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Madrid, España
La medición de la satisfacción estudiantil ha suscitado grandes retos debido a la complejidad de esta medición. Actualmente, los modelos multinivel se han acogido como una alternativa de análisis. Sin embargo, sus restricciones hacen que su uso práctico sea difícil de lograr. Una alternativa es la aplicación de correcciones de sesgo que se enfoquen en controlar variables que disminuyen la validez de los métodos usualmente utilizados. Un estudio antecedente mostró que liberar los datos del sesgo proporcionado por las diferencias entre las puntuaciones de los profesores hace que emerjan estructuras factoriales diferentes. En el presente estudio se realizó una simulación para comprobar esos primeros hallazgos y observar qué tanto influyen las diferencias de calificaciones entre los profesores, respecto a las estimaciones de los modelos factoriales. Se observó, que aumentar las diferencias de calificación entre los profesores, generó un incremento paradójico en la calidad de los índices de ajuste.
Student´s satisfaction measured has raised great challenges since data processing involves the use of models capable of explaining the complexity of this measurement. In recent decades, multilevel models have been accepted as an alternative assessment for this phenomenon. However, its restrictions make its practical use difficult to achieve. An alternative is the application of bias corrections on controlling variables that will reduce the validity of the normative methods used. An antecedent study reveals that freeing the data from the bias provided by the differences between the inclinations of the teachers causes factorial structures to emerge different from those estimated, without using said procedures. In the present study, a simulation was carried out to check these first conclusions and observe how much it influences the difference in grades between teachers with respect to the estimates of the factorial models. When the difference between teachers’ qualification increased, it was noted a paradoxical increase in the quality of the fit indices.
