del nivel básico, los estudiantes abandonan la escuela en el nivel medio a pesar de
contar con mejor nivel de ingreso. Esto podría explicarse por la atracción que el mercado
laboral suele ejercer sobre los adolescentes sobre todo en los de género masculino.

Persiste desigualdad urbana/rural para el caso de la deserción escolar en el nivel medio,
en el sentido de que los estudiantes que viven en zonas rurales tendrán mayores
probabilidades de desertar.

La obtención de útiles aparenta ser importante para prevenir la deserción escolar en el
nivel medio. Asimismo, los estudiantes de centros educativos privados tienen mayores
probabilidades de aprobar la escuela en comparación con sus pares públicos.

En la repitencia escolar en el nivel básico, el género del jefe del hogar muestra los
resultados esperados, por lo cual los estudiantes cuyo jefe de hogar es femenino tienen
mayores probabilidades de repetir la escuela, lo cual pone de manifiesto uno de los tantos
problemas que afrontan los hogares monoparentales (usualmente el jefe del hogar siendo
en este caso la madre soltera del o la estudiante en cuestión).

El género del estudiante no es significativo en el caso de la repitencia escolar para el
nivel básico, por lo que, a diferencia de lo ocurrido en los demás casos, no hay
diferencias en la probabilidad de repitencia entre niños y niñas para este nivel educativo.
50

A diferencia de lo que sucede en la repitencia escolar en el nivel básico, para el nivel
medio los aspectos institucionales aparentan tener importancia. El programa ILAE
muestra el signo y significancia esperadas, por lo cual los estudiantes que disfrutan del
programa muestran menores probabilidades de repetir la escuela que aquellos que no son
beneficiarios. No obstante, la obtención de libros tiene signo contrario al esperado, por lo
cual la obtención de estos no impide que los estudiantes repitan la escuela en el nivel
medio.
A nivel general, las características individuales prevalecieron en todos los casos estudiados,
siendo notables en los casos de estudio para el nivel básico, mientras que las institucionales
solamente mostraron importancia para el análisis de la deserción y repitencia escolares del nivel
medio.
Como recomendaciones de política, se aconseja lo siguiente:

Se debe identificar aquellos niños, niñas y adolescentes con mayores probabilidades de
desertar/repetir, con especial atención a aquellos en sobreedad.

Se debe de dotar a los centros educativos con mayor apoyo, tanto financiero como
institucional, con miras a reincorporar en el sistema a aquellos niños, niñas y
adolescentes que hayan abandonado la escuela.
Queda como asunto pendiente el trasladar el estudio de la deserción y repitencia escolar para los
niveles educativos a nivel universitario, sobre todo en lo concerniente en su eventual impacto en
la vida laboral del estudiante.
51
Referencias
Bertranou, Evelina (2002). “Determinantes del avance en los niveles de educación en Argentina.
Análisis empírico basado en un modelo probabilístico secuencial”. Tesis de Maestría. Facultad
de Ciencias Económicas. Universidad Nacional de La Plata.
Betts, Julian R. and Morell, Darlene (1998). “The Determinants of Undergraduate Grade Point
Average: The Relative Importance of Family Background, High School Resources, and Peer
Group Effects”. The Journal of Human Resources, 34, 268-293.
Burtless, Gary, (1995). “Does Money Matter? The Effect of School Resources on Student
Achievement and Adult Success”, mimeo.
52
Coleman, James S. (1966). “Equality of Educational Opportunity Study (EEOS)”. United States
Department of Health, Education, and Welfare.
De Frías, Juan Ernesto (2009). “Causas y Consecuencias de la Deserción Escolar en la República
Dominicana desde el año 2000 a la actualidad”. Santo Domingo.
Delfino, José A. y Petrei A. Humberto, (1989). "La educación y la estructura de ingresos en el
mercado laboral”, en Ensayos en Economía de la Educación, Buenos Aires.
Fazio, Maria Victoria (2004), Incidencia de las horas trabajadas en el rendimiento escolar de los
estudiantes argentinos. Tesis Doctoral. Facultad de ciencias económica de la universidad de la
Plata.
Fertig, Michael and Schmidt, Christoph M. (2002) The Role of Background Factors for Reading
Literacy: Straight National Scores in the PISA 2000 Study.
Gaviria, A. y Barrientos, J. (2001). “Determinantes de la calidad de la educación en Colombia”,
Archivos de Economía, 159, Departamento Nacional de Planeación, Bogotá
Gujarati, Damodar N. “Econometría”, cuarta edición (2004). McGraw-Hill
Guzmán, Rolando y Cruz, Consuelo (2009). “Niños, Niñas y Adolescentes fuera del sistema
educativo.” Proyecto Un Foro para la Mejora de la Educación Dominicana, Santiago, República
Dominicana.
Guzmán, Rolando y Lizardo, Magdalena (1999). “Niveles de Escolaridad y sus Factores
Determinantes: Una Cuantificación Econométrica”. Ciencia y Sociedad, volumen XXIV, número
2, Santo Domingo.
Hanushek, Eric, (1989). "The impact of Differential Expenditures on School Performance",
Educational Researcher, Vol.18, Nº4, mayo.
Hanushek, Eric, Rivkin Steven y John Kain,(1998). Teachers, Schools and Academic
Achievement, mimeo, julio.
Hedges, Larry, Laine, Richard y Rob Greenwald (1994). "Does Money Matter? A Meta-Analysis
of Studies of Effects of Differential School Inputs on Student Outcomes", Educational
Researcher, Vol.23, Nº3, abril 1994.
Landsberger, Henry A (1958). “Hawthorne revisited: Management and the worker: its critics,
and developments in human relations in industry”. Cornell University, Ithaca, New York.
Lizardo, Mercedes Magdalena (1998). “Demanda por Educacion Secundaria en la Republica
Dominicana”. Santo Domingo, D. N. Mimeo.
53
Lizardo, Mercedes Magdalena y Guzman, Rolando M. (1999). “Niveles de Escolaridad y sus
Factores Determinantes: Una Cuantificación Econométrica”. Revista Ciencia y Sociedad Vol.
XXIV, Numero 2 Abril – Junio 1999.
Maradona, Gustavo y Calderon, Mónica Iris (2004). “Una aplicación del enfoque de la función
de producción en educación”. Revista de Economía y Estadística Vol. XLII, Instituto de
Economía y Finanzas - Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Córdoba –
Argentina
McFadden, D. (1973). “Conditional logit analysis of qualitative choice behavior”. In Frontiers in
Econometrics (Edited by P. Zarembka). Academic Press, New York.
Ministerio de Educación de la República Dominicana (2004). Plan Decenal de Educación 20082018. Santo Domingo, D.N.
Ministerio de Educacion de la Republica Dominicana (2010). Boletin de Indicadores Año
Lectivo 2009-2010. Oficina de Planificación y Desarrollo. Santo Domingo, D.N.
Mizala, A. y P. Romaguera (1998). “Desempeño escolar y elección de colegios: la experiencia
chilena”. Centro de Economía Aplicada, Universidad de Chile.
Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) (2002). Knowledge and
Skills for Life: First Results from PISA 2000. Paris
Pareto, Grupo de Consultoría. “Niños, Niñas y Adolescentes fuera del sistema educativo.”
Sumario, resumen bibliográfico, volúmen 6, no 5, octubre 2010. www.gcpareto.com/
Perera, Marcelo; Llambí, Cecilia (2008). “La Función de Producción Educativa: el posible sesgo
en la estimación de efectos “institucionales” con los datos PISA. El caso de las escuelas de
Tiempo Completo”. Centro de Investigaciones Económicas – CINVE. Montevideo, Uruguay.
Psacharopoulos, George (1997). “Child labor versus educational attainment. Some evidence
from Latin America”. Journal of Population Economics.
Santos, Humberto (2009). “Dinámica de la Deserción Escolar en Chile”. Documento de Trabajo
CPCE Nº 3.
Stricker, Lawrence J. and Rock, Donald A. (1995) Examinee Background characteristics and
GRE General Test Performance. Intelligence, 21, 49-6.
54
55
ANEXOS
Anexo I
Modelos de variable binaria: Modelo Lineal de Probabilidad
Siguiendo la definición de Gujarati (2004), tenemos que el siguiente modelo:
Yi = β1 + β2Xi + ui
(11)
donde X = el ingreso familiar
56
Y = 1 si la familia posee una casa
= 0 si la familia no posee una casa
El modelo representado en la ecuación (11) es aquel que se conoce como modelo lineal de
probabilidad (MLP), el cual se asemeja a un modelo de regresión lineal usual y cuya variable
regresada es binaria o dicótoma. Esto se debe a que E(Yi│Xi), la esperanza condicional de Yi
dado Xi, puede ser interpretada como la probabilidad condicional de que el evento suceda dado
Xi; es decir, Pr (Yi = 1│Xi). Así, en el caso anterior, E(Yi│Xi) da la probabilidad de que una
familia posea una casa y tenga un ingreso de una cierta cantidad Xi. La justificación del nombre
MLP para modelos como (11) puede ser la siguiente. Suponiendo que E(ui) = 0, como es lo usual
(para obtener estimadores insesgados), se obtiene
E(Yi│X1) = β1 + β2Xi
(12)
Ahora, permitiendo que Pi = probabilidad de que Yi = 1 (es decir, de que el evento ocurra) y 1 –
Pi = probabilidad de que Yi = 0 (es decir, de que el evento no ocurra), la variable Y tiene la
siguiente distribución (de probabilidad):
Yi
0
1
Total
Probabilidad
1 - Pi
Pi
1
Es decir, Yi sigue la distribución de probabilidad de Bernoulli. Por consiguiente, por la
definición de esperanza matemática, se obtiene:
E(Yi) = 0(1 – Pi) + 1(Pi) = Pi
(13)
Comparando (12) con (13), se puede igualar
E(Yi│Xi) = β1 + β2Xi = Pi
(14)
57
La esperanza condicional del modelo (11) puede, de hecho, ser interpretada como la probabilidad
condicional de Yi. En general, la esperanza de una variable aleatoria Bernoulli está dada por la
probabilidad de que esa variable sea igual a 1. Por cierto, obsérvese que si existen n intentos
independientes, cada uno con una probabilidad p de éxito y con una probabilidad (1 – p) de
fracaso, y X de tales intentos representa el número de éxitos, entonces se dice que X sigue una
distribución binominal. La media de la distribución binominal es np y su varianza np(1 – p). El
término éxito se define dentro del contexto del problema. Puesto que la probabilidad Pi debe
encontrarse entre 0 y 1, se tiene la restricción:
0 ≤ E(Yi│Xi) ≤ 1
(15)
En este caso, la esperanza condicional (o probabilidad condicional) debe encontrarse entre 0 y 1.
Del análisis anterior, parecería que los mínimos cuadrados ordinarios pueden extenderse sin
dificultad a modelos de regresión con variable dependiente binaria. Así que tal vez no haya
ninguna novedad aquí. Desafortunadamente no es el caso, ya que el MLP plantea diversos
problemas, a saber:
a) Heterocedasticidad del término de perturbación. Por tanto, los estimadores MCO son
menos eficientes.
b) Las probabilidades predichas son inconsistentes, ya que no puede garantizarse que estén
acotadas entre 0 y 1.
c) Interpretación de los coeficientes j. En el modelo se supone que el efecto de las
variables sobre la probabilidad es constante y lineal en todo el recorrido de las variables.
58
d) No normalidad de la perturbación. Al tomar únicamente dos valores, la hipótesis de
normalidad del término de perturbación no es aceptable. Este problema no afecta la
insesgadez de los estimadores puntuales, aunque el proceso de inferencia basado en una
distribución normal de los estimadores sólo será válida si la muestra es lo suficientemente
grande.
e) El Coeficiente de determinación no es apropiado.
Anexo II
Modelos Logit y Probit
Siguiendo con las definiciones de Gujarati (2004), vemos que el MLP tiene infinidad de
problemas, pero estos problemas se pueden resolver. Por ejemplo, se puede utilizar el método de
mínimos cuadrados ponderados (MCP) para resolver el problema de heterocedasticidad o
incrementar el tamaño de la muestra y minimizar así el problema de la no normalidad.
59
Recurriendo a las técnicas de mínimos cuadrados restringidos o de programación matemática, es
posible hacer que las probabilidades estimadas se encuentren dentro del intervalo 0-1.
Pero aun entonces el problema fundamental con el MLP es que lógicamente no es un modelo
muy atractivo porque supone que Pi = E(Y = 1│X) aumenta linealmente con X, es decir, el
efecto marginal o incremental de X permanece constante todo el tiempo. Por consiguiente, lo que
se necesita es un modelo (probabilístico) que tenga estas dos características: 1) a medida que Xi
aumente, Pi = E(Y = 1│X) aumente pero nunca se salga del intervalo 0-1 y 2) la relación entre Pi
y Xi es no lineal, es decir, “uno se acerca a cero a tasas cada vez más lentas, a medida que Xi se
hace más pequeño; y se acerca a uno a tasas cada vez más lentas a medida que Xi se hace muy
grande.
Continuando con el ejemplo de propiedad de vivienda, recuérdese que el MLP fue:
Pi = E(Y = 1│Xi) = β1 + β2Xi
(16)
Donde X es el ingreso y Y = 1 significa que la familia es propietaria de una casa. Pero
considérese ahora la siguiente representación de la propiedad de la vivienda:
Pi = E(Y = 1│Xi) =
(
)
(17)
Para facilidad de la exposición, se escribe (17) como:
Pi =
=
(18)
donde: Zi = β1 + β2Xi
60
La ecuación (18) representa lo que se conoce como función de distribución logística
acumulativa.
Es fácil verificar que a medida que Zi se encuentra dentro de un rango de -∞ a +∞, Pi se
encuentra dentro de un rango de 0 a 1 y que Pi no está linealmente relacionado con Zi (es decir,
con Xi), satisfaciendo así los dos requerimientos considerados anteriormente. Pero parece que al
satisfacer estos requerimientos, se ha creado un problema de estimación porque Pi es no lineal no
solamente en X sino también en los β, como puede verse claramente a partir de (17). Esto
significa que no se puede utilizar el procedimiento familiar de MCO para estimar los parámetros.
Pero este problema es más aparente que real porque (17) puede linealizarse, lo cual puede verse
de la sigte, manera:
Si Pi, es la probabilidad de poseer una casa, está dada por (18), entonces (1 – Pi), la probabilidad
de no poseer una casa, es:
1 – Pi =
(19)
Por consiguiente, se puede escribir:
=
=
(20)
Ahora Pi/(1 – Pi) es sencillamente la razón de probabilidades a favor de poseer una casa, la razón
de la probabilidad de que una familia posea una casa respecto de la probabilidad de que no la
posea. Así, si Pi = 0.8, significa que las probabilidades son 4 a 1 a favor de que la familia posea
una casa.
61
Ahora, si se toma el logaritmo natural de (20), se obtiene un resultado muy interesante, a saber:
Li = ln (
) = Zi = β1 + β2Xi
(21)
L, el logaritmo de la razón de probabilidades no es solamente lineal en X, sino también (desde el
punto de vista de estimación) lineal en los parámetros. L es llamado logit y de aquí el nombre de
modelo logit para modelos como (21).
Para explicar el comportamiento de una variable dependiente dicótoma, preciso utilizar una
función de distribución acumulativa seleccionada apropiadamente. El modelo logit utiliza la
función logística acumulativa, como se indica en (17). Pero ésta no es la única FDA que se puede
utilizar. En algunas aplicaciones, la FDA normal se ha encontrado útil. El modelo de estimación
que surge de una FDA normal, es comúnmente conocido como el modelo probit, aunque algunas
veces también es conocido como el modelo normit.
Para motivar el modelo probit, supóngase que en el ejemplo de propiedad de vivienda, la
decisión de la i-ésima familia de poseer una casa o de no poseerla depende de un índice de
conveniencia no observable Ii (también conocido como variable latente) que está determinado
por una o varias variables explicativas, por ejemplo, el ingreso Xi,, de tal manera que entre mayor
sea el valor del índice Ii, mayor será la probabilidad de que la familia posea vivienda. Se expresa
el índice Ii como:
Ii = β1 + β2Xi
(22)
donde Xi es el ingreso de la i-ésima familia.
62
¿Cómo se relaciona Ii (no observable) con la decisión real de poseer una casa? Igual que antes,
sea Y = 1 si la familia posee una casa y Y = 0 si no la posee. Ahora bien, es razonable suponer
que para cada familia hay un nivel crítico o umbral del índice, que se puede denominar I*i, tal
que si Ii excede a I*i, la familia poseerá una casa, de lo contrario no lo hará. El umbral I*i, al igual
que Ii, no es observable, pero si se supone que está distribuido normalmente con la misma media
y varianza, es posible, no solamente estimar los parámetros del índice dado en (22) sino también
obtener alguna información sobre el índice no observable mismo. Este cálculo se muestra de la
sigte. manera.
Dado el supuesto de normalidad, la probabilidad de que I*i sea menor o igual que Ii puede ser
calculada a partir de la FDA normal estandarizado como:
Pi = P(Y = 1│X) = P(I*i ≤ Ii) = P(Zi ≤ β1 + β2Xi) = F(β1 + β2Xi)
(23)
donde P(Y = 1│X) significa la probabilidad de que un evento ocurra, dado(s) el (los) valor(es)
de X, o la(s) variable(s) explicativa(s), y donde Zi es la variable estándar normal; es decir, Z
~N(0,σ2). F es la FDA estándar normal, que escrita de manera explícita en el presente contexto
es:
F(Ii) =
√
∫
=
√
∫
(24)
Puesto que P representa la probabilidad de que ocurra un evento, en este caso la probabilidad de
poseer una casa, ésta se mide por el área de la curva normal estándar de -∞ a Ii. Ahora, para
obtener información sobre Ii, el índice de utilidad, lo mismo que para β1 y β2, se toma la inversa
de (23) para obtener:
63
Ii = F-1(Ii) = F-1(Pi) = β1 + β2Xi
(25)
donde F-1 es la inversa de la FDA normal.
Anexo III
Descripción de variables independientes utilizadas en los modelos

La variable At es una variable dummy que toma el valor de 1 si el estudiante tuvo a
alguien para ayudarle a estudiar y/o hacer la tarea durante el año y 0 el caso contrario. Se
construyó en base a la pregunta del cuestionario p3c30: ¿Durante el último año escolar
alguien ayudaba a (…) con sus tareas escolares? omitiendo los casos de estudiantes no
inscritos en la escuela durante el último año escolar en el proceso de construcción de esta
variable. Se espera signo negativo, ya que el contar con alguien que ayude al estudiante a
64
hacer la tarea y/o estudiar debe de reducir las probabilidades de este desertar o repetir la
escuela.

En cuanto a la variable As, tenemos que esta es una variable ordinal que trata sobre el
nivel de asistencia del estudiante durante el año escolar. Los valores que toma son: 0 =
Casi nunca podía ir, 1 = Faltaba bastante, 2 = Asistía la mayor parte de los días, 3 =
Nunca faltaba. Se construyó en base a la pregunta del cuestionario p3c27: ¿Cómo fue la
asistencia de (…) a la escuela en un mes promedio, durante el año escolar pasado?
omitiendo los casos de estudiantes no inscritos en la escuela durante el último año
escolar en el proceso de construcción de la variable. El símbolo esperado es negativo, ya
que a mayor nivel de asistencia, menor será la probabilidad de desertar y/o repetir por
parte del estudiante.

La variable Ce es una variable ordinal que trata sobre el centro educativo al que asiste el
estudiante. Se hizo en base a la pregunta del cuestionario p3c7: ¿El centro educativo
donde se inscribió (…) es? Sus valores son: 0 = Público?, 1 = Semioficial? 2 = Privado?
Se espera símbolo negativo, ya que la evidencia convencional para el caso dominicano
indica que los estudiantes que asisten a las escuelas privadas tendrán menores
probabilidades de desertar o repetir.

La variable Ed es una variable de conteo que trata sobre la edad actual del estudiante. Se
construyó en base a la pregunta del cuestionario p2a3: Edad. Para el caso del nivel
básico, se elegirían aquellos estudiantes comprendidos entre 6 años en adelante, mientras
que en el nivel medio se toman aquellos estudiantes desde los 14 años en adelante. El
signo esperado en este caso es positivo, ya que se espera que a mayor edad del
estudiante, mayores serán sus probabilidades de desertar o repetir.
65

La variable Eib se refiere a una variable de conteo que trata sobre la edad que tenía el
estudiante cuando entró al nivel básico. Se construyó en base a la pregunta del
cuestionario p3c2: ¿Qué edad tenía (…) cuando se inscribió por primera vez en primer
grado de básica? Se espera un símbolo positivo, ya que a mayor edad de entrada del
estudiante, mayor será su probabilidad de desertar o repetir la escuela.

En cuanto a la variable Ejf, tenemos que es una variable ordinal que trata sobre el nivel
educativo que tiene el jefe del hogar donde vive el o la estudiante. Para la construcción
de esta variable se utilizaron la variable folio (que se refiere al número del hogar), y las
preguntas p2a5: Parentesco (la posición de la persona en el hogar, en este caso, jefe o
jefa del hogar), y p3a6a: Nivel (nivel educativo de la persona), y toma los siguientes
valores: 0 = Ninguno, 1 = Sólo sabe leer y escribir, 2 = Educación inicial, 3 = Educación
básica, 4 = Educación media, 5 = Educación técnico-vocacional, 6 = Educación
universitaria, 7 = Educación post-universitaria. El símbolo esperado en esta variable es
negativo, ya que a mayor nivel educación que posea el jefe del hogar, más tratará de
inculcar en sus hijos/as el valor del completar los estudios.

La variable Ecj es una variable dummy que se refiere al estado civil del jefe del hogar
donde vive el o la estudiante. Toma valor de 1 cuando este se encuentra con pareja y 0 en
caso contrario. Se construyó en base a la variable folio y las preguntas del cuestionario
p2a5: Parentesco (la posición de la persona en el hogar, en este caso, jefe o jefa del
hogar) y p2a8: Estado civil. Se espera signo negativo, ya que la sabiduría convencional
muestra que los hogares en los cuales los jefes del hogar se encuentran con pareja, sea en
matrimonio o unión libre, mostrarán menor probabilidad de ver sus estudiantes desertar o
repetir.
66

En lo referente a las variables independientes concernientes a género, tenemos que Ge es
una variable dummy que trata sobre el sexo del estudiante. Toma el valor de 1 cuando el
género del estudiante es femenino y 0 cuando es masculino. Se construyó en base a la
pregunta del cuestionario p2a2: Sexo y se espera signo negativo en esta, ya que la
evidencia convencional para el caso dominicano indica que los estudiantes tendrán
menos probabilidades de desertar o repetir si son de género femenino.

En cuanto a Gj, esta es una variable dummy que trata sobre el género del jefe o la jefa del
hogar donde vive el estudiante. Se construyó en base a la variable folio y las preguntas
del cuestionario p2a2: Sexo y p2a5: Parentesco (la posición de la persona en el hogar, en
este caso, jefe/a del hogar). Toma valores de 1 cuando el género del jefe o jefa del hogar
del estudiante es femenino y 0 si es masculino. Se espera símbolo positivo, ya que los
hogares en los cuales la jefatura del hogar es ocupada por una mujer usualmente
confrontan mayores problemas por la ausencia de figura paterna.

La variable Is trata sobre la zona de residencia del estudiante y su familia. Toma valores
de 0 si viven en una zona urbana y 1 si viven en una sección rural. Se creó en base a la
variable id_sección de la base de datos de la EEPS referente a los hogares y las variables
folio tanto de esta serie como la de la base de datos referente a las personas. Se espera
símbolo positivo, debido a las mayores dificultades socioeconómicas de los campos en
relación con las ciudades.

La variable Lim se refiere al logaritmo del ingreso laboral del hogar mensual por
miembros. Se construyó en base a las variables del cuestionario folio (que se refiere al
número del hogar), cp (el número de integrante del hogar) y la pregunta del cuestionario
p6a1a: En su ocupación principal, ¿Cuánto ganó por concepto de sueldo, jornal o
67
ganancias en el mes pasado? Se espera un símbolo negativo, ya que al hogar tener más
ingresos, los estudiantes tendrán menos probabilidad de desertar o repetir debido al tener
que trabajar para contribuir a solventar los gastos mensuales del hogar.

La variable Ie se refiere a la transferencia del incentivo a la asistencia escolar del
Programa Solidaridad. Toma valores de 0 si el hogar no ha recibido la transferencia y 1
si alguna vez la ha recibido. La misma se construyó en base a la pregunta del
cuestionario p13021: Incentivo Escolar (Solidaridad)? de la base de datos de los
hogares. Se espera un símbolo negativo, ya que se tiene la expectativa de que los
estudiantes que se encuentran dentro del programa tendrán menores probabilidades de
desertar y/o repetir que aquellos que no lo reciben.

La variable Mt es una variable dummy que se refiere a si el estudiante se transporta en
vehículo desde el hogar a la escuela o si va a esta a pie. Toma el valor de 1 si el
estudiante se transporta en vehículo (ya sea en bicicleta, carro propiedad del hogar, etc.)
y 0 si va a la escuela a pie. Se construyó en base a la pregunta del cuestionario p3c9c:
¿Qué medio de transporte utiliza principalmente (…) para trasladarse al centro
educativo? El signo esperado es negativo, ya que el medio de transportación aumenta la
probabilidad del estudiante de llegar a tiempo a la escuela, reduciendo con esto la
probabilidad de desertar y/o repetir por culpa de tardanzas.

En lo concerniente a las variables relacionadas con libros y útiles escolares, tenemos que
Ol es una variable dummy que toma valor de 1 si el estudiante tuvo libros para el año
escolar y 0 en caso contrario. Se construyó en base a la pregunta del cuestionario p3c13:
Durante el último año escolar, ¿Cómo obtuvo (…) la mayor parte de los libros? Se
espera signo negativo.
68

La variable Ou es una variable dummy que toma el valor de 1 si el estudiante tuvo útiles
escolares para el año escolar y 0 en el caso contrario. Se construyó en base a la pregunta
del cuestionario p3c15: Durante el último año escolar, ¿Cómo obtuvo (…) la mayor
parte de sus cuadernos y útiles escolares? Se espera signo negativo.

La variable Ttr se refiere al tiempo que toma al estudiante transportarse desde el hogar
hasta la escuela medido en minutos. Se construyó en base a la pregunta del cuestionario
p3c8: ¿Cuánto tiempo tarda (…) para ir al centro educativo donde estudia? El signo
esperado es positivo, ya que a mayor tiempo que el estudiante pierda en el trayecto del
hogar a la escuela, mayor probabilidad tendrá de llegar tarde y perder clases, lo cual
puede llevar a deserción y/o repitencia.

La variable Tta, se refiere al tiempo que el estudiante dedica al día para estudiar y/o hacer
la tarea, medido en minutos. Se construyó en base a la pregunta del cuestionario p3c29:
¿Cuánto tiempo dedicaba en promedio (…) durante cada día del pasado año escolar
para estudiar o hacer sus tareas? omitiendo en el proceso de construcción de esta
variable a los y las estudiantes que no se inscribieron en centro educativo alguno durante
el último año escolar al momento de recolectarse la información de la base de datos
(2009-2010). Se espera signo negativo, ya que a mayor tiempo dedicado al día por el ó la
estudiante para estudiar o hacer la tarea, menores serán sus probabilidades de desertar o
repetir la escuela.

La variable Tb es una variable dummy que toma el valor de 1 si el estudiante tuvo que
trabajar para ayudar a costear los gastos del hogar y 0 el caso contrario. Se construyó en
base a la pregunta del cuestionario p3c31: ¿Durante el último año escolar (…) trabajaba
o realizaba alguna actividad para ayudar a cubrir los gastos del hogar sin importar si le
69
pagaban o no, cualquier día de la semana o el fin de semana? omitiendo en el proceso
de construcción a aquellos/as estudiantes que no se inscribieron en centro educativo
alguno durante el último año escolar al momento de recolectarse la información (20092010). El símbolo esperado es positivo.
Anexo IV
Estadísticas descriptivas
Estadísticos descriptivos de las variables utilizadas para la creación de modelos
logit y probit de la deserción escolar en nivel básico.
Variables
Observaciones
Media
Desv. Estandar
Mínimo
Máximo
desercion_nb
7,217
0.06
0.24
0
1
Gj
7,217
0.41
0.49
0
1
Is
7,217
0.35
0.48
0
1
Ie
7,217
0.43
0.49
0
1
Lim
7,217
7.29
0.88
-0.51
10.94
Ejf
7,217
2.78
1.48
0
7
Ecj
7,217
0.76
0.43
0
1
As
7,217
2.56
0.55
0
3
Ge
7,217
0.48
0.50
0
1
Ed
7,217
12.48
4.24
6
23
Ce
7,217
0.16
0.53
0
2
Ttr
7,217
20.16
17.99
0
180
Mt
7,217
0.19
0.39
0
1
Ol
7,217
0.98
0.13
0
1
Ou
7,217
0.99
0.08
0
1
Eib
7,217
5.98
0.88
4
19
70
Tta
7,217
63.32
42.80
0
420
At
7,217
0.69
0.46
0
1
Tb
7,217
0.08
0.27
0
1
logit y probit de la deserción escolar en nivel medio
Variables
Observaciones
Media
Desv. Estandar
Mínimo
Máximo
desercion_nm
2,906
0.34
0.47
0
1
Gj
2,906
0.43
0.50
0
1
Is
2,906
0.32
0.47
0
1
Ie
2,906
0.39
0.49
0
1
Lim
2,906
7.38
0.89
-0.51
10.94
Ejf
2,906
2.76
1.48
0
7
Ecj
2,906
0.73
0.45
0
1
As
2,906
2.54
0.59
0
3
Ge
2,906
0.47
0.50
0
1
Ed
2,906
16.84
2.38
14
23
Ce
2,906
0.17
0.55
0
2
Ttr
2,906
24.75
21.60
0
180
Mt
2,906
0.28
0.45
0
1
Ol
2,906
0.98
0.14
0
1
Ou
2,906
0.99
0.10
0
1
Eib
2,906
6.16
1.00
4
19
Tta
2,906
73.51
48.37
0
420
At
2,906
0.51
0.50
0
1
Tb
2,906
0.15
0.36
0
1
71
logit y probit de la repitencia escolar en nivel básico.
Variables
Observaciones
Media
Desv. Estandar
Mínimo
Máximo
repitencia_nb
2,061
0.05
0.21
0
1
Gj
2,061
0.43
0.50
0
1
Is
2,061
0.32
0.47
0
1
Ie
2,061
0.36
0.48
0
1
Lim
2,061
7.42
0.88
3.91
10.74
Ejf
2,061
2.84
1.48
0
7
Ecj
2,061
0.44
0.50
0
1
As
2,061
2.59
0.55
0
3
Ge
2,061
0.53
0.50
0
1
Ed
2,061
16.72
3.32
6
23
Ce
2,061
0.23
0.62
0
2
Ttr
2,061
25.61
23.21
0
180
Mt
2,061
0.33
0.47
0
1
Ol
2,061
0.98
0.15
0
1
Ou
2,061
0.99
0.10
0
1
Eib
2,061
6.04
0.95
4
14
Tta
2,061
78.36
50.46
0
420
At
2,061
0.49
0.50
0
1
Tb
2,061
0.15
0.36
0
1
72
logit y probit de la repitencia escolar en nivel medio.
Variables
Observaciones
Media
Desv. Estandar
Mínimo
Máximo
repitencia_nm
1,822
0.08
0.27
0
1
Gj
1,822
0.44
0.50
0
1
Is
1,822
0.31
0.46
0
1
Ie
1,822
0.35
0.48
0
1
Lim
1,822
7.45
0.87
4.20
10.74
Ejf
1,822
2.88
1.47
0
7
Ecj
1,822
0.72
0.45
0
1
As
1,822
2.58
0.56
0
3
Ge
1,822
0.54
0.50
0
1
Ed
1,822
17.57
2.36
14
23
Ce
1,822
0.23
0.62
0
2
Ttr
1,822
26.46
23.76
0
180
Mt
1,822
0.35
0.48
0
1
Ol
1,822
0.97
0.16
0
1
Ou
1,822
0.99
0.10
0
1
Eib
1,822
6.08
0.96
4
14
Tta
1,822
80.67
51.01
0
420
At
1,822
0.46
0.50
0
1
Tb
1,822
0.16
0.37
0
1
73
Anexo V
e) El Programa Solidaridad
El Programa Solidaridad de la República Dominicana coordina un conjunto de estrategias de
transferencias condicionadas a los hogares, como parte de la política de desarrollo social
dominicana. El objetivo del programa es “contribuir a romper la transmisión intergeneracional
de las causas que generan o arraigan la pobreza, mejorando la inversión que los hogares pobres
realizan en educación, salud y alimentación, potenciando la acumulación del capital humano de
la descendencia”.
Solidaridad comenzó a operar en 2004, y ha seguido un proceso de crecimiento tanto cuantitativo
como cualitativo importante. Por un lado, el mayor presupuesto ha permitido ampliar de forma
significativa la cobertura del Programa, a la vez que se han incrementado el tipo de
transferencias que se entregan, y que actualmente comprenden las transferencias i. Comer es
Primero, ii. Incentivo a la Asistencia Escolar (ILAE), y iii. el Bono Gas.
74
Si para 2005 la cobertura del Programa abarcaba a 171 mil familias, para 2008 llegó a 400 mil
familias, y se estimaba llegar a 600 mil en 2009.
El monto de la transferencias de Comer es Primero es fijo y se entrega a los hogares que siendo
calificados como elegibles, son incorporados al programa, para lo cual algún residente del hogar
debe contar con cédula de identidad. El monto del ILAE es variable, y relacionado con el número
de niños y niñas entre 6 y 16 años que se encuentren matriculados hasta en el octavo grado.
Como parte de la evaluación del Programa, se implementó en 2010 la Encuesta de Evaluación de
la Protección Social (EEPS 2010), para recolectar información sobre hogares dominicanos en
condiciones de pobreza. (Fuente: Ficha técnica de la Encuesta de Evaluación de la Protección
Social 2010, Banco Interamericano de Desarrollo).
75
76

“Determinantes de la Deserción y Repitencia Escolar de los

Transcripción

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