Dos questionários aos docentes e discentes resultaram inúmeros dados que implicaram diversos tipos de análise. O tratamento estatístico dos resultados envolveu o uso da estatística descritiva (frequências absolutas e relativas) e o recurso a técnicas de inferência estatística não paramétrica (testes de hipóteses).
De entre as escalas de atitudes conhecidas destacaram-se as escalas de Likert, escalas ordinais, comummente usadas nas Ciências Sociais. Nas escalas de Likert, os respondentes optam, de entre uma escala numérica, pelo valor que melhor corresponde à sua opinião. Estas escalas medem o nível de concordância dos respondentes, através da média ponderada das afirmações selecionadas.
A utilização da escala de Likert, permitiu avaliar as opiniões dos docentes e alunos, relacionadas com as 10 componentes da rede ACES. Aos alunos foram administradas 26 questões de opinião e aos docentes 10 questões. A cotação das respostas variou de 1 a 4, excluindo-se o ponto de indiferença, que obrigou os respondentes a optar apenas por respostas positivas ou negativas às questões colocadas. Nesta análise foi efetuado o estudo de médias ponderadas.
As variáveis qualitativas identificam características não suscetíveis de ser mensuradas, mas que podem ser classificadas. Estas variáveis podem-se expressar em escalas nominais ou ordinais. Nas escalas nominais, os elementos constantes da informação podem ser organizados por natureza categorial ou nominal. Nas escalas ordinais, usam- se igualmente categorias, mas estas, são sistematizadas de acordo com uma relação de ordem entre as mesmas.
No caso das variáveis ordinais utiliza-se o teste paramétrico t-Student, quando se verificam as condições para o uso de testes paramétricos (normalidade da variável dependente e homogeneidade das variâncias), quando tal não se verifica, utiliza-se como alternativa, o teste não paramétrico de Mann-Whitney-Wilcoxon (Martins e Cerveira, 1999; Guimarães e Cabral, 1999; Pestana e Gageiro, 2002; Siegel e Castellan, 2006; Maroco, 2007).
Assim, para Pestana e Gageiro (2002) deve prevalecer o teste Man-Whitney-Wilcoxon sob o teste t-Student, quando existe violação na distribuição normal ou quando as variáveis são ordinais com duas ou mais categorias. No presente trabalho, foi utilizado o teste Man-Whitney-Wilcoxon porque mede a significância das variáveis ordinais que não seguem uma distribuição normal.
Os testes paramétricos, particularmente se a amostra possuir uma dimensão inferior a 30, exigem uma distribuição normal (Tabela 7.8). Nas amostras de dimensão superior que 30, como a distribuição se aproxima da normalidade, aplicam-se os testes paramétricos. Estes testes conseguem mensurar rigorosamente a relação da variabilidade total dos resultados, que acontece devido às disparidades entre as diversas situações experimentais.
Tabela 7.8: Testes estatísticos (paramétricos e não paramétricos)
Testes paramétricos Testes não paramétricos
Dimensão > 30 < 30
Distribuição Normal Qualquer
Variância Homogénea Qualquer
Tipo de variáveis Intervalo ou rácio Ordinal ou nominal Relação entre os dados Independentes Qualquer
Medidas de localização central Média Mediana
Fonte: Elaboração própria com base em Pestana e Gageiro (2002); Siegel e Castellan (2006); Maroco (2007).
Os testes não paramétricos diferem dos testes paramétricos porque podem ser utilizados em distribuições de resultados que desobedecem aos parâmetros das curvas normais. Estes testes, apenas conseguem medir a variabilidade dos resultados de modo indireto, colocando os resultados numa determinada ordem de grandeza.
Assim, segundo Maroco (2007), pode-se afirmar que os testes não paramétricos são menos potentes que os testes paramétricos, no sentido de colocarem maiores dificuldades em concluir sobre a existência de diferenças expressivas nos resultados encontrados. Para o autor, os testes não paramétricos perdem alguma eficácia, por não se encontrarem tantas diferenças entre a informação recolhida, quando essas diferenças na realidade poderão existir.
No nosso trabalho, quando tivemos como objetivo comparar as duas amostras independentes (20 variáveis comuns aos alunos e docentes) quanto às suas opiniões sobre os mesmos fenómenos (aulas, docentes, matérias lecionadas…) e como ambas as amostras eram ordinais, possuíam uma dimensão inferior a 30 e não seguiam uma distribuição normal, foram utilizadas as técnicas não paramétricas. Foi utilizado o teste da mediana (‘H0: as medianas de ambas as amostras são iguais’ e a hipótese alternativa ‘H1: as medianas de ambas as amostras são diferentes’) e o teste p-value, com um nível de 5% de significância, para estimar as variáveis dos indivíduos mais ou menos concordantes/discordantes (‘H0: Não há diferenças, os alunos e docentes têm a mesma opinião’ e ‘H1: As diferenças são estatisticamente significativas para níveis de significância de 5%’).
A Tabela 7.9 sintetiza as técnicas de investigação utilizadas na interpretação dos dados resultantes dos questionários.
Tabela 7.9: Técnicas de investigação utilizadas na análise dos questionários ALUNOS DOCENTES
Caracterização Ambiental Literacia Marco ACES Caracterização Ambiental Literacia Marco ACES Questões abertas Questões abertas
Análise de conteúdo e estatística descritiva (frequências absolutas) Análise de conteúdo, (grelhas de análise) e estatística descritiva (frequências absolutas) Análise de conteúdo e estatística descritiva (frequências absolutas e relativas) Análise de conteúdo e estatística descritiva (frequências absolutas) Análise de conteúdo, (grelhas de análise) e estatística descritiva (frequências absolutas) Análise de conteúdo e estatística descritiva (frequências absolutas e relativas)
Questões fechadas Questões fechadas
Estatística descritiva (frequências absolutas) Estatística descritiva (frequências absolutas) Estatística descritiva (frequências absolutas) e inferência estatística [estudo de médias ponderadas (Likert), teste da mediana, teste p-value, teste
de Mann-Witney- Wilcoxon] Estatística descritiva (frequências absolutas) Estatística descritiva (frequências absolutas) Estatística descritiva (frequências absolutas) e inferência estatística [estudo de médias ponderadas (Likert), teste da mediana, teste p-value, teste
de Mann-Witney-
Wilcoxon]
Nº de variáveis N º de variáveis
13 3 48 12 5 107
Total: 64 Total: 124
Para editar, ordenar e tratar a informação resultante dos questionários aos docentes e discentes foram utilizados os sistemas operativos Statistical Package for Social Sciences – SPSS, versão ‘SPSS for Windows 20’ e Microsoft Excel, versão ‘Excel 14.0 for Office 2010.
Recolhida a informação e definidas as suas fontes, estamos em condições de efetuar o tratamento e análise da informação.