Definição das variáveis - – OBJETIVOS E METODOLOGIA

CAPÍTULO 3 – OBJETIVOS E METODOLOGIA

3.6 Definição das variáveis

3.6.1.1 Variáveis dependentes

Foram construídas 10 variáveis dependentes, cada uma delas correspondendo a um dos dez grupos de cursos estudados. Todas as variáveis dependentes têm duas categorias: a primeira compreende os alunos que seguem um curso ofertado num novo campus, e a segunda, os estudantes matriculados no(s) cursos(s) congêneres(s) ministrado(s) na UnB sede. Para o alunado de cada curso ofertado em um novo campus, teremos os estudantes de um ou mais cursos congêneres na UnB sede para efetuar a comparação. O procedimento estatístico que usamos identificará as variáveis explicativas que melhor diferenciam alunos matriculados num curso de um novo campus daqueles que estudam em cursos análogos da sede. Considerando essa definição, as variáveis dependentes desta pesquisa são:

 estudantes de Ciências Naturais (FUP) e alunos de Biologia, Física, Matemática e Pedagogia (UnB sede);

 estudantes de Ciências Naturais_not. (FUP) e alunos de Biologia_not., Física_not., Química_not, Matemática_not. e Pedagogia_not. (UnB sede);

 estudantes de G.Agronegócio (FUP) e alunos de Agronomia, Administração e Ciências Econômicas (UnB sede);

 estudantes de G.Ambiental (FUP) e alunos de Ciências Ambientais (UnB sede);

 estudantes de Enfermagem (FCE) e alunos de Enfermagem (UnB sede);

 estudantes de Farmácia (FCE) e alunos de C.Farmacêuticas (UnB sede);

 estudantes de T.Ocupacional (FCE) e alunos de Enfermagem, Serviço Social e Psicologia (UnB sede);

 estudantes de Fisioterapia (FCE) e alunos de Educação Física e Enfermagem (UnB sede);

 estudantes de Saúde Coletiva (FCE) e alunos de Administração, Enfermagem, Ciências Sociais e Estatística (UnB sede);

 estudantes de Engenharias (FGA) e alunos de Engenharia Automotiva, de Energia, de Software e Eletrônica (UnB sede);

Em seção anterior, tratando dos procedimentos para a análise qualitativa, dissemos que a unidade de análise era a democratização do acesso, como de fato foi, na análise de conteúdo. Na presente seção, que trata dos procedimentos para a análise quantitativa, a expressão “unidade de análise” tem um significado próprio e totalmente diverso do anterior. Aqui, a expressão “unidade de análise” é análoga ao termo “sujeitos da pesquisa”. Assim, na presente seção estamos informando que a unidade de análise foi o aluno, em seu respectivo curso.

3.6.1.2 Variáveis explicativas

As variáveis explicativas utilizadas na análise são:

 Local de residência do aluno. A utilização dessa variável distingue entre estudantes residentes na região de influência do campus Darcy Ribeiro, na qual se destaca o Plano Piloto, área de elevado padrão socioeconômico, e alunos que moram noutras regiões, geralmente de menor desenvolvimento socioeconômico.

 Fez ou não fez cursinho pré-vestibular. A variável frequência a cursinho obteve um bom percentual de respostas e pode ser relevante para identificar traços de democratização; entre outras razões, porque os alunos de perfil social mais baixo têm mais dificuldade em participar desse tipo de atividade, pois esses cursos geralmente são pagos.

 Você é cotista? A variável sistema de ingresso na UnB – pelo sistema universal ou pela reserva de vagas – pode revelar traços importantes de democratização do acesso, tendo em vista o perfil diferenciado do aluno cotista em relação ao do não cotista.

 Escolaridade da mãe62. Como se sabe, essa variável tem relevância como indicador social, conforme discutido na literatura; a escolaridade da mãe é um indicador de capital cultural familiar, na acepção de Bourdieu (1982). Além disso, o número de

A variável escolaridade do pai não foi utilizada para efetuar as análises, já que a escolaridade da mãe é um indicador com maior fidelidade para diferenciar os alunos; ademais, o número de não respostas a esse item foi maior. A renda familiar também seria um indicador de perfil socioeconômico, mas pode haver erros na indicação da renda familiar pelo aluno. Ademais, essa variável não foi utilizada também pelo excessivo número de respostas nas quais não houve identificação da renda: 18%.

pessoas que não responderam a esse item é bem menor se comparado aos que não informaram a escolaridade do pai.

 Tipo de escola do ensino médio. A variável revela a procedência do estudante no ensino médio, se público ou particular. Ela possibilita aferir aspectos da democratização do acesso ao ensino superior à medida que revela a maior ou menor inclusão de alunos provenientes de escola pública – estes geralmente pertencem a famílias de menor renda; consideramos que essa variável é um bom indicador do capital econômico familiar, na acepção de Bourdieu.

 Tipo de curso médio. A variável indica se o aluno fez ensino médio regular (propedêutico) ou de outro tipo, como o supletivo ou profissionalizante. Os diferentes cursos de ensino médio estão comumente associados a perfis socioeconômicos distintos, especialmente entre os cursos regulares e os supletivos63. Apurações preliminares mostraram, como esperado, que o percentual de estudantes com ensino médio regular é muito maior que o dos alunos com supletivo/ outros cursos , mas, ainda assim, este último percentual é expressivo na maior parte dos pares de cursos64.

A discussão dos resultados está dividida em duas partes. Primeiramente, descrevemos os dados encontrados, no intuito de caracterizar o universo selecionado. Nessa parte, foram construídas tabelas de distribuição de frequência das variáveis selecionadas. Estas são apresentadas, para cada grupo de cursos, separadamente para o seguimento dos alunos da UnB sede, seguimento dos alunos dos novos campi e total.

Na caracterização do universo e na análise multivariada, os dados para cada uma das variáveis selecionadas foram agrupados em duas ou três categorias, conforme critérios explicitados mais adiante:

Em nossa pesquisa essa associação também se confirmou.Examinamos o tipo de curso médio conforme a escolaridade da mãe nos dez conjuntos de cursos analisados. Constatamos que em cinco dos 10 pares de cursos selecionados, a diferença por capital cultural é expressiva, indicando que o percentual de estudantes que fizeram outros tipos de ensino médio é maior entre os sujeitos com mães que cursaram até o ensino médio do que entre os filhos de mães com nível superior.

A partir de análises com os dados dessa variável, constatamos que em 7 dos 10 conjuntos de cursos selecionados há 10% ou mais de alunos que fizeram supletivo/outros cursos que não o ensino médio regular.

 local de residência do aluno (“RI do curso”; “RI da sede”; “Outros”); escolaridade da mãe (“até o ensino médio” e “ensino superior”); fez cursinho (“sim” e “não”); tipo de escola do ensino médio (“pública” e “particular”); tipo de curso médio (“regular” e “supletivo/outros”); você é cotista (“sim” e “não”).

Quanto à operacionalização das variáveis, é importante esclarecer alguns pontos:

 originalmente a variável escolaridade da mãe tinha seis opções de respostas: sem escolarização, fundamental incompleto, fundamental completo, médio, superior e não sei. Primeiramente obtivemos as informações sobre a frequência de respostas a cada um desses itens e, depois, atribuímos nova categorização à variável utilizando a mediana da distribuição das frequências, de modo que cada categoria obteve cerca de 50% das respostas;

 para variável tipo de curso médio havia três opções de respostas: curso regular, supletivo (Educação de Jovens e Adultos) e outros. A primeira opção obteve o maior percentual de respostas, no entanto, não seria possível desagregá-la. Desse modo, a categoria “curso regular” ficou isolada e convertemos, em uma única categoria, supletivo e outros tipos de curso médio.

 a variável tipo de escola do ensino médio oferecia cinco tipos de respostas: em escola do exterior, todo ou maior parte em escola pública fora do DF, todo ou maior parte em escola pública no Distrito Federal, todo ou maior parte em escola particular fora do DF e todo ou maior parte em escola particular no Distrito Federal. Nesse caso, convertemos as categorias conforme o tipo de escola, se pública ou particular. As opções para escolas públicas tornaram-se uma única categoria e as para as escolas particulares uma outra. A primeira opção listada, em escola do exterior, foi convertida na categoria “escola particular”; consideramos que os alunos desse tipo de escola possuem nível social mais elevado, geralmente filhos de diplomatas brasileiros ou de altos funcionários de organizações ou empresas no exterior; portanto as escolas que frequentaram no exterior, se fossem públicas se aproximariam mais das características das escolas particulares brasileiras.

 para as variáveis frequência a cursinho (fez cursinho?) e sistema de ingresso (você é cotista?), foram utilizadas as mesmas categorias do questionário, acima mencionadas.

A definição da variável local de residência foi a mais trabalhosa. Primeiramente, as 22 opções de resposta para a última questão do questionário, local onde mora, foram agrupadas em categorias, de acordo com a classificação das regiões de influência dos campi65; os locais que não se encaixaram em nenhuma dessas opções foram agrupados na categoria “Outros”. A variável “local de residência do aluno” passou a ter cinco categorias: RIC-I; RIC-II; RIC-III; RIC-IV e Outros (RI significa região de influência, conforme já mencionamos). Todavia, a definição da variável dessa forma não foi suficiente para realizar a análise multivariada, sendo conveniente criar uma nova variável para cada grupo de cursos analisados.

Criaram-se, então, três novas variáveis: “Mora Planaltina/PP”, “Mora Ceilândia/PP” e “Mora Gama/PP66_{”, com três categorias cada: RI da sede, RI do curso e Outros. A RI da sede} corresponde à região de influência da UnB sede (Campus Darcy Ribeiro). Por sua vez, RI do curso se refere à região de influência do campus onde está localizado o curso analisado, que pode ser RIC-II, RIC-III ou RIC-IV, correspondentes a cursos da FUP, da FCE ou da UnB Gama, respectivamente. E “Outros” são todos os outros locais, após serem excluídas a RI da sede e a RI do curso.

Cada uma dessas variáveis pretende sugerir os locais de residência dos alunos: a região de influência do respectivo campus, a RI da sede ou outras regiões. Assim, para a variável “Mora em Planaltina/PP”, os alunos da RI do curso residem na RIC-II, os alunos da RI da sede residem na RIC-I e Outros nas demais regiões não compreendidas nas já citadas. Na variável “Mora em Ceilândia/PP”, os alunos da RI do curso moram na RIC-III; e na variável “Mora Gama/PP”, a RI do curso representa os alunos residentes na RIC-IV.

De acordo com o Plano de Expansão da UnB (2005), as regiões de influência seriam as seguintes: RIC-I: Campus Universitário UnB – Plano Piloto (Campus Universitário Darcy Ribeiro), regiões administrativas de Brasília, Candangolândia, Cruzeiro, Guará, Lago Sul, Lago Norte, Núcleo Bandeirante, Sudoeste e Octogonal, Setor Complementar de Indústria e Abastecimento, Varjão e Park Way; RIC-II: Campus Universitário UnB – Planaltina, regiões administrativas de Sobradinho, Planaltina, Brazlândia e Sobradinho II e os municípios de Formosa, Buritis, Cabeceiras, Planaltina de Goiás, Vila Boa e Água Fria de Goiás; RIC-III: Campus Universitário UnB – Ceilândia/ Taguatinga, regiões administrativas de Ceilândia, Taguatinga, Riacho Fundo, Recanto das Emas, Samambaia e Águas Claras, e os municípios de Mimoso de Goiás, Padre Bernardo, Cocalzinho de Goiás, Pirenópolis, Águas Lindas de Goiás, Corumbá de Goiás, Alexânia e Abadiânia; RIC-IV: Campus Universitário UnB – Gama, regiões administrativas de Gama, Santa Maria, São Sebastião, Paranoá, e os municípios de Cristalina, Luziânia, Valparaíso de Goiás, Novo Gama, Cidade Ocidental, Santo Antônio do Descoberto, Cabeceira Grande e Unaí. Em 2009, houve uma edição na composição das RIC, assunto detalhado mais adiante.

No documento A concepção e a implantação de novos campi da UnB no DF e seus efeitos sobre a democratização do acesso (páginas 92-97)