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Se comparan distintos marcos de estudio por tipo institucional (CRUCH, privadas, CFT e IP) y por cohortes 2018-2019 a 2020-2021, incorporando variables del estudiante, condición de extranjero/migración y atributos socioeconómicos y demográficos. Incluye métricas de ajuste como R² de Tjur, AIC, BIC y log-likelihood, además de notas de significancia estadística (p \u003C .05, .01, 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información resume la Tabla A1?","Question",{"text":105,"@type":106},"La Tabla A1 entrega coeficientes de razones de odds del tipo de institución de educación superior donde se matricula el estudiante, estimados con modelos que comparan distintas configuraciones por tipo institucional y cohortes.","Answer",{"name":108,"@type":103,"acceptedAnswer":109},"Qué analiza la Tabla A2 sobre la transición a educación superior?",{"text":110,"@type":106},"La Tabla A2 modela la transición a educación superior según estatus de extranjero, migración (forzado y no forzado), país de origen y variables socioeconómicas y demográficas del estudiante.",{"name":112,"@type":103,"acceptedAnswer":113},"Cómo evalúa el documento la calidad del ajuste de los modelos?",{"text":114,"@type":106},"Para cada modelo reporta métricas de ajuste como R² de Tjur, AIC, BIC y log-likelihood, además de la significancia estadística indicada con niveles de p.","https://schema.org",{"og:url":75,"og:type":117,"og:title":55,"og:site_name":88,"og:description":57},"article",{"robots":119,"canonical":75},"index,follow",{"doc_id":121,"site_id":52},451728,1791214237,{"code":4,"msg":5,"data":124},{"doc_id":121,"user_id":125,"nickname":85,"user_avatar":126,"doc_module":4,"category_id":26,"category_name":27,"doc_title":55,"doc_description":57,"doc_content":127,"file_id":128,"file_url":129,"file_type":130,"file_size":131,"view_count":67,"is_deleted":4,"is_public":67,"is_downloadable":67,"audit_status":67,"page_count":132,"language":133,"language_code":53,"site_id":52,"html_lang":53,"table_of_contents":134,"faqs":135,"seo_title":136,"seo_description":57,"update_tm":137,"read_time":138},3985741905716,"https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d","Anexos  \nTabla A1  \nCoeficientes de Razones de Odds de Tipo de Institución de Educación Superior en la que se Matricula el Estudiante, PredichoporAtributos de Estudiante y Atributos de Institución  \n\n| Efecto | Modelo 1\u003Cbr>(Universidad\u003Cbr>CRUCH) | Modelo 2\u003Cbr>(Universidad\u003Cbr>CRUCH) | Modelo 1\u003Cbr>(Universidad\u003Cbr>Privada) | (Modelo 2Universidad Modelo 1 Modelo 2 Mod1elo Mod2elo (CFT) (CFT)\u003Cbr>Privada) (IP) (IP) |\n| --- | --- | --- | --- | --- |\n\nIntercepto  \nCohorte 2 (2018-2019) Cohorte 3 (2019-2020) Cohorte 4 (2020-2021) Extranjero Rendimiento académicoprevio  \nNivel socioeconómico  \nExpectativa parental que estudiante accede aeducación superior Participa en actividadescolar cultural o académica  \nNúmero de años deacreditación  \nCosto de arancel ymatrícula  \nGratuidad  \n0.71***(0.01) 1.06***(0.01) 1.10***(0.01) 1.14***(0.01)  \n0.78***(0.03)  \n0.04***(0.00) 1.10***(0.01) 1.12***(0.01) 1.13***(0.01) 0.80***(0.03) 3.07***(0.02) 1.28***(0.01) 1.60***(0.05)  \n1.08***(0.01)  \n1.09***(0.00) 1.00***(0.00) 4.68***  \n(0.06)  \n0.31***(0.00) 0.89***(0.01) 0.81***(0.01)  \n0.88***(0.01) 1.01 (0.04)  \n0.37***(0.02) 0.65***(0.01) 0.55***(0.01) 0.52***(0.01) 0.92 (0.06) 0.60***(0.01) 0.90***(0.01)  \n2.07***(0.09) 0.98 (0.01)  \n0.34***(0.00) 1.00***(0.00) 0.30***  \n(0.00)  \n0.14***(0.00) 1.00 (0.02) 1.03*(0.02)  \n0.90***(0.01) 1.08 (0.06)  \n6.36***(0.30) 1.41***(0.03) 1.64***(0.03) 1.76***(0.04) 0.95 (0.06) 0.80***(0.01) 0.91***(0.01) 0.85***(0.02)  \n0.93***(0.01)  \n1.71***(0.01) 1.00***(0.00) 1.16***  \n(0.02)  \n0.29*** 1.81***(0.00) (0.07) 1.04** 1.27***(0.01) (0.02) 1.04** 1.36***(0.01) (0.02) 1.00 1.70***(0.01) (0.03) 1.31*** 1.47***(0.05) (0.07)  \n0.74***(0.01)  \n0.97***(0.01) 1.17***  \n(0.03)  \n1.03**(0.01)  \n1.63***(0.01) 1.00***(0.00) 0.52***  \n(0.01)  \n\n| Efecto | Modelo 1\u003Cbr>(Universidad\u003Cbr>CRUCH) | Modelo 2\u003Cbr>(Universidad\u003Cbr>CRUCH) | Modelo 1\u003Cbr>(Universidad\u003Cbr>Privada) | Modelo 2\u003Cbr>(Universidad\u003Cbr>Privada) | Modelo 1\u003Cbr>(CFT) | Modelo 2\u003Cbr>(CFT) | Modelo\u003Cbr>1\u003Cbr>(IP) | Modelo\u003Cbr>2\u003Cbr>(IP) |\n| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |\n| Otra beca o crédito |  | 0.92***\u003Cbr>(0.01) |  | 1.02\u003Cbr>(0.02) |  | 0.82***\u003Cbr>(0.02) |  | 1.61***\u003Cbr>(0.03) |\n| n estudiantes | 290,263 | 290,263 | 290,263 | 290,263 | 290,263 | 290,263 | 290,263 | 290,263 |\n| R² de Tjur | 0.00 | 0.30 | 0.00 | 0.48 | 0.00 | 0.29 | 0.00 | 0.35 |\n| Estadísticos de ajuste |  |  |  |  |  |  |  |  |\n| AIC | 397057.3 | 299910.2 | 302941.9 | 166678.3 | 215113.0 | 133661.7 | 311631.9 | 200130.3 |\n| BIC | 397110.2 | 300047.8 | 302994.8 | 166815.8 | 215165.9 | 133799.2 | 311684.8 | 200267.8 |\n| Log-likelihood | -198523.6 | -198523.6 | -198523.6 | -198523.6 | -198523.6 | -198523.6 | -\u003Cbr>198523.6 | -\u003Cbr>198523.6 |\n\nNota. Se modela sólo estudiantes que realizan transición a educación superior al tipo de institución relevante. CRUCH: Universidad del Consejo de Rectores de  \nUniversidades Chilenas. Privada: Universidad privada. CFT: Centro de Formación Técnica. IP: Instituto Profesional.  \n* p \u003C .05 ** p \u003C .01 *** p \u003C .001  \nTabla A2  \nTransición a Educación Superior PredichoporEstatus de Extranjero, Migrante, Migración Forzado y Atributos Socioeconómicosy Demográficos de Estudiante  \n\n| Efecto | Modelo 1\u003Cbr>(Estatus\u003Cbr>extranjero) | Modelo 2\u003Cbr>(Estatus\u003Cbr>extranjero) | Modelo 1\u003Cbr>(Migración\u003Cbr>forzada) | Modelo 2\u003Cbr>(Migración\u003Cbr>forzada) | Modelo 1\u003Cbr>(País de\u003Cbr>origen) | Modelo 2\u003Cbr>(País de\u003Cbr>origen) |\n| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |\n\nIntercepto  \nCohorte 2 (2018-2019)  \nCohorte 3 (2019-2020)  \nCohorte 4 (2020-2021)  \nExtranjero  \nMigración forzada  \nMigración no forzada  \nColombia  \n3.78***(0.03) 0.86***(0.01) 0.64***(0.01) 0.30***(0.00) 0.74***(0.02)  \n1.50***(0.02) 0.88***(0.01) 0.63***(0.01) 0.26***(0.00) 0.78***(0.02)  \n3.78***(0.03) 0.86***(0.01) 0.64***(0.01) 0.30***(0.00)  \n0.60***(0.06) 0.75***(0.02)  \n1.50***(0.02) 0.88***(0.01) 0.63***(0.01) 0.26***(0.00)  \n0.56***(0.06) 0.81***(0.03)  \n3.77***(0.03) 0.85***(0.01) 0.64***(0.01) 0.30***(0","cbCaibB6I9wxFtc7","https://ap.wps.com/l/cbCaibB6I9wxFtc7","pdf",245674,9,"Spanish","# Tabla A1\n## Coeficientes de Razones de Odds por tipo de institución\n# Tabla A2\n## Transición a Educación Superior por estatus y atributos socioeconómicos y demográficos\n# Tabla A3\n## Análisis de Robustez de Modelos de Regresión Logística","[{\"question\":\"Qué información resume la Tabla A1?\",\"answer\":\"La Tabla A1 entrega coeficientes de razones de odds del tipo de institución de educación superior donde se matricula el estudiante, estimados con modelos que comparan distintas configuraciones por tipo institucional y cohortes.\"},{\"question\":\"Qué analiza la Tabla A2 sobre la transición a educación superior?\",\"answer\":\"La Tabla A2 modela la transición a educación superior según estatus de extranjero, migración (forzado y no forzado), país de origen y variables socioeconómicas y demográficas del estudiante.\"},{\"question\":\"Cómo evalúa el documento la calidad del ajuste de los modelos?\",\"answer\":\"Para cada modelo reporta métricas de ajuste como R² de Tjur, AIC, BIC y log-likelihood, además de la significancia estadística indicada con niveles de p.\"}]","Anexos - Tabla A1 - Coeficientes de Razones de Odds de Tipo de Institución de Educación Superior | PDF",1790735823,14]