Modelo logístico explicativo de las relaciones entre autoconcepto y rendimiento académico

• Autores: Closas, Antonio Humberto; Franchini, Noelia Beatriz; Kuc, Luciana Cynthia; Dusicka, María Alicia; Hisgen, Carlos Matías
• Año de publicación: 2018
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Fuente: Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, 2018, no. 20, p. 187-208.
• Materia: Autoconcepto; Rendimiento; Estudiantes universitarios; Regresión logística; Curva ROC; University students; Self-concept; Performance; Logistic regression; ROC curve
• Institución: Universidad Nacional del Nordeste

Fil: Closas, Antonio Humberto. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Franchini, Noelia Beatriz. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Kuc, Luciana Cynthia. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Dusicka, María Alicia. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Fil: Hisgen, Carlos Matías. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
El rendimiento académico representa un fenómeno multidimensional, que es posible abordarlo tomando en cuenta distintos factores, sus vinculaciones y las implicancias que en él pueden tener. En este contexto, el objetivo principal de nuestro estudio fue desarrollar un modelo de regresión logística que permita explicar de qué manera distintas áreas del constructo autoconcepto se relacionan con los resultados académicos. La muestra, formada por alumnos que pertenecen a una Universidad Nacional (de gestión pública) de Argentina, resultó elegida de manera estratificada, por conglomerados y de forma aleatoria; la misma está compuesta por 164 jóvenes (91 mujeres y 73 hombres), con una media de 19.80 años (DE = 1.72). La investigación responde a un diseño explicativo, de estilo descriptivo mediante encuesta (se utilizó el test Autoconcepto Forma 5: Académica, Social, Emocional, Familiar y Física), de línea cuantitativa y de corte transversal. En la etapa empírica, los análisis estadísticos descriptivos, psicométricos e inferenciales, permitieron conocer ciertas características de las dimensiones de la prueba, los índices de consistencia interna de las diferentes áreas y del instrumento en su conjunto, así como determinar el modelo logístico que mejor se ajusta a los datos muestrales. El concepto de la curva ROC ha sido empleado con el fin de mostrar la capacidad global que el modelo posee para explicar los resultados del rendimiento académico. En definitiva, se puede sostener que el cuestionario aplicado es una prueba confiable, que posee validez predictiva para describir la variabilidad de los resultados académicos a partir de los distintos tipos de autoconcepto analizados
Academic performance represents a multidimensional phenomenon; so it is possible to tackle it considering many different factors, its links and the implications it may have. In this context, the main aim of this study is to develop a logistic regression model that allows to explain in which ways the different areas of self-concept construct is connected to the academic performance results. The sample, formed by students belonging to a national public university (state funded) of Argentina, was chosen in a stratified manner, by conglomerates and randomly. It is composed of 164 young people (91 women and 73 men) with a median age of 19.80 years (SD = 1.72). The research is accountable to an explanatory and descriptive design through a quantitative and cross-sectional study (self-concept test form 5: academic, social, emotional, family and physical). During the empiric phase, statistical, descriptive, psychometric and inferential analyses allowed us to learn certain characteristics of the dimensions of the test, the internal consistency indices from the different areas and the instrument as a whole; thus, it has allowed us to determine the most appropriate logistic model that best adjusts to sample data. The concept of ROC curve has been employed in order to show the global capacity the model has to explain the results of academic performance. To sum up, it can be said that the survey used is a reliable test that has a predictive capacity to describe the variability of the academic results on the basis of the different types of self-concept analyzed.