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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Abstract: This article explores the application of advanced statistical methods, specifically survival analysis, to examine academic trajectories in higher education, underscoring its advantages over traditional models that often struggle with incomplete data or events of uncertain duration. In particular, the Kaplan-Meier method, Cox regression, and the log-rank test are highlighted for their ability to handle censored and uneven data, offering a more accurate perspective on the timing of key events such as dropout or graduation. This methodological approach not only enables comparisons of academic pathways across different groups but also provides a deeper understanding of the time spent in the academic process, going beyond traditional success-or-failure analyses. By focusing on time as the main variable, the article illustrates how these statistical tools can enhance educational research and support decision-making in the university setting. The goal is to understand when and how critical educational events occur and how they depend on various factors, emphasizing the need to rigorously adapt methods to the specific study objectives. This approach strengthens the interpretation of results and aids in understanding how students make decisions about continuing or discontinuing their studies]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="pt"><p><![CDATA[Resumo: Este artigo aborda a aplicação de métodos estatísticos avançados, como a análise de sobrevivência, para estudar as trajetórias acadêmicas no ensino superior, destacando seu valor em relação aos modelos tradicionais, que muitas vezes enfrentam dificuldades com dados incompletos ou eventos de duração incerta. Em particular, são enfatizadas as vantagens do método de Kaplan-Meier, da regressão de Cox e do teste log-rank para lidar com dados censurados e desiguais, proporcionando uma visão mais precisa do tempo até a ocorrência de eventos-chave, como evasão ou formatura. Essa abordagem metodológica não só permite comparar trajetórias entre diferentes grupos, mas também oferece uma compreensão mais profunda do tempo investido no processo acadêmico, superando as análises tradicionais de sucesso ou fracasso. Ao focar no tempo como a principal variável, o artigo demonstra como essas ferramentas estatísticas podem aprimorar a pesquisa educacional e a tomada de decisões no contexto universitário. O objetivo é entender quando e como ocorrem eventos educacionais críticos e como eles dependem de diferentes variáveis, sublinhando a necessidade de adaptar rigorosamente os métodos ao objeto de estudo. Esse enfoque fortalece a interpretação dos resultados, auxiliando na compreensão de como os estudantes tomam decisões sobre continuar ou abandonar seus estudos]]></p></abstract>
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