Explorando la oferta universitaria: tipos de régimen, licenciamiento y calidad docente

filename="CALIDAD_UNIS16.csv"
dataunis=read.csv(filename, header=TRUE, sep=";", stringsAsFactors =T)

str(dataunis)

## 'data.frame':    143 obs. of  23 variables:
##  $ NOMBDEP    : Factor w/ 25 levels "AMAZONAS","ANCASH",..: 15 15 8 21 15 11 15 15 4 4 ...
##  $ NOMBPROV   : Factor w/ 48 levels "ABANCAY","ALTO AMAZONAS",..: 31 31 17 38 31 14 31 31 5 5 ...
##  $ UNIVERSIDAD: Factor w/ 143 levels "PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ LICENC     : Factor w/ 2 levels "NO","SI": 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 ...
##  $ REGIMEN    : Factor w/ 3 levels "ASOCIATIVA","PUBLICA",..: 1 3 1 1 1 3 3 2 3 1 ...
##  $ ESPACIO    : Factor w/ 2 levels "CAPITAL","NO CAPITAL": 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 ...
##  $ RELIG      : Factor w/ 2 levels "LAICA","RELIGIOSA": 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 ...
##  $ DOC_BACH   : int  567 1522 376 506 66 32 68 NA 28 218 ...
##  $ DOC_MAES   : int  939 1392 348 508 147 39 106 NA 16 227 ...
##  $ DOC_DOC    : int  482 529 127 213 47 10 33 NA 8 155 ...
##  $ DOC_TC     : int  548 723 211 294 68 25 53 NA 13 155 ...
##  $ DOC_INV    : int  341 13 57 0 14 5 45 NA 35 55 ...
##  $ DOC_DINA   : int  182 741 534 491 101 5 46 NA 35 209 ...
##  $ DOC_TOTAL  : int  2100 3449 861 1230 260 81 207 NA 52 600 ...
##  $ POR_DTC    : num  26.1 21 24.5 23.9 26.2 30.9 25.6 NA 25 25.8 ...
##  $ POR_DDOC   : num  23 15.3 14.8 17.3 18.1 12.4 15.9 NA 15.4 25.8 ...
##  $ POR_DDINA  : num  8.7 21.5 62 39.9 38.8 6.2 22.2 NA 67.3 34.8 ...
##  $ POST_PREG  : int  12037 27204 5412 12274 950 301 4258 NA 478 9199 ...
##  $ INGR_PREG  : int  4428 25986 3769 10500 884 266 3964 NA 455 3303 ...
##  $ MATR_PREG  : int  24264 113059 19074 33227 2226 718 11348 NA 994 13992 ...
##  $ EGR_PREG   : int  1945 8675 1425 3364 155 114 543 NA 23 1214 ...
##  $ GRAD_PREG  : int  1952 8232 1756 2463 140 151 380 NA 33 1380 ...
##  $ TITULADOS  : int  1683 4734 719 1538 12 89 69 NA 6 1055 ...

Tabla de frecuencias: tipos de universidad según licenciamiento

Observamos en la tabla de frecuencias que dentro del régimen privada societaria encontramos la mayor cantidad de universidades no licenciadas. La categoría de universidades privadas asociativas son las que presentan un mayor número de universidades licenciadas en comparación a las no licenciadas.

table(dataunis$LICENC,dataunis$REGIMEN)

##     
##      ASOCIATIVA PUBLICA SOCIETARIA
##   NO         17      27         43
##   SI         24      24          8

Grafico de barras: tipos de universidad y licenciamiento

Lo observado anteriormente se verifica en la gráfica, en la cual la zona oscura representa las universidades no licenciadas, y la zona clara las licenciadas.

barplot(table(dataunis$LICENC,dataunis$REGIMEN))

Docentes según régimen de universidad

aggregate(dataunis$DOC_TC,by=list(dataunis$REGIMEN),mean, na.rm=TRUE)

##      Group.1        x
## 1 ASOCIATIVA 161.3846
## 2    PUBLICA 186.1875
## 3 SOCIETARIA 128.1020

aggregate(dataunis$DOC_DOC,by=list(dataunis$REGIMEN),mean, na.rm=TRUE)

##      Group.1         x
## 1 ASOCIATIVA  95.45000
## 2    PUBLICA 102.54167
## 3 SOCIETARIA  60.26531

aggregate(dataunis$DOC_DINA,by=list(dataunis$REGIMEN),mean, na.rm=TRUE)

##      Group.1         x
## 1 ASOCIATIVA 137.97436
## 2    PUBLICA 281.25000
## 3 SOCIETARIA  92.95833

La formación y dedicación de los docentes repercute en los resultados de los alumnos?

Relacion entre numero de alumnos titulados y numero de docentes a tiempo completo

Se observa una relacion directa: a mayor numero de docentes a tiempo completo, mayor numero de titulados. Ello sugiere que la mayor dedicacion de los docentes repercute en la cantidad de estudiantes que logran conseguir el titulo profesional.

plot(dataunis$DOC_TC,dataunis$TITULADOS)

Ello se verifica con la prueba de correlacion de Pearson. Se observa una correlacion significativa (segun el p-valor) entre el numero de alumnos titulados y numero de docentes a tiempo completo. El indice de correlacion es positivo y de 0.67, mayor que 0.5. Ello comprueba una fuerte correlacion directa (positiva) entre las variables.

cor.test(dataunis$DOC_TC,dataunis$TITULADOS)

## 
##  Pearson's product-moment correlation
## 
## data:  dataunis$DOC_TC and dataunis$TITULADOS
## t = 8.8729, df = 98, p-value = 3.37e-14
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  0.5420901 0.7637357
## sample estimates:
##       cor 
## 0.6674415

Relacion entre numero de alumnos titulados y numero de docentes con doctorado

Se observa una relacion directa: a mayor numero de docentes con doctorado, mayor numero de titulados. Ello sugiere que la mayor calidad de los docentes (su mayor grado academico) repercute en la cantidad de estudiantes que logran culminar satisfactoriamente los estudios y conseguir el titulo profesional.

plot(dataunis$DOC_DOC,dataunis$TITULADOS)

Ello se verifica con una prueba de correlacion de Pearson. Se observa una correlacion significativa (segun el p-valor) entre el numero de alumnos titulados y numero de docentes con doctorado. El indice de correlacion es positivo y de 0.75, mayor que 0.5. Ello comprueba una fuerte correlacion directa (positiva) entre las variables.

cor.test(dataunis$DOC_DOC,dataunis$TITULADOS)

## 
##  Pearson's product-moment correlation
## 
## data:  dataunis$DOC_DOC and dataunis$TITULADOS
## t = 11.274, df = 99, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  0.6494832 0.8243930
## sample estimates:
##      cor 
## 0.749753