A racionalidade do Método de Regressão em Árvore é mais apropriada do que o Modelo Linear Geral para analisar dados educacionais complexos: The reasons why the Regression Tree Method is more suitable than General Linear Model to analyze complex educational datasets - Gomes, Cristiano Mauro Assis; Lemos, Gina C; Jelihovschi, Enio G. (Revista Portuguesa de Educação, 2021)
Qualquer método quantitativo é formatado por certas regras ou postulados que constituem a sua própria racionalidade. Não fortuitamente, esses postulados determinam as condições e constrangimentos segundo os quais as evidências podem ser construídas. Neste artigo, argumentamos por que a racionalidade do Método de Regressão em Árvore é mais apropriada do que a do Modelo Linear Geral para analisar dados educacionais complexos. Ademais, aplicamos o algoritmo CART do Método de Regressão em Árvore, assim como a Regressão Linear Múltipla, num modelo com 53 preditores, tomando como desfecho as pontuações dos estudantes em leitura da edição de 2011 do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM; N = 3.670.089), o qual é um dado educacional complexo. Esta comparação empírica ilustra como o Método de Regressão em Árvore é superior ao Modelo Linear Geral para fornecer evidências sobre relações não lineares, assim como para lidar com variáveis nominais com muitas categorias, e variáveis ordinais. Concluímos que o Método de Regressão em Árvore constrói melhores evidências sobre as relações entre os preditores e o desfecho em dados complexos.