Técnicas para datos multinivel: aplicación a los determinantes del rendimiento educativo

Este trabajo consiste en la aplicación de la metodología multinivel, que contempla la interacción entre variables individuales y grupales. Se intenta medir los determinantes del rendimiento de los alumnos del último curso del polimodal en tres departamentos de la provincia de Tucumán (censo año 2000...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Herrera Gomez, Marcos, Aráoz, María Florencia, De Lafuente, Gisela, D'Jorge, María Lucrecia, Granado, María José, Michel Rivero, Andrés, Terán, Paz
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2005
Materias:
Ciencias Económicas
Educación
Métodos econométricos y estadísticos
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164328
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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spelling I19-R120-10915-1643282024-03-27T20:02:07Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164328 Técnicas para datos multinivel: aplicación a los determinantes del rendimiento educativo Herrera Gomez, Marcos Aráoz, María Florencia De Lafuente, Gisela D'Jorge, María Lucrecia Granado, María José Michel Rivero, Andrés Terán, Paz 2005-11 2005 2024-03-27T17:32:29Z es Ciencias Económicas Educación Métodos econométricos y estadísticos Este trabajo consiste en la aplicación de la metodología multinivel, que contempla la interacción entre variables individuales y grupales. Se intenta medir los determinantes del rendimiento de los alumnos del último curso del polimodal en tres departamentos de la provincia de Tucumán (censo año 2000). Los datos tienen una estructura multinivel al pertenecer los alumnos a distintos colegios. El método GEE “Generalized Estimated Equation”, adecuado a datos en conglomerados, permite modelar la correlación que existe entre los estudiantes dentro de un mismo colegio. Se observa un mejor ajuste respecto a Mínimos Cuadrados que supone independencia entre las observaciones. This paper consists of the application of the Hierarchical lineal model (multilevel methodology) which takes in consideration the interaction between individual and aggregated variables. It is intented to measure determinants of student performance in their last year of school in three departments of Tucuman’s province (educational census year 2000). Data has multilevel structure indeed students belong to different schools. The GEE method “Generalized Estimated Equation”, suitable for conglomerate data, allows to model correlation between students within the same school. So multilevel modeling strategies are more likely to produce unbiased estimators than Least Squares, which suppose independence between observations. Facultad de Ciencias Económicas Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf
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