Influencia de la magnitud de la asociación entre covariable y la variable latente en el desempelo de los modelos de clases latentes. - Matarrita Muñoz, Stefani Daniela (2026)
Esta investigación evalúa la influencia de la magnitud de la asociación entre las covariables y la variable latente impacta el desempeño de los modelos de análisis de clases latentes (LCA por sus siglas en inglés) en el contexto de datos educativos. A través de un estudio de simulación se examina cómo la magnitud de esta asociación influye en la detección del número correcto de clases, la precisión en la estimación de los parámetros y la clasificación de estos modelos. Además, se desarrolla un estudio empírico en el que se estima un modelo LCA con una covariable para agrupar a los estudiantes según su actitud y hábitos de lectura con datos de la prueba PISA 2018 de Costa Rica. Los resultados del estudio de simulación indican que la influencia de la magnitud de la asociación de la covariable con la variable latente sobre el desempeño de los modelos de LCA, depende de su interacción con el nivel de entropía y el tamaño de muestra. Se encontró que la inclusión de covariables con una alta asociación con la variable latente mejora el desempeño de modelos de LCA en condiciones no óptimas, como baja entropía y tamaños de muestra reducidos. En el caso del estudio con datos empíricos el LCA se identifican dos perfiles de estudiantes: uno con actitud positiva hacia la lectura y mayores hábitos lectores, y otro con las características opuestas. Entre las variables que permiten caracterizar a estas dos clases se encuentran: el capital cultural, las prácticas de mediación pedagógica docente, el sexo, la repitencia escolar y la mentalidad de crecimiento. Estos hallazgos resaltan la importancia de considerar tanto los factores individuales como los contextuales al diseñar estrategias educativas orientadas a fomentar actitudes y hábitos de lectura, y, por ende, mejorar la competencia lectora.