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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/10538 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorÁlvarez-Vaz, Ramón-
dc.contributor.authorGadea, Sebastián-
dc.date.accessioned2017-11-23T14:12:01Z-
dc.date.available2017-11-23T14:12:01Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationÁlvarez-Vaz, R., Gadea, S. Aplicación de modelos multinivel para variables binarias en estudios sobre logros académicos en escolares [en línea]. Montevideo : Udelar. FCEA-IESTA, 2014es
dc.identifier.issn1688-6453-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12008/10538-
dc.description.abstractEn un estudio sobre las dificultades de aprendizaje llevado adelante por equipos de maestros, psiquiatras y psicomotricistas en escolares de contexto socio-económico bajo, se analizan los logros académicos. Cuando los individuos forman grupos o clusters, podríamos esperar que dos individuos seleccionados de un mismo grupo tiendan a ser más parecidos que dos individuos seleccionados de entre los diferentes grupos. Por ejemplo, los ni~nos aprenden en las clases nutriendose de las condiciones de su grupo, tales como características de los maestros y la capacidad de otros ni~nos en la clase, lo que puede incluir en el logro educativo de un ni~no. Por lo tanto, para evaluar tales dependencias se recurre a los modelos multinivel -también conocidos como modelos jerárquicos lineales, modelos mixtos, modelos de efectos aleatorios y modelos de componentes de la varianza - para analizar los datos con una estructura jerárquica. Se hace una breve introducción a los modelos multinivel y luego se presenta el caso particular de variables de respuesta binarias. Se presenta una nueva metodología de estimación del modelo para este tipo de variables y a continuación, se expone la aplicación concreta, donde se aplican modelos de intercepto aleatorio. Para eso se toma en cuenta las variables contextuales relativas a escuela, grupo en la escuela y maestra, en 372 ni~nos del departamento de Canelones de 1er grado, que forman parte de 7 escuelas publicas y 22 grupos. Se eval ua una escala de logro acad emico (ELA), conformada por 6 subescalas para medir logros en lectura de frases y palabras, adquisici on de c odigo escrito y dominio de repertorio num erico. El constructo ELA se dicotomiza tomando como categor as el logro de la totalidad de las subescalas o no y, sobre este se aplica an alisis multinivel. Los resultados muestran que es necesario trabajar con modelos m as complejos, manejando como alternativas futuro modelos de 3 niveles, con pendiente aleatoria o modelos de Umbral con interceptos aleatorios. Palabras clave: Escalas, efectos jos, efectos aleatorios, modelos multinivel, Variables binarias. 1ramon@iesta.edu.uy 2sgadea@iesta.edu.uy 1es
dc.format.extent18 p.es
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoeses
dc.publisherUdelar. FCEA-IESTAes
dc.relation.ispartofSerie DT (14 / 05);-
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectEscalases
dc.subjectEfectos fijoses
dc.subjectEfectos aleatorioses
dc.subjectModelos multiniveles
dc.subjectVariables binariases
dc.titleAplicación de modelos multinivel para variables binarias en estudios sobre logros académicos en escolareses
dc.typeDocumento de trabajoes
dc.contributor.filiacionÁlvarez-Vaz, Ramón, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística.-
dc.contributor.filiacionGadea Sebastián, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística.-
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0)-
Aparece en las colecciones: Documentos de Trabajo - Instituto de Estadística

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