[en] A COMPARATIVE STUDY OF METHODOLOGIES FOR MODELLING COMPLEX SURVEYS MODELLING - AN APPLICATION TO SAEB 99

MARCEL DE TOLEDO VIEIRA

[pt] UM ESTUDO COMPARATIVO DAS METODOLOGIAS DE MODELAGEM DE DADOS AMOSTRAIS COMPLEXOS - UMA APLICAÇÃO AO SAEB 99;
[es] UN ESTUDIO COMPARATIVO DE LAS METODOLOGÍAS DE MODELAJE DE DATOS PROVENIENTES DE MUESTREOS COMPLEJOS UNA APLICACIÓN AL SAEB 99

dc.contributor	CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES
dc.creator	MARCEL DE TOLEDO VIEIRA
dc.date	2001-07-23
dc.date.accessioned	2022-09-21T21:39:53Z
dc.date.available	2022-09-21T21:39:53Z
dc.identifier	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1745@1
dc.identifier	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1745@2
dc.identifier	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1745@4
dc.identifier	http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1745
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12032/41658
dc.description	[pt] 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.
dc.description	[en] It is very important to consider the sample design in the analysis and modelling of complex survey data. It permits the production of correct results, which can be used for public political decision making and evaluation. The main objective of this dissertation is to give information about the importance of the use of the techniques for complex survey data. The methodologies for complex survey data analysis can be divided in two different approaches. The first is based on incorporating weights and design effects in the fitting of usual statistical models, such as contingency tables, regression, etc. This approach is called aggregated approach. The other approach, called disaggregated approach, modifies the model attempting to incorporate the complex population structure and/or design effects, for example using hierarchical (or multilevel) linear models. The data analysed in this dissertation were collected by the Brazilian National System of Basic Education Assessment (SAEB), in 1999. This survey applies an exam and asks social-economic-demographic information about more than 200.000 students, schools and teachers. The SAEB 99 sample were selected by a complex survey design, considering stratification and conglomeration, with multiples steps. There is not any problem in estimation of descriptive statistics, such as means, correlation and regression coefficients, provided that we correctly use the sample weights to expand the data. An example will be presented to verify the importance of the use of the sample weights. The theoretical aspects of the techniques for the estimation of regression model parameters and their variances will be presented. The design effect, confidence intervals, significance tests, and SUDAAN characteristics will also be discussed. The application of these techniques will be presented. It will be also conducted a study of the determinants of the student proficiency. It still will be presented and analysed the consequences of the non- consideration of the sample design in the estimation of parameters and their variances, for SAEB 99 data. The results will be educationally interpreted.
dc.description	[es] La consideración del diseño muestral es fundamental e indispensable en trabajos que tienen como objetivo el análisis y modelaje de datos selecionados a través de diseños muestrales complejos. De esta forma es posible la producción de resultados realmente útiles y confiables para los gestores de políticas públicas. EL objetivo principal de esta disertación es llamar la atención para la importancia de la utilización de las técnicas adecuadas al tratamiento de datos muestrales complejos, discutiendo también las consecuencias de no adoptarlas. Las metodologías adecuadas para el análisis de datos muestrales complejos pueden ser agrupadas en dos abordajes. La primera, denominada de abordaje agregado, consiste en la incorporación de pesos y efectos del plano muestral en el ajuste de los modelos estadísticos. A través del otro abordaje, denominado de abordaje desagregado, se modifica la lógica, incorporando los efectos debidos al muestreo complejo. Esto puede realizarse a través del uso de modelos lineales jerárquicos, o multiníveles. Los datos analizados en esta disertación fueron colectados por el Sistema Nacional de Evaluación de la Educación Básica (SAEB) en el año de 1999. Esta investigación comprende un exámen de conocimientos y un levantamiento sobre condiciones socioeconómicas-demográficas de más de 200.000 alumnos, sus escuelas, profesores y directores. La muestra del SAEB 99 fue seleccionada a partir de un diseño muestral complejo. El diseño muestral del SAEB 99 considera el muestreo aleatório estratificado de unidades conglomeradas, con múltiples etapas. La estimación puntual de estadísticas descriptivas a partir de datos muestrales complejos no presenta grandes dificuldades si se utiliza de forma adecuada los pesos en la expansión de la muestra. Se ilustrará, a través de un ejemplo, la importancia de los pesos muestrales en la estimación. Será verificado que la no adopción de estos pesos en el cálculo de la media, podería generar resultados superestimados. En esta disertación serán presentados aspectos teóricos de las técnicas (adecuadas a datos de muestras complejas) de estimación puntual de parámetros de modelos de regresión y de sus respectivas varianzas. Se discute también el efecto del diseño muestral, intervalos de confianza y testes de hipótesis, y el paquete SUDAAN. Serán presentados los resultados de la aplicación de las técnicas estudiadas. Paralelamente, se estudian los determinantes de la proficiencia de los alumnos. Se presentan y analizan también, las consecuencias de no considerar el diseño muestral en la estimación de los parámetros del modelos y de sus respectivas varianzas, para el SAEB 99. Será realizada una interpretación educacional de los resultados presentados.
dc.language	pt
dc.publisher	MAXWELL
dc.subject	[pt] PESQUISA COMPLEXA
dc.subject	[pt] LINEARIZACAO
dc.subject	[pt] PSEUDO-SEMELHANCA MAXIMA
dc.subject	[pt] ABORDAGEM AGREGADA
dc.subject	[en] COMPLEX SURVEY
dc.subject	[en] LINEARIZATION
dc.subject	[en] MAXIMUM PSEUDO-LIKELIHOOD
dc.subject	[en] AGGREGATED APPROACH
dc.title	[en] A COMPARATIVE STUDY OF METHODOLOGIES FOR MODELLING COMPLEX SURVEYS MODELLING - AN APPLICATION TO SAEB 99
dc.title	[pt] UM ESTUDO COMPARATIVO DAS METODOLOGIAS DE MODELAGEM DE DADOS AMOSTRAIS COMPLEXOS - UMA APLICAÇÃO AO SAEB 99
dc.title	[es] UN ESTUDIO COMPARATIVO DE LAS METODOLOGÍAS DE MODELAJE DE DATOS PROVENIENTES DE MUESTREOS COMPLEJOS UNA APLICACIÓN AL SAEB 99
dc.type	TEXTO

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