MODELOS LINEALES GENERALES Y MIXTOS EN LA CARACTERIZACIÓN DE LA VARIABLE CALIFICACIÓN, INGENIERÍA AGROINDUSTRIAL, UNI-NORTE

MODELOS LINEALES GENERALES Y MIXTOS EN LA CARACTERIZACIÓN DE LA VARIABLE CALIFICACIÓN, INGENIERÍA AGROINDUSTRIAL, UNI-NORTE

Los 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 p...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Dicovskiy Riobóo, L. M., Pedroza Pacheco, M. E.
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2018
Acceso en línea:https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/5527
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spelling NEXO55272019-02-04T15:30:02Z GENERAL AND MIXED LINEAR MODELS IN THE CHARACTERIZATION OF THE QUALIFICATION VARIABLE, AGROINDUSTRIAL ENGINEERING, UNI-NORTH MODELOS LINEALES GENERALES Y MIXTOS EN LA CARACTERIZACIÓN DE LA VARIABLE CALIFICACIÓN, INGENIERÍA AGROINDUSTRIAL, UNI-NORTE Dicovskiy Riobóo, L. M. Pedroza Pacheco, M. E. Mixed models AIC BIC qualifications. Modelos mixtos AIC BIC calificaciones. The 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 quality of the statistical analysis. The model with mixed factors, found significant differences in the qualifications of the students approved by the factors: "Academic Year" and "Gender". However, no interaction effect between the two factors was determined. Los 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. Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2018-01-10 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-Reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/5527 10.5377/nexo.v30i2.5527 Nexo Scientific Journal; Vol. 30 No. 2 (2017); 84-95 Nexo Revista Científica; Vol. 30 Núm. 2 (2017); 84-95 1995-9516 1818-6742 spa https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/5527/5206
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