A recolha e análise dos questionários permitiu-nos, após uma codificação dos dados, a criação de uma base de dados a ser tratada estatisticamente pelo software estatístico Statistical Package for the Social Sciences – S.P.S.S. versão 12.0.
Iniciaremos este ponto utilizando instrumentos de medida25 do foro da estatística descritiva complementada por gráficos, como referem Quivy & Campenhoudt (1995):
“[…], a estatística descritiva e a expressão gráfica são muito mais do que simples métodos de exposição dos resultados.” (p. 223).
Além da interpretação gráfica de cada item, de modo a garantir a validade do nosso trabalho e nos certificarmos do grau de confiança dos resultados, recorremos aos testes estatísticos.
A utilização de testes estatísticos é essencial de modo a averiguar algumas características das distribuições de dados. De modo a avaliar a normalidade da distribuição utilizámos o teste de Kolmogorov – Smirnov e o teste de Shapiro – Wilk, pois de acordo com Hill & Hill (2002):
“São dois os testes estatísticos vulgarmente aplicados para avaliar a normalidade de uma distribuição; o teste de Kolmogorov - Smirnov (com correcção de
Lilliefors) e o teste de Shapiro - Wilk.” (p. 234).
Apresentamos de seguida o quadro 5 onde é possível verificar que todos os resultados obtidos a partir da aplicação dos testes de Kolmogorov – Smirnov e de
Shapiro – Wilk são significativos, o que nos permite concluir que a distribuição não
pode ser considerada normal.
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Iremos utilizar medidas de tendência central como a média, moda e mediana e medida de dispersão como o desvio padrão facultando-nos assim um primeiro contacto com os dados e alguma sensibilidade na sua posterior interpretação.
Kolmogorov – Smirnov
Shapiro - Wilk
Itens Sig Sig
7 .000 .000 8 .000 .000 9 .000 .000 10 .001 .001 11 .004 .004 12 .014 .014
Postura do discente face
ao Exame Nacional 13 .000 .000 14 .000 .000 15 .002 .002 16 .001 .001 17 .002 .002 18 .000 .000 19 .000 .000 Práticas pedagógicas do docente 20 .003 .003 21 .000 .000 22 .000 .000 23 .006 .006 24 .003 .003
Assertividade do docente para com
os discentes 25 .000 .000 26 .000 .000 27 .000 .000 28 .001 .001 29 .000 .000 Postura do discente face à discip lina 30 .000 .000 31 .001 .001 32 .002 .002 33 .000 .000 Dimensões
Afectividade do discente para com o
docente
34 .000 .000
Pelo facto dos itens estarem organizados segundo uma escala de Likert com cinco níveis, tratamos as variáveis de modo a poder aplicar o teste T de Student, uma vez que de acordo com Hill & Hill (2002):
“Para analisar as respostas dadas nas «escalas de avaliação26» usam-se normalmente métodos paramétricos (por exemplo, teste t, ANOVA, correlações do tipo Pearson […]” (p. 112).
No entanto a aplicação do teste T de Student pressupõe que os dados se distribuam normalmente, o que não é o caso como pudemos verificar, mas a robustez do teste permite-nos a sua aplicação mesmo em distribuições não parametrizadas.
Desta forma, foi comparada a média de cada item com o valor central 3, assim como analisada a margem de erro.
Consideramos como valor esperado o valor 3, o que significa que nos interessávamos por médias observadas de valor superior a 3 denotando assim concordância com os itens apresentados.
Para simplificar a nossa apresentação e posteriormente a nossa interpretação dos dados iremos atribuir três tipos de respondentes, os que concordam significativamente com os itens apresentados, denominados de “Respondente Concordante”, os que assumem uma posição neutral, designados por “Respondente Neutro” e os que discordam significativamente com os itens e aos quais chamamos de “Respondente
Discordante”.
Respondente Concordante: Para considerarmos os itens estatisticamente
significativos e diferentes de 3 por valores superiores, ou seja, estes deviam obedecer simultaneamente às condições:
A média das frequências ser superior ao valor 3;
26
Na aplicação do Teste T de Student (para µ= 3), a margem de erro ser
inferior a 5% (α = .05), admitindo aceitar valores até 10% (α = .1);
Respondente Neutro: Para considerarmos os itens estatisticamente significativos e
iguais a 3, denotando assim uma posição neutral, estes deviam obedecer simultaneamente às condições:
A média das frequências ser superior ou igual ao valor 3;
Na aplicação do Teste T de Student (para µ= 3), a margem de erro ser
superior a 5% (α = .05), admitindo aceitar valores até 10% (α = .1); Ou então
A média das frequências ser inferior ou igual ao valor 3;
Na aplicação do Teste T de Student (para µ= 3), a margem de erro ser
superior a 5% (α = .05), admitindo aceitar valores até 10% (α = .1);
Respondente Discordante: Para considerarmos os itens estatisticamente
significativos e diferentes de 3 por valores inferiores, denotando assim discordância com os itens apresentados, estes deviam obedecer simultaneamente às condições:
A média das frequências ser inferior ao valor 3;
Na aplicação do Teste T de Student (para µ= 3), a margem de erro ser
superior a 5% (α = 0.05), admitindo aceitar valores até 10% (α = 0.1); Apresentaremos em primeiro lugar o tratamento estatístico dos dados relativos à seriação dos questionários utilizando apenas instrumentos da estatística descritiva para posteriormente apresentar, por dimensões, uma análise, interpretação e validação de cada item, classificando cada um deles como Respondente Concordante, Discordante ou Neutro.
Para estudar possíveis associações entre as variáveis ordinais e de acordo com Hill & Hill (2002) utilizamos os coeficientes Rho de Spearman e Tau-b de Kendall, uma vez que os dados não se distribuem normalmente, referem Bryman & Cramer (2003) que:
“Quando as variáveis são ordinais, podemos usar uma medida alternativa da correlação designada por correlação ordinal (rank correlation). Temos à disposição dois importantes métodos – o rho de Spearman
( )
ρ e o tau( )
τ deKendall – sendo o primeiro mais frequentemente utilizado em relatórios de
investigação.” (p. 206).
Itens Relativos à Seriação dos Questionários Item 1 – “Idade dos Respondentes”
Através da análise do gráfico 1 constatamos que as idades variam entre 17 e 23 (não havendo nenhum respondente com 22 anos) e que estas se distribuem maioritariamente entre os 17 e 18 anos, ou seja, 82% dos alunos têm menos de 19 anos.
Se muitos dos alunos estão abaixo da idade previsível de 18 anos, para um aluno que inicie a sua escolaridade aos seis anos e que transite todos os anos, poderíamos supor algum sucesso nestes alunos que transitaram, na sua maioria, sempre desde o primeiro ano de escolaridade.