Análisis de factores determinantes en el QS world university ranking y su evolución en el tiempo

Resumen

Los rankings universitarios son herramientas clave para orientar a los estudiantes sobre la calidad de las instituciones de educación superior. En este estudio se analiza la estructura factorial del QS World University Ranking mediante análisis de componentes principales, con el objetivo de identificar los factores principales que explican la variabilidad en las clasificaciones universitarias durante el período 2023-2025. La investigación se motivó por el crecimiento exponencial de la matrícula en educación superior (que aumentó del 19% al 38% entre los años 2000 y 2018) y la creciente importancia de los rankings como herramientas de transparencia y comparación institucional. La metodología incluyó análisis descriptivo, evaluación de correlaciones, pruebas de fiabilidad (α de Cronbach = 0,838 y ω de McDonald = 0,852) y análisis factorial exploratorio aplicado a más de 1400 universidades. Para la extracción de componentes se utilizaron los criterios del valor propio y de la varianza explicada, incorporando un proceso de refinamiento que permitió eliminar variables con cargas factoriales bajas. El análisis se realizó utilizando RStudio y Python. Los resultados permitieron identificar dos componentes principales de forma consistente a lo largo de los tres años analizados: Reputación, que integra la reputación académica, la empleabilidad y la productividad investigativa, y Diversidad Internacional, asociada a la proporción de estudiantes y profesores internacionales. Tras el refinamiento metodológico, estos factores explicaron entre el 70% y el 72,8% de la varianza total, evidenciando una notable estabilidad temporal de la estructura factorial. La relevancia de estos hallazgos radica en que proporcionan una comprensión clara de las variables asociadas a la excelencia universitaria, ofreciendo perspectivas valiosas para estudiantes, administradores universitarios e investigadores en educación superior. Asimismo, la consistencia longitudinal del modelo refuerza su validez y su aplicabilidad en futuras evaluaciones de rankings universitarios a nivel global.