Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.2/1729
Título: Modelos multi-nível : fundamentos e aplicações
Autor: Cruz, Cláudia Catarina Mendes Silva da
Palavras-chave: Matemática
Estatística
Métodos estatísticos
Informática
Metodologia da investigação
Estudo de casos
Escolas profissionais
Alunos
Multilevel model
Hierarchical linear model
Crossed multilevel models
SPSS for multilevel models
Multilevel model in education
Data de Defesa: 2010
Citação: Cruz, Cláudia Catarina Mendes Silva da - Modelos multi-nível [Em linha] : fundamentos e aplicações. Lisboa : [s.n.], 2010. 182 p.
Resumo: Os modelos multi-nível são uma resposta à necessidade de analisar a relação entre os indivíduos e o meio que os rodeia. Através destes modelos podemos separar o papel de cada uma das características de uma estrutura interactiva complexa, com o intuito de melhorar o conhecimento da realidade, permitindo uma intervenção mais eficiente. Neste trabalho procuramos explorar os fundamentos dos modelos multi-nível, ilustrando uma aplicação em educação, área pioneira de pesquisa destas metodologias. Em concreto, apresentamos primeiro uma abordagem teórica e uma revisão histórica, seguidas de uma explicação mais prática da construção deste tipo de modelos, na qual se evidenciam os comandos do SPSS a utilizar para ajustar e interpretar os modelos multi-nível. Aplicamos esta teoria aos dados de uma escola profissional localizada em Sines, com o intuito de estudar as diferenças entre as classificações médias dos alunos nos cinco cursos, tendo em conta um conjunto de variáveis, quer do nível 1 (alunos), quer do nível 2 (cursos). As observações foram registadas entre 2004 e 2010, sendo a análise de dados e o modelo obtidos com recurso ao SPSS versão 16.0. Pudemos constatar que não existem diferenças significativas entre os cursos nem entre os professores de Português e Matemática. Foram, no entanto, construídos os modelos, com a introdução das co-variáveis estatisticamente significativas. Verificou-se a existência de diferenças significativas entre as classificações médias dos alunos e as variáveis género, a zona de proveniência, o facto de ter obtido ou não sucesso no curso e as interacções (ano lectivo × sexo) e (ano lectivo × zona de proveniência). Concluímos ainda a não existência de diferenças significativas entre a idade de entrada no curso e o sucesso do aluno. Não se verificaram diferenças entre o modelo com três níveis e o modelo de classificação cruzada. As co-variáveis significativas foram a idade, o total de módulos em atraso e o professor de Português. Recomendamos a utilização de uma amostra de maior dimensão e a comparação com outras escolas com características semelhantes à escola aqui em estudo.Multilevel models answer the need to analyze the relation between individuals and surrounding environment. Through these models we can separate each one of the characteristics of a complex interactive structure, aiming to improve knowledge of reality, enabling a more effective intervention. With this work we intend to explore the fundaments of multilevel models, illustrating an application in education, the pioneering area for these methodologies. We start with a theoretical approach and an historical revision, followed by a more practical specification of the conception of this type of models, on which it’s highlighted the SPSS commands to use to adjust and interpret the multilevel models. We apply this theory to the data of a professional school located in Sines, in order to study the differences between the average of the students scores in the five courses, taking into account a set of variables, both for level 1 (students) as for level 2 (courses). The observations were registered between 2004 and 2010, having used SPSS version 16.0 to perform data analysis and obtaining the model. We can establish that there are no significant differences between the courses nor between the Portuguese and Mathematics teachers, nonetheless the models have been developed with the introduction of the statistically significant co-variables. There were, however, significant differences between the average student test scores and the gender variables, the provenance/district , the success rate in the course and the interactions (school year sex) and (school year provenance). We also concluded that there are no significant differences between the age of admission to the course and the student success rate. There were no differences between the model with three levels and the crossed classification model. The significant variables were age, total modules in arrear and the Portuguese teacher. We recommend a wider sample to be used and comparison with other schools with similar characteristics to the school under study.
Descrição: Dissertação de Mestrado em Estatística, Matemática e Computação
URI: http://hdl.handle.net/10400.2/1729
Aparece nas colecções:Mestrado em Estatística, Matemática e Computação / Master's Degree in Statistics, Mathematics and Computation - TMEMC

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