La presente investigación incorpora un concepto relativamente nuevo a la modelación de la toma de una decisión. Las Teorías Implícitas (Van Aalderen y Walma ,2016), interpretadas como la eficiencia percibida para transformar esfuerzo en la habilidad, se introducen en la modelación de la elección de una carrera STEM. Esta variable se operacionaliza como la tasa de crecimiento promedio en los cursos de colegio relevantes para estas carreras. Dado que la variable dependiente es binaria se opta por un modelo de estimación Probit. Posteriormente, se implementa un Heckprobit para intentar corregir por el sesgo de selección y los potenciales confounders presentes. Aunque el efecto encontrado es modesto, los estimadores encontrados para estas variables se mantienen robustos ante la inclusión de las variables de control personales y socioeconómicas. Del mismo modo, los efectos de las variables de Teorías Implícitas se mantienen robustos a la corrección por sesgo de selección. Las implicancias de los hallazgos pueden incidir en las políticas de los actores que busquen aumentar el capital humano STEM en los países en desarrollo.