Análisis secuencial de datos observacionales en investigación educativa (Y II) : perspectiva multivariante con modelos log-lineales y logit
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1996Publicado en:
RIE : revista de investigación educativa. 1996, v. 14, n. 1 ; p. 97-114Resumen:
Los modelos lag-lineales y logit proporcionan una alternativa multivariante a las técnicas clásicas de análisis de datos categóricos secuenciales procedentes de la observación sistemática. Se muestra la utilidad y la adecuación de estos modelos matemáticos para representar fenómenos de interacción observados en sus contextos de origen. Se muestra el procedimiento completo incluyendo la organización de los datos registrados en tablas de contingencia multidimensionales, la construcción, la evaluación y la interpretación de los modelos así como la estimación de sus correspondientes parámetros. Se apuntan además otras posibilidades diferentes de análisis secuencial de datos observacionales mediante modelos lag-lineales a desarrollar en futuras investigaciones (modelos de cuasi-independencia, simetría y cuasi-simetría, modelos con datos ordinales y relaciones con los modelos causales). Por último se concreta una aplicación de los modelos logit en la evaluación de la calidad de los datos registrados (concordancia secuencial).
Los modelos lag-lineales y logit proporcionan una alternativa multivariante a las técnicas clásicas de análisis de datos categóricos secuenciales procedentes de la observación sistemática. Se muestra la utilidad y la adecuación de estos modelos matemáticos para representar fenómenos de interacción observados en sus contextos de origen. Se muestra el procedimiento completo incluyendo la organización de los datos registrados en tablas de contingencia multidimensionales, la construcción, la evaluación y la interpretación de los modelos así como la estimación de sus correspondientes parámetros. Se apuntan además otras posibilidades diferentes de análisis secuencial de datos observacionales mediante modelos lag-lineales a desarrollar en futuras investigaciones (modelos de cuasi-independencia, simetría y cuasi-simetría, modelos con datos ordinales y relaciones con los modelos causales). Por último se concreta una aplicación de los modelos logit en la evaluación de la calidad de los datos registrados (concordancia secuencial).
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