Análise sobre a evasão de alunos do curso de Estatística na FCT/Unesp

• Autor(a) principal: Vasconcelos, Amanda da Silva
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/239569
• topic: Evasão escolar; Estatística; Análise de regressão logística; Árvores de decisão; School dropout; Statistics; Logistic regression analysis; Decision trees

Um dos grandes problemas que aflige a educação há uma longa data até a atualidade é a evasão escolar, principalmente no ensino superior. Essa é uma realidade também no curso de graduação em Estatística na FCT/UNESP de Presidente Prudente - SP. Visando identificar os perfis de alunos mais propensos a evadirem do curso, foram utilizadas duas técnicas estatísticas neste trabalho. A regressão logística e a árvore de decisão são técnicas de classificação, ou seja, a partir delas conseguimos prever uma variável categórica, no caso do presente estudo, se o aluno irá ou não evadir do curso. Essas técnicas foram aplicadas em uma base de dados com variáveis sociodemográficas, como idade, sexo, tipo de escola cursada no ensino médio, etc., de alunos ingressantes entre os anos de 2008 e 2017 no curso de Estatística, com o objetivo de terem seus resultados comparados. As análises apresentadas foram realizadas no software R. Ao comparar as duas técnicas pela métrica F1-score, a árvore de decisão se ajustou melhor no treino, porém obteve-se maior poder de previsão na regressão logística.