PREDICTORES ASOCIADOS A VARIACIONES EN PUNTAJES SIMCE EN LA REGIÓN DEL BIOBÍO

<p>El creciente interés de contar con investigaciones que expliquen diferencias en resultados académicos en el Sistema de Medición de la Calidad de la Educación (Simce) que vayan más allá de la mera construcción de un “ranking educativo”, es el fundamento del propósito principal de este estudi...

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Main Authors: José Manuel Merino Escobar, Ricardo Andres Orellana Olivares
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Católica de Temuco 2013-07-01
Series:Cultura-Hombre-Sociedad
Subjects:
Online Access:http://cuhso.cl/index.php/cuhso/article/view/445
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PREDICTORES ASOCIADOS A VARIACIONES EN PUNTAJES SIMCE EN LA REGIÓN DEL BIOBÍO
Cultura-Hombre-Sociedad
Análisis estadístico de regresión jerárquica multivariado
Región del Biobío
Prueba Simce
modelo óptimo trivariado
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0719-2789
publishDate 2013-07-01
description <p>El creciente interés de contar con investigaciones que expliquen diferencias en resultados académicos en el Sistema de Medición de la Calidad de la Educación (Simce) que vayan más allá de la mera construcción de un “ranking educativo”, es el fundamento del propósito principal de este estudio que busca identificar posibles predictores de tipo social, cultural o económico, que incidan de manera estadísticamente significativa en variaciones en los resultados de la prueba mencionada aplicada el año 2009 a cuartos años básicos.</p><p>La población comprendida corresponde a la totalidad de la Región del Biobío, Chile. Como esta población resulta demasiado extensa para el análisis de nivel individual, se trabajó con las medias comunales de Simce en las 54 comunas que comprenden la mencionada Región. El método de recolección de datos consistió en una búsqueda exhaustiva de la mayor cantidad de predictores disponibles en bases de datos confiables como el Censo, la Casen, Sinim y Simce. Los datos obtenidos fueron ordenados, analizados y correlacionados a través del programa de análisis estadístico S.A.S.</p><p>El análisis estadístico de regresión jerárquica multivariado permitió establecer un modelo óptimo trivariado para la variable dependiente, conformado por las variables independientes: evaluación docente, crecimiento anual comunal de la población y porcentaje de acceso a computador.</p><p>Finalmente, este modelo explicó un 57% de la variación total de los resultados Simce 2009 con un error alfa de 1 por 10.000.</p>
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