Trabajo informática revista pisa2000 | Page 116

p Tabla AI.3 Efectos de los factores del alumno y del centro en la puntuación en lectura Predicción de puntuación en lectura Efecto Error típico Sig. (p) Constante Factores del alumno y la familia Número de cursos repetidos nunca repitió repitió un curso repitió dos cursos Índ. nivel socio-económico y cultural (ISEC) Minutos de lectura voluntaria al día ninguno hasta 30 min. de 31 a 60 min. más de 60 min. Índ. de comunicación cultural con los padres Índ. de comunicación de otro tipo con los padres Absentismo en las dos últimas semanas no faltó al centro más de 2 veces faltó al centro 3 veces o más Género del alumnado alumno alumna Estructura familiar familia nuclear otro tipo Origen extranjero de la familia no sí Factores del aula y del centro ISEC promedio del centro Horas de deberes a la semana en lengua ninguna de 1 a 3 h. más de 3 h. Número de alumnos en el aula Índ. de buen clima alumnos-profesor 493,7 (3,1) 0,000 _ -59,8 -78,3 0,5 _ (4,9) (14,6) (0,1) _ 0,000 0,000 0,000 _ 13,4 18,6 21,3 7,6 -2,9 _ (2,3) (3,1) (3,6) (1,5) (0,9) _ 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001 _ -11,6 _ (3,6) _ 0,001 _ 6,2 _ (1,6) _ 0,000 _ -3,3 _ (1,6) _ 0,038 _ -6,0 _ (3,4) _ 0,072 1,5 (0,2) 0,000 _ 6,3 10,3 1,0 1,9 _ (1,7) (4,0) (0,3) (1,0) _ 0,001 0,010 0,003 0,064 denomina error. El procedimiento de regre- sión permite medirlo y proporcionar, como resultado, una medida de la bondad de ajus- te del modelo. La Figura AI.4 presenta una comparación de la composición de la varian- za en el modelo antes y después de la intro- ducción de los factores. La varianza total se descompone en la varianza debida a los centros –inter-centros– y la varianza debida a los alumnos –intra-cen- tros–. Tras el cálculo del modelo el primer Varianza explicada por el modelo La ecuación de regresión presentada más arriba, además de constante, efectos y facto- res, contiene también otro componente: el residuo o error. Éste especifica la parte del resultado en lectura que no predice el mode- lo. Ningún modelo no trivial de regresión es perfecto y nunca alcanza a dar cuenta de to- das las desviaciones presentes en los da- tos. Siempre queda una determinada varian- za no sometida a ajuste, que en estadística se [ 118 ]