Innovar y transformar desde las disciplinas: experiencias claves en la educación superior en América Latina y el Caribe 2021-2022

2 Edad In- greso Carrera 2 19 . 11 19 . 32 19 . 50 19 . 46 19 . 39 19 . 41 NEM 629 . 11 624 . 36 553 . 20 605 . 55 573 . 62 611 . 75 PSUMat 555 . 83 602 . 78 554 . 23 583 . 64 554 . 66 589 . 95 PSULeng 514 . 30 570 . 09 528 . 44 570 . 58 524 . 64 570 . 42 Para evaluar si estas diferencias son estadísticamente significantes , se evaluaron a partir de diferentes pruebas dependiendo del tipo de variable analizada, tal como se presenta a continuación. Diferencia de medias en variables cuantitativas Para determinar las diferencias encontradas en las variables NEM, PSUMat y PSU- Leng respecto de quienes se titulan y no se titulan a tiempo, se realizó una prueba t para igualdad de medias. Como se observa en la tabla 4, para CPA los resultados muestran que solo NEM presenta diferencias estadísticamente significativas. Para la c arrera de Ingeniería Comercial, las variables NEM y PSUMat presentan diferencias de medias estadísticamente significantes, ambos a favor de mejores condiciones académicas de entrada. Tabla 4. Diferencia de medias (prueba t) Variable dependiente Carrera CPA IngCom t (p value) t (p value) NEM 66 . 8 (0 . 000) 1 . 98 (0 . 049) PSUMat 0 . 23 (0 . 82) 3 . 52 (0 . 001) PSULeng -1 . 51 (0 . 13) -0 . 061 (0 . 951) Tabla de contingencia y prueba Chi2 ( χ 2) para variables cualitativas Para determinar si las diferencias encontradas en las variables g énero, et nia, p rimera g eneración p rofesional, p rimera p referencia y R egión de La Araucanía entre quienes se titulan y no se titulan a tiempo son estadísticamente significativas, se utilizaron tablas de contingencia y prueba χ 2. De acuerdo a los hallazgos, para CPA ninguna de las variables presenta diferencias estadísticamente significativas (p >0. 05). Para Ingeniería Comercial, por otra parte, solo la variable Etnia es estadísticamente significante (p<0 . 05); en consecuencia, se rechaza H0 en favor de H1, observando una asociación significativa entre titularse a tiempo y no ser mapuche. 3.3 Logit Model: p robabilidad de t itulación a tiempo Para estimar la probabilidad de titularse con t itulación a tiempo , se estimaron dos m o- delos (Modelo LOGIT 1 y Modelo LOGIT 2) para cada carrera. En las tablas 5 y 6 , se 2 Para las variables cuantitativas Edad Ingreso Carrera, NEM, PSUMat y PSULeng se presentan los prome- dios. 610