##Resumen

Este informe analiza la probabilidad de recuperar la inversión en educación (ROI) empleando visualizaciones interactivas. Se estudia la relación entre nivel educativo, ingresos y tiempo estimado para recuperar el costo educativo.

##Introducción

La educación es una de las inversiones más relevantes para el desarrollo personal y económico. Sin embargo, los altos costos y la incertidumbre laboral hacen necesario evaluar si realmente se recupera lo invertido. Este informe estima el retorno de la inversión educativa (ROI) considerando ingresos medios por nivel educativo, costos y tiempo de recuperación.

##Hipótesis

H1: A mayor nivel educativo, mayor ingreso promedio mensual y menor tiempo de recuperación.

H2: Los recién graduados presentan menor probabilidad de recuperar la inversión en el corto plazo.

H3: Las áreas técnicas y tecnológicas presentan un ROI más favorable que las académicas tradicionales.

#Revisión de literatura

Estudios del DANE, OCDE y Banco Mundial muestran retornos positivos de la educación en Colombia, aunque con diferencias entre áreas y niveles. El retorno depende también de la calidad institucional, la experiencia laboral y la empleabilidad temprana.

##Metodología

Tipo de estudio: cuantitativo y descriptivo.

Datos: GEIH o base simulada de ingresos.

Variables: nivel educativo, ingreso mensual, costo educativo estimado.

Análisis: cálculo de ROI, tiempo de recuperación, gráficos comparativos e interactivos.

##Resultados Estadística descriptiva

A continuación se presentan los ingresos medios y dispersión por nivel educativo.

resumen <- datos %>%
  group_by(nivel_edu) %>%
  summarise(
    promedio_ingreso = mean(INGLABO),
    mediana_ingreso = median(INGLABO),
    sd_ingreso = sd(INGLABO)
  )

datatable(resumen, caption = "Ingresos promedio por nivel educativo")

El siguiente gráfico muestra cómo aumentan los ingresos según el nivel educativo.

p1 <- ggplot(resumen, aes(x = nivel_edu, y = promedio_ingreso, fill = nivel_edu)) +
  geom_col(show.legend = FALSE) +
  labs(title = "Ingreso promedio mensual por nivel educativo",
       x = "Nivel educativo", y = "Ingreso promedio (COP)") +
  theme_minimal()

ggplotly(p1)

Se estiman los costos educativos aproximados y el tiempo esperado para recuperar la inversión.

costo_por_nivel <- c(
  "Secundaria" = 0,
  "Técnico" = 10000000,
  "Tecnólogo" = 18000000,
  "Profesional" = 30000000,
  "Maestría" = 50000000
)

prom_base <- resumen$promedio_ingreso[resumen$nivel_edu == "Secundaria"]

datos_roi <- resumen %>%
  mutate(
    costo_total = unname(costo_por_nivel[as.character(nivel_edu)]),
    ingreso_extra = promedio_ingreso - prom_base,
    tiempo_recuperacion_anios = ifelse(ingreso_extra > 0, costo_total / (ingreso_extra * 12), NA)
  )

datatable(datos_roi, caption = "ROI estimado por nivel educativo")

El siguiente gráfico muestra el tiempo promedio necesario para recuperar lo invertido.

hc <- highchart() %>%
  hc_title(text = "Tiempo estimado de recuperación (años)") %>%
  hc_xAxis(categories = datos_roi$nivel_edu) %>%
  hc_add_series(data = round(datos_roi$tiempo_recuperacion_anios,2), type = "column", name = "Años")
hc

##Discusión

Los resultados confirman una relación positiva entre educación e ingresos, aunque el retorno depende del nivel. Los técnicos y tecnólogos recuperan su inversión más rápido que los profesionales o posgraduados, que enfrentan mayores costos iniciales.

##Conclusiones

La educación aumenta los ingresos y el ROI es positivo.

A corto plazo, los técnicos logran mejor equilibrio entre costo y beneficio.

A largo plazo, los grados universitarios ofrecen mayores ingresos absolutos.

Se recomienda considerar experiencia, redes y contexto antes de invertir.

##Referencias

DANE (2024). Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH)

OCDE (2023). Education at a Glance

Banco Mundial (2023). Returns to education in Latin America