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7 Anexos

Anexo I: Tabela das Coordenadorias Regionais de Educação na cidade

do Rio de Janeiro – localização e bairros

Anexo II: O processo de matrícula na rede pública municipal do Rio de

Janeiro

Anexo III: Questionários aplicados pelo SOCED em 2009

Anexo IV: Roteiro de entrevistas

Anexo V: Análise fatorial ou análise de fatores na perspectiva exploratória

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Anexo I: Tabela das Coordenadorias Regionais de Educação na cidade do Rio de Janeiro – localização e bairros

Tabela A1: Coordenadorias Regionais de Educação – localização e bairros

CRE Localização Bairros

1ª CRE Centro / Zona

Norte

Centro, Paquetá, Caju, Cidade Nova, Catumbi, Rio Comprido, Lapa, Santa Teresa, São Cristóvão, Bairro de Fátima

2ª CRE Zona Sul /

Centro / Zona Norte

Catete, Laranjeiras, Flamengo, Lagoa, Botafogo, Leblon, Ipanema, Urca, Gávea, São Conrado, Copacabana, Tijuca, Alto da Boa Vista, Vila Isabel, Grajaú, Andaraí.

3ª CRE Zona Norte/

Zona Suburbana

Higienópolis, Cachambi, Engenho de Dentro, Engenho Novo, Méier, Piedade, Inhaúma, Del Castilho, Engenho da Rainha, Rocha, Pilares,

4ª CRE Zona Suburbana Cordovil, Bonsucesso, Bancários, Penha, Olaria, Ilha do Governador, Brás de Pina, Penha Circular, Vigário Geral, Ramos.

5ª CRE Zona Suburbana Vila Kosmos, Irajá, Madureira, Marechal Hermes, Rocha Miranda, Quintino Bocaiúva.

6ª CRE Zona Suburbana Guadalupe, Anchieta, Pavuna, Ricardo de Albuquerque, Acari, Irajá, Barros Filho

7ª CRE Zona Oeste Barra da Tijuca, Vargem Grande, Curicica, Jacarepaguá, Taquara, Praça Seca, Vila Valqueire, Tanque, Cidade de Deus, Anil, Rio das Pedras,

8ª CRE Zona Oeste Deodoro, Sulacap, Realengo, Padre Miguel, Bangu, Senador Câmara, Jabour, Vila Aliança, Vila Kenedy,

9ª CRE Zona Oeste Inhoaíba, Campo Grande, Vasconcelos, Vila Nova,

10ª CRE Zona Oeste Paciência, Santa Cruz, Sepetiba, Guaratiba, Pedra de Guaratiba,

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Anexo II: O processo de matrícula na rede pública municipal do Rio de Janeiro

O processo de matrícula para o ano letivo de 2009

As dez Coordenadorias Regionais de Educação (CRE) da SME-RJ são

responsáveis pelo planejamento e organização da matrícula e estão divididas em

pólos ou complexos, que reúnem um número variado de escolas com diferentes

modalidades de ensino. O processo de matrícula se inicia no segundo semestre do

ano com o planejamento, realizado conjuntamente pelas escolas e pela CRE, por

pólo, da disponibilidade de vagas que as escolas podem oferecer para cada série,

observando a demanda da área em que estão localizadas. A matrícula dos alunos

que frequentam escolas da rede municipal é renovada automaticamente para o ano

letivo seguinte (2009) e foi realizada em dezembro de 2008.

Há uma preocupação especial em garantir a vaga para os alunos que

frequentam escolas em que não há a série subsequente (1º e 6º ano): é o

remanejamento, também realizado em dezembro. Nesse caso, durante o segundo

semestre do ano, os pais dos alunos são consultados e escolhem três escolas em

que gostariam de matricular seus filhos, preferencialmente no pólo, mas podendo

ser até em outra CRE.

Segundo Portaria E/ATP Nº 20 de 16 de dezembro de 2008, atendidas as

prioridades legais, a alocação dos alunos é realizada na escola mais próxima de

sua residência ou de acordo com a opção do responsável. Essas prioridades são:

candidatos portadores de necessidades educacionais especiais; candidatos que

possuam irmãos frequentando a Unidade Escolar procurada; filhos de servidores

lotados na Unidade Escolar procurada; dependentes de ex-combatentes; filhos de

artistas de circo; filhos adotivos amparados pela Lei Municipal Nº 2210 de

21/07/94; candidatos oriundos de orfanatos; responsáveis com filhos matriculados

em Unidade Escolar que também ofereça o PEJ; filhos de portadores de

deficiência que implique em dificuldade de locomoção.

O segundo momento é a matrícula de candidatos ao EF e EJA, inclusive a

das crianças com necessidades educacionais especiais, como matrícula inicial ou

por transferência dentro da rede municipal ou de outras redes. As vagas são

disponibilizadas e mesmo os alunos que já têm uma vaga assegurada na etapa

anterior, podem mudar de escola nesse momento. Em janeiro de 2009, essa fase

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ocorreu nos pólos de matrícula de cada CRE, em local de fácil acesso para os

responsáveis. Os pólos reuniam diversas escolas onde o responsável poderia

matricular o seu filho, no entanto, era a ordem de chegada no pólo que

determinava a matrícula na escola de preferência.

Em janeiro de 2009, também foi realizada a matrícula para Educação

Infantil, modalidade pré-escola, obedecendo aos critérios estabelecidos pela

Portaria do E/DGED nº 38 de 30 de outubro de 2008: matrícula inicial e

matrícula, por transferência, de candidatos não oriundos da Rede Pública do

Sistema Municipal de Ensino. Até 20 de setembro de 2009 foram efetuadas

matrículas nas escolas e, após esta data, apenas por transferências, em caso de

mudança de domicílio ou oriundos de outros Municípios e/ou Estados.

As mudanças na matrícula para o ano letivo de 20101

A SME-RJ estabeleceu que a matrícula ou transferência de escola para o ano

letivo de 2010 aconteceria de forma integrada entre o Estado e o Município do

Rio de Janeiro através do sistema “Matrícula Fácil on-line” pela internet, utilizado

pela rede estadual em 2008. Por esse novo modelo, houve um período de pré-

matrícula, em que os pais deveriam preencher um cadastro na internet, no

endereço eletrônico www.matriculafacil.rj.gov.br, disponível 24 horas, de 3 a 30

de novembro de 2009.

Ao acessar a inscrição, os responsáveis deveriam informar a data de

nascimento do aluno, a série da matrícula e a rede de origem, passando então, para

o cadastro. No cadastro, entre outras coisas, eles poderiam escolher cinco escolas

de sua preferência, sendo obrigatório o preenchimento de pelo menos três. Para

fazer essa escolha, eles poderiam consultar a “Lista de Escolas” por série e bairro,

e no resultado da pesquisa, aparecia a listagem das escolas discriminando com um

ícone as escolas que atendem aos cadeirantes.

A SME-RJ ofereceu 125 mil vagas distribuídas entre EI (modalidade Pré-

escola), EF e EJA. Para facilitar o acesso à internet, foram disponibilizados

centrais de atendimentos em 15 unidades da rede e Telecentros do Estado em

diversos bairros da cidade.

1 Informações encontradas no website da SME-RJ, hiperlink Matrículas para 2010. Acesso

em 12 nov. 2009.

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Após o cadastro, o sistema iria alocar em primeiro lugar as transferências

internas e as prioridades legais: candidatos portadores de deficiências; candidatos

que possuam irmãos frequentando a Unidade Escolar procurada; filhos de

servidores lotados na Unidade Escolar procurada; filhos adotivos amparados pela

Lei Municipal Nº 2210 de 21/07/94; candidatos oriundos de orfanatos. Depois,

haveria um sorteio aleatório até que todas as vagas fossem preenchidas.

A confirmação da matrícula seria feita por meio de carta, mensagem enviada

para o celular e para o endereço eletrônico dos responsáveis e, no período de 7 a

14 de janeiro de 2010, estes deveriam se apresentar nas escolas com a

documentação para a efetivação da matrícula. A escola recebeu uma listagem com

os alunos que deveriam efetivar a matrícula por transferência, quando os

responsáveis deveriam comprovar as informações preenchidas no formulário on-

line. Entretanto, uma parte dos pais não conseguiu confirmar a matrícula, pois

havia algum tipo de erro no preenchimento dos dados do formulário on-line.

Como a SME-RJ mudou o sistema de avaliação no final do ano letivo2, em

novembro de 2009, estabelecendo a realização de atividades de recuperação e uma

prova em 18 de janeiro de 2010, a efetivação da matrícula foi só para os alunos

com situação definida no 4º Conselho de Classe. Os outros alunos efetivaram a

matrícula em outro momento, após a prova.

Os pais que não realizaram a pré-matrícula, ou que não tiveram a matrícula

efetivada, deveriam procurar as centrais de atendimento telefônico –“Call

Center”, de 3 a 5 de fevereiro de 2010, quando foram disponibilizadas as vagas

restantes. Essas centrais reuniram a equipe gestora das escolas e funcionários da

CRE para fazer o atendimento aos pais que, por telefone, faziam a escolha.

Entretanto, se não tivesse vaga, a partir de informações do pai sobre a localização

da escola desejada, outras opções eram oferecidas. Após esse momento, as vagas

retornam às escolas e a matrícula passou a ser feita diretamente nos

estabelecimentos de ensino ou através da CRE.

2 Circular E/SUBE/CED Nº 158, de 03 de novembro de 2009, sobre Avaliação no final do

ano letivo.

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Anexo III: Questionários aplicados pelo SOCED, em 2009 Questionário A1: Questionário dos pais

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Questionário A2. Questionário dos alunos

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Questionário A3. Questionário dos professores

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Anexo IV: Roteiro de entrevistas Entrevista A1: Entrevista com o diretor e o coordenador pedagógico da escola ESCOLA: ___________________________________________________

Data: ___/___/___ – Horário: _____________

Pesquisadores: _______________________________________________

A) Identificação:

1) Entrevistado: Idade/ Função/ Tempo (magistério e função)

2) Trajetória acadêmica (formação)/ Trajetória profissional/ formação para

gestão

B) Histórico da escola

1) Criação (data/ localização/ mudanças no tempo)

2) Professores, Alunos, famílias e entorno da escola: ontem e hoje

3) Caracterização da escola: “marca” ou “identidade” atual

C) Organização escolar

1) Composição da equipe de gestão e perfil da equipe

2) Relações com docentes, funcionários e alunos (estratégias de colaboração)

3) Ferramentas de acompanhamento da produção escolar para avaliação e

planejamento

4) Principais problemas enfrentados no cotidiano da escola e estratégias de

solução

5) Relações com a CRE e autonomia da escola para tomar decisões

6) Organização das turmas e séries/ Distribuição dos professores nas turmas

7) Atividades complementares, extracurriculares ou projetos especiais

8) Centro de Estudos: organização, objetivos, prioridades, estratégias de

ação.

D) Objetivos da escola

1) Fatores que influenciam nos resultados dessa escola

2) Divulgação dos resultados

3) Construção do projeto político pedagógico

4) Objetivos que orientam as ações da escola e estratégias para atingir os

objetivos

5) Orientações curriculares, de avaliação, de promoção dos alunos

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6) Normas de comportamento (alunos, professores, funcionários) ou outras

E) Docentes

1) Perfil dos docentes

2) Relações interpessoais e clima de trabalho

3) Apoio para planejamento e preparo de suas aulas

4) Avaliação das práticas dos professores

F) Alunos

1) Critérios e regras de entrada na escola (matrícula)

2) Perfil dos alunos que deixam a escola

3) Expectativas em relação ao futuro dos alunos

G) Famílias e comunidade

1) Razões da escolha da escola

2) Características das famílias/ Influência nos resultados dos alunos

3) Relação escola-família/ escola-comunidade: estratégias de colaboração

4) CEC/ Associação de Pais - existência e funcionamento

5) Reuniões de pais – periodicidade, pauta, frequência.

6) Comunicação com as famílias

7) Pais procuram a escola – situações, casos, etc.

H) Infraestrutura física e pedagógica

1) Pedagógica: recursos disponíveis/ condições efetivas de uso

2) Organização dos espaços da escola

3) Características do prédio – dimensões, estado de conservação/ manutenção

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Entrevista A2: Entrevista com a responsável pela Gerência de Educação e/ou pela Assessoria de Integração CRE: ______

Data: ___/___/___ – Horário: _____________

Pesquisadores: _______________________________________________

A) Identificação:

1) Entrevistado: Idade/ Função/ Tempo (magistério e função)

2) Trajetória acadêmica (formação)/ Trajetória profissional

B) Estrutura da CRE:

1) Organização interna

2) Organização das escolas

3) Imagem de qualidade da escola

4) Relação da CRE com a escola pesquisada

C) Processo de matrícula3

1) Como era antes? Quais as mudanças em 2009 para o ano letivo de 2010?

2) Etapas da matrícula e critérios de alocação dos alunos

3) Procedimentos na matrícula em 2009

4) Problemas

3 Como as entrevistas foram feitas em diferentes momentos, em cada CRE, procuramos

saber como estava se desenvolvendo o processo até aquele momento.

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Anexo V: Análise fatorial ou análise de fatores na perspectiva exploratória4

A análise fatorial é um método estatístico multivariado cujo objetivo

principal é analisar a estrutura das correlações entre um grande número de

variáveis, definindo um conjunto de dimensões latentes comuns, chamadas de

“fatores”. Na análise de fatores todas as variáveis previamente selecionadas são

simultaneamente consideradas e expressas como uma combinação linear de um

número reduzido de fatores latentes, e estes são gerados na intenção de maximizar

a explicação de todas as variáveis (Aguiar, 2001).

Ao resumir os dados, a análise fatorial agrupa os dados em um número

muito menor de conceitos do que as variáveis individuais originais, maximizando

seu poder de explicação.

A análise de fatores pode ser utilizada numa perspectiva exploratória ou

confirmatória. Na primeira, busca-se descobrir estruturas subjacentes entre um

grupo de variáveis e, consequentemente, resumir toda a informação, ou a maior

parte dela, num número menor de novas variáveis - fatores - com o mínimo de

perda de informação possível. A segunda é utilizada para testar hipóteses:

fundamentado por alguma teoria, o pesquisador testa em que medida determinadas

variáveis são representativas de um conceito (Aguiar, 2001; Figueiredo Fº. &

Silva Jr., 2010). Nesse trabalho a análise fatorial foi utilizada numa perspectiva

exploratória.

Uma preocupação na seleção dos itens do questionário é quanto ao tipo de

variável. Deve-se observar o pressuposto relativo ao caráter intervalar das

variáveis. O método, no entanto, funciona com variáveis ordinais e com variáveis

dicotômicas que expressam relação de ordem.

Outro aspecto importante é com o tamanho da amostra: quanto maior o

número de casos, melhor. Hair Jr. et al. (2006) sugerem que a amostra deve ser

superior a 50 observações, sendo aconselhável no mínimo 100 casos para

assegurar resultados robustos. Em relação à razão entre o número de casos e a

quantidade de variáveis deve ser pelo menos cinco para um, mas o mais

4 Para o propósito desse trabalho, o grau de complexidade matemática da análise fatorial foi

minimizado. Para o aprofundamento dessa análise sugiro os trabalhos de Hair Jr. (2006) e de Aguiar (2001).

DBD


208

recomendável é que o tamanho da amostra possibilite uma razão de dez para um

(Aguiar, 2001). Nessa pesquisa, participaram 467 pais das escolas públicas e 578

das privadas. Como o número de variáveis em cada grupo era diferente, nas

públicas a razão foi de pelo menos 31 para 1, e nas privadas, de pelo menos 38

para 1.

Na análise de fatores, outra preocupação é com os dados faltantes (respostas

inválidas ou em branco). Se alguns itens não são respondidos, não é possível ao

modelo atribuir um escore ao gerar os fatores. Como o número de dados faltantes

era pequeno, optei por utilizar o valor médio da variável, calculado a partir da

base com dados faltantes.

Do ponto de vista estatístico, é importante que os dados apresentem uma

distribuição normal multivariada, e que haja certo grau de multicolinearidade5

entre as variáveis, já que o objetivo é identificar grupos de variáveis

correlacionadas. Para isso, a matriz de correlações deve exibir a maior parte dos

coeficientes com valor acima de 0,30, no sentido de justificar a aplicação da

análise de fatores (Aguiar, 2001; Figueiredo Fº. & Silva Jr., 2010). Nas análises

realizadas nesse estudo foi considerada como carga fatorial mínima 0,40.

Outro modo de determinar a adequação da análise fatorial é examinando a

matriz de correlação inteira. Para isso, utilizam-se dois testes estatísticos: a

Medida Kaiser-Meyer-Olkin, de adequação da amostra (KMO), e o Teste de

Esfericidade de Bartlet, que verifica a presença de correlações entre as variáveis.

A medida KMO varia entre 0 e 1. Quanto mais perto de 1, melhor. A medida pode

ser interpretada da seguinte maneira: 0,80 ou acima, admirável; maior ou igual a

0,70, mediano; maior ou igual a 0,60, medíocre; maior ou igual a 0,50, ruim;

abaixo de 0,50, inaceitável. O Teste de Bartlet deve ser estatisticamente

significante (p<0,05). Esses testes indicam qual é o grau de suscetibilidade ou o

ajuste dos dados à análise fatorial, isto é, qual é o nível de confiança que se pode

esperar dos dados quando de seu tratamento pelo método multivariado de uma

análise fatorial (Hair Jr. et al., 2006; Figueiredo Fº. & Silva Jr., 2010). Ao realizar

a análise de fatores, o SPSS indica esses testes, por isso serão apresentados

adiante.

5 “É o grau em que uma variável pode ser explicada pelas outras variáveis na análise” (Hair Jr., 2006: 91).

DBD


209

Uma vez especificadas as variáveis que entrarão na análise, o próximo passo

é selecionar o método de extração dos fatores, entre outros: análise de

componentes principais ou análise de fatores comuns. A análise do método

depende do objetivo do estudo. O primeiro é mais indicado quando o objetivo é a

redução de dados, enquanto o segundo, quando o objetivo é detectar a estrutura

dos dados ou a modelagem causal (Aguiar, 2001; Figueiredo Fº. & Silva Jr.,

2010). Em geral, as pesquisas empíricas têm demonstrado resultados idênticos na

utilização dos dois modelos se o número de variáveis for superior a 30, ou se as

comunalidades6 excederem a 0,60 para a maioria das variáveis (Hair Jr. et al.,

2006). Nesse estudo, o método escolhido foi a análise de componentes principais.

O método extrai primeiramente as combinações das variáveis responsáveis

pela maior quantidade de variância, e depois, prossegue para as combinações com

menor variância. Para decidir a quantidade de fatores a serem extraídos,

normalmente, observamos a porcentagem de variância explicada pelos fatores. O

objetivo é garantir significância para os fatores, ou seja, que eles expliquem uma

quantidade razoável da variância original. Nenhum limite tem sido adotado como

ideal: enquanto nos estudos relacionados à ciência natural o mínimo a alcançar é

de 95% da variância; nas ciências sociais, é comum considerar como satisfatório,

aproximadamente 60% da variância total (Aguiar, 2001).

Outro critério muito utilizado para determinar o número ideal de fatores a

serem extraídos é o "Scree Test". Este teste produz um gráfico dos autovalores por

componente (porcentagem da variância explicada) em função do número de

componentes, em ordem decrescente, e a forma da curva resultante é usada para

estimar o ponto de corte, ou seja, o número de fatores adequado. O ponto no qual

o gráfico começa a ficar horizontal é considerado indicativo do número máximo

de fatores a serem extraídos (Aguiar, 2001; Hair Jr. et al., 2006).

A matriz de fatores não rotacionada inicial contém as cargas dos fatores para

cada variável em cada fator. A matriz de fatores não rotacionada demonstra a

melhor combinação linear das variáveis. O primeiro fator deve ser visto como o

melhor resumo das correlações existentes entre os dados. O segundo fator deve ser

definido como a melhor combinação linear das variáveis que são responsáveis

pela maioria da variância residual após o efeito do primeiro fator ter sido

6 “Quantia total de variância que uma variável original compartilha com todas as outras variável original compartilha com todas as outras

DBD


210

removido dos dados. Os fatores subsequentes são definidos similarmente, até toda

a variância nos dados ter se esgotado (Aguiar, 2001).

A matriz de fatores não rotacionada nem sempre fornece informações que

possibilitam a mais adequada interpretação dos dados, por isso é recomendável

que se use um método rotacional para atingir mais significância nos fatores. Na

maioria dos casos a rotação dos fatores melhora a interpretação ao reduzir

algumas das ambiguidades, isto é, as variáveis com altas cargas em mais de um

fator. Existem vários métodos de rotação de fatores. O tipo mais simples de

rotação é o ortogonal: os eixos são mantidos formando 90º e rotacionados em

torno da origem. O método utilizado neste estudo foi o Varimax, uma rotação

ortogonal, cujo objetivo é encontrar uma base que torne as cargas fatoriais de cada

fator próximas dos valores extremos, zero ou um, de modo a facilitar a

interpretação dos fatores (Aguiar, 2001).

Na interpretação dos fatores especial importância deve ser dada às cargas

fatoriais, ou seja, as correlações entre as variáveis originais e os fatores. São

consideradas significativas cargas com valores de ± 0,50 ou superiores. O valor da

carga elevado ao quadrado representa a quantidade da variância total da variável

agora expressa pelo fator. Assim, uma carga ± 0,30 traduz aproximadamente 10 %

de explicação. A carga deve exceder ±0,70 para que o fator seja responsável por

50% da variância, entretanto, em estudos dessa natureza, não são comuns cargas

de ± 0,80 ou maiores (Aguiar, 2001).

A extração dos fatores é feita na ordem decrescente de importância. O

primeiro fator é o melhor resumo dos dados originais, já que é extraído de modo a

preservar o máximo da variância inicialmente existente. Através de uma análise

subjetiva do que medem as variáveis é possível dar uma interpretação aos fatores.

A qualidade e o significado dos fatores determinados refletem as estruturas

conceituais das variáveis incluídas na análise (Aguiar, 2001; Hair Jr. et al., 2006).

A redução dos dados fornece a base para a criação de um novo conjunto de

variáveis que incorporam o caráter e a natureza das variáveis originais em um

número menor, usando variáveis representativas, escores fatoriais ou escalas

múltiplas. No primeiro caso, a opção é examinar a matriz fatorial e selecionar a

variável com a maior carga fatorial em cada fator para atuar como uma variável

variáveis incluídas na análise” (Hair Jr., 2006: 90).

DBD


211

substituta representativa daquele fator. No segundo, o cálculo de escores fatoriais

é feito com base nas cargas fatoriais de todas as variáveis no fator e representa o

grau em que cada indivíduo tem escore elevado no grupo de itens que têm cargas

elevadas em um fator. No terceiro, todas as variáveis com cargas elevadas em um

fator são combinadas e o total, ou mais comumente, o escore médio das variáveis,

é usado como uma variável de substituição. A escala múltipla combina os

múltiplos indicadores em uma só medida que representa o que acontece em

comum no conjunto das medidas.

A criação de uma escala múltipla é sempre orientada por uma definição

conceitual. Uma exigência é que os itens sejam unidimensionais, isto é, estejam

fortemente associados um com o outro, o que é avaliado com a análise fatorial

exploratória. Se uma escala múltipla tem múltiplas dimensões, cada dimensão

deve ser refletida por um fator separado. É preciso também avaliar o grau de

consistência interna ou o coeficiente de confiabilidade de uma escala, medido com

base na correlação média entre as variáveis, sendo o Alfa de Cronbach a medida

mais usada. Se o conjunto de dados é multidimensional, é preciso primeiro

realizar a análise de fatores para verificar as correlações para cada fator, e depois

aplicar o Alfa de Cronbach para cada conjunto de variáveis que compõem cada

um dos fatores separadamente. Quanto maior a correlação entre os itens de uma

escala, maior vai ser o valor do Alfa de Cronbach. Os valores variam de 0 a 1.0 e,

quanto mais próximo de 1.0, maior a consistência interna das variáveis de uma

escala. Por convenção, em uma pesquisa exploratória, Alfa de Cronbach deve ser

superior a 0.60. (Hair Jr. et al., 2006).

Nesse estudo, a análise fatorial exploratória foi realizada com grupos de

variáveis (questões) sobre “Escolha da escola” no questionário de pais, separando

as escolas privadas das públicas, pois os fatores identificados inicialmente não

discriminavam os subgrupos, ao contrário, enviesavam sua análise. A análise foi

feita com dois grupos de variáveis: Aspectos importantes na escolha da escola e

Expectativas sobre a escola. O primeiro corresponde às questões de 1 a 15 do

Bloco 2, e a segunda, de 17 a 27 do mesmo bloco do questionário dos pais. Na

redução dos dados para a criação de um novo conjunto de variáveis para análise,

optei pela criação de escalas múltiplas. A seguir, apresento a construção dos dados

por rede.

DBD


212

Escolas privadas: 1. Aspectos importantes na escolha da escola

As 15 variáveis que compõem esse grupo têm como alternativas de resposta:

Muito importante; Pouco importante; e Não é o caso. Entretanto, elas foram

recodificadas, pois reunimos as duas últimas opções de resposta, considerando

que o sentido é o mesmo. O mesmo procedimento foi feito em relação à rede

pública.

Na primeira análise, os testes confirmaram a adequação da análise fatorial e

o percentual da variância total explicada foi 53% com cinco fatores, demonstrados

também no “Scree Plot”.

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,725

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 960,557 df 105 Sig. ,000

Total Variance Explained

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Loadings Rotation Sums of Squared

Loadings Component

Total % of

Variance Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative %

Total % of

Variance Cumulative

%

1 2,689 17,927 17,927 2,689 17,927 17,927 1,915 12,768 12,768 2 1,892 12,612 30,539 1,892 12,612 30,539 1,642 10,948 23,716 3 1,209 8,057 38,596 1,209 8,057 38,596 1,616 10,776 34,492 4 1,111 7,404 46,000 1,111 7,404 46,000 1,548 10,320 44,812 5 1,059 7,063 53,062 1,059 7,063 53,062 1,238 8,250 53,062 6 ,917 6,111 59,173 7 ,861 5,742 64,915 8 ,828 5,519 70,434 9 ,776 5,174 75,608

10 ,730 4,866 80,474 11 ,685 4,565 85,038 12 ,656 4,371 89,410 13 ,577 3,849 93,259 14 ,522 3,479 96,738 15 ,489 3,262 100,000

DBD


213

Scree Plot

Component Number

15

14

13

12

11

10

9

8

7

6

5

4

3

2

1

Eig

envalu

e3,0

2,5

2,0

1,5

1,0

,5

0,0

Rotated Component Matrix(a)

Component

1 2 3 4 5

10. A escola exige muito do aluno ,731 12. A escola exige disciplina e bom comportamento dos alunos ,661 9. A escola tem orientação religiosa ,579 4. Os alunos dessa escola são sempre aprovados no Vestibular ,513 ,489 13. A escola oferece aulas de reforço quando o aluno precisa ,693 15. A escola oferece boas opções de atividades extras ,620 14. O espaço e as instalações da escola são muito bons ,610 8. A escola é aberta ao diálogo com os pais ,721 6. A escola em atenção especial com cada aluno ,690 7. A escola oferece ensino de boa qualidade ,587 1. Estudei na escola ,636 2. É uma escola bem falada ,621 3. Meu filho terá boas companhias ,509 11. A escola fica perto de casa ,772 5. A escola garante o aprendizado de uma língua estrangeira -,558

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 22 iterations.

A partir da matriz rotacionada em que aparecem os cinco fatores, com as

variáveis de maior carga fatorial destacadas em cada um, verifiquei o Alfa de

Cronbach de cada fator. Em nenhum deles o Alfa foi maior que 0,60, mostrando

DBD


214

que não havia consistência interna nas variáveis. Assim, as 15 variáveis foram

analisadas individualmente.

2. Expectativas sobre a escola

As 10 variáveis têm como alternativas de resposta: Discordo totalmente;

Discordo; Não concordo nem discordo; Concordo; e Concordo totalmente. Na

primeira análise, os testes confirmaram a adequação da análise fatorial e o

percentual da variância total explicada foi 52,5% com dois fatores, demonstrados

também no “Scree Plot”.


Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,846 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1732,735 df 45 Sig. ,000




Loadings Component

Total % of

Variance Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative %

Total % of

Variance Cumulative

%

1 4,050 40,495 40,495 4,050 40,495 40,495 3,349 33,495 33,495 2 1,205 12,054 52,549 1,205 12,054 52,549 1,905 19,054 52,549 3 ,875 8,751 61,300 4 ,832 8,324 69,624 5 ,754 7,535 77,159 6 ,579 5,794 82,953 7 ,564 5,642 88,595 8 ,466 4,656 93,251 9 ,369 3,691 96,942

10 ,306 3,058 100,000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

DBD


215

Scree Plot

Component Number

10987654321

Eig

envalu

e5

4

3

2

1

0


Component 1 2 21. Desenvolver a cidadania ,810 20. Desenvolver o espírito crítico ,769 25. Educar para o respeito ao próximo ,767 24. Promover a autonomia ,755 22. Educar para o respeito às regras ,552 ,468 19. Promover a felicidade ,510 18. Promover o valor do esforço ,463 26. Assegurar um bom resultado no Vestibular e ENEM ,820 23. Preparar para o mercado de trabalho ,758 17. Assegurar aprendizagem dos conteúdos escolares ,431


Component Transformation Matrix

Component 1 2 1 ,868 ,496 2 -,496 ,868

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

A partir da matriz rotacionada em que aparecem os dois fatores, com as


DBD


216

Cronbach de cada fator. Apenas no primeiro o Alfa foi maior que 0,60,

confirmando a consistência interna das variáveis.

R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) 1. B2_18 18. Promover o valor do esforço 2. B2_19 19. Promover a felicidade 3. B2_20 20. Desenvolver o espírito crítico 4. B2_21 21. Desenvolver a cidadania 5. B2_22 22. Educar para o respeito às regras 6. B2_24 24. Promover a autonomia 7. B2_25 25. Educar para o respeito ao próximo Reliability Coefficients N of Cases = 566,0 N of Items = 7 Alpha = ,8174

Para atribuir valores à nova variável, nomeada “Formação de Valores”, refiz

a análise fatorial apenas com essas variáveis e recodifiquei os valores computados

para cada respondente (Tabela A2).

Tabela A2: Expectativa sobre a escola – Fator “Formação de Valores” recodificado

Frequency Percent Valid Percent Cumulative

Percent

Baixa 13 2,2 2,2 2,2 Média 109 18,9 18,9 21,1 Alta 456 78,9 78,9 100,0

Valid

Total 578 100,0 100,0

Fonte: Questionário de Pais, SOCED, 2009.

Escolas públicas: 1. Aspectos importantes na escolha da escola

Como são escolas públicas municipais, e portanto laicas, que atendem

apenas ao Ensino Fundamental, foram retiradas as seguintes variáveis:

� 4. Os alunos dessa escola são sempre aprovados no vestibular.

� 9. A escola tem orientação religiosa.

Na primeira análise com as 13 variáveis, os testes confirmaram a adequação

da análise fatorial e o percentual da variância total explicada foi 51% com quatro

fatores, demonstrados também no “Scree Plot”.

DBD


217







Loadings Component

Total % of

Variance Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative %

Total % of

Variance Cumulative

%

1 3,111 23,929 23,929 3,111 23,929 23,929 2,061 15,850 15,850 2 1,344 10,337 34,266 1,344 10,337 34,266 1,915 14,731 30,581 3 1,126 8,661 42,927 1,126 8,661 42,927 1,498 11,524 42,104 4 1,028 7,906 50,833 1,028 7,906 50,833 1,135 8,729 50,833 5 ,949 7,299 58,132 6 ,911 7,008 65,140 7 ,862 6,628 71,768 8 ,726 5,583 77,351 9 ,655 5,036 82,387

10 ,625 4,810 87,197 11 ,588 4,527 91,723 12 ,561 4,312 96,036 13 ,515 3,964 100,000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Scree Plot

Component Number

13

12

11

10

9

8

7

6

5

4

3

2

1

Eig

envalu

e

3,5

3,0

2,5

2,0

1,5

1,0

,5

0,0

DBD


218


Component 1 2 3 4

15. A escola oferece boas opções de atividades extras ,810 13. A escola oferece aulas de reforço quando o aluno precisa ,724 14. O espaço e as instalações da escola são muito bons ,666 5. A escola garante o aprendizado de uma língua estrangeira ,404 3. Meu filho terá boas companhias ,691 2. É uma escola bem falada ,660 7. A escola oferece ensino de boa qualidade ,580 8. A escola é aberta ao diálogo com os pais ,537 6. A escola em atenção especial com cada aluno ,433 ,435 10. A escola exige muito do aluno ,808 12. A escola exige disciplina e bom comportamento dos alunos ,655 11. A escola fica perto de casa ,637 1. Estudei na escola ,636



Component 1 2 3 4 1 ,656 ,608 ,438 ,090 2 ,645 -,521 -,335 ,447 3 -,206 ,575 -,595 ,522 4 -,333 -,169 ,585 ,720


A partir da matriz rotacionada em que aparecem os quatro fatores, com as


Cronbach de cada fator. Apenas nos dois primeiros o Alfa foi maior que 0,60,

confirmando a consistência interna das variáveis.

R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) 1. B2_5 5. A escola garante o aprendizado de uma 2. B2_13 13. A escola oferece aulas de reforço qu 3. B2_14 14. O espaço e as instalações da escola 4. B2_15 15. A escola oferece boas opções de ativ Reliability Coefficients N of Cases = 424,0 N of Items = 4 Alpha = ,6384 R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) 1. B2_2 2. É uma escola bem falada Recod1 2. B2_3 3. Meu filho terá boas companhias Recod1 3. B2_6 6. A escola em atenção especial com cada 4. B2_7 7. A escola oferece ensino de boa qualid 5. B2_8 8. A escola é aberta ao diálogo com os p Reliability Coefficients N of Cases = 425,0 N of Items = 5 Alpha = ,6137

DBD


219

Para atribuir valores às duas novas variáveis, nomeadas “Condições de

escolarização” e “Imagem de qualidade”, refiz a análise fatorial apenas com as

respectivas variáveis e recodifiquei os valores computados para cada respondente

(Tabelas A3 e A4).

Tabela A3: Aspectos importantes na escolha da escola – Fator “Condições de escolarização” recodificado


Percent Valid Pouco importante 192 41,1 41,1 41,1 Muito importante 275 58,9 58,9 100,0 Total 467 100,0 100,0

Tabela A4: Aspectos importantes na escolha da escola – Fator “Imagem de qualidade” recodificado


Percent

Valid Pouco importante 28 6,0 6,0 6,0

Muito importante 439 94,0 94,0 100,0 Total 467 100,0 100,0

2. Expectativas sobre a escola

Como são escolas públicas municipais que atendem apenas ao Ensino

Fundamental, como na análise anterior, foi retirada a seguinte variável:

� 26. Assegurar um bom resultado no Vestibular e ENEM.

Na primeira análise com as nove variáveis, os testes confirmaram a

adequação da análise fatorial e o percentual da variância total explicada foi 52%,

com dois fatores, demonstrados também no “Scree Plot”.




DBD


220




Loadings Component

Total % of

Variance Cumulative

% Total

% of Variance

Cumulative %

Total % of

Variance Cumulative

%

1 3,644 40,485 40,485 3,644 40,485 40,485 2,480 27,558 27,558 2 1,022 11,361 51,846 1,022 11,361 51,846 2,186 24,288 51,846 3 ,893 9,925 61,771 4 ,756 8,405 70,176 5 ,685 7,613 77,789 6 ,570 6,339 84,128 7 ,530 5,887 90,015 8 ,459 5,097 95,112 9 ,440 4,888 100,000 Extraction Method: Principal Component Analysis.

Scree Plot

Component Number

987654321

Eig

envalu

e

4

3

2

1

0


Component

1 2

17. Assegurar aprendizagem dos conteúdos escolares ,612 18. Promover o valor do esforço ,652 19. Promover a felicidade ,529 20. Desenvolver o espírito crítico ,795 21. Desenvolver a cidadania ,644 22. Educar para o respeito às regras ,756 23. Preparar para o mercado de trabalho ,736 24. Promover a autonomia ,613 25. Educar para o respeito ao próximo ,713


DBD


221


Component 1 2 1 ,746 ,666 2 -,666 ,746


A partir da matriz rotacionada em que aparecem os dois fatores, com as


Cronbach de cada fator. Em ambos o Alfa foi maior que 0,60, confirmando a

consistência interna das variáveis.

R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) 1. B2_17 17. Assegurar aprendizagem dos conteúdos 2. B2_18 18. Promover o valor do esforço 3. B2_20 20. Desenvolver o espírito crítico 4. B2_21 21. Desenvolver a cidadania 5. B2_24 24. Promover a autonomia Reliability Coefficients N of Cases = 411,0 N of Items = 5 Alpha = ,7413 R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A) 1. B2_19 19. Promover a felicidade 2. B2_22 22. Educar para o respeito às regras 3. B2_23 23. Preparar para o mercado de trabalho 4. B2_25 25. Educar para o respeito ao próximo Reliability Coefficients N of Cases = 426,0 N of Items = 4 Alpha = ,7016

Para atribuir valores às duas novas variáveis, nomeadas “Formação escolar”

e “Formação social”, refiz a análise fatorial apenas com as respectivas variáveis e

recodifiquei os valores computados para cada respondente (Tabelas A5 e A6).

Tabela A5: Expectativas sobre a escola – Fator “Formação escolar” recodificado


Percent

Baixa 6 1,3 1,3 1,3

Média 111 23,8 23,8 25,1 Alta 350 74,9 74,9 100,0

Valid

Total 467 100,0 100,0

DBD


222

Tabela A6: Expectativas sobre a escola – Fator “Formação social” recodificado


Percent

Baixa 7 1,5 1,5 1,5

Média 67 14,3 14,3 15,8

Alta 393 84,2 84,2 100,0 Valid

Total 467 100,0 100,0

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6 Referências bibliográficas - DBD PUC RIO · La Sociologie de Bourdieu: texts choises et...

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