4.3 Once características asociadas a las estadísticas124

Las estadísticas son cifras descriptivas de interés social e institucional que se caracterizan, en el ámbito de lo público y, dentro de este, en el contexto universitario, principalmente por:

  1. Ser construidas a partir de información poblacional o muestral obtenida de censos, registros administrativos o encuestas probabilísticas o no probabilísticas.
  2. Estar conformadas por cifras agregadas de naturaleza descriptiva derivadas de conteos o de mediciones.
  3. Caracterizar/desagregar temporal, temática y geográficamente rasgos de los individuos que conforman las poblaciones o muestras de interés.
  4. Representar el presente y el pasado a través de la disposición de series de tiempo.
  5. Tener la capacidad de reconocer y representar el comportamiento de grupos poblacionales minoritarios (incluyentes / inclusivas).
  6. Ser susceptibles de ser representadas de manera tabular y gráfica (visualización).
  7. Estar orientadas y delimitadas por normas y hacer uso de conceptos, estándares, clasificaciones y nomenclaturas internacionales, nacionales e institucionales que favorezcan su interpretación y comparación.
  8. Estar disponibles a través de múltiples mecanismos de difusión y comunicación que permitan una adecuada interacción con los usuarios.
  9. Hacer un uso intensivo de las nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones.
  10. Ser construidas a través de un proceso estadístico.
  11. A partir de la comparación entre e intra poblaciones o muestras, aportar a la creación de nuevas estadísticas e indicadores institucionales y extrainstitucionales.

Dado que el ejemplo es quizáa el mejor de los mecanismos existentes para ilustrar la utilidad que tiene esta forma de abordar las estadísticas a nivel institucional nos valdremos, cuando sea necesario, de la experiencia en la aplicación y el uso de estas en la Universidad Nacional de Colombia, por lo que invitamos al lector a conocer y explorar, al tiempo que avanza en la lectura de este documento, el componente de estadísticas estratégicas institucionales disponibles en el sitio web http://estadisticas.unal.edu.co/, el cual es pieza central de la apuesta que viene adelantando en la actualidad esta Universidad en pro de la construcción y consolidación de un sistema estadístico institucional.

4.3.1 Construidas a partir de información poblacional o muestral

La primera característica de las estadísticas en el contexto de la universidad pública es que estas se extraen y soportan a partir de información disponible en poblaciones o muestras existentes a nivel institucional.

Poblaciones

Es el tipo de información más frecuente de encontrar en el ámbito de la universidad pública para efectos de la construcción y consolidación de estadísticas institucionales. Según Everitt (2006), el término población se usa para identificar la colección de unidades finitas e infinitas125 que corresponde muchas veces a personas pero que pueden ser también instituciones, eventos u otros. Las poblaciones de aspirantes a pregrado y posgrado, de estudiantes matriculados, de graduados, de revistas institucionales, de docentes de carrera, de funcionarios administrativos de carrera, etc., son ejemplos tangibles de poblaciones existentes en el contexto universitario las cuales, de hecho, soportan la construcción de estadísticas en la Universidad Nacional de Colombia dado el interés institucional existente por conocer el comportamiento global de ciertos aspectos comunes que comparten los individuos que las conforman126. Por ejemplo, es de interés institucional y social el conocimiento de la evolución histórica del total de aspirantes a cursar estudios de pregrado en la universidad, o ciertas características de estos como la edad, el sexo, la nacionalidad, el lugar de nacimiento, el estrato socioeconómico, entre otros.

Las características que comparten los miembros de una población de interés institucional son capturadas a través de lo que técnica y científicamente se conocen como variables. Desde una perspectiva estadística, las variables127 asociadas a una población pueden ser clasificadas en: nominales, ordinales, de intervalo y de razón128 .

Las variables nominales129 son aquellas que permiten identificar cualidades de los individuos bajo observación. Por ejemplo, las variables sexo, estado civil y facultad en la que se encuentra matriculado un estudiante hacen parte del mundo de las variables nominales, las cuales se identifican/etiquetan con números o códigos cuyo único propósito es poder asociar una cualidad observada en los individuos, no es una característica numérica de estos. Las variables ordinales, a diferencia de las nominales, tienen un orden establecido; el estrato socioeconómico de un estudiante y el máximo nivel de formación alcanzado por un docente, por ejemplo, hacen parte del mundo de las variables ordinales. Tener como máximo nivel de formación pregrado es menor que tener maestría y este, desde luego, es menor que tener estudios de doctorado. Las variables nominales y ordinales hacen uso de los números con propósitos de identificación de cualidades, no obstante, en estas últimas existe una relación de orden entre dichas cualidades.

Las variables de razón y de intervalo hacen uso de los números para representar características asociadas a los individuos que conforman una población o muestra de interés. La única diferencia existente entre estos dos tipos de variables es el cero absoluto. En las variables de razón el cero significa ausencia de un atributo de interés, mientras que en las de intervalo el cero no significa la ausencia de dicho atributo. El tiempo de vinculación de un docente de carrera en la universidad, y el puntaje obtenido por los estudiantes en una prueba de admisión son dos ejemplos de variables de razón, dado que el valor cero significa que hasta ahora se vincula un docente a la universidad o que se obtuvo un valor de cero en una prueba de admisión –la peor puntuación–. La temperatura en un día dado, en contraste, es el ejemplo clásico empleado para representar variables de intervalo puesto que el valor cero no significa ausencia de atributo; es decir que no exista temperatura.

El mundo de las variables nominales y ordinales, dado el uso que hacen de los números, conforma lo que popularmente se conoce como variables de tipo cualitativo130. Por su parte, el escenario de las variables de razón y de intervalo, dada su naturaleza numérica asociada, conforman el mundo de las variables cuantitativas. Los métodos y las técnicas estadísticas y analíticas deben su origen y se justifican gracias a su poder para estudiar los diversos fenómenos de estos dos conjuntos de variables. Unos son los métodos estadísticos y de analítica de datos disponibles para el estudio de fenómenos, que incluyen variables cualitativas, y otros aquellos disponibles para el estudio de las variables cuantitativas. La construcción de estadísticas institucionales se soporta principalmente en la disposición y construcción de variables de tipo cualitativo.

  • Tipos de poblaciones

Las estadísticas asociadas a información de tipo poblacional pueden ser de naturaleza diversa de acuerdo con la forma como son obtenidas o consolidadas. En principio, y salvo contadas excepciones, estas pueden ser de tipo transversal, anidado o longitudinal.

Las poblaciones de tipo transversal, como se ilustra en la figura 4.3, son aquellas obtenidas en un punto determinado del tiempo sin importar el momento en que los individuos que las conforman empezaron a ser parte de las mismas. Para el caso de las universidades, los momentos típicos de corte empleados para la obtención y consolidación de poblaciones con propósitos de construcción de estadísticas son los semestres y los años131. Por ejemplo, en la Universidad Nacional de Colombia, poblaciones como las de aspirantes a pregrado y posgrado, de admitidos a pregrado y posgrado, de estudiantes matriculados, de graduados, de estudiantes en movilidad internacional, de funcionarios administrativos, de docentes, etc., se obtienen semestralmente con el fin de consolidar las estadísticas institucionales asociadas a estas. Poblaciones relacionadas con la investigación, dado su comportamiento, se obtienen anualmente.

Representación esquemática de una población de tipo transversal. Fuente: elaboración propia.

Figura 4.3: Representación esquemática de una población de tipo transversal. Fuente: elaboración propia.

Las poblaciones de tipo anidado también se obtienen en un punto determinado del tiempo sin importar el momento en que los individuos que las conforman empezaron a ser parte de estas. No obstante, estas poblaciones a su vez están contenidas dentro de una población mayor (figura 4.4) de la cual y contra la cual se extrae información de interés para las estadísticas institucionales. Las poblaciones de estudiantes admitidos o de matriculados por primera vez son ejemplos típicos de poblaciones anidadas, pues estas se encuentran contenidas dentro de una población mayor que es la de aspirantes (para el caso de los admitidos) y la de matriculados (para el caso de los matriculados por primera vez). Las poblaciones anidadas, además de servir de base para la consolidación de estadísticas, favorecen la construcción de indicadores simples como el de cobertura de admitidos a pregrado y posgrado en las universidades públicas (proporción entre admitidos y aspirantes).

Representación esquemática de una población de tipo anidado. Fuente: elaboración propia.

Figura 4.4: Representación esquemática de una población de tipo anidado. Fuente: elaboración propia.

Las poblaciones de tipo longitudinal son aquellas obtenidas en un momento del tiempo en las cuales, a diferencia de las poblaciones transversales y anidadas, sí importa el tiempo en que los diferentes individuos que las conforman empezaron a ser parte de estas. Aunque teóricamente el tiempo de ingreso a la población de estudio puede ser medido de manera precisa, para el caso de la información de las universidades es frecuente que este sea igual para un número elevado de individuos y conforma lo que metodológicamente se conoce como cohortes132. Por ejemplo, la población conformada por la unión de las cohortes de estudiantes admitidos a pregrado durante varios periodos de tiempo, además de permitir la consolidación de estadísticas institucionales, es la base para la construcción y medición de indicadores complejos como las tasas de deserción universitaria en las cuales se ha demostrado que el tiempo juega un rol fundamental. En la figura 4.5 se puede observar que la población ilustrada en un momento o periodo del tiempo, está conformada por los individuos que integran un número de diferentes cohortes de interés institucional.

Representación esquemática de una población de tipo longitudinal. Fuente: elaboración propia.

Figura 4.5: Representación esquemática de una población de tipo longitudinal. Fuente: elaboración propia.

  • Disposición de poblaciones

En el escenario de la universidad actual existen dos mecanismos de conformación de poblaciones: los registros administrativos y los censos.

El Estado y sus instituciones, desde la misma conformación de las naciones modernas, han sido grandes acopiadores y usuarios de información estadística de alcance poblacional. La forma como esta es capturada y almacenada se materializa en la actualidad, según el DANE, a través del uso de los registros administrativos, entendidos como: “Toda información que las instituciones públicas o privadas recolectan, almacenan o administran de personas naturales o jurídicas, en el ejercicio de sus funciones o competencias”133. La información poblacional de estudiantes matriculados, de docentes y funcionarios, de grupos de investigación, de profesores visitantes, entre otros, que es obtenida con propósitos administrativos, que se gestiona al interior de las universidades a través de sistemas de información y que se encuentra disponible en bases de datos institucionales, es información poblacional obtenida a través del uso de registros administrativos.

Un segundo mecanismo de acceso a información poblacional son los censos134 . A través de esta metodología se observa a cada miembro de una población con el fin de extraer de ellos información de interés de un conjunto de variables para su posterior análisis e interpretación.

Los censos, de amplio uso en el ámbito nacional, son poco frecuentes en el contexto de las instituciones públicas para la conformación de poblaciones con miras a la consolidación de estadísticas institucionales. El poco uso de este mecanismo de obtención de información poblacional en el ámbito de las universidades se debe en especial a la buena disposición de datos a través del uso de registros administrativos la cual, además de implicar bajos costos y despliegues administrativos, se encuentra disponible de manera periódica, lo que no ocurre con los censos.

Muestras

La construcción y consolidación de estadísticas de alcance poblacional es el fin buscado en el ámbito de lo público. Esta información se obtiene a través del uso de registros administrativos o de censos cuando las circunstancias lo permiten (objetivos globales, poblaciones relativamente pequeñas y fácilmente identificables, recursos suficientes, etc.) (Särndal, Carl-Erik, Swensson, Bengt y Wretman, Jan (2003); Soto, Oscar y Franco, Diana (2009)). No obstante, en ocasiones se requiere cierta información y, por diversas razones, no es factible acceder a todos los individuos que conforman las poblaciones. Para estos casos, el mecanismo de obtención de información tradicionalmente empleado son las muestras135.

Una muestra está conformada por un subconjunto de individuos de una población, los cuales pueden o no ser seleccionados a través de un mecanismo probabilístico. En las muestras, al igual que en las poblaciones, los individuos comparten características comunes sobre las que se está interesado en obtener estadísticas poblacionales de interés nacional, sectorial o institucional haciendo uso para ello de estimaciones inferidas a partir de los comportamientos observados en los individuos que las conforman. Una muestra probabilística136, según Levy and Lemeshow (2013), es aquella en donde los individuos que la conforman fueron seleccionados a través de un procedimiento en el cual cada uno de aquellos que conformaban la población finita de origen tenía una probabilidad conocida (no necesariamente igual) de ser seleccionados. En caso contrario, la muestra es no probabilística.

Un ejemplo del uso de muestras para la consolidación de estadísticas institucionales en el contexto de la educación superior son los llamados indicadores de opinión requeridos por el CNA en el marco de las autoevaluaciones con fines de acreditaciones de alta calidad. Los indicadores de opinión hacen referencia principalmente a la apreciación de estudiantes, egresados y docentes sobre aspectos académicos y administrativos del quehacer de las instituciones y sus programas académicos para los cuales, en la mayoría de los casos, no se cuenta con información poblacional accesible a través de registros administrativos y, por consiguiente, es común que se acceda a la misma a través del uso de muestras que regularmente son conformadas y construidas a través del uso de estrategias no probabilísticas, a pesar de la disposición de marcos poblacionales institucionales.

4.3.2 Conformar cifras agregadas

La segunda característica de las estadísticas está relacionada con la capacidad que estas tienen para representar la información de manera resumida o agregada. Las estadísticas no existen sin la disponibilidad de cifras descriptivas agregadas, producto de la actividad de contar o de medir, estas son su esencia. Las estadísticas se interesan por el descubrimiento de regularidades sociales, no es de su interés el estudio del comportamiento de rasgos individuales, aunque se valen de ellos para sus propósitos137.

Las medidas agregadas asociadas a las estadísticas son aproximaciones de tipo descriptivo que pueden ser de dos tipos: conteos o mediciones.

  • Conteos: estadísticas derivadas de variables cualitativas

El primer tipo de cifras derivadas del proceso de construcción de estadísticas lo conforman aquellas cuyo resultado es el producto de contar los individuos que conforman una población o muestra, o que al interior de estas comparten ciertos rasgos o atributos de interés. Por ejemplo, el total de estudiantes matriculados en un momento dado del tiempo y, de estos, cuántos son hombres, cuántas son mujeres, cuántos pertenecen a un estrato socioeconómico bajo, cuántos están ubicados en una determinada sede o facultad, etc., es el resultante de una actividad centrada en contar individuos y rasgos de estos al interior de una población la cual, en el caso de nuestro ejemplo, está conformada por los estudiantes matriculados en una universidad.

Las medidas estadísticas agregadas, producto de la actividad de contar, se construyen a partir de la disposición de variables nominales u ordinales. La construcción y disposición de estas variables ofrecen una gran posibilidad para contar y para construir series, a través de las cuales es posible observar los cambios y las tendencias que sufren las cifras a lo largo del tiempo. Esto último nos lleva a concluir que la construcción de estadísticas es más una actividad de cuantificación que de medición en sentido estricto; es decir, contar pero, sobre todo, contar bien, y para ello es suficiente con tener buenas nociones sobre los tipos de variables y las operaciones básicas de la aritmética138.

  • Mediciones: estadísticas derivadas de variables cuantitativas

El segundo tipo de cifras asociadas a la construcción de estadísticas lo conforman aquellas que miden ciertos parámetros de interés poblacional asociados al comportamiento de los individuos en una o más variables de interés. Mientras que el primer tipo de cifras asociadas a las estadísticas se centra en contar, este tipo de cifras se centra en medir, por ejemplo, las medidas de tendencia central como el promedio, la mediana o la moda; de posición no central como los cuartiles, deciles, quintiles o percentiles; de dispersión como la varianza, la desviación estándar o el rango; de apuntamiento como la kurtosis, y de simetría o asimetría.

La medición en el contexto de las estadísticas exige el uso y la disposición de variables cuantitativas al interior de las poblaciones que las soportan. A partir de este tipo de variables es posible construir cifras estadísticas agregadas que miden comportamientos globales de interés. Por ejemplo, en el contexto universitario, el promedio de edad de los estudiantes, su varianza, los cuartiles en las que estas se ubican, así como la asimetría observada hacen parte de las probables cifras estadísticas de naturaleza descriptiva que pueden medir estos parámetros de interés institucional.

  • Transformación entre tipos de variables

Las tipologías de las variables asociadas a una población o muestra, en el marco de la construcción de estadísticas, pueden ser transformadas en nuevas tipologías a través de un ejercicio de mutación de valores originales en nuevos valores. No obstante, no toda tipología de una variable puede ser transformada en una nueva tipología pues estas presentan ciertas reglas. La principal regla es la imposibilidad de transformar variables cualitativas en cuantitativas. La segunda regla es la posibilidad de transformar variables cuantitativas en cualitativas, pero a lo sumo dentro de estas en variables ordinales139. Por ejemplo, desde una perspectiva estadística, la edad de un estudiante es una variable cuantitativa de razón, la cual puede ser transformada en una variable cualitativa ordinal a partir de la creación de clases o rangos de edad a la cual pertenecen las respectivas edades. En este sentido, un estudiante de pregrado con una edad de 17,5 años puede pertenecer a la clase de estudiantes con 18 años o menos, mientras que uno con 23 años puede pertenecer al grupo de estudiantes con 22 o más años y así sucesivamente, sin olvidar que cada una de las edades debe pertenecer a una única clase.

La posibilidad de transformar variables cuantitativas en variables cualitativas favorece el proceso de construcción de estadísticas y debe ser usada si las circunstancias técnicas y funcionales lo permiten.

4.3.3 Caracterizar y desagregar rasgos de interés de los individuos que conforman las poblaciones o muestras

La tercera característica de las estadísticas es la capacidad de disponer y presentar información de manera desagregada. En el apartado anterior se expuso que esta información se encuentra contenida en las variables disponibles en una población o muestra de origen. Las variables que conforman una población o muestra, para propósitos de construcción y disposición de estadísticas, pueden ser clasificadas a su vez según la posibilidad que estas tienen para representar la información de interés institucional desde diferentes perspectivas conocidas como desagregaciones. Las desagregaciones a través de las cuales se representa la información institucional, en el contexto de la universidad pública, son de tres tipos: temporales, geográficas/institucionales y temáticas.

  • Desagregaciones temporales

Una característica central de las estadísticas es la capacidad que tienen para representar la información desde una perspectiva temporal. En una universidad, por ejemplo, es tan importante conocer el número de matriculados en un momento dado del tiempo como su evolución histórica. La capacidad de las estadísticas para representar la información desde una perspectiva histórica implica la consolidación, el almacenamiento y la disposición de las poblaciones y muestras generadas a lo largo del tiempo. Los años, los semestres y, en una menor medida, los trimestres o meses son las variables comúnmente empleadas en el ámbito de la universidad colombiana para la provisión de estadísticas desde una perspectiva temporal140, y que conforman el subconjunto de desagregaciones temporales contenidas dentro de las poblaciones o muestras que las conforman.

  • Desagregaciones geográficas e institucionales

Los individuos que conforman una muestra o población asociada a la construcción de estadísticas generalmente se encuentran distribuidos espacialmente dentro de un territorio o ubicados jerárquicamente dentro de una estructura organizacional. La capacidad de las estadísticas para representar la información desde una perspectiva geográfica o institucional es una de las características esenciales que favorecen el hacer y la toma de decisiones en el contexto de lo público. Para una universidad como la Nacional es tan importante saber, por ejemplo, de qué municipios y departamentos del país proceden los estudiantes matriculados en un momento dado del tiempo como de qué países son los títulos obtenidos por sus docentes en sus máximos niveles de formación. Así mismo, a nivel institucional, es tan importante saber cuántos estudiantes están matriculados en una de sus sedes como el conocimiento sobre la distribución de estos por las respectivas facultades, institutos, escuelas y programas académicos de dichas sedes.

Las desagregaciones geográficas nacionales e internacionales hacen un uso intensivo de información georreferenciada estandarizada a través de la cual es posible representar y comparar la información estadística institucional desde una perspectiva territorial. Las codificaciones estandarizadas de países, las distancias angulares de longitud y de latitud asociadas a un punto en un territorio particular, así como la disponibilidad de polígonos que representan áreas de interés nacional como los municipios o los departamentos hacen parte de los estándares requeridos para la disposición de estadísticas desde una perspectiva geográfica. En el módulo de cifras del sitio web de estadísticas de la Universidad Nacional de Colombia141 podrán ser exploradas, para el caso de poblaciones como los aspirantes y admitidos a pregrado y posgrado, los matriculados, los graduados y los docentes de carrera, representaciones geográficas a través de la disposición de mapas web interactivos con la distribución de estas poblaciones según el territorio en el que han nacido, proceden, residen o han alcanzado máximos niveles de formación, por ejemplo142.

Además de la necesidad de disponer de información estadística desde un ámbito nacional e internacional, es de interés institucional que la información cuantitativa disponible tenga la capacidad de ser presentada desde una perspectiva interna –geografía institucional–. La forma como se organizan las universidades143 difiere de manera importante, hecho que exige de las estadísticas el uso de normas internas que favorezcan la desagregación y presentación de la información cuantitativa desde una perspectiva organizacional.

La organización y presentación de las estadísticas en una universidad debe tener la capacidad de reconocer, cuando así se requiera, la forma como estas se organizan. Por ejemplo, la Universidad Nacional de Colombia, según su Estatuto General144, se organiza académica y administrativamente en la actualidad en tres niveles: nivel nacional, nivel de sede y nivel de facultad, los cuales a su vez se subdividen en otros niveles. La Universidad tiene en la actualidad nueve sedes físicas ubicadas a lo largo del territorio nacional145, hecho que exige el reconocimiento de sus particularidades y el fomento del uso y la disposición de la información cuantitativa que obedezca a la cultura de cada una de sus sedes. En esta universidad es tan importante contar con información cuantitativa a través de estadísticas a nivel nacional –el todo– como disponer de esta misma o nueva información en cada una de sus sedes. Por lo anterior, la apuesta actual de consolidación de un sistema estadístico a nivel institucional tiene entre sus retos ser capaz de representar la información de manera organizada tanto a nivel nacional como a través de cada una de sus sedes, y al interior de estas entre las facultades, escuelas y departamentos. A la fecha, además de la información oficial, estratégica y nacional contenida en el sitio web de estadísticas de esta universidad146, existen importantes ejercicios de consolidación de esta misma idea y de fomento de la cultura estadística en las sedes de esta institución, como lo evidencian los trabajos adelantados en este sentido en Bogotá147, Medellín148 y Orinoquia149, principalmente.

  • Desagregaciones temáticas

Las desagregaciones temáticas son características de los individuos que hacen parte de poblaciones o muestras las cuales trascienden el tiempo y la geografía y, al igual que estas, hacen parte constitutiva de las estadísticas. Por ejemplo, el sexo, el género, la edad, las condiciones socioeconómicas, la presencia de discapacidades, entre otras, hacen parte de los tipos de desagregaciones probables de ser tenidas en cuenta en las universidades para caracterizar las poblaciones humanas que hacen parte de sus comunidades.

Para la Universidad Nacional de Colombia, por ejemplo, son de interés desagregaciones temáticas de la estadística de aspirantes a pregrado: la presencia o ausencia de discapacidades, tipos de inscripción, nacionalidad, edad, estrato, sexo, puntajes en la prueba de admisión, tipo de inscripción, modalidades de inscripción, admitidos, pertenencia a programas de admisión especial, entre otras. Para el caso de las estadísticas de docentes, en esta institución las desagregaciones temáticas de interés son la edad, el sexo, la nacionalidad, el máximo nivel de formación, la dedicación, los años de servicio y la categoría docente. Cada población o muestra asociada a las estadísticas institucionales posee desagregaciones temáticas y es responsabilidad de cada universidad o entidad pública definir y caracterizar cuáles son de su interés.

4.3.4 Representar el presente y el pasado

Las entidades públicas, en especial aquellas encargadas de aportar al cumplimiento de derechos humanos y constitucionales como es el caso de la educación150, además de disponer de la capacidad requerida para dar cumplimiento a estos deberes en los términos que la sociedad y los países lo demandan, deben proyectar y garantizar una gestión que trascienda los tiempos y los gobiernos. Las instituciones de educación en general, y las de educación superior en particular, por su naturaleza y por la labor que les ha encargado la sociedad, a diferencia de organizaciones privadas e incluso algunas entidades públicas, no pueden ni deben cambiar fácil y regularmente sus misiones, pues estas se encuentran atadas a un acuerdo social derivado de un derecho universal y constitucional como lo es la garantía de la educación y, con ella, el acceso de los miembros de la sociedad a los beneficios sociales, económicos y culturales que esta genera.

La cuarta característica de las estadísticas institucionales está relacionada con la capacidad que estas cifras deben tener para contar la historia que una entidad o institución pública ha vivido y, en ese sentido, rendir cuentas públicas a la sociedad sobre cómo estas han venido aportando al cumplimiento de las obligaciones y los derechos para las cuales fueron creadas. Las series de tiempo son como técnicamente se conoce al conjunto de cifras estadísticas que reflejan la evolución histórica institucional. Estas, en el ámbito de lo público, son una muestra de las huellas que ha acumulado una institución a través de las cuales se da fe de una vida vivida, de posibles justificaciones, así como del horizonte hacia donde probablemente esta se dirige. La capacidad de las estadísticas para representar y contar hechos históricos institucionales a través de la consolidación y disposición de series de tiempo es uno de los aspectos definitorios de las estadísticas institucionales y constitutivos del ejercicio estadístico administrativo. No en vano, como lo mencionó Rodríguez (2015) en referencia a Schlozer, “la estadística es una historia estacionaria y la historia es la estadística en movimiento” (p. 19). A través de las series de tiempo se evidencia el grado de cumplimiento histórico de la misión encomendada a una institución por parte de una sociedad y, a partir de estas, es posible detectar la existencia de desviaciones y corregir el curso institucional cuando así se desee.

Desde una perspectiva formal e institucional, según la Norma Técnica de Calidad del Proceso Estadístico NTCPE 1000151, una serie histórica se define como una “sucesión de datos sobre una o más características que sean objeto de estudio, las cuales son consolidadas en intervalos de tiempo iguales (diario, semanal, semestral, anual, entre otros) y organizadas cronológicamente para permitir su análisis temporal teniendo en cuenta los cambios metodológicos que estas pueden presentar” (Departamento Administrativo Nacional de Estadística e Instituto Colombiano de Normas Técnicas y Certificación (2018), pág. 14). Las características históricas que se miden desde las estadísticas generalmente hacen referencia a la evolución de las clases o los atributos asociados a las desagregaciones de las poblaciones o muestras bajo observación. Para el caso específico de la educación superior pública, los años y los semestres y, en menor medida los trimestres y los meses, son los intervalos de tiempo generalmente utilizados para la consolidación de las cifras históricas.

Contar con cifras históricas, además de ser uno de los requisitos centrales de las estadísticas, exige a nivel institucional la disposición y consolidación de la información desde una perspectiva temporal, hecho que trae consigo importantes retos para la gestión estadística institucional. En primer lugar, implica la disposición de desagregaciones temporales, lo cual se traduce en la consolidación y el almacenamiento histórico de la información contenida en las muestras o poblaciones asociadas a las estadísticas, cuya periodicidad dependerá de los intervalos de tiempo definidos para cada una de ellas. En segundo lugar, exige la definición de la forma como será almacenada la información poblacional o muestral histórica la cual, dados los avances tecnológicos actualmente existentes, puede ir desde archivos planos en software de uso masivo como Excel, hasta la disposición de bases de datos sofisticadas como las bodegas de datos en donde se cuenta con la información institucional oportuna y de calidad para la gestión estadística institucional. Finalmente, la consolidación de series de tiempo a nivel institucional exige la existencia de un proceso metodológico claro y sostenible para su construcción, pues estas cifras, por su razón de ser, deben ser construidas de la misma manera a lo largo del tiempo.

Una muestra de que las series de tiempo son la memoria numérica escrita a través de la cual se da fe de una vida institucional vivida la constituyen, por ejemplo, los siguientes dos casos de aplicación de estas en el contexto de las estadísticas institucionales de la Universidad Nacional de Colombia los cuales, entre múltiples muestras de series de tiempo contenidas en el sitio web oficial de las cifras institucionales152, evidencian la importancia de la construcción, conservación y disposición de este tipo de medidas en el contexto de las entidades públicas en Colombia y, en específico, en las universidades tanto del orden nacional como del regional.

La figura 4.6 nos muestra la evolución histórica –-series de tiempo-– de la cantidad de aspirantes y admitidos a cursar estudios de pregrado en la Universidad Nacional de Colombia durante los últimos 23 periodos (2008-I -– 2019-I) equivalentes a un lapso de 11,5 años153. La información contenida en esta figura nos cuenta, entre otros aspectos, los siguientes hechos históricos institucionales: la cantidad de aspirantes a la Universidad durante los últimos años154 ha oscilado entre los 60 mil y los 76 mil155 en los primeros semestres de los años y ha descendido a un valor que oscila entre los 30 mil y los 40 mil aspirantes en los segundos semestres de los años. La cantidad de admitidos, a diferencia de lo ocurrido con los aspirantes, se ha mantenido relativamente constante alrededor de los 6.000 admitidos156 y, finalmente, con base en las anteriores cifras históricas, se puede deducir que la probabilidad de que un aspirante sea admitido a pregrado en la Universidad Nacional de Colombia oscila entre un 8 y un 16%. Es decir, en esta Universidad el indicador de absorción o cobertura para cursar estudios de pregrado es bajo dada la cantidad de aspirantes frente a la cantidad de cupos efectivos disponibles por periodo académico.

Figura 4.6: Evolución histórica de aspirantes y admitidos a pregrado en la Universidad Nacional de Colombia (2008-2018). Fuente: elaboración propia.

Las figuras 4.7 y 4.8 ilustran la capacidad de las series de tiempo para contar una historia institucional vivida y las posibles diferencias con la actualidad de una entidad. La figura 4.7 presenta la distribución de aspirantes a pregrado en la Universidad Nacional de Colombia157 para el primer semestre del año 2019 en cada una de las modalidades de inscripción y admisión especial que conforman el Programa de Admisión Especial (PAES)158. Los aspirantes que hacen parte del programa de Víctimas del Conflicto Armado Interno en Colombia son actualmente, de lejos, el subgrupo poblacional que más aspirantes congrega en el marco de este programa, seguido de los aspirantes provenientes de las comunidades indígenas y de la población afrocolombiana.

Figura 4.7: Distribución de aspirantes a la Universidad Nacional de Colombia por modalidad del PAES (periodo 2019-1). Fuente: elaboración propia.

La información que nos ofrece la figura 4.7 es solo una instantánea de la realidad observada en un momento del tiempo. No obstante, la curiosidad nos lleva a hacernos algunas preguntas derivadas del comportamiento observado en esta figura, cuyas respuestas no encontraremos en su contenido. Por ejemplo, podríamos preguntarnos si la distribución de aspirantes del programa PAES y, en especial, el comportamiento destacado de los aspirantes que han sido víctimas del conflicto armado interno en Colombia es una constante, una tendencia o un hecho aislado. La respuesta a esta inquietud la encontramos en la figura 4.8, que ilustra la serie de tiempo con la evolución del número de aspirantes a pregrado en la Universidad Nacional del programa de víctimas del conflicto armado interno en Colombia159. De cuatro aspirantes inscritos mediante esta modalidad en el segundo periodo del año 2013, en cinco años hemos pasado a tener más de 8000 aspirantes mediante esta opción de inscripción especial. Es decir, lo que hoy sobresale en el programa PAES era un hecho inexistente en esta universidad hace cinco años, y esta realidad no hubiese sido posible de descubrir y documentar si no dispusiéramos de cifras institucionales históricas.

La evolución creciente y significativa en el número de aspirantes que han sido víctimas del conflicto interno armado para cursar estudios de pregrado en la Universidad Nacional de Colombia, y que se evidencia en el comportamiento observado en la figura 4.8, a su vez nos enfrenta a nuevos cuestionamientos que trascienden en muchos casos a esta universidad, pero que difícilmente podrían planearse sin la construcción y disposición de cifras históricas a nivel institucional. Por ejemplo, ¿qué explicación podemos dar al crecimiento significativo observado en la cantidad de aspirantes a pregrado que han sido víctimas del conflicto interno armado en nuestro país?160, ¿qué implicaciones trae para la Universidad Nacional este comportamiento?, ¿deberíamos aumentar la cantidad de cupos disponibles para este tipo de poblaciones?, ¿cómo aumentar cupos en pregrado con unos recursos económicos y humanos que crecen a un ritmo inferior a los esperados?, ¿cómo evitar, como país y universidad, revictimizar a las víctimas cerrándoles las puertas de la educación superior? Estas y otras grandes preguntas de interés nacional e institucional surgirán, sin lugar a dudas, y serán mejor atendidas si como entidades del Estado tenemos la capacidad de reconocer el valor histórico de nuestras cifras, las hacemos públicas, las debatimos y aportamos a la construcción de las propuestas de solución que la sociedad demanda de sus entidades y de manera especial de sus universidades. El debate sobre políticas públicas asociadas a la educación en general, y a la superior en particular, se verá cualificado si este se soporta en cifras actuales, pero sobre todo en aquellas de naturaleza histórica; es allí donde las series de tiempo cumplen la función para las cuales fueron creadas y adquieren todo su esplendor.

Figura 4.8: Evolución de aspirantes a pregrado en la Universidad Nacional de Colombia del Programa de Víctimas del Conflicto Armado Interno (periodo 2013-2 - 2019-1). Fuente: elaboración propia.

4.3.5 Tener la capacidad de reconocer y representar el comportamiento de grupos poblacionales minoritarios

Según la Constitución Política de Colombia de 1991, en Colombia:

Todas las personas nacen libres e iguales ante la ley, recibirán la misma protección y trato de las autoridades y gozarán de los mismos derechos, libertades y oportunidades sin ninguna discriminación por razones de sexo, raza, origen nacional o familiar, lengua, religión, opinión política o filosófica. El Estado promoverá las condiciones para que la igualdad sea real y efectiva y adoptará medidas en favor de grupos discriminados o marginados. El Estado protegerá especialmente a aquellas personas que, por su condición económica, física o mental, se encuentren en circunstancia de debilidad manifiesta y sancionará los abusos o maltratos que contra ellas se cometan.161

Así mismo, nuestra Constitución indica que: “El Estado reconoce y protege la diversidad étnica y cultural de la Nación colombiana”162.

Con la expedición de la Constitución Política de 1991, los grupos poblacionales minoritarios, las poblaciones históricamente marginadas, los miembros de la sociedad con limitaciones físicas o psicológicas, las poblaciones que han vivido en condiciones de desigualdad e inequidad, así como los que enriquecen la diversidad étnica y cultural de nuestro país y nos dan identidad como nación adquieren un lugar preponderante, primero en su reconocimiento y, segundo, en el derecho a participar y acceder a los bienes de la sociedad, entre ellos la educación.

La quinta característica de las estadísticas está relacionada con la capacidad que este tipo de cifras tienen, en el ámbito de lo público, para representar a las poblaciones que hacen parte de la sociedad sin discriminaciones por razones de sexo, raza, origen, religión, opinión política, filosofía, etc.

En la actualidad, las cifras de estadísticas públicas de nuestro país por omisión, costos, complejidad en la recolección, ausencia de conceptos, normas, o por otros motivos, como lo reconoce el Plan Estadístico Nacional 2017-2022, evidencian una importante ausencia de información con un enfoque diferencial, de forma tal “que se puedan analizar de manera conjunta las situaciones en las que convergen distintos tipos de discriminación: etnia, género, orientación sexual, entre otros” (Departamento Administrativo Nacional de Estadística (2017), pág. 12). Para enmendar esta situación, el Plan Estadístico Nacional apuesta, en su quinta línea estratégica, por la “promoción de la inclusión del enfoque diferencial e interseccional en la producción y difusión de las estadísticas del Sistema Estadístico Nacional SEN” (pág. 28); así mismo, conmina a que, a más tardar en el año 2022, las estadísticas oficiales del país que sean objeto de este enfoque lo incluyan (pág. 29).

La necesidad de la disposición de estadísticas incluyentes o con un enfoque diferencial en el contexto de las entidades públicas implica abordar y superar ciertos retos, algunos de naturaleza política y otros de técnica estadística, entre los que se destacan: en primer lugar, pocas entidades y universidades reconocen hoy efectivamente la responsabilidad, el valor y la riqueza que tiene la existencia de poblaciones diversas al interior de las instituciones, hecho que ha traído como consecuencia la imposibilidad de identificar cuantitativamente a sus miembros y, por ende, visibilizarlos a través de la disposición de estadísticas institucionales. Miembros de comunidades en situación de discapacidad, paridad de género, presencia de indígenas, afros, raizales, palenqueros, gitanos o población Rom, víctimas del conflicto interno armado; población ubicada en municipios con baja densidad demográfica, alejados de las urbes o con altos niveles de pobreza, etc., hacen parte de las múltiples caras de los integrantes que conforman la nación colombiana los cuales, en un país que busca reducir los niveles de olvido e inequidad al que han sido históricamente expuestos, merecen un lugar privilegiado al interior del Estado, en las universidades públicas y, desde luego, en sus cifras institucionales.

En segundo lugar, las estadísticas se caracterizan por ser altamente discriminatorias si no se reconoce el valor que tienen para una sociedad ciertas cifras cuyo tamaño resulta insignificante o atípico, desde una perspectiva estadística, pero inmensamente significativo desde una perspectiva social. Representar gráficamente cifras pequeñas en presencia de grandes datos163 puede llevar a desconocer la presencia de dichos datos y a eliminarlos dada su atipicidad. En ciertas ocasiones, como en el caso de las estadísticas inclusivas o con un enfoque diferencial, hay que ser sumamente cuidadosos con este aspecto. Por ejemplo, la presencia de estudiantes matriculados pertenecientes a comunidades afrodescendientes, en comparación con el total de estudiantes, en una universidad como la Universidad Nacional de Colombia o en el sector de la educación en general, podría no ser tenida en cuenta y el impacto sobre la cifra global de matriculados ser mínimo.

La totalidad de estadísticas asociadas a las poblaciones estudiantiles164 en la Universidad Nacional de Colombia, por ejemplo, como puede ser corroborado y explorado en el sitio web institucional en donde se aloja la información estratégica oficial, incluye desagregaciones que reconocen y visibilizan la existencia de un número importante de integrantes pertenecientes a poblaciones minoritarias o excluidas como, por ejemplo, los integrantes de poblaciones indígenas, afros, raizales, víctimas del conflicto interno armado en Colombia, mejores bachilleres del país, mejores bachilleres provenientes de municipios pobres, en situación de discapacidad y estudiantes ubicados en las fronteras del país los cuales aspiran, son admitidos y se matriculan en la mayoría de los casos de manera particular o específica en esta institución a través de programas especiales, ejemplos de movilidad social en este país, como el PAES y el Programa Especial de Admisión y Movilidad Académica (Peama)165.

4.3.6 Poder ser representadas de manera tabular y gráfica

Basta hacer una rápida exploración a nuestro alrededor para darnos cuenta de la cantidad de información que nos está siendo entregada de manera gráfica y, dentro de esta, un importante número de naturaleza cuantitativa: folletos, revistas, periódicos, libros, infografías, carteleras, boletines, publicidad, televisión, información en la web, entre otros medios, a diario nos transmiten información a través del uso de gráficos. “Un hecho sorprendente sobre la cognición humana es que nos gusta procesar información cuantitativa en forma gráfica” (Pinker 1990), dado nuestro gusto y capacidad para extraer información de naturaleza numérica con el uso de este tipo de representaciones.

Aunque es posible creer que la construcción y representación gráfica de cifras cuantitativas es sencilla y relativamente moderna, esta tiene raíces históricas profundas construidas durante siglos de historia, en donde consideraciones psicológicas, sociológicas, artísticas, estéticas, estadísticas y recientemente computacionales han jugado un rol central en su diseño, construcción y disposición. Estas consideraciones, pocas veces conocidas y dominadas en el contexto de la construcción de gráficos, inciden en el mensaje y, en muchos casos, son una de las piezas centrales de abuso y desinformación de aquello que pretende ser contado a través de una representación gráfica166. Por ejemplo, y para ilustrar uno de los aspectos conceptuales –el neuropsicológico– que interviene y debemos considerar en la representación gráfica, en la figura 4.9 se ilustra, a través de las piezas expuestas, una correlación existente entre la geometría y la forma que define un gráfico y la manera como estos son percibidos por los humanos. En la pieza de la parte izquierda se percibe la parte interna en movimiento a pesar de que es estática; así mismo, en la pieza de la parte derecha nos es difícil contar cuántos puntos negros o blancos existen en tal ilustración. Desde luego que la visualización de estadísticas muy pocas veces se corresponde con tal nivel de complejidad, pero este hecho nos invita a recordar que en la construcción de representaciones gráficas asociadas a cifras cuantitativas son diversos los aspectos que debemos conocer y dominar167.

Relación entre geometría de los gráficos y percepción humana (ilusiones ópticas). Fuente: imágenes construidas por el psicólogo experimental Akiyoshi Kitaoka, en http://www.psy.ritsumei.ac.jp/~akitaoka/motion20e.html.

Figura 4.9: Relación entre geometría de los gráficos y percepción humana (ilusiones ópticas). Fuente: imágenes construidas por el psicólogo experimental Akiyoshi Kitaoka, en http://www.psy.ritsumei.ac.jp/~akitaoka/motion20e.html.

La sexta característica de las estadísticas está relacionada con la capacidad que estas tienen para ser representadas de manera gráfica y tabular. La representación gráfica es el rostro de las cifras y es el principal instrumento de comunicación para transmitir el mensaje que deseamos a través de la disposición de las estadísticas en el contexto del Estado y desde luego en sus universidades. A continuación presentamos una breve muestra con ocho ilustraciones tradicionales y de amplio uso en la visualización de estadísticas en el contexto universitario (figuras 4.10 a 4.17)168.

Además de acompañar el ejercicio de construcción de estadísticas desde su nacimiento, en tiempos modernos y gracias a las bondades que nos ofrecen las nuevas tecnologías, la representación gráfica es uno de los mecanismos centrales para la disposición de información abierta en las entidades del Estado. Esta muestra de tipos de gráficos empleados para diversas desagregaciones y variables asociadas es una evidencia de que en el marco de la representación de estadísticas institucionales no todo gráfico es susceptible de ser empleado para cualquier propósito, hecho que debe ser cuidadosamente manejado con el fin de no violar los requisitos exigidos por las diferentes formas gráficas hoy existentes para la visualización de datos169.

Los primeros dos tipos de gráficos centrales en la representación de estadísticas, que se ilustran en las figuras 4.10 y 4.11, están relacionados con la exposición de estadísticas en el escenario geográfico. La figura 4.10, por ejemplo, a través del uso de mapas o cartogramas170, muestra la distribución de los 75.681 aspirantes a pregrado en la Universidad Nacional de Colombia para el primer periodo del año 2019 en los 1122 municipios171 que conforman la división política y administrativa del territorio colombiano172. En este cartograma, entre más intenso el color, mayor es la cantidad de aspirantes provenientes de dichos municipios. A partir de esta forma de representar la información geográfica es posible, por ejemplo, observar que la Universidad Nacional de Colombia atrae aspirantes nacidos en prácticamente todo el territorio nacional y, dada la desigualdad demográfica, social y económica de nuestro territorio, concentra una demanda importante de aspirantes provenientes de ciertos lugares o municipios del país173.