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23 de abril de 2014

PIAAC: El PISA de los adultos y sus resultadfdos en Europa (2014)

Se acaba de presentar el informe PIAAC (el “PISA de adultos”), que compara la capacidades matemáticas y de comprensión lectora de distintos países. Vimos titulares como “los funcionarios son los más competentes“, lo que efectivamente es cierto. Pero hay más titulares que seguro habrían sido menos “populares” como “en España los hombres entienden mejor lo que leen que las mujeres“, dato significativo estadísticamente. Por cierto, un dato colateral del estudio es que el número de empleados públicos en España es similar o inferior al resto de Europa.

Veamos un repaso de los resultados en base a gráficas, que valen más que mil palabras.

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¿Que haya correlación entre variables significa que exista causalidad?  Ya hablamos de esto…
En el estudio PIAAC participan 157.000 adultos de entre 16 y 65 años de 23 países y regiones. Del resto de países de la OCDE no habrá datos hasta la segunda fase del estudio, en 2016. En España participaron 6.055 adultos. Lo que muestro abajo son los resultados de la encuesta. Datos, no interpretaciones ni conclusiones. Que exista correlación entre la edad, sexo o nivel económico y la nota obtenida no quiere decir que esa variable sea necesariamente la explicación del mejor desempeño…

1. Comprensión lectora: general

Cada prueba (comprensión y matemáticas) se califica con una nota y, al igual que en el colegio se clasifica con suspensos, aprobados, notables y sobresalientes, en el informe PIAAC se clasifica en niveles del 0 al 5, siendo 5 la mejor nota posible. Pues bien, España es [corrección] sólo un punto por encima del último, Italia, [/corrección] el país qué más porcentaje de población tiene con nivel 1 o inferior en comprensión lectora:

OCDE2013_lectora
Evidentemente se podría empezar diciendo que tenemos la nota media en lo más bajo de todo empatando con Italia, pero es importante ver la distribución de las notas, no sólo las medias. De hecho, nuestro país es un campeón en desigualdad, no sólo en lo económico, sino también en esta competencia, como revela nuestra posición en el siguiente gráfico en las antípodas de Japón:

OCDE2013_ClasificacionMediaVsDispersion
Puntuación en comprensión lectora (eje X) vs. variabilidad (eje Y invertido).

2. Comprensión lectora: desagregados

Se pueden desglosar los datos por distintas variables, para intentar analizar si a todos se les da peor que al resto de países o si hay segmentos de la población que “bajan” la media especialmente. Empezando por la edad, parece que los ciudadanos de entre 55 y 65 años obtienen significativamente menos nota que sus contemporáneos del resto de países. De nuevo, España e Italia sobresalen al resto en este aspecto. Aunque hay que decir que la baja nota media NO es culpa de los mayores: nuestros jóvenes de entre 16 y 24 años comprenden textos peor que los abuelos Japoneses o Eslovacos. De hecho se puede ver en el siguiente gráfico que ni lo más alto de los resultados de nuestro país se acerca siquiera al nivel 3 de comprensión lectora:

OCDE2013_lectora_por_edad
En cuanto a las diferencias entre hombres y mujeres, me he encontrado una sorpresa: a pesar de mi prejuicio de que tenía que ser al contrario, los hombres obtienen en la mayoría de países una puntuación superior a las mujeres. Es justo decir que sólo en 7 países (entre ellos España) es esta diferencia estadísticamente significativa, mientras en uno (Polonia) ocurre justamente al contrario:

OCDE2013_lectora_sexo
Quizás este dato esté relacionado con el ligero mayor hábito de lectura que tienen (o declaran tener) los hombres en comparación con las mujeres:

OCDE2013_habitos_lectura_sexo

Hábitos de lectura (frecuencia de lectura: baja, media y alta) desglosada por sexo.

3. Matemáticas: global

En razonamiento lógico/matemático es donde encontramos las verdaderas brechas entre países: Japón lo peta, seguido por algunos países del norte de Europa. Alemania, Australia y Reino Unido muestran una mayor dispersión de resultados que el resto, lo que quiere decir que hay más variedad de resultados altos y bajos.
España  e Italia, de nuevo, están en lo más bajo con diferencia. Por atrás incluso de EEUU…

OCDE2013_matematicas
Analizando el valor en absoluto, sin comparar con otros países, el resultado general es bastante malo. De los percentiles 5 al 95, sólo algunos países llegan al nivel 4 de capacidad matemática. En España la mediana llega a la mitad del nivel 2, mientras que más del 20% caen en el nivel 1 o inferior. No es un estadístico especialmente malo en comparación con la OCDE: lo que falta en España es mayor porcentaje de ciudadanos en la parte alta de la tabla que suban la media.

OCDE2013_matematicas_desglose
Esto se confirma con el siguiente gráfico que compara el porcentaje de personas en cada nivel: mientras que en Finlandia o Japón el 19-20% sacan un sobresaliente en matemáticas, en España e Italia nos quedamos en el 4%. 

OCDE2013_matematicas_ordenado4_5

4. Matemáticas: desagregados

Lo de que “la ciencia es cosa de hombres” (por gusto, no creo que por capacidad) parece un tópico pero los datos lo respaldan de manera aplastante. De manera estadísticamente significativa, en todos los países salvo dos los hombres parecen tener una mucho mejor capacidad matemática que las mujeres:

OCDE2013_matematicas_sexo
El desglose por edad revela prácticamente lo mismo que en comprensión lectora: si bien nuestro segmento de los 55-65 años es el peor de toda la OCDE, no es que los jóvenes lo hagan mucho mejor… de hecho también son los peores, exceptuando EEUU:

OCDE2013_matematicas_por_edad

5. Desglose por tipo de empleo

Y éste es el análisis que triunfó en las redes sociales hace unos días: los empleados públicos efectivamente ganan al resto tanto en comprensión lectora como en matemáticas. No sólo en España, sino en todos sitios.

OCDE2013_publico_privado
Por cierto, en esta gráfica de arriba, podéis ver el porcentaje de empleados públicos vs. privados de cada país. No viene mal para derribar el mito tan extendido de que España tiene demasiados…

Curiosamente, ocurre lo mismo al comparar quienes tienen un empleo indefinido con los temporales:

OCDE2013_tipo_trabajo

Esos son los datos. Como siempre, acabo recomendando no establecer conclusiones apresuradas ni demagógicas, por aquello de correlación≠causalidad y los factores ocultos .. pero tampoco ignorar los hechos.

Fuente:

Ciencia Explicada

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