Análise de regressão na investigação em educação
Análise de regressão na investigação em educação
Através da aplicação da análise de regressão, os investigadores no domínio da educação utilizam-na como uma ferramenta estatística para investigar as diversas inter-relações entre as variáveis educativas. É fundamental para a identificação de padrões, a previsão de resultados e o fornecimento de informações sobre os diferentes factores que afectam o desempenho dos alunos e a eficiência educativa entre os investigadores.
Qual é o objetivo da análise de regressão na investigação em educação?
O principal objetivo da análise de regressão na investigação educacional é determinar o nível e o tipo de ligações existentes entre as variáveis independentes (como os métodos de ensino ou o estatuto socioeconómico) e as variáveis dependentes (como os resultados dos alunos). Um exemplo disso pode ser o exame de um estudo que utiliza a análise de regressão para determinar o efeito de vários factores, como a dimensão da turma e a experiência do professor, nos resultados dos testes padronizados dos alunos.
Como é que a análise de regressão pode ajudar na elaboração de políticas no domínio da educação?
O apoio à tomada de decisões com base em dados concretos no domínio da educação através da análise de regressão é possível graças à sua capacidade de sublinhar as variáveis que têm maior impacto nos resultados dos alunos. Um exemplo concreto é quando a análise revela que a afetação de mais recursos financeiros a um programa de tutoria corresponde a um número muito maior de alunos com melhores notas. Assim, os decisores políticos são reorientados para o caminho certo e podem afetar recursos de forma mais produtiva ao desenvolvimento de programas e medidas educativas.
Que tipos de modelos de regressão são normalmente utilizados na investigação no domínio da educação?
Na investigação no domínio da educação, a regressão linear, a regressão logística e a regressão múltipla são alguns dos modelos de regressão mais utilizados. A regressão linear, que é sobretudo utilizada para a previsão das variáveis que ocorrem, como as classificações dos testes, é a que necessita de resultados contínuos, enquanto a regressão logística é utilizada para resultados categóricos, como a aprovação ou reprovação numa disciplina. A regressão múltipla fornece uma ferramenta para os analisadores terem em consideração um número de variáveis ao mesmo tempo, o que, por sua vez, lhes permite uma melhor compreensão do processo.
Quais são as limitações da análise de regressão na investigação no domínio da educação?
A análise de regressão é uma ferramenta maravilhosamente capaz, mas não está isenta de falhas, sendo a principal a possibilidade de viés de variável omitida, ou seja, alguns factores significativos são excluídos do modelo e são precisamente as razões pelas quais os resultados se tornam erróneos. Além disso, a causalidade é diferente da correlação; por conseguinte, os investigadores devem ser prudentes na exegese dos resultados que obtiveram. Para ilustrar, uma análise de regressão pode mostrar uma ligação entre a realização dos trabalhos de casa e o sucesso académico dos estudantes; no entanto, isso não implica necessariamente que os trabalhos de casa sejam o único fator causador da melhoria das notas sem ter em conta outros factores.