Modelo multinível: uma aplicação a dados de avaliação educacional

Abstract

<span style="font: 13px/normal verdana, arial; color: #000000; text-transform: none; text-indent: 0px; letter-spacing: normal; word-spacing: 0px; float: none; display: inline !important; white-space: normal; background-color: #ffffff;">Os autores, no seu importante trabalho, procuram demonstrar as potencialidades da adoção de modelos de regressão linear multilevel na análise e modelagem de dados da avaliação educacional, em oposição aos modelos de regressão linear clássicos impróprios para tratar dados com estrutura hierárquica. Ao final, fazem uma aplicação de dois níveis aos dados de Matemática do SAEB - Sistema de Avaliação da Educação Básica, de 1997, relativos à 8ª série do ensino fundamental da Região Sudeste do país.</span>

The relevance of the school socioeconomic composition and school proportion of repeaters on grade repetition in Brazil: a multilevel logistic model of PISA 2012

“…In other words, changing from public to private schools does not overcome the problem of repetition. As mentioned in the introduction, the average of student performances in large scale assessments, such as the SAEB, is higher in private than in public schools (Barbosa and Fernandes 2000;Soares et al 2001). Moreover, the literature suggests that school type is associated with the socioeconomic school characteristics, the quality of school infrastructure and equipment, and other intra-school variables (Ferrão and Fernandes 2003).…”

Fatores associados ao desempenho escolar em Português: um estudo multinível por regiões

“…O modelo final do estudo de Fletcher explicou no mínimo 38,9% da variância do nível da escola e 6,5% do nível do aluno tomando como referência o modelo depois da inserção das variáveis de controle. Barbosa e Fernandes (2000) utilizaram a técnica de regressão multinível para analisar os dados coletados no SAEB de 1997, abrangendo 2.821 alunos da 8a série do Ensino Fundamental da região Sudeste, aos quais foi aplicada a prova de Matemática. A ICC bruta nesse estudo foi de 0,37 e uma ICC de 0,30 corrigida pelo nível da educação do pai, indicando que, depois da inserção da variável de controle, 30% da variância podem ser atribuídos ao nível de escola.…”

“…Os autores afirmaram que este achado confirma que a distribuição dos alunos pelas escolas não é aleatória. As análises de Barbosa e Fernandes (2000) apontaram para um desempenho pior das meninas em Matemática e um desempenho melhor dos alunos de escolas privadas. Tomando como referência o modelo depois da inserção da variável de controle, o modelo final deste estudo conseguiu explicar, no mínimo, 33,7% da variância do nível da escola e 2,2% do nível do aluno.…”

Modelo de três níveis hierárquicos para a proficiência dos alunos de 4ª série avaliados no teste de língua portuguesa do SIMAVE/PROEB-2002

“…Os dados utilizados por Fletcher foram os dados do Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica (SAEB) de 1995, colhidos na prova de matemática e de questionário aplicados a alunos de 8 a série. Barbosa e Fernandes (2000) utilizaram em sua pesquisa dados do SAEB-1997, colhidos em testes e questionários com o objetivo de estabelecer uma relação entre as variáveis explicativas de dois níveis (alunos e escolas) e o rendimento escolar dos alunos de 8 a série. O objetivo do estudo de Soares, Alves e Oliveira (2001) foi conhecer o efeito das escolas de nível médio no vestibular da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) nos anos de 1998, 1999 e 2000, e, ao mesmo tempo, apresentar uma forma alternativa de avaliar os efeitos dessas escolas.…”