, o que prediz (e o que não prediz): O caso dos alunos de Ciências Econômicas da UnB Orientador: Moisés Resende Filho PET Economia Universidade de Brasília 25 de Abril de 2012
Motivação Falta de trabalhos, principalmente no Brasil, que tivessem estudantes de universidades como objeto de estudo. Curiosidade pessoal: o que determina o sucesso acadêmico (ou não) de um estudante? Aplicação de Econometria para responder o problema.
Introdução Deseja-se descrever os aspectos socioeconômicos e acadêmicos dos estudantes de economia Após, estima-se modelos para encontrar causalidade entre características e hábitos desses estudantes e seu rendimento Ao fim, essas mesmas características são usadas para estimarmos a probabilidade do aluno ter uma reprovação ou trancamento no currículo O trabalho é muito mais um Estudo de Caso do que uma tentativa de estimar uma Função de Produção para a Educação
Base de Dados Base de Dados Questionário Base de dados inédita proveniente de 240 questionários aplicados entre os alunos de Ciências Econômicas da UnB Questionários aplicados em turmas representativas entre o 2 o e 7 o semestres Data: fim de Agosto e início de Setembro de 2011 Alunos elegíveis: qualquer aluno de economia que estava cursando no mínimo o 2 o semestre no 2/2011 A amostra corresponde a 65% do total (370)
Questionário Base de Dados Questionário Primeira parte pergunta aspectos socioeconômicos (sexo, idade, renda...) Depois disso, pedia-se a frequência a lugares emblemáticos da nossa universidade (RU, BCE, CA...) durante o 1/2011. Ao fim, o estudante deveria colocar todas as menções do seu semestre anterior (1/2011) Essa opção é melhor, pois os alunos tendem a lembrar-se mais de suas notas imediatamente passadas do que do seu rendimento acumulado. (Lopus e Maxwell, 1994).
Questionário Base de Dados Questionário
Fórmula do IRA Base de Dados Questionário O IRA foi calculado pela fórmula da UnB: IRA = [1 (0, 6 DTb + 0, 4 DTp) (ΣPi CRi Pei) ] DC (ΣCRi Pei) DTb indica o número de disciplinas obrigatórias trancadas, DTp o número de disciplinas optativas trancadas, DC o número de disciplinas matriculadas (incluindo as trancadas), Pi é o peso da menção (SS=5, MS=4, MM=3, MI=2, II=1 e SR=0), CRi é o número de créditos da disciplina e Pei é o período no fluxo. Como o IRA medido é de apenas um semestre, o Pei de todos é igual a 1.
Modo de Ingresso Modo de Ingresso Homens vs. Mulheres Renda Relação do Aluno com a UnB Perfil Acadêmico
Homens vs. Mulheres Modo de Ingresso Homens vs. Mulheres Renda Relação do Aluno com a UnB Perfil Acadêmico Número muito maior de homens: 152 (63,3%) contra 88 mulheres (36,7%) IRA das mulheres é mais alto: 3,67 contra 3,49 A proporção de mulheres com reprovação ou trancamento no período é de 33%, a de homens, 46%. A supremacia feminina é corroborada por outras pesquisas como Francis e Pianto, 2010 e Brint e Cantwell, 2008
Renda Introdução e Motivação Modo de Ingresso Homens vs. Mulheres Renda Relação do Aluno com a UnB Perfil Acadêmico Foi a variável mais omitida, 21 omissões e 219 observações válidas Renda extremamente elevada. Mediana de R$ 12000! A moda dos dados é de R$ 20000 ou mais (49 alunos - 22,4%) Comparando: 15,5% dos estudantes das Federais brasileiras são da classe A (ANDIFES, 2011). Na amostra, impressionantes 71,7%
Renda - Gráfico Modo de Ingresso Homens vs. Mulheres Renda Relação do Aluno com a UnB Perfil Acadêmico
Relação do Aluno com a UnB Modo de Ingresso Homens vs. Mulheres Renda Relação do Aluno com a UnB Perfil Acadêmico 18% dos alunos almoçaram uma vez por semana no RU, 25% duas ou mais vezes e 57% não almoçaram uma única vez BCE: 39,2% não a frequentou, 23,3% foi de visitantes ocasionais e 37,5% a usou para estudar 53,3% dos alunos foi ao CA pelo menos uma vez por mês e 44,7% não o frequentou Vida Noturna na UnB: 32% dos alunos não a frequentou. Enquanto que 40,4% foi a dois ou mais eventos por mês. Média de tempo para chegar ao Campus: 28 minutos. Mediana: 20 Quem tem carro leva 20,5 em média, e quem não tem, 37,4
Perfil Acadêmico Modo de Ingresso Homens vs. Mulheres Renda Relação do Aluno com a UnB Perfil Acadêmico Horas de estudo por semana: 6,87 em média. Mediana de 5h. Horas de estudo na véspera de provas: 6,15 O estudo semanal é baixo comparado com as universidades americanas. Por quê? Proporção média de faltas: 16% 34,6% trabalhou ou estagiou IRA médio: 3,55 47 (19,6%) alunos foram monitores, seu IRA médio é de 3,89
Especificação Ressalvas Outros Modelos Podemos utilizar Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) para estimar quais são os determinantes do Rendimento Acadêmico. Modelo Simples IRA = β 0 + β 1 Centro Acadêmico + β 2 Vida Noturna na UnB + β 3 Estudo + β 4 Faltas em % + ɛ
Especificação Ressalvas Outros Modelos Modelo Completo IRA = β 0 + β 1 Centro Acadêmico + β 2 Vida Noturna na UnB + β 3 Estudo + β 4 Faltas em % + β 5 (Faltas em %) 2 + β 6 Idade + β 7 Disciplinas + β 8 Sexo Feminino + β 9 Cotas + β 10 PAS + β 11 Transferência + β 12 Outro + β 13 3 o Ano + β 14 EM Público + β 15 Trabalho + β 16 Estágio + ɛ
Ressalvas Especificação Ressalvas Outros Modelos O IRA na regressão está numa escala entre 0 e 100. É o IRA convencional multiplicado por 20. O termo de erro não pode ser correlacionado com nenhuma das variáveis independentes. Há relação entre aptidão e estudo? (Stinebrickner e Stinebrickner, 2004)
Especificação Ressalvas Outros Modelos
Especificação Ressalvas Outros Modelos As horas de estudo semanal foram bastante significantes para o IRA. 1 hora a mais de estudo eleva o IRA(0-100) em 0,56 A proporção de faltas também foi relevante no modelo. A adição do termo quadrático evidencia o efeito decrescente dessa variável Entre 0 e 1%, o efeito das faltas é de -0,46. Entre 24% e 25%, esse efeito é de apenas -0,2 A frequência ao Centro Acadêmico e à Vida Noturna da UnB não foram significantes no rendimento (parâmetros pequenos e erros padrão grandes)
Especificação Ressalvas Outros Modelos Rendimento 3,92 pontos maior das mulheres em relação aos homens Cotistas apresentaram IRA(0-100) 8,3 pontos menor que os que ingressaram por vestibular comum Pessoas que ingressaram por Transferência têm rendimento menor em 7,6 Os que trabalharam tiveram rendimento 3,7 maior, contrariando artigos anteriores As variáveis PAS, 3 o Ano, EM Público e Estágio não foram significantes
Outros Modelos Especificação Ressalvas Outros Modelos O modelo da coluna 4 inclui dummies de renda, todas elas não significantes. Reduz as observações para 219 Segundo White(1982), a renda determina o rendimento entre os alunos de diferentes escolas, mas não em uma mesma instituição O modelo da coluna 5 inclui ainda variáveis subjetivas. Nível de motivação e de ingestão de bebida Impossível determinar uma relação ceteris paribus com variáveis desse tipo. Possível endogeneidade da variável Motivação Por isso, o melhor modelo é o da coluna 3
Especificação Ressalvas Outros Modelos De acordo com o 3 o modelo, um típico aluno de Ciências Econômicas, homem de 20 anos, que não trabalha ou estagia, que estuda 7 horas semanais, falta 10% das aulas, entrou pelo vestibular (depois de concluir o Ensino Médio em uma escola privada), cursa 6 matérias e vai 5 vezes ao CA por mês e 3 à festas, terá um IRA de 70,75 ou 3,5375 na escala convencional Já outra estudante, mulher de 20 anos que entrou pelo PAS, vinda de escola pública, que estuda 12 horas por semana e não falta aulas, além de não frequentar o CA ou festas, cursando as mesmas 6 matérias terá um IRA de 84,254, ou 4,2127
O Modelo O Modelo Objetivo: definir a probabilidade do aluno ter uma reprovação ou trancamento no período Como a variável dependente é binária, usa-se Regressão Logística Estimado por Máxima Verossimilhança, que consiste em maximizar a probabilidade da amostra coletada ser a mais representativa possível O modelo é não linear
O Modelo O Modelo Distribuição Logística: exp(z) 1 + exp(z) sendo z = β 1 x 1 + β 2 x 2 +... + β k x k
O Modelo
O Modelo A variável Estudo teve um parâmetro relativamente alto, mas apenas significante ao nível de 10% Centro Acadêmico e Vida Noturna na UnB seguem não significantes As mulheres têm menos reprovações e trancamentos, mas o coeficiente só é significante ao nível de 10% As variáveis mais importantes e significantes foram Faltas e Disciplinas
O Modelo Assim, de acordo com o modelo (z3), o típico aluno de ciências econômicas teria probabilidade de 0,465 de reprovar ou trancar pelo menos uma disciplina. Mantendo as variáveis fixas, mas adicionando uma hora ao estudo semanal (de 7 para 8), a probabilidade passaria para 0,45, 1,5% menor. Faltar menos (de 10% para 9% das aulas) implicaria em uma redução de 1,6%, de 0,465 para 0,449. Por fim, cursar uma disciplina a mais (7 ao invés de 6) eleva a probabilidade de reprovação para 0,56, 9,5% maior que antes. Uma mulher com essas mesmas características terá probabilidade de reprovação de 0,334, 13,1% menor que um homem.