Análisis secuencial de datos observacionales en investigación educativa (y II): Perspectiva multivariante con modelos log-lineales y logit

Abstract

Los modelos lag-lineales y logit proporcionan una alternativa multivariante a las técnicas clásicas de análisis de datos categóricos secuenciales procedentes de la observación sistemática. En este trabajo se muestra la utilidad y la adecuación de estos modelos matemáticos para representar fenómenos de interacción observados en sus contextos de origen. Se muestra el procedimiento completo incluyendo la organización de los datos registrados en tablas de contingencia multidimensionales, la construcción, la evaluación y la interpretación de los modelos así como la estimación de sus correspondientes parámetros. Se apuntan además otras posibilidades diferentes de análisis secuencial de datos observacionales mediante modelos lag-lineales a desarrollar en futuras investigaciones (modelos de cuasi-independencia, simetría y cuasi-simetría, modelos con datos ordinales y relaciones con los modelos causales). Por último se concreta una aplicación de los modelos logit en la evaluación de la calidad de los datos registrados (concordancia secuencial).

Log-linear and logit models provide a multivariant choice to the traditional techniques of analysis of categorial and sequential data derived from systematic observation. Throughout this report it is shown the usefulness and fitting of these mathematical models to represent phenomenons of interaction observed in their original contexts. The whole process is shown including the organization of data recorded in tables of multidimensional contingencies, the construction, assessment and interpretation of the models, as well as the estimation of its corresponding parameters. Other different possibilities from the sequential analysis of observational data are pointed out by means of log-linear models to be developed in later researches (e. g. models of quasi-independence, symmetry and quasi-symmetry, models with ordinal data and relations with causal models). Finally, it is established an application of logit models to assess at the recorded data quality (sequential concordance).