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

3 presen tan lo s coeficientes β estimados , lo s estadístico s asociado s y las medid as de re- sume n del modelo. E l Modelo LOGIT 1 incorpor a como variables explicativ as aqu ellas qu e resultaro n sig- nificativas para una u otra carrera en los análisis previos (Etnia, NEM, PSuMat y PSU- Leng). Se incorporó también la variable g énero , dado los objetivos del presente estudio. Como se o bserva en la tab la 5 , lo s in dicadores generales d el modelo permite n concluir que el conjunto de factores seleccionados contribuye significativamente a explicar la probabilidad de t itularse a tiempo, lo cual se ve reflejado en el porcentaje de predicción correcto alcanzado (> 70 % para ambas carreras) y p>0 . 05 en el test de Hosmer Lemes- how. Esta última prueba es un t est de bondad de ajuste , cuya h ipótesis nula afirma que el modelo propuesto se ajusta a lo observado. Por lo tanto, un p-valor>0.05 implica que lo que observamos se ajusta suficientemente a lo esperado bajo el modelo. A nivel de los coeficientes estimados, para la carrera de CPA solo la variable NEM es estadística- mente significante (p<0 . 05). Para la carrera de Ingeniería Comercial, por su parte, las variables NEM, PSUMat y m apuche son estadísticamente significantes(p<0 . 05). En específico, a mayor NEM aumenta la probabilidad de titularse a tiempo en CPA. Por otra parte, una mayor PSUMat, mayor NEM y no ser m apuche , aumenta la probabilidad de titularse a tiempo en Ingeniería Comercial. Tabla 5. Modelo LOGIT 1 Varia- bles/Cons- tante CPA IngCom Variable dependiente: t itulación a tiempo (1 , 0) Variable dependiente: t itula- ción a tiempo (1,0) B Sig. (p) Odds Ratio Exp(B) B Sig. (p) Odds Ratio Exp(B) Mapuche . 074 . 852 1 . 077 - . 739 . 038 . 478 NEM . 011 . 000 1 . 011 . 004 . 065 1 . 004 PSUMat . 001 . 825 1 . 001 . 013 . 001 1 . 013 PSULeng - . 002 . 495 . 998 - . 003 . 149 . 997 Mujer . 121 . 779 1 . 128 . 333 . 243 1 . 395 Constante -6 . 915 . 031 . 001 - 8 . 584 . 001 . 000 Ajuste Glo- bal - 2LL : 171 . 13 % Correcto: 78 . 9 Test Hosmer Lemeshow χ 2= 6 . 13 p = 0 . 632 - 2LL : 309 . 8 % Correcto: 71 . 6 Test Hosmer Lemeshow χ 2= 8 . 718 p = 0 . 367 Con el objetivo de profundizar en el análisis e indagar respecto de posibles combina- ciones entre e tnia y g énero con la t itulación a tiempo, se estimó el Modelo LOGIT 2 reemplazando la variable género por la variable de interacción m ujer* m apuche. Según 611