Envíe este artículo por correo electrónico 
Variables que influyen en la finalización de la maestría en estadística de la Universidad de Los Andes (Venezuela)
Resumen
Se muestran los resultados de determinar la función del tiempo en que los estudiantes de la Maestría en Estadística finalizan sus estudios y los factores asociados a un menor tiempo de graduación. La información se tomó de los expedientes de los 225 estudiantes que ingresaron a la maestría desde la primera cohorte (1973) hasta los de la cohorte del 2002, cuyo seguimiento fue hasta septiembre de 2004. La metodología utilizada fue un análisis de supervivencia clásico, que consistió en estimar la función del tiempo que tarda un individuo para graduarse, utilizando el estimador de Kaplan y Meier, y el ajuste de modelos para explicar el riesgo de graduarse, mediante el modelo de Cox. Los resultados muestran que las variables que contribuyen a que el tiempo de graduación sea más corto son: poseer una profesión en el área científica, contar con el beneficio de la beca, tener un dominio instrumental del idioma inglés y tomar la maestría por motivos de investigación.
Palabras clave
Texto completo:
PDFReferencias
Andersen, Per Kragh y Borgan, Ærnulf. (1985). Counting Process Model for Life History Data: A Review. Scandinavian Journal of Statistics, 12: 97 – 158.
Andersen, Per Kragh, Borgan, Ærnulf., Gill, Richard y Keiding, Niels. (1982). Linear Nonparametric Test for Comparison of Counting Processes with Applications to Survival Data (with discussion). International Statistical Review, 50: 219 – 258.
Andersen, Per Kragh, Borgan, Ærnulf, Gill, Richard y Keiding, Niels. (1993). Statistical Models Based on Counting Processes. N.Y.: Springer – Verlag.
Borges Peña, Rafael Eduardo. (2002). Análisis de Supervivencia Aplicado a un caso de Diálisis Renal: Diálisis Peritoneal en el Hospital Clínico Universitario de Caracas y Hemodiálisis en el Hospital de Clínicas Caracas, 1980 – 2000. Tesis de M.Sc. en Estadística Aplicada, Mérida, Venezuela: Instituto de Estadística Aplicada y Computación, Universidad de los Andes. (Disponible en: http://tesis.saber.ula.ve).
Borges Peña, Rafael Eduardo. (2004). VI Jornadas Académicas: Análisis de Supervivencia Básico utilizando el lenguaje R. Área de Postgrado en Estadística y Actuariado. Escuela de Estadística y Ciencias Actuariales. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales. Universidad Central de Venezuela. Caracas – Venezuela.
Bloom, Lynn Z. (1981). Why Graduate Students Can´t Write: Implications of Research on Writing Axiety for Graduate Education. Journal of Advanced Conposition, 2 (1-2): 103 – 117.
Breslow, Norman E. (1974). Covariance analysis of censored survival data. Biometrics, 30: 89 – 100.
Carlino, Paula. (2005). ¿Por qué no se completan las tesis en los postgrados? Obstáculos percibidos por maestrandos en curso y Magistri exitosos. Educere – Trasvase de lo publicado, 30: 415 – 420.
Castaño, Elkin, Gallón, Santiago, Gómez, Karoll y Vásquez, Johanna. (2004). Deserción estudiantil universitaria: una aplicación de modelos de duración. Lecturas de Economía, 60: 39 – 65.
Castaño, Elkin, Gallón, Santiago, Gómez, Karoll y Vásquez, Johanna. (2006). Análisis de los factores asociados a la deserción y graduación estudiantil universitaria. Lecturas de Economía, 65: 9 – 36.
Castaño, Elkin, Gallón, Santiago, Gómez, Karoll y Vásquez, Johanna. (2008). Análisis de los factores asociados a la deserción estudiantil en la Educación Superior: un estudio de caso. Revista de Educación, 345: 255 – 280.
Cox, David Roxbee (1972). Regression models and life tables (with discussion). Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 34: 187 – 220.
Cox, David Roxbee y Oakes, David (1984). Analysis of Survival Data. Londres: Chapman & Hall.
Collett, David (2003). Modelling Survival Data in Medical Research. 2da Edición. Boca Ratón: Chapman & Hall.
Delamont, Sara y Atkinson, Paul (2001). Doctoring Uncertainty: Mastering Craft Knowledge. Social Studies of Science, 31(1): 87-107.
Efron, Brad (1977). The efficiency of Cox’s likelihood function for censored data. Journal of American Statistical Association, 72: 557 – 565.
Fleming, Thomas R. y Harrington, David P (1991). Counting Processes and Survival Analysis. N.Y.: John Wiley & Sons, Inc.
Furtado, Magdalena (2003). Trayectoria Educativa de los jóvenes: El problema de la deserción. Cuaderno de Trabajo Serie Aportes TEMS. Nº22. Comisión de Transformación de la Educación Media Superior en el Uruguay /ANEP – Codicen
Gill, Richard D. (1983). Large Sample Behavior of the Product – limit Estimator on the Whole Line. Annals of Statistics, 11: 49 – 58.
Gill, Richard D. y Johansen, Soren (1990). A Survey of Product – integration with a View Towards applications in Survival Analysis. Annals of Statistics, 18: 1501 – 1550.
Giovagnoli, Paula I (2002). Determinantes de la deserción y graduación universitaria: Una aplicación utilizando modelos de duración. Departamento de Economía, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad de la Plata. Documento de trabajo Nro. 37. Argentina.
Greenwood, Major (1926). The natural duration of cancer. Reports on Public Health and Medical Subjects, 33: 1 – 26, Londres: Her Majesty’s Stationery Office.
Harrington, David P. and Fleming, Thomas R. (1982). A class of rank test procedures for censored survival data. Biometrika, 69: 553 – 566.
Hosmer, David W. y Lemeshow, Stanley (1999). Applied Survival Analysis: Regression Modeling of Time to Event Data. N.Y.: Jhon Wiley & Sons, Inc.
Johnson, Norman L. y Kotz, Samuel (1997). Discrete Multivariate Distributions. New York. Jhon Wiley & Sons, Inc.
Kaplan, Edward L. y Meier, Paul (1958). Nonparametric estimation from incomplete observations. Journal of the American Statistical Association, 53: 457 – 481.
Klein, John P. y Moeschberger, Melvin L. (1997). Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data. New York: Springer – Verlag.
Kleinbaum, David G. (2005). Survival Analysis: A self – learning Text. Segunda edición. New York: Springer – Verlag.
Latona, Kris y Browne, Mairead (2001). Factors Associated with Completion of Research Higher Degrees. Higher Education Series Report No. 37. Australia: Department of Education, Training and Youth Affairs.
Lavado, Pablo y Gallegos, José (2005). La dinámica de la deserción escolar en el Perú: Un enfoque usando modelos de duración. Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico, Lima, Perú.
Lee, Elisa T. y Wang, John W. (2003). Statistical Methods for Survival Data Analysis. New Jersey.: Wiley – Interscience.
Mantel, Nathan (1966). Evaluation of survival data and two new rank order statistics arising in its consideration. Cancer Chemotherapy Reports, 50: 163 – 170.
Mathsoft, Inc. (1999). S – PLUS 2000 Guide to Statistics, Volume 2. Data Analysis Products Division, Mathsoft, Seattle, WA.
Meyer, Bruce D. (1990). Unemployment insurance and unemployment spells. Econométrica, 58 (4): 757 – 782.
Pepe, Margaret S. y Fleming, Thomas R. (1989). Weighted Kaplan – Meier Statistic: A Class of Distance test for Censored Survival Data. Biometrics, 45: 497 – 507.
Pepe, Margaret S. y Fleming, Thomas R. (1991). Weighted Kaplan – Meier Statistic: Large Sample and Optimality Considerations. Journal of the Royal Statistical Society, Serie B, 53: 341 – 352.
Peña Guillén, Jesús Alberto. (2006). Aplicación del Análisis de Supervivencia a los estudiantes de la Maestría en Estadística, 1973 – 2004. Tesis de M.Sc. en Estadística, Mérida, Venezuela: Instituto de Estadística Aplicada y Computación, Universidad de Los Andes.
Peto, Richard y Peto, Julian (1972). Asymptotically efficient rank invariant test procedures (with discussion). Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 135: 195 – 206.
Prentice, Ross L. y Gloeckler, Lynn A. (1978). Regression analysis of grouped survival data with application to breast cancer data. Biometrics, 34: 57 – 67.
R Development Core Team (2004). R: A languaje and environment for statistical computing. Viena, Austria: R Foundation for Statistical Computing.
Rosas, Ana Karina; Flores, Daniela y Valarino, Elizabeth (2006). Rol del tutor de tesis: Competencias, Condiciones Personales y Funciones. Revista de Investigación y Postgrado, Universidad Pedagógica Experimental Libertador, 21 (1), 153 – 185. Caracas – Venezuela.
S original by Terry Therneau and ported by Thomas Lumley (2004). survival: Survival analysis, including penalized likelihood. R package version 2.13 – 2.
Schoenfeld, David (1982). Partial residuals for the proportional hazard regression model. Biometrika, 69: 239 – 241.
Therneau, Terry M., Grambsch, Patricia M. y Fleming, T.R. (1990). Martingale – based residuals for survival models. Biometrika, 77: 147-160.
Therneau, Terry M. y Grambsch, Patricia M. (2000). Modeling Survival Data: Extending the Cox Model. N.Y.: Springer-Verlag.
ISSN: 1316-4910
Depósito legal electrónico: pp199702ME1927
Todos los documentos publicados en esta revista se distribuyen bajo una
Licencia Creative Commons Atribución -No Comercial- Compartir Igual 4.0 Internacional.
Por lo que el envío, procesamiento y publicación de artículos en la revista es totalmente gratuito.
 |  |  | |
 |  |  | |
 |  | ||