Ultimadamente se ha incrementado las aportaciones teóricas y trabajos empíricos con el fin de determinar las causas del rendimiento académico de los estudiantes de la educación superior.
Enviado por tomas • 9 de Febrero de 2018 • 2.171 Palabras (9 Páginas) • 510 Visitas
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Tabla 1
[pic 6]
(Fuente: Estud. pedagóg. vol.40 no.1 Valdivia 2014)[3]
- Modelo econométrico: Y = B0 + X1B1 + X2B2 + X3B3
E-views: ls NOTA c HORAS ASISTENCIA PROMEDIO
N° Observaciones: 26 datos.[pic 7]
Variable Endógena (Y):
- Notas
Variables Explicativas (Xi)
- X1: Horas de Estudio.
- X2: Asistencia.
- X3: Promedio Curricular.
-
Interpretación de Parámetros
Pendientes positivas, existe una relación directa entre los parámetros y la nota de los alumnos en la prueba de Desarrollo Sustentable.
Interpretación B0: representa la nota en la prueba que puede alcanzar en ausencia de B1, B2, B3.
Interpretación B1: Por cada hora de estudio adicional, el alumno sube en su nota 0,16 aprox.
Interpretación B2: Por cada punto porcentual adicional de asistencia, el alumno subirá 0,01 en su nota.
Interpretación B3: Por cada punto adicional que tenga en su promedio curricular, el alumno subirá 0,88 en su nota.
[pic 8]
-
Prueba de significancias
T- Student Horas de estudio:
- H0: Variable no es significativa.
- H1: Variable si es significativa.
[pic 9][pic 10]
R: Se rechaza H0, ya que T>2 y además la probabilidad es menor al 5%, por lo cual también sirve para rechazar H0.
T- Student Asistencia a clases:
- H0: Variable no es significativa.
- H1: Variable si es significativa.[pic 11]
[pic 12]
R: Se rechaza H0, ya que T>2, por lo cual también sirve para rechazar H0.
T- Student Promedio Curricular:
- H0: Variable no es significativa.
- H1: Variable si es significativa.
[pic 13][pic 14]
R: Se rechaza H0, ya que T>2 y además la probabilidad es menor al 5%, por lo cual también sirve para rechazar H0.
Test Global Fisher:
- H0: Variables no son significativas en su conjunto.
- H1: Variables si son significativas en su conjunto.
[pic 15]
[pic 16]
R: Se rechaza H0, ya que F > 4, o P
[pic 17]
-
Supuestos Mínimos Cuadrados:
-
Normalidad de los residuos:
Mediante el test de Jarque-Bera se busca comprobar si la distribución de los residuos es normal o errática, para ello se plantean las siguientes hipótesis:
H0: Los residuos se comportan en forma normal
H1: los residuos no se comportan en forma normal
- Jarque-Bera
[pic 18]
En este caso se acepta la H0, ya que el Jarque-Bera nos arrojó un valor de 0,18, el cual es menor al 5,99, y además la probabilidad nos dio de 91% mayor al 5%. Lo cual significa que los residuos se distribuyen normalmente.
Sin embargo, como la estadística de Jarque-Bera para pocos datos no es tan confiable, se utilizará ShapiroWilk para comprobar la normalidad de los residuos.
- ShapiroWilk
Residuos
S^2
coeficiente
Datos mayor- Datos menor
B
1,301617
1,69420681
0,4407
2,618937
1,15416554
0,947265
0,89731098
0,3043
2,018363
0,61418786
0,643554
0,41416175
0,2533
-1,011725
-0,25626994
0,634475
0,40255853
0,2151
1,249108
0,26868313
0,601623
0,36195023
0,1836
1,079505
0,19819712
0,554190
0,30712656
0,1563
0,957267
0,14962083
0,534906
0,28612443
0,1316
0,933289
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