Rúbrica: Se identifica, corrige o justifica los valores ausentes, outliers o datos atípicos entre otros, describiendo este proceso y representando gráficamente (se sugiere Boxplot) la información procesada.
En este apartado inicial se busca bosquejar los antecedentes del sistema educacional chileno, de acuerdo a la información entregada por el Sistema de Información de Educación Superior (SIES), dependiente del Ministerio de educación (MINEDUC).
La información utilizada corresponde a la información de matrícula total, masculina y femenina para los años 2007 - 2021. Esto permite, dar cuenta de una evaluación global del sistema que permitirá matizar y/o enfatizar las hipótesis y problemáticas plateadas en el trabajo anterior.
De acuerdo a la información recogida por SIES, la matrícula universitaria de pre grado en el periodo 2007 - 2021 evidencia diferencias en matriculados hombres y matriculados mujeres por programa. En efecto, en el inicio de la serie (2007) la matrícula masculina (123.454) es mayor que la femenina (119.926). No obstante, esta brecha disminuye y de hecho la tendencia cambia a favor del grupo femenino. Es claro observar que la matrícula femenina, a partir de 2008, es mayor que la matrícula masculina. Lo anterior, denotaría un cambio en el sistema educacional chileno, que tradicionalmente ha sido un lugar donde las mujeres han tenido una subrepresentación en algunas áreas, principalmente asociadas a las ciencias e ingenierías.
| NIVEL.GLOBAL | variable | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pregrado | hombres | 246245 | 256877 | 267394 | 283710 | 295876 | 300772 | 308875 | 306709 | 304750 | 305317 | 306727 | 309526 | 308479 | 298845 | 310537 |
| Pregrado | mujeres | 259137 | 267733 | 282342 | 301681 | 319935 | 330494 | 336458 | 338658 | 341445 | 350464 | 359079 | 368687 | 368605 | 361345 | 380843 |
Ahora bien, las tendencias generales descritas anteriormente, donde la matrícula femenina es mayor, se matizan si observamos la información, considerando las áreas que define SIES para categorizar los programas de estudio. En este sentido, se observan diferencias en las tendencias de la matrícula, de acuerdo al área de conocimiento que tipifica a cada uno de los programas.
En consecuencia, existiría evidencia preliminar que indicaría que aún existen áreas del conocimiento y programas en donde la presencia femenina esta sub representada, particularmente en el área de la tecnología. Por otro lado, existen áreas donde la mujeres se encuentran sobre representadas como educación, ciencias sociales y Salud. Finalmente, el resto de las áreas, a nivel descriptivo, no evidencian diferencias notables en cuanto a sus respectivas matrículas totales..
El área del conocimiento como clasificación del conocimiento considera 11 grupos:
A continuación se exploran las diferencias en las tendencias asociadas a las matrículas de hombres y mujeres en los programas asociados a disntintas áreas de conocimiento.
El área de tecnología evidencia sub-representación de matrícula femenina. En efecto, la matrícula masculina se visualiza más alta en cada uno de los años que registra SIES, esto indicaría una sobre representación masculina en esta área. Esta desproporción, de acuerdo al gráfico se mantiene relativamente estable en el tiempo. La serie empieza con una proporción de 78% para matrícula masculina vs 22% en 2007. Para el año 2021 la matrícula masculina total, para el área tecnológica, corresponde a 113.307 estudiantes (75,3%), en tanto que la matrícula femenina asciende a 37.084 (24,7%). Esto quiere decir que la brecha se mantiene en proporciones casi idénticas a la fecha, lo que indicaría que si bien la brecha ha disminuo esta solo evidencia una disminución de 3 puntos porcentuales.
Considerando la observación anterior, es que las evaluaciones posteriores consideran la matrícula en el área tecnológica, ya que en esta es donde es posible apreciar una brecha constante entre la matrícula de mujeres y hombres. En efecto, las medias de hombres y mujeres evidencian diferencias. Donde, en cada uno de los años la media de matrícula de hombres es más alta que la media de la matrícula femenina.
| variable | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| hombres | 84.25631 | 80.10465 | 72.74631 | 71.60430 | 77.27622 | 80.13234 | 80.37369 | 80.66620 | 79.65247 | 77.94130 | 79.88369 | 78.06001 | 81.11676 | 76.88612 | 78.19669 |
| mujeres | 27.12972 | 26.56051 | 25.09141 | 24.76252 | 26.58223 | 28.22906 | 29.12657 | 28.89106 | 28.70257 | 28.51386 | 29.62530 | 28.56006 | 29.82172 | 28.41234 | 29.40761 |
En este apartado se identifican y describen los datos ausentes para cada uno de los años de la serie. En este sentido, es importante indicar que la unidad de análisis de la información corresponde a los programas y/o carreras del sistema educacional chileno desde 2007 a 2021.
De manera general, los datos ausentes en la información corresponden a la posibilidad de no matrícula en alguno de los programas listados por SIES. Esto ocurre frecuentemente, particularmente cuando un programa disminuye su matrícula y eventualmente cierra o cambia su estructura curricular. Esto da pie a la desaparición de programas, o su cambio en nuevas versiones.
El gráfico indica que la mayor proporción de datos ausentes ocurre en 2010, y 2013.
El área de tecnología oscila entre un 8% y 10%.
Dado que en general los datos ausentes son relativamente bajos se opta por retirarlos de los cálculos, todo lo cual no influye en los resultados para la evalaución de tendecia central y dispersión.
Rúbrica: Se identifica, corrige o justifica los valores ausentes, outliers o datos atípicos entre otros, describiendo este proceso y representando gráficamente (se sugiere Boxplot) la información procesada.
En este apartado se busca determinar los datos atípicos de las matrículas estudiadas. Para tal efecto, se ha estandarizado la información de la matrícula universitaria de pre grado, lo que permite establecer una posición relativa de cada programa en un rango teórico que va desde -3 a 3, que considera la distancia, en términos de desviaciones estándar de la media.
El histograma muestra que, efectivamente la mayor parte de la información se concentra en torno -0,5 y 0. La media total para el área tecnológica corresponde a una media de 78,50 para hombres y 28,05 para mujeres. se retiran aquellos datos que se encuentran a mas 3.1 desviaciones estándar de la media, lo que corresponde a 467 registros, los cuales poseen una matrícula mucho más alta que el grueso de los programas analizados.
Esto implica que la distribución de la información no sería normal, ya que existe una gran cantidad de programas con una matrícula que oscila entre 0 y 100 estudiantes por programa. Sólo una parte pequeña de los programas supera este tamaño de matrícula. Esto representa un antecedente para reducir el universo de la matrícula con el objetivo de normalizar la distribución.
La tabla que indica la desviación,que evalúa el nivel de dispersión de los datos, apoya esta observación donde el indicador para la matrícula masculina es más alta que su media. Cuando esto ocurre puede indicar la presencia de un sesgo, es decir existirían valores extremos. Ahora bien, en efecto existen programas de algunas instituciones que poseen una matrícula grande que puede ir mucha más alla de las 3 desviaciones estandar, esto podría ser un argumento para retirarlas del universo. Sin embargo, muchas de estas matrículas corresponde a programas de ingeniería que es donde más sería posible observar la brecha de hombre y mujeres.
De acuerdo al gráfico de boxplot, la mediana de matricula oscila entre 10 y 15 estudiantes por programa. Esto quiere decir que la mitad de los programas universitarios, de pre grado del área tecnológica tienen una matrícula por debajo del rango señalado.
| variable | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| hombres | 132.34422 | 128.64155 | 128.21410 | 129.21451 | 135.79978 | 140.80142 | 140.94253 | 136.56725 | 144.98395 | 142.46402 | 142.11814 | 142.30270 | 150.10900 | 133.96516 | 139.2393 |
| mujeres | 42.65946 | 42.37613 | 42.54722 | 42.73241 | 45.34629 | 47.62948 | 48.87613 | 49.80356 | 53.16793 | 53.91313 | 56.54221 | 58.54986 | 64.48235 | 57.78513 | 60.5974 |