Este trabajo ilustra una aplicación de análisis estadístico multinivel, específicamente regresión multinivel (considerando dos niveles) en el contexto de la investigación educacional. Antes, se habla acerca de los niveles de explicación utilizados en la psicología y las aplicaciones de análisis multinivel, teniendo en cuenta sus ventajas con respecto a la regresión tradicional. Para ilustrar la aplicación de la regresión multinivel se utilizó el software estadístico MLwiN 2.20 y la base de datos de acceso público NELS: 88, que corresponde al tipo de evaluación de gran escala longitudinal educativa realizada en el contexto de los EE.UU. A través de lo método de estimación IGLS se probaron cinco modelos considerando efectos fijos y aleatorios, a fin de comprobar la influencia de las variables de nivel 1, es decir, el nivel del estudiante, así como nivel 2, es decir, el nivel de escuela en las puntuaciones de la prueba de matemáticas. Se encontraron efectos significativos de la situación socioeconómica, tanto a nivel escolar como a nivel del alumno, el nivel de la etnia del estudiante, ya que este agregada como variable al nivel de escuela. El modelo con coeficientes fijos y aleatorios mostró un mejor ajuste y la etnicidad un efecto de variable aleatoria fue estadísticamente importante, seguido por sexo, muestra que los hombres y los blancos y los asiáticos obtuvieron mejores resultados en matemáticas, pero este desempeño fue diferente entre las escuelas. Palabras clave: análisis estadístico multinivel, la investigación educativa; NELS: 88.
Resumo O presente trabalho exemplifica uma aplicação da análise estatística multinível, especificamente regressão multinível (considerando-se dois níveis) no contexto da pesquisa educacional. Antes, dissertou-se sobre níveis de explicação utilizados na psicologia e aplicações da análise multinível, considerando as suas vantagens em relação à regressão tradicional. Para se exemplificar a aplicação da regressão multinível teve-se em conta o software estatístico MLwiN 2.20 e o banco de dados de acesso público NELS:88, que corresponde a uma pesquisa educacional de tipo longitudinal de grande porte realizada no contexto estadunidense. Através do método de estimação IGLS foram testados cinco modelos, considerando efeitos fixos e aleatórios, com o objetivo de verificar a influência de variáveis do nível 1; isto é, do nível do aluno assim como variáveis do nível 2; ou seja, do nível da escola nos escores da prova de matemática. Verificaram-se os mais fortes efeitos para o nível sócio-econômico, tanto no nível da escola como no nível do aluno, da etnia no nível do aluno, assim como desta variável agregada para o nível da escola. O modelo com coeficientes fixos e aleatórios apresentou um melhor ajuste e a variável etnia teve mais forte efeito aleatório, seguido pelo sexo, mostrando que os homens e brancos e asiáticos tiveram um desempenho melhor na matemática, mas que este desempenho foi diferente entre as escolas. Palavras-chave: Análise estatística multinível; pesquisa educacional; NELS:88
Abstract This work illustrates an application of multilevel statistical analysis, specifically multilevel regression (considering two levels) in the context of educational research. Before, spoke out about levels of explanation used in psychology and applications of multilevel analysis, considering its advantages over the traditional regression. To illustrate the application of multilevel regression took into account the statistical software MLwiN 2.20 and NELS: 88 database of public access, which corresponds to a kind of large longitudinal educational research held in the U.S. context. Through the IGLS estimation method were tested five models considering fixed and random effects, in order to verify the influence of variables of level 1, ie, the level of the student as well as level 2, ie, the level of school in math test scores. There were the strongest effects for socioeconomic status, both at the school level and at the level of the student, the student's ethnicity level, as this variable aggregated to the school level. The model with fixed and random coefficients showed a better fit and ethnicity variable random effect was strongest, followed by sex, showing that men and whites and Asians performed better in math, but this performance was different between the schools. Key-words: Multilevel statistical analysis, educational research; NELS: 88.
Pimentel, Vera, J., Barroca, G., Cirino, C. (2014) Aplicação da análise estatística multinível em educação. Praxis Investigativa REDIE. 6, (11), 51-63.
