Análisis de regresión en la investigación educativa
Análisis de regresión en la investigación educativa
Mediante la aplicación del análisis de regresión, los investigadores en educación lo utilizan como herramienta estadística para investigar las diversas interrelaciones entre las variables educativas. Resulta decisivo para la identificación de patrones, la previsión de resultados y la aportación de conocimientos sobre los distintos factores que afectan al rendimiento de los alumnos y a la eficiencia educativa entre los investigadores.
¿Para qué sirve el análisis de regresión en la investigación educativa?
El principal objetivo del análisis de regresión en la investigación educativa es determinar el nivel y el tipo de conexiones que existen entre las variables independientes (como los métodos de enseñanza o la situación socioeconómica) y las variables dependientes (como el rendimiento de los alumnos). Un ejemplo podría ser el examen de un estudio que emplea el análisis de regresión para determinar el efecto de varios factores, como el tamaño de la clase y la experiencia del profesor, en las puntuaciones de los alumnos en los exámenes estandarizados.
¿Cómo puede ayudar el análisis de regresión en la elaboración de políticas educativas?
El apoyo a la toma de decisiones basada en pruebas en el ámbito de la educación mediante el análisis de regresión es posible gracias a su capacidad para subrayar las variables que más influyen en el rendimiento de los alumnos. Un ejemplo concreto es cuando el análisis revela que la asignación de más recursos financieros a un programa de tutorías se corresponde con un número mucho mayor de alumnos que obtienen mejores notas. De este modo, se reorienta a los responsables políticos hacia la línea de actuación correcta y pueden asignar recursos de forma más productiva al desarrollo de programas y medidas educativas.
¿Qué tipos de modelos de regresión se utilizan habitualmente en la investigación educativa?
En la investigación educativa, la regresión lineal, la regresión logística y la regresión múltiple son algunos de los modelos de regresión más utilizados. La regresión lineal, que se utiliza sobre todo para la predicción de las variables que tienen lugar, como los resultados de los exámenes, es la que necesita resultados continuos, mientras que la regresión logística se utiliza para resultados categóricos, como aprobar o suspender un curso. La regresión múltiple proporciona una herramienta para que los analizadores tengan en cuenta una serie de variables al mismo tiempo, lo que a su vez les permite conocer mejor el proceso.
¿Cuáles son las limitaciones del análisis de regresión en la investigación educativa?
El análisis de regresión es una herramienta maravillosamente capaz, pero no está exenta de defectos, siendo la cuestión clave la posibilidad del sesgo de la variable omitida, es decir, que algunos factores significativos queden excluidos del modelo son las mismas razones por las que los resultados resultan erróneos. Además, la causalidad es diferente de la correlación, por lo que los investigadores deben ser prudentes en la exégesis de los resultados obtenidos. A modo de ejemplo, un análisis de regresión puede mostrar una relación entre la realización de los deberes y el éxito académico de los alumnos; sin embargo, esto no implica necesariamente que los deberes sean el único factor causante de la mejora de las notas sin tener en cuenta otros factores.