Inferencia causal en investigación educativa : análisis de la causalidad en estudios observacionales de carácter transversal
Resumen basado en el de la publicación
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Ministerio de Educación y Formación Profesional (MEFP) |
| Repositorio: | Redined. Red de Información Educativa |
| OAI Identifier: | oai:redined.educacion.gob.es:11162/259081 |
| Acceso en línea: | https://revistaseug.ugr.es/index.php/RELIEVE/article/view/26843 https://hdl.handle.net/11162/259081 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | investigación educativa técnica de la investigación método estadístico |
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Inferencia causal en investigación educativa : análisis de la causalidad en estudios observacionales de carácter transversalCausal inference in educational research : causal analysis in cross- sectional observational studiesRevista electrónica de investigación y evaluación educativaMartínez Abad, FernandoLeón González, Jaimeinvestigación educativatécnica de la investigaciónmétodo estadísticoResumen basado en el de la publicaciónTítulo, resumen y palabras clave en español, inglés, portugués, chino y árabeDisponible la versión en inglésMonográfico con el título: "Integridad académica en la era de la inteligencia artificial generativa"Título del monográfico en inglés: "Academic integrity in the era of generative artificial intelligence (GAI)"La suposición de relaciones causa-efecto en la investigación ex post facto es un problema ampliamente conocido en el ámbito de la metodología de investigación en ciencias sociales. Para abordar esta importante limitación, en los últimos años se ha extendido el empleo de técnicas de inferencia causal, un conjunto de procedimientos estadísticos establecidos para poder extraer conclusiones causales en investigaciones no experimentales. A pesar de su amplia popularidad y difusión en el ámbito de las ciencias sociales y de la salud, su uso en investigación educativa es todavía marginal. Se introducen las principales técnicas de inferencia causal disponibles para el investigador educativo cuando dispone de datos observacionales de panel. Tras abordar las características clave y el potencial de las técnicas de emparejamiento por puntuación de propensión, variables instrumentales y diseño de regresión discontinua, se presenta un ejemplo de aplicación de cada una de ellas empleando las bases de datos obtenidas en la evaluación PISA 2018. Se incluye la competencia matemática como variable dependiente en todos los modelos propuestos. Dada las diferentes características de cada una de estas técnicas, la variable independiente empleada varía en los tres modelos aplicados: asistencia a educación infantil en el emparejamiento por puntuación de propensión, expectativas académicas del estudiante en variables instrumentales y tamaño del municipio en el que se encuentra la escuela en diseño de regresión discontinua. Se concluye discutiendo el potencial de este conjunto de técnicas, teniendo en cuenta las necesidades y procedimientos metodológicos más habitualmente aplicados en la investigación educativa.ESP2023info:eu-repo/semantics/articlehttps://revistaseug.ugr.es/index.php/RELIEVE/article/view/26843https://hdl.handle.net/11162/259081reponame:Redined. Red de Información Educativainstname:Ministerio de Educación y Formación Profesional (MEFP)EspañolRevista electrónica de investigación y evaluación educativa. 2023, v. 29, n. 2 ; 23 p.info:eu-repo/semantics/openAccessoai:redined.educacion.gob.es:11162/2590812026-05-28T18:21:31Z |
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