SUMMARY
Este trabalho apresenta uma abordagem não usual em estudo de fatores associados ao desempenho escolar, utilizando regressões quantílicas hierárquicas. Enquanto na abordagem tradicional tem-se por objetivo identificar fatores importantes com base nos indivíduos da faixa intermediária de proficiência, nesta aqui apresentada procura-se detectar efeitos nos quantis da distribuição de proficiência, permitindo identificar como determinado fator influencia estudantes de baixa, intermediária e alta proficiências. São realizadas a descrição da metodologia adotada e uma aplicação com os dados das provas de Língua Portuguesa e Matemática do 8º ano do ensino fundamental do estado do Pará, em 2016. Este trabajo presenta un abordaje no usual en el estudio de factores asociados al desempeño escolar, haciendo uso de regresiones cuantílicas jerárquicas. Mientras que en el enfoque tradicional se tiene el objetivo de identificar factores importantes en base a los individuos del rango intermedio de competencia, en este abordaje se pretende detectar efectos en los cuantiles de la distribución de competencia, lo que permite identificar cómo determinado factor influye en los estudiantes de competencia baja, intermedia y alta. Se describe la metodología adoptada y una aplicación con los datos de las pruebas de Lengua Portuguesa y Matemáticas del 8º año de la Educación Básica del estado de Pará, en el 2016.Palabras clave: Evaluación de la Educación, Factores Asociados, Regresión Cuantílica Jerárquica, Rendimiento Escolar.A study on associated factors through hierarchical quantile regressionIn this paper, we present an unusual approach to factors associated with academic achievement since we use hierarchical quantile regressions. While the traditional approach aims to identify important factors based on individuals with an intermediate performance, our approach aims to detect the effects on performance distribution quantiles, thus allowing to identify how a certain factor can affect poor-, intermediate-, and high-performing pupils. We describe the methodology and use it with data from Portuguese and Mathematics tests of the 8th grade of primary education in the Brazilian state of Pará, in 2016.Keywords: Educational Assessment, Associated Factors, Hierarchical Quantile Regression, Academic Achievement.