Análise de Correspondências Múltiplas via optimal scaling aplicada a variáveis do meio escolar relativas a alunos do ensino secundário em Portugal
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13978 |
Resumo: | A Análise de Correspondências Múltiplas (ACM) é um método multivariado particularmente útil na abordagem simultânea de um grande conjunto de variáveis qualitativas, avaliando o seu eventual relacionamento, produzindo mapas geométricos que possibilitam a visualização das interdependências existentes. Este estudo tem como objetivo a aplicação da ACM via optimal scaling sobre os dados de um inquérito realizado com alunos do ensino secundário (no Brasil corresponde a ensino médio), de modo a investigar as relações entre a motivação para as disciplinas de Português, Matemática e Educação Física e um conjunto de variáveis referentes aos alunos (sexo, curso, ano de escolaridade e prática desportiva). Realça-se o pioneirismo desta aplicação. A ACM permitiu identificar as variáveis e categorias de variáveis com atributos próximos, tendo possibilitado a definição de subgrupos relativamente homogêneos. Foram retidas três dimensões. A dimensão 1 aponta essencialmente para a “formação desportiva”, a dimensão 2, dirige-se sobretudo para a “aprendizagem das línguas e humanidades” e a dimensão 3 representada simultaneamente pela “destreza física e o raciocínio abstrato”. |
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Análise de Correspondências Múltiplas via optimal scaling aplicada a variáveis do meio escolar relativas a alunos do ensino secundário em PortugalMultiple correspondence analysis via optimal scaling applied to some school variables in high school Portuguese studentsRedução da dimensionalidadeAnálise multivariadaPrática desportivaMotivaçãoDimensionality reductionMultivariate analysisSports practiceMotivationA Análise de Correspondências Múltiplas (ACM) é um método multivariado particularmente útil na abordagem simultânea de um grande conjunto de variáveis qualitativas, avaliando o seu eventual relacionamento, produzindo mapas geométricos que possibilitam a visualização das interdependências existentes. Este estudo tem como objetivo a aplicação da ACM via optimal scaling sobre os dados de um inquérito realizado com alunos do ensino secundário (no Brasil corresponde a ensino médio), de modo a investigar as relações entre a motivação para as disciplinas de Português, Matemática e Educação Física e um conjunto de variáveis referentes aos alunos (sexo, curso, ano de escolaridade e prática desportiva). Realça-se o pioneirismo desta aplicação. A ACM permitiu identificar as variáveis e categorias de variáveis com atributos próximos, tendo possibilitado a definição de subgrupos relativamente homogêneos. Foram retidas três dimensões. A dimensão 1 aponta essencialmente para a “formação desportiva”, a dimensão 2, dirige-se sobretudo para a “aprendizagem das línguas e humanidades” e a dimensão 3 representada simultaneamente pela “destreza física e o raciocínio abstrato”.ABSTRACT: Multiple Correspondence Analysis (MCA) is a multivariate method that might be particularly useful in the analysis of a large set of qualitative data. Through MCA, it is possible to assess the relationship between large sets of variables and produce geometric maps to visualize potential interactions. Using optimal scaling procedure, this study aims to: a) investigate the motivation levels of high schools students for the disciplines of Portuguese, Mathematics and Physical Education; b) establish relationships between motivation levels and students’ characteristics (gender, course, grade and sports). It highlights the pioneering this application. By applying MCA, it was identified variables and categories of variables with close attributes, which further allowed the definition of relatively homogeneous subgroups. It was retained three dimensions. The dimension one refers to «sports practice», the dimension two is directed particularly to the “languages learning and humanities”, and the dimension three represents simultaneously the “physical dexterity and abstract reasoning”.Universidade Federal de Lavras2017-06-292017-08-01T20:09:53Z2017-08-01T20:09:53Z2017-08-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPeer-reviewed Articleapplication/pdfapplication/pdfSILVA, D. J. L., OLIVEIRA, M. M. M. Análise de Correspondências Múltiplas via optimal scaling aplicada a variáveis do meio escolar relativas a alunos do ensino secundário em Portugal. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 35, n. 2, p. 298-318, jun. 2017.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13978REVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA; Vol 35 No 2 (2017); 298-3181983-0823reponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAporhttp://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/100/102Attribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessSilva, Domingos José Lopes daOliveira, Maria Manuela MeloSilva, Domingos José Lopes daOliveira, Maria Manuela Melo2021-04-20T14:09:30Zoai:localhost:1/13978Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2021-04-20T14:09:30Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
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A Análise de Correspondências Múltiplas (ACM) é um método multivariado particularmente útil na abordagem simultânea de um grande conjunto de variáveis qualitativas, avaliando o seu eventual relacionamento, produzindo mapas geométricos que possibilitam a visualização das interdependências existentes. Este estudo tem como objetivo a aplicação da ACM via optimal scaling sobre os dados de um inquérito realizado com alunos do ensino secundário (no Brasil corresponde a ensino médio), de modo a investigar as relações entre a motivação para as disciplinas de Português, Matemática e Educação Física e um conjunto de variáveis referentes aos alunos (sexo, curso, ano de escolaridade e prática desportiva). Realça-se o pioneirismo desta aplicação. A ACM permitiu identificar as variáveis e categorias de variáveis com atributos próximos, tendo possibilitado a definição de subgrupos relativamente homogêneos. Foram retidas três dimensões. A dimensão 1 aponta essencialmente para a “formação desportiva”, a dimensão 2, dirige-se sobretudo para a “aprendizagem das línguas e humanidades” e a dimensão 3 representada simultaneamente pela “destreza física e o raciocínio abstrato”. |
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