Charting directions: A statistical analysis of attrition in higher education institutions in Santander, Colombia

Authors

DOI:

https://doi.org/10.31637/epsir-2024-431

Keywords:

capacity, statistical control, university attrition, deviations, control charts, attrition rates, normality, university

Abstract

Introduction: In order to identify whether university attrition is under control, it is necessary that the statistical process control tool and the icp, as reliability parameters, be transferred to this scenario, under the statistical rigour with which it is applied in manufacturing processes. Methodology: the SPADIES database of 22 years of analysis was used. After the pre-processing, imputation and data cleaning phase from 12 universities in the department of Santander, the techniques of normal distribution review and validation, implementation of log transformation methods, goodness-of-fit tests and statistical control methods were applied together with the capability analysis. Results and discussion: although some universities meet the short-term objective of controlling attrition in the short term, in the long term the intrinsic variability of attrition makes clear the presence of deviations that lead to out-of-specification attrition processes. This variation makes it unfeasible to control in the long term. Conclusions: a process that is not under controlled conditions does not guarantee quality results in the future. Consequently, the restructuring of more effective strategies is required to counteract the current university dropout results

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Omar Millán Delgado, Universidad de Investigación y Desarrollo

Industrial Engineer UIS; university teaching experience for over 20 years, specialist in integrated management systems, Master in Business Administration and PhD in Strategic Planning and Technology Management from UPAEP. Junior Researcher category by Minciencias, has developed papers, research articles in indexed journals in areas of statistics, design of experiments, data mining, quality management systems. Likewise, he has contributed in business advisory and consulting in strategic planning, product design, quality assurance.

Translated with DeepL.com (free version)

References

Anderson, T. W. y Darling, D. A. (1952). Asymptotic theory of certain “Goodnes of fit” criteria based on stochastics processes. Ann. Math. Statist, 23(2), 193-212. https://doi.org/10.1214/aoms/1177729437 DOI: https://doi.org/10.1214/aoms/1177729437

Arias-Montes, J. D. (2023). Aplicación de las herramientas de calidad al rendimiento académico. Caso de estudio: alumnos de ingeniería en la UTN-FRSC. AACINI Revista Internacional de Ingeniería Industrial, 7(1), 21-32. https://goo.su/O8qzO

Arshad, M., Rasool, M. T. y Ahmad, M. J. (2003). Anderson Darling and Modified Anderson Darling tests for generalized Pareto distribution. Pakistan Journal of Applied Sciences, 3(2), 85-88. https://doi.org/10.3923/jas.2003.85.88 DOI: https://doi.org/10.3923/jas.2003.85.88

Beshah, B. (2012). Students’ performance evaluation using statistical quality control. International Journal of Science and Advanced Technology, 2(12), 75-79. http://www.ijsat.com DOI: https://doi.org/10.5121/ijait.2012.2107

Basterfield, D. H. (2009). Control de Calidad. Prentice Hall.

Box, E. P. y Cox, D. R. (1964). An analysis of transformations. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 26, 211-243. https://www.jstor.org/stable/2984418 DOI: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1964.tb00553.x

Castaño, E. (2019). Una estimación no paramétrica y robusta de la transformación Box-Cox para el modelo de regresión. Lecturas de Economía, 75, 89-106. https://doi.org/10.17533/udea.le.n75a11477 DOI: https://doi.org/10.17533/udea.le.n75a11477

Castaño, E., Gallón, S., Gómez, K. y Vásquez, J. (2004). Deserción estudiantil universitaria: una aplicación de modelos de duración. Lecturas de Economía, 60, 39-65. https://doi.org/10.17533/udea.le.n60a2707 DOI: https://doi.org/10.17533/udea.le.n60a2707

CEPAL. (2020). Panorama Social de América Latina. Naciones Unidas. https://goo.su/hbGJO

Chou, Y. M., Polansky, A. M. y Mason, R. L. (1998). Transforming non-normal data to normality in statistical process control. Journal of Quality Technology, 30(2), 133-141. https://doi.org/10.1080/00224065.1998.11979832 DOI: https://doi.org/10.1080/00224065.1998.11979832

Crosby, P. B. (1979). Quality is free. McGraw-Hill.

Díaz, C. (2008). Modelo conceptual para la deserción estudiantil universitaria chilena. Estudios pedagógicos, 34(2), 65-86. https://doi.org/10.4067/s0718-07052008000200004 DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-07052008000200004

Duncan, A. J. (1986). Quality control and industrial statistics. Irwin. Homewood.

Ferreyra, M., Avitabile, C., Botero, J., Haimovich, F. y Urzúa, S. (2017). Momento decisivo: la educación superior en América Latina y el Caribe. Grupo Banco Mundial. https://goo.su/pyWcYU9

González Catalán, F. I. y Arismendi Vera, K. J. (2018). Deserción estudiantil en la educación superior técnico-profesional: explorando los factores que inciden en alumnos de primer año. Revista de la Educación Superior, 47(188), 109-137. https://doi.org/10.36857/resu.2018.188.510 DOI: https://doi.org/10.36857/resu.2018.188.510

Gutiérrez, D., Vélez, J. F. y López, J. (2021). Indicadores de deserción universitaria y factores asociados. EducaT: Educación virtual, Innovación y Tecnologías, 2(1), 15-26. https://doi.org/10.22490/27452115.4738

Hanna, M. D., Raichura, N. y Bernardes, E. (2012). Using statistical process control to enhance student progression. Journal of Learning in Higher Education, 8(1), 71-82. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1144975.pdf

Herrero, V., Merlino, A., Ayllón, S. y Escanés, G. (2018). Aplicación de un modelo de duración en programas de prevención de deserción universitaria. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 15(3), 38-52. https://doi.org/10.33010/recie.v3i2.389

Himmel, E. (2002). Modelos de análisis de la deserción estudiantil en la educación superior. Revista Calidad en la Educación, 17, 91-108. https://doi.org/10.31619/caledu.n17.409 DOI: https://doi.org/10.31619/caledu.n17.409

Ikemoto, S. y Suzuki, H. (2019). Impact of dropping out during higher education on type of employment and wage–Analysis using the Bayesian Network. Journal of Japan Industrial Management Association, 70(1), 1-9. https://lc.cx/p0kY-g

Instituto Colombiano para el Fomento de la Educación Superior [ICFES]. (2002). Estudio de la deserción estudiantil en la educación superior en Colombia. Convenio 107/2002 UN-ICFES. http://www.uptc.edu.co/export/descargas_autoevaluacion/d8.pdf

Ishitani, T. T. y DesJardins, S. L. (2002). A longitudinal investigation of dropout from college in the United States. Journal of College Student Retention: Research, Theory & Practice, 4(2), 173-201. https://doi.org/10.2190/V4EN-NW42-742Q-2 DOI: https://doi.org/10.2190/V4EN-NW42-742Q-2NTL

Juran, J. (1999). Manual de Control de Calidad. Mc Graw Hill.

Lagos, I. J. y Vargas, J. A. (2003). Sistema de familias de distribuciones de Johnson, una alternativa para el manejo de datos no normales en cartas de control. Revista Colombiana de Estadística, 26(1), 25-40. https://lc.cx/-5Hi_O

Leceño, A. y González, F. J. (2006). Métodos estadísticos para medir, describir y controlar la variabilidad. Universidad de Cantabria. https://doi.org/10.22429/euc2015.004

MEN. (2009). Deserción estudiantil en la Educación Superior Colombiana. Ministerio de Educación Nacional de Colombia. https://acortar.link/sRRRjj

MEN. (2020). Micrositios Educación Superior / Publicaciones Educación Superior. https://www.mineducacion.gov.co/1759/w3-article-356271.html?_noredirect=1

MEN. (2021). Estadísticas de deserción y permanencia en Educación Superior SPADIES 3.0 Indicadores 2021. SPADIES. https://lc.cx/chPGf2

Minitab Software. (2021). Capacidad de Procesos. Estadísticos de la Capacidad del Proceso: Cp y Cpk, Trabajando Juntos (Capítulo VI). https://acortar.link/8xPf9l

Montgomery, D. C. (2001). Introduction to statistical quality control. John Wiley and Sons.

Montoya, M. D. (1999). An application of multinomial logit and duration models. Applied Economics, 31(11), 1411-1422. https://doi.org/10.1080/000368499323292 DOI: https://doi.org/10.1080/000368499323292

Mosquera, J. C., Mosquera, M., Daniel, J., Artamonov, M., Daniel, P. y Varela, M. (2010). Evaluación del índice de capacidad del proyecto de deserción académica en la Universidad Tecnológica de Pereira (UTP). Revista Educación En Ingeniería, 5(9), 96-103. https://doi.org/10.26507/REI.V5N9.3

Naffah, S. C., Valencia, A., Ruiz, R. G. y Cadavid, M. (2021). Factores psicosociales y familiares que influencian la deserción en estudiantes universitarios en contexto de países en desarrollo. Revista Lasallista de Investigación, 17(1), 103-115. https://doi.org/10.22507/rli.v17n1a9 DOI: https://doi.org/10.22507/rli.v17n1a9

OCDE. (2021). Education at a glance interim report: update of employment and educational attainment indicators. OECD. https://acortar.link/TlNSBS

Pedroza, I., Basterretxea, J. J., Robles, A., Basteiro, J. y García, E. (2015). Pruebas de bondad de ajuste en distribuciones simétricas, ¿Qué estadístico utilizar? Universitas Psychologica, 14(1), 245-254. https://doi.org/10.11144/javeriana.upsy14-1.pbad DOI: https://doi.org/10.11144/Javeriana.upsy14-1.pbad

Peña, D. y Peña, J. I. (1986). Un contraste de normalidad basado en la transformación Box-Cox. Revista Estadística Española, 110, 33-46.

Pontificia Universidad Javeriana, Laboratorio de la Economía de la Educación LEE. (2023). Informe análisis estadístico LEE. Bogotá D.C. Pontificia Universidad Javeriana. https://doi.org/10.22395/rium.v16n30a1

Rodríguez, M. (2019). La investigación sobre deserción universitaria en Colombia 2006-2016. Tendencias y resultados. Pedagogía y Saberes, 51, 49-66. https://doi.org/10.17227/pys.num51-8664 DOI: https://doi.org/10.17227/pys.num51-8664

Ruíz-Falcó, A. (2006). Control Estadístico de Procesos (Apuntes). Universidad Pontificia de Comillas ICAI-ICADE.

Seminara, M. P. (2021). De los efectos de la pandemia covid-19 sobre la deserción universitaria: desgaste docente y bienestar psicológico estudiantil. Revista de Educación Superior y Sociedad, 33(2), 402-421. https://doi.org/10.54674/ess.v33i2.360 DOI: https://doi.org/10.54674/ess.v33i2.360

Semeon, G. (2011). Using data mining technique to predict student dropout in St. Mary’s University College: Its implication to quality of education. Proceedings of the 9th National Conference on Private Higher Education Institutions (PHEIs) in Ethiopia http://repository.smuc.edu.et/handle/123456789/2193

Seminara, M. P. y Aparicio, M. T. (2019). La deserción universitaria ¿un concepto equívoco? Revisión de estudios latinoamericanos sobre conceptos alternativos. Revista de Orientación Educacional, 32(61), 44-72. https://lc.cx/HC0TRX

Shahabuddin, A. A., Ibrahim, K. y Jemain, A. (2009). On the comparison of several goodness of fit tests under simple random sampling and ranked set sampling. World Academy of Science Engineering and Technology, 54, 77-80.

Shapiro, S. S. y Wilk, M. B. (1968). A comparative study of various test of normality. Journal of the American Statistical Association, 63(324), 1343-1372. https://doi.org/10.1080/01621459.1968.10480932 DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1968.10480932

Shewhart, W. A. (1931). Economic Control of Quality of Manfactured Products. Quality Press.

Slifker, J. y Shapiro, S. (1980). The Johnson system, selection and parameter estimation. Technometrics, 32(2), 239-246. https://doi.org/10.1080/00401706.1980.10486139 DOI: https://doi.org/10.1080/00401706.1980.10486139

SPADIES. (2019). Estadísticas cruzadas de deserción SPADIES. https://spadies3.mineducacion.gov.co/spadiesWeb/#/app/consultas

Stevens, G. T. (1973). Monitoring Educational Dropout Rates by a Quality Control Technique. AIEE Tech Pap, 18, 127-130.

Syahira, S., Tarmizi, A., Mutalib, S., Hamimah, N., Hamid, A. y Rahman, S. A. (2019). A review on student attrition in higher education using big data analytics and data mining techniques. International Journal of Modern Education and Computer Science, 11(8), 1-14. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2019.08.01 DOI: https://doi.org/10.5815/ijmecs.2019.08.01

Tinto, V. (1975). Dropout from higher education a theoretical synthesis of recent research. Journal of Higher Education, 45, 89-125. https://doi.org/10.3102/00346543045001089 DOI: https://doi.org/10.3102/00346543045001089

Tinto, V. (1989). Definir la deserción una cuestión de perspectiva. Revista Educación Superior, 71, 1-9. http://publicaciones.anuies.mx/pdfs/revista/Revista71_S1A3ES.pdf

Trong-Dung, N., Hai-Canh, V., Khac-Tuan, H., Anh-Cuong, H. y Nassim, B. (2022). Control chart patterns (CCPs) forecasting using probabilistic deep learning. 6th International Conference on System Reliability and Safety, ICSRS 2022, 125-129. https://doi.org/10.1109/ICSRS56243.2022.10067718 DOI: https://doi.org/10.1109/ICSRS56243.2022.10067718

UNESCO. (2021). Construir la paz en la mente de los hombres y de las mujeres. UNESCO. https://lc.cx/Pf3Npp

UNESCO-IESALC. (2020). Covid-19 y educación superior: de los efectos inmediatos al día después. Análisis de impactos, respuestas políticas y recomendaciones. UNESCO. https://doi.org/10.33960/ac_36.2020

Published

2024-08-19

How to Cite

Millán Delgado, O. (2024). Charting directions: A statistical analysis of attrition in higher education institutions in Santander, Colombia. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–19. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-431

Issue

Section

Education