Comparación de los modelos logit y probit del análisis multinivel, en el estudio del rendimiento escolar

Abstract

En el capítulo I se desarrolló el Modelo de Análisis Multinivel. Los Modelos Multinivel constituyen una propuesta realista del análisis de los datos, debido a que los diseños muestrales que se emplean actualmente son complejos.

En el capítulo II se desarrolló el Modelo LOGIT. La regresión Logit utiliza una función de distribución acumulativa (FDA) de tipo logístico. La regresión logística se basa en la suposición de que la variable dependiente categórica refleja una variable subyacente cualitativa (éxito, fracaso) y deduce la función de enlace a partir de la distribución binomial.

En el capítulo III se desarrolló el Modelo PROBIT, Para la regresión Probit se utiliza una FDA de distribución normal, (modelo Probit en muchas ocasiones se le llame también “Modelo Normit“). La regresión Probit asume que la variable dependiente categórica refleja una distribución subyacente cuantitativa la cual ha sido recategorizada de modo que se convierte en una variable binaria y deduce la función de enlace de la distribución normal estándar acumulada.

En el capítulo IV se presenta los resultados del Modelo de Análisis Multinivel, con la Función de enlace Probit, (Probit Multinivel) y la Función de enlace Logit (Logit Multinivel) con ayuda del software LISREL. Además se plantean de manera formal los modelos para cada caso y se obtienen la razón de verosimilitud, entre otros indicadores. Por otro lado se obtiene el estadístico de Wald, y tablas de probabilidad para cada uno de los modelos, calculados en el desarrollo de la presente tesis. Para el análisis se empleó la Base de Datos del Programa Internacional para la Evaluación de Estudiantes (PISA) del año 2009.