Sistema Nacional de Evaluación del Proceso Educativo 6to Grado, 2018, Sistema Nacional de Evaluación 6to Grado Escolar Básica

República del Paraguay, 2018
Ministerio de Educación y Ciencias

DELAC

Creado el octubre 31, 2023 Última modificación octubre 31, 2023 Visitas a la página 29369 Descargar 53 Documentación en PDF metadata DDI/XML JSON

download_csv download_json

Cuartiles del indice de nivel socioeconómico familiar (FAMSES) (Q4FAMSES)

Archivo de datos: BASE_6to_grado_Escolas_Basica

Visión general

Valido: 82470

Invalido: 19997

Intervalo: discrete

Decimal: 0

loc_width: 1

var_range: 1 - 4

var_format: numeric

Preguntas e instrucciones

Pregunta literal

Adjunto en el diccionario de variables del 6to grado.

Categorias

Valor	Categoria	Casos
1	C1	21626	26.2%
2	C2	20858	25.3%
3	C3	20096	24.4%
4	C4	19890	24.1%
Sysmiss		19997

Advertencia: estas cifras indican el número de casos encontrados en el archivo de datos. No pueden interpretarse como estadísticas resumidas de la población de interés.

Descripción

Texto

Cuartiles del indice de nivel socioeconómico familiar (FAMSES)

Universo

Estudiantes matriculados en los grados/curso de finales de ciclo/nivel: 6.° grado de la Educación Escolar Básica (EEB) de instituciones educativas de gestión oficial, privada y privada subvencionada ubicadas en los 17 departamentos y Asunción, la ciudad capital de Paraguay.

var_resp_unit

MEC SNEPE 6to grado entrevista directa a través de cuestionarios en papel y autollenado 2018.

Imputación y derivación

Imputación

Cálculo de índices complejos mediante Análisis Factorial Confirmatorio
Previo a la construcción de los índices complejos empleando Análisis Factorial Confirmatorio, para cada archivo correspondiente a cada uno de los cuestionarios complementarios, se procedió a:
1.Recodificar algunas de las variables con la finalidad de que, en lo posible, todas presentaran correlación positiva con los resultados. Los detalles de las recategorizaciones están en los programas que se adjuntan.
2.Para evitar la pérdida de registros por datos faltantes se procedió a imputar los mismos empleando imputación múltiple mediante el procedimiento mice de R.
Los métodos empleados para los distintos tipos de variables fueron:
-Variables dicotómicas: Regresión Logística (logreg)
-Variables nominales: Regresión Logística Multinomial (polyreg)
-Variables ordinales: Modelo de Odds Proporcionales (polr)
Se tuvo así la respuesta completa para todos los estudiantes/padres/docentes/directores que contestaron al menos una pregunta de su cuestionario complementario.