¿Cómo se construye la satisfacción estudiantil en la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Udelar, Uruguay?
Resumen:
En este trabajo se presentan los principales resultados obtenidos al aplicar Análisis de Clases Latentes en la construcción de la satisfacción estudiantil en la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Udelar (Uruguay), a partir de variables que se entiende que la determinan. El objetivo principal de este trabajo es identificar una variable latente asociada al nivel de satisfacción con dicha institución, que se manifiesta a través de grupos de estudiantes. Además, se analizan las características de los estudiantes que, por no contestar el formulario insumo de la investigación, ya sea de forma total o parcial, quedaron fuera del estudio. Los datos utilizados provienen de una encuesta realizada sobre una muestra probabilística de estudiantes de grado de la facultad a través de un diseño muestral complejo (n=1809). El cuestionario utilizado para la encuesta, siguió los lineamientos del Índice europeo de satisfacción del consumidor (ECSI). La estrategia metodológica seguida es el Análisis de Clases Latentes con dos escenarios: sin covariables y con covariables (edad, carrera, abandono y empleo), ambos métodos evaluados mediante el algoritmo Expectativa-Maximización. A partir de los principales resultados obtenidos surge una estructura de 4 clases/grupos determinados por el nivel de satisfacción de los estudiantes: alta, media alta, media baja y baja. Al analizar la caracterización en función de las covariables, prácticamente no se encuentran diferencias significativas entre las clases según la variable carrera. Por otro lado, se puede afirmar que el hecho de trabajar y/o haber abandonado al menos una vez la facultad, se asocia con menores niveles de satisfacción, mientras que una mayor edad con mayor satisfacción. A partir de los resultados presentados es posible identificar nuevamente una estructura de 4 grupos/clases asociadas a distintos niveles de satisfacción estudiantil. Además, es posible detectar diferencias, entre las 4 clases, en función de las covariables analizadas.
This paper presents the main results obtained when applying Latent Class Analysis in the construction of student satisfaction at Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Udelar (Uruguay), based on variables that are understood to determine it. The main objective of this work is to identify a latent variable associated with the level of satisfaction with the institution mentioned previously, which is manifested through groups of students. In addition, the characteristics of the students who did not answer the research input form, either totally or partially, and therefore were left out of the study, are analyzed. The data used come from a survey carried out on a probabilistic sample of undergraduate students from the faculty through a complex sample design (n = 1809). The questionnaire used for the survey followed the guidelines of the European Consumer Satisfaction Index (ECSI). The methodological strategy followed is Latent class analysis with two scenarios: without covariates and with covariates (age, career, abandonment, and employment), both methods evaluated using the EM algorithm. From the main results obtained, a structure of 4 classes/groups determined by the level of student satisfaction emerges: high, medium high, medium low and low. When analyzing the characterization based on the covariates, practically no significant differences were found between the classes according to the career variable. On the other hand, it can be stated that the fact of working and/or having dropped out of college at least once is associated with lower levels of satisfaction, while older age with higher satisfaction. From the results presented, it is also possible to identify a structure of 4 groups/classes associated with different levels of student satisfaction. In addition, it is possible to detect differences between the 4 classes, based on the covariates analyzed.
2021 | |
Caracterización Satisfacción estudiantil Análisis de clases latentes Covariables Algoritmo EM Characterization Student satisfaction Latent class analysis Covariates EM algorithm PSICOMETRIA ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS EDUCACION UNIVERSITARIA SATISFACCION ESTUDIANTIL INSTRUMENTOS DE MEDIDA ANALISIS MULTIVARIADO |
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Español | |
Universidad de la República | |
COLIBRI | |
https://hdl.handle.net/20.500.12008/40450 | |
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