Uso de modelos lineales generalizados para el análisis de tiempos hasta el evento agrupados. Una aplicación en el estudio de la demora en la elección de la carrera universitaria

• Autores: Boggio, Gabriela Susana; Hachuel, Leticia Susana; Harvey, Guillermina Beatriz; Angelini, Julia; Niccolai, Brenda
• Año de publicación: 2016
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: censura por intervalos; razón de hazards; modelos lineales generalizados; interval censoring; hazard ratio; generalized linear models
• Institución: Universidad Nacional de Rosario

Los resultados obtenidos muestran que los estudiantes que tienen mayor riesgo de demorar la posibilidad de elegir carrera son los de sexo masculino, los egresados de una escuela secundaria pública, los que han terminado la escolaridad secundaria antes de 2007, los que presentan algún tipo de discapacidad, los estudiantes que no trabajan, los que tienen un peor rendimiento académico, el nivel educativo del padre es bajo y cuyas madres no trabajan. También se puede medir el efecto de un factor en particular. Así por ejemplo, la oportunidad de alcanzar la condición para poder elegir carrera en forma más temprana es alrededor de un 20% mayor cuando el alumno trabaja. Parecería que las obligaciones que impone la actividad laboral favorecen el cumplimiento de las actividades académicas. Así también, haber finalizado la escuela secundaria inmediatamente antes del ingreso a la Facultad aumenta al doble (~1/0.5) las oportunidades de poder elegir más tempranamente la carrera. Hay que destacar que a pesar de estas coincidencias en las estimaciones de los coeficientes de las covariables en ambos modelos con enlace “log-log del complemento”, interpretables en términos de razones de hazards (Läära, Matthews, 1985), los valores de los interceptos no son equivalentes. Ello se debe a que cada uno de los modelos predice diferentes probabilidades, uno probabilidades condicionadas y el otro, probabilidades acumuladas
In studies where the response of interest is the time to some event, the available data com-monly summarizes what happened over a specific time interval. Generalized linear models can be used to analyze such duration data. In this paper two alternative approaches are con-sidered. The first models cumulative probabilities and the second approach, conditional probabilities considering the time as a discrete variable. The link function used allows to in-terpret the regression coefficients in terms of hazard ratios as in the classic survival analysis for continuous time. This methodology is illustrated in a study about the student delay in the Facultad de Ciencias Económicas y Estadística – UNR in order to choose the career after a common initial cycle. It was possible to identify patterns of students that increase or reduce this time.
Fil: Fil: Boggio, Gabriela Susana - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentina