Modelo de regresión múltiple aplicado al proceso de admisión de la Universidad de Panamá

• Cunningham, José ^[1] ; Valderrama, Gerardo ^[1] ; De Rodríguez, Rosario ^[1] ; Sandoya, Régulo ^[1] ; Fernández, Martina ^[1]
  1. [1] Direcci´on General de Admisi´on, Universidad de Panam´a, 2006 Panam´a
• Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 14, Nº. 2, 2007 (Ejemplar dedicado a: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones), págs. 251-261
• Idioma: inglés
• DOI: 10.15517/rmta.v14i2.39333
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• Resumen
  • español

    La Universidad de Panamá desde el año 1993 utiliza, en su proceso de admisión como variables indicadoras del éxito académico, las pruebas de GATB, PCA y PCG; el aporte de cada una de estas variables al pronóstico se establece a través de una ecuación de regresión múltiple. El presente trabajo de investigación incluye una nueva variable que se suma a las tres ya mencionadas, el Promedio de Secundaria, que históricamente ha sido considerada como un buen pronosticador del rendimiento académico, pero que en esta ocasión se incorpora a un modelo lineal para comprobar su aporte real a la predicción del índice académico acumulativo del segundo semestre. Se realizará un análisis descriptivo univariado, luego se realiza un análisis correlacional entre todas las variables del estudio lo que incluye intercorrelaciones y correlaciones múltiples; finalmente se presentan los coeficientes de los predictores y las ecuaciones de pronóstico para cada área académica. Los nuevos hallazgos reflejados en los resultados de esta investigación pueden llevar a replantear el uso futuro de estos pronosticadores y a buscar las mejores alternativas al proceso de admisión de la Universidad de Panamá.

  • English

    The University of Panama since the year 1993 uses in its process of admission, diagnostic tests such as the GATB, PCA and the PCG as variables to indicate and help predict academic success. The contributions made by each one of these variables to forecast the outcome is established using the multiple regression equation. The present work of this investigation includes a new variable that is added to the three already mentioned, it is using the grade point average achieved in High School. Historically, it has been considered as a good prognosticator in the academic field, but in this occasion it is used as a linear model to verify its real contribution to the prediction of the cumulative academic index of the second semester. An univariate descriptive analysis, and then a correlational analysis is made between all the variables of the study which also includes multiple intercorrelations and correlations; finally, the equation and coefficients to predict the prognosis for each academic area appear. The new findings reflected in the results of this investigation can help reframe the future use of these prognosticators and to help look for better alternatives in the process of admissions.

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