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Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014

1545

5.02. CLASIFICACIÓN DEL SECTOR UNIVERSITARIO CHILENO A

TRAVÉS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE

Autores:

DE LA FUENTE-MELLA, H.

CADEMARTORI-ROSSO, D.

SILVA-PALAVECINOS B.

R. CAMPOS-ESPINOZA

a,b,c,d Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Facultad de Ciencias Económicas y

Administrativas, Escuela de Comercio. Avenida Brasil 2830, 6° Piso, Valparaíso, Chile.

[email protected], Fono: 56-32-2273339


1546

Resumen

Este estudio tiene por objeto abordar el tema de cómo clasificar las instituciones de educación

terciaria (universidades). En esta investigación se clasifica las universidades chilenas en diferentes

grupos homogéneos en su composición y heterogéneos entre ellos. Además, la investigación busca

conocer la existencia de posibles diferencias estadísticamente significativas entre las variables que

normalmente se usan para caracterizar al sector universitario chileno. Para lo anterior, inicialmente

se hace un análisis de conglomerados y, se realizan pruebas de diferencias de medias para un

conjunto de variables del sector universitario chileno. Los resultados indican la conformación clara

de tres cluster de instituciones de educación superior, con 13, 2 y 4, universidades, respectivamente;

y muy pocas variables que presentan diferencias significativas (19% de las variables estudiadas),

sobre todo al momento de analizar dichas diferencias en el cluster de universidades pertenecientes

a aquéllas que poseen 6 o más años de acreditación.

Palabras Clave: Análisis Cluster, Análisis de Medias, Modelamiento Econométrico, Universidades

Chilenas.


1547

Introducción

La educación superior en Chile, comprende tres niveles, Universidades, Institutos Profesionales y

Centros de Formación Técnica; en este trabajo nos referiremos especialmente a las universidades. El

año 1981 marca un punto de inflexión para el desarrollo de la educación superior en Chile, hasta ese

año existían sólo 8 Universidades en Chile que registraban al cierre del año anterior una matrícula

total de 118.978 estudiantes. El DFL 1 promulgado el 30 de Diciembre de 1980 y publicado en el

Diario Oficial el 3 de Enero de 1981, permite la creación de nuevas universidades, las que deberían

constituirse como corporaciones sin fin de lucro. A lo anterior hay que agregar el artículo segundo

transitorio del DFL 5 promulgado el 6 de Febrero de 1981 y publicado el 16 de Febrero del mismo

año, que permitió que de las antiguas 8 universidades se pudieran crear instituciones de educación

superior derivadas. Estas dos disposiciones del verano de 1981 dieron inmediatamente origen a dos

conjuntos de universidades, aquellas que se creaban en virtud del DFL 1 y aquellas que fueron el

resultado de restructuraciones de las antiguas universidades. De la Universidad de Chile, de la

Universidad Técnica del Estado, hoy Universidad de Santiago, y de la Universidad Católica de Chile se

derivaron 17 nuevas universidades, totalizando en este conjunto 25 universidades, que son las que

hoy forman parte del Consejo de Rectores de Universidades Chilenas (CRUCH). De estas últimas, de

acuerdo a la propiedad, se pueden distinguir dieciséis estatales y, nueve privadas. Todas las

universidades creadas conforme al DFL 1 por su naturaleza se consideran privadas.

Otro hecho importante ha sido la emisión del DFL 4, promulgado14 de Enero de 1981 y publicado en

el Diario Oficial el 20 de Enero, que regula el financiamiento de la educación superior. En esta materia

una fuente es el Aporte Fiscal Directo (AFD) y la otra es el Aporte Fiscal Indirecto (AFI) (Flores,

González, Rodríguez y Sugg, 2011). El AFD sólo financia a la 25 universidades del Consejo de Rectores,

se divide en dos partes, en el año 1989 el 95% de los fondos se entregó a las instituciones de

educación superior en la misma proporción al aporte recibido en el año 1988 y el 5% restante en

función de ciertos indicadores que permitieran diferenciar a las instituciones de educación superior.

Esos indicadores fueron, número de alumnos de pregrado dividido por número de carreras de

pregrado, número de alumnos de pregrado dividido por número de docentes jornadas académicas

completas equivalente, número de docentes jornadas académicas completas equivalente con grado

académico de magíster y doctor dividido por número de docentes jornadas académicas completas

equivalente, número de proyectos financiados por el Fondo Nacional de Ciencia y Tecnología y otros

organismos dividido por número de docentes jornadas académicas completas equivalente, número


1548

de publicaciones incorporadas a revistas científicas de reconocimiento internacional dividido por

número de jornadas académicas completas equivalente.

El AFI es un fondo que reciben las instituciones de educación superior, pertenezcan o no al Consejo

de Rectores, en proporción a la cantidad de alumnos que matriculan entre los 27.500 mejores

puntajes de las pruebas de admisión, denominada anteriormente Prueba de Aptitud Académica

(PAA), y actualmente Prueba de Selección Universitaria (PSU).

Adicionalmente se fortaleció un sistema de financiamiento orientado a la demanda, a través, de un

sistema de becas y créditos de diversa naturaleza, lo que aumentó en forma importante la cobertura.

A Diciembre del 2013, la matricula total en educación superior es de 1.114.640 estudiantes, que se

descompone en 144.365 en los Centros de Formación Técnica, 324.920 en los Institutos Profesionales

y 645.355 en las Universidades. Resultado de esta política de apoyo financiero a la demanda, hizo

que las universidades subieran los aranceles, ello obligó al Estado a establecer aranceles de

referencia, vale decir, puso un tope al monto que el Estado financiaría.

Para definir los aranceles de referencia se usaron indicadores académicos y de eficiencia docente,

para los primeros se considera número de jornadas completas equivalente con grado de magister y

doctor en relación a los alumnos de pregrado, número de proyectos Fondecyt119 y Fondef120 en

relación a número de docentes jornadas completas equivalente con grado de magister y doctor,

número de publicaciones ISI Scielo en relación al número de docentes jornadas completes

equivalente con grado de magister y doctor; para los segundos, se consideran las tasas de deserción

y la tasa de titulación oportuna. Usando estos criterios las universidades cuyas carreras muestran

mejores indicadores tiene aranceles de referencia mayores.

Todo lo anterior ha resultado en la confección de una multiplicidad de ranking que ordena la

Universidad en función de aquellas que logran captar la mayor proporción del 5% del aporte fiscal

directo, las que matriculan los mejores estudiantes, las que ganan más proyectos, las que tienen más

publicaciones y en general usando uno o más factores se han desarrollado variados rankings y

clasificaciones de universidades.

119 Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico 120 Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico


1549

Hoy existe en Chile una diversidad de instituciones de educación, ya no existe un modelo único

inspirado en Alexander Von Humboldt o el Cardenal Newman al cual aspiraban a parecerse la mayoría

de las universidades. A la diversidad jurídica, estatales, fundaciones, corporaciones sin fin de lucro,

se agrega una diversidad de roles, docentes, de investigación, orientadas al postgrado, etc. La

diversidad es hoy día bienvenida, pero al mismo tiempo se hacen necesarios criterios objetivos de

distinción, ya sea para el diseño de políticas públicas como para quienes tienen que tomar la decisión

de donde ir a estudiar. Este trabajo hace una contribución en ese sentido, aplicando técnicas

estadísticas que permiten definir conglomerados a partir de ciertas variables relevantes.

Revisión de la literatura

La situación descrita en la introducción ha producido una masificación de la educación superior, con

instituciones muy diversas que proveen el servicio, en el caso de Chile están los Centros de Formación

Técnica, los Institutos Profesionales y las Universidades. Este fenómeno también se produjo en otras

latitudes, son más de 3.000 las instituciones de educación superior en Europa y sobre 4.000 las

existentes en Estados Unidos. Como resultado de lo anterior surgió la necesidad de distinguir,

ordenar la diversidad, que condujo a generar clasificaciones y rankings, para satisfacer las

necesidades de distintos “stakeholders”. En un documento de Enero 2010, U-Map (Van Vught, Kaiser,

File, Gaethgens, Peter y Westerheijden, 2010), The European Classification of Higher Education

Institutions distingue los siguientes “stakeholders”: estudiantes, instituciones de educacion superior,

empresas, quienes formulan políticas públicas en sus distintos niveles, investigadores y analistas.

Frans Van Vught (2009) distingue en materia de diversidad seis tipos: diversidad sistemática referida

a las diferencias entre las instituciones en cuanto a tipo, tamaño y control; diversidad estructural

referida a las diferencias que resultan de su historia, forma jurídica de su fundación, o diferencias en

las formas de gobierno; diversidad programática referida a los títulos y grados que otorgan, misión,

o a los demás servicios que prestan, diversidad de procedimientos en que los servicios de docencia,

investigación y otros son provistos; diversidad de reputación, referido a las diferencias basadas en el

prestigio; diversidad constituyente referida al tipo de alumnos que sirve; diversidad de valores y

cultura referida a la cultura y el medio social.

En Estados Unidos la Comisión Carnegie realizó el año 1973 una clasificación que ha marcado este

tipo de estudios y que ha evolucionado incorporando nuevos elementos, y que ha sido actualizado

en los años 1994, 2000 y 2005; para mayor información ver Steven Brint (2013) quien además analiza


1550

otros métodos alternativos de clasificación. Por el lado Europeo se confeccionó una clasificación que

es conocida como U-MAP (Ziegele, 2013), cuyo objetivo como lo indica el propio documento es

entender la diversidad para mejorar y desarrollar el sistema de educación europeo.

Chile no ha estado exento de este fenómeno, Brunner, Elacqua,, Tillett, Bonnefoy, González, Pacheco

y Salazar (2005), Brunner (2009) abordan el tema y considerando variables tales como, años de

fundación, posición en estadísticas internacionales, tamaño, número de publicaciones y otras,

distinguen siete categorías; a saber: Grupo 1 Universidades de investigación;Grupo 2 Universidades

regionales estatales;Grupo 3 Universidades regionales católicas;Grupo 4 Universidades

relativamente especializadas; Grupo 5 Universidades privadas selectivas;Grupo 6 Universidades

privadas de tamaño mayor, no selectivas; Grupo 7 Universidades privadas de tamaño menor, no

selectivas. Bernasconi (2006) critica esta tipología bajo el argumento que el criterio principal de

clasificación es la selectividad de los estudiantes de pregrado.

Reyes y Rosso (2013) desarrollan una nueva clasificación que distingue cuatro grupos que son a saber:

Grupo 1 Universidades docentes; Grupo 2 Universidades docentes con proyección en investigación;

Grupo 3 Universidades con investigación y doctorados en áreas selectivas; Grupo 4 Universidades de

investigación y doctorados. El criterio primario aplicado fue si tenían o no doctorados, y el criterio

secundario fue la cantidad de publicaciones indexadas y la cantidad de doctorados ofrecidos.

Miguel Muñoz y Christian Blanco (2013) a partir de un pool de variables relevantes para la literatura

especializada, tales como, investigación, tamaño, composición, acreditación y otras, aplican análisis

factorial y distinguen cinco grupos que son: Grupo 1 Universidades de investigación; Grupo 2

Universidades masivas; Grupo 3 Universidades de acreditación; Grupo 4 Universidades elitistas y

Grupo 5 Universidades no elitistas.

Jeroen Bartelse y Frans Van Vught (2007) establecen 4 tipologías; a saber: en base a la educación

ofrecida, investigación e innovación, perfil de los estudiantes y docentes, características

institucionales. Jung Cheol Shin (2009) usando una metodología de análisis jerárquico de

conglomerado identifican para el caso coreano tres tipos distintos de universidades, las de

investigación (7 universidades), las activas en investigación (14 universidades) y las universidades

orientada a doctorado (26).


1551

Materiales y métodos

La investigación contempla el uso de dos técnicas multivariantes. Inicialmente se desarrolla un

análisis cluster multivariante. El análisis cluster es un método estadístico multivariante de

clasificación que permite, a través de un conjunto de datos ubicarlos en grupos homogéneos,

denominados conglomerados o cluster, no conocidos a priori, pero sugeridos por la naturaleza del

estudio (Hair, Anderson, Tatham y Black, 1999). Así, los individuos que sean considerados similares

serán asignados a un mismo cluster, mientras que individuos diferentes serán localizados en

conglomerados distintos. Luego, el objetivo será la formación de grupos de universidades

homogéneos entre las universidades conformantes del grupo, y heterogéneos entre los grupos de

universidades creados. Para lo anterior se utilizan variables agrupadas en tres categorías: docencia,

investigación y contable-financiero.

La segunda técnica multivariante utilizada en la investigación corresponde a un análisis de

significatividad de las variables para las que se poseen datos de su evolución en el tiempo. El análisis

se realiza tanto para el cluster definido en la primera etapa, así como para un cluster conformado por

las universidades que poseen 6 o más años de acreditación. Para ello se hacen dos comparaciones:

la primera se realiza entre cada uno de los años para los que se posee información de la variable y el

promedio de cada variable (año i / promedio periodo); para la segunda comparación, se selecciona

un año base, que corresponde al menor periodo de cada una de las variables y se compara con cada

uno de los periodos posteriores (año i / año base i). Para realizar cada una de las comparaciones

anteriores se trabaja con contrastes sobre medias, utilizando para ello la prueba t para muestras

relacionadas.

Análisis cluster multivariante para la segmentación del Sector Universitario Chileno

Inicialmente se desarrollará un análisis descriptivo para todas y cada una de las variables de la

muestra, para ello se trabajará con los estadísticos: Mínimo, Máximo, Media y Desviación Estándar.

Los datos son obtenidos del Servicio de Información de Educación Superior (SIES), y corresponde a

variables igualmente no espaciadas entre los años 2008-2013, el análisis se desarrollará para las 60

Instituciones de Educación Superior existentes en el país en el año 2012 (ver Tabla 1).

“Inserte Tabla 1”


1552

En la Tabla 2 se muestran las variables que presentan información para los periodos más actuales.

Cada variable se comprende por su propio nombre y no requiere definición.

No todas las instituciones de educación superior poseen datos para las 97 variables que están

disponibles en el SIES, es asi que por ejemplo para la variable “Matricula Pregrado 2012” existen

datos para las 60 instituciones, sin embargo, para la variable “M2 construidos por estudiante”, solo

hay datos para 49 instituciones de educación superior. Por lo anterior, para mejorar la robustez del

análisis cluster a desarrollar, se prefieren aquéllas variables que posean una mayor cantidad de

observaciones para todas las instituciones, así como aquéllas variables más representativas del tema

objeto de estudio.

Al respecto, las variables se han agrupado en tres tipos: 18 variables de docencia, 25 variables de

investigación, 5 variables con criterio contable-financiero, esta separación no tiene efecto estadístico

sobre el análisis realizado, sólo se realiza con la finalidad de estructurar el análisis cluster. Así las

variables seleccionadas por cada categoría son:


De la base de datos original (SIES) es posible apreciar que para el grupo Variables Docencia, la variable

Matrícula Pregrado 2012, posee su valor mínimo para la Universidad la Araucana con 97 estudiantes,

mientras que su valor máximo lo alcanza la Universidad Nacional Andrés Bello, con un valor de 39.345

estudiantes. Por otra parte, y siguiendo con el grupo Variables Docencia, la Universidad la Araucana

es quien posee el menor número de Jornada Completa Equivalente en el año 2012 (2,91), mientras

que la Pontificia Universidad Católica de Chile es quien posee el máximo valor de esta variable

(1.919,11). Ahora bien, respecto al grupo Variables Investigación, la Universidad de Atacama es quien

posee el menor número de Fondecyt Regular Aprobados en el año 2012 con 1 proyecto, mientras

que ese año la Universidad de Chile ha obtenido 152 Proyectos Fondecyt Regular Aprobados. Relativo

al número de publicaciones ISI, en el año 2012, la Universidad de las Américas tuvo 0 publicaciones,

mientras que la Universidad de Chile alcanzó el máximo de publicaciones en revistas ISI con 1.081

publicaciones. Por último, y relativo al grupo Variables Contable-Financiero, el valor medio de activos

fijos del grupo de universidades del sistema fue de $30.614.216, mientras que el valor medio del

pasivo a largo plazo y del patrimonio de las universidades del sistema fue de $8.261.522 y


1553

$36.956.705, respectivamente. El análisis descriptivo muestra una gran heterogeneidad en los

valores de las variables lo que indica que en Chile existe una gran diversidad de instituciones y por

tanto, se hace necesario distinguir entre ellas

Para realizar el análisis cluster inicialmente se realizan iteraciones para todas las universidades del

sistema, pero considerando en forma independiente el grupo Variables Docencia, y el grupo Variables

Investigación, luego se agregan ellas para realizar nuevas iteraciones, y, finalmente se trabaja con los

tres grupos de variables Docencia, Investigación, Contable-Financiero, para por último agregar al

análisis la variable Años de Acreditación. Para el caso de esta investigación, se presenta el detalle de

los resultados obtenidos para el grupo: Docencia, Investigación, Contable-Financiero; y, Docencia,

Investigación, Contable-Financiero, Años de Acreditación.

Dada las características del sistema universitario en Chile, se trabajará con análisis cluster no

jerárquico, utilizando para ello el método de las k-medias, el que utiliza la medida de distancia

euclídea al cuadrado (ec. 1).

(ec.1)

Para lo anterior, la metodología intenta identificar grupos de universidades relativamente

homogéneas basándose en las características (variables) seleccionadas, utilizando el algoritmo

mencionado que permite trabajar con un gran número de casos. Para lo anterior, el algoritmo de

clasificación requiere especificar inicialmente el número de conglomerados, para lo cual se

presentarán algunas iteraciones para cada caso de análisis. Además, y dada la heterogeneidad en la

medición de cada una de las variables, se trabaja con las puntuaciones normales de cada variables

(ec.2), es decir se han tipificado cada una de ellas, lo que no afecta al resultado final del presente

estudio.

(ec.2)

Análisis Cluster Variables Docencia, Investigación, Contable-Financiero

A continuación se realiza el análisis cluster iterando con 3 y 4 conglomerados. Para el caso de la

iteración con 3 conglomerados, en la Tabla 3 es posible apreciar las instituciones de educación

superior que quedan asignadas a cada conglomerado, lo que es resumido en la Tabla 5, para este

2

´ jiijij xxd

i

i

xz


1554

caso quedan 41 instituciones sin asignación, lo anterior se debe a la gran cantidad de valores perdidos

para cada una de las variables seleccionadas. Respecto al análisis ANOVA desarrollado (Tabla 4), las

variables: retención1er año, retención 2° año, duración formal, y, duración real (dado el número de

variables, en este caso sólo se presentan las variables menos significativas para simplificar la tabla),

no son significativas en la formación de los conglomerados. Finalmente quedan asignadas: 16

instituciones en el cluster 1, 2 instituciones en el cluster 2, y, 1 institución en el cluster 3.




Para el caso de la iteración con 4 conglomerados, en la Tabla 6 es posible apreciar las instituciones

de educación superior que quedan asignadas a cada conglomerado, lo que es resumido en la Tabla

8. Respecto al análisis ANOVA desarrollado (Tabla 7), las variables: duración formal, y, duración real,

no son significativas en la formación de los conglomerados. Finalmente quedan asignadas: 1

institución en el cluster 1, 2 instituciones en el cluster 2, 1 institución en el cluster 3, y, 15 instituciones

en el cluster 4.




Análisis Cluster Variables Docencia, Investigación, Contable-Financiero, Años Acreditación

Se realiza una última iteración, incorporando por su relevancia en el contexto del sistema nacional

de Instituciones de Educación Superior, la variable Años de Acreditación de cada una de las

universidades del sistema, para este caso se itera con 3 conglomerados, los resultados se presentan

a continuación.




En la Tabla 9 es posible apreciar las instituciones de educación superior que quedan asignadas a cada

conglomerado, lo que es resumido en la Tabla 11. Respecto al análisis ANOVA desarrollado, las


1555

variables: establecimiento municipal 2012, establecimiento subvencionado 2012, establecimiento

particular pagado 2012, total pasivos y patrimonio, y, años de acreditación, no son significativas en

la formación de los conglomerados. Finalmente quedan asignadas: 13 instituciones en el cluster 1, 2

instituciones en el cluster 2, y, 4 instituciones en el cluster 3.

A continuación en la Tabla 12 se presenta un cuadro resumen de las asignaciones de las instituciones

de educación superior dependiendo del número de conglomerados formados, y, del grupo de

variables que se ha incorporado en el análisis de todas las iteraciones realizadas.


De la Tabla 12 es posible apreciar que de las 10 iteraciones realizadas, en un gran número de ellas

(70%) las instituciones de educación superior sin ser asignadas fueron 41, siendo siempre las mismas

universidades. Además, la iteración: no jerárquico 3 conglomerados Variables Docencia,

Investigación; entrega el mismo resultado que la iteración: no jerárquico 3 conglomerados Variables

Docencia, Investigación, Contable-Financiero, Años Acreditación, siendo el único caso repetido en

nuestro análisis, por lo que éste será el que se utilizará para la segunda etapa metodológica del

presente estudio.

Análisis significatividad variables cluster

A continuación, se realiza el análisis de significatividad de la evolución de las variables de la Tabla 2,

tanto para el cluster 1 formado por las 13 instituciones de educación superior identificado en el

análisis anterior, como para el grupo de 8 universidades que poseen 6 o más años de acreditación.

Para ello se hacen dos comparaciones: la primera de ellas se realiza entre cada uno de los años para

los que se posee información de la variable y el promedio de cada variable (año i / promedio periodo);

para la segunda comparación, se selecciona un año base, que corresponde al menor periodo de cada

una de las variables y se compara con cada uno de los periodos posteriores (año i / año base i).

Para realizar cada una de las anteriores comparaciones se trabaja con contrastes sobre medias,

utilizando para ello la prueba t para muestras relacionadas (ec. 3), contraste que es recomendado

cuando se poseen dos variables diferentes, o una misma variable medida en dos momentos

diferentes de tiempo.


1556

(ec. 3)

Para poder realizar el contraste t para muestras relacionadas, lo primero que debe validarse es la

relación que existe entre la(s) variable(s) analizadas, para ello se utiliza el coeficiente de correlación

de Pearson. Luego de haber identificada la existencia de la mencionada relación, se procede a validar

la existencia de diferencias significativas entre la(s) variable(s) bajo estudio.

Así, las tablas que a continuación se presentan, indican, inicialmente la existencia o no de correlación

entre cada par de variables analizados para este estudio, para los dos cluster señalados (13 y 8

universidades), y luego, el análisis de la prueba t para las muestras relacionadas. Para el caso de las

correlaciones, se presentan cada par de variables que no presentan correlación significativa; mientras

que para el caso de la prueba t, se muestra cada par de variables donde cada una de las anteriores

relaciones no es diferentemente significativa.


De la tabla anterior es posible observar los resultados, inicialmente para el análisis de correlaciones

de las muestras relacionadas, y posteriormente para la prueba t de muestras relacionadas, lo anterior

separado por cada uno de los dos cluster analizados, y para los grupos de variables. Así, para el caso

de las correlaciones, muy pocas de ellas no presentan correlación significativa (5%), es decir, la

mayoría de las variables seleccionadas sí están altamente correlacionadas; mientras que para el caso

de la prueba t, se presenta cada par de variables donde cada una de las anteriores relaciones no es

diferentemente significativa. A continuación se presenta un resumen de las variables que no

presentan diferencias significativas para cada uno de los cluster analizados.


De la Tabla 14, es posible apreciar que para el cluster 8 universidades con seis o más años de

acreditación; un 58% de las comparaciones para la variable, año i / promedio periodo, poseen medias

iguales, mientras que un 15% de las comparaciones para la variable, año i / año base i, poseen medias

iguales. Ahora bien, para el cluster 13 universidades, un 31% de las comparaciones para la variable,

año i / promedio periodo, poseen medias iguales, mientras que un 25% de las comparaciones para la

variable año i / año base i, poseen medias iguales.

Dy

DDyt


1557

Resultados y discusión

De los análisis realizados, se concluye que es posible discriminar entre tres conglomerados, el primero

de ellos compuesto por 13 instituciones de educación superior, el segundo por 2 y el tercero por 4.

En cada uno de estos grupos considerando las variables agrupadas de acuerdo a la tipología:

docencia, investigación y contable-financiero, donde las instituciones de cada grupo son homogéneas

entre sí, mientras que las instituciones entre los grupos creados son heterogéneas.

Para el segundo análisis se consideraron las 13 instituciones del primer cluster, así como otro formado

por las 8 Instituciones de Educación Superior que poseen 6 o más años de Acreditación. En relación

a los resultados del segundo análisis, se identifican las variables que han presentado cambios

significativos en el tiempo, respecto al cluster de 13 universidades, y al cluster de 8 universidades. Se

encuentra que en promedio existen muy pocas variables que presentan diferencias significativas

(19% de las variables estudiadas, ver Tabla 13 y Tabla 14), sobre todo al momento de analizar dichas

diferencias en el cluster de universidades pertenecientes a aquéllas que poseen 6 o más años de

acreditación, lo que significa que es difícil discriminar.

Conclusiones e implicancias de la investigación

En la presente investigación fue posible conocer las similitudes y diferencias entre las diferentes

universidades pertenecientes al Sector Universitario chileno, a través de la formación de diferentes

conglomerados. Una vez formado los conglomerados y ubicadas cada una de las instituciones de

educación superior en ellos, fue posible analizar las diferencias significativas de un grupo de variables

que poseen evolución en el tiempo.

La investigación provee información de utilidad para comprender el Sector de Instituciones de

Educación Superior en Chile, y conocer en términos cuantitativos, las diferencias existentes entre

cada una de las Universidades que conforman el mencionado sector. El valor agregado de la

investigación es que, al utilizar técnicas cuantitativas en los análisis nos permite estudiar, desde una

óptica diferente a la tradicionalmente utilizada, el sector universitario en Chile (Cave, Hanney, Henkel

y Kogan, 1997; Johnes y Taylor, 1990). La investigación pone de relieve la complejidad que enfrentan

los “stakeholders” cuando tienen necesidad de hacer comparaciones, y lo injusto que resulta

distinguir por criterios muy simples, como por ejemplo años de acreditación, sin considerar la variable

tamaño o el proyecto educativo de la institución.


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1560

Tablas

Tabla 1. Instituciones de educación superior consideradas en el análisis

1 U. Nacional Andrés Bello 21 U. Pedro de Valdivia 41 U. Alberto Hurtado

2

U. Tecnológica de Chile

INACAP 22 U. del Bío-Bío 42 U. Católica Silva Henríquez

3 U. de Las Américas 23 U. Arturo Prat 43 U. Bernardo O'Higgins

4 U. Santo Tomás 24 U. de Aconcagua 44 U. Internacional SEK

5 U. de Chile 25 U. Católica del Norte 45

U. Metropolitana de Cs de la

Educación

6 U. San Sebastián 26 U. de Los Lagos 46

U. de Artes, Cs y Comunicación

UNIACC

7 U. de Concepción 27 U. de La Frontera 47 U. Finis Terrae

8

Pontificia U. Católica de

Chile 28 U. de Talca 48 U. Bolivariana

9 U. Autónoma de Chile 29

U. de Playa Ancha de Cs de

la Educación 49

U. Iberoamericana de Cs y

Tecnología UNICIT

10 U. de Santiago de Chile 30 U. de Tarapacá 50

U. Academia de Humanismo

Cristiano

11

U. Técnica Federico Santa

María 31 U. de La Serena 51 U. de Atacama

12 U. del Mar 32

U. Tecnológica

Metropolitana 52 U. de Magallanes

13 U. Mayor 33 U. Católica de Temuco 53 U. de Arte y Cs Sociales ARCIS

14 U. de Valparaíso 34 U. Adolfo Ibáñez 54 U. Gabriela Mistral

15

Pontificia U. Católica de

Valparaíso 35 U. de Antofagasta 55 U. La República

16 U. Diego Portales 36 U. de Viña del Mar 56 U. Adventista de Chile

17 U. del Desarrollo 37 U. UCINF 57 U. Los Leones (ex U. Marítima)

18 U. Central de Chile 38 U. Católica del Maule 58 U. Miguel de Cervantes

19

U. Católica de la Santísima

Concepción 39 U. de Los Andes 59 U. Chileno Británica de Cultura

20 U. Austral de Chile 40 U. del Pacífico 60 U. La Araucana


1561

Tabla 2. Variables seleccionadas análisis cluster

Variables Docencia Variables Investigación Variables Contable-

Financiero

Matrícula Pregrado 2012 FRNº Proyectos Aprobados

2008

Activo fijo

Suma de total Matriculados FRMonto M$ 2008 Pasivo circulante

Suma de total Matriculados Primer Año FRNº Proyectos Aprobados

2009

Pasivo largo plazo

Afi 2013 monto m$ FRMonto M$ 2009 Patrimonio

Afi 2013 monto n° alumnos FRNº Proyectos Aprobados

2010

Total pasivos y

patrimonio

Titulados Pregrado 2011 FRMonto M$ 2010

Matrícula Posgrado 2012 FRNº Proyectos Aprobados

2011

Titulados Posgrado 2011 FRMonto M$ 2011

Total JCE 2012 FRNº Proyectos Aprobados

2012

JCE 2012 Doctorado FRMonto M$ 2012

JCE 2012 Magíster FINº Proyectos Aprobados

2008

Retención1er año (tanto por uno) FIMonto M$ 2008

Retención2° año (tanto por uno) FINº Proyectos Aprobados

2009

Duración formal FIMonto M$ 2009

Duración real FINº Proyectos Aprobados

2010

Establecimiento Municipal 2012 (tanto

por uno)

FIMonto M$ 2010

Establecimiento Subvencionado 2012

(tanto por uno)

FINº Proyectos Aprobados

2011


1562

Establecimiento Particular Pagado 2012

(tanto por uno)

FIMonto M$ 2011

FINº Proyectos Aprobados

2012

FIMonto M$ 2012

Número ISI2008

Número ISI2009

Número ISI2010

Número ISI2011

Número ISI2012


1563

Tabla 3. Análisis cluster no jerárquico 3 conglomerados Variables Docencia, Investigación, Contable-

Financiero

Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Sin Asignación Sin Asignación

U. Nacional

Andrés Bello U. de Chile U. de Concepción

U. Tecnológica de

Chile INACAP U. del Pacífico

U. de Santiago de

Chile

Pontificia U.

Católica de Chile U. de Las Américas

U. Católica Silva

Henríquez

U. Técnica

Federico Santa

María

U. Santo Tomás U. Bernardo

O'Higgins

U. de Valparaíso U. San Sebastián U. Internacional

SEK

Pontificia U.

Católica de

Valparaíso

U. Autónoma de

Chile

U. Metropolitana

de Cs de la

Educación

U. Diego Portales U. del Mar

U. de Artes, Cs y

Comunicación

UNIACC

U. Austral de Chile U. Mayor U. Finis Terrae

U. del Bío-Bío U. del Desarrollo U. Bolivariana

U. Católica del

Norte U. Central de Chile

U. Iberoamericana

de Cs y Tecnología

UNICIT

U. de Los Lagos

U. Católica de la

Santísima

Concepción

U. Academia de

Humanismo

Cristiano

U. de La Frontera U. Pedro de

Valdivia U. de Atacama

U. de Talca U. Arturo Prat U. de Magallanes

U. Católica de

Temuco U. de Aconcagua

U. de Arte y Cs

Sociales ARCIS


1564

U. Adolfo Ibáñez

U. de Playa Ancha

de Cs de la

Educación

U. Gabriela

Mistral

U. de Los Andes U. de Tarapacá U. La República

U. Alberto

Hurtado U. de La Serena

U. Adventista de

Chile

U. Tecnológica

Metropolitana

U. Los Leones (ex

U. Marítima)

U. de Antofagasta U. Miguel de

Cervantes

U. de Viña del Mar

U. Chileno

Británica de

Cultura

U. UCINF U. La Araucana

U. Católica del

Maule


1565

Tabla 4. ANOVA cluster no jerárquico 3 conglomerados Variables Docencia, Investigación, Contable-

Financiero

F Sig.

Puntua(Retención1eraño) Retención1er año ,947 ,409

Puntua(Retención2doaño) Retención2° año 1,282 ,305

Puntua(Duraciónformal) Duración formal ,270 ,767

Puntua(Duraciónreal) Duración real ,040 ,961


1566

Tabla 5. Asignaciones por cluster no jerárquico 3 conglomerados Variables Docencia, Investigación,

Contable-Financiero

Conglomerado 1 16

Conglomerado 2 2

Conglomerado 3 1

Válidos 19

Perdidos 41


1567


Financiero

Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Sin Asignación Sin Asignación

U. Nacional

Andrés Bello U. de Chile

U. de

Concepción

U. de Santiago

de Chile

U. Tecnológica

de Chile

INACAP

U. del Pacífico

Pontificia U.

Católica de

Chile

U. Técnica

Federico Santa

María

U. de Las

Américas

U. Católica

Silva

Henríquez

U. de

Valparaíso

U. Santo

Tomás

U. Bernardo

O'Higgins

Pontificia U.

Católica de

Valparaíso

U. San

Sebastián

U.

Internacional

SEK

U. Diego

Portales

U. Autónoma

de Chile

U.

Metropolitana

de Cs de la

Educación

U. Austral de

Chile U. del Mar

U. de Artes, Cs

y

Comunicación

UNIACC

U. del Bío-Bío U. Mayor U. Finis Terrae

U. Católica del

Norte

U. del

Desarrollo U. Bolivariana

U. de Los Lagos U. Central de

Chile

U.

Iberoamerican

a de Cs y

Tecnología

UNICIT


1568

U. de La

Frontera

U. Católica de

la Santísima

Concepción

U. Academia

de Humanismo

Cristiano

U. de Talca U. Pedro de


U. Católica de

Temuco U. Arturo Prat

U. de

Magallanes

U. Adolfo

Ibáñez

U. de

Aconcagua

U. de Arte y Cs

Sociales ARCIS

U. de Los

Andes

U. de Playa

Ancha de Cs de

la Educación

U. Gabriela

Mistral

U. Alberto

Hurtado U. de Tarapacá U. La República

U. de La

Serena

U. Adventista

de Chile

U. Tecnológica

Metropolitana

U. Los Leones

(ex U.

Marítima)

U. de

Antofagasta

U. Miguel de

Cervantes

U. de Viña del

Mar

U. Chileno

Británica de

Cultura


U. Católica del

Maule


1569


Financiero

F Sig.

Puntua(Duraciónformal) Duración formal ,518 ,677

Puntua(Duraciónreal) Duración real ,117 ,949


1570


Contable-Financiero

Conglomerado 1 1

Conglomerado 2 2

Conglomerado 3 1

Conglomerado 4 15

Válidos 19

Perdidos 41


1571


Financiero, Años Acreditación

Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Sin Asignación Sin Asignación

U. Técnica

Federico Santa

María

U. de Chile U. Nacional

Andrés Bello

U. Tecnológica de

Chile INACAP U. del Pacífico

U. de Valparaíso Pontificia U.

Católica de Chile U. de Concepción U. de Las Américas

U. Católica Silva

Henríquez

Pontificia U.

Católica de

Valparaíso

U. de Santiago de

Chile U. Santo Tomás

U. Bernardo

O'Higgins

U. Diego Portales U. Austral de Chile U. San Sebastián U. Internacional

SEK

U. del Bío-Bío U. Autónoma de

Chile

U. Metropolitana

de Cs de la

Educación

U. Católica del

Norte U. del Mar

U. de Artes, Cs y

Comunicación

UNIACC

U. de Los Lagos U. Mayor U. Finis Terrae

U. de La Frontera U. del Desarrollo U. Bolivariana

U. de Talca U. Central de Chile

U. Iberoamericana

de Cs y Tecnología

UNICIT

U. Católica de

Temuco

U. Católica de la

Santísima

Concepción

U. Academia de

Humanismo

Cristiano

U. Adolfo Ibáñez U. Pedro de


U. de Los Andes U. Arturo Prat U. de Magallanes


1572

U. Alberto

Hurtado U. de Aconcagua

U. de Arte y Cs

Sociales ARCIS

U. de Playa Ancha

de Cs de la

Educación

U. Gabriela

Mistral

U. de Tarapacá U. La República

U. de La Serena U. Adventista de

Chile

U. Tecnológica

Metropolitana

U. Los Leones (ex

U. Marítima)

U. de Antofagasta U. Miguel de

Cervantes

U. de Viña del Mar

U. Chileno

Británica de

Cultura


U. Católica del

Maule


1573


Financiero, Años Acreditación

Puntua:

(Establecimiento2012Municipal)

Puntua:

(Establecimiento2012Subvencionad

o)

Puntua:

(Establecimiento2012ParticularPaga

do)

Puntua: Total pasivos y patrimonio

Puntua: Años de Acreditación


1574


Contable-Financiero, Años Acreditación

Conglomerado 1 13

Conglomerado 2 2

Conglomerado 3 4

Válidos 19

Perdidos 41


1575

Tabla 12. Resumen clasificación análisis cluster

Iteración Variables Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 Sin

asignación

1 Docencia

9 39 2 10

2 Docencia

7 24 17 2 10

3 Docencia

1 24 15 2 8 10

4 Investigación

15 2 2 41

5 Investigación

15 1 2 1 41

6 Docencia

Investigación

13 2 4 41

7 Docencia

Investigación

1 2 3 13 41

8 Docencia

Investigación

Contable-

Financiero

16 2 1 41

9 Docencia

Investigación

Contable-

Financiero

1 2 1 15 41

10 Docencia

Investigación

Contable-

Financiero

Años Acreditación

13 2 4 41


1576

Tabla 13. Correlaciones de muestras relacionadas / prueba t para muestras relacionadas


1577

Correlaciones de muestras relacionadas(año i / promedio

periodo)

Cluster 13 Universidades N Correlación Sig.

Par

12

RETENCION_1er_AÑO_2012 y

PROM_RETENCION_1er_AÑO_2008_2012

8 ,144 ,734

Prueba de muestras relacionadas(año i / promedio periodo)

Cluster 13 Universidades t gl Sig. (bilateral)

Par 2 GRAD_POST_2009 - PROM_GRAD_POST_2008_2012 ,713 7 ,499

Par 3 GRAD_POST_2010 - PROM_GRAD_POST_2008_2012 -,806 7 ,447

Par 4 GRAD_POST_2011 - PROM_GRAD_POST_2008_2012 1,967 7 ,090

Par 7 MAT_POST_2009 - PROM_MAT_POST_2008_2013 -1,264 7 ,247

Par 8 MAT_POST_2010 - PROM_MAT_POST_2008_2013 -,578 7 ,582

Par 9 MAT_POST_2011 - PROM_MAT_POST_2008_2013 ,286 7 ,783

Par

10

MAT_POST_2012 - PROM_MAT_POST_2008_2013 1,570 7 ,160

Par

12

RETENCION_1er_AÑO_2012 -


,853 7 ,422

Par

13



-,668 7 ,526

Par

14



-,967 7 ,366

Par

15

TMPO_TIT_PRE_2012 -

TMPO_TIT_PRE_PROM_2010_2012

,845 7 ,426

Par

16

TMPO_TIT_PRE_2010 -

TMPO_TIT_PRE_PROM_2010_2012

-,841 7 ,428

Par

18

PUBL_SCIELO_2008 - PUBL_SCIELO_PROM_2007_2011 -1,892 7 ,100


1578

Par

19

PUBL_SCIELO_2009 - PUBL_SCIELO_PROM_2007_2011 ,245 7 ,813

Par

23

PUBL_ISI_2008 - PUBL_ISI_PROM_2007_2011 -1,214 7 ,264

Correlaciones de muestras relacionadas (año i / promedio

periodo)


Par

12



13 -,157 ,608

Prueba de muestras relacionadas(año i / promedio periodo)


Par 1 GRAD_POST_2008 - PROM_GRAD_POST_2008_2012 -1,734 12 ,108

Par 2 GRAD_POST_2009 - PROM_GRAD_POST_2008_2012 ,437 12 ,670

Par 3 GRAD_POST_2010 - PROM_GRAD_POST_2008_2012 -1,182 12 ,260

Par 4 GRAD_POST_2011 - PROM_GRAD_POST_2008_2012 -,247 12 ,809

Par 7 MAT_POST_2009 - PROM_MAT_POST_2008_2013 -1,315 12 ,213

Par 8 MAT_POST_2010 - PROM_MAT_POST_2008_2013 1,280 12 ,225

Par

11

MAT_POST_2013 - PROM_MAT_POST_2008_2013 1,736 12 ,108

Par

19

PUBL_SCIELO_2009 - PUBL_SCIELO_PROM_2007_2011 ,902 12 ,385


1579

Correlaciones de muestras relacionadas (año i / año base i)


Par

10


RETENCION_1er_AÑO_2008

8 ,092 ,829

Par

12

TMPO_TIT_PRE_2012 y TMPO_TIT_PRE_2010 8 ,563 ,146

Prueba de muestras relacionadas (año i / año base i)


Par

10



,896 7 ,400

Par

11



,748 7 ,479

Par

12

TMPO_TIT_PRE_2012 - TMPO_TIT_PRE_2010 ,843 7 ,427

Correlaciones de muestras relacionadas(año i / año base i)


Par

10



13 -,215 ,481

Prueba de muestras relacionadas (año i / año base i)

Cluster 8 Universidades t gl

Sig.

(bilateral)

Par 1 GRAD_POST_2009 - GRAD_POST_2008 1,066 12 ,307

Par 2 GRAD_POST_2010 - GRAD_POST_2008 ,375 12 ,714

Par 3 GRAD_POST_2011 - GRAD_POST_2008 1,736 12 ,108

Par 11 RETENCION_1er_AÑO_2010 -


1,196 12 ,255

Par 13 PUBL_SCIELO_2008 - PUBL_SCIELO_2007 1,703 12 ,114


1580


1581

Tabla 14. Resumen de par de variables no diferentemente significativas por cluster de análisis

Cluster 8 Universidades con seis o más años de acreditación

Medias Iguales

año i / promedio periodo

GRAD_POST_2009 - PROM_GRAD_POST_2008_2012



MAT_POST_2009 - PROM_MAT_POST_2008_2013










TMPO_TIT_PRE_2012 - TMPO_TIT_PRE_PROM_2010_2012

TMPO_TIT_PRE_2010 - TMPO_TIT_PRE_PROM_2010_2012

PUBL_SCIELO_2008 - PUBL_SCIELO_PROM_2007_2011


PUBL_ISI_2008 - PUBL_ISI_PROM_2007_2011

Cluster 13 Universidades

Medias Iguales

año i / promedio periodo










1582

Cluster 8 Universidades con seis o más años de acreditación

Medias Iguales

año i / año base i

RETENCION_1er_AÑO_2012 - RETENCION_1er_AÑO_2008


TMPO_TIT_PRE_2012 - TMPO_TIT_PRE_2010

Cluster 13 Universidades

Medias Iguales

año i / año base i

GRAD_POST_2009 - GRAD_POST_2008




PUBL_SCIELO_2008 - PUBL_SCIELO_2007

5.02. clasificaciÓn del sector universitario chileno a ... · latitudes, son más de 3.000 las...

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