RESUMENLos modelos mixtos son una propuesta de modelación estadística avanzada, que permiten mejorar la calidad del análisis de los factores fijos y factores aleatorios, modelando la variabilidad aleatoria y la correlación de los errores, siendo muy útiles en el análisis de datos desbalanceado, datos con pseudoréplicas, o datos con algún tipo de estructura jerárquica o de agrupación. En esta investigación, con el software InfoStat se realizó una aplicación de los modelos generales y mixtos, sobre la variable "Calificación de los estudiantes Aprobados", de Ingeniería Agroindustrial, con datos de 11 años. Se respondió preguntas estadísticas sobre el comportamiento del rendimiento académico, en función del Año académico y del Género de los estudiantes. Al modelar el Año Académico, el Género y la interacción como factores fijos, en relación con la nota de los estudiantes aprobados, se determinó que la inclusión de los factores aleatorios: Estudiante y Docente, mejoraron los: AIC, BIC del modelo, la normalidad y homocedasticidad de los residuos, mejorándose así la calidad del análisis estadístico. El modelo con factores mixtos, encontró diferencias significativas en las notas de los estudiantes aprobados por los factores: "Año Académico" y "Género". Sin embargo, no se determinó efecto de interacción entre ambos factores.Palabras claves: Modelos mixtos, AIC, BIC, calificaciones. ABSTRACTThe mixed models are a proposal of advanced statistical modeling, that allow to improve the quality of the analysis of the fixed factors and random factors, modeling the random variability and the correlation of the errors, being very useful in the analysis of unbalanced data, data with pseudo replica, or data with some kind of hierarchical structure or grouping. In this research, with the InfoStat software, an application of the general and mixed models was carried out, on the variable "qualification of the Approved Students", of Agroindustrial Engineering, with data of 11 years. Statistical questions about academic performance behavior were answered, based on Year Academic of the students' and the Gender. In modeling the Academic Year, Gender and interaction as fixed factors, in relation to the grade of the approved students, it was determined that the inclusion of random factors: Student and Teacher, had improved: AIC, BIC model, normality and homoscedasticity of the residues, thus to get better the Vol. 30, No. 02, pp. 84-95/Diciembre 2017
RESUMENSe hizo uso de estadística univariada y multivariada, para buscar patrones de rendimiento académico, que permitieran de forma temprana predecir la deserción y el éxito, al final de la carrera, en 7 generaciones de estudiantes universitarios de ingeniería agroindustrial en la UNI sede Norte, Nicaragua. Por medio del análisis discriminante, aplicado a las calificaciones del primer semestre de primer año de la carrera, se pudo clasificar los estudiantes que llegan a quinto año de forma exitosa o no, con un alto nivel de acierto, 79%. Las matemáticas en primer lugar y luego las químicas fueron las asignaturas de mayor peso para predecir el éxito o fracaso final en la carrera.Palabras claves: Análisis multivariado discriminante; Estudio predictivo; Deserción; Éxito; Ingeniería agroindustrial. ABSTRACTUnivariate and multivariate statistics were used to look for patterns of academic performance that would allow early prediction of dropout and success at the end of the career in 7 generations of university students of agro-industrial engineering at the UNI North Campus, Nicaragua. By means of the discriminant analysis, the score academic of the first semester of first year of the race, allowed to classify the students that arrive to fifth year of successful form or not, with a high level of success, 79%. Mathematics first and then chemistry were the most important subjects to predict success or failure in the final race.
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