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

Autores

DOI:

https://doi.org/10.21814/rpe.18044

Palavras-chave:

Modelo de regressão em árvore, Modelo linear geral, Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), Dados complexos

Resumo

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.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

Brasil/Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira [INEP]. (2015). Relatório pedagógico: Enem 2011-2012. Inep.

Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A. & Stone, C. J. (1984). Classification and regression trees. Chapman & Hall/CRC.

Ferreira, M. G. & Gomes, C. M. A. (2017). Intraindividual analysis of the Zarit Burden Interview: a Brazilian case study. Alzheimers & Dementia, 13, P1163-P1164. https://doi.org/0.1016/j.jalz.2017.06.1710

Fleith, D. S. & Gomes, C. M. A. (2019). Students' assessment of teaching practices for creativity in graduate programs. Avaliação Psicológica, 18(3), 306-315. https://doi.org/10.15689/ap.2019.1803.15579.10

Gauer, G., Gomes, C. M. A. & Haase V. G. (2010). Neuropsicometria: Modelo clássico e análise de Rasch. In L. F. Alloy-Diniz (Org.), Avaliação Neuropsicológica (pp. 22-30). Artmed.

Geurts, P., Irrthum, A. & Wehenkel, L. (2009). Supervised learning with decision tree-based methods in computational and systems biology. Molecular Biosystems, 5(12), 1593-1605. https://doi.org/10.1039/b907946g

Golino, H. F. & Gomes, C. M. A. (2014a). Four Machine Learning methods to predict academic achievement of college students: a comparison study. Revista E-Psi, 1, 68-101. https://revistaepsi.com/artigo/2014-ano4-volume1-artigo4/

Golino, H. F. & Gomes, C. M. A. (2014b). Visualizing random forest’s prediction results. Psychology, 5, 2084-2098. https://doi.org/10.4236/psych.2014.519211

Golino, H. F. & Gomes, C. M. A. (2016). Random forest as an imputation method for education and psychology research: its impact on item fit and difficulty of the Rasch model. International Journal of Research & Method in Education, 39(4), 401-421. https://doi.org/10.1080/1743727X.2016.1168798

Golino, H. F. & Gomes, C. M. A. (2019) TDRI: Teste de Desenvolvimento do Raciocínio Indutivo. Hogrefe.

Golino, H. F., Gomes, C. M. A., Amantes, A. & Coelho, G. (2015). Psicometria contemporânea: compreendendo os Modelos Rasch (1.ª ed). Casa do Psicólogo.

Gomes, C. M. A. (2013). A construção de uma medida em abordagens de aprendizagem. Psico (PUCRS. Online), 44(2), 193-203. http://revistaseletronicas.pucrs.br/ojs/index.php/revistapsico/article/view/11371

Gomes, C. M. A. (2020). Análises estatísticas para estudos de intervenção. In M. Mansur-Alves & J. B. Lopes-Silva (Orgs.), Intervenção cognitiva: dos conceitos às práticas baseadas em evidências para diferentes aplicações (pp. 93-107). T.Ser.

Gomes, C. M. A. & Almeida, L. S. (2017). Advocating the broad use of the decision tree method in Education. Practical Assessment, Research & Evaluation, 22(10), 1-10.

Gomes, C. M. A., Almeida, L. S. & Núñez, J. C. (2017). Rationale and applicability of exploratory structural equation modeling (ESEM) in psychoeducational contexts. Psicothema, 29(3), 396-401. https://doi.org/10.7334/psicothema2016.369

Gomes, C.M.A., Amantes, A. & Jelihovschi, E.G. (2020). Applying the regression tree method to predict students’ science achievement. Trends in Psychology, 28, 99-117. https://doi.org/10.9788/s43076-019-00002-5

Gomes, C. M. A., Araujo, J., Nascimento, E. & Jelihovschi, E. (2018). Routine Psychological Testing of the Individual Is Not Valid. Psychological Reports, 122(4), 1576-1593. https://doi.org/10.1177/0033294118785636

Gomes, C. M. A., Araujo, J. & Jelihovschi, E. G. (2020). Approaches to learning in the non-academic context: construct validity of Learning Approaches Test in Video Game (LAT-Video Game). International Journal of Development Research, 10(11), 41842-41849. https://doi.org/10.37118/ijdr.20350.11.2020

Gomes, C. M. A., Fleith, D. S., Marinho-Araujo, C. M. & Rabelo, M. L. (2020). Predictors of students’ mathematics achievement in secondary education. Psicologia: Teoria e Pesquisa, 36, e3638. https://doi.org/10.1590/0102.3772e3638

Gomes, C. M. A. & Gjikuria, J. (2017). Comparing the ESEM and CFA approaches to analyze the Big Five factors. Avaliação Psicológica, 16(3), 261-267. https://doi.org/10.15689/ap.2017.1603.12118

Gomes, C. M. A., Golino, H. F. & Costa, B. C. G. (2013). Dynamic system approach in psychology: proposition and application in the study of emotion, appraisal and cognitive achievement. Problems of Psychology in the 21st Century, 6, 15-28. http://www.journals.indexcopernicus.com/abstracted.php?level=5&icid=1059487

Gomes, C. M. A. & Jelihovschi, E. (2016). Proposing a new approach and a rigorous cut-off value for identifying precognition. Measurement, 93, 117-125. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2016.06.066

Gomes, C. M. A. & Jelihovschi, E. (2019). Presenting the regression tree method and its application in a large-scale educational dataset. International Journal of Research & Method in Education, 43(2), 201-221. https://doi.org/10.1080/1743727X.2019.1654992

Gomes, C. M. A., Lemos, G. C. & Jelihovschi, E. G. (2020). Comparing the predictive power of the CART and CTREE algorithms. Avaliação Psicológica, 19(1), 87-96. https://doi.org/10.15689/ap.2020.1901.17737.10

Gomes, C. M. A., Linhares, I. S., Jelihovschi, E. G. & Rodrigues, M. N. S. (2021). Introducing rationality and content validity of SLAT-Thinking. International Journal of Development Research, 11(1), 43264-43272, https://doi.org/10.37118/ijdr.20586.01.2021

Gomes, C. M. A. & Nascimento, D. F. (2021). Presenting SLAT-Thinking Second Version and its contente validity. International Journal of Development Research, 11(3), 45590-45596. https://doi.org/10.37118/ijdr.21368.03.2021

Gomes, C. M. A., Nascimento, D. & Araujo, J. (2021a). Medindo a Inteligência Fluida: o Teste de Indução da Bateria de Fatores Cognitivos de Alta-Ordem (BAFACALO). Research Gate. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.17087.84641/3

Gomes, C. M. A., Nascimento, D. & Araujo, J. (2021b). Projeto de Testes Gratuitos e Abertos do LAICO: Teste de Velocidade Perceptiva 3 da BAFACALO. Research Gate. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.36278.42563/2

Gomes, C. M. A., Nascimento, D. & Araujo, J. (2021c). Teste de Velocidade Perceptiva 2 da Bateria de Fatores Cognitivos de Alta-Ordem (BAFACALO): Disponibilização Aberta e Gratuita aos Testes de Medida de Rapidez Cognitiva do LAICO. Research Gate. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.29567.53928/2

Gomes, C. M. A., Nascimento, E. & Peres, A. J. S. (2019). Investigating causal relations in personality by combining path analysis and Search algoritms. Poster. 3rd World Conference on Personality, World Association for Personality Psychology (WAPP), Hanoi, Vietnam.

Gomes, C. M. A. & Valentini, F. (2019). Time series in educational psychology: application in the study of cognitive achievement. European Journal of Education Studies, 6(8), 214-229. https://doi.org/10.5281/zenodo.3551953

Härnqvist, K. (1975). The international study of educational achievement. Review of Research in Education, 3, 85-109. http://rre.aera.net

James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning with applications in R. Springer.

Jelihovschi, E. G. & Gomes, C. M. A. (2019). Proposing an achievement simulation methodology to allow the estimation of individual in clinical testing context. Revista Brasileira de Biometria, 37(4), 1-10. https://doi.org/10.28951/rbb.v37i4.423

Kuhn, M. (2017). caret: Classification and regression training. https://CRAN.Rproject.org/package=caret

Lantz, B. (2015). Machine learning with R. Packt Publishing.

Lumley, T. (2020). Bounded memory linear and generalized linear models [Package ‘biglm’]. https://cran.r-project.org/web/packages/biglm/biglm.pdf

Matos, D. A. S., Brown, G. T. L. & Gomes, C. M. A. (2019). Bifactor invariance analysis of student conceptions of assessment inventory. Psico-USF, 24(4), 737-750. https://doi.org/10.1590/1413-82712019240411

Ministério da Educação [MEC]/Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira [INEP] (2012). Microdados do ENEM – 2011. Exame Nacional do Ensino Médio: Manual do Usuário. MEC/INEP.

Ministério da Educação [MEC]/Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira [INEP]. (2013). Exame Nacional do Ensino Médio (Enem): Relatório pedagógico 2009-2010. INEP/MEC.

OECD (2019). PISA 2018 Assessment and Analytical Framework. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/b25efab8-en

Pazeto, T. C. B., Dias, N. M., Gomes, C. M. A. & Seabra, A. G. (2019). Prediction of arithmetic competence: role of cognitive abilities, socioeconomic variables and the perception of the teacher in early childhood education. Estudos de Psicologia, 24(3), 225-236. https://doi.org/10.22491/1678-4669.20190024

Pazeto, T. C. B., Dias, N. M., Gomes, C. M. A. & Seabra, A. G. (2020). Prediction of reading and writing in elementary education through early childhood education. Psicologia: Ciência e Profissão, 40, e205497, 1-14. https://doi.org/10.1590/1982-3703003205497

Pereira, B. L. S., Golino, M. T. S. & Gomes, C. M. A. (2019). Investigando os efeitos do programa de enriquecimento instrumental básico em um estudo de caso único. European Journal of Education Studies, 6(7). https://doi.org/10.5281/zenodo.3477577

Pires, A. A. M. & Gomes, C. M. A. (2017). Three mistaken procedures in the elaboration of school exams: explicitness and discussion. PONTE International Scientific Researches Journal, 73(3), 1-14. https://doi.org/10.21506/j.ponte.2017.3.1

Pires, A. A. M. & Gomes, C. M. A. (2018). Proposing a method to create metacognitive school exams. European Journal of Education Studies, 5(8), 119-142. https://doi.org/10.5281/zenodo.2313538

R Core Team (2017). R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. http://www.R-project.org

Rodrigues, M. N. S. & Gomes, C. M. A. (2020). Testing the hypothesis that the deep approach generates better academic performance. International Journal of Development Research, 10(12), 42925-42935. https://doi.org/10.37118/ijdr.20579.12.2020

Rokach, L. & Maimon, O. (2015). Data mining with decision trees: theory and applications. World Scientific Publishing.

Therneau, T. M. & Atkinson, E. J. (2015). An introduction to recursive partitioning using the rpart routines. https://cran.r-project.org/web/packages/rpart/vignettes/longintro.pdf

Zhang, H. & Singer, B. H. (2010). Recursive partitioning and applications. Springer.

Downloads

Publicado

2021-12-30

Como Citar

Gomes, C. M. A., Lemos, G. C., & Jelihovschi, E. G. (2021). 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. Revista Portuguesa De Educação, 34(2), 42–63. https://doi.org/10.21814/rpe.18044

Edição

Secção

Artigos