Aplicação do modelo de regressão logística em dados de rendimento do Exame Nacional do Ensino Médio- ENEM

• Autor(a) principal: Mariz, Eveline Júnia Brant
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/29430
• topic: Exame Nacional do Ensino Médio-Brasil; Autorregressão-estatística; Rendimento escolar; Matemática

O Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) foi aplicado pela primeira vez em 1998. Atualmente, o exame ocupa posição de destaque no sistema nacional de avaliação, composto também pelo Sistema de Avaliação da Educação Básica, conhecido como SAEB, e o Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (ENADE), além de possuir elevada aceitação por parte da sociedade e ser a principal ferramenta de seleção de alunos para ingresso no Ensino Superior. Diante desta importância, o Enem merece ser estudado, avaliado e debatido cientificamente através de diferentes metodologias e sob o prisma dos diversos ramos da ciềncia. Neste sentido, o objetivo geral deste trabalho foi avaliar a participação de variáveis de características pessoais, educacionais e socioeconômicas no rendimento dos candidatos na prova do Enem a partir de um modelo de regressão logística multinomial. O modelo estudado levou em considera ̧c a ̃ o quinze variáveis identificadas no banco de dados do Enem e identificou uma rela ̧c a ̃ o sempre positiva entre o rendimento dos candidatos, a renda, a escolaridade da mãe e cursar o Ensino Médio em escola da rede privada. Por outro lado, foi identificada rela ̧c ̃ao negativa entre o rendimento do candidato e características como idade e raça/cor preta. Além do trabalho inferencial, em que se identificou a participação das variáveis no rendimento dos candidatos, foi realizada uma análise descritiva de todo o banco de dados, determinando o Estado com maior número de concorrentes, o gênero dos candidatos e diversas outras características sociais, econômicas e fenotípicas. Palavras-chave: Enem. Regressão. Multinomial. Rendimento.