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Utilizam-se dados da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) fornecidos pela Prograd para ingressantes de 2015 a 2019, com classificação dos cursos por proporção de entradas. A investigação aplica Análise de Sobrevivência, incluindo Kaplan-Meier e modelo Log-Normal. Os resultados indicam influência do gênero no risco de desistência, além do impacto de fatores acadêmicos e socioeconômicos na permanência.",{"@graph":59,"@context":116},[60,77,99],{"@type":61,"itemListElement":62},"BreadcrumbList",[63,68,71,74],{"item":64,"name":65,"@type":66,"position":67},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",1,{"item":69,"name":9,"@type":66,"position":70},"https://docshare.wps.com/pt/document/",2,{"item":72,"name":35,"@type":66,"position":73},"https://docshare.wps.com/pt/document/pesquisa-e-relatórios/",3,{"item":75,"name":55,"@type":66,"position":76},"https://docshare.wps.com/pt/document/brazilian-higher-education-dropout-survival-analysis-of-gender-disparities-in-segregated-fields/211312/",4,{"url":75,"name":55,"@type":78,"image":79,"author":84,"headline":55,"publisher":87,"fileFormat":90,"inLanguage":53,"description":57,"dateModified":91,"datePublished":92,"encodingFormat":90,"isAccessibleForFree":93,"interactionStatistic":94},"DigitalDocument",{"url":80,"@type":81,"width":82,"height":83},"https://docshare.wps.com/thumbnails/brazilian-higher-education-dropout-survival-analysis-of-gender-disparities-in-segregated-fields/211312.png","ImageObject",300,407,{"name":85,"@type":86},"Felix Montgomery","Person",{"url":64,"name":88,"@type":89},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-10-06","2026-09-06",true,{"@type":95,"interactionType":96,"userInteractionCount":98},"InteractionCounter",{"@type":97},"ViewAction",5,{"@type":100,"mainEntity":101},"FAQPage",[102,108,112],{"name":103,"@type":104,"acceptedAnswer":105},"Qual é o objetivo do estudo sobre evasão no ensino superior?","Question",{"text":106,"@type":107},"Analisar as diferenças no risco de evasão entre discentes masculinos e femininos, especialmente em cursos classificados como de predominância masculina ou feminina.","Answer",{"name":109,"@type":104,"acceptedAnswer":110},"Quais dados foram utilizados para a análise empírica?",{"text":111,"@type":107},"Foram usados dados da UFRN disponibilizados pela Prograd, referentes a ingressantes entre 2015 e 2019.",{"name":113,"@type":104,"acceptedAnswer":114},"Quais métodos estatísticos foram aplicados no estudo?",{"text":115,"@type":107},"A pesquisa utiliza Análise de Sobrevivência, com o estimador de Kaplan-Meier e o modelo Log-Normal.","https://schema.org",{"og:url":75,"og:type":118,"og:title":55,"og:site_name":88,"og:description":57},"article",{"robots":120,"canonical":75},"index,follow",{"doc_id":122,"site_id":52},211312,1788683560,{"code":4,"msg":5,"data":125},{"doc_id":122,"user_id":126,"nickname":85,"user_avatar":127,"doc_module":4,"category_id":34,"category_name":35,"doc_title":55,"doc_description":57,"doc_content":128,"file_id":129,"file_url":130,"file_type":131,"file_size":132,"view_count":98,"is_deleted":4,"is_public":67,"is_downloadable":67,"audit_status":67,"page_count":133,"language":134,"language_code":53,"site_id":52,"html_lang":53,"table_of_contents":135,"faqs":136,"seo_title":137,"seo_description":57,"update_tm":123,"read_time":18},549768064778,"https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8","EVASÃO NO ENSINO SUPERIOR BRASILEIRO: UMA ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIADAS DISPARIDADES EM ÁREAS DE CONHECIMENTO  \nSEGREGADAS  \nRaíssa Naiara da Silva Soppa  \nMestranda em Economia pelo PPECO/UFRN  \ne-mail: [raissa.naiara.113@ufrn.edu.br](raissa.naiara.113@ufrn.edu.br)  \nJulia Rocha Araujo  \nDoutora pelo PIMES/UFPE e professora no Departamento de Economia da UFRN  \ne-mail: [araujorjulia@gmail.com](araujorjulia@gmail.com)  \nJoão Paulo Martins Guedes  \nDoutor pelo CAEN/UFC e professor no Departamento de Economia da UFRN  \ne-mail: [j](joao.martins@ufrn.br)[oao.martins@ufrn.br](joao.martins@ufrn.br)  \nÁREA 3 – ECONOMIA REGIONAL E URBANA  \nClassificação JEL: I23, J16, C41  \nEvasão no Ensino Superior Brasileiro: Uma Análise de Sobrevivência das Disparidades em Áreas  \nde Conhecimento Segregadas  \nRaíssa Naiara da Silva Soppa 1 Julia Rocha Araujo2  \nJoão Paulo Martins Guedes3  \nRESUMO  \nO presente trabalho tem por objetivo analisar as diferenças no risco de evasão no ensino superior para os discentes do sexo masculino e feminino, para cursos classificados como Masculino e Feminino. Parte-se da hipótese de que mulheres apresentam maior probabilidade de permanência, tanto em cursos com alta quanto com baixa representatividade feminina. Para isso, foram utilizados dados da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) disponibilizados pela Pró-reitora de Graduação (Prograd), dos discentes ingressantes entre 2015 e 2019. Com base na proporção de ingressantes por sexo em cada curso, foirealizada uma classificação dos cursos como de predominância masculina ou feminina. A análise empírica dos dados foi realizada através da Análise de Sobrevivência, por meio do modelo de Kaplan-Meier e o do Modelo Log-Normal. Verificou-se através dos resultados que, o gênero do discente influencia no risco deevasão no ensino superior. Além disso, outros fatores acadêmicos e socioeconômicos também impactam na sobrevida dos discentes.  \nPalavras-chave: Evasão; Análise de Sobrevivência; Ensino Superior.  \nABSTRACT  \nThis study aims to analyze differences in the risk of dropout in higher education between male and female students, focusing on courses classified as male-or female-dominated. The hypothesis is that women have a higher probability of persistence, both in courses with high and low female representation. To conduct the analysis, data from the Federal University of Rio Grande do Norte (UFRN), provided by the Office of Undergraduate Studies (Prograd), were used, covering students who enrolled between 2015 and 2019. Based on the proportion of male and female entrants in each course during the period, courses were classified according to gender predominance. The empirical analysis was carried out using Survival Analysis techniques, specifically the Kaplan-Meier estimator and the Log-Normal model. The results indicate that student gender significantly influences the risk of dropout in higher education. In addition, other academic and socioeconomic factors also impact students' likelihood of persistence.  \nKeywords: Dropout; Survival Analysis; Higher Education.  \nÁrea 3 – Economia Regional e Urbana  \nClassificação JEL: I23, J16, C41  \n1 Mestranda em Economia pelo PPECO/UFRN  \n2 Doutora pelo PIMES/UFPE e professora no Departamento de Economia da UFRN  \n3 Doutor pelo CAEN/UFC e professor no Departamento de Economia da UFRN  \nINTRODUÇÃO  \nO número de alunos matriculados no ensino superior brasileiro cresceu significativamente ao longo das últimas décadas, passando de 1,3 milhão em 1980 para 9,4 milhões em 2022 (IBGE, 2023) . Apesardesse crescimento representar importantes avanços no acesso à educação superior, no entanto, ainda existem grandes desafios quanto a permanência desses estudantes nesse nível de ensino. 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