II Curso de Factores Asociados TERCE Introducción al Análisis

 II Curso de Factores Asociados TERCE
Introducción al Análisis Multinivel: Fundamentos y Aplicaciones
Manaus, Brasil (15 –18 de julio 2013)
Descripción
El “II Curso de Factores Asociados del TERCE”, tiene como objetivo central capacitar a los
representantes de los países miembros del LLECE en metodologías de investigación asociadas al estudio de
los Factores Asociados al Logro de Aprendizaje. Específicamente, el objetivo de este curso es introducir a
los participantes en el uso de modelos jerárquicos lineales (también denominados modelos multinivel), y,
también, en el desarrollo, gestión y monitoreo de proyectos de investigación en el tema. El curso tendrá un
enfoque práctico, que incentive la aplicación de los modelos aprendidos a las bases de resultados del TERCE.
En primera instancia se explicaran los conceptos centrales de los modelos para, posteriormente, resolver
ejercicios. Al completar el curso se espera que los estudiantes puedan aplicar los modelos multinivel a
preguntas de investigación específicas de sus países utilizando el software HLM, y, también, poder participar
del desarrollo de proyectos de investigación en el estudio de los Factores Asociados al Logro de
Aprendizaje. Durante el curso se realizarán distintos ejercicios parciales asociados a los temas tratados, y un
ejercicio final a modo de evaluación de lo aprendido.
Instructor
El curso será dictado por Ernesto Treviño y su equipo. Ernesto Treviño es académico e Investigador
de la Universidad Diego Portales, Licenciado en Economía del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores
de Monterrey, Máster y Doctor en Educación con especialización en políticas educativas por la Universidad
de Harvard. Recibió el Premio Gail P. Kelly a la mejor tesis de doctorado en 2007, entregada por la
Comparative and International Education Society de Estados Unidos. Ha publicado distintos análisis sobre
factores asociados al aprendizaje y políticas educativas en el Instituto Nacional para la Evaluación de la
Educación y en la Unesco, así como en distintas revistas académicas.
Actualmente participa en distintos proyectos financiados por el Conicyt en Chile; dirige la
evaluación del proyecto "Un Buen Comienzo" desarrollado y financiado por la Fundación Educacional
Oportunidad y en colaboración con la Universidad de Harvard; asesora al Laboratorio Latinoamericano de
Evaluación de la Calidad de la Educación de la Unesco; y, por último, dirige el estudio de evaluación de
impacto de la Reforma Integral de Educación Básica en Primaria en México como socio implementador de la
Unesco-México
Plan de estudios
Modulo 1
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Introducción a estudios de investigación.
Conceptos estadísticos y Regresión lineal
Creación de índices compuestos.
Análisis factorial exploratorio y confirmatorio.
Realización de ejercicio (Requiere uso de Mplus).
Modulo 2
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Elementos básicos del análisis multinivel
Uso de software HLM.
Desarrollo de ejercicio (requiere use de HLM).
Ajuste Modelos Multinivel.
Desarrollo de ejercicio (requiere use de HLM).
Modulo 3
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Taxonomia de los Modelos Multinivel.
Desarrollo de ejercicio con pregunta de investigación (requiere use de HTML).
Elementos adicionales del análisis multinivel.
Desarrollo de ejercicio con pesos muestrales, valores plausibles (requiere use de HTML).
Modulo 4
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Evaluación Final: Aplicación de modelos de investigación y de análisis multinivel.
Requisitos
Para asistir al curso se debe cumplir con los siguientes requisitos:
• Es necesario que los participantes tengan un conocimiento básico de técnicas estadísticas aplicadas de
regresión múltiple. Esto quiere decir que los participantes deben entender y saber utilizar los métodos y
conocer los supuestos principales, pero no se espera que deriven matemáticamente los modelos1.
Los participantes deberán traer computador al curso, y deben instalar el software HLM versión 72 el día antes
de empezar el curso. Existe una versión de este software de prueba con todas las funcionalidades, pero la
licencia expira 15 días después de instalar. HLM se puede bajar de la siguiente página web:
http://www.ssicentral.com/hlm/downloads.html
• Dado que HLM es un software de estimación, no posee un manejador de datos. Por lo tanto, se espera que
los participantes tengan instalado en su computador un paquete estadístico para tales fines, de preferencia
SPSS o STATA, pues los profesores del curso manejan dichos paquetes.
• En el curso se plantea la realización del Análisis Factorial Exploratorio (AFE) y Análisis Factorial
Confirmatorio (AFC) y para esto se utilizara el software Mplus. Pueden descargar una versión de prueba
desde la siguiente página web:
http://www.statmodel.com/demo.shtml
• Todos los participantes deberán llenar con anterioridad al curso un cuestionario de antecedentes generales de
conocimientos y experiencia usando modelos estadísticos. Dicha información permitirá a los profesores
ajustar el contenido del curso a las necesidades de los participantes.
• Para obtener un certificado de aprobación del curso, se requiere que los participantes asistan a todas las
sesiones, desarrollen los ejercicios en clase y resuelvan satisfactoriamente la evaluación final del curso
Bibliografía recomendada
1
El curso contempla en el módulo uno (1) una sesión de conceptos estadísticos básicos y regresión lineal a modo de
nivelación/recordatorio.
2
Existen distintos software que permiten implementar modelos multinivel (o mixtos), para este curso, se utilizará el
paquete HLM.
Kreft, I. & de Leeuw, J. (1998). IntroducingMultilevelModeling. London: Sage Publications.
Raudenbush, S.W. &Bryk, A.S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications andData AnalysisMethods
(AdvancedQuantitativeTechniques in the Social Sciences) (SecondEdition). Thousand Oaks, CA:
SagePublishing.
Raudenbush, S.W., Bryk, A.S., Cheong, Y.K., Congdon, R. &duToit, M. (2011).
Hierarchical Linear andNonlinearModeling. Lincolnwood, IL: Scientific SoftwareInternational, Inc.
Snijders, T.A.B. &Bosker, R.J. (2002). MultilevelAnalisis: AnIntroductionto Basic
andAdvancedMultilevelModeling. London: SagePublications.