Modelos lineales multinivel en SPSS y su aplicación en investigación educativa
DOI:
https://doi.org/10.1344/reire2018.11.118984Palabras clave:
Modelos Lineales Multinivel, Modelos Jerárquicos Multinivel, PISA, Análisis Cuantitativo, SPSSResumen
En el presente artículo abordamos el análisis de datos que se encuentran agrupados o anidados en unidades más amplias, como ocurre en muchas ocasiones en el ámbito educativo. Para ello, mediante la base de datos que proporciona la prueba PISA (OCDE), donde el alumnado (nivel 1) se agrupa en centros (nivel 2), se ejemplifica el análisis que más se adecúa a este tipo de datos estructurados siguiendo una jerarquía, los modelos lineales multinivel (MLM). A través del programa SPSS se lleva a cabo el MLM que permite, teniendo en cuenta dichos agrupamientos, analizar la influencia de las variables independientes de nivel 1 (personales y familiares) y las de nivel 2 (todas las relacionadas con el centro) en los resultados relacionados con el rendimiento del alumnado en la Prueba PISA 2015 (variable dependiente). En el ejemplo presentado, se demuestra no solo que las variables tanto de nivel 1 como de 2 tenían un efecto relevante en el resultado del alumnado, sino también que el análisis mediante el MLM permite tener en cuenta los efectos inter-niveles, en este caso el agrupamiento en centros, en el resultado.Citas
Andreu Abela, J. (2011). El análisis multinivel: una revisión actualizada en el ámbito sociológico. Metodología de Encuestas, 13, 161-176. Recuperado de: http://casus.usal.es/pkp/index.php/MdE/article/view/1017
Blanco Blanco, A., López Martín, E., y Ruiz de Miguel, C. (2014). Aportaciones de los modelos jerárquico-lineales multivariados a la investigación educativa sobre el rendimiento. Un ejemplo con datos del alumnado español en PISA 2009. Revista de Educación, 365, 122-149. http://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2014-365-267
Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics: and sex and drugs and rock ’n’ roll (4.ª edición). Los Angeles: Sage.
Kreft I. G. G., y De Leeuw, J. (1994). Introducing multilevel modeling. Londres: Sage.
OCDE (2016). Programme for International Student Assessment (PISA) 2015. Recuperado de: http://www.oecd.org/pisa/
Tabachnick, B. G., y Fidell, L. S. (2001). Using multivariate statistics. Boston: Allyn & Bacon.
Twisk, J. W. R. (2006). Applied multilevel analysis: a practical guide. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511610806
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
El autor conserva los derechos de autoría y concede a REIRE los derechos de la primera publicación del artículo.
Todos los contenidos incluidos en la Revista d’Innovació i Recerca en Educació están sujetos a la licencia de Reconocimiento 4.0 Internacional de Creative Commons, que permite la reproducción, distribución y comunicación pública siempre que se reconozca el autor y la revista.