Análise fatorial do rendimento acadêmico nas disciplinas do curso de estatística da UFOP.

Abstract

A analise fatorial consiste em uma técnica utilizada para encontrar estruturas subjacentes em conjuntos de variáveis observáveis, com objetivo de reduzir a dimensionalidade dos dados e identificar fatores que explicam as correlações entre as variáveis. Em relação à técnica de componentes principais, a análise fatorial possui algumas vantagens, como a possibilidade de os fatores serem rotacionados obliquamente, permitindo que correspondam a variáveis latentes correlacionadas. A técnica tem sido utilizada em dados educacionais, potencialmente podendo identificar eixos de aprendizado em um processo pedagógico. Este estudo realizou o ajuste de modelos fatoriais a um banco de dados contendo as notas de aprovação em disciplinas de todos os 118 alunos graduados no curso de Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), até o segundo semestre letivo de 2023. Uma análise exploratória (descritiva) inicial revelou maiores notas de aprovação para disciplinas aplicadas e menores notas para disciplinas de Matemática. As disciplinas que apresentaram maior número de correlações significativas com outras disciplinas foram as Estatísticas, Inferências e Métodos Não Paramétricos. Na análise fatorial propriamente dita, inicialmente se verificou ser o número de variáveis excessivo, em relação ao tamanho da amostra. Foram retiradas 5 disciplinas com base na estatística KMO, e em seguida 03 tentativas de ajuste foram consideradas, correspondendo a diferentes modelos fatoriais (5 fatores e 20 variáveis, 5 fatores e 16 variáveis, e 4 fatores e 16 variáveis). A retirada de mais 4 variáveis se deveu aos baixos valores de comunalidade. O modelo com 4 fatores se revelou apropriado em termos de sua interpretação, identificando quatro possíveis eixos de aprendizado, aqui caracterizados como: teórico-aplicado, aplicado, computacional-aplicado, e finalmente um eixo teórico. Embora a presente base de dados não tenha apresentado forte associação entre suas variáveis, a análise fatorial permitiu uma compreensão mais estruturada do aprendizado no curso, ilustrando o potencial da técnica, mesmo em cenários com baixa correlação entre variáveis.