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Buenos días, soy José Miguel Guterres Gordillo. Voy a hacer la presentación de mi cuarto año de doctorado.

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Este año no ha sido un año especialmente bueno para mí por temas laborales y no he podido dedicarle todo el tiempo que necesitaba.

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Sigo haciendo cambios en la publicación, en el paper para publicarlo.

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00:00:25,489 --> 00:00:30,309
y estoy con el primer capítulo de la tesis

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00:00:30,309 --> 00:00:34,149
que está hecha sobre PISA, el programa PISA, sobre el estudio de factores

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00:00:34,149 --> 00:00:38,229
socioeconómicos que afectan al rendimiento escolar. Concretamente este primer

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00:00:38,229 --> 00:00:42,469
capítulo se centra en el SCS, que es un indicador socioeconómico

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00:00:42,469 --> 00:00:46,429
del PISA. Este indicador

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00:00:46,429 --> 00:00:50,469
está compuesto de varias variables, como pueden ver ahí, variables primarias, secundarias

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00:00:50,469 --> 00:00:54,369
y terciarias, que sería el propio SCS. Es decir, variables primarias que se sacan

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00:00:54,369 --> 00:01:01,850
directamente del cuestionario que pasan los alumnos, luego una serie de variables cocinadas

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00:01:01,850 --> 00:01:07,170
o secundarias que se sacan de esas y una tercera, el SCS, que se saca de estas secundarias.

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00:01:08,049 --> 00:01:15,849
La idea es ver si estas variables, ya sean primarias, secundarias o terciarias, explican

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00:01:15,849 --> 00:01:19,890
las diferencias en notas. Por avances que ya tengo hecho, por estudios que ya he hecho

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00:01:19,890 --> 00:01:25,090
este año, ya puedo decir que evidentemente no, que esas variables no explican las diferencias

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00:01:25,090 --> 00:01:30,109
en notas. Habrá que buscar otras variables que tienen que ser del tipo, pues lógicamente

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00:01:30,109 --> 00:01:36,290
la escuela elegida, tipo de metodologías, tiempo que se dedica al estudio, el esfuerzo,

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00:01:36,549 --> 00:01:43,010
que eso no va a ser sencillo. Encontrar variables de esfuerzo, habrá que encontrar algunas variables

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00:01:43,010 --> 00:01:46,129
que incorporen estas cuestiones.

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00:01:47,409 --> 00:01:49,909
Otra data importante del estudio es

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00:01:49,909 --> 00:01:52,010
qué es una nota en PISA.

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00:01:53,849 --> 00:01:58,930
PISA es un complejo estadístico,

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00:01:59,129 --> 00:02:02,250
tiene muchísima técnica estadística

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00:02:02,250 --> 00:02:04,849
y entenderla ya me ha sido complejo,

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00:02:04,950 --> 00:02:05,689
ya me ha sido difícil.

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00:02:06,810 --> 00:02:08,169
Entonces, simplemente el estudio

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00:02:08,169 --> 00:02:09,629
de lo que llaman valores plausibles,

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00:02:09,770 --> 00:02:12,069
que son esas notas que saca PISA,

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00:02:12,069 --> 00:02:17,129
pues ya es complicado y el manejo estadístico de estos valores plausibles

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00:02:17,129 --> 00:02:20,409
también es complejo, es decir, no se puede tratar como un solo dato

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00:02:20,409 --> 00:02:24,569
digamos que esos valores plausibles son una distribución de probabilidad de valores

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00:02:24,569 --> 00:02:28,949
no es un solo valor en sí, PISA por cada alumno y por cada prueba

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00:02:28,949 --> 00:02:32,810
que realiza saca 10 valores plausibles, ¿por qué? porque ningún alumno

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00:02:32,810 --> 00:02:37,090
pasa la prueba completa, ¿vale? los alumnos pasan una parte de la prueba

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00:02:37,090 --> 00:02:41,110
y aplicando lo que se llama el modelo de RAS, que es el modelo de respuesta

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00:02:41,110 --> 00:02:44,629
al ítem, lo que hace es simular

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00:02:44,629 --> 00:02:49,289
qué respondería en el resto. Entonces se saca

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00:02:49,289 --> 00:02:52,990
un muestreo de 10 valores y con esos 10 valores

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00:02:52,990 --> 00:02:56,469
hay que trabajar. Por lo tanto no es un solo valor

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00:02:56,469 --> 00:03:01,430
y esto implica que hacer en torno a 800 regresiones

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00:03:01,430 --> 00:03:04,210
cada vez que se trabaja con valores.

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00:03:05,169 --> 00:03:07,569
Entonces aumenta la complejidad, pero por otro lado

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00:03:07,569 --> 00:03:10,949
digamos que da la seguridad y la tranquilidad

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00:03:10,949 --> 00:03:14,050
y la robustez de cualquier modelo que salga de ahí

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00:03:14,050 --> 00:03:16,210
Bueno, pues nada, muchas gracias