Loading...
4 results
Search Results
Now showing 1 - 4 of 4
- A Measure of Child Exposure to Household Material Deprivation: Empirical Evidence from the Portuguese EU-SILCPublication . Ferrão, Maria Eugénia; Bastos, Amélia; Alves, Maria Teresa G.Although monitoring and evaluating child poverty has been recognized as important, there is little statistical information focused on children. Because the annual EUStatistics on Income and Living Conditions (EU-SILC) survey does not include child-specific information on an annual basis, this study proposes a measure of child exposure to household material deprivation based on this dataset. The study considers four domains of deprivation that have a direct impact on child development: housing conditions, household financial capacity, household durable goods, and environmental living conditions. Although developing a child-centered measurement of child deprivation is important, the EU-SILC considers the household as the unit of measurement. Therefore, our proposal is household-based, allowing annual monitoring of children’s exposure to deprivation—an important insight for social policy purposes to tackle the problem of child poverty. Using the 2017 Portuguese sample, we applied graded response models to assess the psychometric properties of the EU-SILC items and fit separate indexes per domain and the composite index. Item selection was based on their characteristic curves and information functions. The results allow for the selection of more informative items for every domain to obtain the composite index. In general, the empirical analysis confirmed the theoretical approach for item selection. The methodology may be directly applied to the full EU dataset or to each country individually.
- Multiple imputation in big identifiable data for educational research: An example from the Brazilian education assessment systemPublication . Ferrão, Maria Eugénia; Prata, Paula; Alves, Maria Teresa G.Almost all quantitative studies in educational assessment, evaluation and educational research are based on incomplete data sets, which have been a problem for years without a single solution. The use of big identifiable data poses new challenges in dealing with missing values. In the first part of this paper, we present the state-of-art of the topic in the Brazilian education scientific literature, and how researchers have dealt with missing data since the turn of the century. Next, we use open access software to analyze real-world data, the 2017 Prova Brasil , for several federation units to document how the naïve assumption of missing completely at random may substantially affect statistical conclusions, researcher interpretations, and subsequent implications for policy and practice. We conclude with straightforward suggestions for any education researcher on applying R routines to conduct the hypotheses test of missing completely at random and, if the null hypothesis is rejected, then how to implement the multiple imputation, which appears to be one of the most appropriate methods for handling missing data.
- Uma década da Prova Brasil: evolução do desempenho e da aprovaçãoPublication . Alves, Maria Teresa G.; Ferrão, Maria EugéniaO artigo analisa os dados originados pela aplicação da Prova Brasil, a fim de responder duas perguntas: no período de dez anos, houve avanços na qualidade da educação em termos de aprendizado e aprovação no ensino fundamental 1 e 2? Quem são os alunos que melhoraram (ou não), segundo recortes territoriais e características sociais? São apresentadas estatísticas descritivas dos níveis de proficiência e da autodeclaração sobre a reprovação dos alunos do 5º e 9º anos de 2007 a 2017. Os resultados mostram uma melhora contínua dos dois indicadores de qualidade em todas as regiões e grupos sociais. Porém, pelos critérios adotados, as diferenças entre os grupos sociais e regiões do país são importantes para entender os entraves no avanço global do aprendizado e na redução da reprovação.
- Escala do índice de exposição da criança à privação material em Portugal: validação e interpretaçãoPublication . Alves, Maria Teresa G.; Bastos, Amélia; Ferrão, Maria EugéniaNeste artigo pretende-se contribuir para a validação e interpretação da escala do índice de exposição da criança à privação material no domicílio com base na amostra portuguesa do EU- -Statistics on Income and Living Conditions (EU-Silc) de 2017. O índice foi desenvolvido a partir de itens do questionário dos domicílios por meio da aplicação de um modelo da teoria da resposta ao item. Para a sua validação, realizou-se análise descritiva da escala segundo variáveis sociais do EU- -Silc. A interpretação se deu pela descrição das categorias dos itens segundo perfis de domicílios agrupados em clusters. Os resultados mostram que 14,3% dos agregados familiares com crianças podem ser classificados como em situação de privação extrema e 25,6% num nível intermédio de privação. Tendo em conta que o EU-Silc é aplicado em todos os países da União Europeia, a metodologia pode ser extensível a esses países, permitindo o monitoramento anual da pobreza infantil.