Value-added in higher education , ordinary least squares and quantile regression for a Colombian case - Bogoya Jose D.; Bogoya Johan M.; Peųela Alfonso J.; Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ingeniera̕
En el sistema educativo de Colombia se realizan dos exm̀enes nacionales obligatorios al aǫ. El primero, conocido como Saber 11, est ̀dirigido a los estudiantes que finalizan el bachillerato, mientras que el segundo, conocido como Saber Pro, evala͠ a los estudiantes que terminan un estudio superior. En este estudio, el resultado obtenido por un estudiante en el examen Saber 11, junto con su gňero y estrato socioeconm̤ico, son nuestras variables independientes, mientras que el resultado del examen Saber Pro es nuestra variable dependiente.Comparamos los resultados de dos modelos estads̕ticos para Saber Pro. El primer modelo, regresin̤ multi-lineal o mn̕imos cuadrados (OLS, por sus siglas en inglš), produce un buen ajuste general pero es impreciso para ciertos estudiantes. El segundo modelo, regresin̤ cuantl̕ica (QR, por sus siglas en inglš), mide la poblacin̤ de acuerdo con su cuantil. El OLS minimiza los errores para los estudiantes cuyo resultado en Saber Pro est ̀cercano a la media (proceso conocido como estimacin̤ en la media) mientras que el QR puede estimar un valor en el cuantil <U+00CE>ı para cada 0 < <U+00CE>ı < 1. Mostraremos que el QR es ms̀ preciso que el OLS y revelaremos el comportamiento desconocido del estrato socio econm̤ico, el gňero y la preparacin̤ acadm̌ica inicial (estimada con el examen Saber 11) para cada cuantil.