%0 workingPaper %A Álvarez-Vaz, Ramón %E Gadea, Sebastián %D 2014 %G spa %T Aplicación de modelos multinivel para variables binarias en estudios sobre logros académicos en escolares %U http://hdl.handle.net/20.500.12008/10538 %X En un estudio sobre las dificultades de aprendizaje llevado adelante por equipos de maestros, psiquiatras y psicomotricistas en escolares de contexto socio-económico bajo, se analizan los logros académicos. Cuando los individuos forman grupos o clusters, podríamos esperar que dos individuos seleccionados de un mismo grupo tiendan a ser más parecidos que dos individuos seleccionados de entre los diferentes grupos. Por ejemplo, los ni~nos aprenden en las clases nutriendose de las condiciones de su grupo, tales como características de los maestros y la capacidad de otros ni~nos en la clase, lo que puede incluir en el logro educativo de un ni~no. Por lo tanto, para evaluar tales dependencias se recurre a los modelos multinivel -también conocidos como modelos jerárquicos lineales, modelos mixtos, modelos de efectos aleatorios y modelos de componentes de la varianza - para analizar los datos con una estructura jerárquica. Se hace una breve introducción a los modelos multinivel y luego se presenta el caso particular de variables de respuesta binarias. Se presenta una nueva metodología de estimación del modelo para este tipo de variables y a continuación, se expone la aplicación concreta, donde se aplican modelos de intercepto aleatorio. Para eso se toma en cuenta las variables contextuales relativas a escuela, grupo en la escuela y maestra, en 372 ni~nos del departamento de Canelones de 1er grado, que forman parte de 7 escuelas publicas y 22 grupos. Se eval ua una escala de logro acad emico (ELA), conformada por 6 subescalas para medir logros en lectura de frases y palabras, adquisici on de c odigo escrito y dominio de repertorio num erico. El constructo ELA se dicotomiza tomando como categor as el logro de la totalidad de las subescalas o no y, sobre este se aplica an alisis multinivel. Los resultados muestran que es necesario trabajar con modelos m as complejos, manejando como alternativas futuro modelos de 3 niveles, con pendiente aleatoria o modelos de Umbral con interceptos aleatorios. Palabras clave: Escalas, efectos jos, efectos aleatorios, modelos multinivel, Variables binarias. 1ramon@iesta.edu.uy 2sgadea@iesta.edu.uy 1