Acompañamiento Pedagógico en Contexto de Pandemia. Encuesta a ingresantes de la UNR mediante SIU-Kolla

La pandemia de Covid-19 trajo como consecuencia, entre otras cosas, la adopción de medidas de aislamiento y distanciamiento social que afectaron el normal desarrollo de las actividades curriculares correspondientes al año académico 2020. Ante ese panorama, la Universidad Nacional de Rosario (UNR) se adaptó al nuevo paradigma de enseñanza y aprendizaje virtual, el cual significó un gran reto, tanto desde el punto de vista logístico como pedagógico, impactando el trabajo habitual de estudiantes, docentes y la comunidad universitaria en general. Teniendo en cuenta ese contexto, el Área Académica y de Aprendizaje de la UNR decidió recabar información acerca de la experiencia de los/as estudiantes durante el primer semestre del año 2020, con el objetivo de obtener insumos fundamentales en el diseño de acciones tendientes a profundizar el acompañamiento a estudiantes durante la pandemia

Educación virtual: desafíos de gestión y recepción

Desde el año 2011 el Programa Universidad Abierta para Adultos Mayores de la Universidad Nacional de Rosario, (ProUAPAM UNR) desarrolla su actividad de educación no formal representada a través de cursos libres y gratuitos destinados a personas mayores en la ciudad de Rosario y localidades vecinas. Los cursos dictados por docentes universitarios y con temáticas afines a las cátedras de pertenencias tiene un alto grado de aceptación en la población, como puede demostrar el crecimiento lineal de la matrícula y cursos ofrecidos donde las temáticas abarcan diversas áreas académicas ofrecidas a los alumnos de grado de la universidad. El año 2020, representó un desafío para todos los que componen el Programa, personal docente y no docente y asistentes a los cursos, todos habituados a la metodología presencial de estudio en su transformación a la virtualidad. El presente trabajo evalúa los primeros resultados de la gestión educativa virtual realizada durante el trimestre correspondiente a los meses de abril- mayo y junio en relación a tópicos comunes entre los tres actores participantes del Programa mencionados, considerados como fundamentales en la realización de los cursos en plataforma digital y tópicos específicos de cada uno de ellos, utilizando como referencia entrevistas y encuestas de opinión a la población de participante de los cursos que en sus resultados primarios mantienen el carácter censal de las mismas, manteniendo las proporciones en relación a la edad, género, actividad principal, nivel de estudios de la masa total de inscriptos a cursos.Facultad de Periodismo y Comunicación Socia

Estimación de un modelo logit para datos correlacionados. Comparación de los enfoques clásico y bayesiano

n.d.Fil: Hachuel, Leticia - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentin

Sector Agropecuario | Septiembre 2021

El sector agroindustrial argentino vuelve a mostrar sus características de motor imprescindible para el sostenimiento de nuestra economía en su conjunto. En el informe se presenta la situación de los granos, lácteos, carnes y la generación de dólaresNuevamente el sector agroindustrial muestra sus características de motor imprescindible para el sostenimiento de la economía argentina. En el informe se presenta la situación actual de los granos, lácteos, carnes y la generación de dólares derivadas de productos agro-ganaderos.Bula, Alfredo Oscar. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Marfetán Molina, Diego. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Papa, Lucía. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Jara Musuruana, Luciano Andrés. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina

Comparación de estrategias de muestreo en la estimación del área cubierta por bosque nativo

En la estimación de valores poblacionales a partir de muestras de poblaciones finitas, la información auxiliar puede constituir un aporte de importancia en la mejora de los planes de muestreo, ya sea incorporándola en la fase de estimación o aprovechándola en el procedimiento de selección de las unidades con el recurso del enfoque basado en modelos o enfoque de predicción. En este marco teórico, la población finita se considera una muestra de una población infinita o superpoblación y se plantea un modelo teórico que refleja el comportamiento de la variable de interés. Cuando las unidades de muestreo se encuentran ubicadas en el espacio puede ocurrir que las cercanas presenten valores similares de la variable en estudio, y tengan importantes diferencias con las que se encuentran a mayor distancia. Este comportamiento es conocido como correlación espacial y puede modelarse mediante correlogramas o semivariogramas, los que pueden tenerse en cuenta para definir el estimador de acuerdo al enfoque de predicción o para decidir un procedimiento eficiente de selección de la muestra. En este trabajo se estudia el uso de la información proporcionada por los modelos de correlogramas en la selección de la muestra, cuando interesa la estimación de un total o un promedio empleando el método de simple expansión. El problema que se aborda es el de la selección de la muestra para la estimación del área cubierta por bosque nativo en una región de 90Kms.x90Kms. que abarca tres departamentos de la República Oriental del Uruguay. La superficie se ha dividido en unidades de muestreo de 1km.x1km., quedando conformada la población por 8100 unidades. La variable “Y” que se observa a cada una de ellas, es la superficie cubierta por bosque nativo dada por una imagen de satélite. De esta manera, las unidades de la población quedan organizadas en M=90 filas y N=90 columnas y el estimador del total poblacional será , donde es el estimador de la media de la población finita. Los métodos de selección usuales para una población como la que se considera y aplicados en este trabajo, son: muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, conformando los estratos mediante bloques de unidades contiguas y muestreo sistemático con varios arranques aleatorios. Las comparaciones entre los métodos se realizan considerando el enfoque basado en modelos y mediante el error cuadrático medio del estimador: , donde es el valor medio de la variable en la superpoblación. El segundo término no depende de la localización de las unidades incluidas en la muestra, mientras que el primero es función del correlograma, cuyos valores dependen de la distancia entre las unidades de la muestra. Como consecuencia, el tamaño del bloque y el período en la selección sistemática estarán proporcionando diferentes errores cuadráticos medios. De esta forma, se considera que el plan más eficiente será aquel en el que sea menor. Dado que la población se encuentra organizada en 90x90 retículas se consideran bloques cuadrados de lado 9, 18 y 45. Por ejemplo si el tamaño de bloque es 9x9 habrá 100 bloques o estratos. El tamaño de muestra considerado es 200: en el muestreo aleatorio simple se eligen 200 unidades al azar, en muestreo estratificado se emplea la adjudicación proporcional y en muestreo sistemático se utilizan tantos arranques aleatorios como el tamaño muestral dividido la cantidad de bloques. Se utilizan las esperanzas de las variancias del estimador en términos del correlograma y se calculan las eficiencias relativas de los diferentes métodos. El muestreo sistemático resulta más eficiente que el muestreo estratificado y el muestreo aleatorio simple, aunque esa diferencia se vuelve poco relevante al utilizar pocos estratos y una mayor cantidad de arranques aleatorios para las muestras sistemáticas.Borra, Virginia Laura, Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de RosarioMarfetán Molina, Diego, Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de RosarioMignoni, César Antonio, Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de RosarioPagura, José Alberto, Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de RosarioRampello, Yamila, Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de Rosari

Monitor del sector agropecuario | diciembre 2020

Producción, consumo, y exportaciones del sector agropecuario argentino durante 2020, y perspectivas para 2021. Se analizan los principales cultivos, la producción láctea y la producción cárnica.Producción, consumo, y exportaciones del sector agropecuario argentino durante 2020, y perspectivas para 2021. Se analizan los principales cultivos, la producción láctea y la producción cárnica.Bula, Alfredo Oscar. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Marfetán Molina, Diego. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Papa, Lucia. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Tessmer, Germán Adolfo. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Jara Musuruana, Luciano Andrés. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina

Pre-Covid: Indicadores socio-económicos para AGR y Argentina

Entender el impacto de la cuarentena obligatoria decretada el 20 de marzo 2020, tendrá un grado de complejidad mayor al habitual. Es que la medida no solo impacta en la actividad económica, sino que también extiende sus efectos a los mecanismos de recolección de datos sobre los que se construyen nuestra visión del mismo, y que han sido modificados, o temporariamente suspendidos. Incluso cuando se releve información, las decisiones que tomen los encuestados difícilmente presenten un buen indicador de la población que estadísticamente representan bajo una situación típica. Ante un hecho anómalo generalizado, el comportamiento de los agentes inevitablemente rompe la lógica de regularidad sobre la que se construyen este tipo de encuestas. Por otra parte, el cambio de mecanismo de recolección de información, usualmente presencial, a uno de carácter telefónico o virtual, tampoco puede esperarse que sea neutro. A lo anterior, debe sumársele el rezago lógico que media entre la recolección de información estadística, su procesamiento y posterior publicación. A la fecha, el Instituto de Estadística y Censos, no ha modificado su calendario de publicación de información en lo referido a la Encuesta Permanente de Hogares, la fuente de datos de donde se obtienen indicadores sociales, de pobreza, desigualdad y laborales (entre otros) para la Argentina. Al respecto, el 8 de mayo se publicaron las bases de datos correspondientes al IV trimestre de 2019, dejando habilitada la posibilidad de indagar sobre el panorama previo a las medidas de cuarentena obligatoria, en materia de indicadores socio-económicos. En este trabajo, se brinda un panorama amplio para la Argentina y para una selección de aglomerados urbanos, donde hemos incluido: Gran Córdoba, Gran Santa Fe, Ciudad de Buenos Aires (CABA) y Aglomerado Gran Rosario. Sin duda, nuestro principal interés radica en entender el desempeño en materia socio-económica del Gran Rosario en clave comparativa.Punto de partida previo a la implementación de las medidas de cuarentena por covid-19. Un diagnóstico de la situación socio-económica, especialmente en lo que respecta al mercado laboral y a la distribución del ingreso para Argentina y Gran RosarioTessmer, Germán Adolfo. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Jara Musuruana, Luciano Andrés. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Marfetán Molina, Diego. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Papa, Lucia. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Almeida Gentile, Patricio Hernán. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina

Primeras gotas: Indicadores socio-económicos para AGR y Argentina

Las medidas de protección frente a la pandemia han impactado negativamente en el nivel de actividad económica y en los indicadores sociales asociados. Desde abril, debatir si iba a ocurrir un shock negativo en la economía dejó de ser rápidamente una discusión a pasar a ser una anécdota sin mayor sentido. En todo caso, y dada la inevitabilidad de los efectos, los temas que realmente importan pasaron a ser: con qué profundidad impacta ese shock, qué sectores de la población serán los más afectados, cuál será la perseverancia de sus consecuencias, cuál era la trayectoria previa del país y, sobre todo, qué hacer. El informe que acompaña este artículo analiza los datos del I trimestre 2020 que provee la EPH, complementado con el registro del informe técnico “Mercado de trabajo. Tasas e indicadores socioeconómicos (EPH)”, que provee información del II trimestre 2020, y que adelanta la notable caída de actividad en el mercado laboral, sobre todo el referido al Aglomerado Gran Rosario. Se presenta con la creencia de que disponer de un panorama completo y no sesgado de un conjunto de indicadores socio-económicos de Rosario y Argentina, va a permitir una mejora del debate público sobre los efectos de la pandemia. Efectos que se verán plenamente reflejados, con la publicación de la base de microdatos correspondiente al II trimestre de 2020, programada para el 6 de noviembre próximo. Así, en este trabajo se presenta un análisis de 4 puntos principales: actividad y empleo, nivel de educación, ingresos y medidas de desigualdad. Tanto para el total de los aglomerados urbanos, como en particular para el aglomerado Gran Rosario.El informe presenta el seguimiento de un conjunto de indicadores socio-económicos de Rosario y Argentina, en referencia a la evolución del mercado laboral y la desigualdad de ingresos. Se toman principalmente datos del I trimestre 2020Tessmer, Germán Adolfo. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Papa, Lucia. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Jara Musuruana, Luciano Andrés. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Marfetán Molina, Diego. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Almeida Gentile, Patricio Hernán. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina

Planes de muestreo para datos espaciales: su comportamiento en un estudio socioeconómico

En muchos estudios por muestreo, las unidades que constituyen la población se encuentran situadas en el espacio. Es frecuente observar en esta clase de poblaciones una característica conocida como correlación espacial positiva: los valores de la variable de interés son muy parecidos en unidades cercanas entre sí y menos parecidos a medida que la distancia entre ellas es mayor. Este comportamiento se puede representar mediante los modelos estadísticos conocidos como correlograma y semivariograma. La información obtenida de los mismos podrá resultar de utilidad al momento de diseñar la muestra, en cuanto a mejorar la precisión de las estimaciones. Esta información se puede aprovechar utilizándola en el proceso de estimación recurriendo al enfoque de predicción, el cual permite la incorporación del modelo de semivariograma para lograr las mejoras buscadas o, en el procedimiento de selección de la muestra, tópico en el cual se centra el presente trabajo. Existen varias propuestas para la selección de la muestra atendiendo a la correlación espacial presente. En este trabajo, se han considerado algunas de ellas, que tienen su origen en estudios sobre recursos naturales o problemas ambientales. Se plantea su aplicación en un estudio socioeconómico como lo es la estimación del número de hogares con NBI en la ciudad de Rosario a partir de una muestra de radios censales y se evalúa la eficiencia de los mismos. Se ha encontrado que varios de los métodos analizados proporcionan una mayor eficiencia que el muestreo aleatorio simple alentando la ampliación de los escenarios para los estudios de eficiencia, así como su aplicación en encuestas de este campo.In many sampling applications the units composing the population are spatially distributed. When working with this type of populations it is common to observe a characteristic known as positive spatial correlation: values of the response variable are similar for units close to each other, and more diverse as the distance between units becomes larger. This situation is taken into account by two models: correlogram and semivariogram. Information obtained from these two models is of great value when designing a sample, as it improves the precision of the estimates. This information is capitalized by using it during the estimation process, choosing a prediction approach that allows the inclusion of the semivariogram model in order to achieve the desired improvement, or else during the sample selection process, which is this articles’ topic of interest. There are several proposals pertaining the selection of a sample while taking into account the spatial correlation present in the data. Some of the techniques considered in this study were developed from studies regarding natural or environmental resources. We postulate their application in a socioeconomic study concerning the number of households with at least one Unsatisfied Basic Needs (NBI, Necesidades Básicas Insatisfechas) in the city of Rosario via a sample of census units, and their efficiency is assessed. We find that many of the analyzed methods provide better efficiency than simple random sampling, motivating their application in this type of studies and also broadening the scenarios for efficiency studies.Fil: Pagura, José Alberto - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario -ArgentinaFil: Marfetán Molina, Diego - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario -ArgentinaFil: Borra, Virginia Laura - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario -ArgentinaFil: Mignoni, César Antonio - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario -ArgentinaFil: Riaño, María Eugenia - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario -ArgentinaFil: López, Elisabeth - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario -Argentin

Nueva ley de alquileres: contexto general y situación de los estudiantes de UNR

Informe para comprender el impacto del nuevo marco normativo de alquileres. Además se analiza como el cambio en la Ley de Alquileres afecto a los estudiantes de la UNR, como así también la teoría económica que da sustento a ello.El gasto en alquiler para acceder a una vivienda en nuestro país es cada vez más significativo, en particular en los segmentos de más bajos ingresos a los que, en los últimos tiempos, se suman cada vez más familias de ingreso medio. Esto no es más que una de las consecuencias de un problema más abarcativo que es el déficit habitacional. En el informe que se presenta, se proveen elementos para evaluar los efectos que presenta la nueva ley de alquileres en general, y a los estudiantes de la UNR en  particular.Tessmer, Germán Adolfo. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Marfetán Molina, Diego. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Jara Musuruana, Luciano Andrés. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Bula, Alfredo. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Papa, Lucía. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina.Almeida Gentile, Patricio Hernán. Universidad Nacional de Rosario. Observatorio Económico Social; Argentina