Ap´ os a descri¸c˜ ao dos quatro m´ etodos de quantifica¸c˜ oes das vari´ aveis qualitativas no
Cap´ıtulo 3, procede-se agora ` a aplica¸c˜ ao no conjunto de dados comentado na se¸c˜ ao
an-terior. Os M´ etodos 1, 2, 3 e 4 s˜ ao descritos, respectivamente, por: n´ umeros inteiros
ordenados, ´ındice, ridits e quantil da distribui¸c˜ ao normal ridits. Deste modo, como n˜ ao
temos mais restri¸c˜ oes em rela¸c˜ ao ` a natureza dos dados, ou seja, nossos dados passam a
ser quantitativos, poderemos aplicar a AF sobre a matriz de correla¸c˜ oes de Pearson. Em
outras palavras, teremos uma AF usual aplicado no conjunto de dados quantificado.
Os resultados completos podem ser encontradas nos apˆ endices que, por sua vez, s˜ ao destrinchados em: gr´ aficos de barras da an´ alise descritiva (Apˆ endice A), tabelas das quantifica¸c˜ oes realizadas (Apˆ endice B), gr´ aficos de scree plot (Apˆ endice C) e os resultados da AF para cada uma das t´ ecnicas apesentadas (Apˆ endice D).
Notamos que os resultados obtidos independente dos quatro m´ etodos de quantifica¸c˜ ao s˜ ao coincidentes. Os autovalores e as respectivas propor¸c˜ oes da variabilidade explicada pelos fatores s˜ ao bem semelhantes, assim como a rela¸c˜ ao entre os itens e cada um dos fatores. Consequentemente, os resultados ser˜ ao similares. Desta forma, os resultados ser˜ ao apresentados uma ´ unica vez, de forma conjunta, e n˜ ao separado por cada m´ etodo.
Um caso particular ´ e que nos m´ etodos 1 e 2 (t´ ecnicas de quantifica¸c˜ ao por n´ umeros in-teiros ordenados e de quantifica¸c˜ ao por ´ındice) produziram os mesmos resultados (ou seja, idˆ enticos). Isto pode ser explicado por conta da segunda quantifica¸c˜ ao ser a transforma¸c˜ ao linear da primeira.
Inicialmente, quantificamos as vari´ aveis qualitativas (Tabelas B.1, B.2, B.3 e B.4 do Apˆ endice B) e constru´ımos a matriz de correla¸c˜ oes de Pearson associado a cada m´ etodo (Tabelas D.1, D.5 e D.9 do Apˆ endice D). Observamos a existˆ encia de muitas correla¸c˜ oes moderadas, sendo que os maiores valores est˜ ao entre os itens de uma mesma quest˜ ao, ou seja, indicando que os fatores selecionados podem estar explicando grupos de itens das mesmas quest˜ oes, indicando que ´ e plaus´ıvel realizar a AF para esses dados, pois as correla¸c˜ oes observadas s˜ ao superiores a 0,3.
Entretanto, para confirma¸c˜ ao da adequabilidade do modelo, realizamos o teste de KMO (Equa¸c˜ ao 2.3) e o teste de Bartlet, conforme apresentado no Cap´ıtulo 2. Notamos os mesmos valores para todos os m´ etodos utilizados: KMO de 0, 94 e um p-valor no teste de Bartlet de aproximadamente 0 (rejeitando H
0, ou seja, a matriz de correla¸c˜ ao ´ e diferente da identidade), indicando que AF ´ e adequada para esses dados.
Para definirmos o n´ umeros de fatores a serem extra´ıdos foi utilizado o crit´ erio de Kaiser e o crit´ erio da porcentagem da variˆ ancia, na qual seria interessante extrairmos fatores que expliquem no m´ınimo 60% da variˆ ancia total dos dados. O crit´ erio baseado no Scree plot (Figuras C.1, C.2, C.3, C.4 e C.5 do Apˆ endice C) nos induz a selecionar apenas 2 fatores, explicando menos de 35% da variabilidade total dos dados, o que n˜ ao seria o ideal para o nosso estudo.
Pelas Tabelas D.2, D.6 e D.10 (Apˆ endice D), o Crit´ erio de Kaiser indica a escolha de
29
13 fatores para todas as quantifica¸c˜ oes menos para a de ridits que, por sua vez, seleciona 14 fatores. Por´ em, se analisarmos a diferen¸ca da propor¸c˜ ao acumulada da variˆ ancia expli-cada, por cada um dos fatores, n˜ ao notamos um ganho muito significativo ao passarmos de 13 para 14 fatores. Sendo assim, extrairemos apenas 13 fatores, que s˜ ao suficientes para explicar mais de 60% da variabilidade total dos dados. A Tabela 5.1 resume a porcentagem acumulada da variˆ ancia explicada para cada um dos m´ etodos.
Tabela 5.1: Propor¸c˜ ao da variˆ ancia total explicada pelas 2 solu¸c˜ oes.
13 Fatores 14 Fatores
M´ etodo 1 e 2 62% 64%
M´ etodo 3 62% 63%
M´ etodo 4 63% 64%
Ap´ os a extra¸c˜ ao dos fatores, notamos, atrav´ es da Tabela D.19 (Apˆ endice D), que as comunalidades contidas s˜ ao todas maiores que 0,4, ou seja, os fatores conseguem explicar mais de 40% da variabilidade de todas as vari´ aveis.
Por´ em, para melhorar a interpreta¸c˜ ao das cargas fatoriais, foi necess´ ario fazer uma
rota¸c˜ ao nos fatores. Assim, as vari´ aveis selecionadas pelos 13 fatores (rotacionados pelo
m´ etodo Varimax ) s˜ ao apresentadas nas Tabelas 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 5.10,
5.13, 5.12, 5.13, 5.14, extra´ıdas das Tabelas D.4, D.8 e D.12 do Apˆ endice D, nas quais
os valores contidos s˜ ao as cargas fatoriais, ou seja, s˜ ao as correla¸c˜ oes entre as vari´ aveis
originais e os fatores, sendo que, quanto maior a carga fatorial maior ´ e a correla¸c˜ ao
entre essas vari´ aveis e o fator. Para o nosso estudo, ´ e desej´ avel que as cargas fatoriais
consideradas relevantes sejam, aproximadamente, iguais ou superiores a 0,5.
Tabela 5.2: Cargas fatoriais do primeiro fator.
Deste modo, pela Tabela 5.2, o primeiro fator ´ e composto pelos itens b, d, e, f, g, h da Quest˜ ao 4, que pode ser interpretado como os aspectos relacionados ` a avalia¸c˜ ao dos temas transversais e desenvolvimento do pensamento cr´ıtico nas atividades curriculares.
Tabela 5.3: Cargas fatoriais do segundo fator.
Quest˜ oes M´ etodo 1 e 2 M´ etodo 3 M´ etodo 4
dis q10e -0,47 0,49 -0,49
dis q10f -0,68 0,68 -0,68
dis q10g -0,79 0,77 -0,78
O segundo fator (Tabela 5.3) selecionou os itens e, f, g da Quest˜ ao 10, cuja a dimens˜ ao pode ser compreendida como a satisfa¸c˜ ao relacionada ao atendimento e aos acervos da biblioteca.
Tabela 5.4: Cargas fatoriais do terceiro fator.
Quest˜ oes M´ etodo 1 e 2 M´ etodo 3 M´ etodo 4
31
Na Tabela 5.4, note que terceiro fator cont´ em os itens f , g, h, i, j da Quest˜ ao 14, o qual pode ser pensado como a satisfa¸c˜ ao relacionada as condi¸c˜ oes da infra-estrutura da universidade.
Tabela 5.5: Cargas fatoriais do quarto fator.
Quest˜ oes M´ etodo 1 e 2 M´ etodo 3 M´ etodo 4
dis q9a 0,68 0,69 0,67
dis q9b 0,65 0,67 0,64
dis q9c 0,72 0,73 0,71
dis q9d 0,71 0,72 0,71
dis q9e 0,76 0,75 0,76
Pela Tabela 5.5, o quarto fator possui alta correla¸c˜ ao com os itens a, b, c, d da Quest˜ ao 9, o qual pode ser interpretado como a satisfa¸c˜ ao relacionada ao trabalho da coordena¸c˜ ao do curso.
Tabela 5.6: Cargas fatoriais do quinto fator.
Quest˜ oes M´ etodo 1 e 2 M´ etodo 3 M´ etodo 4
dis q10h -0,76 0,75 -0,76
dis q10i -0,73 0,73 -0,73
dis q10j -0,78 0,76 -0,77
dis q10k -0,75 0,72 -0,74
O quinto fator (Tabela 5.6) que possui os itens h, i, j, k da Quest˜ ao 10, pode ser
entendido como a satisfa¸c˜ ao relacionada aos recursos computacionais.
Tabela 5.7: Cargas fatoriais do sexto fator.
Pela Tabela 5.7, o sexto fator selecionou o item a da Quest˜ ao 4 e os itens b, c, d, e, f da Quest˜ ao 8, cuja dimens˜ ao pode ser entendida como as avalia¸c˜ oes das condi¸c˜ oes did´ atica-pedag´ ogicas.
Tabela 5.8: Cargas fatoriais do s´ etimo fator.
Quest˜ oes M´ etodo 1 e 2 M´ etodo 3 M´ etodo 4
dis q14a 0,64 0,63 0,64
dis q14b 0,75 0,75 0,75
dis q14c 0,75 0,75 0,75
dis q14d 0,62 0,61 0,62
Note pela Tabela 5.8, que o s´ etimo fator selecionou os itens a, b, c, d da Quest˜ ao 14, na qual a dimens˜ ao pode ser pensada ou entendida como a satisfa¸c˜ ao do indiv´ıduo com o curso escolhido.
Tabela 5.9: Cargas fatoriais do oitavo fator.
Quest˜ oes M´ etodo 1 e 2 M´ etodo 3 M´ etodo 4
dis q13a 0,77 0,77 0,77
dis q13b 0,71 0,71 0,71
dis q13c 0,83 0,82 0,82
dis q13e 0,49 0,49 0,50
33
No oitavo fator, Tabela 5.9, cont´ em os itens a, b, c, e da Quest˜ ao 13 e pode ser interpretado como a satisfa¸c˜ ao relacionada aos programas acadˆ emicos (Monitoria, tutoria, extens˜ ao e inicia¸c˜ ao cient´ıfica).
Tabela 5.10: Cargas fatoriais do nono fator.
Quest˜ oes M´ etodo 1 e 2 M´ etodo 3 M´ etodo 4
O nono fator (Tabela 5.10) compreende a todos os itens da Quest˜ ao 1, o qual pode ser definido como a avalia¸c˜ ao do perfil profissional/cidad˜ ao a ser formado nos cursos de gradua¸c˜ ao da UFSCar.
Tabela 5.11: Cargas fatoriais do d´ ecimo fator.
Quest˜ oes M´ etodo 1 e 2 M´ etodo 3 M´ etodo 4
dis q4c -0,66 -0,5 -0,65
Pela Tabela 5.11, o d´ ecimo fator possui correla¸c˜ ao com apenas uma ´ unica vari´ avel (item c da Quest˜ ao 4) e pode ser entendido como a avalia¸c˜ ao em rela¸c˜ ao a preocupa¸c˜ ao constante com o rigor empregado nas atividades curriculares.
Tabela 5.12: Cargas fatoriais do d´ ecimo primeiro fator.
Quest˜ oes M´ etodo 1 e 2 M´ etodo 3 M´ etodo 4
dis q9f -0,77 0,75 0,76
dis q9g -0,80 0,77 0,79
O d´ ecimo primeiro fator, Tabela 5.12, que se relaciona com os itens item f , g, da Quest˜ ao 9, pode ser compreendido como a satisfa¸c˜ ao relacionada ao atendimento da se-cretaria de coordena¸c˜ ao de curso.
Tabela 5.13: Cargas fatoriais do d´ ecimo segundo fator.
Quest˜ oes M´ etodo 1 e 2 M´ etodo 3 M´ etodo 4
dis q10a 0,49 0,49 -0,49
dis q10b 0,79 0,78 -0,79
dis q10c 0,61 0,59 -0,60
dis q10d 0,78 0,79 -0,78
Na Tabela 5.13, o d´ ecimo segundo fator, relacionado com os itens a, b, c, d da Quest˜ ao 10, pode ser pensado como a satisfa¸c˜ ao da adequa¸c˜ ao da infraestrutura necess´ aria para a realiza¸c˜ ao das aulas te´ oricas/pr´ aticas.
Tabela 5.14: Cargas fatoriais do d´ ecimo terceiro fator.
Quest˜ oes M´ etodo 1 e 2 M´ etodo 3 M´ etodo 4
dis q10n -0,77 0,77 -0,77
dis q10o -0,54 0,57 -0,56
dis q10p -0,73 0,72 -0,73
Por fim, o d´ ecimo terceiro fator, Tabela 5.14, cont´ em os itens n, o, p, q da Quest˜ ao 10, e pode ser interpretado como sendo a satisfa¸c˜ ao relacionada ao restaurante universit´ ario.
Portanto, nossas vari´ aveis podem ser agrupadas em 13 dimens˜ oes (fatores) e s˜ ao elas descritas por:
• Dimens˜ ao 1: Avalia¸c˜ ao dos temas transversais e desenvolvimento do pensamento cr´ıtico nas atividades atividades curriculares;
• Dimens˜ ao 2: Satisfa¸c˜ ao relacionada ao atendimento e ao acervos da biblioteca;
• Dimens˜ ao 3: Satisfa¸c˜ ao com as condi¸c˜ oes da infra-estrutura da universidade;
• Dimens˜ ao 4: Satisfa¸c˜ ao em rela¸c˜ ao ao trabalho da coordena¸c˜ ao do curso;
35
• Dimens˜ ao 5: Satisfa¸c˜ ao relacionada aos recursos computacionais;
• Dimens˜ ao 6: Avalia¸c˜ oes das condi¸c˜ oes did´ atica-pedag´ ogicas;
• Dimens˜ ao 7: Satisfa¸c˜ ao em rela¸c˜ ao o curso escolhido;
• Dimens˜ ao 8: Satisfa¸c˜ ao relacionada aos programas acadˆ emicos (Monitoria, tutoria, extens˜ ao e inicia¸c˜ ao cient´ıfica);
• Dimens˜ ao 9: Avalia¸c˜ ao do perfil profissional/cidad˜ ao a ser formado nos cursos de gradua¸c˜ ao da UFSCar;
• Dimens˜ ao 10: Avalia¸c˜ ao em rela¸c˜ ao a preocupa¸c˜ ao constante com o rigor empregado nas atividades curriculares;
• Dimens˜ ao 11: Satisfa¸c˜ ao relacionada ao atendimento da secretaria de coordena¸c˜ ao de curso;
• Dimens˜ ao 12: Satisfa¸c˜ ao com a adequa¸c˜ ao da infraestrutura necess´ aria para a rea-liza¸c˜ ao da aulas te´ oricas/pr´ aticas;
• Dimens˜ ao 13: Satisfa¸c˜ ao relacionada ao restaurante universit´ ario.
5.4 An´ alise Fatorial via correla¸ c˜ ao de Spearman
Como j´ a discutido nos cap´ıtulos anteriores, a utiliza¸c˜ ao da correla¸c˜ ao de Pearson para dados ordinais n˜ ao ´ e correta. Sendo assim, recorremos ` a utiliza¸c˜ ao da correla¸c˜ ao de Spearman (Equa¸c˜ ao 3.4) que, por sua vez, ´ e adequada para vari´ aveis ordinais, permitindo, assim, efetuar uma AF sobre a matriz de correla¸c˜ ao de Spearman, em vez da correla¸c˜ ao de Pearson.
A partir da Tabela D.13 (Apˆ endice D), notamos uma grande similaridade entre as correla¸c˜ oes de Spearman e as correla¸c˜ oes de Pearson para as vari´ aveis quantificadas, na qual observamos maiores correla¸c˜ oes entre os itens de uma mesma quest˜ ao. Logo, os valores pr´ oprios, as respectivas propor¸c˜ oes das variˆ ancias explicadas, cargas fatoriais relacionadas a cada um dos fatores e as comunalidades ser˜ ao, praticamente, iguais ou coincidentes.
Notamos no teste de Bartlet um p-valor pr´ oximo de 0, indicando que a matriz de
correla¸c˜ oes ´ e diferente da matriz identidade. Deste modo, procede-se a aplica¸c˜ ao da AF
com a matriz de correla¸c˜ ao de Spearman, cujos resultados completos encontram-se no Apˆ endice D.
Ao determinarmos o n´ umero de fatores a serem extra´ıdos, nos deparamos (Tabela D.14 do Apˆ endice D) que, pelo m´ etodo de Kaiser, 14 fatores seriam selecionados, mas, ao analisarmos a propor¸c˜ ao explicada da variˆ ancia, notamos que apenas 13 fatores j´ a s˜ ao suficientes para explicar mais de 60% da variabilidade total dos dados. Al´ em de que a contribui¸c˜ ao para a variabilidade explicada ao passarmos de 13 para 14 fatores ser´ a m´ınima.
As quest˜ oes selecionadas por cada um dos fatores podem ser vista nas Tabelas 5.15, 5.16, 5.17, 5.18, 5.19, 5.20, 5.21, 5.22, 5.23, 5.24, 5.25, 5.26 e 5.27, extra´ıdas da Tabela D.16 (Apˆ endice D) e que s˜ ao as mesmas apresentadas na se¸c˜ ao anterior (AF via quantifica¸c˜ oes) e, consequentemente, as conclus˜ oes, que n˜ ao ser˜ ao apresentadas novamente, tamb´ em s˜ ao coincidentes.
Em resumo, todos os resultados obtidos e as conclus˜ oes para esta base de dados s˜ ao coincidentes com a AF via t´ ecnicas de quantifica¸c˜ oes (apresentadas na se¸c˜ ao anterior).
Adicionalmente, as cargas fatorais relacionadas a cada fator encontram-se nas tabelas abaixo, cujos resultados foram extra´ıdos da Tabela D.16 (Apˆ endice D).
Tabela 5.15: Cargas fatoriais do primeiro fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais
37
Tabela 5.16: Cargas fatoriais do segundo fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q10e 0.49 dis q10f 0,68 dis q10g 0,77
Tabela 5.17: Cargas fatoriais do terceiro fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais
Tabela 5.18: Cargas fatoriais do quarto fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais
Tabela 5.19: Cargas fatoriais do quinto fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q10h 0,75
dis q10i 0,73
dis q10j 0,76
dis q10k 0,72
Tabela 5.20: Cargas fatoriais do sexto fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q4a -0.58
dis q8b 0,55
dis q8c 0,47
dis q8d 0,47
dis q8e 0,55
dis q8f 0,56
Tabela 5.21: Cargas fatoriais do s´ etimo fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q14a 0,63 dis q14b 0,75 dis q14c 0,75 dis q14d 0,61
Tabela 5.22: Cargas fatoriais do oitavo fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais
dis q13a 0,77
dis q13b 0,71
dis q13c 0,82
dis q13e 0,50
39
Tabela 5.23: Cargas fatoriais do nono fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais
Tabela 5.24: Cargas fatoriais do d´ ecimo fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais
dis q4c 0,56
Tabela 5.25: Cargas fatoriais do d´ ecimo primeiro fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais
dis q9f 0,75
dis q9g 0,77
Tabela 5.26: Cargas fatoriais do d´ ecimo segundo fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais
dis q10a 0,49
dis q10b 0,78
dis q10c 0,58
dis q10d 0,79
Tabela 5.27: Cargas fatoriais do d´ ecimo terceiro fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q10n 0,77 dis q10o 0,58 dis q10p 0,72
5.5 An´ alise Fatorial via correla¸ c˜ ao de Polic´ orica
Outro m´ etodo para o c´ alculo das correla¸c˜ oes ´ e conhecido como correla¸c˜ ao polic´ orica, que ´ e uma medida de associa¸c˜ ao bivariada entre vari´ aveis qualitativas ordinais, apresen-tado no Cap´ıtulo 3. Deste modo, nesta se¸c˜ ao aplicaremos a AF sobre a matriz e correla¸c˜ ao polic´ orica.
Por meio da matriz e correla¸c˜ ao polic´ orica (Tabela D.17 do Apˆ endice D) observa-mos uma grande semelhan¸ca entre as matrizes de correla¸c˜ oes apresentadas pelas demais t´ ecnicas, ou seja, as correla¸c˜ oes s˜ ao significativamente mais altas entre os itens de uma mesma quest˜ ao. Assim, temos um forte ind´ıcio de que os resultados e as conclus˜ oes obtidas s˜ ao muito pr´ oximas.
Ao realizarmos o teste de Bartlet, encontramos um p-valor pr´ oximo de zero, rejeitando a hip´ otese nula de que a matriz de correla¸c˜ ao ´ e igual a matriz identidade. Assim, podemos seguir com a AF via correla¸c˜ ao polic´ orica, cujos resultados completos se encontram no Apˆ endice D.
Por meio da Tabela D.18 (Apˆ endice D), observamos que, pelo m´ etodo de Kaiser, extrair´ıamos 16 fatores, mas com intuito de comparamos os resultados obtidos com os apresentados nas se¸c˜ oes anteriores, extrairemos apenas 13 fatores que, por sua vez, j´ a ser˜ ao suficientes para a explicar mais de 60% da variabilidade dos dados.
Ap´ os a extra¸c˜ ao dos fatores, notamos, pela Tabela D.19 (Apˆ endice D), que as
comu-nalidades contidas s˜ ao todas maiores de 0,4, ou seja, os fatores conseguem explicar mais
de 40% da variabilidade de todas as vari´ aveis. Por´ em, tivemos dificuldades em rela¸c˜ ao ` a
interpreta¸c˜ ao e, portanto, recorremos a rota¸c˜ ao varimax. Os resultados das cargas
fato-riais das vari´ aveis com os fatores encontram-se nas Tabelas 5.28, 5.29, 5.30, 5.31, 5.32,
5.33, 5.34, 5.35, 5.36, 5.37, 5.38, 5.39 e 5.40, extra´ıdas da Tabela D.20 (Apˆ endice D).
41
Tabela 5.28: Cargas fatoriais do primeiro fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q4b -0,48 dis q4d -0,59 dis q4f -0,70 dis q4g -0,77 dis q4h -0,61
Ao compararmos com as t´ ecnicas abordadas anteriormente, notamos, pela Figura 5.28, que o primeiro fator selecionou uma vari´ avel a menos que os demais. Por´ em, a presen¸ca ou n˜ ao do item e da Quest˜ ao 4, “As oportunidades de propor solu¸c˜ oes para problemas de pes-quisa e/ou extens˜ ao relacionadas ` a futura atua¸c˜ ao profissional/cidad˜ a foram frequentes”, n˜ ao altera a dimens˜ ao cuja a interpreta¸c˜ ao est´ a relacionada a avalia¸c˜ ao dos temas trans-versais e desenvolvimento do pensamento cr´ıtico nas atividades curriculares.
Tabela 5.29: Cargas fatoriais do segundo fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q10e 0.65 dis q10f 0,81 dis q10g 0,81
Para o segundo fator (Figura 5.29), percebemos que as vari´ aveis selecionadas s˜ ao as
mesmas em compara¸c˜ ao com os resultados obtidos pelos m´ etodos apresentados, o qual
pode ser entendido como sendo a satisfa¸c˜ ao relacionada ao atendimento e acesso aos
acervos da biblioteca.
Tabela 5.30: Cargas fatoriais do terceiro fator.
Percebemos que, no terceiro fator (Figura 5.30), foi selecionada uma vari´ avel a mais, mas a inclus˜ ao do item j da Quest˜ ao 14 tamb´ em n˜ ao altera a dimens˜ ao em rela¸c˜ ao a sua interpreta¸c˜ ao e, ainda assim, pode ser entendida como a satisfa¸c˜ ao com as condi¸c˜ oes da infra-estrutura da universidade.
Tabela 5.31: Cargas fatoriais do quarto fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais
Note na Figura 5.31 que o quarto fator selecionou duas vari´ aveis (itens) a mais em compara¸c˜ ao com os resultados dos demais m´ etodos, sendo eles os itens f e g da Quest˜ ao 9. Por´ em, desta vez, tivemos uma pequena modifica¸c˜ ao na interpreta¸c˜ ao da dimens˜ ao.
Assim, ao inv´ es da dimens˜ ao ser entendida como “satisfa¸c˜ ao em rela¸c˜ ao ao trabalho da
coordena¸c˜ ao do curso”, agora passa a ser pensada como a satisfa¸c˜ ao em rela¸c˜ ao ao trabalho
43
da coordena¸c˜ ao e ao atendimento da secretaria da coordena¸c˜ ao do curso.
Tabela 5.32: Cargas fatoriais do quinto fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q10h 0,72
dis q10i 0,74 dis q10j 0,76 dis q10k 0,74
O quinto fator (Figura 5.32) possui os mesmos itens obtidos nos demais m´ etodos e, assim, temos a mesma interpreta¸c˜ ao da dimens˜ ao: satisfa¸c˜ ao relacionada aos recursos computacionais.
Tabela 5.33: Cargas fatoriais do sexto fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais
Pela Tabela 5.33, o sexto fator em compara¸c˜ ao aos demais m´ etodos, n˜ ao selecionou a vari´ avel dis q4a. Por´ em, mesmo assim, n˜ ao h´ a altera¸c˜ ao na dimens˜ ao, no que diz respeito
`
a interpreta¸c˜ ao. Assim, o fator ainda pode ser entendido como: avalia¸c˜ oes das condi¸c˜ oes
did´ atica-pedag´ ogicas.
Tabela 5.34: Cargas fatoriais do s´ etimo fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q14a 0,64 dis q14b 0,77 dis q14c 0,77 dis q14d 0,63
Note pela Tabela 5.34 que s´ etimo fator continua possuindo a mesma interpreta¸c˜ ao da dimens˜ ao e os mesmos resultados ao compararmos com os demais m´ etodos, sendo entendido como a satisfa¸c˜ ao em rela¸c˜ ao o curso escolhido.
Tabela 5.35: Cargas fatoriais do oitavo fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q13a 0,76 dis q13b 0,67 dis q13c 0,80 dis q13e 0,65
O oitavo fator (Tabela 5.35) tamb´ em continua possuindo a mesma interpreta¸c˜ ao da
dimens˜ ao e os mesmos resultados, comparado com os demais m´ etodos apresentados,
po-dendo ser entendido como a satisfa¸c˜ ao relacionada aos programas acadˆ emicos (monitoria,
tutoria, extens˜ ao e inicia¸c˜ ao cient´ıfica).
45
Tabela 5.36: Cargas fatoriais do nono fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q1a -0,59 dis q1b -0,74 dis q1c -0,74 dis q1d -0,71 dis q1e -0,62 dis q1f -0,74 dis q1g -0,73 dis q1h -0,74
Na Tabela 5.36, note que o nono fator tamb´ em possui a mesma interpreta¸c˜ ao da dimens˜ ao e os mesmos resultados dos demais m´ etodos e, assim, pode ser compreendido como a avalia¸c˜ ao do perfil profissional/cidad˜ ao a ser formado nos cursos de gradua¸c˜ ao da UFSCar.
Tabela 5.37: Cargas fatoriais do d´ ecimo fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q4a -0,47 dis q4c -0,70
Observe pela Tabela 5.37 que a vari´ avel dis q4a, que antes estava no quarto fator, passa
a ser selecionada no d´ ecimo fator. Por´ em, mesmo assim, n˜ ao houve altera¸c˜ ao na dimens˜ ao
e ainda pode ser interpretada como avalia¸c˜ ao em rela¸c˜ ao a preocupa¸c˜ ao constante com o
rigor empregado nas atividades curriculares.
Tabela 5.38: Cargas fatoriais do d´ ecimo primeiro fator.
O d´ ecimo primeiro fator (Tabela 5.38) ´ e o primeiro de todos os fatores a possuir resultados totalmente diferentes ao compararmos com os resultados dos demais m´ etodos.
Neste fator, os itens l, m, q, r da Quest˜ ao 10 foram selecionados, permitindo que dimens˜ ao possa ser pensada como a satisfa¸c˜ ao da qualidade de atendimento e funcionamento dos sistemas de apoio estudantil (Digra, DeEge, DeAce e ProAce).
Tabela 5.39: Cargas fatoriais do d´ ecimo segundo fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais dis q10b 0,78 dis q10c 0,71 dis q10d 0,71
Pela Tabela 5.39, o d´ ecimo segundo fator, em compara¸c˜ ao com os demais m´ etodos, deixou de selecionar a vari´ avel dis q10a, mudando assim um pouco a interpreta¸c˜ ao desta dimens˜ ao. Assim, o que antes era pensado como “satisfa¸c˜ ao com a adequa¸c˜ ao da infraes-trutura necess´ aria para a realiza¸c˜ ao da aulas te´ oricas/pr´ aticas”, agora passa ser entendido como a satisfa¸c˜ ao com a adequa¸c˜ ao da infraestrutura necess´ aria para a realiza¸c˜ ao da aulas pr´ aticas.
Tabela 5.40: Cargas fatoriais do d´ ecimo terceiro fator.
Quest˜ oes Cargas Fatoriais
dis q10n -0,87
dis q10o -0,81
dis q10p -0,81
47
Por fim, o d´ ecimo terceiro fator, Tabela 5.40, continua possuindo a mesma inter-preta¸c˜ ao da dimens˜ ao e os mesmos resultados dos demais m´ etodos. podendo ser entendido como a satisfa¸c˜ ao relacionada ao restaurante universit´ ario.
Portanto, notamos que a AF sobre a matriz de correla¸c˜ ao polic´ oria produziu resultados
semelhantes ` a AF sobre os m´ etodos de quantifica¸c˜ ao e correla¸c˜ ao de Spearman, por´ em
produziu pequenas altera¸c˜ oes em rela¸c˜ ao ao agrupamento das vari´ aveis nos fatores e,
consequentemente, alterando um pouco a interpreta¸c˜ ao das dimens˜ oes. Entretanto, n˜ ao
altera o significado essencial dos resultados.
Cap´ıtulo 6
Considera¸ c˜ oes finais
Em diversas circunstˆ ancias nos deparamos com vari´ aveis que medem atributos que se
Em diversas circunstˆ ancias nos deparamos com vari´ aveis que medem atributos que se
No documento
ANÁLISE FATORIAL PARA DADOS QUALITATIVOS ORDINAIS
(páginas 39-144)