INTRODUCCIÓN

El abandono académico en nivel universitario ha sido estudiado desde hace varias décadas e inicialmente las investigaciones se concentraron en aspectos psicológicos e individuales del estudiantado para, luego, incluir variables del contexto, así como la importancia de la interacción entre estudiantes y el cuerpo docente- administrativo (Braxton, Milem y Sullivan, 2000; Spady, 1970; Tinto 1975, 1989).

Por ello, identificar las causas del abandono escolar resulta necesario para la toma de decisiones asociadas a la implementación de políticas efectivas que permitan disminuir el impacto de este problema en la sociedad (García de Fanelli, 2017). Debido a la expansión de este fenómeno en todo el sistema educativo, en particular en las instituciones de educación superior, surge la necesidad de buscar alternativas que generen su mengua y a la vez tomen en cuenta los diferentes requerimientos económicos, sociales, afectivos y psicológicos de los estudiantes.

No obstante, son muchos y diversos los factores que motivan a los estudiantes a retirarse de las aulas, haciendo del abandono escolar un fenómeno multicausal. Por ello, la discusión sobre los múltiples determinantes que intervienen ha sido un punto debatido por investigadores y, en especial, por las personas encargadas de establecer políticas educativas e institucionales (Carvajal y Trejos, 2016; García de Fanelli, 2017; Mabel y Britton, 2018). Asimismo, la masificación experimentada por la educación superior en las últimas décadas, en particular en países en vías de desarrollo, ha provocado el ingreso, en mayor cantidad, de estudiantes que anteriormente estaban excluidos de la educación terciaria, lo que puede considerarse un logro. Sin embargo, continúan las diferencias en cuanto a formación inicial, con respecto a los grupos económicos que tradicionalmente han tenido acceso a la educación superior (Chiroleu, 2018; Ghignoni, 2017; Guerrero y Soto, 2019; Jiménez y Gaete, 2013).

En consecuencia, las instituciones de educación superior se han visto obligadas a incorporar en sus agendas los temas sobre equidad y no solo en el acceso, sino también en lo concerniente a la retención y permanencia del estudiantado, con especial interés en la población proveniente de grupos sociales vulnerables (Choi, 2018; Jiménez y Gaete, 2013; Jorquera, Farías y González, 2018). Es así como los diversos estudios sobre abandono académico en el nivel universitario buscan, por una parte, identificar los factores asociados al fenómeno en un contexto determinado y, por otra, tratar de usar esta información para disminuir los porcentajes de desincorporación del alumnado.

El objetivo principal de esta investigación es, precisamente, conocer las razones por las cuales un estudiante que ingresa a la UNA se puede convertir en un desertor temprano, es decir, se trabaja con alumnos que matriculan en el primero o segundo ciclo correspondiente al año de su ingreso a la institución, pero que, posteriormente, no reportan matrícula. Además, interesa (a) caracterizar al estudiante desertor; (b) obtener la probabilidad de deserción, de acuerdo con cada una de las facultades y campus de la UNA, y (c) conocer lo que actualmente está haciendo el estudiante desertor. Es en este período, primer año de ingreso, en el que se ha observado deserta la mayor cantidad de alumnos de la UNA (36 %) (Rodríguez y Zamora, 2014a).

MARCO CONCEPTUAL

Hay autores que, comúnmente, en los estudios sobre abandono estudiantil, utilizan otros términos como el de desenganche o deserción, para referirse al retiro voluntario de los estudiantes (Estévez, Castro-Martínez y Rodríguez-Granobles, 2015; Himmel, 2002; Tinto, 1975, 1989). Otros investigadores hacen una diferenciación entre los conceptos, al ver la deserción como un fracaso individual del estudiante cuando no concluye con éxito su paso por la universidad; sin embargo, los objetivos de un alumno, al entrar a una institución de educación superior, no necesariamente deben concordar con los de esta, por lo que, estrictamente hablando, no todo abandono puede ser catalogado como deserción (Tinto, 1989). Además, aunque ambos términos refieren al mismo hecho, es decir, a la desincorporación de la persona de la institución educativa, la deserción se suele asociar con un retiro voluntario, mientras que el abandono puede ser tanto voluntario como forzado. En todo caso, las motivaciones que llevan al estudiante a dejar los estudios no siempre son fáciles de determinar, al igual que su voluntad de hacerlo (Tinto, 1989).

Aun así, al menos en Latinoamérica, el término deserción es el más frecuente y se usa como sinónimo de abandono. A pesar de ello, el proyecto ALFA-GUIA (2013) promueve la adopción del concepto abandono estudiantil en lugar de deserción, debido a la connotación negativa de esta última, que también se relaciona con fracaso escolar. Por otro lado, Himmel (2002) entiende la deserción como “… abandono prematuro de un programa de estudios antes de alcanzar el título o grado, y considera un tiempo suficientemente largo como para descartar la posibilidad de que el estudiante se reincorpore” (pp. 94-95). De manera similar, Páramo y Correa (2012) señalan que “deberá entenderse por deserción estudiantil el abandono definitivo de las aulas de clase por diferentes razones y la no continuidad en la formación académica” (p. 67).

Asimismo, debido a la complejidad para tener una definición precisa y consensuada de la acepción y, al ser el abandono un fenómeno multicausal y complejo del cual no puede desprenderse una explicación que lo abarque completamente, los investigadores deben elegir con cuidado el significado que se ajuste a sus intereses y objetivos (Tinto, 1989). En el caso del presente estudio, se utilizará el término deserción como sinónimo de abandono, en el entendido de que refiere a la desincorporación del estudiantado del programa de estudios antes de su titulación y se usará la definición de desertor temprano, según la operacionaliza la UNA (Rodríguez y Zamora, 2014b).

Factores asociados al abandono

Al ser el abandono un fenómeno multicausal, son muchos los factores que intervienen en la decisión del estudiantado de retirarse de las aulas. Empero, diversas investigaciones han encontrado que variables como el sexo, las ayudas económicas, el origen socioeconómico, la familia, las creencias y costumbres juegan un papel importante en la deserción estudiantil (Barragán, 2017; Choi, 2018; Himmel, 2002).

Con base en estas y otras características, el proyecto ALFA-GUIA (2013) ha propuesto cinco factores con sus respectivas variables explicativas, para el estudio de la deserción. Las perspectivas que brinda tal proyecto son las siguientes:

1. Individual. Relacionada con variables de tipo personal, donde el abandono se ve como resultado de la pérdida de motivación reflejada en la falta de persistencia (Fishbein y Ajzen, 1975).

2. Académica. Involucra variables enlazadas a la experiencia académica previa, el colegio de procedencia, hábitos de estudio, número de créditos matriculados y otras características que pueden aumentar o disminuir la probabilidad de abandono.

3. Económica. Se vincula con las ayudas de tipo monetario, ingreso familiar, capacidad de financiamiento.

4. Cultural. Se asocia con creencias, valores, emociones y prácticas que forman parte del contexto cultural del estudiante.

5. Institucional. Hace referencia a cómo las instituciones brindan su apoyo a los estudiantes, con beneficios estudiantiles, recursos humanos y monetarios, por ejemplo.

Uno o varios de estos factores está(n), de una u otra manera, considerado(s) en los estudios sobre abandono, pues el proyecto ALFA-GUIA propuso la clasificación descrita, luego de una extensa revisión bibliográfica, sin pretender ser exhaustiva. Asimismo, en lo que respecta a la deserción de programas académicos, otras variables por considerar son las de tipo vocacional, asociadas con el desencanto con la carrera y expectativas no satisfechas, pues han mostrado ser relevantes en la decisión estudiantil de abandonar las aulas (Flores, Bahamondes, Maureira y González, 2019; Zamora-Araya y Villalobos-Madrigal, 2018).

Asimismo, otros estudios como el de Castejón, Ruiz y Arriaga (2016) proponen, a modo de factores por considerar en el abandono académico, las variables de tipo personal-familiar, de integración académica y social, relativas a la evaluación comparativa personal de las expectativas previas. De manera similar, Jorquera, Farías y González (2018) evidencian cómo los factores socioeconómicos (en particular, en estudiantes que requieren financiamiento), los académicos (como el puntaje en pruebas de selectividad, el porcentaje de créditos aprobados), además de la región de procedencia del alumno son relevantes para la deserción estudiantil.

Por otra parte, en el ámbito de la educación superior costarricense, son poco comunes las investigaciones que han abordado este tema desde una perspectiva más analítica; es decir, enfocadas en la determinación de los aspectos más significativos representantes del fenómeno a través del tiempo. Las principales indagaciones realizan sus análisis tomando de referencia variables tales como eficiencia de la titulación, condición socioeconómica, ingreso a la carrera deseada, tipo de colegio, grado de educación de los padres, nivel de conocimientos previos, entre otras, pero sin profundizar en ellas (Abarca y Sánchez, 2005; Brenes, 2005; Ramírez, 2013; Rodríguez y Zamora, 2014a).

El estudio de Brenes (2005) efectúa un examen que refleja el problema de deserción de los estudiantes, de las universidades estatales y privadas, que ingresaron en 1996, mencionando que:

La deserción es mayor en estudiantes cuya edad de ingreso a la universidad supera los 24 años, el estudiante es casado, proviene de colegios nocturnos, técnicos y oficiales, no ingresó a la carrera deseada, ha realizado estudios universitarios en otra universidad, ha obtenido un grado académico universitario, trabaja, su núcleo familiar es pequeño, los padres tienen bajo nivel educativo y la principal fuente de financiamiento de los estudios no era una beca (p. 22).

Así mismo, en el caso de la Universidad Nacional (UNA), destaca el trabajo efectuado por Rodríguez y Zamora (2014b), sobre la permanencia estudiantil en las carreras de pregrado y grado en esa institución, el cual ofrece un enfoque conceptual y metodológico de la continuidad educativa y clasifica a cada estudiante en una de seis poblaciones, en función de la deserción, el rezago y la graduación. Estas poblaciones las componen: los graduados en el tiempo establecido, graduados con rezago, egresados, rezagados activos, desertores tempranos (matriculan el primer año en la universidad y no regresan más) y desertores itinerantes (han tenido una matrícula no continua y no matricularon en el último año de la fecha de corte del estudio).

Esta indagación se llevó a cabo para las cohortes comprimidas entre los años 2005 y 2009; enfatiza que, por cada 100 estudiantes ingresados a la UNA en ese lapso, en promedio, 46 % se graduó en el tiempo establecido y con rezago, 23 % corresponde a desertores tempranos y 20% son desertores itinerantes (Rodríguez y Zamora, 2014b). Aunque es de suma importancia cuantificar el fenómeno del abandono, y este objetivo se ha logrado en estudios como los de Rodríguez y Zamora (2014a), es igualmente trascendental determinar las características de las personas en condición desertora, de acuerdo con los diferentes enfoques teóricos desarrollados alrededor del asunto y que responden a cuatro categorías; estas, según Castaño, Gallón, Gómez y Vásquez (2008), se pueden clasificar en personales, académicas, socioeconómicas e institucionales. El entendimiento de ellas, sobre todo en los estudiantes de primer ingreso, permitirá el diseño de estrategias que contribuyan a la disminución en las tasas de deserción.

Como ya se mencionó, la presente investigación explora una serie de variables que podrían ser las causas de que los estudiantes, de primer ingreso, abandonen prematuramente la UNA. De igual forma, en aquellos que desertan también es importante conocer a qué actividades se dedican actualmente, pues esto permitirá tener un mejor perfil del alumno catalogado como desertor temprano y, además, constatar si la salida de la UNA implica un retiro del sistema de educación terciaria o un cambio de institución educativa.

METODOLOGÍA

Tipo de investigación

Acorde con Villalobos (2017), este estudio se clasifica como cuantitativo de tipo exploratorio, no experimental y correlacional, debido a que las variables se observan en un período específico, en su contexto natural, sin pretender una manipulación de estas, e interesa determinar el grado de asociación entre ellas. La información proviene de la base de datos proporcionada por el Área de Informática del Departamento de Registro de la UNA y se utiliza el software SPSS, versión 20, para realizar el análisis de los datos.

Población y muestra

La población bajo estudio está representada por los estudiantes de nuevo ingreso del 2014 (cohorte del 2014), en todas las sedes de la universidad, quienes cursaron alguna asignatura en el I ciclo de tal año, pero no registraron matrícula ni en el II ciclo de 2014 ni en el I ciclo del 2015. Del total de los 3894 estudiantes de la cohorte 2014, 414 (10,1 %) se catalogaron en esta condición. Se efectuaron llamadas telefónicas durante un período de dos semanas y se logró tener una respuesta efectiva de 158 alumnos (38,1 %), cuya muestra es representativa, tomando en cuenta las cuotas por sexo y edad.

Instrumentos

A los estudiantes de la muestra se les aplicó un cuestionario constituido por un total de 14 preguntas, 13 de las cuales indagan sobre las características del alumno (sexo, edad, escolaridad de los padres) y de sus actividades al momento de la entrevista, además de presentarse una interrogante abierta sobre la principal razón de su abandono. La otra pregunta del instrumento se subdivide en un conjunto de ítems que poseen un formato en escala Likert, el cual incluye 25 posibles razones del abandono estudiantil.

Técnica de análisis de datos

Se utilizará la técnica multivariada de análisis factorial exploratorio (AFE), que, según D’Ancona (2001), tiene como principal objetivo “resumir la información contenida en un conjunto de variables interrelacionadas, en un número reducido de dimensiones latentes comunes (o factores)” (p. 344). Es así como la aplicación del AFE, en este estudio, pretende sintetizar la información de las 25 variables del cuestionario, expresadas en escala Likert, con la intensión de identificar los factores que permitan brindar una mejor explicación del abandono estudiantil en la UNA.

De acuerdo con Lloret-Segura, Ferreres-Traver, Hernández-Baeza y Tomás-Marco (2014), el AFE busca cumplir dos condiciones: el principio de parsimonia (explicar lo más posible con el menor número de factores) e interpretabilidad (que sea simple de explicar). El modelo matemático del AFE se asemeja al de la regresión múltiple, pues cada variable se expresa como una combinación lineal de factores no directamente observables, a saber:

(1)

donde,

Xj: contiene la puntuación de una persona en el ítem Xj, j = 1, 2, …, p.

Fi: es el factor común, i = 1,2, …, m.

Ej: es el factor específico.

Vj(i): es el peso del factor común i-ésimo asociado con la j-ésima variable observada o ítem.

La aplicación del modelo factorial se realizará utilizando los siguientes pasos.

1. Para verificar la pertinencia de uso del modelo, se utilizarán los siguientes test: el determinante de la matriz de correlaciones, el test de Esfericidad de Bartlett, el índice de Kaiser-Meyer-Olkin, el coeficiente de correlación parcial, el coeficiente de correlación anti-imagen, la diagonal de la matriz de correlación anti-imagen.

2. Extracción de factores iniciales.

3. Rotación de factores iniciales.

4. Denominación de los factores encontrados.

ANÁLISIS Y RESULTADOS

Caracterización de la deserción temprana en la Universidad Nacional para la cohorte 2014

Probabilidad según campus y facultad

Tabla 1. Probabilidada de que un estudiante desertor se convierta en un desertor Temprano, según sede y facultad, cohorte 2014

Sede y facultad	aProbabilidad	Sede y facultad	Probabilidad
Sede Central		Sede Regional Brunca	10,3
Campus Omar Dengo	10,9	Campus Coto	12,5
Facultad		Campus Pérez Zeledón	9,2
CIDEA	7,6	Sede Regional Chorotega	10,4
CIDE	9,7	Campus Liberia	11
Ciencias Sociales	2,1	Campus Nicoya	9,6
Exactas y Naturales	10,9	Interuniversitaria Alajuela	12,6
Filosofía y Letras	37	Campus Sarapiquí	12,9
Salud	9
Tierra y Mar	19,9

a Estudiantes desertores del II ciclo 2014 y I ciclo 2015, entre el total de estudiantes que ingresaron en la cohorte.

Nota: Fuente propia de la investigación.

Debido a la importancia de conocer la posibilidad de abandono estudiantil en la UNA, surge el interés de obtener la probabilidad de que un estudiante se convierta en un posible desertor temprano, según sede, campus y facultad. La tabla 1 revela que, en términos de sede y campus, la probabilidad de que un alumno de la UNA se convierta en un desertor temprano es similar en todas las sedes, siendo el Campus Sarapiquí el de mayor probabilidad con 12,9 %. En el caso particular del Campus Omar Dengo, existe una diferencia significativa entre cada una de sus facultades; la Facultad de Filosofía y Letras es la que muestra una mayor probabilidad, con 37,0 %, contraria a la Facultad de Ciencias Sociales, que posee menor magnitud, con 2,1 %.

Perfil del desertor: cohorte 2014

Para la cohorte 2014, se logró determinar que la deserción es similar tanto en hombres como en mujeres (50,0 %), en su mayoría solteros (91,1 %); tienen en promedio 20 años; habitan principalmente en las provincias de San José (25,3 %), Heredia (24,7 %) y Alajuela (18,4 %); provienen de zonas urbanas (65,2 %), y viven con uno o ambos padres (62,0 %). Además, el 46,2 % de los estudiantes proviene de un distrito con índice de desarrollo social (IDS) de nivel medio; 27,2 %, de nivel bajo o muy bajo, y 26,6 %, de nivel alto. En cuanto al antecedente académico, el 82,9 % de los desertores procede de colegios públicos, contra 13,9 % egresado de un sistema de educación privada y 3,2 % que sale de colegios privados subvencionados por el Estado.

Las cifras anteriores corresponden al modelo de admisión implementado en la UNA, en el cual se clasifica a los estudiantes en tres grupos: (a) estrato 1, que comprende los colegios privados, científicos, humanísticos y extranjeros; (b) estrato 2, conformado únicamente por los colegios públicos (académicos y colegios técnicos profesionales), y (c) estrato 3, formado por los colegios públicos (nocturnos, liceos rurales, telesecundarias, colegios indígenas y colegios no tradicionales, como el Centro Integrado de Educación de Adultos (CINDEA), nuevas oportunidades para jóvenes, bachillerato por madurez, colegios virtuales Marco Tulio Salazar y bachillerato a la distancia (CONED)). La probabilidad de formar parte de los desertores tempranos es mayor en el estrato 3 (15,9 %) que en el 2 (10,8 %) y en el 1 (11,9 %). Cabe mencionar que los porcentajes son calculados por la relación entre los estudiantes potencialmente desertores en el estrato i-ésimo, entre el total de alumnos de primer ingreso en el estrato i-ésimo de la cohorte en referencia.

El antecedente del rendimiento académico se mide por medio de dos indicadores: la nota de colegio y la obtenida en la prueba de actitud académica (PAA). La primera registra, para los desertores, un promedio de 81,4 % similar al 83,5 % que obtienen todos los estudiantes ingresados en esa cohorte (3894); en la PAA, el promedio fue 44,9, muy inferior a la media general de 57,6 (en escala de 1 a 100). La nota general o de ingreso a la UNA de este grupo de desertores potenciales a formar parte de los desertores tempranos fue 62,4, comparada con una media general de 71,0.

Por otra parte, el rendimiento mostrado en el I ciclo matriculado en la universidad fue muy bajo: de cuatro materias matriculadas, en promedio, solo aprobaron una. En cuanto al capital educativo del hogar del estudiante desertor, caracterizado por el nivel académico del padre o de la madre, el 79,3 % de los padres de esta población de estudiantes ostenta algún grado de nivel primario o secundario y 20,7 %, algún nivel técnico y universitario; en el caso de la madre, el 73,4 % y 26,6 %, en ese mismo orden.

Por otro lado, el contar con la beca no fue impedimento para que estos alumnos dejaran de matricular y se convirtieran en potenciales desertores tempranos, ya que 75,3 % de ellos contaba con beca por parte de la UNA, contra 24,7 % que no tenía dicho beneficio.

La magnitud real de la deserción

Para obtener el tamaño real de la deserción, no solamente en el nivel de la UNA sino del sistema de educación terciario, se debe conocer a qué se dedica actualmente el estudiante desertor. En el cuestionario, se formuló una pregunta orientada hacia este fin, los resultados se muestran en la tabla 2. Según se observa, en el 53,2 % de los casos no existe una deserción total del sistema de educación, sino una posible migración hacia otro centro de estudio. La mayoría mencionó la migración a una universidad pública (39,3 %), principalmente a la Universidad de Costa Rica (UCR), ya que allí ganó cupo. En segundo lugar, se indicó el traslado a una universidad privada (22,6 %), primordialmente a la Universidad Latina de Costa Rica, y, en tercer lugar, a algún instituto (15,5 %) —al Instituto Nacional de Aprendizaje (INA) fue al que más migraron—. Entre los resultados obtenidos, destaca que el 39,2 % trabaja o está buscando empleo y solo el 7,6 % no realiza ningún tipo de actividad.

Tabla 2. ¿A qué se dedica actualmente el estudiante desertor temprano? N = 158

Dedicación actual	Porcentaje
Estudiar en otra universidad	36,7
Trabaja y estudia	12,7
Estudia y busca empleo	3,8
Trabaja	20,9
Busca trabajo	11,4
Trabaja y busca empleo	0,6
Trabaja y otro	1,3
Cuida a familiar	1,3
Nada	7,6
Otro	3,8
Total	100

Nota: Fuente propia de la investigación.

Causas del abandono

Para explicar las posibles causas del abandono, se preguntaron 25 posibles razones por las cuales los estudiantes podrían convertirse en desertores tempranos (se utiliza una escala Likert para medir el grado de intensidad de la decisión, que va desde 0 = nada a 5 = mucho). Como se puede apreciar en la tabla 5, el AFE sugiere la presencia de cuatro factores asociados con el abandono escolar en la UNA, que podríamos denominar académico y de ambiente estudiantil, motivacional, económico-familiar y vocacional.

La anterior denominación concuerda con diferentes investigaciones sobre las causas del abandono escolar (Álvarez, Zaragoza, Blanch, Mayayo y Romaní, 2018; Castejón et al., 2016; Jorquera et al., 2018), que sugieren la importancia de las variables de tipo académico, sociodemográfico, institucional y económico, similares a las observadas en la tabla 3, en la que se muestran las razones principales (se incluyen solo los que marcaron 4 o 5) por las cuales los estudiantes desertaron. Según se nota, los motivos del retiro de los estudios en la UNA se relacionan, principalmente, con factores de índole institucional (se fue para otra universidad, horarios complicados, no contaba con beca, duración de la carrera, falta de orientación e información de carreras), personal (las dificultades económicas, no era vocación, por lejanía del lugar de residencia, empezó a trabajar, apoyo familiar, estado de ánimo) y académica (rendimiento y no era primera opción de carrera escogida). Los potenciales estudiantes desertores tempranos dieron más peso a las razones institucionales, por las que se convirtieron en posibles decepcionados y no necesariamente en desertores del sistema educativo.

Análisis factorial exploratorio (AFE)

Estudio de la matriz de correlaciones: aplicabilidad del modelo

Antes de la aplicación del AFE a los ítems del cuestionario, debe darse una serie de condiciones; una de las principales es que las variables estén correlacionadas. Para su examen, se utilizan varios métodos estadísticos, los cuales se muestran seguidamente, en función del estudio.

1. Identificación del determinante de la matriz de correlaciones: La matriz de correlaciones arroja un determinante de 0,001, muy cercano a 0 (no debe ser 0 porque ello indicaría que las variables son linealmente dependientes). Lo anterior muestra que existen variables con intercorrelaciones altas y esto significa que la técnica del modelo factorial es pertinente para el análisis de los datos.

2. El test de esfericidad de Bartlett: Contrasta la hipótesis nula de que las intercorrelaciones entre las variables son ceros, es decir, evalúa si la matriz de correlaciones no es de identidad, lo que implica que no sería posible utilizar el modelo factorial. El cálculo consiste en una estimación de chi-cuadrado; a partir de la transformación de la matriz de correlaciones, se registra un valor de 975,999, lo cual supone que un valor de p < 0,001 ha resultado ser significativo a un nivel de 0,05. Esta situación rechaza la hipótesis nula de que la matriz de correlaciones es de identidad, en cuyo caso se puede seguir aplicando el modelo factorial.

3. Medida de aplicación de adecuación de la muestra KMO, de Kaiser-Meyer-Olkin: Confronta si las correlaciones parciales entre las variables son suficientemente pequeñas, compara la magnitud de los coeficientes de correlación observados con la magnitud de los coeficientes de correlación parcial. Este índice varía entre 0 y 1, valores superiores al 0,5 indican que es apropiado utilizar el modelo. El caso expuesto registra un valor de 0,652, por lo que se puede continuar con la aplicación del modelo factorial; si, por el contrario, se hubiese obtenido un valor menor a 0,5, reflejaría que las relaciones entre pares de variables no pueden ser explicadas por otras variables, imposibilitando su aplicación.

4. La matriz de correlación anti-imagen: Indica el grado de relación entre dos variables, eliminando la influencia de las otras variables (correlación parcial); los valores que están fuera de la diagonal deben ser bajos. El análisis de la matriz muestra valores en la diagonal de la matriz de correlación anti-imagen, que son superiores al 50 %. Solo dos rondan un poco menos del 50 %; el resto de los valores son bajos y ninguno es cero. Fuera de la diagonal, la mayoría de los valores son menores a 0,07, lo que es un indicador de la bondad de ajuste del modelo.

Las pruebas establecidas comprueban la posibilidad de aplicar el modelo factorial, para obtener los factores que explican las causas por las cuales un estudiante de la UNA puede convertirse en un desertor temprano.

Determinación de factores iniciales que representan los datos originales

La segunda etapa del análisis comprende la extracción de los factores, a través de la agrupación o combinación de las 25 variables (o ítems) originales del cuestionario en aquellos, para lo cual se utiliza el método de componentes principales. El objetivo es establecer la posibilidad de representar adecuadamente la información, con un número menor de variables construidas como combinaciones lineales de las originales. Estas últimas no deben estar correlacionadas entre sí y se van construyendo en orden de importancia, en cuanto a la variabilidad total que recuperan de la muestra.

Asimismo, procede mencionar que la confiabilidad del cuestionario se evaluó mediante el análisis de su consistencia interna. Se obtuvo un Alpha de Cronbach de 0,65, considerado satisfactorio para los propósitos del estudio.

También se utilizaron las comunalidades, las cuales miden el porcentaje de varianza en una variable explicada por todos los factores conjuntamente y puede ser interpretada como la confiabilidad del indicador. Se calculan con el coeficiente de determinación múltiple al cuadrado y toman valores entre 0 y 1. En el estudio de estas comunalidades, se obtienen valores superiores a 0,30, excepto en las variables estado civil (0,148) y se fue a otra universidad (0,15). Lo anterior confirma que la mayoría de las variables contenidas en el estudio es explicada por los componentes extraídos; los valores extraídos cercanos a cero indican una ausencia en la explicación de la variabilidad de cada reactivo.

Tabla 4. Comunalidades de las variables 1 para cada una de las preguntas del cuestionario

	Extracción		Extracción
P12.1. Estado civil	0,148	P12.13. Dedicación disciplina	0,327
P12.2. Problemas familiares	0,399	P12.14. La carrera no era primera opción	0,436
P12.3. Estado de embarazo propio o de su compañera sentimental	0,306	P12.15. Bajo rendimiento académico	0,712
P12.4. Dificultad de aprendizaje	0,424	P12.16. Métodos de enseñanza	0,507
P12.5. No era vocación	0,579	P12.17. Dificultad de relacionarse con los compañeros	0,319
P12.6. No contaba con beca	0,437	P12.18. Se fue a otra universidad	0,150
P12.7. Horarios complicados	0,491	P12.19. Estado de ánimo	0,495
P12.8. Duración de la carrera	0,339	P12.20. Falta de orientación	0,358
P12.9. Lejanía	0,421	P12.21. Dificultades económicas	0,512
P12.10. Carrera no es muy útil	0,383	P12.22. Campo laboral difícil	0,331
P12.11. Ambiente estudiantil	0,377	P12.23. Empecé a reprobar	0,494
P12.12. Por enfermedad	0,319	P12.24. Empezó a trabajar	0,356
		P12.25. Apoyo familiar	0,423

Nota: Método de extracción: análisis de componentes principales.

Nota: Fuente propia de la investigación.

El objetivo principal del modelo factorial es la reducción dimensional. La cantidad de los factores (componentes principales) dependerá, en forma práctica, de tres aspectos: (a) se establece un porcentaje de la variancia total que se quiere explicar con el modelo; (b) cualquier cantidad de factores escogida tiene que explicar más proporción de la variabilidad total que cualquiera de las variables originales, en cuyo caso serán seleccionados aquellos componentes con valor propio mayor que uno (procedimiento de Gutman-Kaiser), y (c) se prefija un número de factores comunes por extraer, es decir, los primeros componentes principales. Para esto último, pueden utilizarse dos criterios: (a) el del investigador quien, de antemano y de acuerdo con la teoría, conoce el tema por indagar; (b) el que contempla la utilización del gráfico de sedimentación en el que aparece el número de factores (en el eje x) y los autovalores o variancia explicada por cada factor (en el eje y), en el cual puede escogerse la cantidad de componentes según el punto de inflexión de la línea descendente. No obstante, este último, en comparación con el de Gutman-Kaiser, revela menos variancia, al tomar menos factores, pero los resultados serán de más fácil interpretación. Autores mencionan este procedimiento (a pesar de que no pueda ser tan preciso) como el preferible para determinar el número de factores (Osborne, 2014).

El gráfico de sedimentación, del análisis factorial, plantearía la utilización de nueve factores, si se consideran los autovalores mayores que 1; sin embargo, si se toma el punto de inflexión de la curva descendente, la cantidad de factores por considerar se reduce a tres o cuatro.

Gráfica 1. Gráfico de sedimentación del análisis factorial de los factores de abandono, para la cohorte 2014

Nota: Fuente propia de la investigación.

Considerando la investigación sobre el tema del abandono, en el que se establecen cuatro posibles factores: institucionales, académicos, personales y socioeconómicos (Jorquera et al., 2018; Guzmán, Ramos y Guzmán, 2018), el criterio del gráfico de sedimentación en el punto de inflexión resulta ser el más apropiado para los fines del estudio (ver gráfica 1). Además, cumple con el principio de parsimonia deseable en un modelo factorial, por lo que se utilizará cuatro factores para realizar los análisis. No obstante, aunque se gana en simplicidad, la reducción de nueve a cuatro factores disminuirá el porcentaje de la variancia explicada de 64,9 % a 40,17 %.

En la tabla 5, se muestra la varianza explicada para cada componente o suma de cuadrados. Allí se observa que cuatro factores explican el 40,17 % de la varianza total, lo que significa que con ellos se puede explicar un 40,17 % del problema de la deserción o es posible resumir la información de las 25 variables originales incluidas para medir el abandono. Según se puede observar, el primer factor es el que maximiza, en forma significativa, la explicación (contiene aproximadamente cuatro variables y un 16 % de la varianza); empero, es el conjunto de los cuatro factores el que ayuda a configurar la explicación del modelo y a exponer las causas por las cuales un estudiante se puede convertir en un desertor temprano.

Tabla 5. Autovalores y variancia total explicada de los factores asociados con el abandono escolar en la UNA, para la cohorte 2014

Componente	Autovalores iniciales			Sumas de las saturaciones al cuadrado de la extracción			Suma de las saturaciones al cuadrado de la rotación
	Total	% de varianza	% acumulado	Total	% de varianza	% acumulado	Total	% de varianza	% acumulado
1	3,922	15,689	15,689	3,922	15,689	15,689	2,882	11,528	11,528
2	2,700	10,801	26,491	2,700	10,801	26,491	2,607	10,430	21,958
3	1,814	7,258	33,749	1,814	7,258	33,749	2,319	9,277	31,235
4	1,606	6,424	40,173	1,606	6,424	40,173	2,234	8,938	40,173

Método de extracción: Análisis de componentes principales.

Nota: Fuente propia de la investigación.

Rotación de factores iniciales

El método de rotación de factores ortogonales permite hallar una solución más clara de lo que muestra la matriz de componentes iniciales, simplificando las filas y las columnas de la matriz de factores, con el fin de facilitar la interpretación. Se utiliza el método VARIMAX, que busca redistribuir la variancia a lo largo de todos los componentes en la matriz de carga (correlación entre las variables y el factor correspondiente). Las cargas altas son las más próximas a -1 o 1 y las bajas se aproximan a 0, eliminando los problemas de interpretación en la matriz de componentes inicial o no rotada. Para la consideración de la carga factorial significativa, se empleó el criterio del tamaño de muestra utilizado para el análisis. Los criterios necesarios para lograr la significancia de la carga establecen que entre más grande es la muestra la carga factorial considerada significativa es menor (Hair, Black, Babin y Anderson, 2013). La tabla 5 construida para este efecto se basa en estudios de potencia estadística; la significancia se fundamenta en un nivel de significación de 0,05, una potencia de 80 % y los errores estándar son dos veces mayores que los coeficientes convencionales de correlación. (Hair et al., 2013).

En el presente estudio, con una muestra de 158, la carga que se cree moderadamente aceptable debe sobrepasar el 0,30 y las otras cargas pueden ser ignoradas (Kline,1994). Como resultado de la rotación, se ha obtenido la matriz de componentes rotados que exhiben cuatro factores:

Tabla 6. Matriz de componentes rotados

	Componente
Ítems	Factor académico y ambiente estudiantil	Factor motivacional	Factor de problemas económicos y familiares	Factor vocacional
P12.15. Bajo rendimiento académico	0,820
P12.16. Métodos de enseñanza	0,706
P12.23. Empecé a reprobar	0,699
P12.4. Dificultad de aprendizaje	0,616
P12.11. Ambiente estudiantil	0,453	0,335
P12.17. Dificultad de relacionarse con los compañeros	0,420
P12.19. Estado de ánimo		0,660
P12.25. Apoyo familiar		0,557
P12.20. Falta de orientación		0,550
P12.22. Campo laboral difícil		0,534
P12.13. Dedicación disciplina	0,369	0,436
P12.8. Duración de la carrera		0,392		-0,303
P12.21. Dificultades económicas			0,681
P12.6. No contaba con beca			0,609
P12.12. Por enfermedad			0,548
P12.3. Estado de embarazo propio o de su compañera sentimental			0,548
P12.9. Lejanía		0,424	0,481
P12.2. Problemas familiares		0,376	0,441
P12.1. Estado civil			0,373
P12.5. No era vocación				0,687
P12.7. Horarios complicados				-0,686
P12.14. La carrera no era primera opción				0,642
P12.10. Carrera no es muy útil		0,336		0,483
P12.24. Empezó a trabajar		0,360		-0,425
P12.18. Se fue a otra universidad

Método de extracción: Análisis de componentes principales.

Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.

Nota: Fuente propia de la investigación.

CONCLUSIONES

Una aproximación de las características, que en función de la perspectiva de los estudiantes incidirán en la deserción temprana, es, en primer lugar, el factor académico- estudiantil; es decir, todos aquellos aspectos relacionados con el rendimiento académico y el ambiente estudiantil. En segundo lugar, se considera una serie de elementos vinculados con la parte motivacional; destacan estado de ánimo, campo laboral difícil, dedicación y disciplina, duración de la carrera, falta de orientación. Estos resultados coinciden con las investigaciones empíricas realizadas en diferentes estudios, principalmente aquellas que resaltan la teoría de la integración (Tinto, 1975, 1989). Las experiencias vividas previas al ingreso a la universidad juegan un papel muy importante en el compromiso de permanecer en ella, esas relacionadas con antecedentes familiares o del rendimiento y atributos personales.

En tercer lugar, se encontraron los aspectos personales relacionados con la situación económica, circunstancias personales momentáneas, como un cambio en el estado civil, embarazo, enfermedad, problemas familiares o falta de beca, todos influyentes para que un estudiante deserte. Este resultado debe ser considerado por la universidad, para detectar los casos respectivos a tiempo y dar soluciones efectivas, de tal manera que disminuya la deserción. Por último, los alumnos perciben asuntos vinculados con la carrera como importantes en la decisión de desertar. Además, pareciera que existen motivos enlazados a la vocación, propiamente, al manifestar ellos como relevante que la carrera en curso no era su vocación ni primera opción; más bien, consideran que dicha carrera no es útil y suman razones institucionales (que se ofrezcan los en un horario accesible para aquellos que trabajan, por ejemplo).

Por otra parte, se logró determinar que los porcentajes de deserción son mayores en estudiantes provenientes del estrato 3, pues, dadas sus condiciones de ingreso, son los más vulnerables. Otro aspecto por destacar es el hecho de que no toda deserción de la UNA implica necesariamente un abandono del sistema de educación terciaria, ya que una parte del estudiantado continúa estudios superiores en otros centros de educación superior.

En este estudio exploratorio, se determinan los factores por los cuales un estudiante puede pasar a ser un desertor temprano. No obstante, es esencial que futuras investigaciones profundicen en las razones por las cuáles los aprendices deciden cambiar de universidad y la manera de reducir los porcentajes de deserción en aquellos con condiciones de vulnerabilidad, es decir, estudiantes en situación de pobreza y provenientes de zonas con bajas oportunidades educativas. Igualmente, es preciso que otros trabajos permitan la evaluación, por parte de la universidad, en la toma de decisiones, para disminuir la magnitud del fenómeno analizado.

Finalmente, también vale la pena la consideración de replicar este estudio en otra cohorte o en otros contextos educativos, con el fin de obtener un panorama más claro y amplio sobre el tema de la deserción temprana.

DECLARACIÓN DE LA CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES

El porcentaje total de contribución para la conceptualización, preparación y corrección de este artículo fue el siguiente: M.R.P. 70 % y J.A.Z.A. 30 %.

DECLARACIÓN DE DISPONIBILIDAD DE LOS DATOS

Los datos que apoyan los resultados de este estudio están disponibles como “archivos suplementarios” en el sitio web de Uniciencia. La información complementaria deben cargarse junto con el trabajo durante la presentación.

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