ESPOCH Congresses: The Ecuadorian Journal of S.T.E.A.M.

ISSN: 2789-5009

Leading Ecuadorian research in science, technology, engineering, arts, and mathematics.

Predictive Model of Student Dropout Based on Logistic Regression

Published date: Nov 09 2023

Journal Title: ESPOCH Congresses: The Ecuadorian Journal of S.T.E.A.M.

Issue title: Volume 3 Issue 1

Pages: 630–656

DOI: 10.18502/espoch.v3i1.14477

Authors:

B.R. Cuji Chachablancarcujic@uta.edu.ecUniversidad Técnica de Ambato (UTA), Ambato, Ecuador, 180110

W.L. Gavilanes LópezUniversidad Técnica de Ambato (UTA), Ambato, Ecuador, 180110

M.B. Pérez ConstanteUniversidad Técnica de Ambato (UTA), Ambato, Ecuador, 180110

Abstract:

Student desertion is a phenomenon that has spread significantly in many higher education institutions in Ecuador. The objective of the research was to develop a predictive model of student dropout based on multiple binary logistic regression, with the purpose of detecting possible dropouts. The methodology used consists of three phases: Phase 1: Analysis of variables; Phase 2: Formulation of the mathematical model; and Phase 3: Evaluation. For the estimation of the coefficients of the model, the SPSS tool was obtained. After the creation of the predictive model, it was concluded that the most significant variables that contribute to the diagnosis of dropout are marital status, age, gender, Note2s, and Note1s. It is also evident that students have a higher risk of dropping out if they are married and lower risk if they are single or divorced. Finally it was concluded that gender is a factor that directly influences dropout; male students are more likely to drop out than females.

Keywords: logistic regression, predictive model, desertion.

Resumen

La deserción estudiantil es un fenómeno que se ha extendido significativamente en gran cantidad de instituciones educativas de nivel superior en el Ecuador. El objetivo de la investigación fue desarrollar un modelo predictivo de deserción estudiantil basado en la regresión logística binaria múltiple, con el propósito de detectar a posibles desertores. La metodología utilizada consta de tres fases: Fase1: Análisis de variables. Fase2: Formulación del modelo matemático. Fase3: Evaluación. Para la estimación de los coeficientes del modelo se utilizó la herramienta SPSS. Posterior a la creación del modelo predictivo se llegó a concluir que las variables más significativas que aportan al diagnóstico de la deserción son estado civil, edad, género Nota2s y Nota1s, además se evidencia que los estudiantes tienen mayor riesgo de deserción si están casados y menor riesgo si están solteros o divorciados, finalmente se concluye, que el género es un factor que influye directamente en la deserción, los estudiantes masculinos son más propensos a desertar que los femeninos.

Palabras Clave: regresión logística, modelo predictivo, deserción.

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