La predicción del rendimiento académico: regresión lineal versus regresión logística

  1. García Jiménez, María Visitación
  2. Jiménez Blanco, Amelia
  3. Alvarado Izquierdo, Jesús María
Revista:
Psicothema

ISSN: 0214-9915

Año de publicación: 2000

Volumen: 12

Número: 2

Páginas: 248-252

Tipo: Artículo

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Resumen

El objetivo de este estudio es evaluar la capacidad de la regresión lineal y de la regresión logística en la predicción del rendimiento y del éxito/fracaso académico, partiendo de variables, como la asistencia y la participación en clase, cuya relevancia ya ha sido sido puesta de manifiesto en anteriores trabajos de nuestro equipo (Alvarado y García Jiménez, 1997). La muestra la constituyeron 175 universitarios de primero de psicología, tomándose los datos en la asignatura de «Métodos y Diseños de Investigación en Psicología I», del área de Metodología. Las conclusiones de este estudio son que (a) el rendimiento previo es un buen predictor del rendimiento futuro y (b) la asistencia y sobre todo la participación son variables con un peso importante en la predicción del rendimiento.

Referencias bibliográficas

  • Aldrich, J.H., y Nelson, F.D. (1984). Linear probability, logit, and pro bit models. Beverly Hills, CA: Sage.
  • Alvarado, J. y García Jiménez, M.V. (1997). Incidencia de la asistencia a clase, del trabajo efectivo y de factores individuales sobre el rendimiento académico. V Congreso de Metodología. Sevilla.
  • Castejón, J.L., Navas, L. y Sampascual, G. (1993). Investigación sobre la eficacia de centros de enseñanza secundaria. Un modelo de identificación y funcionamiento. Revista de Educación, 301, 221-244.
  • Cuxart Jardí, A., Martí Recober, M. y Ferrer Julià (1997). Algunos factores que inciden en el rendimiento y la evaluación en los alumnos de las pruebas de acceso a la universidad. Revista de Educación, 314, 63-88.
  • Forteza, J. (1975). Modelo instrumental de las relaciones entre variables motivacionales y rendimiento. Revista de Psicología General y Apli cada, 132, 75-91.
  • García Llamas, J.L. (1986). El análisis discriminante y su utilización en la predicción del rendimiento académico. Revista de Educación, 280, 229- 252.
  • Goberna, M.A., López M.A. y Pastor J.T. (1987). La predicción del rendimiento como criterio para el ingreso en la universidad. Revista de Educación, 283, 235-248.
  • González, A.J. (1988). Indicadores del rendimiento escolar: relación entre pruebas objetivas y calificaciones. Revista de Educación, 287, 31-54.
  • House, J. D., Hurst, R.S., Keely, E.J., (1996). Relacionship between learner attitudes, prior achievement, and performance in a General Education Course: A multi-Institutional Study. International Journal of instructional media, 23, 257-271.
  • Jiménez Fernández, C. (1987). Rendimiento académico en la universidad a distancia. Un estudio empírico sobre su evolución y predicción (II). Revista de Educación, 284, 317-347.
  • Marcelo García, C., Villarín Martínez, M. y Bermejo Campos, B. (1987). Contextualización del rendimiento en bachillerato. Revista de Edu cación, 282, 267-283.
  • Marreno Hernández, H. y Orlando Espino, M. (1988). Evaluación comparativa del poder predictor de las aptitudes sobre notas escolares y pruebas objetivas. Revista de Educación, 287, 97-112.
  • Press, S.J. y Wilson, S. (1978). Chossing between logistic regression and discriminant analysis. Journal of American Statistical Association, 73, 699-705.
  • Remus, W., y Wong, C. (1982). An evaluation of five models for the admission decision. College Student Journal, 16, 53-59.
  • Wilson, R.L., Hardgrave, B.C. (1995). Predicting graduate student success in an MBA program: Regression versus classification. Educational and Psychological Measurement, 55, 186-195.