Procesamiento de datos

En el procesamiento de los datos de cada una de las variables consideradas en el presente trabajo de investigación, se utiliza software estadístico. Para ello se procede de la siguiente forma.

Primeramente, para determinar las características de los estudiantes, se procedió a generar la matriz de datos, para lo cual se utilizan los datos contenidos en el cuestionario aplicado a cada estudiante del grupo de control (sección A) y del grupo de tratamiento (sección B), lo que se presentan en la Tabla D.1 del Anexo D. Utilizando software estadístico para generar los cuadros estadísticos correspondientes para cada característica de los estudiantes y para calcular las medidas de las características cuantitativas de los estudiantes tanto del grupo de tratamiento así como del grupo de control.

Seguidamente, para contrastar la primera hipótesis específica, se utiliza el estadístico de prueba t que sigue la distribución t (Lind, Marchal y Wathen, 2015, pp. 382-386), con un nivel de significancia de α = 0,05 y con el método del valor-p para la regla de decisión, cuyos cálculos se realizan con software estadístico, para lo cual se considera los datos obtenidos en la prueba tipo ensayo escrita aplicada a cada estudiante, cuya matriz de datos se presenta en la Tabla E.1 del Anexo E.

Luego, para contrastar la segunda hipótesis específica, se utiliza el estadístico de prueba z que sigue la distribución normal estándar (Lind, et al., p. 378; Anderson, Sweeney y Williams, 2012, p. 433), con un nivel de significancia de α = 0,05 y con el método del valor-p para la regla de decisión, cuyos cálculos se realizan con software estadístico, para lo cual se considera los datos obtenidos en la prueba tipo ensayo escrita aplicada a cada estudiante, cuya matriz de datos se presenta en la Tabla F.1 del Anexo F.

Asimismo, para contrastar la tercera hipótesis específica, se utiliza el estadístico de prueba z que sigue la distribución normal estándar (Lind, et al., 2015, p. 378; Anderson, et al., 2012, p. 433), con un nivel de significancia de α = 0,05 y con el método del valor- p para la regla de decisión, cuyos cálculos se realizan con software estadístico, para lo cual se considera los datos obtenidos en la prueba tipo ensayo escrita aplicada a cada estudiante, cuya matriz de datos se presenta en la Tabla G.1 incluida en el Anexo G.

Y, para contrastar la hipótesis general, se utilizan dos modelos econométricos, que se estiman con software estadístico, para ello se consideran los datos contenidos en el cuestionario y los datos obtenidos en la prueba tipo ensayo escrita, aplicado a cada estudiante del grupo de tratamiento y del grupo de control, cuya matriz de datos se presentan en la Tabla H.1 del Anexo H y en la Tabla I.2 del Anexo I, respectivamente.

Para estimar el primer modelo econométrico, se utiliza como variable dependiente el rendimiento académico y como variable explicativa el método de enseñanza. La variable rendimiento académico se genera con la nota lograda por cada estudiante en la prueba tipo ensayo escrita y la variable método de enseñanza se genera considerando el valor uno para los estudiantes del grupo de tratamiento (sección B) y el valor cero para los estudiantes del grupo de control (sección A).

Luego, para validar la significancia del primer modelo econométrico, se lleva a cabo la prueba de normalidad de las perturbaciones, la cual se efectúa con el estadístico de prueba Jarque-Bera que “sigue la distribución ji cuadrada, con 2 gl” (Jarque y Bera, 1987, Gujarati y Porter, 2010, pp.131-132, 237). Al nivel de significancia de α = 0,05 y con el método del valor-p del estadístico de prueba, para la regla de decisión.

Seguidamente se procede con la prueba de significancia individual para el coeficiente de regresión, que se realiza con el estadístico de prueba de significancia t (bilateral) que “sigue una distribución t” (Gujarati y Porter, 2010, pp.115-118, 235-237). Con un nivel de significancia de α = 0,05 y con el método del valor-p del estadístico de prueba, para la regla de decisión.

De igual manera, se realiza la prueba de homocedasticidad de las perturbaciones, la cual se hace con el estadístico de prueba general de heteroscedasticidad de White que “sigue la distribución ji cuadrada con grados de libertad igual al número de regresoras (sin el término constante) en la regresión auxiliar” (White, 1980, Gujarati y Porter, 2010, pp. 386-388). Con un nivel de significancia de α = 0,05 y con el método del valor-p del estadístico de prueba, para la regla de decisión.

Para estimar el segundo modelo econométrico, se utiliza como variable dependiente el rendimiento académico; como variable explicativa el método de enseñanza, y como variables de control, el tipo de colegio de procedencia del estudiante, el número de veces que el estudiante postuló a la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, el número de cursos matriculados por el estudiante en el semestre lectivo actual, con quien vive el estudiante y el número de hermanos que tiene el estudiante.

Las variables, rendimiento académico se genera con la nota lograda por cada estudiante en la prueba tipo ensayo escrita, el método de enseñanza se generó considerando el valor uno para los estudiantes del grupo de tratamiento y el valor cero para los estudiantes del grupo de control, el tipo de colegio de procedencia, toma el valor uno para colegio estatal y toma el valor cero para colegio no estatal, con quien vive el estudiante, considera el valor uno si vive con sus padres y el valor cero si no vive con sus padres.

Asimismo, la variable número de veces que el estudiante postuló a la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, la variable número de cursos matriculados por el estudiante en el semestre lectivo actual y la variable número de hermanos que tiene el estudiante, se generan de acuerdo a las respuestas dadas por los estudiantes tanto del grupo de tratamiento (sección B) así como del grupo de control (sección A) en el cuestionario aplicado.

A continuación, para validar la significancia del segundo modelo econométrico, se lleva a cabo la prueba de normalidad de las perturbaciones, la cual se efectúa con el estadístico de prueba Jarque-Bera que “sigue la distribución ji cuadrada, con 2 gl” (Jarque y Bera, 1987, Gujarati y Porter, 2010, pp.131-132, 237), con el nivel de significancia de α = 0,05 y con el método del valor-p del estadístico de prueba, para la regla de decisión.

Seguidamente, se procede con la prueba de significancia individual para cada coeficiente de regresión parcial individual, la cual se realiza con el estadístico de prueba de significancia t (bilateral) que “sigue una distribución t” (Gujarati y Porter, 2010, pp. 115- 118, 235-237), con un nivel de significancia de α = 0,05 y con el método del valor-p del estadístico de prueba, para la regla de decisión.

Después, se ejecuta la prueba de significancia general (global) de la línea de regresión observada o estimada (o prueba de significancia general de una regresión múltiple), con el estadístico de prueba F, que sigue la distribución F (Gujarati y Porter, 2010, pp. 237- 241), con un nivel de significancia de α = 0,05 y con el método del valor-p del estadístico de prueba, para la regla de decisión.

También se realiza la prueba de homocedasticidad de las perturbaciones, la cual se hace con el estadístico de prueba general de heteroscedasticidad de White que “sigue la distribución ji cuadrada con gl igual al número de regresoras (sin el término constante) en la regresión auxiliar” (White, 1980, Gujarati y Porter, 2010, pp.386-388), con un nivel de significancia de α = 0,05 y con el método del valor-p del estadístico de prueba, para la regla de decisión.

Finalmente, se considera la prueba para detectar multicolinealidad entre las variables independientes, para ello se utiliza el factor de inflación de la varianza (FIV) como estadístico de prueba (Gujarati y Porter, 2010, p. 340).

Capítulo 3

Resultados de la investigación

3.1.

Características de los estudiantes

La caracterización de los estudiantes, tanto del grupo de tratamiento (sección B) así como del grupo de control (sección A), matriculados en la asignatura Métodos Cuantitativos 1 de la Escuela Profesional de Economía de la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, en el semestre par del año académico 2016, se realiza con base a la información que se presenta en la Tabla D.1 del Anexo D.