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PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
I N S T I T U T O D E E C O N O M I A
MAGISTER EN ECONOMIA
LA COMPOSICIÓN DE GÉNERO EN LA SALA DE CLASES:
EFECTOS SOBRE EL DESEMPEÑO Y LA ASISTENCIA
Alicia María Ugarte Johnson
Comisión
Arístides Torche Claudio Sapelli Rodrigo Vergara
Julio 2009
Resumen Ejecutivo
El presente informe estima los efectos que tiene la composición de género de la sala de clases sobre los resultados académicos y asistencia de alumnos del Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes. Usando datos de un cuasi experimento natural es posible eludir el problema de endogeneidad en la elección del tipo de colegio por parte de los alumnos. Se concluye que tanto hombres como mujeres tienen importantes ganancias de puntaje asociadas a la pertenencia a un curso mixto en Matemáticas, mientras que en Lenguaje se ven efectos no significativos en hombres y negativo en mujeres. Se estudia además el efecto de pertenecer a un curso mixto en la motivación de los alumnos medida con la asistencia a clases. Se encuentran resultados significativos positivos para mujeres y negativos para hombres.
Abstract
The present report considers the effects that the composition of gender in the classroom has on academic results and attendance of students of the School Padre Hurtado and Juanita de los Andes. Using data of a natural experiment it is possible to elude the problem of endogeneity in the election of the type of school on the part of the students. As a result it can be concluded that men and women have important gains of scoring associated to the property of a coeducational class in Mathematics, whereas in Language, nonsignificant effects in men and negative in women are seen. In addition you find changes in the ordering of the results for both sorts. We also study the effect of belonging to a coeducational class in motivation measured as school attendance. Singificant effects are found, positive for women and negative for men.
Índice
1. Introducción ……………………………………………….……………. 1
2. Revisión de la Literatura …………………………………………………. 4
3. El Experimento Natural………………………………………………….. 10
3.1 Validez del Experimento ……………………………………... 11
3.1.1 Reforma Curricular …………………………………….. 11
3.1.2 ¿Son los Grupos de Tratamiento y Control Comparables? … 14
3.1.3 Dropouts (Retiros) ……………………………………… 17
3.2 Descripción de los Datos …………………………………….... 18
4. Modelo Teórico y Empírico …………………………………………….… 24
4.1 Desempeño Académico Como Medida de Outcome …………….. 24
4.2 Motivación e Interés Como Medida de Outcome ……………..….. 26
5. Resultados …………………………………………………………………. 28
5.1 Desempeño Académico Como Medida de Outcome …………….... 28
5.2 Presencia de Outliers …………………………………………….. 30
5.3 Habilidad y Tratamiento ……………………………………….... 30
5.4 Análisis de los Extremos ……………………………………….... 33
5.5 Motivación e Interés Como Medida de Outcome ………………….. 37
5.6 Hábitos de Asistencia y Tratamiento …………………………….. 39
6. Conclusiones ………………………………………………………………... 44
7. Referencias ………………………………………………………………….. 46
8. Anexo 1 ……………………………………………………………………... 50
9. Anexo 2 ……………………………………………………………………... 51
10. Anexo 3 ……………………………………………………………………... 53
11. Anexo 4 ……………………………………………………………………... 54
12. Anexo 5 ……………………………………………………………………... 58
13. Anexo 6 ……………………………………………………………………... 60
14. Anexo 7 ……………………………………………………………………... 61
15. Anexo 8 ……………………………………………………………………... 62
1
1 Introducción
El objetivo de la presente investigación es estudiar los efectos en el desempeño académico y en
la asistencia a clases de pertenecer a un curso compuesto por ambos sexos versus uno
femenino o masculino. En concreto, se analizarán dos hipótesis paralelas. Por un lado se
postula que la composición de género de la sala de clases es significativa en los resultados
académicos de los alumnos y que este efecto es heterogéneo entre hombres y mujeres en áreas
científicas y humanistas. Por otro lado afirmamos que la composición de género del curso tiene
un efecto significativo sobre la motivación e interés del alumno, medido con la asistencia a
clases. De obtener resultados significativos podrían promoverse políticas públicas orientadas a
maximizar el desempeño y/o motivación escolar. En cualquier caso, y sea cual sea el resultado
obtenido, el estudio es un aporte a la literatura que aun no encuentra consenso en el tema
“efecto pares”.
La búsqueda de la fórmula correcta para mejorar la educación de un país o comunidad ha sido,
durante décadas, un tema de intenso debate multidisciplinario. El asunto adquiere especial
relevancia al observar cómo niveles más altos de educación elevan la calidad de vida y el
crecimiento. La política pública juega aquí un rol fundamental y debe (o debería) buscar la
forma más apropiada y eficiente de actuar, de acuerdo a las características de la sociedad en
cuestión. Comienza así, una intensa búsqueda de los reales determinantes del desempeño
académico, qué medidas se deben tomar y en qué se deben invertir los recursos públicos para
lograr una rentabilidad favorable.
El efecto pares es aquel que captura la influencia que pudieran ejercer los compañeros en cierta
medida de outcome, por ejemplo, las habilidades cognitivas (representadas por el puntaje en un
test estandarizado). Los establecimientos educacionales pueden ofrecer clases diferenciadas por
género o mixtas, decisión que suele fundarse en una serie de objetivos ligados al desarrollo
integral del niño. Estudiosos del tema han permanecido durante años debatiendo acerca de las
virtudes y debilidades de ambos sistemas sin llegar a un consenso. Al efecto que tiene la
composición de género del curso en las distintas medidas de outocome utilizadas, lo llamaremos
efecto género.
2
Es de esperar que la influencia de quienes nos rodean no sólo afecte nuestro desempeño
académico. Otras variables pueden ser afectadas al mismo tiempo1, por lo que la composición
de género óptima del curso dependerá de cuál sea nuestro objetivo central. Por ejemplo,
mientras Mael et al (2005) defienden la superioridad de los colegios femeninos y masculinos
por sobre los mixtos en términos académicos, Sadker & Sadker (1994) plantean que los
colegios de un solo sexo tienden a ser perjudiciales en la vida post-escolar de los jóvenes.
Sugieren que mientras las niñas suelen presentar dificultades para desenvolverse en un mundo
masculino mucho más duro y agresivo, los hombres podrían desarrollar comportamientos más
sexistas al no haber aprendido a apreciar a las mujeres como iguales intelectualmente.
En este trabajo utilizo datos del Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes para aplicar una
estrategia empírica experimental que busca estimar el efecto género en distintas medidas de
outcome. En particular, se emplean datos individuales de notas, asistencia y puntajes en la Prueba
de Aptitud Académica de alumnos y alumnas egresados del establecimiento entre los años
1999 y 2002. Este colegio vivió un cambio de política que trajo consigo una reestructuración
de los cursos, pasando de ser masculinos y femeninos a mixtos. Estas estimaciones al
originarse de un cuasi experimento natural, nos liberan del problema del sesgo de selección.
Las medidas de outcome que utilizaremos serán los puntajes PAA (Matemáticas y Verbal) y la
Asistencia a clases en 3° y 4° Medio.
Los principales hallazgos de este estudio revelan que los alumnos del establecimiento, tanto
mujeres como hombres, obtienen efectos positivos de pertenecer a cursos mixtos en la Prueba
de Aptitud Académica Matemáticas. En la parte Verbal los resultados indican que las mujeres,
en promedio, se ven perjudicadas y los hombres no muestran efectos significativos. Por su
parte, el efecto del cambio a cursos mixtos en la asistencia a clases es positivo para mujeres y
negativo para hombres en 4° Medio.
A continuación, en la sección 2 se realizará una descripción de la literatura que abarcará tanto
el modelo teórico en el cual se enmarca esta investigación como trabajos empíricos que han
estudiado el tema anteriormente. La sección 3 describe el caso en el que se basará el trabajo
empírico: un cambio exógeno en la composición de género de los 3° y 4° Medios del Colegio
1 Case & Katz (1991) estudian la influencia de los pares en outcomes como las actividades criminales y el uso de drogas, encontrando efectos significativos.
3
Padre Hurtado y Juanita de los Andes, producido por una reforma interna del establecimiento.
En esta sección se revisará la validez del experimento y su capacidad de entregar parámetros
insesgados del efecto género. Posteriormente se realizará una revisión acabada de los datos del
experimento. La sección 4 presenta el modelo teórico y empírico y describe las variables a
utilizar. Posteriormente, en la sección 5 los resultados obtenidos del modelo empírico son
revelados. En esta sección se ofrece una interpretación a los datos y luego un análisis del
ordenamiento de los datos en el grupo control y tratamiento. Las conclusiones finales son
presentadas en la sección 6.
4
2 Revisión de la literatura
Esta tesis se enmarca en los temas de función de producción de educación y más
específicamente en el efecto pares.
En la literatura de función de producción de educación se trata de estimar la relación causal
entre una serie de insumos con el aprendizaje de los estudiantes (colegio, familia, compañeros,
etc.), medido con distintos outcomes como puntajes de pruebas estandarizadas, la asistencia a
clases o los ingresos laborales futuros.
������� = ���
Así, si escribimos el producto como función de una serie de insumos, podemos calcular el
efecto marginal de cada uno de ellos ( � ��
). Al contar con esta información y con los costos que
tendría aplicar una u otra medida (capacitar profesores, reducir número de alumnos por sala,
etc.), podremos evaluar la forma más rentable de mejorar el aprendizaje.
Con el estudio de Coleman et al (1966) comienza una agitada discusión en la literatura. En él se
concluye que el efecto marginal de varios insumos escolares era igual a cero. Su influencia
resultaba irrelevante al compararla con la importancia, como determinante de los resultados de
los tests, de las características familiares del niño. Esto resulta poco alentador desde el punto de
vista de política pública, ya que las variables relevantes serían justamente aquellas más
inalterables por las autoridades, como habilidades o los factores relacionados con el origen
socioeconómico.
Sin embargo la profesión se ha esforzado por lograr aislar el efecto de estos insumos sobre los
resultados en los últimos años2, entre ellos el efecto de los pares, que como se verá a
continuación ha sido cuna de diversas interpretaciones acerca de la importancia de este factor a
la hora de mejorar los resultados académicos.
El efecto pares es aquel que opera a través de las características de los compañeros, como su
desempeño, habilidades, hábitos, comportamiento, etc. Estas características actúan como una
externalidad para su entorno y afectan, por tanto, el desempeño del resto del curso. La
2 Ver por ejemplo el estudio de Rivkin, Hanushek y Kain (2005), quienes intentan descubrir cómo afectan los profesores el desempeño académico de sus alumnos y qué características específicas son las relevantes.
5
literatura pertinente a este tema es relativamente nueva y aun no existe consenso acerca de la
forma en que los compañeros podrían afectar. Una importante parte de estos trabajos utilizan
el llamado modelo lineal en medias, donde se asume que el desempeño promedio del grupo
afecta a todos de igual manera. Este modelo, al requerir de bases de datos bastante simples, es
preferido en muchos trabajos, dejando de lado factores que pueden ser importantes en la
comprensión del fenómeno estudiado. Hoxby (2001) utilizando datos de Texas (1990 - 1999)
intenta determinar si existe el efecto pares, y qué forma toma, sin asumir modelo lineal en
medias. Encuentra evidencia que defiende la existencia de efecto pares y además afirma que
este efecto es asimétrico: alumnos de bajo rendimiento ganan más con la presencia de un
alumno de alto desempeño que lo que éste pierde con la presencia de uno de bajo rendimiento.
En esta misma línea Ding y Lehrer (2006), utilizando una base de datos de China, encuentran
que los estudiantes obtienen beneficios académicos de tener compañeros de rendimiento
superior y de una menor variación en la calidad de los pares.
Duflo et al (2009) realizan un trabajo experimental en escuelas de Kenia en el que evalúan el
efecto de una serie de reformas en distintas medidas de outcome (puntajes de tests cognitivos,
asistencia, asistencia del profesor y esfuerzo). Los resultados que usan la variable “asistencia”
como outcome resultan no significativos. Por otro lado, los resultados para “Puntaje de Test”
sugieren que pertenecer a un curso más homogéneo en cuanto a desempeño académico es más
importante que el nivel promedio de notas de los compañeros. Esto es coherente con lo que es
conocido en la literatura como el efecto boutique, que postula que cursos más homogéneos en
sus características y desempeño, producirían mejores resultados académicos en los niños.
Los trabajos de Hoxby, Ding y Lehrer y Duflo et al nos indican que no debemos asumir una
forma única del efecto pares. Hoxby y Weingrath (2005) aclaran este punto y realizan un gran
aporte a la literatura con un trabajo en el que reúnen y “bautizan” los distintos modelos que ha
planteado la teoría acerca de las formas posibles en que pueden incidir los pares en el
desempeño de los alumnos.
Además de no llegar a un acuerdo acerca de la forma cómo opera el efecto pares, quienes
intentan estudiarlo empíricamente se enfrentan a serios problemas. El primero es el problema
de identificación, es decir, la dificultad de distinguir al real autor de los resultados y no
confundir causalidades. Manski (1993) plantea este conflicto como el “problema reflejo”, y se
6
refiere a la incapacidad de identificar a partir de los datos quién está ejerciendo la influencia
sobre quién, si el grupo en el individuo o viceversa. Destaca la necesidad de tener una teoría
que respalde los supuestos a la hora de definir las regresiones implicadas. Esta necesidad
teórica aparece en todo momento al intentar testear este tipo de influencias. Y es que la
endogeneidad juega un rol determinante al descubrir que los distintos factores que inciden en
el desempeño escolar lo hacen simultáneamente. Surge así la necesidad de “exogeneizar” los
efectos usando instrumentos o experimentos.
Al mismo tiempo, Hoxby (2001) destaca la dificultad de medir el efecto pares, ya que los
padres escogen el colegio de los niños en base a una serie de características personales, del
colegio y de los resultados esperados. Incluso dentro del colegio pueden producirse prácticas
que ordenen a los alumnos de acuerdo a su rendimiento (tracking) u otras características
asociadas. Tomando esto en cuenta, si los alumnos destacados académicamente tienden a
pertenecer a los mismos colegios y cursos y aquellos alumnos de peor desempeño a otros, no
debemos asumir que las diferencias de desempeño se deben al efecto pares. Para lograr
identificar el efecto pares, Hoxby trabaja con cursos dentro de un mismo colegio, que difieren
aleatoriamente en la composición de sus alumnos. En base a estas complicaciones
econométricas en la medición empírica de los efectos de los distintos recursos de la función de
producción de educación, muchos autores han dirigido la investigación a la utilización de
instrumentos y experimentos naturales que permitan exogeneizar las variables y encontrar así
resultados insesgados.
Los experimentos naturales en economía, al involucrar procesos sociales, presentan también
dificultades empíricas. Meyer (1995) señala que un buen experimento natural es aquel en el que
una fuente exógena de variación en las variables explicativas determina aleatoriamente a un
grupo de tratamiento. Agrega que para lograr definir relaciones causales entre las variables,
requerimos de un grupo de control, idéntico en todas sus características excepto en que éste no
fue tratado. Este grupo suele ser imperfecto, por lo que ha surgido literatura que busca
encontrar maneras de seleccionar grupos de control adecuados y obtener así, estimaciones
insesgadas (Por ejemplo, Rosenbaum, P. R. 1987). Luego de seleccionar apropiadamente el
grupo de control, Heckman et al. (2000) revelan dos problemas empíricos adicionales a los que
se enfrenta el experimento y que deben ser tomados en consideración. Por un lado, los
individuos al ser dueños de sus actos son libres de abandonar el programa cuando se estime
7
pertinente. Si los abandonos surgen de manera aleatoria no deberían causarnos problemas, sin
embargo, si siguen algún patrón, o bien se deben al tratamiento en sí, es posible que sesguen
nuestros resultados y nos lleven a conclusiones erradas. Asimismo, la posibilidad de sustitución
del tratamiento que tenga el grupo de control afectaría también los resultados. Por ejemplo,
Heckman et al. muestran el caso en el que se selecciona aleatoriamente un grupo de
trabajadores para darle una capacitación y el grupo de control lo componen todos aquellos que
no fueron seleccionados. El experimento sería perfecto si este grupo no tuviese otras
posibilidades de capacitación fuera del tratamiento, sin embargo, como éstas si existen, la
interpretación de los resultados cambia. Estas dificultades podrían llegar a invalidar un
experimento, por lo que deben ser estudiadas con detención al escoger esta metodología.
Así como la literatura ha estudiado cómo el desempeño de los pares afectaría el propio
desempeño, podemos postular que existen otras características de los compañeros que
posiblemente influyen también. En este trabajo nos concentraremos en el efecto de la
composición de género de la sala de clases en distintas medidas de outcome, el llamado “efecto
género”. La evidencia empírica del efecto género en escuelas se basa principalmente en
estudios que contrastan medidas de outcome para estudiantes en colegios mixtos y de un solo
sexo o bien, que testean los efectos de un aumento en la población femenina (o masculina) de
un curso. Hoxby (2001) encuentra que tanto hombres como mujeres obtienen mejores
resultados en matemáticas y lenguaje al aumentar el número de niñas en la sala de clases.
Asimismo, Lavy y Schlosser (2009) encuentran que un aumento en la proporción de niñas del
curso conduce a aumentos significativos en los resultados de los tests de hombres y mujeres.
Contradictoriamente, Proud (2008) en su estudio por cohortes para niños y niñas de colegios
de Inglaterra encuentra efectos significativos, grandes y negativos de una mayor presencia
femenina en los resultados de los hombres en Lenguaje.
Mael et al (2005) realizan una revisión de la evidencia recolectando trabajos a favor y en contra
de la eficacia de los colegios segregados por género. Estudian una serie de outcomes obteniendo
resultados mixtos. Cuando se utiliza como medida de outcome el desempeño académico, los
colegios segregados por género parecen dominar a los mixtos. Por otro lado, los autores notan
que la literatura acerca del efecto género en la asistencia a clases es prácticamente nula, estudian
un solo trabajo (Marsh 1992), en el que no se encuentran resultados significativos de
pertenecer a cursos de un sólo sexo. Sin embargo, en este trabajo recolector no se considera la
8
selección no aleatoria de los niños en colegios segregados y mixtos, por lo que sus resultados
podrían estar sesgados.
Los canales a través de los cuales se transmite el efecto de la composición de género al
desempeño académico de un niño son variados y han sido extensamente estudiados por
especialistas de la Educación y de la Psicología del Desarrollo. Una vez más, la literatura es
menos extensa al investigar los canales de transmisión del efecto género en la asistencia a
clases. Aun más reducida es la literatura económica acerca del tema. Lavy y Schlosser (2009)
estiman los efectos de la composición de género de la sala de clases en tests cognitivos para
niños y niñas de colegios israelíes y además identifican los mecanismos por medio de los cuales
actúa. Examinan si el “efecto género” opera a través de cambios en el ambiente social y de
aprendizaje de la sala de clases, en los métodos de enseñanza, o en el cansancio o satisfacción
del profesor. Los autores encuentran que una mayor proporción de niñas en la sala de clases
disminuye las interrupciones y la violencia, mejora las relaciones entre estudiantes y con el
profesor, se eleva el nivel de satisfacción dentro del colegio y cae el cansancio de los
profesores.
Para el caso específico de la presente investigación, el análisis se hará de forma diferenciada
para hombres y mujeres y para las áreas matemáticas y lenguaje. Esto se debe a que la Ciencia y
Psicología (Shaffer, 2000) han demostrado que las diferencias de género se hacen notar desde
la infancia temprana, lo que se debe a que el cerebro se desarrolla y opera de distinta manera en
niños y niñas. Las áreas del lenguaje se desarrollan antes en las niñas, mientras que en los niños
el área visual-espacial del cerebro lo hace previamente. Halpern (1997), Hyde et al (1990) y
Hedges y Nowell (1995), afirman que hombres y mujeres tienen habilidades innatas en distintas
áreas del conocimiento: mientras los hombres se destacan en ciencias y matemáticas, las
mujeres muestran una leve ventaja en lenguaje. Además, según Christophersen (1989) y
Feingold (1994), los niños suelen estimularse con el estrés y la confrontación, mientras que las
niñas estarían más concentradas y dispuestas a correr riesgos en un ambiente menos intenso.
Por otro lado, García Suárez (2004) en su investigación acerca del desarrollo y trato de
hombres y mujeres en los establecimientos educacionales en Colombia encuentra que a los
niños se les suele motivar más que a las niñas en áreas del conocimiento como matemáticas y
tecnología, mientras que las niñas suelen ser más honestas y responsables en sus estudios.
Además encuentra que en las salas de clases tienden a promoverse roles de participación
9
protagónicos para hombres y subordinados para mujeres. En esta misma línea Riordan (1990)
argumenta que cuando las niñas asisten a escuelas femeninas estarían más dispuestas a tomar
posición de líderes y suelen tener menos conflictos de autoestima y seguridad personal.
Estas conclusiones lejos de ser axiomáticas, plantean la idea de que hombres y mujeres podrían
no enfrentar de igual forma al aprendizaje y que la presencia de ambos géneros en una sala de
clases podría producir un ambiente de trato desigual por parte de compañeros y profesores.
El modelo teórico en el que se enmarca esta investigación será analizado en la cuarta sección
de este trabajo. Al utilizar como medida de outcome el desempeño académico nos centraremos
en el trabajo de Lazear (2001), quien propone un modelo teórico que considera la educación en
la sala de clases como un bien público. La Teoría de la Comparación Social de Festinger (1954)
nos proporciona el marco teórico que explica los efectos de la composición de género en la
asistencia a clases.
10
3 El “Experimento Natural”
Para comprobar si la composición de género en la sala de clases es significativa en el
desempeño académico, se estudiará el caso del Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes,
caso que podríamos catalogar como un cuasi experimento natural. Resulta interesante estudiar
este colegio, ya que el año 2000 vivió un cambio estructural importante en cuanto a la
composición de sus cursos. Desde su creación el año 1980, ambas entidades, Padre Hurtado y
Juanita de los Andes, se mantienen unidas en todos los ámbitos: administración, planificación
curricular, docentes, locación, misión, modelo de formación, etc. El único factor que los
diferencia es la composición de sus cursos: el Padre Hurtado formado sólo de hombres y el
Juanita de los Andes solamente mujeres. Esta situación se vio modificada el año 2000, con la
instauración de un nuevo modelo educacional en el que los alumnos de 3 y 4 medio dejan de
ser segregados por su género.
Autoridades del establecimiento relatan que la decisión de hacer cursos mixtos fue una forma
de flexibilizar las opciones de los estudiantes. La intención sería crear una etapa de transición
hacia la universidad, donde hubiera más opciones de cursos y áreas de desarrollo. Si bien los
cursos de generaciones anteriores ya contaban con un plan de electivos a su disposición, la idea
era flexibilizar aun más el currículum. Así surgió la idea de juntar todos los cursos, dos de
hombres y dos de mujeres, un total de aproximadamente 100 alumnos por generación y
permitirles elegir las áreas dentro de cada materia en la que querían profundizar. La directora
académica, Irene Zan, comenta: “Se veía la necesidad de formar grupos más específicos y homogéneos para
el tratamiento de las asignaturas y mejorar así los ambientes de trabajo”. De este modo, el género dejó de
ser considerada una variable relevante en la homogenización de los alumnos.
La planeación de la reforma estuvo a cargo de la directiva del establecimiento y un grupo
seleccionado de profesores y tomó un año (1999). Transcurrido el primer semestre de
planeación, se les informó e invitó a formar parte del proceso al resto del equipo docente. Los
alumnos y apoderados fueron informados el segundo semestre del año 1999 acerca del cambio
que enfrentarían. Durante este período se llevaron a cabo obras de construcción de nuevas
salas de clases que permitirían satisfacer las necesidades de espacio de esta reforma.
11
La intención es medir cómo este cambio de política pudo o no afectar los resultados PAA de
los alumnos involucrados. Esta parece ser una gran oportunidad ya que nos encontrarnos
frente a un cuasi experimento natural y que, como tal, podría librarnos del problema de la
endogeneidad de la decisión de qué tipo de colegio escoger. Esto porque los padres y alumnos
del establecimiento fueron sorprendidos sólo un semestre antes del cambio de régimen y no al
momento de ser matriculados. Para que este caso cumpla con el objetivo propuesto, debe
cumplir con ciertas condiciones estudiadas en la siguiente subsección.
3.1 Validez del Experimento.
El grupo de tratamiento se compone de las dos generaciones precursoras del nuevo sistema,
aquellas egresadas los años 2001 y 2002. El total de observaciones es de 209 alumnos en el
grupo de tratamiento. Nuestro grupo de control estaría formado por las dos generaciones de
alumnos del establecimiento que cursaron 3º y 4º previo a la reforma (egresados los años 1999
y 2000). El total de observaciones en el grupo de control es de 198 alumnos.
Tres características de este experimento han de ser analizadas en profundidad con el objetivo
de garantizar su capacidad de exogeneizar los efectos y validar así los resultados obtenidos. La
primera característica se refiere a la reforma curricular realizada en paralelo con la
reestructuración de los cursos, sus atributos y consecuencias en los resultados. La segunda
consiste en la validez del grupo de control como tal, debemos estudiar el grado de semejanza
entre ambos, qué características los unen y cuales los diferencian. Y por último, los datos serán
revisados para comprobar que el experimento no produjo salidas (dropouts) suficientes para
sesgar los resultados.
3.1.1 Reforma Curricular
Como se mencionó anteriormente, el objetivo principal de la reforma fue flexibilizar el
currículum, proporcionando más opciones a los alumnos para escoger sus ramos.
Específicamente, antes de la reforma (Grupo Control) los alumnos debían cursar los siguientes
ramos:
Castellano
Inglés
Matemáticas
Filosofía
Historia y Geografía
Biología
Física
Química
Artes Plásticas
Artes Musicales
Centraremos el análisis en las asignaturas más
Castellano y Matemáticas. Hasta el año 1999 los alumnos y alumnas al comenzar 3° Medio eran
clasificados en niveles de acuerdo a su promedio anterior en la asignatura. No había posibilidad
de escoger nivel. Las clases y pruebas se realizaban independientes un nivel del otro y todos los
cursos eran femeninos o masculinos. Podía escoger dos cursos optativos de los presentados en
la lista anterior. Las clases de cursos optativos tampoco eran mixtas.
Luego de la reforma esta situación se vio modifica
a los alumnos escoger el nivel u orientación de sus ramos como se indica a continuación:
12
Optativos: eligen 2
Separados en niveles Aplicaciones de la Matemáticas
Apreciación musical
Inglés avanzado
Computación
Electromagnetismo
Eligen dos. Especialización físico deportivo
Hacia el Desarrollo Económico
Valores Humanos en la Literatura
Eligen uno.
Multitaller de Expresión Plástica
Organismo Animal y Aspectos Biológicos
Psicología
Química electivo
Centraremos el análisis en las asignaturas más relevantes para el desempeño en la PAA:
Castellano y Matemáticas. Hasta el año 1999 los alumnos y alumnas al comenzar 3° Medio eran
clasificados en niveles de acuerdo a su promedio anterior en la asignatura. No había posibilidad
s y pruebas se realizaban independientes un nivel del otro y todos los
cursos eran femeninos o masculinos. Podía escoger dos cursos optativos de los presentados en
la lista anterior. Las clases de cursos optativos tampoco eran mixtas.
sta situación se vio modificada. La flexibilización del currí
a los alumnos escoger el nivel u orientación de sus ramos como se indica a continuación:
Optativos: eligen 2
Aplicaciones de la Matemáticas
Apreciación musical
Inglés avanzado
Electromagnetismo
Especialización físico deportivo
Hacia el Desarrollo Económico
Valores Humanos en la Literatura
taller de Expresión Plástica
Organismo Animal y Aspectos Biológicos
Química electivo
relevantes para el desempeño en la PAA:
Castellano y Matemáticas. Hasta el año 1999 los alumnos y alumnas al comenzar 3° Medio eran
clasificados en niveles de acuerdo a su promedio anterior en la asignatura. No había posibilidad
s y pruebas se realizaban independientes un nivel del otro y todos los
cursos eran femeninos o masculinos. Podía escoger dos cursos optativos de los presentados en
da. La flexibilización del currículum permitía
a los alumnos escoger el nivel u orientación de sus ramos como se indica a continuación:
Inglés
Filosofía
Educación Física
Formación Cristiana
Artes Visuales:
Diseño y dibujo técnico
Color y Composición
Artes Musicales:
Música Aplicada
Taller Musical y Software
Historia y Ciencias Sociales:
Evolución Económica. (A)
Mentalidad de la Historia. (M)
Historia Universal General. (B)
13
Matemáticas:
Obligatorios Científico (A)
Artístico (M)
Humanista (B)
Lengua Castellana y Comunicación
Tendencias Literarias (A)
Competencias Lingüísticas (M)
Proyecto Comunicacional (B)
Biología:
Eligen uno General
Evolución y organismo
Física:
General
Mecánica y Termodinámica.
Química:
General
Mentalidad de la Historia. (M) Inorgánica y Orgánica
Historia Universal General. (B)
Lengua Castellana y Comunicación:
Tendencias Literarias (A)
Competencias Lingüísticas (M)
Proyecto Comunicacional (B)
Evolución y organismo
General Eligen dos
Mecánica y Termodinámica.
Inorgánica y Orgánica
14
Los alumnos escogen dentro de cada ramo la especialidad que prefieren. La opción de ofrecer
más alternativas para cada materia se abre al contar con más alumnos: dos cursos de mujeres y
dos de hombres. Los cursos relevantes para este estudio ofrecen tres áreas/niveles a los
alumnos. En Matemáticas las opciones entre las que deben elegir los alumnos son Científico
(nivel alto), Artístico (nivel medio) y Humanista (nivel básico). En Lenguaje las opciones son
Tendencias Literarias (nivel alto), Competencias Lingüísticas (nivel medio) y Proyecto
Comunicacional (nivel básico). La diferencia con el sistema antiguo es que ahora cada alumno
puede escoger su nivel y ya no está obligado a pertenecer a uno exclusivamente porque su
promedio de notas así lo indica.
De todas formas, según la información otorgada por el establecimiento, la elección del nivel de
la asignatura suele estar altamente relacionada con las notas y rendimiento general del
estudiante. Esto y el hecho de que bajo ambos sistemas los alumnos fuesen separados por
niveles en las asignaturas relevantes, nos permite afirmar que el cambio en el currículum no
invalida el experimento como instrumento capaz de capturar el efecto del cambio exógeno de
la composición género en los outcomes escogidos.
3.1.2 ¿Son los grupos de tratamiento y control comparables?
La utilización de experimentos naturales como medio para obtener estimaciones insesgadas del
efecto causal de una variable independiente sobre cierto outcome, supone la existencia de una
muestra compuesta por dos grupos: Tratamiento y Control. Para obtener resultados válidos,
ambos grupos deben diferir sólo en el hecho de que el primero fue sometido a una
intervención que el segundo no vivió. En estudios sociales como el que se presenta en esta
investigación esto difícilmente se cumple a cabalidad, por lo que debemos demostrar que el
grupo de control es lo suficientemente parecido al tratamiento como para validar los resultados
obtenidos del experimento.
Tal como se mencionó en la sección anterior, el grupo de tratamiento lo componen las
generaciones egresadas los años 2001 y 2002. Estos 209 alumnos asistieron a clases mixtas
tanto en 3° como en 4° Medio. El grupo de control estaría formado por las generaciones de
del mismo colegio que cursaron 3º y 4º previo a la reforma en cursos segregados por género,
15
egresados los años 1999 y 2000 (198 alumnos). Estos alumnos podrían representar un buen
control para el tratamiento al observar que ambos grupos son homogéneos en una serie de
características cualitativas: Control y Tratamiento han recibido una educación extremadamente
similar hasta segundo año medio, todos pertenecen a un mismo establecimiento educacional,
por lo que han compartido los mismos profesores, una orientación valórica y académica
idéntica y en muchos casos, pertenecen incluso a las mismas familias. El grupo de control se
conforma de 87 hombres y 111 mujeres, mientras el grupo de tratamiento es algo más
uniforme en su composición de género, con 105 hombres y 104 mujeres.
En el Anexo 1 se observa que ambos grupos tienen promedios bastante similares en 2°Medio.
Esta variable será utilizada para medir el stock de capital humano o habilidad antes de entrar al
tratamiento. Con el fin de obtener una descripción más acabada de este dato observamos las
distribuciones completas para hombres y mujeres en ambos grupos.
Figura 1.1. Figura 1.2.
Figura 1.3. Figura 1.4.
16
Figura 1.5. Figura 1.6.
Las distribuciones de notas para ambos grupos resultan bastante similares cuando
consideramos hombres y mujeres. Cuando separamos los grupos por género (figuras 1.3-1.6)
esta situación se ve alterada. Si observamos la distribución de notas de las mujeres del grupo de
tratamiento, podemos distinguir una gran masa que obtiene altas calificaciones (sobre 6,5),
mientras que en el grupo de control se distingue una mayor densidad al lado izquierdo de la
nota 6,0 que en el tratamiento. Al inspeccionar los grupos de hombres sucede algo similar.
Existe una gran masa de alumnos rondando la nota 6,0 en el grupo de tratamiento, mientras
que en el de control se observa una mayor homogeneidad en los resultados.
Si bien, las distribuciones de notas difieren para control y tratamiento, la forma como esta
variable afecta a los resultados PAA y la asistencia a clases, es muy similar. Esto se puede
comprobar en el Anexo 2 en el que se exhiben los resultados de la siguiente regresión:
��� = � + ������ 2°��� �� + ! (Ecuación 1)
Esta regresión es calculada por separado para los grupos de tratamiento y control. La intención
es capturar el efecto que tienen las notas de 2° Medio en los puntajes PAA, y comprobar que
este efecto no es significativamente distinto para ambos grupos. Los resultados expuestos en el
Anexo 2 muestran, entre paréntesis, los intervalos de confianza para los coeficientes β de la
ecuación 1. Éstos nos indican que los coeficientes calculados no son significativamente
distintos para tratamiento y control. A partir de lo anterior reconocemos que a pesar de que las
distribuciones de notas de 2° Medio no muestran fuertes similitudes, su efecto sobre los
outcomes escogidos es semejante, dando validez al grupo de control como contrapartida del
grupo tratado.
17
Lo anterior sumado a las grandes similitudes en cuanto a características como educación previa
al tratamiento y características socioculturales y familiares, hacen del grupo escogido un buen
control para el tratamiento en el presente experimento natural.
3.1.3 Dropouts (Retiros)
La reforma realizada en el establecimiento trajo consigo cambios que podrían no acomodar a la
población estudiantil como un todo y algunos individuos quizás optarían por retirarse del
colegio como consecuencia de ello. Tal como lo planteaba Heckman et al (2000), esto podría
traernos problemas en la interpretación de los resultados si quienes se retiran siguen un patrón
determinado, es decir, si existe un tipo de alumno proclive a irse. Si un número importante de
alumnos de alto rendimiento decidiesen abandonar el colegio al enterarse del cambio que
vivirían, no debiéramos sorprendernos de encontrar efectos negativos del tratamiento. Dado
esto, debemos revisar los datos para comprobar que el tratamiento no estuvo afectado
significativamente por estos abandonos.
Los años 1999 y 2000 terminaron 2° Medio los alumnos pertenecientes al grupo de
tratamiento. Hasta ese minuto habían asistido a un colegio con clases femeninas o masculinas y
el año académico siguiente comenzarían con sus clases mixtas, la opción de dejar el
establecimiento podría ser tomada por cualquiera de ellos. La tabla 1 indica el número de
alumnos retirados, reprobados y nuevos, y en el Anexo 3 se especifican los años involucrados.
Tabla 1: Alumnos Retirados, Reprobados y Nuevos en el Período 1997 - 2002
Retirados Control Tratamiento
Hombres Mujeres Hombres Mujeres
2°Medio 8 0 2 0 3°Medio 0 1 1 1 4°Medio 1 1 0 0 TOTAL 9 2 3 1
Reprobados Control Tratamiento
Hombres Mujeres Hombres Mujeres
2°Medio 2 0 0 0 3°Medio 0 0 0 0 4°Medio 0 1 0 0 TOTAL 2 1 0 0
18
Alumnos Nuevos Control Tratamiento
Hombres Mujeres Hombres Mujeres 2°Medio 0 0 0 0 3°Medio 2 1 0 1 4°Medio 0 0 0 0 TOTAL 2 1 0 1
La primera generación de tratamiento (egresados el año 2001) sufrió dos abandonos, una mujer
y un hombre, ambos terminado el primer año académico en cursos mixtos. La siguiente
generación también enfrentó dos abandonos, pero éstos ocurrieron al finalizar segundo medio
y ambos alumnos eran del sexo masculino. Estos abandonos no debieran afectar mayormente
nuestros resultados ya que, además de representar una mínima fracción del total (1,8%), no
parecen ser producidos por el tratamiento. Esta conclusión se puede abstraer de la
comparación con los abandonos producidos en el grupo de control. La tabla 1 nos indica que
las tasas de reprobación y retiros eran más elevadas en el grupo de control. Además se observa
que llegaron 3 alumnos nuevos a este grupo, mientras que al tratamiento sólo una.
Las bajas tasas de dropouts nos liberan del riesgo de obtener resultados sesgados. Esto sumado a
la validación del grupo de control como tal y la escasa importancia del cambio curricular en los
efectos estudiados, hacen del caso del Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes un buen
experimento, capaz de capturar el efecto causal de la composición de género en los resultados
académicos y asistencia a clases.
3.2 Descripción de los Datos.
La base de datos del Registro Académico del Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes
incluye información a nivel de alumno sobre sus notas, asistencia a clases y puntajes PAA (PSU
a partir del año 2003). Tal como se señaló anteriormente, las dos generaciones precursoras de
la reforma (2001, 2002) conformarán el grupo de tratamiento, mientras que el grupo de control
incluye las dos generaciones previas (1999, 2000). La tabla 2 a continuación presenta el número
de alumnos, hombres y mujeres, egresados entre los años 1999-2000:
19
Tabla 2: Número Total de Observaciones Completas.
1999 2000 2001 2002 Control
(1999,2000) Tratamiento (2001,2002)
Observaciones Completas
Hombres 44 43 53 52 87 105 Mujeres 56 55 55 49 111 104 Total 100 99 108 101 198 209
Se utilizan como variables de outcome el puntaje PAA Verbal, PAA Matemáticas, Asistencia a
clases en 3° Medio y Asistencia en 4° Medio. Además se calcularon dos variables adicionales
que promedian ambos puntajes PAA (PAA Promedio) y la asistencia en 3° y 4° Medio
(Asistencia Promedio). Las variables encargadas de representar las características de los
alumnos antes del tratamiento serán sus notas y su asistencia a clases en 2° Medio. Además se
calculó una variable adicional (desvmedio) que representa la desviación de la media de notas de
2° Medio.
El detalle estadístico de las variables PAA y notas de 2° Medio se encuentra en el Anexo 1. La
observación de los datos nos permite concluir las siguientes tendencias:
- Resultados PAA son en promedio:
Mejor para Hombres y similares para grupo de Tratamiento y Control.
- Resultados PAA Verbal son en promedio:
Mejor para Hombres y levemente mejor para grupo de Control (versus
Tratamiento)
- Resultados PAA Matemáticas son en promedio:
Mejor para Hombres y levemente mejor para grupo de Tratamiento
(versus Control)
- Notas 2°Medio son en promedio:
Mejor para Mujeres y levemente mejor para grupo de Control (versus
Tratamiento)
Un mejor análisis de la dispersión de los datos será posible a través de la observación de sus
distribuciones. El Anexo 4 incluye las distribuciones completas de las variables involucradas.
Éstas muestran claramente la presencia de outliers en la parte baja de la distribución de las
variables de puntajes PAA. La observación anterior es coherente con un fenómeno común
entre los adolescentes. La PAA representa una llave de entrada a la Universidad, a la carrera
20
escogida. Sin embargo, los intereses de algunos no se complementan con este instrumento de
medición. Múltiples carreras profesionales o técnicas exigen PAA rendida, y no un puntaje
mínimo, lo que desincentiva la preparación y buen desempeño. Por la razón anterior se estimó
adicionalmente el modelo sin considerar el 10% inferior de las observaciones.
Con respecto a la relación existente entre el rendimiento escolar y el posterior desempeño en
las Pruebas de Aptitud, podemos reconocer una correlación lineal entre los Puntajes PAA y las
notas de 2° Medio que es en todos los casos positiva, tal como lo muestran los scatter plots a
continuación.
400
500
600
700
800
50 55 60 65 702°Medio
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Puntaje PAA Verbal vs. Rendimiento 2°MedioMujeres
400
500
600
700
800
50 55 60 65 702°Medio
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Puntaje PAA Verbal vs. Rendimiento 2°MedioHombres
400
500
600
700
800
50 55 60 65 702°Medio
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Puntaje PAA Matemáticas vs. Rendimiento 2°MedioHombres
300
400
500
600
700
800
50 55 60 65 702°Medio
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Puntaje PAA Matemáticas vs. Rendimiento 2°MedioMujeres
400
500
600
700
800
50 55 60 65 702°Medio
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Puntaje PAA vs. Rendimiento 2°MedioMujeres
400
500
600
700
800
50 55 60 65 702°Medio
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Puntaje PAA vs. Rendimiento 2°MedioHombres
Figura 2.1 Figura 2.2
Figura 2.3 Figura 2.4
Figura 2.5 Figura 2.6
21
Grupos de tratamiento y control parecen tener una correlación similar entre los puntajes PAA
y las notas. Todas las variables de puntaje muestran una relación lineal y positiva con el
rendimiento en 2° Medio. Esta observación vuelve a garantizar la validez del grupo de control
como tal, indicándonos que, en ambos grupos, los alumnos de mejor rendimiento escolar
logran mejores resultados en las Pruebas de Aptitud Académica. Para la muestra específica de
hombres, la diferencia la marca la prueba de Matemáticas, que indica una correlación más
fuerte (positiva) para los alumnos del grupo de tratamiento que los de control. En el caso de la
muestra femenina es el grupo de control quien muestra una relación más fuerte entre PAA
Matemáticas y notas en 2° Medio. En la prueba Verbal los grupos de control y tratamiento de
mujeres muestran una correlación similar en cuanto a signo y magnitud, sin embargo se
observa una diferencia de nivel que favorece a los alumnos del grupo de control. Esta
diferencia podría estar representando un cambio exógeno, como el estudiado en esta
investigación.
El Anexo 5 por su parte, recoge el detalle estadístico de las variables de asistencia a clases de
los alumnos de los grupos de control y tratamiento. Esta variable que representa un outcome,
como se señaló anteriormente, es considerada una proxy del interés y motivación de los
alumnos por la educación impartida en el colegio al que asisten.
A partir de la observación de estos datos y de las distribuciones completas de las variables no
es difícil notar la presencia de outliers inferiores en los grupos de mujeres. Esto se explica por la
existencia de 15 alumnas (de un total de 215) que finalizaron su año escolar antes de lo regular
en 2°, 3° o 4° Medio. Estos abandonos solían producirse por motivos de salud y debían ser
autorizados por el Ministerio de Educación. Por esta razón se eliminó de la muestra de mujeres
15 observaciones, aquellas que promediaban una menor asistencia entre 2° y 4° Medio. La
Tabla VIII del Anexo 5 nos indica la nueva información estadística luego de la eliminación de
los outliers.
Al eliminar estas observaciones extremas dejamos de considerar los casos en los que la
asistencia no era una buena representación del interés o motivación. Además, de esta manera
hacemos los grupos de control y tratamiento más comparables al comprobar que las
distribuciones de las variables Asistencia 2° Medio en tratamiento y control son bastante
similares. La media de asistencia a clases es en todos los casos mayor para los hombres.
22
Adicionalmente se puede observar que para la muestra de hombres y mujeres la asistencia
promedio cae al avanzar en los cursos, siendo la media de la asistencia en 2° Medio mayor que
la de 3°, y la de 3° mayor que la de 4°.
Los Scatter Plots señalados en el Anexo 6 muestran la nula relación entre las distintas medidas
de outcomes utilizadas: PAA y Asistencia, situación que se observa tanto para mujeres como
hombres en los grupos de tratamiento y control. Esto nos indica que no podemos ligar los
resultados académicos (PAA) con la asistencia a clases directamente, por lo que el análisis será
diferenciado para ambas medidas de outcome.
La relación que guarda la asistencia a clases en 3° y 4° Medio con la asistencia en 2° Medio es
claramente positiva y se puede observar en las figuras 3.1-3.4. Esto nos indica que tanto
hombres y mujeres, del control y tratamiento, mantienen una tendencia en su asistencia. La
tendencia mencionada se refiere a que aquellos alumnos que asisten menos (más) a clases en 2°
medio, lo hacen a lo largo de estos tres años escolares.
8590
9510
0
85 90 95 100asistencia 2medio
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 3°, vs. Asistencia 2°MedioHombres
8085
9095
100
80 85 90 95 100asistencia 2medio
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 3°, vs. Asistencia 2°MedioMujeres
7580
8590
9510
0
80 85 90 95 100asistencia 2medio
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 4°, vs. Asistencia 2°MedioMujeres
8085
9095
100
85 90 95 100asistencia 2medio
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 4°, vs. Asistencia 2°MedioHombres
Figura 3.1 Figura 3.2
Figura 3.3 Figura 3.4
23
A partir de los datos disponibles hemos podido comprender las principales tendencias de las
variables relevantes. Vemos que los Puntajes PAA y la Asistencia a Clases no muestran
correlación, por lo que pueden ser consideradas variables independientes y por consiguiente
representantes de distintos outcomes. En la siguiente sección se presentan los modelos teóricos y
empíricos a estimar, a través del cual se busca encontrar el efecto género tanto en los
resultados académicos (PAA) como en la motivación de los estudiantes (Asistencia).
24
4. Modelo Teórico y Empírico.
4.1 Desempeño Académico como Medida de Outcome.
El modelo teórico del efecto pares y específicamente, el efecto género, se enmarca en la teoría
de los bienes públicos. Lazear (2001) propone un modelo teórico que presenta la educación en
la sala de clases como un bien público en el que abundan los efectos de interacción social. Su
intención es revalidar el efecto “tamaño de la clase” planteando en su trabajo una aplicación
del modelo de la “manzana podrida”, donde el mal comportamiento de un alumno repercute
en el aprendizaje de todo el curso. El modelo sugiere que los estudiantes tienen cierta
capacidad para aprender lo que se les enseña, y que ésta varía con el comportamiento del resto
de sus compañeros.
Esta investigación estudia los efectos de la reforma realizada en el colegio Padre Hurtado y
Juanita de los Andes que transforma los cursos femeninos y masculinos en mixtos. A partir del
modelo de Lazear se desarrolla un marco teórico que da forma y sentido a los resultados
esperados:
Sea pg la probabilidad de que cierto alumno de género g mantenga un buen comportamiento y
no afecte el aprendizaje del curso, pgn será la probabilidad de que un curso de n alumnos de
género g mantenga el orden. Esta probabilidad conjunta supone que todos los alumnos de un
mismo género tienen la misma probabilidad individual de interrumpir la clase. Las
interrupciones y mala conducta de los alumnos afectarían negativamente al curso completo ya
que reduce el nivel de concentración de estudiantes y profesores.
Definimos
pg: Probabilidad de que un alumno de género g no interrumpa en clases.
pgn: Probabilidad de que un curso de n alumnos de género g mantenga un buen
comportamiento.
La situación inicial antes de la reforma puede ser representada por 2 cursos, uno de n hombres
y otro de n mujeres, donde la probabilidad de encontrar un buen comportamiento en el curso
masculino es πm = pmn, mientras que en el curso femenino es πf = pf
n .
25
Lazear indica que las niñas suelen interrumpir menos que los hombres, por lo que pm<pf,
afirmación que coincide con la información aportada por profesores del establecimiento
estudiado en esta investigación.
La situación luego de la reforma puede ser representada por 2 cursos mixtos, ambos
compuestos por n/2 mujeres y n/2 hombres. La probabilidad de que cada uno de estos cursos
mantenga un buen comportamiento en clases es πmix = (pmpf)n/2.
Ya que la probabilidad de indisciplina es mayor para alumnos de sexo masculino (pm<pf),
podemos concluir que: πm < πmix < πf
Si la probabilidad de interrupción de los hombres es mayor, entonces al hacer mixtos los
cursos, esperaríamos encontrar efectos negativos en el aprendizaje de las mujeres y positivos
en los hombres. Este efecto se produce por un aumento en las interrupciones dentro de la sala
de clases para las mujeres, y una disminución para los hombres. Siendo esta la situación, los
alumnos hombres se beneficiarían de formar parte de cursos mixtos y al mismo tiempo las
niñas se verían perjudicadas por la presencia masculina.
Sin embargo, además de las características del comportamiento de los alumnos, existen
cualidades cognitivas que de igual forma afectan el desempeño del resto del grupo. El stock de
habilidad cognitiva de cada alumno actúa al mismo tiempo como una externalidad positiva
para el curso completo. Hombres y mujeres poseen distintas destrezas naturales, por lo que los
cursos mixtos y segregados debieran mostrar diferencias en sus stocks de habilidades.
Siguiendo a Halpern (1997), Hyde et al (1990) y Hedges y Nowell (1995), esperamos que los
hombres aporten su habilidad superior en Matemáticas y las mujeres hagan lo mismo con sus
habilidades en Lenguaje.
Sea higj la habilidad en la materia j (j ∈ $Matemáticas, Lenguaje3) del alumno i de género g
4 ∈ $Femenino, Masculino3�, entonces Hjc representa el stock de habilidad agregada en la materia
j para el curso c.
89: = ; ℎ�=9
>
�?@
26
A partir de esto podemos esperar que en un curso con un mayor stock de habilidades
lingüísticas se produzcan externalidades positivas en los resultados de la prueba Verbal de los
alumnos que lo componen. En general, encontramos que en Lenguaje Hm,L < Hmix,L < Hf,L y en
Matemáticas Hf,M < Hmix,M < Hm,M.
De esta manera, el nivel de aprendizaje de la materia j por parte del alumno i, Aij medido como
el desempeño en una prueba estandarizada será representado por una función del stock de
habilidad agregada del curso en esa materia y por la probabilidad de que el curso mantenga un
buen comportamiento:
Aij = F (πc , Hjc)
Donde se cumplen las siguientes propiedades:
A��9AB:
> 0, A��9A89:
> 0
El nivel de desempeño crece con la probabilidad de que el curso se mantenga en orden y con
el stock de la habilidad relacionada a la prueba en cuestión.
A partir del modelo recién presentado, podemos inferir los efectos académicos que tuvo la
reforma vivida por el Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, en la que se reordenó los
cursos de manera tal que hombres y mujeres fueron reunidos en clases mixtas. La tabla 3
separa los efectos que tuvo el tratamiento (curso mixto), en cuanto a disciplina y stock de
habilidad respectivamente3.
Tabla 3: Efecto Disciplina y Habilidad.
Mujeres Hombres
Verbal (- , -) (+ , +)
Matemáticas (- , +) (+ , -)
Los resultados esperados en la prueba de Matemáticas son ambiguos y dependen de la
magnitud del efecto disciplina y el efecto habilidad. Mientras las mujeres en cursos mixtos se
3 Los signos de los efectos esperados se indican en el siguiente orden: (Efecto Disciplina, Efecto Habilidad).
27
deben enfrentar a un ambiente más indisciplinado y menos propicio para el aprendizaje,
reciben un mayor nivel de habilidad matemática por parte de sus compañeros hombres. Por el
contrario, los hombres al recibir a sus compañeras mujeres ven reducido el stock agregado de
habilidad Matemática en el curso, pero la presencia femenina aumenta la probabilidad de
aprendizaje por medio de un menor nivel de indisciplina.
En cuanto a la prueba Verbal, los hombres debieran mejorar su rendimiento académico con
el tratamiento, debido a que la presencia de mujeres aporta tanto en habilidad como en
disciplina. Las mujeres, por su parte, se verían perjudicadas al enfrentar cursos con un peor
ambiente disciplinario y con un stock de habilidad en Lenguaje inferior.
Con el fin de comprobar los efectos esperados, el modelo empírico a estimar es el siguiente:
����= = � + � ∙ F� + G= ∙ �H���I �J���� + !�=
(Ecuación 2)
La medida de outcome que representará el desempeño académico será el puntaje PAA. Al
plantear este modelo, asumimos que el puntaje PAA es una función lineal de sus
determinantes, supuesto simplificador que nos permite calcular los parámetros de interés en
una regresión lineal. La variable de control F� representa su stock de capital humano antes de
entrar a tercero medio, que aceptamos se podría representar con el “Promedio de Notas de 2°
Medio”. El parámetro G= medirá el efecto marginal de pertenecer a un curso mixto en 3° y 4°
Medio. Este efecto podrá variar para hombres o mujeres, por lo que se calcularán ecuaciones
separadas para ambos géneros. Al ser este un experimento válido (ver sección 3.1), el
parámetro G= representará insesgadamente el efecto marginal de pertenecer al tratamiento.
Tal como se mencionó en la sección anterior, el grupo de tratamiento lo componen las dos
generaciones egresadas los años 2001 y 2002. El total de observaciones es de 209 alumnos,
quienes fueron los precursores del nuevo sistema de cursos. El grupo de control lo forman las
generaciones de egresados los años 1999 y 2000. Estos alumnos cursaron 3º y 4º previo a la
reforma. El total de observaciones en el grupo de control es de 198 alumnos. Dado que cerca
del 100% de los alumnos de este colegio rinden la PSU o PAA usaremos estos valores como
medida de outcome.
28
Debemos reconocer que no todas las variables que pudieran afectar el rendimiento académico
se encuentran en la ecuación 2. Esta es una descripción simplificada de cómo son los hechos
en la realidad. Por ejemplo, parece evidente pensar que los resultados PAA se ven
influenciados por la presión y participación de los padres y profesores, la carrera que se desea
estudiar etc. Al omitir estas variables, que podrían ser efectivamente significativas en el
desempeño académico, le restamos significancia conjunta al modelo. Sin embargo, como el
tratamiento no está correlacionado con ninguno de estos factores omitidos, seguimos
obteniendo estimadores de G= insesgados. Particularmente, con una base de datos más
completa, podría ser interesante agregar al conjunto variables explicativas, una que
representara el efecto profesor. La intención sería limpiar el efecto género de la influencia que
pudieran ejercer los distintos profesores que dictan los cursos bajo el antiguo y nuevo régimen.
Con los resultados obtenidos podemos establecer si, en términos académicos, la medida fue
favorable o no. De esta forma, si se muestran resultados negativos significativos del parámetro
que acompaña al tratamiento, podríamos recomendar la reinstauración del sistema antiguo y si
nos muestran resultados positivos y significativos entonces podríamos pensar en extender e
invitar a establecimientos con características similares a adoptar este sistema.
4.2 Motivación e Interés como Medida de Output
Un objetivo distinto a maximizar el desempeño académico de los estudiantes podría ser buscar
aumentar el interés de hombres y mujeres por asistir y sacar provecho de los ambientes de
trabajo en el espacio escolar. Esta es una variable no observable, no medible, por lo que
buscamos otra que sea capaz de representar con éxito la motivación e interés de los alumnos.
Una opción viable es el porcentaje anual de asistencia a clases.
En la sección anterior se comprobó que la correlación entre ambas medidas (Puntaje PAA y
Asistencia a Clases) no muestra una tendencia clara, pudiendo afirmar en base a los scatter
plots indicados en el Anexo 6 que ambas medidas son independientes entre sí.
Esperamos encontrar una tendencia grupal a homogeneizarse en términos de interés y
motivación. La teoría que nos lleva a presumir este resultado es aportada por el trabajo de
Festinger (1954) en los que se sugiere que los individuos, frente a la necesidad de evaluar sus
hábitos y comportamientos, tienden a compararse con algún grupo de referencia (Teoría de la
29
Comparación Social). Plantea también que cuando esto sucede, los grupos tienden a hacerse
más uniformes, imitándose unos a otros en sus conductas y hábitos.
Tal como se notó en la sección anterior, al revisar los datos de la variable “Asistencia a Clases
en 2°Medio”, vemos que los hombres tanto en el grupo de control como en el tratamiento
asisten, en promedio, más que las mujeres. Esto nos llevaría a pensar que al juntar a hombres y
mujeres en un mismo curso, los efectos sobre la asistencia a clases sean positivos para las
mujeres y negativos para los hombres, haciendo más uniforme el grado de interés y motivación
del grupo.
Empíricamente, se buscará estimar si existieron efectos significativos del tratamiento en la
asistencia a clases de alumnos y alumnas. Para lograr lo anterior estimamos regresiones lineales
usando el método de mínimos cuadrados ordinarios (MICO).
Se utilizan como variables de control la Asistencia a Clases y Notas en 2° Medio. Esta segunda
variable se encargará de controlar por habilidad4.
�� ���JK �L = � + ��� �� 2°��� �� + M����� 2°��� �� + N�H���I �J��� + ! (Ecuación 3)
La variable “Asistencia en 2° Medio” busca controlar por las características personales del
alumno que lo llevan a tener cierta constancia en sus hábitos de asistencia a clases, tal como se
indicó en la sección anterior.
Una vez más, y asumiendo que el experimento logra resolver el problema de endogeneidad, la
estimación del parámetro N representaría el efecto marginal del tratamiento (curso mixto) en la
asistencia a clases en 3° y 4° Medio.
4 Devadoss & Foltz (1996) y Christensen et al (1975) demuestran que la habilidad es un factor significativo en la asistencia a clases.
30
5 Resultados
5.1 Estimación MICO: PAA como Medida de Outcome.
Se estimó la siguiente regresión, por separado para hombres y mujeres:
����= = � + � ∙ F� + G= ∙ �H���I �J���� + !�= (Ecuación 4)
Se estudian los resultados usando como variable dependiente Promedio PAA, PAA Verbal y
PAA Matemáticas por separado. La variable F� es el promedio de notas de segundo medio, que
representa el stock de capital humano del alumno al momento de entrar a tercero medio.
Usando los datos de los que se dispone, los resultados observados son los siguientes:
TABLA 4
Efecto Género en el Desempeño Académico (PAA)
Dependiente 2. Coeficiente
γ 3. Desviación
Estándar 4.
Valor t 5. DE 6. %DE 7. Media 8. %Media
Promedio PAA (Hombres) 13,19325 8,086001 1,63 73,12298 18,043% 674,4974 1,956%
PAA Verbal (Hombres) -1,88104 9,237643 -0,2 77,37675 -2,431% 658,0208 -0,286%
PAA Matemáticas (Hombres) 28,96729 10,25516 2,82 87,33969 33,166% 691,3281 4,190%
Promedio PAA (Mujeres) 1,102362 7,879323 0,14 85,72868 1,286% 656,2488 0,168%
PAA Verbal (Mujeres) -20,84215 9,834957 -2,12 88,852 -23,457% 641,8093 3,247%
PAA Matemáticas (Mujeres) 22,82496 9,76993 2,34 104,7177 21,797% 670,5814 3,404%
Los resultados obtenidos revelan una realidad que difiere para las áreas de Lenguaje versus
Matemáticas y Mujeres versus Hombres. Se corrieron seis regresiones por separado, la primera
columna indica la variable dependiente en cuestión (Ver Anexo 7 para resultados detallados).
La columna 2 indica el coeficiente correspondiente a la Dummy “Pertenece al Tratamiento
(Curso Mixto)”, la 3 es su desviación estándar y la 4 el valor t. La columna 5 indica la
desviación estándar de la variable dependiente y la 7 muestra su media. Las columnas 6 y 8
indican el valor del coeficiente como porcentaje de la desviación estándar y la media
respectivamente.
31
Tres de las seis estimaciones resultan significativamente distintas de cero. Los resultados son
significativos al 1% para PAA Matemáticas Hombres y al 5% para PAA Verbal y Matemáticas
Mujeres. Los resultados en matemáticas indican un efecto positivo y fuerte del tratamiento
(33,166% y 21,797% desviaciones estándar), revelándonos que para esta disciplina un curso
mixto resulta, en promedio, en mejores resultados académicos. Este resultado difiere
fuertemente de aquel encontrado por Lavy y Schlosser (2009), donde se encuentra que tanto
hombres como mujeres tienden a obtener mejores resultados cuando la proporción de alumnas
mujeres en un curso aumenta. El coeficiente positivo de PAA Matemáticas Mujeres contradice
esta posición.
Una realidad muy distinta enfrentamos al observar un coeficiente negativo para PAA Verbal en
Mujeres y no significativo en PAA Verbal Hombres. El coeficiente negativo y grande (23,457%
desviaciones estándar) para mujeres nos señala que éstas estarían mejor en un curso cien por
ciento femenino versus uno mixto.
Los resultados obtenidos son parcialmente coherentes con los esperados. Habíamos planteado,
en base a los trabajos de Lazear (2001), Halpern (1997), Hyde et al (1990), Hedges y Nowell
(1995), Goethals (1999) y Stinebrickner & Stinebrickner (2001) que al hacer mixtos los cursos
se producían dos efectos en paralelo. Por un lado, hay un cambio en la situación disciplinaria
en la sala de clases, mejorando el ambiente de trabajo para hombres y empeorando para las
mujeres. Por otra parte, se desencadena un intercambio de habilidades, siendo los hombres
quienes traspasan sus destrezas matemáticas y las mujeres las lingüísticas.
Los resultados recién expuestos en la Tabla 4 muestran ciertas diferencias con los esperados.
En Matemáticas, los hombres obtenían del tratamiento una mejora disciplinaria que les
permitiría alcanzar mejores resultados, como los que se observan en la tabla 4. Esto nos indica
que el efecto de la mejora disciplinaria supera en magnitud al efecto habilidad, que en este caso
tendría signo negativo, ya que el curso mixto muestra niveles inferiores de habilidad
Matemática que el curso masculino. Las mujeres por su parte, a pesar de asistir a clases con un
mayor nivel de indisciplina, absorben las habilidades Matemáticas que los hombres aportan,
obteniendo efectos positivos del tratamiento. Esto nos indica que el “efecto habilidad”
positivo supera en magnitud al “efecto disciplina”, que en este caso debiera ser menor que
cero. Hemos de notar que los resultados encontrados en la prueba de Matemáticas son
32
razonables si admitimos la idea de que hombres y mujeres aportan al sexo opuesto sus
habilidades cognitivas y sus características disciplinarias, pero no sus debilidades académicas.
Es decir, los pares de menor habilidad no perjudicarían al resto del curso, a menos que además
presenten un mal comportamiento. Esta afirmación es coherente con Hoxby (2001), donde se
observa que las ganancias de compartir con pares de mejor rendimiento son mayores que las
pérdidas de tener uno de peor desempeño.
Los coeficientes de la prueba Verbal resultan menos alentadores. El coeficiente G= para
mujeres indica un efecto negativo y fuerte del tratamiento en los puntajes de la PAA Verbal, tal
como se sugería en la sección anterior. El efecto en los hombres no es significativo, a pesar de
que se esperaban ganancias en puntaje asociadas a una mejora tanto en la disciplina como en el
nivel de habilidad al reordenar a los alumnos en cursos mixtos. Esto nos sugiere que las niñas
son menos capaces de transferir sus habilidades y características de comportamiento, o bien,
que la superioridad natural de las mujeres en el área Lenguaje no es tal en la realidad. Por otro
lado, Goethals (1999) y Stinebrickner & Stinebrickner (2001) encuentran que las mujeres se
ven más influenciadas por sus pares con mayores habilidades que los hombres, lo que nos
llevaría a comprender que los efectos positivos del tratamiento en Matemáticas para las
mujeres sean superiores que en Verbal para los hombres.
Un punto interesante a destacar es que la magnitud de estos efectos es considerable, incluso al
comparar con los resultados obtenidos por la literatura para insumos más tradicionales como el
tamaño de la clase o el “efecto profesor”. Estos suelen rondar 0,3 desviaciones estándares, al
igual que los resultados obtenidos en este estudio.
5.2 Presencia de outliers
Tal como se mencionó en la sección 4 se estimó el modelo empírico sin considerar los outliers
inferiores que podrían estar sesgando nuestras conclusiones. A continuación se presentan los
resultados correspondientes:
33
TABLA 5
Efecto Género en el Desempeño Académico (PAA), eliminados outliers inferiores
Dependiente Coeficiente
γ Desviación Estándar
Valor t DE %DE Media %Media
Promedio PAA (Hombres) 12,95525 6,713364 1,93 56,18732 23,060% 690,5607 1,880%
PAA Verbal (Hombres) -5,798366 8,078385 -0,72 61,56235 -9,420% 674,1561 -0,860%
PAA Matemáticas (Hombres) 27,42273 8,40899 3,26 67,15337 40,840% 710,4624 3,860%
Promedio PAA (Mujeres) -2,050291 7,221515 -0,28 65,40425 -3,130% 674,8307 -0,300%
PAA Verbal (Mujeres) -19,07969 8,31258 -2,3 66,34307 -28,760% 660,672 -2,890%
PAA Matemáticas (Mujeres) 20,44488 8,53655 2,39 78,36361 26,090% 694,9841 2,940%
No se observan grandes variaciones en los resultados. Aquellos coeficientes que no parecían
ser significativamente distintos de cero, no dejan de serlo al eliminar los outliers. Los
coeficientes en su mayoría caen en valor absoluto, pero aumentan como porcentaje de la
desviación estándar. Con esto concluimos que los outliers inferiores no causan problemas en
nuestras estimaciones.
5.3 Habilidad y Tratamiento
A continuación se presentan los resultados de la estimación para la constante y el coeficiente
de la variable de control “Promedio de Notas de 2°Medio”. Recordemos que esta variable
representa la habilidad o stock de capital humano antes de entrar a 3° Medio.
TABLA 6
Efecto de las Notas de 2° Medio y Constante
Dependiente Coeficiente
β Desviación Estándar
Valor t Constante Desviación Estándar
Valor t
Promedio PAA (Hombres) 10,99908 0,929679 11,83 18,95133 55,67467 0,34
PAA Verbal (Hombres) 10,36458 1,050917 9,86 48,01699 62,93514 0,76
PAA Matemáticas (Hombres) 11,68148 1,185897 9,85 -12,96633 71,01853 -0,18
34
Promedio PAA (Mujeres) 15,03237 0,927028 16,22 -265,1397 57,00139 -4,65
PAA Verbal (Mujeres) 12,349 1,149876 10,74 -105,853 70,70395 -1,5
PAA Matemáticas (Mujeres) 17,72591 1,164593 15,22 -4250493 71,60883 -5,94
Observamos que el coeficiente de “Notas de 2° Medio” es, para todas las estimaciones,
positivo y significativo. La interpretación de estos coeficientes es simple, una décima en el
promedio de 2°Medio de un alumno hombre de este establecimiento, aumenta en promedio
11,68 puntos el resultado PAA Matemáticas. Se distingue además una mayor influencia de este
rendimiento en los resultados femeninos (coeficientes entre 12 y 17). La interrogante que surge
a continuación es acerca de la estabilidad de este coeficiente para grupos de tratamiento y
control, por lo que buscaremos si el tratamiento tiene un efecto dispar en alumnos de distinto
rendimiento en 2° Medio. Para comprobar lo anterior agregamos a la estimación una variable
de interacción al conjunto de variables independientes.
El primer paso será construir una nueva variable, que represente la desviación de la media de
las notas de 2° Medio: FO�= = F�= − FQ=, donde E (FO�=)=0. Luego, con esto se construye la
variable de interacción FO�= × �H���I �J���=� que busca capturar la heterogeneidad del efecto género a lo largo de la distribución de notas escolares.
Se estimará la siguiente regresión:
����= = �= + �= ∙ FO�= + S= ∙ FO�= × �H���I �J���� + G= ∙ �H���I �J���� + !�=
(Ecuación 5)
Así, para los alumnos pertenecientes al tratamiento la ecuación anterior se reduce a:
����= = �= + G=� + �= + S=� ∙ FO�= + !�= (Ecuación 6)
Y para los de control la variable “tratamiento” toma valor 0, por lo que la estimación resulta:
����= = �= + �= ∙ FO�= + !�= (Ecuación 7)
Podemos definir el efecto del tratamiento como:
A���A�H���I �J�� = S= ∙ FO�= + G=
35
Y el efecto de las notas de 2° Medio será:
A���AF = �= + S= ∙ �H���I �J���
Al agregar esta variable de interacción, permitimos que el efecto del tratamiento sea
heterogéneo para los distintos niveles de notas en 2° Medio. En la Tabla 7 se indican los
resultados de la regresión 5. La inclusión de la nueva variable no resta significancia a los
coeficientes de tratamiento y notas.
t-statistics in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Para la variable de interacción, obtenemos dos veces parámetros significativos al 10%. Esto
nos señala algún grado de heterogeneidad en el efecto del tratamiento sobre los resultados
académicos. El tratamiento, tal como lo mostraban los resultados previos, tiene un efecto
positivo, significativo y fuerte en el desempeño en la Prueba de Aptitud Académica de
Matemáticas para ambos géneros. Sin embargo, afecta de distinta manera a quienes muestran
un distinto rendimiento en 2° Medio: mientras el coeficiente S de interacción resulta negativo
para mujeres, es positivo para los hombres. Esto nos indicaría que las mujeres de peor
TABLA 7
Efecto Género Heterogéneo en los Resultados PAA
(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES PAA
Promedio Mujeres
PAA Verbal Mujeres
PAA Matemáticas
Mujeres
PAA Promedio Hombres
PAA Verbal
Hombres
PAA Matemáticas Hombres
Notas 2° Medio (Desviación)
16.03*** (11.54)
12.05*** (6.926)
20.02*** (11.67)
9.946*** (8.095)
9.590*** (6.803)
10.30*** (6.621)
Interacción -2.109 -0.0535 -4.147* 2.852 1.780 4.037* (-1.137) (-0.0230) (-1.811) (1.524) (0.829) (1.703) Tratamiento 1.095 -20.84** 22.81** 13.26 -1.839 29.06*** (0.139) (-2.114) (2.347) (1.646) (-0.199) (2.848) Constante 655.8*** 651.9*** 659.6*** 668.0*** 659.5*** 676.5*** (119.7) (95.08) (97.60) (112.1) (96.49) (89.68) Observations 215 215 215 192 192 192 R-squared 0.553 0.348 0.544 0.440 0.342 0.371
36
rendimiento son aquellas que más se beneficiaron del tratamiento, y al contrario, en el caso de
los hombres lo hicieron aquellos de más alto rendimiento.
De esta forma y manteniendo coherencia con la justificación de los resultados de la sección
anterior, podemos formular que la mejora disciplinaria aportada por las niñas a los cursos
masculinos, tiene un efecto positivo más fuerte en los hombres de mejor rendimiento en 2°
Medio. Asimismo, el aporte que hacen los hombres en términos de habilidad matemática en
los cursos de niñas, tiene un efecto positivo más fuerte en las alumnas de peor rendimiento
previo. De todas formas los coeficientes de la interacción no muestran un nivel de significancia
muy elevado, por lo que deben ser interpretados con cautela.
5.4 Análisis de los extremos
En esta sección se realiza un análisis orientado a comprender cómo varía el desempeño de los
alumnos a lo largo de los años que abarca este estudio, y cómo esta variabilidad difiere para
grupos de control y tratamiento. Específicamente, se busca comprobar con qué frecuencia
aquellos alumnos que comienzan 3° Medio con un mayor stock de habilidad5, reducen su
desempeño al rendir las PAA, y cómo esto se ve modificado luego de aplicar el tratamiento. Se
realizó el mismo análisis para los alumnos de más bajo rendimiento en 2° Medio.
A partir de este análisis se pretende comprobar que el tratamiento trajo consigo una variación
en los patrones de movilidad, producto del intercambio de habilidades y los cambios en la
calidad de los ambientes de trabajo en la sala de clases.
Para efectuar este análisis se ordenó a los alumnos y alumnas en un ranking de acuerdo a sus
notas de 2° Medio y se seleccionó de este ranking al 10% (aprox.) superior e inferior. Luego de
seleccionar a este grupo de alumnos, se reordena el listado completo de alumnos y alumnas por
separado, esta vez de acuerdo a los puntajes en cada PAA. Es decir, tendremos dos rankings,
uno para el total de observaciones de hombres y otro para las mujeres. A continuación, se
subdividen estos rankings en tres grupos de igual número: el grupo 1 reúne a los alumnos o
alumnas de peor desempeño, el grupo 2 se compone de aquellos de rendimiento medio y el 3
5 Es decir, con las mejores notas de 2° Medio
37
de los más destacados. Posteriormente se observa qué ubicación en este nuevo ranking ocupan
los alumnos de rendimiento extremo seleccionados inicialmente y en qué grupo de
rendimiento (1, 2 o 3) se sitúan luego de reordenarlos.
En la Tabla 8 se presentan los resultados. Se reordenaron las observaciones de acuerdo al
puntaje PAA Promedio, PAA Verbal y PAA Matemáticas y se definió cuantas observaciones
presentaron movilidad de un grupo de rendimiento a otro y cuáles no. En la muestra de
hombres, se seleccionaron los 12 resultados extremos negativos en el grupo de control y 12 en
tratamiento. A la vez, se seleccionó las 13 observaciones de peor rendimiento en el grupo de
control y las 13 del tratamiento.
TABLA 8
Movilidad de los Grupos Inferiores de Rendimiento
Hombres Mujeres
Tratamiento Obs Permanece en
Grupo 1 Sube a Grupo 2
Sube a Grupo 3 Obs
Permanece en Grupo 1
Sube a Grupo 2
Sube a Grupo 3
PAA Promedio 12 9 (75,00%) 2 1 13 9 (69,23%) 4 0
Verbal 12 10 (83,33%) 1 1 13 10 (76,92%) 2 1
0 Matemáticas 12 8 (66,67%) 3 1 13 11 (84,62%) 2
Control
PAA Promedio 12 9 (75,00%) 3 0 13 10 (76,92%) 3
Verbal 12 7 (58,33%) 5 0 13 9 (69,23%) 3 1
Matemáticas 12 9 (75,00%) 1 2 13 10 (76,92%) 3 0
Fuente: Elaboración Propia.
La elección de los alumnos de rendimiento extremo no constituye exactamente el 10% de la
muestra debido a que el criterio de selección no lo permite. Y es que se requiere tomar a todos
los alumnos bajo cierto promedio de notas en 2° Medio para hacer un análisis correcto.
En la sección “Hombres” de la Tabla 8, se observa que la movilidad es bastante similar para
grupos de tratamiento y control en el promedio PAA y un poco menos en Matemáticas. Sin
embargo difiere considerablemente en Verbal.
38
En el caso de la prueba Verbal, la movilidad se reduce al pertenecer al tratamiento, estancando
a los alumnos de peor rendimiento en esta desafortunada posición. Asimismo, en el caso de las
mujeres, la movilidad en la prueba Verbal cae para el tratamiento. A pesar de que en
Matemáticas también lo hace, aumenta para el Promedio PAA. En suma, comprobamos que el
tratamiento trajo, para hombres y mujeres que presentaban un rendimiento relativo inferior en
2° Medio, una variación en la posibilidad de superación y movilidad hacia grupos de mejor
rendimiento.
Este efecto es levemente superior para la prueba Verbal y luego Matemáticas, y más fuerte en
el grupo de hombres que en el de mujeres. Esto es coherente con el coeficiente β positivo,
mayor para mujeres, que representa una menor correlación entre los puntajes PAA y las notas
de 2° Medio en el caso de los hombres.
Se puede apreciar un comportamiento distinto de los puntajes PAA Promedio en mujeres.
Mientras la movilidad cae con el tratamiento para los puntajes en Matemáticas y Verbal, crece
para el puntaje promedio entre estas dos pruebas. Las diferencias en bienestar dependerán de
los intereses de estos alumnos.
A continuación se realizará un análisis análogo al anterior, esta vez observando a los alumnos
de mejor rendimiento en 2° Medio. Con respecto a los alumnos hombres que obtuvieron los
mejores promedios de notas en 2° Medio, se extrajeron del grupo de control y tratamiento 11 y
15 observaciones respectivamente. Éstas representarían el 12,64% de los hombres del grupo de
control y el 14,29% de los del grupo de tratamiento. Al mismo tiempo, escogemos los 16
mejores promedios de Notas de 2° Medio de las mujeres del grupo de control y 17 del
tratamiento. Estas observaciones representan el 14,41% del total de mujeres del grupo de
control y el 16,35% de las mujeres del tratamiento.
La tabla 9 indica los resultados para hombres. Este caso nos indica que para Matemáticas y
PAA Promedio, la movilidad permanece prácticamente igual en control y tratamiento. Verbal
vuelve a presentar los cambios más importantes, mostrando un aumento en la movilidad de los
extremos superiores de 18,18% a un 26,67%. La movilidad no es un fenómeno anhelado en
este sector, los alumnos destacados en 2° Medio quisieran mantener esta posición en el futuro,
por lo que podemos decir que el tratamiento tiene un efecto indeseable en la prueba Verbal
para los alumnos hombres de mejor desempeño escolar previo.
39
TABLA 9
Movilidad de los Grupos Superiores de Rendimiento
Hombres Mujeres
Tratamiento Obs Permanece en Grupo 3
Cae a Grupo 2
Cae a Grupo 1 Obs
Permanece en Grupo 3
Cae a Grupo 2
Cae a Grupo 1
PAA Promedio 15 14 (93,33%) 1 0 17 13 (76,47%) 4 0
Verbal 15 11 (73,33%) 4 0 17 9 (52,94%) 8 0
Matemáticas 15 12 (80%) 3 0 17 12 (70,58%) 5 0
Control
PAA Promedio 11 10 (90,9%) 1 0 16 12 (75%) 3 1
Verbal 11 9 (81,81%) 1 1 16 12 (75%) 3 1
Matemáticas 11 9 (81,81%) 2 0 16 10 (62,5%) 6 0
Fuente: Elaboración Propia.
Ahora, con respecto a los resultados de las mujeres podemos mencionar que al pasar de
control a tratamiento, observamos un aumento considerable de la movilidad en la prueba
Verbal, como ha sido usual en el resto del análisis. Este aumento en la movilidad hacia grupos
de rendimiento inferiores, tiene lógica al notar el coeficiente negativo del tratamiento para las
mujeres en esta prueba (γ = -20,84).
La prueba de Matemáticas, en cambio, reduce su movilidad, manteniendo a las mujeres de más
alto rendimiento en esta posición. Así, una vez más, las ganancias o pérdidas netas en bienestar
dependerán de los intereses de las alumnas.
El análisis diferenciado por género de los extremos superiores e inferiores nos arroja resultados
interesantes. Quienes fueran los alumnos de peor rendimiento en 2° Medio presentan una
menor movilidad, sobretodo en Verbal, al pertenecer al tratamiento. Este efecto es más fuerte
en hombres. Esta evidencia no resulta muy alentadora, ya que los alumnos de bajo rendimiento
quedarían estancados en esta posición, desplazándose a grupos de mejor rendimiento con
menor frecuencia. La excepción se observa en la movilidad que aumenta con el tratamiento en
el promedio PAA para mujeres.
40
Por otro lado, alumnos destacados en 2° Medio aumentan su frecuencia de caída en el ranking
en PAA Verbal con el tratamiento. La movilidad cae para las mujeres en PAA Matemáticas y se
mantiene para hombres. Esta evidencia representa una pérdida de bienestar neto para hombres
y un resultado ambiguo en mujeres.
Estos resultados no incluyen un análisis de significancia. Simplemente representan una señal de
qué tan “estable” es el rendimiento de los alumnos de rendimiento extremo. Interesantemente,
esta evidencia no se condice con los resultados obtenidos para la variable de interacción en la
sección 5.3. Ésta postulaba que los hombres de alto rendimiento (sobre la media de Notas en
2° Medio) se beneficiaban más del tratamiento en Matemáticas, al igual que las mujeres de bajo
rendimiento (bajo la media).
Esto podría deberse a que el efecto positivo de la interacción en Matemáticas para los hombres
se haya dado en los sectores que estaban sobre la media, pero no en el decil más alto.
Asimismo, para las mujeres, el efecto negativo de la interacción, que indicaba que las alumnas
de peor rendimiento serían las más beneficiadas por el tratamiento, podría estar siendo guiado
por los resultados de quienes se ubicaban debajo de la media, pero no en el decil inferior.
5.5 Estimación MICO: Asistencia en 3° y 4° Medio como Medida de Outcome.
La siguiente regresión fue estimada por separado para hombres y mujeres:
�� ���JK �L = � + ��� �� 2°��� �� + M����� 2°��� �� + N�H���I �J��� + !
(Ecuación 8)
En la Tabla 10 se observa que el coeficiente de tratamiento no es significativo para las
especificaciones 1, 2 y 5. Es significativo al 5% y positivo para la asistencia de mujeres a 4°
Medio y negativo para hombres en 4° Medio. Esto nos indica que el pertenecer a cursos
mixtos afectaría negativamente la motivación de los hombres ese año, y positivamente a las
mujeres. Además se observa un coeficiente negativo, significativo al 10%, para el promedio de
asistencia en hombres.
41
TABLA 10
Efecto Género en la Motivación (Asistencia a Clases) (1)
Asistencia 3°Medio (Mujeres)
(2) Asistencia 3°Medio
(Hombres)
(3) Asistencia 4°Medio (Mujeres)
(4) Asistencia 4°Medio
(Hombres)
(5) Asistencia Promedio (Mujeres)
(6) Asistencia Promedio (Hombres)
Asistencia 2° Medio 0.410*** 0.485*** 0.285*** 0.441*** 0.354*** 0.463***
(5.724) (6.044) (3.831) (5.599) (5.846) (6.890) Notas 2° Medio 0.0846 -0.00698 0.150*** 0.130** 0.115** 0.0613 (1.535) (-0.127) (2.621) (2.402) (2.466) (1.333) Tratamiento -0.395 -0.539 1.243** -0.952** 0.385 -0.746* (-0.829) (-1.125) (2.515) (-2.023) (0.957) (-1.860) Constante 49.28*** 49.03*** 55.21*** 44.57*** 51.76*** 46.80*** (6.416) (6.031) (6.923) (5.584) (7.965) (6.882) Observations 195 192 195 192 195 192 R-squared 0.153 0.164 0.128 0.179 0.175 0.217
t-statistics in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Este resultado es coherente con lo que dicta la Teoría de la Comparación Social de Festinger
(1954). Los hombres, quienes se caracterizan por llegar al año del tratamiento (3° Medio) con
un nivel superior de interés y motivación (Asistencia a clases en 2° Medio)6, ven esta
motivación disminuida por el desinterés femenino. Paralelamente, las mujeres parecen ser
inspiradas por la motivación masculina, mostrando efectos positivos de pertenecer a cursos
mixtos en su asistencia a clases. Así, los cursos al hacerse mixtos cuentan con alumnos con un
alto nivel motivacional y alumnas desinteresadas y a medida que pasan los dos años de
tratamiento se van haciendo más uniformes.
Se puede observar también que estos efectos demoran en emerger. Los coeficientes N
estimados para el outcome “Asistencia en 3° Medio” no resultan significativos, pero al segundo
año de tratamiento (Asistencia en 4° Medio) muestran valores con los signos esperados y con
un nivel de significancia del 5%.
El coeficiente de la variable que pretende capturar los “hábitos de asistencia” (Asistencia en 2°
Medio) resulta, en todos los casos significativa. En la siguiente sección se buscará dilucidar si el
6 Tendencia que se puede apreciar de la observación de los datos. Ver Sección 3.2.
42
efecto del tratamiento cambia para los distintos valores de esta variable. Es decir, se intentará
esclarecer si los alumnos con diferentes “hábitos de asistencia” son afectados de distinta
manera por la reforma que transformó sus cursos en grupos mixtos.
5.6 Hábitos de Asistencia y Tratamiento
Los resultados de la regresión 8 nos indican que los “hábitos de asistencia” son importantes
determinantes de la asistencia a clases los años siguientes. El coeficiente es en todos los casos
significativo al 1% y positivo, lo que nos indica que, en promedio, mientras mayor es la
asistencia en 2° Medio, mayor lo será en 3° y 4°. Para el caso de las mujeres en 3° Medio por
ejemplo, el coeficiente obtenido nos indica que un 1% más de asistencia en 2° Medio produce,
en promedio, un aumento del 0,41% de la asistencia en 3° Medio.
A continuación se estima una regresión que busca encontrar la presencia de un efecto
tratamiento heterogéneo a lo largo de la distribución de la variable “Asistencia en 2° Medio”.
Para lograr lo anterior se construye una nueva variable, que representa la desviación de la
media de la asistencia a clases en 2° Medio: �O�= = �� ��2°��� ���= − ��T��2°���T��UUUUUUUUUUUUUUUUUUUUU=,
donde E(�O�=)=0. A continuación se construye la variable de interacción
�O�= × �H���I �J���� que capturará la heterogeneidad mencionada.
Se estima la siguiente regresión:
�� ���JK ��= = �= + �= ∙ �O�= + M ∙ FO�= + M=�O�= × �H���I �J���=� + N=V�H���I �J���=W + !�=
(Ecuación 9)
Donde:
�O�=: Desviación de la Media de la variable “Asistencia en 2°Medio”
FO�=: Desviación de la Media de la variable “Notas de 2° Medio”
�O�= × �H���I �J�� 4: Variable de interacción
43
De la ecuación 9 se obtienen los resultados exhibidos en la Tabla 11.
TABLA 11
Efecto Género Heterogéneo en la Motivación (Asistencia a Clases) Asistencia
3°Medio (Mujeres)
Asistencia 3°Medio
(Hombres)
Asistencia 4°Medio (Mujeres)
Asistencia 4°Medio
(Hombres)
Asistencia en 2° Medio 0.488*** 0.401*** 0.330*** 0.272** (Desviación de la Media) (0.0998) (0.115) (0.103) (0.112) Notas de 2° Medio 0.0913 -0.00430 0.148** 0.135** (Desviación de la Media) (0.0561) (0.0550) (0.0581) (0.0535) Interacción -0.0895 0.164 -0.0760 0.329** (0.137) (0.161) (0.142) (0.156) Tratamiento -0.162 -0.533 1.391*** -0.940** (0.481) (0.479) (0.497) (0.466) Constant 92.76*** 94.92*** 91.03*** 94.27*** (0.333) (0.355) (0.345) (0.345) Observations 200 192 200 192 R-squared 0.184 0.169 0.141 0.198
Standard deviations in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Los coeficientes del tratamiento en 4° Medio siguen siendo significativos, ahora al 1% en el
caso de las mujeres. La variable de interacción solamente es significativa en el caso de los
hombres en 4° Medio, revelando que el efecto negativo del tratamiento, lo es más fuertemente
en quienes asistían más a clases en 2° Medio. Esto aun mantiene coherencia con la Teoría de la
Comparación Social de Festinger (1954), ya que los hombres con un mayor nivel de
motivación en 2° Medio, son quienes más deberán disminuir su interés con el objetivo de
asemejarse al grupo total.
Se estimó además, al igual que en la sección 5.3, la regresión que incluye una interacción entre
el tratamiento y las notas de 2° Medio. Los resultados que se pueden encontrar en el Anexo 8
indican coeficientes no significativos en las especificaciones que indicaban un coeficiente del
tratamiento significativo. Esto nos señala que la heterogeneidad en el efecto del tratamiento a
lo largo de la distribución de notas de 2° Medio no es significativa.
44
6 Conclusiones
La discusión en torno a la influencia que pudieran o no ejercer las características de los
compañeros en el desempeño académico personal, no resulta despreciable a pesar de que la
literatura económica no ha encontrado aun magnitudes demasiado importantes que lo
defiendan. Todavía existe espacio para el debate.
Esta investigación nos provee de nueva evidencia acerca de los efectos académicos de la
composición de género en la sala de clases. Reconocemos que el estudio de este tema suele
enfrentarse a un serio problema de endogeneidad, ya que alumnos de colegios mixtos y
segregados por género pertenecen a esos establecimientos debido a una decisión tomada en
base a una serie de variables, entre las que probablemente se encuentra el desempeño
académico esperado. Al advertir esta limitación la enfrentamos estudiando un cuasi
experimento natural: el caso de los alumnos del colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes.
Los resultados más robustos obtenidos a partir del trabajo empírico indican que existen
importantes ganancias en los puntajes PAA Matemáticas asociados con la pertenencia a cursos
mixtos en 3° y 4° Medio, tanto para hombres como mujeres. Por otro lado, los efectos del
tratamiento en los puntajes PAA Verbal no resultan tan favorables. Mientras no se observan
resultados significativos para hombres, se puede apreciar una importante pérdida promedio en
la PAA Verbal de mujeres que supera los 20 puntos.
Se estudió además si el tratamiento (clases mixtas) tuvo o no efectos heterogéneos para los
distintos niveles de habilidad (notas de 2° Medio), agregando una variable de interacción a la
regresión inicial. Los resultados indican que en la prueba de Matemáticas el efecto del
tratamiento es efectivamente heterogéneo, tanto para mujeres como hombres. Para completar
este análisis se observó detenidamente el desempeño de aquellos alumnos que presentaban un
rendimiento extremo (superior o inferior) en 2° Medio, encontrando resultados mixtos.
Los resultados obtenidos son coherentes con la teoría que propone que la educación en la sala
de clases es un bien público. La reforma que mezcla a hombres y mujeres trae consigo un
intercambio de distintas habilidades y cambios en el ambiente de trabajo. Se comprobó que
esto trajo cambios en el nivel de motivación e interés por parte del alumnado. La evidencia
muestra que el grupo tiende a hacerse más homogéneo con el paso del tiempo, tal como lo
45
planteaba la Teoría de la Comparación Social (Festinger 1954), lo que involucra un aumento en
la asistencia a clases de los hombres como resultado del tratamiento, y una disminución para
las mujeres.
Esta investigación logra aislar efectos específicos sobre las medidas de outcome escogidas, lo que
ayuda a dilucidar las ventajas y desventajas de la composición de género en distintas materias.
Esto representa un gran aporte a la investigación interesada por aprender qué factores podrían
contribuir a lograr mejores resultados académicos y educativos tanto para hombres como para
mujeres. Se espera contribuir con este trabajo a fortalecer el área investigativa del efecto pares y
a partir del progreso de esta materia posibilitar la generación de política pública orientada a la
obtención de mejores resultados ligados al desarrollo integral de hombres y mujeres.
46
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50
Anexo 1 Tabla I
Descripción Estadística Muestra Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Generaciones 1999-2002
Variable Media Desviación Estándar Mínimo Máximo
Promedio PAA (Todos) 664,8575 80,45162 367 804,5
Promedio PAA (Tratamiento) 666,2632 80,01731 424 804
Promedio PAA (Control) 663,3737 81,08386 367 804,5
Promedio PAA (Hombres) 674,4974 73,12298 431,5 793
Promedio PAA (Mujeres) 656,2488 85,72868 367 804,5
Promedio PAA (Tratamiento, Hombres) 675,0429 74,40059 442,5 793
Promedio PAA (Tratamiento, Mujeres) 657,399 84,75116 424 804
Promedio PAA (Control, Hombres) 673,8391 71,9751 431,5 790,5
Promedio PAA (Control, Mujeres) 655,1712 87,00482 367 804,5
PAA Verbal (Todos) 649,457 83,92562 374 820
PAA Verbal (Tratamiento) 641,8756 83,20788 390 798
PAA Verbal (Control) 657,4596 84,14615 374 820
PAA Verbal (Hombres) 658,0208 77,37675 398 820
PAA Verbal (Mujeres) 641,8093 88,852 374 805
PAA Verbal (Tratamiento, Hombres) 652,1333 75,25483 473 798
PAA Verbal (Tratamiento, Mujeres) 631,5192 89,70902 390 790
PAA Verbal (Control, Hombres) 665,1264 79,71852 398 820
PAA Verbal (Control, Mujeres) 651,4505 87,34558 374 805
PAA Matemáticas (Todos) 680,3686 97,34562 345 831
PAA Matemáticas (Tratamiento) 690,866 95,13033 385 831
PAA Matemáticas (Control) 669,2879 98,66182 345 820
PAA Matemáticas (Hombres) 691,3281 87,33969 387 831
PAA Matemáticas (Mujeres) 670,5814 104,7177 345 831
PAA Matemáticas (Tratamiento, Hombres) 698,6 89,443 387 831
PAA Matemáticas (Tratamiento, Mujeres) 683,0577 100,3744 385 831
PAA Matemáticas (Control, Hombres) 682,5517 84,40844 465 812
PAA Matemáticas (Control, Mujeres) 658,8919 107,7706 345 820
2 Medio (Todos) 60,06634 4,45868 48 69
2 Medio (Tratamiento) 59,77033 4,468359 48 69
2 Medio (Control) 60,37879 4,438291 48 68
2 Medio (Hombres) 58,83854 4,339032 48 68
2 Medio (Mujeres) 61,16279 4,283909 48 69
2 Medio (Tratamiento, Hombres) 58,35238 3,830497 49 67
2 Medio (Tratamiento, Mujeres) 61,20192 4,624502 48 69
2 Medio (Control, Hombres) 59,42529 4,840796 48 68
2 Medio (Control, Mujeres) 61,12613 3,959148 51 68
51
Anexo 2
Mujeres Tabla II
Efecto de las Notas de 2° Medio en el Desempeño en PAA. Intervalos de Confianza (95%)
(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES PAA Promedio
Tratamiento PAA Promedio
Control PAA Verbal Tratamiento
PAA Verbal Control
PAA Matemáticas Tratamiento
PAA Matemáticas Control
Notas 2° Medio 13.92*** 16.03*** 11.99*** 12.05*** 15.87*** 20.02*** (11.58 - 16.26) (13.18 - 18.89) (9.000 - 14.99) (8.540 - 15.56) (12.96 - 18.78) (16.51 - 23.52) Constante -194.7*** -324.8*** -102.6 -85.00 -288.2*** -564.6*** (-338.3 - -51.06) (-499.6 - -150.0) (-286.3 - 81.20) (-299.9 - 129.9) (-466.7 - -109.7) (-779.1 - -350.1) Observations 104 111 104 111 104 111 R-squared 0.577 0.532 0.382 0.298 0.535 0.541
CI 95% in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Tabla III
Efecto de las Notas de 2° Medio en el Desempeño en PAA. Intervalos de Confianza (99%)
(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES PAA Promedio
Tratamiento PAA Promedio
Control PAA Verbal Tratamiento
PAA Verbal Control
PAA Matemáticas Tratamiento
PAA Matemáticas Control
Notas 2° Medio 13.92*** 16.03*** 11.99*** 12.05*** 15.87*** 20.02*** (10.83 - 17.02) (12.26 - 19.81) (8.032 - 15.96) (7.407 - 16.69) (12.02 - 19.72) (15.38 - 24.65) Constant -194.7*** -324.8*** -102.6 -85.00 -288.2*** -564.6*** (-384.8 - -4.609) (-556.0 - -93.63) (-345.8 - 140.6) (-369.3 - 199.3) (-524.4 - -51.95) (-848.4 - -280.9) Observations 104 111 104 111 104 111 R-squared 0.577 0.532 0.382 0.298 0.535 0.541
CI 99% in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
52
Hombres
Tabla IV Efecto de las Notas de 2° Medio en el Desempeño en PAA. Intervalos de Confianza (95%)
(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES PAA Promedio
Tratamiento PAA Promedio
Control PAA Verbal Tratamiento
PAA Verbal Control
PAA Matemáticas Tratamiento
PAA Matemáticas Control
Notas 2° Medio 12.80*** 9.946*** 11.37*** 9.590*** 14.34*** 10.30***
(9.943 - 15.65) (7.562 - 12.33) (8.239 - 14.50) (6.703 - 12.48) (10.74 - 17.94) (7.268 - 13.34) Constante -71.74 82.81 -11.33 95.24 -138.1 70.37
(-238.7 - 95.23) (-59.30 - 224.9) (-194.4 - 171.8) (-76.89 - 267.4) (-348.7 - 72.52) (-110.5 - 251.3)
Observations 105 87 105 87 105 87 R-squared 0.434 0.447 0.335 0.339 0.377 0.349
CI 95% in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Tabla V
Efecto de las Notas de 2° Medio en el Desempeño en PAA. Intervalos de Confianza (99%)
(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES PAA Promedio
Tratamiento PAA Promedio
Control PAA Verbal Tratamiento
PAA Verbal Control
PAA Matemáticas Tratamiento
PAA Matemáticas Control
Notas 2° Medio 12.80*** 9.946*** 11.37*** 9.590*** 14.34*** 10.30*** (9.020 - 16.58) (6.787 - 13.10) (7.227 - 15.51) (5.764 - 13.42) (9.573 - 19.10) (6.281 - 14.32) Constante -71.74 82.81 -11.33 95.24 -138.1 70.37 (-292.7 - 149.2) (-105.5 - 271.1) (-253.6 - 230.9) (-132.9 - 323.4) (-416.8 - 140.6) (-169.3 - 310.1) Observations 105 87 105 87 105 87 R-squared 0.434 0.447 0.335 0.339 0.377 0.349
CI 99% in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
53
Anexo 3
Tabla VI
Alumnos Retirados, Reprobados y Nuevos en el Período 1997 - 2002
Retirados: 1999 2000 2001 2002
Control
(1999,2000)
Tratamiento
(2001,2002)
2°Medio
Hombres 3 5 0 2 8 2
Mujeres 0 0 0 0 0 0
3°Medio
Hombres 0 0 1 0 0 1
Mujeres 1 0 1 0 1 1
4°Medio
Hombres 1 0 0 0 1 0
Mujeres 0 1 0 0 1 0
TOTAL 5 6 2 2 11 4
Reprobados: 1999 2000 2001 2002
Control
(1999,2000)
Tratamiento
(2001,2002)
2°Medio
Hombres 2 0 0 0 2 0
Mujeres 0 0 0 0 0 0
3°Medio
Hombres 0 0 0 0 0 0
Mujeres 0 0 0 0 0 0
4°Medio
Hombres 0 0 0 0 0 0
Mujeres 1 0 0 0 1 0
TOTAL 3 0 0 0 3 0
Alumnos Nuevos 1999 2000 2001 2002
Control
(1999,2000)
Tratamiento
(2001,2002)
2°Medio
Hombres 0 0 0 0 0 0
Mujeres 0 0 0 0 0 0
3°Medio
Hombres 2 0 0 0 2 0
Mujeres 0 1 0 1 1 1
4°Medio
Hombres 0 0 0 0 0 0
Mujeres 0 0 0 0 0 0
TOTAL 2 1 0 1 3 1
58
Anexo 5 Tabla VII
Descripción Estadística Muestra Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Generaciones 1999-2002 (Cont,)
Variable Media Desviación Estándar Mínimo Máximo
Asistencia 2° (Hombres) 95,46354 2,984905 85 100
Asistencia 2° (Mujeres) 93,11628 5,280936 48 100
Asistencia 2° (Tratamiento, Hombres) 95,72381 2,880622 85 100
Asistencia 2° (Tratamiento, Mujeres) 93,02885 6,325256 48 100
Asistencia 2° (Control, Hombres) 93,74 3,335212 85 100
Asistencia 2° (Control, Mujeres) 93,1982 4,096162 73 100
Asistencia 3° (Hombres) 94,65104 3,570985 85 100
Asistencia 3° (Mujeres) 92,02326 5,074622 51 100
Asistencia 3° (Tratamiento, Hombres) 94,53333 3,932279 85 100
Asistencia 3° (Tratamiento, Mujeres) 91,65385 5,075694 51 100
Asistencia 3° (Control, Hombres) 94,7931 3,095901 86 100
Asistencia 3° (Control, Mujeres) 92,36937 4,058499 82 99
Asistencia 4° (Hombres) 93,80729 3,538768 81 99
Asistencia 4° (Mujeres) 90,40465 7,065711 45 99
Asistencia 4° (Tratamiento, Hombres) 93,48571 4,071747 81 99
Asistencia 4° (Tratamiento, Mujeres) 91,66346 4,683395 68 99
Asistencia 4° (Control, Hombres) 94,1954 2,735805 86 99
Asistencia 4° (Control, Mujeres) 89,22523 8,584007 45 99
Asistencia Promedio (3°y4°) (Hombres) 94,22917 3,08638 85,5 99
Asistencia Promedio (3°y4°) (Mujeres) 91,19767 5,151603 59,5 98,5
Asistencia Promedio (3°y4°) (Tratamiento, Hombres) 94,00952 3,504105 85,5 99
Asistencia Promedio (3°y4°) (Tratamiento, Mujeres) 91,625 4,876509 59,5 98,5
Asistencia Promedio (3°y4°) (Control, Hombres) 94,49425 2,485416 87,5 98,5
Asistencia Promedio (3°y4°) (Control, Mujeres) 90,7973 5,387856 67 98,5
59
Tabla VIII
Muestra que Excluye Observaciones Extremas Mujeres , Generaciones 1999-2002
Variable Media Desviación Estándar Mínimo Máximo
Asistencia 2° (Mujeres) 94,08205 3,335754 84 100
Asistencia 2° (Tratamiento, Mujeres) 92,8359 3,578824 84 100
Asistencia 2° (Control, Mujeres) 93,92 3,252598 85 100
Asistencia 3° (Mujeres) 92,8359 3,578824 84 100
Asistencia 3° (Tratamiento, Mujeres) 92,70526 3,539665 84 100
Asistencia 3° (Control, Mujeres) 92,96 3,629063 85 99
Asistencia 4° (Mujeres) 91,80513 3,661301 77 99
Asistencia 4° (Tratamiento, Mujeres) 92,49474 3,491246 77 99
Asistencia 4° (Control, Mujeres) 91,15 3,715583 78 99
Asistencia Promedio (3°y4°) (Mujeres) 92,30256 3,066823 84,5 98,5
Asistencia Promedio (3°y4°) (Tratamiento, Mujeres) 92,56316 2,982433 84,5 98,5
Asistencia Promedio (3°y4°) (Control, Mujeres) 92,055 3,139754 85,5 98,5
60
Anexo 6 80
8590
9510
0
400 500 600 700 800PAA Verbal
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 3°, vs. PAA VerbalMujeres
8590
9510
0
400 500 600 700 800paaverbal
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 3°, vs. PAA VerbalHombres
8085
9095
100
300 400 500 600 700 800PAA Mat
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 3°, vs. PAA MatemáticasMujeres
8590
9510
0
400 500 600 700 800paamat
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 3°, vs. PAA MatemáticasHombres
7580
8590
9510
0
400 500 600 700 800PAA Verbal
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 4°, vs. PAA VerbalMujeres
7580
8590
9510
0
300 400 500 600 700 800PAA Mat
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 4°, vs. PAA MatemáticasMujeres
8085
9095
100
400 500 600 700 800paaverbal
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 4°, vs. PAA VerbalHombres
8085
9095
100
400 500 600 700 800paamat
Tratamiento ControlFitted values Fitted values
Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico
Asistencia 4°, vs. PAA MatemáticasHombres
61
Anexo 7
Tabla IX Efecto Pares en el Desempeño Académico
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
PAA Promedio (Mujeres)
PAA Promedio (Hombres)
PAA Verbal
(Mujeres)
PAA Verbal
(Hombres)
PAA Matemáticas (Mujeres)
PAA Matemáticas (Hombres)
Notas 2° Medio 14.85*** 11.17*** 12.02*** 10.36*** 17.69*** 12.04*** (16.12) (12.01) (10.45) (9.747) (15.49) (10.21) Tratamiento 1.102 13.19 -20.84** -1.881 22.82** 28.97*** (0.140) (1.632) (-2.119) (-0.204) (2.336) (2.825) Constante -252.5*** 9.776 -83.17 49.66 -422.4*** -33.00 (-4.462) (0.176) (-1.178) (0.782) (-6.021) (-0.468)
Observations 215 192 215 192 215 192 R-squared 0.551 0.433 0.348 0.339 0.537 0.361
t-statistics in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
62
Anexo 8
Nota: La regresión en que se basan los resultados anteriores es ���������� = + � ����2������ + �� +
� � − �������������� + ������������ + � , donde � es el promedio de notas en 2° Medio y �� es la media
de esa variable.
t-statistics in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Tabla X Efecto Género Heterogéneo en los Resultados PAA
(1) (2) (3) (4)
VARIABLES Asistencia 3°Medio Mujeres
Asistencia 4°Medio Mujeres
Asistencia 3°Medio Hombres
Asistencia 4°Medio Hombres
Asistencia 2°Medio 0.427*** 0.285*** 0.491*** 0.440***
(6.284) (4.025) (6.158) (5.567)
Notas 2° Medio 0.206** 0.185** -0.0995 0.147**
(2.505) (2.156) (-1.362) (2.028)
Interacción -0.203* -0.0605 0.210* -0.0387
(-1.821) (-0.520) (1.907) (-0.356)
Tratamiento -0.158 1.393*** -0.542 -0.952**
(-0.331) (2.799) (-1.139) (-2.017)
Constant 40.02*** 52.93*** 53.90*** 43.67***
(5.012) (6.361) (6.366) (5.205)
Observations 200 200 192 192
R-squared 0.196 0.141 0.180 0.180