Confinamiento y Bienestar estudiantil

 Autores: Angelli Daza, Angie Estupiñan, Nathaly Villamil, Kevin Aragón, Gustavo Rodríguez

Resumen por Lina Paola Chisica

 

Durante el tiempo de confinamiento por el que han pasado diferentes países alrededor del mundo el bienestar y la salud de las personas han marcado puntos importantes en el análisis social. El covid-19 ha generado cambios de comportamiento no solo en el gran mercado de bienes y servicios sino también en los agentes que lo componen, la percepción que tienen las personas ante la adaptabilidad al nuevo mundo que se está construyendo ante las medidas de protección a causa del covid-19 generan cuestionamientos suficientes para la creación de análisis que brinden un mejor conocimiento de la situación. Un ejemplo de esto es el caso del proyecto “Impacto del covid-19 en el bienestar de los estudiantes universitarios en Colombia” el cual durante dos semanas recolecto datos a través de dos encuestas que captaron ese cambio en el bienestar de estudiantes universitarios.

Para realizar el debido análisis, este proyecto centro el objetivo en observar el cambio de rutinas a los cuales los estudiantes se vieron forzados a entrar y la relación existente entre diferentes variables que los estudiantes suelen asimilar con medidores del bienestar, entre estas se encuentras “el número de comidas, el consumo de alcohol, las horas de ejercicio, las horas

de sueño, los domicilios pedidos, si vive solo o no y la perspectiva del individuo sobre su bienestar físico” adicionalmente se tuvieron en cuenta otras variables que podían varias y dar un enfoque más claro de la población que estaba dispuesta para el análisis, variables como “edad, género, departamento, estrato, y el Índice de masa corporal” fueron agregadas para darle más sentido al análisis.

Ahora bien, usted se preguntara, si ya se tienen las variables y si ya tengo las bases de datos ¿cuántos modelos deberían ser necesarias para tener un análisis completo? Bueno, no hay una respuesta correcta para esto, usted es libre de sacar cuantos modelos considere necesarios para explicar los puntos resaltantes de su análisis, tenga en cuenta que entre menos enredado sea su modelo más fácil será a la hora de explicar los resultados. Ahora bien, volviendo al proyecto, en este se realizaron seis modelos todos de regresión múltiple, además, se hicieron las respectivas correcciones a los modelos que lo necesitaron. Por ejemplo, se realizó la prueba de Ramsey que consiste en hacer una prueba de hipotesis y mirar si el modelo está bien especificado o no, si la prueba arroja que hay un modelo mal especificado como en este caso el primer modelo planteado se empiezan a hacer las modificaciones hasta que el resultado cambie, en el proyecto de estudio el modelo uno fue corregido a través de la interacción de variables categóricas, se especificó en el modelo que se quería comparar el comportamiento de los hombres de Bogotá respecto a su edad y  el estrato en el que viven.

Como lo que busca este tipo de proyectos es ser rigurosos con los resultados se realizó el test de normalidad de los errores y el test de heterocedasticidad, así como en la parte anterior se realizaron las correcciones necesarias para ajustar los modelos de sueño y alcohol y se procedió finalmente al análisis de las variables. Finalmente, algunos datos que se resaltan de este proyecto son las diferencias en las comidas consumidas y el uso de domicilios en los periodos analizados, a pesar de que algunos modelos no arrojaron resultados significativos esto no significa que no sirvan de cierto modo para los análisis generales del proyecto. Si quiere conocer un poco más sobre los resultados del modelo y sobre su estructura lo invitamos a revisar la infografía que presenta los análisis completos.  

 

 

 

 

Ser pilo paga... ¿quién debe pagar?

Si bien hay que reconocer el compromiso del Ministerio de Educación en realizar una gran revolución en las universidades privadas con esta gran inyección de dinero, vale la pena pensar un poco más el tema. En particular, ¿qué ocurre si un estudiante no termina la U?

Si bien suena muy bonito una carrera "regalada", la deuda en caso de un evento inesperado puede ser muy alta, enterrando para siempre los sueños de muchos hogares*. ¿Por qué pensar en los malos escenarios? Sencillamente porque es más probable que los pobres sean afectados por estos "choques" que el estudiante promedio de una Universidad privada de élite. Por ejemplo, que los papás se queden sin trabajo, o sufran un accidente que los deje con limitaciones para trabajar, etc; y por el hecho de ser pobres, no tienen acceso a servicios de aseguramiento. En otras palabras, queremos que los "pilos" se expongan a los mismos riesgos que las familias adineradas, pero sin la misma capacidad de aseguramiento. El gobierno sabe que el riesgo de deserción es alto**, ¿debería pensarse algo  para mitigar el mismo? De todas formas, los hogares son pilos y seguramente el programa no será tan re-distributivo como se quisiera: a pesar del excesivo optimismo y confianza, seguramente la capacidad para asumir un riesgo seguirá siendo una barrera importante.

Es un buen negocio patrocinar a los estudiantes buenos, por tal motivo esto quizás debería haberse pensado en un esquema similar al de Lumni con alguna fórmula extra para mitigar el riesgo de deserción. Bajo este sistema el financiador podría compartir parte de los beneficios pero también el riesgo del estudiante y su familia. En resumen, si al estudiante le va bien, puede repagar una buena suma; si le va mal, no paga. Con ello parte de los recursos podrían utilizarse en mitigar el riesgo de los hogares más pobres  o en tratar de mejorar los resultados de los estudiantes "no tan pilos", que probablemente necesitarán más una mano para mantener a sus familias en unos años que los beneficiarios del programa.

A título personal, el programa es un paso valiente en la dirección correcta: la educación superior de calidad debe ser racionada por el potencial intelectual y no por el tamaño de la billetera. Pero esto no quiere decir que el programa requiera ajustes: una cosa es ver 30 o 40 familias llorando por una deuda astronómica además de sueños frustrados; otra es ver a miles cada año.

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* Un recomendado, tiene algunos cálculos; no obstante hay muchas cosas con las que no estoy de acuerdo.
**Estefania Avella presenta en El Espectador información sobre el programa de la U de los Andes: 11% es la deserción de los becarios seleccionados "a mano" para evitarlo; la cifra de un programa con sólo un número en un examen como criterio será por el estilo si no mayor.

¿Y usted ya se aburrió del álbum del mundial?

La pregunta es un insulto para los verdaderos coleccionistas, pero tiene sentido para todos los que nos dejamos llevar de vez en cuando por las modas. Llenar un álbum es una actividad bastante onerosa: tiempo y dinero en grandes cantidades. Quizás la variable clave para determinar qué tan fácil se aburre un determinado coleccionista es el precio por lámina no repetida. Vamos a dedicar este artículo a analizar el tema

Si podemos encontrar un número bastante grande de personas con quien cambiar monas, el precio por lámina sería de 240 pesos, y costaría 153.600 pesos completar las 640 del álbum (portafolio le dedicó un artículo al tema). ¿Y si no tenemos con quién cambiar láminas? Sería bastante caro. La primera lámina que obtenemos cuesta 240 pesos, estamos seguros de que no va a salir repetida. Ahora, si tenemos ya 639 láminas, la probabilidad de que un sobre tenga la lámina que falta es apx. 0.8% (5 veces: 1/640), es decir necesitamos unos 128 sobres para estar seguros de que nos va a salir. Por lo tanto, el "precio" de esa lámina adicional es de 153.600 pesos. Si hacemos este cálculo para cada lámina, podríamos llenar el álbum, sin hacer cambios, con 1'082.000 pesos. Esto sería genial para Panini pero difícilmente alguien llegaría a ese extremo.

Para cuando tengamos el 80.16% del álbum, 513 láminas (línea punteada en el gráfico), el precio de la siguiente lámina es de 1200 pesos, lo mismo que un sobre. De otra forma, si compramos un sobre, generalmente sólo 1 lámina será nueva. Esto nos dice que después de comprar la caja (100 sobres), a muchos de los coleccionistas no les queda muchas ganas de comprar más sobres sino dedicarse a cambiar repetidas (ver nota al final).

Dejando a un lado la estadística, pasemos a la economía. ¿Qué tan fácil se cansa un coleccionista? Es decir, si las personas no están dispuestas a superar cierto precio por lámina, ¿a qué porcentaje del álbum se desiste de llenar el álbum? Eso depende en primera instancia de qué tan fácil sea cambiar láminas en el grupo social del coleccionista. No es necesario suponer que uno "engoma" (influencia) al otro, simplemente la pendiente de la gráfica se reduce al aumentar la probabilidad de que una lámina adicional sea útil. Esto por que ahora no sólo es cuestión de conseguir una lámina nueva, sino que ésta puede ser intercambiable. Si existe un precio de reserva, va a ser más difícil alcanzarlo. También depende de qué tan costoso sea un intercambio. Si es posible cambiar repetidas sin mayor costo (con una aplicación que realice el matching entre coleccionistas a varios metros a la redonda automáticamente, o en el patio de un colegio), será posible reducir más fácil la pendiente ya que podríamos pensar que hay una penalización por tener que acordar reuniones en lugares distantes. Por otra parte, depende de la euforia por el mundial que puede obedecer a variables sociodemográficas a nivel individual y agregado (género, generación, una interacción de ambas). También depende de qué tan fácil sea conseguir intermediarios que realicen dicho intercambio por nosotros bajo una comisión. Dichos intermediarios son endógenos en nuestro modelo ya que responden a los costos de intercambio, el número de coleccionistas y sus características en un área, etc.

Podemos concluir que el modelo económico detrás de este mercado es bastante entretenido (quizás menos que pegar láminas), y seguramente hay una literatura bastante fuerte que analice la demanda de esta clase de productos. Además, de ello no hemos mirado el comportamiento del monopolista (Panini) que potencialmente podría jugar con los precios, es decir, la probabilidad de ocurrencia de cada lámina por región. Si el lector logra conseguir una base de datos adecuada, y ya se cansó de llenar el álbum o ya lo llenó, podría divertirse tratando de obtener un estimado del precio de reserva por lámina.

Nota: los cálculos se hacen asumiendo que las láminas están distribuidas de forma idéntica e independiente, y cada una de ellas tiene la misma probabilidad de aparecer. En la realidad, quizás no sea así: se supone que Panini trata de que al comprar una caja se minimicen las repetidas. Además de ello, el surtido de las cajas parece no ser tan aleatorio por ciudades. Pulzo.com tiene un divertido análisis estadístico sobre el tema.