Bloque 1. Regresión y análisis multivariado aplicados a la investigación educativa

1. Introducción: del análisis univariante al análisis multivariado

1.1. El tipo de preguntas que hacemos en investigación educativa

En investigación educativa rara vez nos interesa describir fenómenos simples o aislados. Las preguntas habituales suelen implicar múltiples factores que interactúan entre sí. Por ejemplo: ¿Mejora una intervención educativa el rendimiento del alumnado teniendo en cuenta su nivel previo? ¿Qué factores explican el abandono escolar temprano? ¿Influyen las metodologías activas en la motivación más allá de variables contextuales como el centro o el curso? Este tipo de preguntas no pueden abordarse adecuadamente analizando una sola variable cada vez. Requieren herramientas que permitan considerar simultáneamente varias variables.

1.2. Limitaciones de los análisis univariantes

Los análisis univariantes (por ejemplo, comparaciones de medias mediante t de Student o ANOVA) son útiles para responder preguntas simples, como: ¿Existen diferencias en el rendimiento medio entre dos grupos? Sin embargo, presentan limitaciones importantes cuando: Los grupos difieren en variables relevantes antes de la intervención. Existen factores contextuales que influyen en el resultado. Queremos estimar el efecto específico de una variable aislando la influencia de otras. En estos casos, el análisis univariante puede conducir a interpretaciones sesgadas o incompletas.

1.3. El problema del confusor y el control estadístico

Un confusor es una variable que: Está relacionada con la variable dependiente. Está relacionada con la variable independiente principal. Si no se tiene en cuenta, puede generar asociaciones espurias o exagerar efectos reales. El control estadístico consiste en incorporar estas variables en el análisis para estimar el efecto de interés manteniendo constantes otros factores relevantes.

1.4. Qué entendemos por análisis multivariado en este curso

En el contexto de esta asignatura, utilizaremos el término análisis multivariado para referirnos a aquellas técnicas que permiten: Analizar varias variables de forma simultánea. Estimar el efecto específico de una variable controlando otras. Ajustar los análisis a la complejidad real de los datos educativos. El eje central del bloque será la regresión, entendida no como una técnica matemática avanzada, sino como un marco general de razonamiento con datos que sustenta muchas de las técnicas multivariadas más utilizadas en educación.

Idea clave: analizar varias variables a la vez no es sofisticación estadística, es una exigencia metodológica en investigación educativa.

2. La regresión como marco central del análisis multivariado

2.1. Qué es una regresión (una explicación intuitiva)

En términos sencillos, una regresión es una herramienta que nos permite responder a la siguiente pregunta general: ¿De qué depende un determinado resultado y en qué medida contribuyen distintos factores a explicarlo? A diferencia de los análisis univariantes, que suelen centrarse en una única relación a la vez, la regresión permite considerar varios factores simultáneamente y estimar la contribución específica de cada uno de ellos. Desde un punto de vista conceptual, la regresión no debe entenderse como una técnica matemática compleja, sino como una forma sistemática de razonar con datos cuando los fenómenos que estudiamos son multifactoriales, como ocurre habitualmente en educación.

2.2. Una idea clave: explicar, no solo comparar

Muchos análisis estadísticos básicos se centran en comparar grupos (por ejemplo, si dos metodologías producen resultados distintos). La regresión introduce un cambio importante de enfoque: No solo pregunta si hay diferencias. Pregunta por qué se producen esas diferencias y qué factores están implicados. Este enfoque explicativo resulta especialmente adecuado en investigación educativa, donde los resultados rara vez dependen de una sola causa.

2.3. Variables dependientes y variables predictoras

Toda regresión se articula en torno a dos tipos de variables: Variable dependiente: el resultado que queremos explicar o predecir. Variables predictoras: los factores que suponemos que influyen en ese resultado. Por ejemplo, en un contexto cotidiano: Variable dependiente: tiempo que tardamos en llegar al trabajo. Variables predictoras: distancia, medio de transporte, hora de salida. La regresión permite analizar cómo se relaciona cada uno de estos factores con el resultado, teniendo en cuenta la presencia de los demás.

2.4. El significado de “manteniendo constantes el resto de variables”

Una de las ideas más importantes —y a la vez más difíciles al principio— es la interpretación de los efectos manteniendo constantes el resto de variables. Conceptualmente, esto significa que la regresión responde a preguntas del tipo: ¿Qué efecto tiene una variable sobre el resultado si todo lo demás permanece igual? Siguiendo con el ejemplo cotidiano: - ¿Cómo cambia el tiempo de llegada al trabajo al aumentar la distancia, suponiendo que el medio de transporte y la hora de salida no cambian? En investigación educativa, este razonamiento es clave para: - aislar el efecto de una intervención, - controlar diferencias previas entre estudiantes, - y evitar atribuir a una variable efectos que en realidad corresponden a otra.

2.5. Qué tipo de preguntas responde una regresión

La regresión es especialmente útil cuando nuestras preguntas de investigación tienen un carácter explicativo o predictivo, por ejemplo: ¿Qué factores explican el rendimiento académico? ¿Hasta qué punto la motivación contribuye al aprendizaje, más allá del nivel previo? ¿Qué variables aumentan la probabilidad de abandono escolar? En todos estos casos, la clave no es únicamente detectar asociaciones, sino comprender la contribución relativa de distintos factores dentro de un mismo modelo.

2.6. La regresión como base de muchas técnicas multivariadas

En este curso utilizaremos la regresión como marco conceptual central del análisis multivariado porque muchas de las técnicas que se emplean habitualmente en educación pueden entenderse como extensiones de esta lógica básica: La regresión lineal cuando el resultado es continuo. La regresión logística cuando el resultado es dicotómico. La ANCOVA, cuando combinamos variables continuas y categóricas. El análisis multinivel, cuando los datos tienen una estructura jerárquica. Comprender bien esta lógica general facilitará enormemente la interpretación y el uso responsable de estas técnicas en contextos reales de investigación educativa.

Idea clave: aprender regresión no es aprender una técnica aislada, sino adquirir una forma de pensar el análisis de datos en educación.

3. Regresión lineal aplicada a un contexto educativo sencillo

3.1. Por qué empezar con un ejemplo simple

Antes de introducir situaciones más complejas, es útil comenzar con un ejemplo educativo sencillo y familiar, que permita centrarse en la lógica de la regresión sin distraerse con demasiadas variables. El objetivo de esta sección no es aprender a calcular una regresión, sino aprender a leerla, interpretarla y pensar cuándo tiene sentido utilizarla.

3.2. Planteamiento del ejemplo

Supongamos que queremos responder a la siguiente pregunta de investigación: ¿De qué depende el rendimiento académico del alumnado? Para ello, contamos con información básica de un grupo de estudiantes: Rendimiento académico (nota final): variable dependiente. Horas de estudio semanal: variable predictora. En este primer ejemplo, utilizamos una única variable predictora para introducir la lógica de la regresión de la forma más clara posible.

3.3. Qué nos permite hacer una regresión lineal en este caso

Con una regresión lineal podemos: Estimar la relación entre horas de estudio y rendimiento. Cuantificar cuánto cambia, en promedio, la nota cuando aumentan las horas de estudio. Evaluar si esa relación es consistente o podría atribuirse al azar. Conceptualmente, el modelo responde a una pregunta del tipo: ¿Cómo se asocia el número de horas de estudio con la nota final?

3.4. Interpretación básica de los resultados

Al analizar una regresión lineal, nos interesan especialmente tres aspectos: El signo del coeficiente: indica si la relación es positiva o negativa. La magnitud del coeficiente: informa de cuánto cambia el resultado ante cambios en la variable predictora. La significación estadística: ayuda a valorar si la relación observada es compatible con el azar. En este ejemplo, un coeficiente positivo indicaría que, en promedio, a mayor número de horas de estudio corresponde un mayor rendimiento académico.

3.5. Qué información NO nos da este modelo

Es importante subrayar qué conclusiones no podemos extraer de este análisis: No podemos afirmar causalidad. No sabemos si otros factores influyen en el rendimiento. No podemos asegurar que la relación sea igual para todo el alumnado. Este ejemplo ilustra tanto la utilidad como las limitaciones de la regresión cuando se aplica de forma simple.

3.6. Primer paso hacia el análisis multivariado

Aunque este ejemplo utiliza una sola variable predictora, la lógica que introduce es exactamente la misma que se emplea cuando incorporamos más variables: Añadir nuevas variables permite mejorar la explicación del resultado. También permite controlar factores que podrían estar influyendo simultáneamente. En las siguientes secciones ampliaremos este ejemplo incorporando más variables y mostrando cómo la regresión se convierte en una herramienta claramente multivariada.

Idea clave: empezar con modelos simples ayuda a entender modelos más complejos sin cambiar la lógica del razonamiento.

4. De la regresión simple al análisis multivariado: incorporando una segunda variable continua

4.1. Por qué añadir más de una variable

En el ejemplo anterior hemos analizado la relación entre horas de estudio y rendimiento académico. Sin embargo, en contextos educativos reales es poco realista pensar que un único factor explique por sí solo los resultados. Una pregunta más ajustada a la realidad sería, por ejemplo: ¿Influyen las horas de estudio en el rendimiento académico teniendo en cuenta el nivel previo del alumnado? Introducir una segunda variable predictora nos permite avanzar hacia un análisis claramente multivariado.

4.2. Ampliación del ejemplo: incorporando el nivel previo

Supongamos ahora que, además de las horas de estudio semanal, disponemos de información sobre: Nivel previo de rendimiento (por ejemplo, nota media del curso anterior). El modelo incluye ahora: Variable dependiente: Rendimiento académico (nota final). Variables predictoras: Horas de estudio semanal. Nivel previo de rendimiento. Este tipo de planteamiento es muy habitual en investigación educativa y responde a la necesidad de controlar diferencias iniciales entre estudiantes.

4.3. Qué aporta una regresión con dos variables predictoras

Al incorporar dos variables continuas en una regresión lineal, el análisis nos permite: Estimar el efecto de cada variable por separado. Evaluar la contribución específica de cada predictor. Controlar la influencia de una variable al interpretar la otra. Conceptualmente, el modelo responde a preguntas como: ¿Cuál es la relación entre horas de estudio y rendimiento cuando el nivel previo es el mismo? Y, de forma complementaria: ¿Hasta qué punto el nivel previo explica el rendimiento más allá de las horas de estudio?

4.4. Interpretación de los coeficientes en un modelo multivariado

En una regresión con varias variables predictoras, cada coeficiente debe interpretarse siempre bajo la misma lógica: Representa el cambio esperado en la variable dependiente asociado a una variable predictora. Asumiendo que el resto de variables del modelo se mantienen constantes. Por ejemplo: - El coeficiente de horas de estudio indica cómo cambia el rendimiento cuando aumentan las horas de estudio, para estudiantes con el mismo nivel previo. - El coeficiente del nivel previo indica su relación con el rendimiento, independientemente de las horas de estudio. Esta interpretación es clave para evitar conclusiones erróneas en estudios educativos.

4.5. El control estadístico como herramienta metodológica

Incorporar variables adicionales en una regresión no tiene como objetivo “mejorar” el modelo por sí mismo, sino controlar factores relevantes que podrían distorsionar la interpretación de los resultados. En este ejemplo: El nivel previo actúa como una variable de control. Permite estimar de forma más justa el efecto de las horas de estudio. El control estadístico es especialmente importante cuando: - no es posible asignar aleatoriamente a los participantes, - existen diferencias iniciales entre estudiantes o grupos, - se trabaja con datos observacionales, habituales en educación.

4.6. Del modelo simple al modelo multivariado: qué cambia y qué no cambia

Aunque el modelo ahora es más complejo que el anterior, conviene subrayar que: La lógica del análisis no cambia. Cambia únicamente el número de variables consideradas. La interpretación sigue basándose en la misma idea central: aislar efectos y controlar influencias simultáneas. Este paso progresivo del modelo simple al multivariado permite comprender que el análisis multivariado no introduce una nueva forma de pensar, sino que extiende de manera natural la lógica ya conocida.

Idea clave: el análisis multivariado no complica el razonamiento, lo hace más realista.

5. Comparación de metodologías controlando una variable continua: la lógica de la ANCOVA

5.1. Por qué comparar grupos no siempre es suficiente

En investigación educativa es muy habitual comparar resultados entre grupos que han seguido diferentes metodologías de enseñanza. Por ejemplo, podemos preguntarnos: ¿Existen diferencias en el rendimiento académico entre estudiantes que han seguido distintas metodologías docentes? Un análisis univariante (como una ANOVA) permitiría comparar las medias de los grupos. Sin embargo, este enfoque puede resultar limitado si los grupos no parten de situaciones equivalentes.

5.2. El problema de las diferencias iniciales entre grupos

En contextos educativos reales, los grupos que siguen distintas metodologías: no suelen asignarse aleatoriamente, pueden diferir en variables relevantes antes de la intervención, y estas diferencias pueden influir en los resultados finales. Por ejemplo, es razonable pensar que el rendimiento previo del alumnado influya tanto: - en los resultados finales, - como en la probabilidad de que un estudiante esté expuesto a una determinada metodología. Si no se tiene en cuenta esta información, la comparación entre grupos puede ser injusta o engañosa.

5.3. Planteamiento del ejemplo

Supongamos que queremos analizar si existen diferencias en el rendimiento académico en función del tipo de metodología docente utilizada en el aula. Para ello disponemos de: Rendimiento académico final: variable dependiente. Metodología docente: variable categórica (por ejemplo, metodología A, metodología B). Nivel previo de rendimiento: variable continua. Este planteamiento refleja una situación muy habitual en investigación educativa aplicada.

5.4. Qué hace una ANCOVA desde un punto de vista conceptual

La ANCOVA (análisis de la covarianza) combina dos lógicas ya conocidas: La comparación de grupos propia de la ANOVA. El control estadístico mediante una variable continua, propio de la regresión. Desde un punto de vista conceptual, una ANCOVA permite responder a preguntas como: ¿Existen diferencias en el rendimiento académico entre metodologías una vez controlado el nivel previo del alumnado? Es decir, la comparación entre grupos se realiza ajustando estadísticamente las diferencias iniciales.

5.5. Interpretación de los resultados de una ANCOVA

Al interpretar una ANCOVA, es importante centrarse en dos aspectos fundamentales: El efecto de la variable categórica (metodología), una vez controlada la covariable. El papel de la covariable (nivel previo) en la explicación del rendimiento. Conceptualmente, el efecto de la metodología se interpreta como la diferencia esperada entre grupos para estudiantes con el mismo nivel previo.

5.6. ANCOVA y regresión: dos caras de la misma lógica

Aunque la ANCOVA suele presentarse como una técnica distinta, en realidad puede entenderse como un caso particular de regresión: La variable categórica se representa mediante indicadores de grupo. La covariable actúa como predictor continuo. Comprender esta relación ayuda a: - integrar la ANCOVA dentro del marco general del análisis multivariado, - evitar verla como una técnica aislada, - y reforzar una interpretación coherente de los resultados.

5.7. Uso responsable de la ANCOVA en educación

La ANCOVA es una herramienta útil, pero su uso debe estar guiado por criterios metodológicos claros: La covariable debe tener sentido teórico. Debe medirse antes del resultado. Su inclusión debe justificarse explícitamente. Cuando se utiliza de forma adecuada, la ANCOVA permite realizar comparaciones más justas y transparentes en contextos educativos reales.

Idea clave: la ANCOVA no introduce una lógica nueva, sino que extiende la regresión al análisis de grupos controlando variables relevantes.

6. Cuando el resultado no es continuo: introducción a la regresión logística

6.1. Por qué no siempre podemos usar regresión lineal

Hasta ahora hemos trabajado con ejemplos en los que la variable dependiente era continua (por ejemplo, una nota numérica). Sin embargo, en investigación educativa es muy frecuente que el resultado de interés no sea una cantidad continua, sino una categoría. Un ejemplo clásico es el rendimiento expresado como: Aprobado / no aprobado. En estos casos, la regresión lineal deja de ser adecuada, ya que no está diseñada para modelizar este tipo de resultados.

6.2. Planteamiento del ejemplo

Supongamos ahora que nuestra pregunta de investigación es la siguiente: ¿Qué factores influyen en la probabilidad de que un estudiante apruebe una asignatura? Disponemos de la siguiente información: Resultado académico: aprobado / no aprobado (variable dependiente dicotómica). Horas de estudio semanal: variable predictora continua. Nivel previo de rendimiento: variable predictora continua. El contexto es similar al de los ejemplos anteriores, pero la naturaleza del resultado ha cambiado.

6.3. Qué hace una regresión logística desde un punto de vista conceptual

La regresión logística es una extensión natural de la regresión lineal que se utiliza cuando la variable dependiente es dicotómica. Desde un punto de vista conceptual: Mantiene la misma lógica de relación entre variables. Permite incorporar múltiples predictores simultáneamente. Cambia la forma en que se expresa el resultado. En lugar de modelizar directamente el valor del resultado, la regresión logística modeliza la probabilidad de que ocurra un determinado evento (por ejemplo, aprobar).

6.4. Interpretación básica de los resultados

Al interpretar una regresión logística, el foco no está en cambios absolutos del resultado, sino en: Cambios en la probabilidad de que ocurra el evento. Comparaciones relativas entre distintos valores de las variables predictoras. Conceptualmente, el modelo permite responder a preguntas como: ¿Cómo cambia la probabilidad de aprobar cuando aumentan las horas de estudio, manteniendo constante el nivel previo? Aunque la forma de expresar los resultados es distinta, la lógica de interpretación sigue siendo la misma que en los modelos anteriores.

6.5. Qué cambia y qué no cambia respecto a la regresión lineal

Es importante subrayar que, al pasar de una regresión lineal a una regresión logística: Cambia el tipo de variable dependiente. Cambia la escala en la que se expresa el resultado. No cambia la lógica del análisis multivariado. Seguimos interpretando los efectos de cada variable controlando el resto, y seguimos evaluando la contribución de distintos factores dentro de un mismo modelo.

6.6. Utilidad de la regresión logística en educación

La regresión logística es especialmente útil en investigación educativa cuando los resultados de interés se expresan en términos de éxito o fracaso, por ejemplo: aprobar o no una asignatura, superar o no una prueba, acceder o no a un determinado programa. Comprender su lógica permite ampliar el repertorio de análisis sin introducir una complejidad conceptual excesiva.

Idea clave: la regresión logística no cambia la forma de pensar el análisis, solo adapta la regresión a otro tipo de resultados.

7. Cuando los datos están jerarquizados: introducción al análisis multinivel

7.1. Por qué la estructura de los datos importa

En muchos contextos educativos, los datos no son independientes entre sí. Los estudiantes suelen estar agrupados dentro de aulas, y estas aulas comparten características comunes (docente, metodología, clima de aula, organización del tiempo, etc.). Ignorar esta estructura puede llevar a interpretaciones incorrectas, ya que los estudiantes de una misma aula tienden a parecerse más entre sí que a estudiantes de otras aulas.

7.2. Planteamiento del ejemplo: estudiantes dentro de aulas

Supongamos que estamos analizando el rendimiento académico de estudiantes que pertenecen a distintas aulas. En este contexto: Los estudiantes son la unidad de análisis principal. Las aulas constituyen un nivel superior de agrupación. Dos estudiantes de la misma aula: - comparten parte del contexto educativo, - están expuestos a condiciones similares, - y, por tanto, no pueden considerarse completamente independientes.

7.3. El problema de tratar datos jerarquizados como si no lo fueran

Si analizamos estos datos con técnicas que asumen independencia total entre observaciones: podemos subestimar la variabilidad real, podemos obtener estimaciones demasiado optimistas, y podemos atribuir a características individuales efectos que en realidad pertenecen al contexto del aula. Este tipo de problema no es estadístico en su origen, sino metodológico y de diseño.

7.4. Qué hace un modelo multinivel desde un punto de vista conceptual

Los modelos multinivel amplían la lógica de la regresión permitiendo: modelizar simultáneamente efectos a nivel del estudiante y del aula, separar la variabilidad individual de la variabilidad contextual, y ajustar los análisis a la estructura real de los datos. Desde un punto de vista conceptual, un modelo multinivel responde a preguntas como: ¿Qué parte del rendimiento académico se explica por diferencias entre estudiantes y qué parte por diferencias entre aulas?

7.5. Relación entre regresión y análisis multinivel

Aunque los modelos multinivel suelen presentarse como técnicas avanzadas, en esencia: mantienen la misma lógica de la regresión, incorporan predictores individuales y contextuales, y permiten estimar efectos controlando múltiples niveles de influencia. Comprender esta continuidad ayuda a evitar la percepción de que el análisis multinivel es un cambio radical respecto a los modelos anteriores.

7.6. Cuándo tiene sentido considerar modelos multinivel en educación

El análisis multinivel resulta especialmente relevante cuando: los datos presentan una estructura claramente jerarquizada, se trabaja con información procedente de varias aulas, o se sospecha que el contexto educativo influye en los resultados. Reconocer estas situaciones es más importante, en este nivel formativo, que dominar los aspectos técnicos del modelo.

Idea clave: muchos errores en investigación educativa no se deben a cálculos incorrectos, sino a ignorar la estructura real de los datos.

8. Síntesis del Bloque 1: pensar el análisis multivariado en educación

8.1. Qué hemos aprendido en este bloque

A lo largo de este primer bloque hemos recorrido, de forma progresiva, distintas situaciones habituales en investigación educativa. Aunque hemos presentado varias técnicas, el objetivo no ha sido aprender procedimientos aislados, sino construir una forma coherente de pensar el análisis de datos. En concreto, hemos aprendido que: Los fenómenos educativos suelen ser multifactoriales. Analizar una sola variable rara vez es suficiente. El análisis multivariado permite aproximarnos mejor a la complejidad real de los datos educativos.

8.2. La regresión como hilo conductor

Todas las situaciones analizadas —regresión simple, regresión multivariada, ANCOVA, regresión logística y análisis multinivel— comparten una misma lógica fundamental: Estimar relaciones entre variables. Controlar la influencia de factores simultáneos. Interpretar los efectos de manera condicional. Comprender la regresión como marco conceptual permite integrar estas técnicas sin percibirlas como herramientas desconectadas entre sí.

8.3. Qué cambia entre técnicas y qué permanece constante

A lo largo del bloque hemos visto que las técnicas cambian cuando cambia: el tipo de variable dependiente (continua o dicotómica), el tipo de variable predictora (continua o categórica), o la estructura de los datos (independientes o jerarquizados). Sin embargo, lo que permanece constante es: la lógica explicativa, la necesidad de control estadístico, y la importancia de interpretar los resultados con cautela.

8.4. El papel del criterio metodológico

Un mensaje central de este bloque es que no todas las preguntas requieren las mismas técnicas, ni todas las técnicas son adecuadas en cualquier situación. El uso responsable del análisis estadístico implica: justificar la elección de la técnica, ser consciente de sus limitaciones, y evitar conclusiones que los datos no permiten sostener. Este criterio metodológico es más importante, en este nivel formativo, que el dominio técnico de los cálculos.

8.5. Del análisis dentro de estudios al análisis entre estudios

Finalmente, este bloque nos ha permitido entender cómo analizar la variabilidad dentro de un estudio: entre estudiantes, entre grupos, y entre contextos. En el siguiente bloque ampliaremos esta lógica para abordar una cuestión diferente pero relacionada: ¿Qué ocurre cuando queremos sintetizar resultados entre estudios distintos? Este paso nos llevará a la introducción del meta-análisis, que puede entenderse como una extensión natural del razonamiento multivariado aplicado a la evidencia científica.

Idea clave: el meta-análisis no cambia la forma de pensar el análisis, sino la unidad de análisis.

Conexión con las prácticas

Los contenidos desarrollados en este bloque se trabajarán de forma aplicada a través de ejemplos guiados y prácticas formativas, orientadas a:

Estas actividades permitirán consolidar los fundamentos conceptuales presentados y preparar al alumnado para la lectura crítica de estudios empíricos.

Las prácticas asociadas pueden consultarse en la sección
Prácticas y ejemplos aplicados.