ISSN:
3091-1796
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https://doi.org/10.56519/37z7dk98
Vol. 3, No. 6, PP.120-141
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RELACIÓN ENTRE RENDIMIENTO ACADÉMICO Y
CONDICIONES SOCIOECONÓMICAS DE ESTUDIANTES DE LA
FACULTAD DE CIENCIAS POLÍTICAS Y ADMINISTRATIVAS DE LA
UNIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO
RELATIONSHIP BETWEEN ACADEMIC PERFORMANCE AND
SOCIOECONOMIC CONDITIONS OF STUDENTS FROM THE
FACULTY OF POLITICAL AND ADMINISTRATIVE SCIENCES OF
THE NATIONAL UNIVERSITY OF CHIMBORAZO
Sandra Iveth Huilcapi Peñafiel
1
, Daysi Graciela Astudillo Condo
2
, Andrea Margarita Garrido
Patrel
3
, Patricia Hernández Medina
4
{shuilcapi@unach.edu.ec
1
, dastudillo@unach.edu.ec
2
, agarrido@unach.edu.ec
3
, patricia.hernandez@unach.edu.ec
4
}
Fecha de recepción: 05/08/2025 / Fecha de aceptación: 12/08/2025 / Fecha de publicación: 20/08/2020
RESUMEN: El rendimiento académico universitario constituye un indicador clave para
medir la calidad educativa, suele estar condicionado por factores socioeconómicos y
familiares que generan desigualdades entre los estudiantes. En la Facultad de Ciencias
Políticas y Administrativas de la UNACH esta problemática se evidencia en diferencias de
desempeño asociadas al ingreso, recursos disponibles y apoyo institucional, lo que plantea la
necesidad de analizar sus determinantes. Este estudio tuvo como objetivos caracterizar los
modelos explicativos del rendimiento académico universitario, comparar dicho rendimiento y
sus variables socioeconómicas, familiares e institucionales por carrera en la Facultad de
Ciencias Políticas y Administrativas, y finalmente, identificar los determinantes específicos del
desempeño académico para los estudiantes de esta facultad. La metodología empleada fue
cuantitativa, centrándose en el análisis de 2,007 observaciones mediante la aplicación de
modelos Logit y Probit, seleccionando este último por su superioridad demostrada a través de
los criterios AIC y BIC. El modelo Probit permitió evaluar el impacto de diversas variables
como la situación de ingresos, los costos educativos percibidos, el nivel educativo de los
padres, el acceso y los recursos educativos en el hogar, el apoyo docente, el ambiente familiar,
la situación laboral y la propia carrera académica. En conclusión, los resultados revelaron una
compleja interacción de factores: Mientras que algunos determinantes como el efecto
negativo de trabajar o el impacto positivo de los recursos educativos en el hogar y el
1
Universidad Nacional de Chimborazo, https://orcid.org/0000-0001-6400-093X.
2
Universidad Nacional de Chimborazo, https://orcid.org/0000-0002-6608-9269.
3
Universidad Nacional de Chimborazo, https://orcid.org/0000-0002-9637-4626.
4
Universidad Nacional de Chimborazo, https://orcid.org/0000-0001-8527-5158.
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ambiente familiar se alinean con la literatura general, se observaron hallazgos
contraintuitivos significativos, como la asociación negativa de una mejor situación de ingresos
o un mayor acceso a recursos educativos con un rendimiento académico superior, y la no
significancia del nivel educativo parental. Estas particularidades sugieren dinámicas
específicas en la población estudiantil analizada, lo que subraya la necesidad de un enfoque
diferenciado en futuras investigaciones y en la implementación de políticas de apoyo.
Palabras clave: Determinantes, estudiantes universitarios, factores socioeconómicos, modelo
probit y rendimiento académico
ABSTRACT: University academic performance is a key indicator for measuring educational
quality, but it is often conditioned by socioeconomic and family factors that generate
inequalities among students. At the Faculty of Political and Administrative Sciences of UNACH,
this problem is evident in differences in performance associated with income, available
resources, and institutional support, which raises the need to analyze its determinants. This
study aimed to characterize the explanatory models of university academic performance,
compare performance and its socioeconomic, family, and institutional variables by program in
the Faculty of Political and Administrative Sciences, and finally, identify the specific
determinants of academic performance for students in this faculty. The methodology
employed was quantitative, focusing on the analysis of 2,007 observations through the
application of Logit and Probit models, selecting the latter for its demonstrated superiority
using the AIC and BIC criteria. The Probit model allowed for the evaluation of the impact of
various variables such as income status, perceived educational costs, parents' educational
level, access to and resources at home, teacher support, family environment, employment
status, and the academic program itself. In conclusion, the results revealed a complex
interaction of factors: While some determinants, such as the negative effect of working or the
positive impact of educational resources at home and in the family environment, are
consistent with the general literature, significant counterintuitive findings were observed,
such as the negative association of higher income status or greater access to educational
resources with higher academic performance, and the nonsignificance of parental educational
level. These particularities suggest specific dynamics in the student population analyzed,
underscoring the need for a differentiated approach in future research and in the
implementation of supportive policies.
Keywords: Determinants, university students, socioeconomic factors, probit model, and
academic performance
INTRODUCCIÓN
El rendimiento académico de los estudiantes universitarios constituye un indicador central para
evaluar tanto la calidad del proceso educativo como la eficacia de las políticas institucionales. En
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el contexto de la Facultad de Ciencias Políticas y Administrativas de la Universidad Nacional de
Chimborazo, comprender las variaciones en el desempeño académico adquiere particular
relevancia porque permite identificar obstáculos académicos y socioeconómicos que afectan la
trayectoria formativa de futuros profesionales en áreas vinculadas con la gobernanza, la gestión
pública y la investigación social. Además, analizar el rendimiento más allá de las calificaciones
incorporando dimensiones económicas, familiares, sociales, individuales e institucionales
posibilita diseñar intervenciones más integrales y pertinentes a las características locales de la
población estudiantil.
La literatura sobre rendimiento académico presenta múltiples enfoques explicativos: modelos
económicos que enfatizan la relación costo-beneficio y la inversión en capital humano;
perspectivas psicológicas que resaltan la motivación, los hábitos de estudio y el autocontrol;
aproximaciones sociológicas que subrayan el capital social y las redes de apoyo; y análisis
organizacionales que apuntan a la influencia del profesorado, la infraestructura y las políticas
institucionales. Estos marcos teóricos, cuando se integran, permiten construir un modelo
multifactorial que reconoce la complejidad del fenómeno y evita explicaciones simplistas. En el
caso de la Universidad Nacional de Chimborazo, es preciso adaptar y contrastar dichos modelos
con la realidad local para identificar cuáles factores tienen mayor peso en el rendimiento por
carrera dentro de la facultad.
El rendimiento académico de los estudiantes universitarios es un constructo multifactorial,
profundamente influenciado por sus condiciones socioeconómicas. Para la Facultad de Ciencias
Políticas y Administrativas de la Universidad Nacional de Chimborazo, comprender esta
interacción es crucial para diseñar estrategias de apoyo efectivas y fomentar la equidad. La
literatura reciente demuestra consistentemente cómo factores como el ingreso familiar, la
escolaridad de los padres, el acceso a recursos tecnológicos y las condiciones de habitabilidad
impactan directamente en la capacidad de los estudiantes para dedicarse al estudio y alcanzar
su máximo potencial.
Diversos estudios cuantitativos han explorado la relación directa entre el ingreso familiar y el
éxito académico. Por ejemplo, en una investigación que utilizó un diseño correlacional y
encuestas a 300 estudiantes universitarios en una universidad pública en Perú, (1) encontraron
que un mayor ingreso familiar se correlacionaba significativamente con promedios de
calificaciones más altos, sugiriendo que la estabilidad económica reduce la necesidad de
trabajar y permite mayor dedicación al estudio. En la misma línea, (2), a través de un análisis de
regresión multivariado con datos de 500 estudiantes de ciencias sociales en Colombia,
demostraron que cada aumento en el quintil de ingreso familiar per cápita se asociaba con una
probabilidad 1.5 veces mayor de aprobar todas las asignaturas inscritas en el semestre.
La escolaridad de los padres también emerge como un factor crítico, influenciando no solo el
apoyo académico en el hogar sino también las expectativas y la inversión
educativa. (3) realizaron un estudio de casos múltiple con entrevistas a profundidad a 40
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estudiantes y sus padres en universidades chilenas, revelando que los estudiantes con padres
con educación superior manifestaban mayor confianza en sus habilidades académicas y
accedían a más recursos educativos complementarios. Complementariamente (4), mediante
un diseño cuasiexperimental que comparó grupos de estudiantes con diferentes niveles de
escolaridad parental en una muestra de 600 universitarios mexicanos, concluyeron que la
escolaridad de los padres actuaba como un predictor significativo de la persistencia universitaria,
incluso controlando por el estatus socioeconómico actual.
El acceso y la competencia en el uso de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC)
son igualmente determinantes en la era digital. Un estudio transversal de (5), aplicando un
cuestionario a 450 estudiantes de ciencias políticas en una universidad argentina, reportó que el
acceso a internet de alta velocidad y la posesión de dispositivos personales (laptop/tablet) se
relacionaban positivamente con la participación activa en plataformas virtuales de aprendizaje y
el uso de bibliotecas digitales. Por otro lado, (6), utilizando un método mixto con encuestas y
grupos focales con estudiantes de administración de una universidad ecuatoriana, identificaron
que la falta de habilidades digitales avanzadas o la brecha de conectividad en el hogar
resultaban en menores oportunidades de completar tareas en línea y de acceder a material
bibliográfico actualizado, afectando su rendimiento en cursos con alta demanda tecnológica.
Las condiciones de habitabilidad, incluyendo la calidad de la vivienda, el acceso a servicios
básicos y un entorno de estudio adecuado, también tienen un impacto sustancial. (7), en una
investigación que combinó datos censales y encuestas a 350 estudiantes en zonas urbanas de
Brasil, encontraron que el hacinamiento en el hogar y la falta de un espacio tranquilo para el
estudio estaban asociados con niveles elevados de estrés y un menor rendimiento en
asignaturas que requerían alta concentración. De forma similar, (8), mediante un estudio
longitudinal que siguió a 200 estudiantes durante dos años en una universidad peruana,
observaron que aquellos que reportaron mejoras en sus condiciones de vivienda (ej. acceso a
saneamiento, reducción de ruido ambiental) experimentaron una mejora promedio del 5% en
sus calificaciones finales, destacando la importancia del entorno físico.
Más allá de los factores económicos directos, el apoyo familiar y la percepción de las
expectativas parentales ejercen una influencia notable (9), a través de entrevistas
semiestructuradas a 50 estudiantes de primer año de ciencias sociales en Ecuador, revelaron
que la percepción de un fuerte apoyo emocional y académico por parte de sus familias,
independientemente de su nivel de ingresos, contribuía a una mayor motivación y resiliencia
frente a los desafíos universitarios. En contraste, (10), en un análisis factorial exploratorio de
una escala de expectativas parentales aplicada a 700 estudiantes en Colombia, concluyeron que
las altas expectativas académicas, cuando no se acompañaban de recursos o apoyo efectivo,
podían generar ansiedad y, paradójicamente, un impacto negativo en el rendimiento.
La inserción laboral durante los estudios es otra variable socioeconómica con un doble filo (11),
en un estudio correlacional con 400 estudiantes que trabajaban mientras estudiaban en
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universidades de Chile, identificaron que aquellos que trabajaban más de 20 horas semanales
mostraban una disminución significativa en su promedio de calificaciones y una mayor tasa de
abandono. Sin embargo, (12), a través de un análisis de varianza en una muestra de 300
estudiantes universitarios en Argentina, destacaron que el trabajo a tiempo parcial (menos de
15 horas/semana) podía, en algunos casos, mejorar el desarrollo de habilidades blandas y la
gestión del tiempo sin afectar negativamente el rendimiento, especialmente si el empleo estaba
relacionado con su área de estudio.
La procedencia geográfica y las redes de apoyo social en el nuevo entorno universitario también
son aspectos socioeconómicos relevantes (13), en un estudio comparativo entre estudiantes
rurales y urbanos de la misma universidad en Bolivia, encontraron que los estudiantes de zonas
rurales enfrentaban mayores desafíos de adaptación y rendimiento, a menudo debido a la falta
de redes de apoyo iniciales y la limitada familiaridad con los recursos universitarios (14), en
un estudio de casos de 30 estudiantes universitarios de primera generación en El Salvador,
concluyeron que la participación en programas de mentoría y la creación de redes de apoyo
entre pares eran cruciales para mitigar el impacto negativo de las desventajas socioeconómicas,
promoviendo la integración y el éxito académico.
Las condiciones socioeconómicas de los estudiantes ingreso familiar, empleo, acceso a becas y
recursos materiales tienen un impacto directo en su tiempo de estudio, permanencia en la
universidad y rendimiento académico. De igual manera, el capital familiar y el entorno
doméstico (apoyo emocional, expectativas y responsabilidades) pueden favorecer o dificultar su
desempeño, afectando las calificaciones, la reprobación y la continuidad en las carreras.
En el contexto institucional, factores como la calidad de la enseñanza, el tamaño de las aulas, los
recursos académicos y las políticas de apoyo (tutorías y becas) pueden reducir o intensificar
estas desigualdades. El análisis por carrera muestra diferencias internas que guían
intervenciones específicas para mejorar la gestión académica. Los resultados de esta
investigación proporcionarán evidencia local que permitirá a la Universidad Nacional de
Chimborazo desarrollar políticas y estrategias que fortalezcan la equidad, la progresión y el éxito
académico, especialmente para los estudiantes que enfrentan mayores desventajas
socioeconómicas.
Ingreso: Los factores que un estudiante presenta al ingresar al sistema educativo como las
condiciones socioeconómicas, el rendimiento académico previo, las características personales y
el apoyo institucional tienen un impacto directo en su desempeño posterior (15).
Bronfenbrenner argumenta que los ingresos familiares son determinantes para el acceso a
recursos educativos de calidad (tecnología, libros, tutores), lo que favorece la preparación para
la universidad (16).
En este sentido, el ingreso se define como el flujo económico que permite mantener la
educación, ya sea a través de recursos familiares o ayudas externas (becas, empleos, apoyos
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institucionales). Un ingreso estable disminuye la presión laboral y aumenta la retención
estudiantil, mientras que las becas y apoyos financieros son fundamentales para mitigar
desigualdades y asegurar la equidad en el acceso a una educación de calidad (17), (18).
Escolaridad de los padres: La educación de los padres, entendida como el nivel académico
alcanzado por los progenitores, se presenta como un indicador sólido del rendimiento y
trayectoria académica de los hijos, al influir en los recursos disponibles, las expectativas
familiares y las prácticas de apoyo en el hogar (19); (20). En el contexto latinoamericano, este
aspecto se relaciona con desigualdades en el acceso a oportunidades de aprendizaje y en las
aspiraciones académicas, lo que pone de manifiesto la necesidad de articular estrategias
institucionales con el respaldo familiar (21).
El nivel educativo de los padres, desde la educación primaria hasta la superior, impacta
directamente en los logros académicos de los estudiantes, de tal manera que niveles más bajos
de escolaridad se asocian con un rendimiento académico inferior, mientras que los docentes
desempeñan un papel complementario en la reducción de estas brechas (22). Además, los
padres con una formación más alta tienden a transmitir la importancia del esfuerzo académico y
a crear entornos donde se reconocen y refuerzan los logros educativos, actuando como
modelos positivos que inspiran a los hijos a alcanzar su máximo potencial (23).
Acceso a las tecnologías de información y comunicación: El acceso a las TIC incluye la
disponibilidad de dispositivos, la conectividad y las habilidades digitales necesarias para
integrarlas en los procesos de aprendizaje. La brecha digital educativa crea desventajas entre los
estudiantes que cuentan con recursos tecnológicos limitados, lo que afecta su rendimiento y
participación académica. Investigaciones recientes demuestran que tener dispositivos y una
conexión adecuada está relacionado con mejores oportunidades de aprendizaje (24) y que la
alfabetización digital, junto con el apoyo institucional, son fundamentales para aprovechar al
máximo su potencial (25).
En este contexto, las TIC son un elemento clave en la formación universitaria, ya que facilitan el
acceso a recursos, fomentan la colaboración y potencian la investigación, lo que tiene un
impacto positivo en el rendimiento académico (26). Además, promueven la interacción entre
estudiantes, docentes y comunidades educativas a través de foros, videoconferencias y redes
sociales, creando espacios de intercambio y retroalimentación que refuerzan el aprendizaje (27).
Condiciones de habitabilidad: Las condiciones de habitabilidad abarcan los aspectos materiales
y ambientales del entorno de vida como vivienda, saneamiento, seguridad y acceso a servicios
básicos que inciden directamente en la capacidad de los estudiantes para aprender y rendir
académicamente. Un entorno adecuado favorece la concentración, la asistencia a clases y la
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participación en actividades formativas, mientras que condiciones precarias generan estrés,
ausentismo y bajo rendimiento.
En este sentido, se ha demostrado que una vivienda estable y segura se relaciona con mejores
resultados educativos (28) y que el acceso a servicios básicos y a un espacio doméstico propicio
para el estudio contribuyen a la equidad educativa (29). Asimismo, la habitabilidad constituye
un factor clave en el desarrollo económico y académico, ya que un entorno apropiado permite
descanso, concentración y continuidad en el proceso de aprendizaje, mientras que condiciones
deficientes representan barreras significativas (30). Elementos como la iluminación, el ruido, la
temperatura y la ventilación influyen en la capacidad de concentración, al igual que la
disponibilidad de servicios básicos, cuya ausencia limita tanto el rendimiento académico como
las tareas esenciales de la vida cotidiana (31).
Conceptualización las variables institucionales (docentes, tamaño de aula, becas) que influyen
en el rendimiento académico
En el ámbito de los factores que influyen en el rendimiento académico, las variables
institucionales desempeñan un papel crucial. Las investigaciones indican que la participación de
los profesores tiene un impacto significativo en el rendimiento académico de los estudiantes, y
que el interés de los padres también desempeña un papel positivo.
Además, los factores institucionales, como las instalaciones de aprendizaje favorables y la
proporción entre profesores y alumnos, se correlacionan positivamente con el rendimiento
académico de los alumnos. Se ha demostrado que el tamaño grande de las clases influye
negativamente en el rendimiento académico de los estudiantes, lo que limita sus oportunidades
de aprendizaje, mientras que un buen entorno psicológico en las clases mejora los resultados
académicos.
Docentes: La implicación de los educadores tiene un efecto crucial en el rendimiento académico
de los alumnos, incluso superando a factores como la gestión institucional. Los beneficios
individuales proporcionados a los maestros tales como la selección de estudiantes, permisos,
reconocimiento, incentivos económicos y recompensas no monetarias refuerzan su compromiso
y participación, lo que impacta de manera positiva en el desempeño estudiantil tanto a corto
como a largo plazo (32).
La calidad de la enseñanza, las calificaciones, la experiencia y los métodos pedagógicos
utilizados afectan directamente el aprendizaje y la motivación de los estudiantes. Estudios
demuestran que los docentes bien capacitados y que emplean estrategias de enseñanza
atractivas, retroalimentación oportuna y apoyo adicional mejoran la comprensión y los
resultados académicos (33). De igual manera, el establecimiento de relaciones positivas, una
comunicación efectiva y un ambiente de apoyo en el aula se relacionan con mayores niveles de
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participación y éxito académico, consolidando la labor docente como un pilar fundamental en la
trayectoria educativa (34).
Tamaño de la clase: El tamaño de la clase y la gestión del aula tienen un impacto directo en el
rendimiento académico. Estudios resaltan que las clases más reducidas promueven una
atención personalizada, una mayor participación y una interacción efectiva entre estudiantes y
docentes, lo que se traduce en un mejor desempeño académico. En contraste, en clases
numerosas se reduce la atención individualizada y las oportunidades de aprendizaje, creando
entornos menos favorables (33), (34).
Además, una gestión efectiva del aula es fundamental para mantener un ambiente seguro,
organizado y propicio para el aprendizaje, ya que disminuye las interrupciones, refuerza la
motivación y facilita la retención de conocimientos (35). Un entorno de aula positivo, inclusivo
y con recursos adecuados fortalece el sentido de pertenencia, el compromiso y la confianza de
los estudiantes, mientras que el apoyo docente a través de tutorías y orientación individualizada
se establece como un factor clave para mejorar su rendimiento académico (36).
Entorno psicológico: El entorno psicológico del aula es fundamental para el rendimiento
académico, ya que un ambiente positivo marcado por apoyo, estímulo y un sentido de
pertenencia potencia la motivación y el compromiso de los estudiantes. Los alumnos tienden a
rendir mejor cuando se sienten seguros, respetados y valorados por profesores y compañeros,
mientras que factores negativos como el estrés y la ansiedad pueden afectar negativamente su
desempeño y bienestar. Crear un entorno psicológico favorable requiere fomentar relaciones
positivas, ofrecer apoyo emocional y promover una cultura de inclusión y respeto. Al priorizar el
bienestar psicológico de los estudiantes, los educadores pueden influir positivamente en su
rendimiento académico y éxito general (37).
Becas: Las becas son un elemento crucial en el rendimiento académico, ya que proporcionan
apoyo financiero y motivacional que incentiva a los estudiantes a destacar en sus estudios. La
evidencia empírica indica que los programas de becas tienen un efecto positivo, evidenciado en
un mayor compromiso, esfuerzo educativo y mejores resultados en evaluaciones, con
incrementos de entre 0,21 y 0,31 puntos de desviación estándar en las puntuaciones de
exámenes de los estudiantes beneficiados (38).
Además, las becas sociales desempeñan un papel fundamental al facilitar la permanencia y el
éxito académico de estudiantes de grupos vulnerables, ayudando a disminuir las brechas de
desigualdad y aumentando las tasas de graduación. Más allá de aliviar la carga económica, las
becas promueven la concentración en el aprendizaje, el acceso equitativo a la educación
superior y la participación activa en actividades académicas y extracurriculares, fortaleciendo
una cultura de logros y desarrollo integral (39).
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Finalmente, el objetivo de este estudio es caracterizar los modelos explicativos del rendimiento
académico, comparar dicho rendimiento y sus variables socioeconómicas, familiares e
institucionales por carrera, e identificar los determinantes específicos que inciden en el
desempeño estudiantil de esta facultad.
MATERIALES Y MÉTODOS
Para dar respuesta al objetivo de esta investigación de enfoque cuantitativo, se recolectó
información primara de 2007 estudiantes de la Facultad de Ciencia Políticas Y Administrativas de
la UNACH en el periodo académico 2024-2S. Se aplicó un instrumento compuesto por 24
preguntas cerradas que describen las distintas dimensiones el rendimiento académico.
Las dimensiones incluyeron los Factores Económicos, con 5 ítems que exploraron la percepción
sobre ingresos, acceso a tecnología y costos educativos; las Variables Sociales, con 4 ítems que
analizaron la influencia de relaciones, ambiente familiar y apoyo social; las Variables
Institucionales, con 5 ítems enfocados en la calidad de la enseñanza, recursos y apoyo docente;
las Variables Familiares, con 5 ítems que indagaron sobre el nivel educativo y clima familiar; y
finalmente, las Variables Individuales, con 5 ítems que abordaron hábitos de estudio y bienestar
personal.
El tratamiento de la información fue a través de una modelización Logit o Probit Ordinal, donde
la variable dependiente, que se refiere al promedio académico, es de naturaleza ordinal y se
encuentra categorizada en cuatro niveles específicos. Siendo la categoría 1 abarca promedios
entre 6.1 y 7; la categoría 2 incluye promedios entre 7.1 y 8; la categoría 3 comprende
promedios entre 8.1 y 9; y finalmente, la categoría 4 representa promedios superiores a 9. Las
variables explicativas fueron abordadas en las 5 dimensiones anteriormente indicadas.
Expresión matemática del modelo
Sea Y
i
la variable dependiente ordinal observada para el individuo i, promedio carrera, con K
categorías ordenadas. Asumimos que promedio carrera es una categorización de una variable
latente continua no observada, Y
i
∗
.
La relación entre la variable latente y las variables explicativas es la siguiente:
Y
i
∗
=β
0
+β
1
X
1i
+β
2
X
2i
+β
3
X
3i
+β
4
X
4i
+β
5
X
5i
+β
6
X
6i
+β
7
X
7i
+β
8
X
8i
+β
9
X
9i
+β
10
X
10i
+β
11
X
11i
+β
12
X
12i
+β
13
X
13i
+β
14
X
14i
+β
15
X
15i
+β
16
X
16i
+β
17
X
17i
+β
18
X
18i
+β
19
X
19i
+β
20
X
20i
+β
21
X
21i
+β
22
X
22i
+β
23
X
23i
+β
24
X
24i
+ϵ
i
Donde:
Y
i
∗
: es la variable latente (promedio carrera) para el individuo i.
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3091-1796
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β
j
: son los coeficientes por estimar para cada variable explicativa.
ϵ
i
: es el término de error aleatorio.
X (Variables Explicativas / Independientes): Cada X
j,i
representa una de las variables
independientes para el estudiante i, que son:
X
1i
: situación de ingresos
X
2i
: calidad de educación
X
3i
: tamaño de clases
X
4i
: acceso recursos educativos
X
5i
: apoyo docente
X
6i
: apoyo infraestructura
X
7i
: nivel educativo padres
X
8i
: clima emocional del hogar
X
9i
: nivel de involucramiento de los padres en la educación universitaria
X
10i
: cultura del hogar
X
11i
: miembros efecto
X
12i
: ingresos efecto
X
13i
: frecuencia de horarios
X
14i
: tiempo de estudio
X
15i
: concentración
X
16i
: calidad de sueño
X
17i
: frecuencia de ejercicio
X
18i
recursos educativos disponibles en el hogar
X
19i
: efecto trabajar
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X
20i
: efectos costo educación
X
21i
: efecto compañero
X
22i
: efecto ambiente familia
X
23i
: efecto docente
X
24i
: efecto presión social
βj : Coeficientes a Estimar
Los β j son los parámetros desconocidos que cuantifican el efecto de cada variable explicativa
Xj sobre la variable latente Y
i
∗
, manteniendo las demás variables constantes.
β
0
es el intercepto.
ϵ
i
:Término de Error
RESULTADOS
Se estimaron los modelos Logit y Probit y a través de los criterios AIC (Akaike's Information
Criterion) y BIC (Bayesian Information Criterion) se evaluó la calidad y se seleccionó el mejor.
Tabla 1. Criterios de selección del modelo.
Criterio / Modelo
Modelo Probit
Modelo Logit
No. (Observaciones)
2,007
2,007
Log likelihood (null)
-2.308.897
-2.308.897
Log likelihood (model)
-2.225.694
-2.226.608
df (Grados de libertad)
28
28
AIC (Akaike's Information Criterion)
4.507.388
4.509.216
BIC (Bayesian Information Criterion)
4.664.312
4.666.139
Nota: Elaboración propia con base en las estimaciones Logit y Probit efectuadas en STATA.
En la comparación de los modelos, se observa que tanto el Criterio de Información de Akaike
(AIC) como el Criterio de Información Bayesiano (BIC) son menores para el modelo Probit que
para el modelo Logit. Específicamente, el AIC del modelo Probit es 4507.388, menor que el
4509.216 del Logit, y el BIC del Probit es 4664.312, también menor que el 4666.139 del Logit.
Dado que un valor más bajo en ambos criterios indica un modelo preferible que logra un mejor
equilibrio entre la bondad de ajuste y la complejidad, se concluye que el Modelo Probit es
superior en este análisis.
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La estimación del modelo Probit indica que las variables más relevantes del modelo (con p-valor
< 0.10) son:
Carrera (Coef: -0.0768, P>|z|: 0.000): Este coeficiente es negativo y altamente significativo.
Sugiere que a medida que la variable "carrera" aumenta, disminuye la probabilidad de
estar en las categorías más altas de la variable dependiente ordinal, y aumenta la
probabilidad de estar en las categorías más bajas, ceteris paribus.
Situación ingresos (Coef: -0.1259, P>|z|: 0.001): Coeficiente negativo y significativo. Un
aumento en "situación ingresos" se asocia con una mayor probabilidad de estar en
categorías inferiores de la variable dependiente.
Acceso a recursos educativos (Coef: -0.2044, P>|z|: 0.000): Coeficiente negativo y
altamente significativo. Un mayor "acceso a recursos educativos" está asociado con una
mayor probabilidad de estar en las categorías inferiores de la variable dependiente. Esto
podría ser contraintuitivo y merece una revisión del significado de la variable y su
codificación.
Apoyo docente (Coef: 0.0796, P>|z|: 0.070): Coeficiente positivo y marginalmente
significativo (p-valor < 0.10). Un mayor "apoyo docente" se asocia con una mayor
probabilidad de estar en categorías superiores de la variable dependiente.
Frecuencia de horarios (Coef: 0.0844, P>|z|: 0.016): Coeficiente positivo y significativo. Un
aumento en la "frecuencia de horarios" se asocia con una mayor probabilidad de estar en
categorías superiores.
Concentración (Coef: 0.1085, P>|z|: 0.008): Coeficiente positivo y significativo. Mayor
"concentración" se asocia con una mayor probabilidad de estar en categorías superiores.
Frecuencia de ejercicio (Coef: -0.0868, P>|z|: 0.001): Coeficiente negativo y significativo.
Un aumento en la "frecuencia de ejercicio" se asocia con una mayor probabilidad de estar
en categorías inferiores. Esto también podría ser contraintuitivo dependiendo de la
variable dependiente.
Recursos educativos en el hogar (Coef: 0.1248, P>|z|: 0.001): Coeficiente positivo y
significativo. Más recursos educativos en el hogar se asocia con una mayor probabilidad
de estar en categorías superiores.
Efecto de trabajar (Coef: -0.0809, P>|z|: 0.023): Coeficiente negativo y significativo. El
efecto de trabajar se asocia con una mayor probabilidad de estar en categorías inferiores.
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Efectos de los costos educativos (Coef: -0.1243, P>|z|: 0.000): Coeficiente negativo y
altamente significativo. Mayores costos de educación se asocian con una mayor
probabilidad de estar en categorías inferiores.
Efecto compañero (Coef: -0.0526, P>|z|: 0.095): Coeficiente negativo y marginalmente
significativo. El "efecto compañero" se asocia con una mayor probabilidad de estar en
categorías inferiores.
Efecto ambiente familia (Coef: 0.1032, P>|z|: 0.004): Coeficiente positivo y significativo.
Un mejor "efecto ambiente familia" se asocia con una mayor probabilidad de estar en
categorías superiores.
Efecto docente (Coef: 0.0989, P>|z|: 0.005): Coeficiente positivo y significativo. Un mejor
“efecto docente" se asocia con una mayor probabilidad de estar en categorías superiores.
Variables no significativas (P>|z| > 0.10): Calidad de educación, tamaño de clases, apoyo
infraestructura, niveles educativos de los padres, clima emocional del hogar, nivel de
involucramiento de los padres en la educación universitaria, cultura hogar, miembros
efecto, ingresos efecto, tiempo de estudio, calidad de sueño, efecto presión social no
muestran una relación estadísticamente significativa con la variable latente subyacente en
este modelo, dado el nivel de significancia de 0.05 o 0.10.
Tabla 2. Modelo Probit.
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Efectos marginales del Modelo Probit
Para el análisis de los efectos marginales se consideró las 5 variables más significativas del
modelo, con un P-valor (P>|z|) más bajo, es decir con una mayor significancia estadística siendo
las variables: carrera, acceso a recursos educativos, efectos del costo de la educación, situación
de ingresos, y recursos educativos en el hogar. En la variable carrera los efectos marginales
indican que:
Para la Categoría 1 (promedios entre 6.1 y 7): Un cambio en carrera se asocia con un
aumento de aproximadamente 1.07 puntos porcentuales en la probabilidad de que un
estudiante se encuentre en esta categoría.
Para la Categoría 2 (promedios entre 7.1 y 8): Un cambio en carrera se asocia con un
aumento de aproximadamente 1.84 puntos porcentuales en la probabilidad de que un
estudiante se encuentre en esta categoría.
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Para la Categoría 3 (promedios entre 8.1 y 9): Un cambio en carrera se asocia con una
disminución de aproximadamente 1.69 puntos porcentuales en la probabilidad de que un
estudiante se encuentre en esta categoría.
Para la Categoría 4 (promedios superiores a 9): Un cambio en carrera se asocia con una
disminución de aproximadamente 1.22 puntos porcentuales en la probabilidad de que un
estudiante se encuentre en esta categoría.
Para la variable acceso a recursos educativos, según los efectos marginales en la:
Categoría 1 (Promedio 6.1-7): Un aumento en el acceso a recursos educativos se asocia
con un aumento de aproximadamente 2.84 puntos porcentuales en la probabilidad de que
un estudiante tenga un promedio en este rango.
Categoría 2 (Promedio 7.1-8): Un aumento en el acceso a recursos educativos se asocia
con un aumento de aproximadamente 4.91 puntos porcentuales en la probabilidad de que
un estudiante tenga un promedio en este rango.
Categoría 3 (Promedio 8.1-9): Un aumento en el acceso a recursos educativos se asocia
con una disminución de aproximadamente 4.50 puntos porcentuales en la probabilidad de
que un estudiante tenga un promedio en este rango.
Categoría 4 (Promedio >9): Un aumento en el acceso a recursos educativos se asocia con
una disminución de aproximadamente 3.25 puntos porcentuales en la probabilidad de que
un estudiante tenga un promedio en este rango.
En lo que respecta a efectos del costo de la educación para cada categoría se interpreta:
Categoría 1 (Promedio 6.1-7): Un aumento en los efectos percibidos del costo de la
educación se asocia con un aumento de aproximadamente 1.73 puntos porcentuales en la
probabilidad de que un estudiante tenga un promedio en este rango.
Categoría 2 (Promedio 7.1-8): Un aumento en los efectos percibidos del costo de la
educación se asocia con un aumento de aproximadamente 2.98 puntos porcentuales en la
probabilidad de que un estudiante tenga un promedio en este rango.
Categoría 3 (Promedio 8.1-9): Un aumento en los efectos percibidos del costo de la
educación se asocia con una disminución de aproximadamente 2.73 puntos porcentuales
en la probabilidad de que un estudiante tenga un promedio en este rango.
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Categoría 4 (Promedio >9): Un aumento en los efectos percibidos del costo de la
educación se asocia con una disminución de aproximadamente 1.98 puntos porcentuales
en la probabilidad de que un estudiante tenga un promedio en este rango.
La situación de ingresos refleja que:
Categoría 1 (Promedio 6.1-7): Un aumento en la situación de ingresos (asumiendo que un
valor más alto es una mejor situación) se asocia con un aumento de aproximadamente
1.75
puntos porcentuales en la probabilidad de que un estudiante tenga un promedio en este
rango.
Categoría 2 (Promedio 7.1-8): Un aumento en la situación de ingresos se asocia con un
aumento de aproximadamente 3.02 puntos porcentuales en la probabilidad de que un
estudiante tenga un promedio en este rango.
Categoría 3 (Promedio 8.1-9): Un aumento en la situación de ingresos se asocia con una
disminución de aproximadamente 2.77 puntos porcentuales en la probabilidad de que un
estudiante tenga un promedio en este rango.
Categoría 4 (Promedio >9): Un aumento en la situación de ingresos se asocia con una
disminución de aproximadamente 2.00 puntos porcentuales en la probabilidad de que un
estudiante tenga un promedio en este rango.
Mientras que en la variable recursos educativos en el hogar, se interpreta que:
Categoría 1 (Promedio 6.1-7): Un aumento en los recursos educativos en el hogar se
asocia con una disminución de aproximadamente 1.74 puntos porcentuales en la
probabilidad de que un estudiante tenga un promedio en este rango.
Categoría 2 (Promedio 7.1-8): Un aumento en los recursos educativos en el hogar se
asocia con una disminución de aproximadamente 2.99 puntos porcentuales en la
probabilidad de que un estudiante tenga un promedio en este rango.
Categoría 3 (Promedio 8.1-9): Un aumento en los recursos educativos en el hogar se
asocia con un aumento de aproximadamente 2.74 puntos porcentuales en la probabilidad
de que un estudiante tenga un promedio en este rango.
Categoría 4 (Promedio >9): Un aumento en los recursos educativos en el hogar se asocia
con un aumento de aproximadamente 1.99 puntos porcentuales en la probabilidad de que
un estudiante tenga un promedio en este rango.
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DISCUSIÓN
La literatura general, representada por (1) y (2), postula una relación directa y positiva entre un
mayor ingreso familiar y un mejor rendimiento académico, sugiriendo que la estabilidad
económica facilita la dedicación al estudio. Sin embargo, los resultados de su modelo Probit
presentan una contradicción notable: la variable "Situación ingresos" muestra un coeficiente
negativo, indicando que un aumento en los ingresos (o una mejor situación) se asocia con
una mayor probabilidad de estar en categorías inferiores de rendimiento. Similarmente, los
"Efectos de los costos educativos" percibidos también se asocian negativamente con el
rendimiento. Esta divergencia es un hallazgo crítico que sugiere una dinámica particular en su
población, donde factores socioeconómicos aparentemente ventajosos no se traducen en un
mejor desempeño académico, lo que requiere una profunda revisión de las hipótesis
subyacentes o de la codificación de las variables.
Autores como (3) y (4) enfatizan consistentemente el rol crucial de la escolaridad parental
como un predictor positivo del rendimiento y la persistencia universitaria, influyendo en el
apoyo y las expectativas en el hogar. En contraste, su modelo Probit encontró que la variable
"Niveles educativos de los padres" no era estadísticamente significativa. Esta ausencia de
significancia en un factor tan tradicionalmente influyente es una de las divergencias más
llamativas con la literatura, sugiriendo que, para su población específica, otros factores podrían
estar mediando o anulando el efecto directo del nivel educativo de los progenitores.
La literatura de (5) vincula el acceso a TIC con una mayor participación y rendimiento, mientras
que (6) resalta el impacto negativo de la falta de habilidades digitales. Sus resultados muestran
una dualidad interesante: la variable "Acceso a recursos educativos" presenta un coeficiente
negativo, lo que, al igual que el ingreso, se asocia contraintuitivamente con una mayor
probabilidad de rendimientos más bajos. Esto difiere directamente de Dávila y López y sugiere
que el simple acceso no garantiza un uso efectivo, o incluso podría implicar distracciones. No
obstante, la variable "Recursos educativos en el hogar" sí muestra un coeficiente positivo y
significativo, alineándose con la idea de que un ambiente familiar con materiales de estudio
disponibles favorece el rendimiento.
La investigación de (7) y (8) destaca la influencia de las condiciones de vivienda en el bienestar
y rendimiento académico. Su modelo, aunque no incluye una variable directa de
"hacinamiento", sí muestra que "Recursos educativos en el hogar" y un "Efecto ambiente
familia" positivo se asocian con un mejor rendimiento, lo cual se alinea con la importancia de un
entorno propicio para el estudio y el bienestar emocional. Respecto al apoyo familiar,
(9) subrayan la importancia del apoyo emocional. En consonancia, su modelo valida la
significancia positiva del "Efecto ambiente familia". Sin embargo, la variable "Efecto
compañero" resultó negativa, lo que podría contradecir la noción de redes de apoyo positivas, y
la no significancia del "clima emocional del hogar" o "involucramiento de los padres" también
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merece una reflexión. Por otro lado, la predicción de (10) sobre el potencial negativo de altas
expectativas parentales no apoyadas no tiene una confirmación directa en su modelo con una
variable significativa.
En cuanto a la inserción laboral, (11) indican un impacto negativo con altas cargas de trabajo. Su
modelo lo corrobora al encontrar que el "Efecto de trabajar" tiene un coeficiente negativo y
significativo, lo que valida la noción de que el empleo durante los estudios es un factor que
puede comprometer el rendimiento. En relación con la procedencia geográfica, (13) destaca los
desafíos para estudiantes rurales, mientras (14) enfatizan el rol positivo de programas de
mentoría. Su modelo no incluye variables directas para la procedencia geográfica, pero las
implicaciones de las redes de apoyo (aunque el "Efecto compañero" sea negativo) y el ambiente
familiar son indirectamente relevantes. La "carrera" también surge como un factor negativo,
sugiriendo que ciertas disciplinas o trayectorias académicas pueden presentar mayores desafíos
para el éxito.
CONCLUSIONES
El análisis confirmó que el rendimiento académico en la Facultad de Ciencias Políticas y
Administrativas de la UNACH responde a un modelo multifactorial en el que interactúan
variables socioeconómicas, familiares, institucionales e individuales. El modelo Probit demostró
mayor capacidad explicativa que el Logit, evidenciando que este tipo de herramientas
estadísticas son pertinentes para estudiar fenómenos educativos complejos y evitar
interpretaciones simplistas.
Los resultados mostraron que, aunque factores como el trabajo durante los estudios reducen el
desempeño y los recursos educativos en el hogar junto al ambiente familiar lo potencian,
también emergieron hallazgos contraintuitivos. Una mejor situación de ingresos o un mayor
acceso a recursos no siempre se tradujeron en un rendimiento superior, lo cual indica que las
condiciones socioeconómicas no actúan de manera lineal y requieren un análisis diferenciado
por carrera y contexto.
Se identificaron como determinantes clave el efecto negativo del trabajo y de los costos
educativos, así como el efecto positivo de los recursos educativos en el hogar, el apoyo docente
y el ambiente familiar. Estos hallazgos permiten concluir que el rendimiento académico no
depende únicamente de los ingresos económicos, sino de la interacción entre capital familiar,
condiciones de estudio y acompañamiento institucional, lo que exige a la universidad diseñar
políticas de apoyo más focalizadas para atender a estudiantes en situación de vulnerabilidad.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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9mico+al+igual+que+las+condiciones+de+ambientales+como+el+ruido,+la+iluminaci%C3
%B3n,+la+temperatura+en+la+ventilaci%C3%B3n+son+factores+que+influyen+dentro+de
+la+capacidad+de+concentraci%C3%B3n+de+los+estudiantes.+No+podemos+dejar+de+la
do+que+el+acceso+a+servicios+b%C3%A1sicos+es+esencial+para+la+vida+en+el+desarroll
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a+estos+genera+debilidades+al+limitar+las+tareas+b%C3%A1sicas.+&ots=teyE472k3E&sig
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