¿Los estudiantes con una universidad más cerca alcanzaron más años de estudio?
Natalia
Valeria
Carlos
Camila
Fundamentos de Programación para Economía y Negocios
Sugerido: Camila (coordina). Presenten al equipo y la pregunta en una frase: queremos saber si vivir cerca de una universidad se asocia con estudiar más. Adelanten que la respuesta es descriptiva, no causal.
Kit 06 · Introducción
Antes de empezar
Tu proyecto en números
estudiantes de secundaria4,739encuestados en 1980 y seguidos hasta 1986
2tablas unidas por una llave
5preguntas: 1 principal y 4 secundarias
3grupos de distancia a la universidad
4comprobaciones de que todo cuadra
Sugerido: Camila. Den el contexto en 30 segundos: quiénes son los 4,739 estudiantes, cuántas tablas usamos y qué van a ver a continuación.
Kit 06 · Preguntas
P0 · La pregunta principal
¿Los estudiantes que tenían una universidad de cuatro años más cerca alcanzaron más años de estudio hacia 1986?
S1
Urbano y región¿Cambian distancia y escolaridad entre escuelas urbanas y del oeste?
Natalia
S2
Padres universitariosNinguno, uno o ambos: ¿cuánto estudian sus hijos?
Valeria
S3
Dentro de cada ingreso¿La diferencia por distancia sigue en ingreso alto y bajo?
Carlos
S4
Proporción con licenciatura¿Quiénes llegan a 16 años o más, por distancia e ingreso?
Camila
Sugerido: Carlos (dueño de P0). Lean la pregunta principal completa y presenten a cada responsable de las secundarias: así el docente sabe quién responde qué en la defensa.
distance en decenas de millas · education en años asignados (12 a 18)
Natalia. Expliquen la unidad de observación: cada fila es un estudiante en ambas tablas. Mencionen las unidades de distance (decenas de millas) y que education la asigna la fuente según la trayectoria.
Kit 06 · Fase 1 · IntegraciónNNatalia
Integración de tablas
Unimos dos tablas sin perder ni duplicar a nadie
4,739
antecedentes
+
4,739
trayectoria
→
4,739
left_join(by = "id_registro")
0llaves duplicadas en cada tabla
0estudiantes sin pareja (anti_join en ambos sentidos)
0valores NA en las dos tablas
Usamos left_join() para conservar a todos los estudiantes de antecedentes. Como cada llave aparece una sola vez en cada tabla, inner_join() da el mismo resultado.
Natalia. Esta es la comprobación central: anticipamos 4,739 filas y obtuvimos 4,739. Si preguntan por qué left_join, la respuesta está en la última línea. Tengan a mano el código de anti_join.
Kit 06 · Fase 2 · IndicadoresVValeria
Indicadores y categorías
De decenas de millas a tres grupos de distancia
millas = distance * 10
Ejemplo: 0.2 → 2 millas
94 estudiantestienen distancia 0 y quedan en el primer grupo
16 años o másde escolaridad equivale a licenciatura
Menos de 10 millas47.1%2,231
10 a 29 millas31.8%1,506
30 millas o más21.1%1,002
Total4,739
Valeria. Expliquen por qué multiplicamos por 10 y qué pasa en los bordes (10 y 30 millas caen en el grupo de arriba). Muestren que los tres grupos suman 4,739.
Kit 06 · P0CCarlos
P0 · Tu número del proyecto
Con la universidad más cerca, más estudiantes llegan a la licenciatura
28.4%de quienes vivían a menos de 10 millas llegó a 16 años o más de escolaridad
A 30 millas o más20.6%
Diferencia−7.8 pts
Menos de 10 millasn = 2,23128.4%
10 a 29 millasn = 1,50625.3%
30 millas o másn = 1,00220.6%
Años de estudio promedio13.98 → 13.77 → 13.48
Carlos. Este es el resultado central. Digan la cifra grande, luego la diferencia de 7.8 puntos y cierren con el promedio de años (medio año menos entre el grupo más cerca y el más lejos). Repitan que es una asociación, no una causa.
Kit 06 · S1NNatalia
S1 · Urbano y región
Las escuelas urbanas están mucho más cerca, pero no estudian más
Urbana (1,104) vs. no urbana (3,635)
Distancia media
Urbana6.0 mi
No urbana21.7 mi
Llegan a licenciatura
Urbana23.7%
No urbana26.4%
Oeste (943) vs. otras regiones (3,796)
Distancia media
Oeste21.2 mi
Otras17.2 mi
Llegan a licenciatura
Oeste20.9%
Otras26.9%
Natalia. El hallazgo interesante: las escuelas urbanas están tres veces y media más cerca, pero su proporción con licenciatura es incluso un poco menor. Por eso en S2 y S3 miramos quién vive cerca. En el oeste las distancias son mayores y la proporción es más baja.
Kit 06 · S2VValeria
S2 · Padres universitarios
Con ambos padres universitarios, la licenciatura casi se triplica
19.5%
Ningunon = 3,522
38.6%
Unon = 797
53.8%
Ambosn = 420
¿Y la distancia dentro de cada grupo?
Padres
< 10 mi
10–29 mi
30+ mi
Ninguno
21.4%
18.9%
16.7%
Uno
37.5%
40.4%
39.0%
Ambos
58.4%
50.0%
41.7%*
* Solo 48 estudiantes. La distancia marca diferencia con ninguno o ambos padres, no con uno.
Valeria. La escolaridad de los padres pesa más que la distancia: de 19.5% a 53.8%. Luego muestren la tabla: dentro de "ninguno" y "ambos" la distancia sigue restando; en "uno" no hay patrón claro. Adviertan que algunos grupos son pequeños.
Kit 06 · S3CCarlos
S3 · Dentro de cada ingreso
La diferencia por distancia se mantiene en ambos niveles de ingreso
Menos de 10 millas10 a 29 millas30 millas o más
Ingreso alton = 1,365
14.5514.3414.21
−0.34años, cerca vs. lejos
Ingreso bajon = 3,374
13.7313.5013.29
−0.44años, cerca vs. lejos
13.013.514.014.515.0
Carlos. Esta es la comparación "dentro de un grupo" que pide la guía. El orden de los puntos es el mismo en los dos ingresos y la brecha es algo mayor en ingreso bajo. Avisen que el eje no empieza en cero.
Kit 06 · S4CCamila
S4 · Proporción con licenciatura
En los hogares de ingreso bajo, la distancia pesa más
Menos de 10 mi10 a 29 mi30 mi o más
Ingreso alton = 1,365
40.4%274 de 679
36.5%175 de 479
37.2%77 de 207
Ingreso bajon = 3,374
23.1%359 de 1,552
20.1%206 de 1,027
16.2%129 de 795
Cerca vs. lejos, ingreso bajo
−6.9 pts
Cerca vs. lejos, ingreso alto
−3.2 pts
Alto vs. bajo, ambos cerca
+17.3 pts
Camila. Lean la matriz por filas. En ingreso bajo la proporción cae casi 7 puntos con la distancia; en ingreso alto cae 3 y no de forma constante. La brecha por ingreso (17 puntos) es más grande que la de distancia. Los numeradores están en cada celda por si los piden.
Kit 06 · VerificaciónCCamila
Verificación
Cuatro comprobaciones antes de creerle al resultado
Qué comprobamos
Esperado
Observado
Filas después de unir las tablas
4,739
4,739
Coincide
Conversión a millas en 3 filas
0.2 × 10 = 2
2, 2, 2
Coincide
Los grupos de distancia suman el total
4,739
2,231 + 1,506 + 1,002 = 4,739
Coincide
Promedio a mano del grupo < 10 millas
igual a mean()
31,192 ÷ 2,231 = 13.98
Coincide
Camila. Para cada fila digan qué esperaban antes de ejecutar y qué obtuvieron. La del promedio a mano es la "comprobación por otro camino" que pide la rúbrica.
Kit 06 · Fase 4 · Decisión alternativaCCamila
Decisión alternativa
Cambiamos los cortes de distancia y el patrón se mantiene
Original · 10 y 30 millas
Menos de 10n = 2,23128.4%
10 a 29n = 1,50625.3%
30 o másn = 1,00220.6%
Diferencia: −7.8 pts
Alternativa · 5 y 25 millas
Menos de 5n = 1,27728.8%
5 a 24n = 2,24126.9%
25 o másn = 1,22120.5%
Diferencia: −8.3 pts
Camila. Cambiamos una sola decisión: los límites de los intervalos. Con cortes en 5 y 25 millas la diferencia pasa de 7.8 a 8.3 puntos. La conclusión no depende de dónde pusimos los cortes.
Kit 06 · Conclusiones
Lo que aprendimos de los datos
Tu top 3 de hallazgos
1
Más cerca, más licenciatura
28.4% llega a 16 años o más a menos de 10 millas, frente a 20.6% a 30 millas o más.
2
El patrón sigue dentro de cada ingreso
Es más fuerte en hogares de ingreso bajo: −6.9 puntos, frente a −3.2 en ingreso alto.
3
La familia pesa más que la distancia
Con ambos padres universitarios llega el 53.8%; con ninguno, el 19.5%.
Todo el equipo, una conclusión cada quien. Contesten P0 de forma directa: sí, los que vivían más cerca alcanzaron más escolaridad, pero el ingreso y la educación de los padres explican diferencias más grandes.
Kit 06 · Límites
Límites
Lo que estos datos no dicen
1
No es causal
No podemos afirmar que acercar una universidad aumente la escolaridad.
2
education es asignada
La fuente la asigna según la trayectoria; no son años exactos de asistencia.
3
Los cortes son nuestros
La distancia viene en decenas de millas y los intervalos los elegimos nosotros.
4
Contexto y tamaño
Datos de EE. UU. entre 1980 y 1986. Algunos grupos son pequeños, como 48 estudiantes.
Sugerido: Camila. Mencionen los límites antes de que los pregunten. El primero es el más importante para la defensa.
Kit 06 · Anexo de IA
Anexo de uso de IA
Cómo usamos la IA y cómo lo verificamos
Uso
Qué hizo la IA
Qué hicimos nosotros
Cómo lo verificamos
Plan de trabajo
Resumió la guía y propuso fases y roles
completar
completar
Borrador de preguntas
Propuso P0 y S1–S4 con sus universos
completar
completar
Diseño de la presentación
Propuso estilos visuales y armó esta maqueta
Elegimos el estilo Wrapped · Story oscuro
completar
Sugerido: Camila. Completen las celdas marcadas con lo que realmente ajustaron y cómo lo comprobaron (por ejemplo, recalcular cada cifra con su script). No dejen las marcas "completar" en la versión final.