UN ESTUDIO COMPARATIVO DE LAS METODOLOGÍAS DE MODELAJE DE DATOS PROVENIENTES DE MUESTREOS COMPLEJOS UNA APLICACIÓN AL SAEB 99 / UM ESTUDO COMPARATIVO DAS METODOLOGIAS DE MODELAGEM DE DADOS AMOSTRAIS COMPLEXOS - UMA APLICAÇÃO AO SAEB 99 / A COMPARATIVE STUDY OF METHODOLOGIES FOR MODELLING COMPLEX SURVEYS MODELLING - AN APPLICATION TO SAEB 99

AUTOR(ES)

MARCEL DE TOLEDO VIEIRA

DATA DE PUBLICAÇÃO

2001

RESUMO

A consideração do desenho amostral é fundamental e indispensável em trabalhos que têm como objetivo a análise e modelagem de dados selecionados através de desenhos amostrais complexos. Desta forma torna-se possível a produção de resultados realmente úteis e confiáveis para os gestores de políticas públicas. O principal objetivo desta dissertação é chamar a atenção para a importância da utilização das técnicas adequadas ao tratamento de dados amostrais complexos, discutindo também as conseqüências de sua não adoção. As metodologias adequadas para a análise de dados amostrais complexos podem ser agrupadas em duas abordagens. A primeira, denominada de abordagem agregada, se baseia na incorporação de pesos e efeitos do plano amostral no ajuste dos modelos estatísticos. Através da outra abordagem, que é denominada de abordagem desagregada, a lógica de modelagem é modificada, incorporando os efeitos devidos à amostragem complexa. Isto pode ser feito através do uso de modelos lineares hierárquicos, ou multinível. Os dados analisados nesta dissertação foram coletados pelo Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica (SAEB) no ano de 1999. Esta pesquisa compreende um exame de conhecimentos e um levantamento sobre condições sócio-econômico-demográficas de mais de 200.000 alunos, suas escolas, professores e diretores. A amostra do SAEB 99 foi selecionada a partir de um plano amostral complexo. O desenho amostral do SAEB 99 considera amostragem aleatória estratificada de unidades conglomeradas, com múltiplas etapas. A estimação pontual de estatísticas descritivas a partir de dados amostrais complexos não apresenta grandes dificuldades na medida em que se utiliza de forma adequada os pesos na expansão da amostra. Será ilustrada, através de um exemplo, a importância dos pesos amostrais na estimação. Será verificado que sua não adoção no cálculo da média, na situação em questão, poderia gerar resultados superestimados. Nesta dissertação serão apresentados aspectos teóricos das técnicas (adequadas a dados amostrais complexos) de estimação pontual de parâmetros de modelos de regressão e de suas respectivas variâncias. Também é realizada uma discussão sobre o efeito do plano amostral, intervalos de confiança e testes de hipóteses, e sobre o pacote SUDAAN. Serão apresentados os resultados da aplicação das técnicas estudadas. Paralelamente, será conduzido um estudo dos determinantes da proficiência dos alunos. Ainda, serão apresentadas e analisadas as conseqüências de não se considerar o desenho amostral na estimação dos parâmetros dos modelos e de suas respectivas variâncias, para o SAEB 99. Será realizada uma interpretação educacional dos resultados apresentados.

ASSUNTO(S)

pesquisa complexas aggregated approach linearizacao linearization complex surveys maximum pseudo-likelihood abordagem agregada pseudo-semelhanca maxima

Documentos Relacionados

• POISSON REGRESSION MULTILEVEL MODEL: AN APLICATION TO SAEBS REPETENCE DATE
• Análise de dados epidemiológicos incorporando planos amostrais complexos
• Espacio del producto y cambio estructural: un enfoque latinoamericano y una aplicación al caso uruguayo
• ESTIMAÇÃO DE MODELOS LOGLINEARES COM DADOS FALTANTES: UMA APLICAÇÃO AO SAEB/99
• Creencias y ansiedad hacia las matemáticas: un estudio comparativo entre maestros de Colombia y España