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dc.contributor.advisorCastro Morera, María
dc.contributor.advisorNavarro Asencio, Enrique
dc.contributor.authorArroyo Resino, Delia
dc.contributor.otherUniversidad Complutense de Madrid. Facultad de Educación - Centro de Formación del Profesorado, Departamento de Investigación y Psicología en Educación, Rector Royo Villanova s/n, Ciudad Universitaria, 28040, Madrid; Tel.+34913946112; dp420@ucm.esspa
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationp. 535-565spa
dc.identifier.urihttps://eprints.ucm.es/55433/1/T41120.pdfspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11162/194824
dc.description.abstractSe trata de conocer cómo afectan determinadas características de las evaluaciones educativas, en los patrones de correlación generados entre las puntuaciones de los estudiantes, a través de la realización de una simulación Monte Carlo, Está basada en un modelo jerárquico lineal con tres niveles de anidamiento (tiempo, estudiante y aula) y longitudinal (nueve mediciones). Por ello, como primer objetivo se plantea estudiar el efecto de los porcentajes de varianza, así como de los valores de correlación fijados entre el intercepto y la pendiente en los distintos niveles, con el fin de conocer la fiabilidad con la que se estiman las puntuaciones de los estudiantes y el comportamiento del Efecto de Regresión a la Media. Para ello se analizan los patrones de correlación generados entre las diferentes ocasiones de medida, lo que ayudará a conocer el número de aplicaciones necesarias para estimar las puntuaciones de los estudiantes con precisión. El segundo objetivo, estudiar el efecto del tamaño de las aulas en la estimación de su pendiente de crecimiento. Para la consecución de dichos objetivos de investigación, se han simulado datos con el software estadístico R-Studio versión 3.4.3, donde el primer nivel hace referencia al tiempo, el segundo a los estudiantes y, el tercero a las aulas, también se ha utilizado el programa estadístico SPSS versión 23 y Excel 2016, con el fin de complementar los análisis de los datos. Los resultados muestran que el factor que más influye en la precisión con la que se estiman las puntuaciones de los estudiantes, es la diferencia entre el porcentaje de varianza encontrado en el error intrasujeto respecto al porcentaje de varianza existente en la pendiente, y se obtienen estimaciones más fiables con un menor número de mediciones cuando es mayor este último coeficiente (debido a su carácter acumulativo), independientemente del nivel al que haga referencia (estudiante y/o aulas).spa
dc.format.extent565 p.spa
dc.format.mediumDigitalspa
dc.language.isospaspa
dc.rightsCuando no se especifique otra condición, los documentos incorporados a Redined a texto completo, se hallan bajo las condiciones de uso de sólo lectura y únicamente podrán ser citados con reconocimiento del autor(es). Para cualquier otro uso, deberá solicitarse el permiso del autor (es)spa
dc.subjectvaloraciónspa
dc.subjectpuntuaciónspa
dc.subjectanálisis estadísticospa
dc.subjectanálisis comparativospa
dc.subjectevaluaciónspa
dc.titleEl efecto de regresión a la media en evaluaciones longitudinales a través de un estudio de simulación Monte Carlospa
dc.typeTesis doctoralspa
dc.audienceProfesoradospa
dc.bbddInvestigacionesspa
dc.description.paisESPspa
dc.educationLevelEducación Infantilspa
dc.educationLevelEducación Primariaspa
dc.educationLevelEducación Secundariaspa


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