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ESTUDIO DE DESARROLLO LINEA BASE DE POBLACIÓN POTENCIAL Y OBJETIVO Y DE PROYECTO SELECCIONADOS POR EL FONDO NACIONAL DE DESARROLLO CULTURAL Y

DE LAS ARTES (FONDART).ID: 1725-41-LE11

ANEXOSINFORME DE AVANCE

ETAPA 2

MANDANTE:CONSEJO NACIONAL DE LA CULTURA Y LAS ARTES

CONSULTORPATRIMONIA CONSULTORES S.

Octubre de 2011TABLA DE CONTENIDOS

ESTUDIO DISEÑO DE LÍNEA BASE FONDART – INFORME 2

1 Anexo 1 Población Referencial FONDART.............................51.1 Información Sectorial. Población referencial de organizaciones y personalidades jurídicas......................................................................................5

1.1.1 Pueblos Originarios.........................................................................................51.1.2 Comunidades y Asociaciones culturales chilenas en el exterior......................81.1.3 Artesanía......................................................................................................101.1.4 Patrimonio....................................................................................................131.1.5 Fotografía.....................................................................................................14

1.2 Población de referencia. Tipos de Profesiones u ocupaciones..................162 Anexo 2: Metodología de Análisis Lexicométrico................18

2.1 Tratamiento del corpus lexical.................................................................182.1.1 Preparación del corpus.................................................................................182.1.2 Análisis Temático de Contextos Elementales................................................19

3 Anexo 3: Estadísticas descriptivas Base FONDART “ZEKE”. 213.1 Consideraciones metodológicas...............................................................213.2 Consideraciones Base de Datos................................................................22

4 Anexo 4: Análisis de perfiles de beneficiarios....................254.1 Análisis de la Información contenida en las Bases de datos.....................254.2 Construcción de variables auxiliares........................................................364.3 Metodología de Estimación.......................................................................40

4.3.1 Modelo General.............................................................................................414.3.2 Modelo Por Línea..........................................................................................45

5 Anexo 5: Planilla de cálculo de respaldo............................55

PATRIMONIA CONSULTORES S.A – BALMACEDA 503, CERRO CASTILLO, VIÑA DEL MAR


TABLA RESUMEN DE ILUSTRACIONES

Tabla 1 N° de personas pertenecientes a Pueblos Originarios a nivel nacional, año 2002................................................................................................................. 5Tabla 2 Distribución Población Indígena según regiones, año 2002.......................6Tabla 3 N° de comunidades y asociaciones indígenas inscritas en CONADI, año 2011........................................................................................................................ 7Tabla 4 N° de asociaciones culturales chilenas residentes en el extranjero, año 2011........................................................................................................................ 9Tabla 5 N° de asociaciones culturales chilenas residentes en el extranjero, año 2011 (Continuación)..............................................................................................10Tabla 6 N° de artesanos y organizaciones artesanales inscritos en Sistema Registro Nacional de Artesanía año 2011.............................................................11Tabla 7 N° de Foto Clubes Federados, periodo 2004-2009...................................15Tabla 8 N° de socios de la Federación Chilena de Fotografía y Unión de Reporteros Gráficos, según año..............................................................................................15Tabla 9. Resumen.................................................................................................22Tabla 10 Resumen................................................................................................22Tabla 11 Resumen................................................................................................23Tabla 12 Resumen................................................................................................23Tabla 13 Niveles de la variable Categoría.............................................................25Tabla 14 Porcentaje de registros validos para Año 2004......................................26Tabla 15 Total de personas con monto asignado por la variable “lista”...............27Tabla 16 Porcentaje de registros validos para Año 2005......................................28Tabla 17 Porcentaje de registros validos para Año 2006......................................29Tabla 18 Porcentaje de registros validos para Año 2009......................................31Tabla 19 Porcentaje de registros validos para Año 2010......................................33Tabla 20 Total de registros seleccionados vs. Monto asignado por año................34Tabla 21 Resumen de variables presentes en las bases analizadas.....................35Tabla 22 Categorías de Tramo edad.....................................................................38Tabla 23 Categorías de la Profesión Homologada y su relación con la cultura.....39Tabla 24 Coeficientes estimados y estadísticos asociados 2004-2008.................42Tabla 25 Tabla de clasificación.............................................................................43Tabla 26 Prueba de Hosmer y Lemeshow.............................................................43Tabla 27 Prueba de Hosmer y Lemeshow............................................................43Tabla 28 Coeficientes estimados y estadísticos asociados 2009-2010.................44Tabla 29................................................................................................................ 45Tabla 30................................................................................................................ 45Tabla 31 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo M1.............................................................................................................................. 47Tabla 32 estadísticos asociados al modelo...........................................................47Tabla 33 Prueba de Hosmer y Lemeshow.............................................................47



Tabla 34 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo M2.............................................................................................................................. 48Tabla 35 estadísticos asociados a la calidad del modelo......................................48Tabla 36 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo. .49Tabla 37 estadísticos asociados a la calidad del modelo......................................49Tabla 38 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo. .50Tabla 39 Estadísticos asociados a la calidad del modelo......................................50Tabla 40 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo. .50Tabla 41 estadísticos asociados a la calidad del modelo......................................51Tabla 42 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo. .51Tabla 43 estadísticos asociados a la calidad del modelo......................................51Tabla 44 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo. .52Tabla 45 estadísticos asociados a la calidad del modelo......................................52Tabla 46 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo. .52Tabla 47 estadísticos asociados a la calidad del modelo......................................53Tabla 48 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo. .53Tabla 48 estadísticos asociados a la calidad del modelo......................................53Tabla 50 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo. .54Tabla 51 estadísticos asociados a la calidad del modelo......................................54



1 Anexo 1 Población Referencial FONDART

1.1 Información Sectorial. Población referencial de organizaciones y personalidades jurídicas

1.1.1 Pueblos Originarios

De acuerdo a los datos Censales del año 2002, el 4,6% de la población total del país se considera perteneciente a pueblos originarios. Este porcentaje equivale a un total de 692.192 personas que pertenecen a los ocho grupos étnicos reconocidos en la legislación indígena vigente, a saber:

Tabla 1 N° de personas pertenecientes a Pueblos Originarios a nivel nacional, año 2002

Pueblo Originario N° de personas

Porcentaje

Alacalufes (Kaweshkar) 2.622 0,38Atacameño (Licarantay) 21.015 3,04

Aimara 48.501 7,01Colla 3.198 0,46

Mapuche 604.349 87,31Quechua 6,175 0,89Rapanui 4.647 0,67

Yámana (Yagán) 1.685 0,24Total 692.192 100

Fuente: Censo 2002 (INE)

Se observa una amplia predominancia numérica de la étnia Mapuche, seguido por Aimaras y Atacameños. Mientras que los pueblos Yámana y Alacalufes presentan bajas cifras de representatividad.



Tabla 2 Distribución Población Indígena según regiones, año 2002Región Pueblos originarios Total

Alacalufes

Atacameño

Aimara Colla Mapuche Quechua Rapanui Yámana

I 66 1061 40700 275 5372 1025 86 80 48.665II 48 13855 2468 182 4117 2038 42 58 22808III 32 3074 380 1738 2057 50 58 18 7407IV 37 668 467 324 3514 56 63 48 5177V 128 419 567 72 14.594 144 2671 113 18708VI 58 97 105 47 9485 57 54 55 9958VII 56 55 107 15 7756 48 47 73 8157VIII 120 141 211 44 53104 159 126 173 54078IX 111 61 94 88 203221 156 102 62 204195X 434 86 178 62 100327 308 158 180 101733XI 281 36 44 1 7546 56 27 72 8063XII 563 25 52 24 8621 45 25 189 9544RM 669 1379 2743 292 182963 1599 1169 548 191.362

Total 2.622 21.015 48.501 3.198 604.349 6.175 4647 1685 692.192Fuente: Censo 2002 (INE)



En términos porcentuales, las regiones con mayor concentración de población indígena, que superan el porcentaje a nivel nacional, corresponden a la Araucanía (23,5%), Tarapacá (11,5%); Los Lagos (9,5%) y Aysén (9%). En el resto de las regiones, los pueblos originarios en su conjunto, constituyen el 6,5 % o menos, siendo las regiones IV y VII las de menor aporte étnico alcanzando el 0,9 %.

Referente a la asociatividad de los pueblos indígenas, según información de la CONADI (Corporación Nacional de desarrollo Indígena) en sus oficinas territoriales actualmente se encuentran registradas 2.218 comunidades y 905 asociaciones indígenas, alcanzando un número de 143.137 personas que participan en agrupaciones étnicas, que si se observa en relación al total de población indígena registrado en el último censo, equivaldría al 21%.

En el siguiente cuadro, desarrollado por CONADI1, se observa la distribución de comunidades y asociaciones indígenas:

Tabla 3 N° de comunidades y asociaciones indígenas inscritas en CONADI, año 2011

Oficina Operativa (de registro)Nº

Comunidades Inscritas

N° de Socios

Nº de Asociaciones

InscritasN° de Socios

Oficina Arica 60 1.725 61 3.025Subdirección Nacional Iquique 55 2.847 93 4.528Oficina San Pedro de Atacama 22 2.765 39 2.876Oficina Isla de Pascua 4 123 6 293Oficina Santiago 2 0 103 6.818Dirección Regional de Cañete 128 8.530 82 3.828Subdirección Nacional de Temuco 1.548 66.669 335 16.119

Dirección Regional de Osorno 394 15.277 172 6.973Oficina Punta Arenas 5 75 14 666Total 2.218 98.011 905 45.126

Fuente: CONADI (2011)

La región de la Araucanía presenta un alto número de comunidades y asociaciones respecto al resto del país, lo cual estaría asociado a la predominancia del Pueblo Mapuche en la zona, además de sus reconocidas características gregarias y participativas en sus reivindicaciones sociales y culturales.

1 Fuente: http://www.conadi.gob.cl/index.php/registro-de-comunidades-y-asociaciones-indigenas Registro con fecha de Mayo 2011.


http://www.conadi.gob.cl/index.php/registro-de-comunidades-y-asociaciones-indigenas

http://www.conadi.gob.cl/index.php/registro-de-comunidades-y-asociaciones-indigenas


En otra arista, la Cartografía Cultural año 2001, señala que sólo 256 cultores registrados señalaron pertenecer a pueblos originarios, lo cual representaría un 1,8% de los cultores.

Ilustración 1 Distribución porcentaje cultores de origen étnico, según área de especialidad

Fuente: Cartografía Cultural 2001

De los 256 cultores de origen étnico, un 48% corresponde a artesanos, un 12% se desempeñan en la música folklórica. Asimismo, escritores y escultores se representan con un 7% respectivamente y en cifras menores se presentan pintores, gestores e investigadores de tradición oral.

1.1.2 Comunidades y Asociaciones culturales chilenas en el exterior

Dentro de los objetivos centrales del FONDART se menciona como beneficiarias los chilenos con residencia en el extranjero que se interesen en presentar proyectos artísticos culturales.

Según la Dirección para la Comunidad de Chilenos en el Exterior (DICOEX), dependiente del Ministerio del Exterior, un gran número de chilenos se agrupan en comunidades o asociaciones con diversos fines, las cuales se clasifican en las siguientes áreas:

Política Social/Integración Artístico/Folklórico/ Cultural Juvenil



Comunicaciones Deportivas Educacional

En lógico pensar que aquellas agrupaciones con fines artísticos culturales podrían constituir una población de referencia del FONDART, de este modo, el siguiente cuadro presenta la distribución de estas organizaciones de chilenos en el extranjero2, según continente y país de referencia.

Tabla 4 N° de asociaciones culturales chilenas residentes en el extranjero, año 2011

Continente País N° de asociaciones culturales chilenas

África Sudáfrica 1Asia Israel 1

América Argentina 90Bolivia 1Brasil 11

Canadá 30Costa Rica 2Ecuador 3

El Salvador 1Estados Unidos 43

Guatemala 1Honduras 1

México 9Nicaragua 1Paraguay 2Panamá 1

Perú 0Puerto Rico 1

República Dominicana 1Venezuela 2

Subtotal 200Fuente: Dirección para la Comunidad de Chilenos en el extranjero (DICOEX)

2 http://www.chilesomostodos.gov.cl/component/dicoex/?tabla=asociaciones


http://www.chilesomostodos.gov.cl/component/dicoex/?tabla=asociaciones


Tabla 5 N° de asociaciones culturales chilenas residentes en el extranjero, año 2011 (Continuación)

Continente País N° de asociaciones culturales chilenas

Europa Alemania 13Austria 3Bélgica 2

Dinamarca 6España 29

Finlandia 1Francia 73Grecia 1Italia 12

Países Bajos 3Reino Unido 19

Rusia 1Suecia 31Suiza 6

Noruega 1Subtotal 201

Oceanía Australia 57Nueva Zelanda 1

Subtotal 58Total 460

1.1.3 Artesanía

Según la Encuesta CASEN 2009, a nivel nacional existen 35.922 personas dedicadas a la artesanía, observándose un aumento en relación a los datos registrados en la Encuesta del año 2003, presentando un total de 34.515, vale decir, el aumento fue del orden de 1.408 sujetos.

Ilustración 2 N° de artesanos a nivel nacional, años 2003 y 2009



Fuente Encuesta CASEN 2003 y 2009

El Sistema Registro Nacional de Artesanía (SIRENA)3 desarrollado por el CNCA, en la actualidad presenta un total de 1.240 artesanos empadronados y 185 organizaciones o asociaciones de artesanos. Representando una cifra muy inferior a lo registrado en la Encuesta CASEN.

Tabla 6 N° de artesanos y organizaciones artesanales inscritos en Sistema Registro Nacional de Artesanía año 2011

Región N° de artesanos N° de Org de artesanos

Arica y Parinacota 33 3Tarapacá 117 7

Antofagasta 51 9Atacama 6 2

Coquimbo 87 14Valparaíso 98 21O´Higgins 34 10

Maule 113 9Bio Bio 145 12

Araucanía 107 16Los Ríos 80 17

Los Lagos 108 23Aysén 23 2

Magallanes 15 5Metropolitana 223 35

Total 1.240 185Fuente: Tabla de elaboración propia, basada en datos de CNCA, Artesanía

En términos porcentuales, la región metropolitana presenta el mayor número de artesanos, equivalente al 18%, seguido por las regiones de Bio Bio (12%), Tarapacá, Maule, Araucanía, todas ellas con un 9% respectivamente.

3 Fuente: www.redartesania.cl


http://www.redartesania.cl/


Ilustración 3 N° de artesanos registrados en Sistema de Registro Nacional de Artesanía, año 2011

Fuente: Gráfico de elaboración propia, basada en datos de CNCA, Artesanía

Para el caso de las organizaciones de artesanos, se mantiene la predominancia de la región capital. Pero emergen con un alto número las Regiones de Los Lagos y Valparaíso con un 12% y 11% correspondientemente.

Ilustración 4 N° de organizaciones de artesanos registradas en Sistema de Registro Nacional de Artesanía, año 2011

Fuente: Gráfico de elaboración propia, basada en datos de CNCA, Artesanía



1.1.4 Patrimonio

1.1.4.1 Museos Según registros de la Base MUSA, administrada por DIBAM, en nuestro país existen 193 museos4, de los cuales 14% dependen de la DIBAM, el 27% son administrados por los municipios y el 41% son de dependencia particular o sector privado, 10% pertenecen a universidades nacionales, 5% pertenece a Fuerzas Armadas y de Orden, el 3% a la Iglesia Católica y 1% a Organismos del Estado (No DIBAM).La DIBAM administra tres tipos de museos, los museos nacionales, los museos regionales y los museos temáticos o especializados. Los Museos regionales constituyen aquellos que albergan el patrimonio histórico y cultural de las regiones y surgen como respuesta al centralismo, representando por los Museos Nacionales: de Bellas Artes, Histórico Nacional y de Historio Natural que conservan el patrimonio nacional en estas temáticas. Mientras que los Museos temáticos, se especializan en investigar y difundir colecciones especializadas en un área, como el arte, la historia, arqueología, ciencias naturales, tecnología, etc. que no necesariamente debe estar vincula a una temática territorial. Un ejemplo de ello es el Museo de Artes Decorativas ubicado en la comuna de Recoleta. Respecto a los museos de administración privada, que constituyen el 54% del conjunto de museos chilenos, podemos decir que se desglosa en entidades particulares (empresas, corporaciones, fundaciones, etc.) y en entidades religiosas, principalmente referidas a la Iglesia Católica. Se descartan las municipalidades, FF. AA. y organismos del Estado, ya que se financian con aporte fiscal.

Respecto a la distribución territorial de los museos, se observa una predominancia en la zona central del país, particularmente la Región Metropolitana con 39. Mientras que en la zona sur y norte destaca la Región del Bio Bio con 31 museos y la Región de Antofagasta con 14.

Regiones N° de museo

sArica y

Parinacota4

Tarapacá 5Antofagasta 14

Atacama 6Coquimbo 10Valparaíso 20

Ilustración 5 n° de museos en Chile registrados en Base MUSA

4 www.basemusa.cl Catastro elaborado por DIBAM, con registro voluntario de los museos chilenos.


http://www.basemusa.cl/


O’Higgins 8Maule 10Bio Bio 31

Araucanía 10Los Ríos 8

Los Lagos 16Aysén 1

Magallanes 11Metropolitan

a39

Total 193

1.1.5 Fotografía

Referente a la agrupación de fotógrafos, destacan los Fotoclubes como una de las organizaciones más tradicionales en el área, no obstante se observa un decrecimiento en el número de agrupaciones. Al año 2009 existe un total de 11 fotoclubes, los cuales se concentran territorialmente en las regiones de Regiones de Valparaíso, Bio Bío y Región Metropolitana.



Tabla 7 N° de Foto Clubes Federados, periodo 2004-2009Regiones Año

2004Año 2005

Año 2006

Año 2007

Año 2008

Año 2009

Total 14 12 12 12 11 11Fuente: Anuario Cultura y Tiempo Libre (CNCA; INE)

En razón a las organizaciones de tipo gremial, igualmente se presenta un decrecimiento en el número de asociados, pese a que esto no ha sido de forma taxativa, si mantiene una disminución sostenida. Lo cual coincide con el bajo nivel de afiliaciones sindicales en todos los sectores económicos del país.

Tabla 8 N° de socios de la Federación Chilena de Fotografía y Unión de Reporteros Gráficos, según año

Organización 2005 2006 2007 2008 2009Federación Chilena de

Fotografía392 393 395 369 369

Unión de Reportero Gráficos

--- -- 233 159 159

Total 392 393 628 528 528Fuente: Anuario Cultura y Tiempo Libre (CNCA; INE)



1.2 Población de referencia. Tipos de Profesiones u ocupaciones

La siguiente información corresponde a los códigos CIUO utilizados para la estimación de la población de referencia del FONDART, estos se dividen en trabajadores cultores y no cultores, los datos fueron extraídos de la Encuesta CASEN.

Trabajadores cultores:

Disciplina Código CIUO Glosa CIUO

Patrimonio2431 Archiveros y conservadores de museos2432 Bibliotecarios, documentalistas y afines4141 Empleados de bibliotecas y archivos

Artes Visuales 2452 Escultores, pintores y afines

Artes Escénicas

2454 Coreógrafos y bailarines

2455 Actores y directores de cine, radio, teatro, televisión y afines

3473 Músicos, cantantes y bailarines callejeros, de cabaret y afines

Fotografía 3131 Fotógrafos y operadores de equipos de grabación de imagen y sonido

Artes Circenses 3474 Payasos, prestidigitadores, acróbatas y afines

Artesanía

7313 Joyeros, orfebres y plateros7321 Alfareros y afines (barro, arcilla y abrasivos)

7324 Pintores decoradores de vidrio, cerámica y otros materiales

7331 Artesanos de la madera y materiales similares7332 Artesanos de los tejidos, el cuero y materiales similares



Trabajadores NO cultores:

Cód. CIUO Ocupación

2131 Creadores y analistas de sistemas informáticos2132 Programadores informáticos

2139 Profesionales de la informática, no clasificados bajo otros epígrafes

2141 Arquitectos, urbanistas e ingenieros de tránsito

2149 Arquitectos, ingenieros y afines, no clasificados bajo otros epígrafes

2310 Profesores de universidades y otros establecimientos de enseñanza superior

2320 Profesores de la enseñanza secundaria2331 Maestros de nivel superior de la enseñanza primaria

2332 Maestros de nivel superior de la enseñanza preescolar

2340 Maestros e instructores de nivel superior de la enseñanza especial

2359 Otros profesionales de la enseñanza, no clasificados bajo otros epígrafes

2351 Especialistas en métodos pedagógicos y material didáctico2421 Abogados2429 Profesionales del derecho, no clasificado bajo otros epígrafes2441 Economistas2442 Sociólogos, antropólogos y afines2443 Filósofos, historiadores y especialistas en ciencias políticas2444 Filólogos, traductores e intérpretes2445 Psicólogos2446 Profesionales del trabajo social2451 Autores, periodistas y otros escritores

Total



2 Anexo 2: Metodología de Análisis Lexicométrico

Se presenta brevemente la metodología utilizada para realizar el análisis lexicométrico, técnica utilizada para relevar los perfiles de proyectos FONDART 2004-2010.

2.1 Tratamiento del corpus lexical

2.1.1 Preparación del corpus

A partir de la base de datos de Proyectos Ganadores FONDART, se extrajeron las variables “TÍTULOS”, “OBJETIVOS” y “FUNDAMENTACIONES” para construir y preparar un corpus de cada variable, en formato (sólo texto) ASCII/ANSI con la extensión “txt”. Cada uno fue separado entre sí a través del espaciado (párrafos), para que el software las procesara como Contextos Elementales diferentes; fase relevante para el proceso de importación de cada Corpus. Posteriormente, se reemplazaron todas las palabras de manera que ninguna quedase con tilde ni con alguna letra en mayúscula, lo que facilitó la lematización que T-LAB realiza en el proceso de importación del corpus.



Ilustración 6 Metodología análisis lexicométrico base de datos proyectos FONDART ganadores 2004-2008.

Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos proyectos FONDART.

En este proceso, se realizaron los siguientes tratamientos al corpus: a) Normalización del corpus: permite una detección correcta de las palabras como “formas gráficas” y resolver previamente algunos casos de ambigüedad en el corpus. Esta fase, homogeniza el corpus de tal manera que los espacios, la puntuación, etc. tengan la misma expresión en todo el corpus. Además, palabras como “en otras palabras”, “de igual modo”, se transformen en una sola unidad (“en_otras_palabras”), evitando la utilización de palabras poco relevantes para el análisis.b) Segmentación en Contextos Elementales: son porciones de texto en las que se divide el corpus a través de unidades sintagmáticas de una o más frases definidas de forma automática (o semiautomática) por el software. En este caso, se determinó como Contextos Elementales a los párrafos de cada corpus, puesto que cada uno de ellos representa un proyecto FONDART distinto.c) Lematización automática: en esta fase, se agruparon las palabras que forman parte de una misma raíz lexical (lexema) y que pertenecen a la misma categoría gramatical (verbo, adjetivo, etc.) asignándole un lema en singular, infinitivo, etc., dependiendo el caso.



d) Construcción del vocabulario: durante esta fase se utilizó un diccionario estandarizado para homogeneizar el vocabulario utilizado en la Lematización automática.e) Selección de las palabras claves: finalmente, el software, seleccionó las palabras claves (lematizadas) que se utilizarán en los análisis.Tanto la Construcción del vocabulario como la Selección de palabras claves, pueden ser reconfiguradas de forma personalizada. En este caso, significó revisar una por una las palabras claves sugeridas y excluidas por T-LAB, para cerciorarse que tuvieran relación y relevancia con los objetivos de este estudio lexicométrico en particular. En consecuencia, de este proceso se obtuvieron, para el caso del Corpus de los Títulos FONDART, 673 palabras claves; para los Objetivos FONDART, 1038 palabras claves; mientras que para el Corpus de la Fundamentación FONDART, se obtuvieron 948 palabras claves.

La unidad básica o elemental que utilizamos, entonces, para la realización de los análisis lexicométricos de los proyectos FONDART ganadores, fueron las palabras claves; resultado del proceso de Tratamiento del Corpus Lexical. Los análisis realizados, su explicación y utilidad, se detallan a continuación:

2.1.2 Análisis Temático de Contextos Elementales

Esta herramienta del T-LAB, permite obtener una representación de los contenidos del Corpus mediante pocos y significativos clusters temáticos, que emergen de los contextos elementales (párrafos que representan cada uno de los proyectos) y que pueden ser visualizados y descritos a través de las unidades lexicales (palabras claves lematizadas) seleccionadas. Esta operación se realiza a partir de un análisis de las co-ocurrencias de las unidades de contexto (párrafos) por unidades lexicales (palabras) a través de la medida de semejanza (coeficiente del coseno) y del método de clusterización (bisecting K-means); continuando con un análisis comparativo que permite obtener las diferencias entre clusters.

De esta manera, para el caso de las variables a observar (Objetivos, Fundamentación y Líneas de producción cultural) de los proyectos FONDART ganadores 2004-2008, los clusters temáticos visualizados, representan los insumos (datos) para observar la emergencia de estos elementos, que pueden ser caracterizados. Esto quiere decir, que de la información que se comunica a partir de los datos obtenidos del Análisis Temático de Contextos Elementales no se desprenden per se las ejes, sino que éstas son resultado de la conjunción heurística entre los datos y la observación experta.



Las Figuras 2, 6 y 10, muestran los 10 clusters temáticos de los objetivos del FONDART que se pudieron obtener sin que la visualización se saturara5. Se observa la clusterización de las palabras claves identificadas, que pueden ser interpretadas como unidades temáticas. Al explorar cada uno de los clusters temáticos, se obtuvieron las palabras típicas que las conforman (Figuras 5, 7 y 13; ordenadas de forma descendiente). Las palabras enrojecidas muestran aquellos lemas más característicos exclusivamente al interior de cada clusters, un primer criterio que permite dar identidad a cada clusters y poder asociarlos con otros.

Un segundo criterio, tiene que ver con las relaciones jerárquicas entre los clusters temáticos. El dendrograma (Figuras 3, 8 y 12) muestra las particiones de clusters de forma jerárquica. Básicamente, permite verificar el árbol de las distintas bi-secciones de los contextos elementales. El cluster 1 y 7, por ejemplo, provienen de una misma “raíz paterna”; es decir, pueden ser interpretados como parte de una misma agrupación de objetivos FONDART, es decir, posee una misma raíz lexical que puede ser interpretada como un eje temático común. Por lo tanto, cada clusters es entendido como una línea de producción, objetivo o fundamentación en particular que está asociada a otras.

Los histogramas de los clusters temáticos (Figuras 4, 9 y 11), finalmente, muestran la relación porcentual de contextos elementales pertenecientes a cada cluster, que es un tercer criterio caracterizador. En otras palabras, muestra el porcentaje de párrafos o frases pertenecientes a los cluster, de manera tal que se pueda tener una noción sobre el peso que tienen en el corpus completo.

5 Los criterios de saturación son dos. El primero, tiene que ver con que a medida que se van aumentando la cantidad de clusters temáticos, se hace imposible distinguir los límites mínimos entre los clusters. El segundo, tiene que ver con que llega un momento en la partición de clusters donde las temáticas empiezan a diferenciarse por criterios poco significativos al punto que cada palabra clave va representando un clúster.


Procesamientos de Datos Construcción

de Modelo Relacional

Migración de Datos

Generación de Tablas de Consultas

Página 22ESTUDIO DISEÑO DE LÍNEA BASE FONDART – INFORME 2

3 Anexo 3: Estadísticas descriptivas Base FONDART“ZEKE”

El presente anexo constituye la argumentación metodológica que sustenta el análisis estadístico, considerado dentro del análisis lexicométrico. Dicho análisis, que sustenta la propuesta de perfiles de proyectos, fue realizado a partir de la base de datos de proyectos ganadores del FONDART, exportada a partir del trabajo de la consultora ZEKE.

Se propone un panorama general de la situación de los proyectos FONDART adjudicados entre los años 2004 y 2008, siendo el número de estos la base para el análisis en lo que respecta a las líneas de financiamiento, áreas, modalidad y financiamiento según nivel. Por cada una de estas variables se efectúa una descripción identificando los años respectivos, para luego dar a conocer la distribución regional de los mismos en todo el periodo.

3.1 Consideraciones metodológicas

La base de datos se construye a través de los proyectos seleccionados para ser financiados por FONDART para los años 2004 hasta el año 2008.

La distribución de los proyectos se encuentran clasificados en diferentes categorías como son: Año, Región, Líneas, Áreas, modalidad y financiamiento. Estas categorías fueron seleccionadas para el presente análisis, pero existen datos dispersos en otras categorías pero por su baja representatividad no fueron incluidos en esta revisión.

Proceso se selección de datos:En base a la base de proyectos seleccionada por contar con mayor cantidad de información relativa a este análisis se procede al siguiente proceso:


Fuente: elaboración


En base a los datos existentes se produce una segregación de estos para mantener su integridad y mejorar la extracción de información relevante.Las dificultades en el proceso de sistematización de datos se dan por contar con poca información en la mayor parte de las categorías asignadas a los proyectos no pudiendo ahondar en diferentes categorías.

3.2 Consideraciones Base de Datos

Últimas versiones de registro de proyectos enviada por FONDART, con las que cuenta el equipo ejecutor son las siguientes:Postulados:

2004-2008 "Gestión Base": Bases de datos con información de postulados, mismo formato, puedes aplicar filtro para elegir los admisibles y/o elegibles.Tabla resumen:

Tabla 9. Resumen

Año Seleccionados2004 7932005 11672006 472007 3942008 780Total 3181

La base “Gestión Base” tiene 3181 proyectos seleccionados en base al filtro que posee, pero no cuenta con los campos fundamentación y objetivos.

2009 "Gestión Base": Dos bases de datos, una con la información de la primera convocatoria del concurso general de proyectos del Fondo de la Música y una segunda con primeras convocatorias de becas de Fondart, Libro y Audiovisual, base de datos con información que también puedes filtrar para obtener, admisibles y/o elegibles.

Tabla 10 ResumenAño Seleccionados2009 161

La base “gestión base” 2009 tiene 161 proyectos seleccionados de acuerdo al filtro.



2009 "Resumen Extendido": Segundas convocatorias (Reportes del nuevo sistema) Fondart, Libro y Audiovisual concursos generales y segundas convocatorias de becas, información que puedes filtrar para obtener admisibles y/o elegibles.

2010: "Resumen Extendido" Reporte del sistema con información filtrable por seleccionados, admisibles, elegibles y seleccionados.

Base de datos FONDART versión final CNCA-ZEKE: Bases de datos en formato Excel con información consolidada del período 2004-2010 de todas las líneas del FONDART. Incluye información cualitativa de los proyectos: Título, objetivo, fundamentación. Información provista por consultora ZEKE.

La base de datos de CNCA-ZEKE y la base trabajada por el equipo ejecutor posee datos cualitativos en base a títulos, objetivos y fundamentación, pero la base cuenta con menor cantidad de proyectos que las otras bases de datos. Es por ello que se cuenta con una base de datos con un total de 3436 proyectos seleccionados, que considera sólo desde el año 2004 al 2008, lo que se resume en la siguiente tabla:

Tabla 11 ResumenPeriodo Seleccionados2004 4642005 6942006 7962007 7122008 770

Total general 3436

No obstante lo anterior se incorporó y unificó una sola Base de datos de “Seleccionados” que incorpora desde el año 2004 al 2010. Ésta Base posee un total de 9810 proyectos, los que cuentan con categorías como: línea, género, subgénero, modalidad, submodalidad entre otros. Pero no posee información cualitativa para análisis lexicométrico.

Tabla 12 ResumenPeriodo Seleccionados

2004 11092005 11592006 13522007 14602008 15372009 16982010 1495



Total general 9810

Es por lo anteriormente expuesto, y en concordancia con los datos necesarios para efectuar el análisis lexicométrico, es que se utiliza la base de datos versión final CNCA-ZEKE para facilitar la extracción de información cualitativa y su análisis posterior. Por lo tanto los análisis refieren a un total de 3.436 proyectos para efectuar análisis estadístico y lexicométrico, no obstante se cuenta sólo con datos del 2004 al 2008.



4 Anexo 4: Análisis de perfiles de beneficiarios

4.1 Análisis de la Información contenida en las Bases de datos

Primero que todo se procedió a la validación y revisión de las variables que contienen cada una de las bases de datos a utilizar (“Base GestiónXXXX_Todos_los_Fondos”). Posteriormente se construyó una gran base que contiene la información de los individuos y proyectos postulados entre los años 2004 y 2008. Además se revisó la calidad de información de las bases “Resumen Extendido XXXX”, para los años 2009 y 2010, y se contrastó si estás contenían las mismas variables y codificaciones que para la serie 2004-2008.

Año 2004

En el año 2004 de un total de 5.986 registros, se identifica que 366 proyectos postulan a la línea “Fomento al Audiovisual”, razón por la cual dichos proyectos son obviados de los análisis, quedando así un total de 5.620 registros.

Cabe señalar que las variables “ep_etnia” tiene un 98% de registros sin información, que no diferencian la “no pertenencia a una etnia” de los datos perdidos.Por otra parte se debe tener en cuenta que en variables como “categoría” existen niveles que son reconocidos como distintos aun cuando es el mismo nivel escrito de forma distinta.

Tabla 13 Niveles de la variable Categoría



Este tipo de error es corregible, por tanto la variable puede ser considerada, al igual que la variable “línea” y “profesión”.Es importante también destacar que las variables numéricas relacionadas con el puntaje, tanto cualitativo como técnico, obtenido por el proyecto presentan problemas ya que estos valores oscilan entre 0 y 48.000, aproximadamente. Al realizar una revisión visual se puede apreciar que el problema se encontraría en la coma decimal, la que no fue ingresada. Sin embargo estas variables son perfectibles dado que se identifica cual es la problemática y por tanto se crea una variable que considera las mejoras.

Tabla 14 Porcentaje de registros validos para Año 2004Nombre Variable % Valido % Perdidos

recibido 100 0lista 100 0fondo 100 0linea 100 0area 100 0modalidad 100 0submodalidad 100 0genero 100 0subgenero 100 0categoria 100 0financiamiento 100 0tecnica 91 9cualitativa 91 9puntaje 91 9elegibilidad 100 0solicitado 100 0adjudicado 41 59region 72 28tipo 100 0rut 100 0nombre 100 0sexo 100 0fecha nacimiento 100 0nacionalidad 100 0etnia 2 98profesion 100 0pais 100 0region 97 3comuna 97 3fono 100 0email 100 0rut* 100 0razon_social* 100 0tipo_sociedad* 100 0constitucion* 100 0region* 100 0comuna* 100 0admisibilidad* 100 0

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Para fines de análisis se requiere de una variable que indique si el proyecto fue o no seleccionado y por ende le fue asignado monto. En este sentido al revisar la variable “lista” y “monto asignado” se obtiene lo siguiente:

Tabla 15 Total de personas con monto asignado por la variable “lista”.

0 1Lista de Espera 0 76 76No seleccionado 821 0 821S/I 3.967 0 3.967Seleccionado 0 737 737Seleccionado (E) 0 19 19Total 4.788 832 5.620

Monto asignadoTotal

lista

En el Error: Reference source not found se puede apreciar que la variable “lista” clasifica a proyectos como Lista de espera o seleccionado (E), los que tienen monto asignado. Dado que el proyecto tiene monto asignado debiera considerarse seleccionado, lo que para fines de análisis se realizará posteriormente.

Año 2005

De un total de 6.758 registros, se identifica que tan solo 3.188 de ellos corresponden al Fondo Nacional de La Cultura y Las Artes, y de estos existen 2 casos duplicados. Se definieron como proyectos duplicados aquellos que tienen el mismo Titulo, línea, área, modalidad y submodalidad, y además las características del representante son todas iguales. Cabe señalar además que estos diferían en que uno de ellos fue ingresado por Internet y el otro vía papel. Sin embargo solo uno de los dos tiene puntaje asignado. Para fines de análisis solo se considera el que tiene puntaje.

Al igual que el año 2004 la variable “ep_etnia” tiene un 97% de registros sin información, que no diferencian la “no pertenencia a una etnia” de los datos perdidos.





* Corresponde a información asociada a postulantes de calidad Juridica, por lo tanto estos porcentaje son sobre la cantidad de postulantes en calidad juridica.

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Año 2006

De un total de 8.144 registros, se identifica que 4.106 de ellos corresponden al Fondo Nacional de La Cultura y Las Artes, sin embargo 6 de estos fueron clasificados en el periodo 2005. Por lo tanto para esta serie son 4.100 registros a utilizar.



Al igual que en los años anteriores la variable “etnia” es la que presenta menos información, lo que si bien puede tener bastante sentido, no se diferencian los valores perdidos de un no corresponde o un no pertenece.



* Corresponde a información asociada a postulantes de calidad Juridica, por lo tanto estos porcentaje son sobre la cantidad de postulantes en calidad juridica.

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Año 2007 - 2008

De un total de 6.951 registros, 3.277 pertenecen al Fondo Nacional de Las Culturas y Las Artes. Dentro de este grupo se encontraron proyectos que pertenecen al periodo 2006, por lo tanto para el 2007 hay 3.270 registros.



Por otra parte para el año 2008 de un total de 5.012 registros, 2.483 corresponden al Fondo Nacional de La Cultura y Las Artes.

Al igual que en las bases anteriores, en ambas bases 2007-2008, la variable etnia presenta cerca del 98% de los registros perdidos y la variable “pj_razon_social” alrededor del 10%.

El resto de las variables presenta un porcentaje igual o cercano al 100% de registros validos.



Año 2009

De un total de 3.314 registros se advierte que existen 8 registros o proyectos duplicados (dos casos triplicados), es decir tanto la información del proyecto que se postula como el representante aparecen en la base de datos dos veces y en algunos casos más. De los ocho proyectos duplicados solo a uno se le asignó monto, pero sólo uno de los registros de dicho proyecto contiene la información respecto al monto asignado.

Tabla 18 Porcentaje de registros validos para Año 2009Nombre Variable % Valido % PerdidosFolio 100 0Nombre 100 0Id_concurso 100 0NombreConcurso 100 0Area 66 34Modalidad 95 5SubModalidad 5 95Género 0 100SubGénero 0 100Categoria 9 91Financiamiento 10 90TipoPersona 100 0Rut 100 0Nacionalidad 74 26Responsable 100 0Sexo 74 26Profesion 73 27Otra_Profesion 66 34ComunaDomicilioResponsable 72 28RegionDomicilioResponsable 90 10Telefonos 84 16Email 97 3Recepcion 100 0Admisibilidad 99 1Elegibilidad 33 67Seleccion 33 67Monto 100 0Descuento 100 0MontoOtorgado 20 80Aportes_propios 100 0Aportes_Terceros 100 0

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Se debe mencionar que existen variables que no se encuentran estandarizadas, y por lo tanto es factible encontrar las misma descripción, detalle o nombre para un

6 Trabajado con la información contenida en la base “Resumen Extendido 2009”.



mismo sustantivo, pero escrito de formas distintas. Por ejemplo, en la variable “Profesión”, es posible encontrar las siguientes categorías: “contador”, “contador auditor”, “contador general”, además 16 tipos distintos de ingenierías.También se encontró en “otra Profesión” que existen categorías con valor numérico, o simplemente una extensa línea segmentada.Lo anterior genera un problema al momento de hacer uso de las variables, pues para eso primero se debe realizar una exhaustiva depuración, ya que genera un desgaste innecesario. Sería necesario incorporar en el sistema que captura la información validadores pertinentes o en el mejor de los casos, en ciertas variables, que las categorías estuvieran predefinidas y cargadas en el sistema.Las variables “Submodalidad”, “genero” y “subgenero”, casi no presentan observaciones o categorías, por lo tanto no se puede realizar ningún análisis ni asociación entre estas variables y el perfil de los proyectos y postulantes.

Año 2010

De un total de 3.567 registros, 9 de ellos corresponden a proyectos duplicados. Dado que los casos duplicados no aportan nueva información uno de los registros de estos proyectos fue descartado de los análisis. Ninguno de los proyectos duplicados fue seleccionado.




Folio 100 0Nombre 100 0Id_concurso 100 0NombreConcurso 100 0Area 67 33Modalidad 91 9SubModalidad 1 99Género 3 97SubGénero 0 100Categoria 16 84Financiamiento 5 95TipoPersona 100 0Rut 100 0Nacionalidad 86 14Responsable 100 0Sexo 85 15Profesion 84 16Otra_Profesion 63 37ComunaDomicilioResponsable 90 10RegionDomicilioResponsable 92 8Telefonos 96 4Email 84 16Recepcion 100 0Admisibilidad 93 7Elegibilidad 33 67Seleccion 33 67Monto 100 0Descuento 100 0MontoOtorgado 19 81Aportes_propios 100 0Aportes_Terceros 100 0

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Al igual que en la serie del año 2009, existen variables como “Otra Profesión”, en la cual se pueden encontrar además de variadas profesiones escritas de formas distintas, expresiones numéricas, entre otras. Por ejemplo, “Actor”, “Actriz”, “Actríz”, etc.Además existen variables como “Submodalidad”, “genero”, “subgénero”, “categoría”, “Financiamiento”, que presentan menos de un 20% de registros validos.

Cabe señalar además que, tanto en la serie 2009 como en la 2010, al momento de validar la variable “seleccionados” con la variable “monto asignado” (los casos que ésta es mayor que cero) aparece que el total de personas a las cuales se les asignó un monto es superior a las personas seleccionadas, como se puede apreciar en el siguiente cuadro:

7 Trabajado con la información contenida en la base “Resumen Extendido 2010”.



Tabla 20 Total de registros seleccionados vs. Monto asignado por año.

0 >0 2009 Missing 2.205 0 2.205

No seleccionado 392 24 416Seleccionado 1 682 683Total 2.598 706 3.304

2010 Missing 2.390 0 2.390No Seleccionado 493 1 494Seleccionado 0 674 674Total 2.883 675 3.558

Monto AsignadoTotalSeleccionAño

Finalmente cabe señalar que, para fines analíticos, existen variables que dada su amplia apertura (Área, Modalidad, Submodalidad, Género, Subgénero, Otra profesión, Comuna, etc.), resulta poco práctico y eficiente utilizarlas, esto debido a que en algunas de sus categorías el número de unidades observadas puede ser baja en comparación a otras.

Dada la reducida cantidad de datos validos de la variable “etnia” esta fue utilizada en pocas ocasiones, donde se creía que podría tener alguna implicancia como en la línea “Desarrollo de las Culturas Indígenas”.

Cabe señalar además que existen variables dentro de las bases de datos que no fueron detalladas como “creación”, “envió”, “recepción”, “admisibilidad”, “técnica”, “cualitativa”, “selección”. Estas variables son de tipo fecha, razón por la cual no fueron incluidas en los análisis, al igual como las variables que indican la dirección del encargado principal o la entidad jurídica, ya que no aportan información relevante ni para el proyecto ni para las personas.

Existen variables que perdieron su continuidad en el tiempo, principalmente en los años 2009-2010, como razón_social y tipo_sociedad, fecha nacimiento, entre otras. Sin embargo fueron consideradas igualmente en los análisis.

Dado lo anterior se procedió a realizar la construcción de variables auxiliares cuya finalidad consistió en depurar, validar y homologar las categorías. De ser necesario también se agregaron categorías conllevando a la construcción de variables menos desagregadas. En el numeral 2 del anexo análisis econométrico se presentan todas las variables auxiliares y la forma en que estas fueron construidas.

Para concluir se presenta el siguiente cuadro resumen con las variables a utilizar.



Tabla 21 Resumen de variables presentes en las bases analizadas.

2004-2008 2009-2010recibido Xlista X X X Indirectafondo X Xlinea X X X Directaarea X Xmodalidad X Xsubmodalidad X Xgenero X Xsubgenero X Xcategoria X X Directafinanciamiento X X X Directatecnica X X Directacualitativa X X Directapuntaje X X Directaelegibilidad X Xsolicitado X Xadjudicado X X X Indirectaregion X Xtipo X X X Directarut X Xnombre X Xsexo X X X Directafecha nacimiento X X Indirectanacionalidad X X X Directa / Indirectaetnia X X Directaprofesion X X X Directa / IndirectaOtra Profesión Xpais Xregion X Xcomuna X Xfono X Xemail X Xrut Xrazon_social X X Directatipo_sociedad X X Directaconstitucion Xregion Xcomuna Xadmisibilidad X

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Variables presentes en las bases

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Forma Utilizada

Variables utilizadas en los análisis

Nombre Variable



4.2 Construcción de variables auxiliares

Con la finalidad de de validar y homologar algunas variables que presentaban problemas se construyeron nuevas variables de modo que pudieran ser utilizadas en el ajuste de modelos y/o en análisis descriptivos. Además se crearon nuevas variables a partir de transformaciones o agregaciones de variables presentes en las bases de datos.

Primero se detallarán aquellas variables que fueron construidas con la finalidad de validar aquellas que están presentes en las bases de datos como:

Categoría2: Construida a partir de la variable “categoría”. Esta contiene los niveles que en esencia significan lo mismo pero por estar escritas de forma distinta (mayúscula, minúscula, espacios, tildes, etc.) forman categorías distintas en la variable original.

Area2: Construida a partir de la variable “área”. Esta contiene los niveles que en esencia significan lo mismo pero por estar escritas de forma distinta (mayúscula, minúscula, espacios, tildes, etc.) forman categorías distintas en la variable original.

Linea2: Construida a partir de la variable “Línea”. Esta contiene los niveles que en esencia significan lo mismo pero por estar escritas de forma distinta (mayúscula, minúscula, espacios, tildes, etc.) forman categorías distintas en la variable original.

Selección final: Variable construida a partir de la variable “Lista” y la variable “adjudicado”, que indica si al proyecto se le adjudicó o no algún monto. Si la variable monto es mayor que cero y lista es igual a “seleccionado”, “lista de espera”, entonces el proyecto queda como seleccionado, de lo contrario queda no seleccionado.

Cualitativa2: Variable construida a partir de “cualitativa”, variable que contiene el puntaje obtenido en los aspectos cualitativos. Esta variable debiera ir desde 0 a 50, pero existían casos donde el puntaje asignado superaba las 100 unidades, pero esto se debía a que no se había colocado la coma decimal. En los casos que esto ocurre se realiza la razón según el valor correspondiente (1.000 o 10.000). Esto se validad conjuntamente con las variables “Técnica” y “Puntaje”.



Tecnica2: Variable construida a partir de “técnica”, variable que contiene el puntaje obtenido en los aspectos técnicos. Esta variable debiera ir desde 0 a 50, pero existían casos donde el puntaje asignado superaba las 100 unidades, pero esto se debía a que no se había colocado la coma decimal. En los casos que esto ocurre se realiza la razón según el valor correspondiente (1.000 o 10.000). Esto se validad conjuntamente con las variables “Cualitativa” y “Puntaje”.

Puntaje2: Variable construida a partir de “puntaje”, variable que contiene el puntaje obtenido en a partir de la suma entre “Técnica” y “cualitativa”. Esta variable debiera ir desde 0 a 100, pero existían casos donde el puntaje asignado superaba las 100 unidades, pero esto se debía a que no se había colocado la coma decimal. En los casos que esto ocurre se realiza la razón según el valor correspondiente (1.000 o 10.000). Esto se validad conjuntamente con las variables “Técnica” y “cualitativa”, verificando que “Tecnica2” sumado con “Cualitativa2” sea igual a esta nueva variable Puntaje2.

En segunda instancia se detalla la construcción de variables que fueron construidas a partir de transformaciones o agregaciones de variables que se encuentran en las bases de datos.

Profesión homologada: variable creada a partir de la profesión declarada por el encargado principal del proyecto. Todas las profesiones declaradas se clasificaron en 26 categorías definidas previamente8.

Relación de la Profesión declarada con la cultura: Variable creada a partir de la variable Profesión homologada, donde clasifica las profesiones o categorías en dos grandes grupos, uno que dice relación con la cultura, y el otro que no.

Edad: Variable construida a partir de la diferencia entre la fecha de nacimiento declarada por los encargados principales de los proyectos y la fecha de postulación de postulación respectiva. Cuando esta última no estaba disponible se procedió a realizar la diferencia con el día 15 del mes de Junio del respectivo año de postulación. Por lo tanto la variable indica la edad que tiene la persona al momento de postular.

8 Ver Error: Reference source not found



Tramo edad: construida mediante la agregación de la variable Edad. Se construyen 8 categorías9.

Nacionalidad: esta variable fue construida a partir de la variable “ep_nacionalidad”, agregando el total de nacionalidades, según sus frecuencias, en 4 grandes grupos: “Chilena”,”Europea", “Latinoamericana”, “otra”.

Monto Línea: Variable construida a partir de información externa a las bases de datos. Esta contiene el monto asignado a cada línea por año.

Nº de veces que ha postulado el individuo: Variable construida a partir del RUT del postulante. Se cuenta en cuantos años a postulado el individuo indistintamente del número de proyectos que pueda presentar.

Nº de concursos que ha ganado el individuo (anteriormente): Variable construida a partir del RUT del individuo. Consiste en el conteo, acumulativo, de veces que ha ganado el postulante antes del último periodo de postulación. Por ejemplo, una persona postuló tres proyectos el 2004 de los cuales dos fueron seleccionados. El año 2005 vuelve a postular con dos proyectos y gana 1. Cuando vuelva a postular el año 2006 esta persona tendrá en la nueva variable construida el valor 3, que corresponde al número de proyectos seleccionados anteriormente.

Tabla 22 Categorías de Tramo edadTramo Edad0-1819-3031-4041-5051-6061-7071-8081 y mas

9 Ver



Tabla 23 Categorías de la Profesión Homologada y su relación con la cultura

SI NOAbogado XArtesanos XCientífico XCientista social XGestor cultural XIngeniero XOtros XProductor Artes literarias XProf en patrimonio cultural XProfesional Artes Audiovisuales XProfesional Artes danzarias XProfesional Artes musicales XProfesional Artes teatrales XProfesional Artes visuales XProfesional de circo XProfesional de industria editorial XProfesional de la Arquitectura y diseño XProfesional de la cultura, NCP XProfesional de la salud XProfesional de las comunicaciones e informática XProfesional de las estadísticas e informática XProfesional Economía & Administración XProfesor XProfesor ed artística XTécnicos - auxiliares en actividades culturales XTécnicos - auxiliares en actividades No culturales X

Relación de la Profesión declarada con la culturaProfesión

Homologada



4.3 Metodología de Estimación

Dado que la variable “selección” (que indica si el proyecto en cuestión fue seleccionado o no) es una variable dicotómica, su modelación se realizará mediante un método estadístico denominado Regresión logística. La regresión logística consiste en la modelación de la probabilidad de que ocurra un evento de interés (en este caso “ser seleccionado” y por tanto que otorguen un monto de dinero al postulante), conocido un conjunto de características o variables asociadas al fenómeno. Al igual que una regresión lineal se habla de variable dependiente (seleccionado) y covariables o variables independientes (características del proyecto o postulante), pero la función que liga a ambas variable (función de enlaces) resulta ser un poco más compleja, como se detalla a continuación:

log it {P(Y=1 )}=log{ P(Y=1 )1−P(Y=1 )}=β 0+β 1⋅x1+β 2⋅x2+⋯+β k⋅xk

SiendoY : Variable dicotómica que indica la característica o evento de interés.

Y={1 si cumple condición0 si no

En este caso Y es la variable “seleccionado”, y 1 corresponde a la categoría que indica que el proyecto fue asignado y/o le fue asignado algún monto de dinero.

x1 , x2 , …, xk : Son las covariables o características utilizadas para ajustar el modelo.

Por consiguiente la expresión para la probabilidad de ser seleccionado está dada por:

P(Y=1 )= eβ 0 +β 1⋅x1+ β 2⋅x2+⋯+ β k⋅x k

1+eβ0 + β1⋅x1+β2⋅x2+⋯+β k⋅xk

Posteriormente la probabilidad estimada es utilizada como un puntaje con la cual, mediante alguna cohorte establecida anteriormente, las unidades son clasificadas en alguna de las categorías de la variable dependiente.Cabe señalar que unos de los supuestos fundamentales corresponden a que los residuos de la estimación son aleatorios y tienen una distribución



aproximadamente normal. Tales supuestos serán evaluados y presentados con los modelos finales.



4.3.1 Modelo General

4.3.1.1 Modelo general 2004-2008Primero se ajustó un modelo general para todos los participantes de la probabilidad de que fueran seleccionados, considerando tanto las características propias de las personas o encargado principal y además se consideraron variables asociadas al proyecto. Dado que las bases de los años 2004-2008 tienen un comportamiento distinto a las del año 2009-2010 (Nº de casos perdidos por variables), se procedió a realizar la estimación de los modelos de forma independiente.Las variables utilizadas fueron:

- Selección final: indica si al individuo que postula se le asignó un monto.- Línea: Línea del Fondart a la que postula.- Solicitado: Monto solicitado.- Técnica: Puntaje obtenido en la parte técnica.- Cualitativa: Puntaje obtenido en la parte cualitativa.- Puntaje: Puntaje total.- Financiamiento: Indica si el financiamiento es regional o nacional.- Monto Línea: Monto asignado por línea y año.- Nacionalidad: nacionalidad del postulante o representante.- Tipo: Tipo de postulante, personalidad jurídica o persona natural.- Admisible: Indica si el proyecto es admisible o no.- Elegible: Indica si el proyecto es elegible o no.- Sexo: Sexo del postulante o representante.- Edad: edad del representante o postulante.- Tramo edad: 8 categorías o grupos de edad. - Profesión Homologada: Profesión del postulante o representante.- Relación de la Profesión declarada con la cultura - Etnia: etnia del postulante o representante.



Tabla 24 Coeficientes estimados y estadísticos asociados 2004-2008

Inferior SuperiorCualitativa 0,18 0,00 2744,51 1,00 0,00 1,19 1,18 1,20

Tipo (Juridica) 0,33 0,07 25,08 1,00 0,00 1,39 1,22 1,59

linea 705,11 8,00 0,00

Becas y Pasantías 1,97 0,10 419,54 1,00 0,00 7,20 5,96 8,70

Bicentenario 0,23 0,27 0,71 1,00 0,40 1,25 0,74 2,12Comunicación y Extensión para el Fomento de las Artes y la Cultura

1,74 0,20 77,57 1,00 0,00 5,68 3,86 8,36Conservación y Difusión del Patrimonio Cultural

2,06 0,11 334,55 1,00 0,00 7,82 6,28 9,75Conservación y Promoción del Patrimonio Inmaterial

1,33 0,10 164,95 1,00 0,00 3,79 3,09 4,65

Desarrollo Cultural Regional 0,70 0,08 83,16 1,00 0,00 2,01 1,73 2,33Desarrollo de Infraestructura Cultural

0,51 0,12 19,51 1,00 0,00 1,67 1,33 2,09

Desarrollo de las Culturas Indígenas 1,23 0,13 92,59 1,00 0,00 3,42 2,66 4,39

Financiamiento (Nacional) -0,46 0,07 44,35 1,00 0,00 0,63 0,55 0,72

Constante -9,38 0,18 2773,06 1,00 0,00 0,00

Exp(Beta) I.C. 95,0% para EXP(Beta)Sig.Variables Beta E.T. Wald gl

En la tabla se presentan las estimaciones de los coeficientes del modelo, acompañados de sus respectivos estadísticos de prueba. De la tabla se desprende que las variables “Línea”, “financiamiento” (Nacional o Regional), “Tipo” y “cualitativa” realizan un aporte significativo en el modelamiento de la probabilidad de ser seleccionado (Columna Sig. igual a 0).

De esta forma el modelo puede ser reescrito como:

log it {P(Y=1 )}=−9. 38+0 .18⋅x1+0 .33⋅x2+1 .97⋅x3+0.23⋅x4+1 .74⋅x5 +2 .06⋅x6+1 .33⋅x7+0 .7⋅x8+0. 51⋅x9−0 .46⋅x10+1 .23⋅w1

Donde x corresponde a la variable Línea y por lo tanto cada x ies una indicatriz que señala si el proyecto pertenece o no a una Línea determinada.

x ij={1 Si el proyecto i pertenecea lacategoría j de lalinea0 Sino

i=1 ,…, nj=1 ,…,10

Donde w corresponde a la variable Financiamiento y por lo tanto cada w ies una indicatriz que señala si el proyecto pertenece o no a una Línea de financiamiento de tipo Nacional.



w i={1 Si proyecto i perteneceal financiamiento Nacional0 Si no

i=1 ,…, n

Dado el modelo descrito en el apartado anterior se tiene que las clasificaciones de los individuos fueron las siguientes:

Tabla 25 Tabla de clasificación

Seleccionado No Seleccionado

Seleccionado 3.252 400 89,05

No Seleccionado 2.940 12.066 80,41

Porcentaje global 82,10

Pronosticado Porcentaje correcto

Observado

En el siguiente cuadro se puede apreciar que el modelo es significativo, en comparación al modelo saturado (Solo con intercepto o constante).

Tabla 26 Prueba de Hosmer y Lemeshow

Chi-cuadrado gl Sig.

438,9 8,0 0,0

Del Error: Reference source not found se puede concluir que la variabilidad de la variable “seleccionados”, es explicada entre un 40% y 60% por las variables predictoras (“Cualitativa, línea, tipo, financiamiento”).

Tabla 27 Prueba de Hosmer y Lemeshow

-2 log de la verosimilitud R cuadrado de Cox y Snell R cuadrado de Nagelkerke

10.342,0 0,4 0,6



4.3.1.2 Modelo General 2009-2010

Como se detalló en el Anexo N°1, las bases 2009 – 2010 no contienen algunas de las variables presentes en los años 2004-2008, o en algunos de tener las mismas, tienen una gran cantidad de casos perdidos. Por esta razón es que se procedió a ajustar un modelo independiente, para la serie 2009-2010, de acuerdo a las variables disponibles que estas bases tiene. Así se tiene que las variables utilizadas fueron:

- Profesión Homologada- Edad- Tramo edad- Sexo- Etnia- Nacionalidad- Tipo: persona natural o jurídica- Tipo asociación: Corporaciones y Fundaciones, Soc. Civiles y Comerciales,

Comunidades Indígenas, Asociaciones Indígenas, Organizaciones territoriales o funcionales.

- Número de veces que ha postulado anteriormente el representante (según el año).

- Nº de veces que le han asignado un monto al representante del proyecto anteriormente (según el año).

Tabla 28 Coeficientes estimados y estadísticos asociados 2009-2010

Inferior SuperiorNº veces ha postulado -0,2 0,0 30,5 1 0,00 0,85 0,80 0,90Nº veces ganado anteriormente 2,4 0,1 514,9 1 0,00 10,50 8,57 12,87Financiamiento(Nacional) -0,4 0,1 42,1 1 0,00 0,64 0,56 0,73Tipo 0,7 2 0,70tipo(Natural) -0,2 0,6 0,1 1 0,75 0,83 0,28 2,52tipo(Juridica) -0,1 0,1 0,6 1 0,43 0,94 0,80 1,10Constante -1,1 0,1 221,7 1 0,00 0,32

gl Sig. Exp(Beta) I.C. 95,0% EXP(Beta)Variables Beta E.T. Wald

Como se puede apreciar en el cuadro las únicas variables que resultan incidentes en el modelo, o en la estimación de la probabilidad de selección de proyectos son Nº de veces que ha postulado, N° de veces que ha ganado y el tipo de financiamiento. Sin embargo en los cuadros posteriores se puede apreciar que si bien el modelo es significativo, la variabilidad de la selección de proyectos es



explicada por el conjunto de variables utilizados en tan solo un 20% aproximadamente, por lo tanto es posible que existan variables que no están disponibles y que podrían aportar mayor información.

Tabla 29Chi-cuadrado gl Sig.

1.046,7 5,0 0,0

Tabla 30-2 log de la verosimilitud

R cuadrado de Cox y Snell

R cuadrado de Nagelkerke

5.843,7 0,1 0,2

4.3.2 Modelo Por Línea

En una segunda etapa se realizó la estimación del modelo de forma independiente para cada una de las 12 líneas, utilizando la información disponible desde el año 2004 hasta el año 2010. Empero dada la mala calidad y baja cantidad de información de algunas variables que se deseaban usar, valores perdidos superaban el 25%, se debieron excluir los años 2009 y 2010, según la línea en la cual esto más afectaba.

Cabe señalar que como se desea estimar la probabilidad de que un proyecto sea seleccionado se requiere que cada una de las líneas tenga al menos un proyecto seleccionado. De lo contrario no tiene sentido realizar el ajuste del modelo. En las líneas “Ventanilla única” y “Apoyo a Artistas y creadores chilenos” se detectó que no había proyectos seleccionados10 y por tanto no fue posible ajustar un modelo para dichos datos.

Primero que todo se comenzó por realizar un modelo que empleara todas las variables asociadas a los representantes de los proyectos.Dado que algunas veces las variables resultaban poco significativas (no aportan información estadísticamente importante) se obtuvieron categorizaciones agrupadas de estas y se implementaron. Las variables utilizadas fueron:

- Profesión Homologada- Edad- Tramo edad

10 Según bases “Base GestiónXXXX_Todos_los_Fondos”, de cada año, agrupadas en una gran base



- Sexo- Etnia- Nacionalidad- Tipo: persona natural o jurídica- Tipo asociación: Corporaciones y Fundaciones, Soc. Civiles y Comerciales,

Comunidades Indígenas, Asociaciones Indígenas, Organizaciones territoriales o funcionales.

- Número de veces que ha postulado anteriormente el representante (según el año).

- Nº de veces que le han asignado un monto al representante del proyecto anteriormente (según el año).

1. Becas y Pasantías

Primero se ajustaron modelos que contuvieran las variables asociadas al representante del proyecto, pero con la salvedad que estas variables no presentaran una fuerte asociación de construcción. Por ejemplo se utilizó la variables “Tipo asociación” de manera separada de la variable “Tipo” ya que la segunda de estas corresponde a una segregación de la primera, donde las entidad jurídicas son clasificadas según el tipo de asociación11.

Mayor detalle se puede apreciar en el siguiente cuadro, el cual contiene la estimación del modelo. El primero considera las variables con mayor apertura (edad y Tipo asociación), mientras que la segunda utiliza las variables anteriores, pero en su versión agregada (Tipo, Profesión relacionada a la cultura).

11 Sólo se trabaja con información de los años 2004-2008, ya que para la serie 2009-2010 las variables sexo, profesión y edad tienen aproximadamente el 20% de sus registros sin información.



Tabla 31 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo M1

Inferior Superior71-80 0,51 6,00 1,000-18 -19,79 40192,97 0,00 1,00 1,00 0,00 0,00 .19-30 0,56 1,30 0,19 1,00 0,66 1,76 0,14 22,4531-40 0,55 1,30 0,18 1,00 0,67 1,73 0,14 22,1241-50 0,59 1,31 0,20 1,00 0,65 1,81 0,14 23,6851-60 0,64 1,32 0,23 1,00 0,63 1,89 0,14 25,3961-70 0,06 1,70 0,00 1,00 0,97 1,06 0,04 29,52Técnicos - auxiliares en actividades No culturales 24,00 22,00 0,35Abogado 0,95 1,60 0,36 1,00 0,55 2,60 0,11 59,28Científico 22,01 40192,97 0,00 1,00 1,00 3638640345,09 0,00 .Cientista social -0,27 0,76 0,13 1,00 0,72 0,76 0,17 3,38Gestor cultural -0,14 1,01 0,02 1,00 0,89 0,87 0,12 6,35Ingeniero -0,10 1,10 0,01 1,00 0,93 0,91 0,10 7,81Otros -0,03 0,75 0,00 1,00 0,97 0,97 0,23 4,20Productor Artes literarias -0,15 0,91 0,03 1,00 0,86 0,86 0,15 5,05Prof en patrimonio cultural 0,50 0,99 0,25 1,00 0,61 1,65 0,24 11,58Profesional Artes Audiovisuales -0,33 0,80 0,17 1,00 0,68 0,72 0,15 3,47Profesional Artes danzarias -0,52 0,80 0,43 1,00 0,51 0,59 0,12 2,83Profesional Artes musicales -0,94 0,79 1,42 1,00 0,23 0,39 0,08 1,83Profesional Artes teatrales -0,19 0,75 0,07 1,00 0,80 0,82 0,19 3,57Profesional Artes visuales -1,93 1,04 3,46 1,00 0,06 0,14 0,02 1,11Profesional de circo 0,19 1,22 0,02 1,00 0,88 1,20 0,11 13,16Profesional de la Arquitectura y diseño -0,25 0,76 0,11 1,00 0,75 0,78 0,18 3,48Profesional de la cultura, NCP 0,01 0,75 0,00 1,00 0,99 1,01 0,23 4,36Profesional de la salud -20,18 20070,56 0,00 1,00 1,00 0,00 0,00 .Profesional de las comunicaciones e informática -20,39 40192,97 0,00 1,00 1,00 0,00 0,00 .Profesional Economía & Administración -1,54 0,95 2,59 1,00 0,11 0,22 0,03 1,40Profesor -0,14 0,76 0,04 1,00 0,85 0,87 0,19 3,86Profesor ed artística -0,51 0,97 0,28 1,00 0,60 0,60 0,09 4,02Técnicos - auxiliares en actividades culturales -0,65 1,32 0,24 1,00 0,62 0,52 0,04 6,93Nº veces ganado anteriormente 1,74 0,27 43,21 1,00 0,00 5,72 3,40 9,63Nº de veces que ha postulado -0,02 0,08 0,06 1,00 0,81 0,98 0,83 1,16ep_sexo_2(Femenino) -0,28 0,13 4,85 1,00 0,03 0,75 0,59 0,97Constante -1,37 1,49 0,84 1,00 0,36 0,26

Tra

mo

Edad

P

rofe

sión

Variables incluidas en el modelo I.C. 95,0% para EXP(B)Exp(B)B E.T. Wald gl Sig.

Tabla 32 estadísticos asociados al modelo

-2 log de la verosimilitud



1607,873905 0,1 0,1

Tabla 33 Prueba de Hosmer y LemeshowChi-cuadrado gl Sig.

5,3 8,0 0,7

En el cuadro se puede apreciar que ni la variable tramo de edad, ni profesión aportan de forma significativa al modelo, pero sí lo hacen las variables sexo y Nº de veces que el postulante ha ganado anteriormente el FONDART.Cabe señalar además que aun cuando dos de las cuatro variables aportan información significativa al modelo, esto no es suficiente para la estimación de la probabilidad de que un proyecto sea seleccionado, pues con este modelo solo se puede explicar un 10% aproximadamente de la variabilidad total de la selección de los proyectos, y según la prueba de HL (cuadro) el modelo no es significativo.



Posteriormente se ajusta un nuevo modelo, el cual utiliza las variables “Tipo”, sexo, Nº veces ha ganado anteriormente, Profesión relacionada a la cultura.

Tabla 34 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo M2

Inferior SuperiorNº veces ganado anteriormente 1,74 0,25 49,35 1,00 0,00 5,72 3,51 9,30Profesión relacionada a la cultura -0,09 0,13 0,51 1,00 0,47 0,91 0,71 1,17ep_sexo_2(Femenino) -0,20 0,12 2,71 1,00 0,10 0,82 0,64 1,04Constante -1,05 0,12 83,53 1,00 0,00 0,35

B E.T. Wald gl Sig. Exp(B) I.C. 95,0% para EXP(B)Variables incluidas en el modelo

Tabla 35 estadísticos asociados a la calidad del modelo




1642,6 0,1 0,1

De los cuadros se puede desprender que finalmente la única variable que presenta una relación con la probabilidad de que el proyecto se seleccionado es Nº de veces que el representante ha ganado anteriormente, poro dicha información no es suficiente, ya que no es discriminante en aquellos proyectos cuyos representantes jamás han ganado. Es más, con las variables incluidas en el modelo solo se logra explicar un 10%, al igual que el Modelo1, de la variabilidad total de la selección de proyectos.



2. Bicentenario

Dado que esta línea comienza a partir del año 2007, entre los años 2009-2010 se concentra aproximadamente el 50% de los postulantes. Pero como se explicó en el numeral 1 del anexo econométrico algunas de las variables en los años 2009-2010, tienen muchos datos perdidos y en el peor de los casos, para esta línea, llegan a recoger información del 75% de los postulantes, específicamente la variable tramo de edad. En consecuencia se procede a realizar la estimación del modelo con aquellas variables que a nivel total, 2004-2010, contengan al menos el 75% de los registros válidos.Así el modelo ajustado consideró las variables:

Tabla 36 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modelo

Inferior SuperiorTipo (Juridico) -0,09 0,38 0,06 1,00 0,81 0,91 0,43 1,93Nº veces ganado anteriormente 1,75 0,23 57,13 1,00 0,00 5,74 3,65 9,03Profesión relacionada a la cultura 0,31 0,37 0,74 1,00 0,39 1,37 0,67 2,80ep_sexo_2(Femenino) -0,29 0,39 0,57 1,00 0,45 0,75 0,35 1,59Constante -2,91 0,35 68,98 1,00 0,00 0,05

Variables incluidas en el modelo B E.T. Wald gl Sig. Exp(B) I.C. 95,0% para EXP(B)





229,0 0,2 0,3

Cabe señalar que si bien se consideró la serie completa, desde cuando comienza esta línea, 2007 hasta el año 2010, existen variables consideradas como sexo, profesión y Tipo que presentan missing, lo que corresponde a un 25% del total de los datos considerados (160 proyectos).Al igual que en la línea anterior se puede explicar que las variables asociadas a las características de las personas no inciden en la selección de los proyectos, pero si tiene una gran incidencia en esta línea el número de veces que ha ganado antes el representante del proyecto. Para esta línea se logra ver que si bien el modelo es mejor que en la línea anterior no logra ser lo suficientemente bueno, y logra explicar tan solo el 30% de la variabilidad total de la variable “seleccionado”.



3. Comunicación y extensión para el fomento de las artes y la cultura

Esta Línea comienza a partir del año 2008. La información con la cual se cuenta para los años 2009-2010 son reducidas, por lo tanto se ajusta un modelo con aquellas variables que tienen más del 75% de información. Es importante aclarar que la variable “Profesión relacionada a la cultura”, tienen un 19% aproximadamente de información perdida (235 proyectos).


Inferior SuperiorNº veces ganado anteriormente 2,34 0,24 92,35 1,00 0,00 10,43 6,47 16,83Profesión relacionada a la cultura 0,40 0,18 5,17 1,00 0,02 1,49 1,06 2,10Nº veces ha postulado -0,21 0,07 8,73 1,00 0,00 0,81 0,71 0,93Constante -1,54 0,18 76,10 1,00 0,00 0,21

Exp(B) I.C. 95,0% para EXP(B)Variables incluidas en el modelo B E.T. Wald gl Sig.

Tabla 39 Estadísticos asociados a la calidad del modelo




860,5 0,2 0,2

Como se puede apreciar en el cuadro, en esta línea aparecen como incidentes las variables asociadas a la experiencia del postulante (Nº veces que ha participado y Nº veces que ha ganado anteriormente), así como también la relación de la profesión con la cultura. Cabe señalar que el si bien estas variables están relacionadas con la selección del proyecto, esto no es suficiente puesto que la variabilidad explicada por estas variables no supera el 20%.

4. Conservación y difusión del patrimonio culturalAl igual que en la Línea Bicentenario las características asociadas a los representantes del proyecto no tienen incidencia sobre la selección del proyecto, pero la variable Nº de veces que ha ganado anteriormente resulta tener una incidencia positiva sobre la probabilidad de seleccionar un proyecto.


Inferior SuperiorNº veces ganado anteriormente 2,35 0,30 63,21 1,00 0,00 10,45 5,86 18,63Profesión relacionada a la cultura -0,18 0,15 1,53 1,00 0,22 0,83 0,63 1,11Nº veces ha postulado -0,07 0,09 0,49 1,00 0,48 0,94 0,78 1,13Constante -1,17 0,15 61,18 1,00 0,00 0,31

Exp(B) I.C. 95,0% para EXP(B) Variables incluidas en el modelo

B E.T. Wald gl Sig.







1349,7 0,1 0,1

5. Conservación y promoción del patrimonio inmaterialEsta línea comienza desde el año 2005 y presenta el mismo comportamiento de las líneas descritas anteriormente. No se encuentra un modelo significativo y las variables relacionadas con las características de los representantes de los proyectos no tienen incidencia sobre la selección del modelo. Pero la variable Nº de veces que ha ganado anteriormente resulta tener una incidencia positiva sobre la probabilidad de seleccionar un proyecto. Sin embargo en esta línea pareciera ser que los representantes que postulan muchas veces no ganan los proyectos de forma significativa, pues el efecto de esta variable sobre la probabilidad de seleccionar el proyecto resulta ser negativa. Cabe señalar que es en esta línea donde se encuentran presentantes que han postulado hasta 6 veces y nunca han ganado.

Mayor detalle lo puede encontrar en los siguientes cuadros:


Inferior SuperiorNº veces ganado anteriormente 1,94 0,21 82,31 1,00 0,00 6,97 4,58 10,59Nº veces ha postulado -0,14 0,07 3,96 1,00 0,05 0,87 0,76 1,00Constante -1,22 0,12 104,31 1,00 0,00 0,30


B E.T. Wald gl Sig.





1769,8 0,1 0,1

6. Desarrollo cultural regional

Sin duda esta es la variable en que más postulantes se registran entre los años 2004 y 2010. Cabe señalar que el 20% de los datos aproximadamente tiene



valores perdidos, específicamente en las variables de interés para esta sección, tramo edad, profesión y tipo.


Inferior SuperiorNº veces ganado anteriormente 2,99 0,18 269,58 1,00 0,00 19,82 13,88 28,31Tipo (Juridico) 0,18 0,08 4,76 1,00 0,03 1,20 1,02 1,40Profesión relacionada a la cultura 0,14 0,08 3,04 1,00 0,08 1,16 0,98 1,36Nº veces ha postulado -0,16 0,06 8,16 1,00 0,00 0,85 0,77 0,95 Constante -1,48 0,09 255,91 1,00 0,00 0,23

Variables incluidas en el modelo

B E.T. Wald gl Sig. Exp(B) I.C. 95,0% para EXP(B)





4296,6 0,1 0,2

Si bien todas las variables son significativas, estas logran explicar solo el 10% de la variabilidad total. Por otra parte se puede apreciar que -2*L (estadístico de razón de verosimilitud), es muy grande y al compararlo con el valor de la distribución Chi-cuadrado con 6 grados de libertad el modelo no ajusta bien los datos.

7. Desarrollo de infraestructura cultural

Para esta línea existe información desde el año 2004 hasta el año 2010, sin embargo el total de proyectos se reduce considerablemente si se analiza el total de registros que contienen las variables tramo de edad, profesión estas tienen un 15% aproximadamente de casos perdidos. Por lo tanto se ajustó un modelo que considerara las variables que tuviera la mayor cantidad de registros posibles, estas son Tipo (Natural o jurídica), Nº de veces que ha ganado anteriormente, el número de veces que ha postulado, entre otras. Pero las variables que resultaron significativas se presentan en el siguiente cuadro.


Inferior SuperiorNº veces ganado anteriormente 0,82 0,15 30,80 1,00 0,00 2,27 1,70 3,04Tipo (Juridico) 0,44 0,19 5,25 1,00 0,02 1,56 1,07 2,28Constante -1,49 0,18 66,27 1,00 0,00 0,23


B E.T. Wald gl Sig.







1.567,2 0,0 0,0

Como se puede apreciar en las tablas anteriores, tanto el n° de veces que el representante ha ganado anteriormente, como el Tipo jurídico tienen una incidencia positiva en la probabilidad de seleccionar un proyecto.Cabe señalar que si bien ambas variables resultan significativas en el modelo, esto no es suficiente, puesto que la variabilidad de la variable “seleccionado”, es explicada en un porcentaje inferior al 10%, según el R cuadrado de Nagelkerke.

8. Desarrollo de las culturas indígenas

Esta línea contiene información a partir del año 2004, pero cabe señalar que la participación ha ido en descenso a partir del año 2007. Esta línea presenta una gran cantidad de datos perdidos en las variables edad, profesión, entre otras.

En los siguientes cuadros se puede apreciar que para esta línea las variables asociadas a las características propias del representa de cada proyecto, no tiene incidencia sobre la selección de los proyectos. Aun cuando las variables asociadas a la experiencia del representante en cuanto a la postulación de proyectos son estadísticamente significativas en el modelo, estas solo logran explicar un margen de la variabilidad total de la variable “seleccionado”.

Tabla 48 Estimación de los parámetros – y significancia de estos en el modeloVariables en la ecuación

Inferior SuperiorNº veces ganado anteriormente 5,17 1,05 24,26 1,00 0,00 176,32 22,51 1.380,87Nº veces ha postulado -0,35 0,13 7,57 1,00 0,01 0,71 0,55 0,90Constante -0,70 0,18 15,14 1,00 0,00 0,50


B E.T. Wald gl Sig.





949,3 0,1 0,2



9. Fomento a las artes, artesanía y folclor

Esta línea corresponde a la línea con mayor participación (proyectos postulados) en el fondart. Entre el año 2004 y 2007 concentra casi el 45% de postulantes, mientras que a partir del 2008, por la apertura de nuevas líneas, baja a un 30% aproximadamente.Para esta línea aparece que de las características de los responsables de proyectos el sexo y el tipo son incidentes de forma positiva, es decir las personas naturales, tienen mas chances de ser seleccionados que un jurídico (29% sobre la probabilidad real), mientras que una mujer tienen un 11% mas de chances de ser seleccionado que un hombre.


Inferior SuperiorTipo (Juridico) -0,34 0,10 11,47 1,00 0,00 0,71 0,58 0,87Nº veces ganado anteriormente 2,48 0,10 586,71 1,00 0,00 11,95 9,78 14,61Nº veces ha postulado -0,08 0,03 5,93 1,00 0,01 0,93 0,87 0,99ep_sexo_2(Femenino) 0,11 0,06 3,47 1,00 0,06 1,11 0,99 1,25 Constante -1,75 0,06 806,45 1,00 0,00 0,17


B E.T. Wald gl Sig.





8.334,2 0,1 0,2

A pesar de que las variables aportan información al modelo o de cierto modo están relacionadas con la selección del proyecto, no son suficientes para explicar la un porcentaje importante de la variabilidad de la variable seleccionado.

10. Investigación y estudioEsta línea surge el año 2010, por tanto el set de datos con que se cuenta es bastante reducido, en cuanto a la cantidad de registros a las variables recopiladas, puesto que algunas de ellas presentan datos perdidos. No es recomendable intentar cualquier ajuste. Hasta que se tenga un set de datos más robustos, en cuando a la calidad de la información y las variables consideradas.

11. Apoyo a Artistas y creadores chilenos y Ventanilla AbiertaEstas líneas no pueden ser modeladas ya que las bases analizadas12 no presentan ganadores12 Fuente: Base “ Resumen_Extendido 2010”



5 Anexo 5: Planilla de cálculo de respaldo

Adicionalmente, se presenta como respaldo del análisis de perfiles de beneficiarios, una planilla de cálculo Excel, con toda la información específica de los perfiles, de acuerdo a los niveles de análisis utilizados en el Informe.


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