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Universidade do Estado do Pará Centro de Ciências Sociais e Educação Curso de Licenciatura em Matemática
José dos Santos Guimarães Filho
Renato Akira Taniguchi
O Estudo da Relação NSE x Desempenho dos
Grupos Étnicos No ENEM Via Teoria de Resposta
ao Item
Belém 2014
2
José dos Santos Guimarães Filho
Renato Akira Taniguchi
O Estudo da Relação NSE x Desempenho dos
Grupos Étnicos No ENEM Via Teoria de Resposta
ao Item
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como requisito parcial para a obtenção do Grau de Licenciado em Matemática, Universidade Estadual do Estado do Pará. Orientador: Professor Msc Fabrício Martins.
Belém 2014
3
José dos Santos Guimarães Filho
Renato Akira Taniguchi
O Estudo da Relação NSE x Desempenho dos
Grupos Étnicos No ENEM Via Teoria de Resposta
ao Item
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como requisito parcial para a obtenção do Grau de Licenciado em Matemática, Universidade Estadual do Estado do Pará. .
Data de Aprovação: 24/01/2014 Banca examinadora: ______________________________ - Orientador Profº Msc. Fabrício Martins _____________________________________ Profº Dr. Dorival Júnior ____________________________________ Profº Msc. Admilson
4
Dedicatória
A Deus, pois somente Ele é digno de receber toda a honra e a glória.
(Renato Akira Taniguchi)
Ao eterno que é o meu Criador, que me resgatou do pecado com sua morte.
(José dos santos Guimarães Filho)
5
Agradecimentos:
Por meio desta gostaria de agradecer a Deus:
Pelo tempo em que cursei a graduação de Licenciatura Plena em Matemática
pela Universidade do Estado do Pará, onde por meio desta instituição tive a
oportunidade de crescer mais um degrau de minha vida profissional e acadêmica.
Pela coordenação de matemática e departamento, que sempre procuram fazer
o seu melhor para melhorar o curso de Licenciatura em Matemática, e muitas vezes
tirar minhas dúvidas e me auxiliar nos momentos de transição de minha vida.
Pela família que sempre me encorajou a permanecer firme e não desistir nos
muitos momentos que quis desistir de tudo.
Pelos meus irmãos em Cristo da Igreja Cristã Evangélica da Amazônia (ICEA),
que se alegram nas minhas alegrias, me escutam quando compartilho as minhas lutas
e me desafia quando preciso sair da minha zona de conforto.
Pela empresa Kumon Unidade Cidade Nova que estou empregado até esse
momento, por me ajudar a desenvolver o meu potencial no período que fui aluno e
pela experiência profissional que pude obter.
Pelos amigos que fiz tanto do turno da manhã e do turno da tarde do curso de
licenciatura em matemática, pela amizade e por terem me acolhido.
Pelo grupo do futsal da UEPa, no qual fiz boas amizades e pude crescer um
pouco mais como pessoa nas vitórias e derrotas.
E termino curso de graduação com a certeza de que pude crescer em todos os
aspectos de minha vida, e com a certeza de ter me tornado uma pessoa melhor, com
a certeza de ter lutado um bom combate.
(Renato Akira Taniguchi)
6
Agradecimentos
Agradeço primeiramente a Deus pelo seu cuidado incondicional, misericórdia
infinita e ao seu amor incomensurável, pois, a Ele devo tudo o que tenho e o que sou.
Não passo de um mero pecador falho e errôneo, a Ele seja toda gloria e louvor.
Foi Deus quem me direcionou não somente a esta instituição (UEPA) como as
pessoas que fizeram parte da minha história na mesma, pessoas essas, que me
receberam de braços abertos, como o Roger -primeira pessoa que conheci na UEPA-
que foi e sempre vai ser um amigo que está disposto a negar o seu conforto e
comodidade para ajudar aos seus amigos, sou muito grato a ele pelo fato de sempre
ter me ajudado. Agradeço ao meu amigo Baldez que sempre foi um amigo que aturou
minhas brincadeiras, das quais, muitas ele jurou jogar-me do segundo andar e
agradeço por nunca ter cumprido essa promessa. Agradeço também ao Walber e ao
Ivo por me receberem de braços abertos nessa universidade e dedicarem um pouco
de seu tempo e a de suas casas. Agradeço muito por minhas amigas Stephany, Iris,
Jessica e Camila Dias. E ao Akira por ter se disponibilizado a fazer este trabalho
comigo.
Sou muito grato também ao professor Fabrício Martins por ter aceitado o meu
pedido de ser o nosso orientador, pois, se mostrou mais do que solícito, me recebendo
em seu lar em diversas horas da manhã da tarde e da noite, chegando ao ponto de
deixar sua filha com sua sogra para nos orientar.
Agradeço a minha família de uma forma inexplicável por torcerem sempre e
orarem por mim todos os dias, que são: as minhas tias Elizabeth e Francisca que
sempre foram as minhas mães que me educaram nos caminhos do senhor, as minhas
tias Solange e Katiã que sempre se dedicaram a me ajudar, Aos meus tios Berg,
Roberto, Rozendo e Carlos (que sempre cuidou de mim e talvez tenha sido o tio que
ficou mais feliz com a minha aprovação no vertibular por também ser matemático).
Aos meus primos, Rômulo que quase quebra a grade de casa quando eu passei,
Junhão que sempre está lá quando mais precisamos, pois, nas situações mais difíceis
ele aparece, Márcio que sempre foi um bom amigo e ao Juninho que e um amigo mais
chegado do que um irmão. As minhas primas ciumentas Adriana, Andreia, Vitória,
Valéria, Renata, Roberta e em especial a Camila que sempre me perseguiu desde o
jardim da infância até a universidade. A minha irmã, Marga, possessiva e ciumenta e
superprotetora, agradeço por seu carinho e amor. Aos meus pais, que não importava
7
a situação, problema ou a distância sempre estiveram lá, minha mãe, Lúcia
Guimarães, que me acompanhava em meus estudos nas madrugadas dormindo no
sofá da sala, ao meu pai, José Guimarães, que sempre foi o gênio da lâmpada
surgindo com soluções para tudo. A minha avó, Maria, que ora de forma incessante
por mim. E a minha avó Barbara que me recebe de panelas e braços abertos em sua
casa.
Sou muito grato pelos meus amigos da igreja amigos que fizeram parte da
minha infância, entre eles não posso deixar de citar o Cleiton Max (sem esquecer é
claro de sua moto), pois, dedicou-se quase de uma forma incondicional nesses quatro
anos para me ajudar me levando várias vezes na casa no professor para que eu
tivesse a orientação deste trabalho sendo muitas vezes orientado junto. Agradeço a
uma pessoa muito especial para mim, que posso dizer foi enviada por Deus – Iane –
por sua dedicação, por se doar inúmeras vesses para o meu bem estar, agradeço
muito a você, pois, foi você usada por Deus que abriu as portas da universidade para
que eu hoje agradeça por estar concluindo essa graduação, muito obrigado.
Agradeço ao povo do pequeno grupo universitário Maranata, em especial a
Larissa (que é minha mãe mais coruja) e as minhas tias Bianca (é a que mais gosta
do meu abraço escandaloso) e Juliana (que eu nunca entendi os seus carinhos que
me fazem ficar durante uma semana dolorido e com as bochechas inchadas).
E termino esse agradecimento louvando o nome do meu Criador:
“BENDIZE, ó minha alma, ao SENHOR, e tudo o que há em mim bendiga o seu
santo nome. Bendize, ó minha alma, ao SENHOR, e não te esqueças de nenhum de
seus benefícios. Ele é o que perdoa todas as tuas iniquidades, que sara todas as tuas
enfermidades, que redime a tua vida da perdição; que te coroa de benignidade e de
misericórdia, que farta a tua boca de bens, de sorte que a tua mocidade se renova
como a da águia.” (Salmos 103: 1 - 5)
(José dos Santos Guimarães Filho)
8
“Porque dele, e por meio dele, e para ele, são todas as coisas. A ele, pois, a glória eternamente. Amém.” (Romanos 11.36 R.A.)
9
RESUMO
O presente trabalho visa comparar o desempenho e o nível socioeconômico (NSE)
dos alunos inscritos na prova do ENEM dos anos de 2009, 2010 e 2011, que estavam
concluindo o ensino médio no ano da realização desta avaliação, Para conseguirmos
comparar, utilizamos a Teoria de resposta ao Item (TRI) para criar uma escala de
comparação entre os estudantes do sua etnia e também comparar as etnias entre si,
onde analisamos para as etnias branco, pardo e negro. A TRI ela é utilizada para a
elaboração da prova do ENEM desde 2009, utilizando o Modelo Logístico de três
Parâmetros para efetuar o cálculo da média dos alunos, pois se trata de um modelo
dicotômico. No entanto, para compararmos o NSE, utilizamos o Modelo Gradual de
Samejima para obtermos os dados do NSE. Assim, obtivemos os dados e podemos
ranquear assim, o desempenho e o NSE dos estudantes dentro de seu grupo étnico
e os grupos étnicos. Ao obtermos os dados, percebemos que o desempenho e o NSE
não são necessariamente proporcionais, visto que houve candidatos que obtiveram
desempenho acima da média e seu NSE era abaixo da média, enquanto que o
contrário ocorria também.
Palavras Chaves: ENEM, Grupo étnico, Teoria de Resposta ao Item, Desempenho,
Nível Socioeconômio.
10
ABSTRACT
The present study aims to compare the performance and the socioeconomic level
(NSE) of students enrolled in the year 2009 ENEM, 2010 and 2011, who were
completing the high school in the year of completion of this assessment, so that we
can compare, using Item response theory (TRI) to create a scale for comparing
students of his ethnicity and also compare ethnicities among themselves, where we
analyze for ethnicities white, black and Brown. TRI it is used for preparation of proof
ENEM since 2009, using the three-parameter logistic model for the calculation of the
average of the students, because it is a model dicotomic. However, to compare the
NSE, we use the Gradual Model of Samejima to obtain data from NSE. Thus, we
obtained the data and can thus rate the performance and the NSE students within their
ethnic group and the ethnic groups. When we get the data, we noticed that the
performance and NSE are not necessarily proportional , since there were candidates
with above average performance and its NSE was below average, while the opposite
occurred as well.
Key words: ENEM, ethnic group, Item response theory, performance, Socioeconomic
Level
11
LISTA DE FIGURAS
2.1 Exemplo de uma Curva Característica do Item – (CCI) para o Modelo Logístico de
três Parâmetros..........................................................................................................24
2.2 Exemplo de uma Curva Característica do Item – (CCI) para o Modelo Gradual de
Samejima....................................................................................................................28
4.1 – Histograma do desempenho da etnia branco em 2009....................................36
4.2 – Histograma do NSE da etnia branco em 2009..................................................37
4.3 – Histograma do desempenho da etnia negro em 2009......................................38
4.4 – Histograma do NSE da etnia negro em 2009....................................................39
4.5 – Histograma do desempenho da etnia pardo em 2009......................................41
4.6 – Histograma do NSE da etnia pardo em 2009...................................................41
4.7 – Histograma do desempenho da etnia branco em 2010....................................44
4.8 – Histograma do NSE da etnia branco em 2010.................................................44
4.9 – Histograma do desempenho da etnia negro em 2010......................................46
4.10 – Histograma do NSE da etnia negro em 2010..................................................46
4.11 – Histograma do desempenho da etnia pardo em 2010....................................48
4.12 – Histograma do NSE da etnia pardo em 2010..................................................48
4.13 – Histograma do desempenho da etnia branco em 2011..................................51
4.14 – Histograma do NSE da etnia branco em 2011................................................51
4.15 – Histograma do desempenho da etnia negro em 2011....................................52
4.16 – Histograma do NSE da etnia negro em 2011..................................................53
4.17 – Histograma do NSE da etnia pardo em 2011..................................................54
4.18 – Histograma do NSE da etnia pardo em 2010..................................................54
12
LISTA DE TABELAS
3.1: Itens selecionados do Questionário Socioeconômico do ENEM 2009........30 - 31
3.2: Itens selecionados do Questionário Socioeconômico do ENEM 2010...............31
3.3: Itens selecionados do Questionário Socioeconômico do ENEM 2011........32 – 33
4.1: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia branco de 2009 ..................................................................................................37
4.2: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia branco de
2009............................................................................................................................37
4.3: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho e
NSE da etnia branco de 2009 ....................................................................................38
4.4: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia negro de 2009....................................................................................................39
4.5: Tabela de desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia negro de 2009.........39
4.6: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho e
NSE da etnia negro de 2009.......................................................................................40
4.7: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia pardo de 2009....................................................................................................41
4.8: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia pardo de 2009........42
4.9: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho e
NSE da etnia pardo de 2009......................................................................................42
4.10: Tabela de desempenho e NSE máximo e a etnia que obteve estes valores de
2009............................................................................................................................43
4.11: Tabela de desempenho e NSE mínimo e a etnia que obteve estes valores de
2009............................................................................................................................43
4.12: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia branco de 2010..................................................................................................45
4.13: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia branco de 2010....45
4.14: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia branco de 2010.................................................................................45
4.15: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia negro de 2010...................................................................................................46
4.16: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia negro de 2010.....47
4.17: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia negro de 2010..................................................................................47
4.18: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia pardo de 2010..................................................................................................48
13
4.19: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia pardo de 2010....49
4.20: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia pardo de 2010 ................................................................................49
4.21: Tabela de Desempenho e NSE máximo e a etnia que obteve estes valores de
2010 .........................................................................................................................49
4.22: Tabela de Desempenho e NSE mínimo e a etnia que obteve estes calores de
2010 .........................................................................................................................50
4.23: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia branco de 2011 ...............................................................................................51
4.24: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia branco de 2011..52
4.25: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia branco de 2011 ..............................................................................52
4.26: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia negro de 2011 ................................................................................................53
4.27: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia negro de 2011...53
4.28: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia negro de 2011 ...............................................................................53
4.29: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia pardo de 2011 ................................................................................................55
4.30: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia pardo de 2011 ..55
4.31: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia pardo de 2011 ...............................................................................55
4.32: Tabela de Desempenho e NSE máximo e a etnia que obteve estes valores de
2011 .......................................................................................................................56
4.33: Tabela de Desempenho e NSE mínimo e a etnia que obteve estes valores de
2012 ......................................................................................................................56
14
SUMÁRIO
1. Introdução ..............................................................................................................16
1.1 A importância do ENEM ..............................................................................16
1.2 Justificativa e importância do trabalho .....................................................17
1.3 Objetivo geral ...............................................................................................17
1.3.1 Objetivo geral ........................................................................................17
1.3.2 Objetivo específico ...............................................................................17
1.4 Estrutura do trabalho ...................................................................................18
2. A Teoria de Resposta ao Item .............................................................................19
2.1 Introdução ................................................................................................19
2.2 Definição ..................................................................................................22
2.3 Modelos de resposta ao item .................................................................22
2.3.1 Modelos logísticos de 3 parâmetros para itens dicotômicos .23
2.3.2 Curva característica do item .....................................................24
2.3.3 Modelo de Resposta Gradual de Samejima ............................26
2.3.4 Curva característica do item - Modelo de resposta gradual ..27
3. O Procedimento com os Dados ..........................................................................29
3.1 Abordagem ..............................................................................................29
3.2 Método utilizado ......................................................................................29
3.3 Metodologia da pesquisa: obtenção dos dados ...................................29
3.4 Nível socioeconômico – NSE .................................................................29
3.5 Seleção dos dados ..................................................................................29
3.6 Ajuste das variáveis ................................................................................33
4. Resultados Obtidos .............................................................................................36
4.1 Análises dos dados .................................................................................36
4.2 Análise dos dados de 2009 .....................................................................36
4.3 Análise por etnia em 2009 .......................................................................36
4.3.1 Branco ........................................................................................36
4.3.2 Negro ..........................................................................................38
4.3.3 Pardo ...........................................................................................40
4.4 Análise dos dados de 2010 .....................................................................43
4.5 Análise por etnia em 2010 ......................................................................44
4.5.1 Brancos ......................................................................................44
15
4.5.2 Negro ..........................................................................................45
4.5.3 Pardo ..........................................................................................47
4.6 Análise dos dados de 2011 ....................................................................50
4.7 Análise por etnia em 2011 ......................................................................50
4.7.1 Branco ........................................................................................50
4.7.2 Negro ..........................................................................................52
4.7.3 Pardo ...........................................................................................54
5. Considerações Finais ..........................................................................................57
5.1 Conclusões ..............................................................................................57
5.2 Trabalhos futuros ....................................................................................58
Referências ..............................................................................................................59
Apêndices .................................................................................................................60
Apêndices I: Sintaxe do SPSS para tratamento dos dados de 2009 ........60
Apêndices II: Sintaxe do SPSS para tratamento dos dados de 2010 .......68
Apêndices III: Sintaxe do SPSS para tratamento dos dados de 2011 ......81
Apêndices IV: Sintaxe do SPSS para o ranqueamento dos dados ..........96
Apêndice V: Tabelas de níveis .....................................................................98
Tabelas de níveis para 2009 ...............................................................98
Tabelas de níveis para 2010 .............................................................101
Tabelas de níveis para 2011 .............................................................103
Apêndice VI: Sintaxe Multilog .....................................................................105
Score para 2009 ................................................................................105
Score para 2010 ................................................................................105
Score para 2011 ................................................................................106
16
Capítulo 1: Introdução
1.1 - A importância do ENEM.
O ENEM foi criado em 1998 pelo Governo Federal, através do ministro da
educação Paulo Renato Souza, com o objetivo de avaliar o desempenho do estudante
ao fim da escolaridade básica, podendo até mesmo os já concluintes realizar a
mesma. O ENEM pode ser dividido em duas versões, uma antes de ser utilizada como
processo seletivo e agora, como processo seletivo para entrada de alunos nas
universidades públicas, seja como uma etapa ou substituindo o vestibular.
A primeira versão da prova do ENEM, compreendida no período de 1998 até
2008, era realizada em apenas um dia, onde a prova continha 63 questões. A nota do
ENEM, a partir de 2004, poderia ser usado para conseguir bolsa em universidade
particular através do ProUni, mas não era utilizada como forma de processo seletivo.
A segunda versão, que vem a partir de 2009, o ENEM passa então a ser utilizado
como define o próprio governo como "mecanismo de seleção para o ingresso no
ensino superior". (BRASIL, Ano Desconhecido). A prova é realizada em dois dias,
totalizando em 180 (cento e oitenta) questões objetivas mas a prova de redação, onde
as questões objetivas são divididas em quatro áreas de conhecimentos: Ciência da
Natureza e suas Tecnologias; Ciências Humanas e suas Tecnologias; Linguagem,
Código e Tecnologias; e Matemática e suas Tecnologias.
Nesta nova etapa, o ENEM adota a Teoria de Resposta ao Item (TRI) na
formulação da prova. Segundo ANDRADE, KARINO (Ano desconhecido), foram dois
os motivos que levaram a implementação da TRI para o ENEM: a primeira era "permitir
uma compatibilidade dos resultados entre os anos" (ANDRADE, KARINO, ano
desconhecido, p. 2) e segundo porque iria "permitir a aplicação do exame várias vezes
no ano" (ANDRADE, KARINO, ano desconhecido, p.2).
Visto a importância do ENEM como instrumento de ingresso nas universidades
públicas, além do objetivo de ser um método de avaliação do ensino no Brasil, nos
chama a atenção o uso da TRI como ferramenta para formulação e avaliação do
ENEM, visto que é uma forma diferenciada de avaliar o candidato, e com o advento
das cotas, verificamos que não há uma metodologia que possa comparar o
17
desempenho dos grupos étnicos dos candidatos, com base também no questionário
socioeconômico.
1.2 - Justificativa e importância do trabalho
Justificamos a realização deste trabalho com o intuito de criar uma metodologia
onde possa comparar o desempenho dos grupos étnicos segundo o questionário
socioeconômico dos candidatos que estavam concluindo o ensino médio no ano da
realização da prova do ENEM em que foi submetido.
1.3 - Objetivos
1.3.1 - Objetivo Geral
O objetivo deste trabalho é criar uma escala para comparar dentro dos grupos
étnicos e entre os grupos étnicos quanto ao desempenho e quanto ao nível
socioeconômico.
1.3.2 - Objetivo Específico
Investigar o nível socioeconômico e do desempenho dos alunos;
Obter o ranqueamento dentro dos grupos étnicos quanto ao desempenho e ao
nível socioeconômico;
Ranquear os grupos étnicos quanto ao nível socioeconômico e quanto ao
desempenho;
Propor uma metodologia para avaliar o desempenho dos grupos étnicos.
1.4 - Estrutura do trabalho
Este trabalho está composto em 5 capítulos. O primeiro capítulo ressalta a
importância do ENEM, a justificativa e a importância deste trabalho, e define quais os
objetivos que queremos alcançar.
18
O segundo capítulo aborda o que é a Teoria de Resposta ao Item, faremos sua
definição falaremos de dois modelos que são importantes para a que a pesquisa
ocorresse, o Modelo Logístico de 3 Parâmetros e o Modelo Gradual de Samejima.
No terceiro capítulo, abordamos a metodologia empregada neste trabalho, o
tipo de abordagem, e como foi feito o tratamento de dados.
No quarto capítulo faremos a análise dos dados obtidos após o tratamento de
dados dos anos de 2009, 2010 e 2011, comparando o ranqueamento do desempenho
e do NSE de cada etnias, e em seguida comparando as etnias.
No quinto capítulo faremos as conclusões do trabalho e sugestões de trabalhos
futuros.
19
Capítulo 2: A Teoria de Resposta ao Item
2.1 - Introdução
Para entendermos a teoria de resposta ao item - mais conhecida como TRI -
primeiro temos que entender o que é psicometria. Essa palavra vem do grego (psyké,
alma e metron, medida, medição), é uma área da Psicologia que faz vínculo entre as
ciências exatas, principalmente a matemática aplicada - a Estatística e a Psicologia.
Sua definição consiste no conjunto de técnicas utilizadas para mensurar, de forma
adequada e comprovada experimentalmente, um conjunto ou uma gama de
comportamentos que se deseja conhecer melhor. Ou seja, categorizar em grupos
características incomensuráveis, como o conhecimento ou habilidade em certas
matérias. Com isso em mente podemos entender de fato o que é a Teoria da Resposta
ao Item (TRI), que não é nada mais que, uma modelagem estatística utilizada em
medidas psicométricas, principalmente na área de avaliação de habilidades e
conhecimentos.
Podemos encontrar a TRI em vários ambientes, porém, Daremos foco ao uso
da TRI como instrumento de avaliação educacional. Segundo DAEB (2012) o seu uso
em avaliações educacionais teve início no Brasil com o Sistema de Avaliação da
Educação Básica (SAEB) em 1995 e, posteriormente, foi implementado também no
ENCCEJA, Prova Brasil e ENEM, sendo este último o nosso foco. No âmbito
internacional, a TRI vem sendo utilizada largamente por diversos países: Estados
Unidos, França, Holanda, Coreia do Sul, China, sem falar nos países participantes do
PISA (Programa Internacional de Avaliação de Estudantes).
Encontramos a utilização da TRI em provas importantes como o exame de
proficiência em língua inglesa (TOEFL) desde 1964, e é amplamente utilizado em todo
o mundo.
Segundo o DAEB (2012), outro exame com um importante papel e que se
assemelha ao ENEM é o SAT (Scholastic Aptitude Test ou Scholastic Assessment
Test). Este é um exame educacional padronizado dos Estados Unidos, aplicado a
estudantes do Ensino Médio, que serve de critério para admissão nas universidades
norte-americanas. O exame é aplicado sete vezes ao ano, em outubro, novembro,
dezembro, janeiro, março (ou abril), maio e junho. Estudantes de outros países
também podem realiza-lo, caso estejam interessados em serem alunos de uma das
universidades que aceita os resultados do SAT. “Novamente, apesar de aplicações
20
realizadas em momentos distintos e com provas diferentes, a existência de uma
escala padrão possibilita a comparabilidade de desempenhos.” (DAEB, 2012, p. 2)
A TRI é uma importante ferramenta quando diz respeito a testes objetivos, pois,
temos inúmeros impasses, entre eles o “chute” (acerto casual) que é o caso do ENEM,
KARINO e ANDRADE (ano desconhecido) traz em seu trabalho que,
“a medida de proficiência da TRI leva em conta não só o número
de acertos, mas também o padrão de respostas do aluno. Em
outras palavras, dois alunos com o mesmo escore podem
receber da TRI diferentes valores de proficiência. Receberá
maior proficiência aquele aluno que apresentar respostas aos
itens de forma mais coerente com o construto que está sendo
medido.” (KARINO e ANDRADE, ano desconhecido, p. 3)
Logo, com a TRI podemos absorver melhor o conhecimento (seus traços
latentes) do aluno pelo seu padrão de resposta, ou seja, pelo modelo fornecido pela
TRI, isso, independente de acertos casuais. Sendo que a TRI vai muito além de nos
precaver de “chutes”, ela é como um aditivo para os métodos avaliativos, permitindo
uma visão muito mais adequada dos traços latentes de quem se quer avaliar, do que,
apenas a quantificação de um escore, ou seja, acertos em uma prova.
Temos na estatística a priori, dois modelos de parâmetros – o modelo clássico
e o modelo da TRI (teoria de resposta ao item). Que eram indissociáveis, mas em
1936, Richardson assume o papel de fazer uma secção. Com essa separação,
começa um processo árduo de definição de fato da TRI, com a entrada de vários
atores.
Um deles é Lawley, que segundo PASQUALI e PRIME (2003, p. 101) marcou
a história da TRI em 1943, indicando alguns métodos para estimar os parâmetros do
item.
“Lawley mostrou como obter as estimativas de máxima
verossimilhança para os parâmetros do modelo da curva
característica do item, definiu o escore verdadeiro em termos
dos itens e do teste e mostrou que o coeficiente de confiança
fidedignidade pode ser expresso como função dos parâmetros
dos itens” (COSTA, p. 04).
Se afastando cada vez mais da teoria clássica. Um pouco depois em 1946
temos Tucker, que provavelmente foi o primeiro a utilizar o termo - curva característica
21
do item – que vem do inglês: Item Characteristic Curve, ICC. Seguido da década de
50, onde surgi os primeiros modelos de resposta ao item, modelos esses que
consideravam que uma única habilidade, de um único grupo, estava sendo medido
por um teste admitindo a correção dos itens de maneira dicotômica.
Exatamente em 1950 entra em ação Lazersfeld, com a inserção do conceito de
traço latente, mesmo sendo no contexto da medida das atitudes, conceito este que
mais uma vez se constituiu num parâmetro que foi a gênesis da nova TRI.
PASQUALI e PRIME (2003, p. 101), trazem em seu trabalho que o responsável
mais direto da TRI moderna foi Frederic Lord (1952, 1953), pois, não elaborou
somente um modelo teórico. Lord elabora métodos para estimar os parâmetros dos
itens nas dimensões da nova teoria, utilizando o modelo da ogiva normal. Os modelos
elaborados por ele se aplicam a testes onde as respostas são dicotômicas, a exemplo:
teste de aptidão. Isto é, testes que contenham certo e errado. Logo em seguida, em
1968, Lord desenvolve o modelo unidimensional de 3 parâmetros, pois, havia a
“primordialidade” da assimilação de um parâmetro para o problema do acerto casual,
para muitos o “chute”. Temos neste mesmo ano Birnbaum que “substituiu, em ambos
os modelos, a função ogiva normal pela função logística, matematicamente mais
conveniente, pois é uma função explícita dos parâmetros do item e de habilidade e
não envolve integração” (ANDRADE, TAVARES e VALLE, 2000, p. 4). Sem esquecer-
se de Rasch, que em 1960 propôs o modelo gradual de um parâmetro, modelo esse,
declarado também de ogiva normal que um pouco depois foi descrito por um
parâmetro logístico, que segundo ANDRADE, TAVARES e VALLE (2000) em 1968 foi
descrito por um modelo logístico por Wright.
Temos também Samejima, que em 1969, estabeleceu o modelo de resposta
gradual e seu objetivo não era saber se os indivíduos deram respostas certas ou
erradas aos itens, mas, obter um grau superior de informações das respostas.
Temos inúmeros modelos de respostas ao item, que se diferenciam na forma
matemática da função característica do item, no número de parâmetros que estar
sendo especificado no modelo. Os modelos contêm um ou mais parâmetros
relacionados ao item e um ou mais parâmetros relacionados ao indivíduo sem
exceção. Neste caso temos vários atores entre eles estão: Bock (1972), Andrich
(1978), Masters (1982) e Muraki (1992).
De uma forma mais contemporânea, temos Bock e Zimowski (1997), que
inseriram os modelos logísticos de 1, 2 e 3 parâmetros para duas ou mais populações
22
de respondentes, “a introdução desses modelos trouxe novas possibilidades para as
comparações de rendimentos de duas ou mais populações submetidas a diferentes
testes com itens comuns” (COSTA, p. 05), adequando cada vez mais o processo.
2.2 - Definição
Segundo COSTA (2010) e ANDRADE, TAVARES e VALLE (2000), a teoria de
resposta ao item – TRI – é um conjunto de modelos matemáticos que representam a
relação entre a probabilidade de um indivíduo escolher uma determinada resposta a
um item e seu traço latente (entende-se como habilidades). Essa relação é sempre
expressa de tal forma que quanto maior a habilidade, maior a probabilidade de acerto
no item. Os vários modelos propostos na literatura dependem fundamentalmente de
três fatores:
i. Da natureza do item – dicotômico ou não dicotômico;
ii. Do número de populações envolvidas – apenas uma ou mais de uma;
iii. E da quantidade de traços latentes que está sendo medido – apenas um ou
mais de um.
2.3 - Modelos de Resposta ao Item
Dentro da TRI, existem vários tipos de modelos para trabalhar com diferentes
tipos de informações com quem o pesquisador pode utilizar, dependendo de que tipo
de resposta o item pode proporcionar.
Existem dois tipos de respostas para TRI: os itens dicotômicos e os politônicos.
Os itens dicotômicos são aqueles que: "(...) se considera apenas uma resposta correta
e todas as demais erradas(...)." (Costa, 2010, p. 6), enquanto que os itens politômicos
são aqueles que: "(...) atribuem créditos aos acertos parciais dos alunos. (...)" (Costa,
2010, p. 6).
O modelo Logístico de 3 Parâmetros são utilizados quando a natureza da
resposta é dicotômica, pois para ela há apenas uma resposta correta para cada item
23
que for estudado. Já o Modelo de Reposta Gradual de Samejima, pode considerar
qualquer resposta para cada item, portanto tem a natureza politônico.
2.3.1 - Modelos Logísticos de 3 Parâmetros para itens dicotômicos
Dentro dos Modelos Logísticos para itens dicotômicos, temos os modelos de 1,
2 e 3 parâmetros, onde cada um considera, respectivamente, segundo COSTA (2010)
e ANDRADE, TAVARES e VALLE (2000):
i) Somente a dificuldade do item
ii) A dificuldade e a discriminação
iii) A dificuldade, a discriminação e a probabilidade de resposta correta dada
por indivíduos de baixa habilidade.
Por ser mais completo, daremos ênfase ao modelo de 3 parâmetros, pois
segundo ANDRADE, TAVARES e VALLE (2000), é o modelo mais completo, pois ele
obtém os dados que os modelos de 1 e 2 parâmetros obtém.
Assim, segundo COSTA (2010) e ANDRADE, TAVARES e VALLE (2000),
podemos definir o modelo logístico de 3 parâmetros dado como a seguinte função:
𝑃(𝑈𝑖𝑗 = 1|𝜃𝑗) = 𝑐𝑖 + (1 − 𝑐𝑖)1
1 +𝑒−𝐷𝑎𝑖 (𝜃𝑗− 𝑏𝑗) (2.1)
Com i = 1, 2, ..., I sendo a quantidade de itens, e j = 1, 2, …, n a quantidade de
indivíduos. Temos também:
U ij É uma variável dicotômica que assume os valores 1, quando o indivíduo j
responde corretamente o item i, ou 0 quando o indivíduo j não responde corretamente
ao item i.
𝜃𝑗 Representa a habilidade (traço latente) do j-ésimo indivíduo.
𝑃(𝑈𝑖𝑗 = 1|𝜃𝑗) É a probabilidade de um indivíduo j com habilidade 𝜃𝑗 de
responder corretamente o item i e é chamado de Função de Resposta ao Item – FRI.
𝑏𝑖 É o parâmetro de dificuldade (ou de posição) do item i, medido na mesma
escala da habilidade.
𝑎𝑖 É o parâmetro de discriminação (ou de inclinação) do item i, com valor
proporcional à inclinação da Curva Característica do Item – CCI no ponto 𝑏𝑖.
𝑐𝑖 É o parâmetro do item que representa a probabilidade de indivíduos com
baixa habilidade responderem corretamente o item i (muitas vezes referido como a
probabilidade de acerto casual).
24
𝐷 é um fator de escala constante e igual a 1. Utiliza-se o valor 1,7 quando
deseja-se que a função logística forneça resultados semelhantes ao da função ogiva
normal.
Importante explicar que, o modelo logístico de 3 parâmetros para itens
dicotômicos são usados para calcular a nota dos candidatos no ENEM, pois na prova,
cada questão possui apenas uma alternativa correta. Segundo ANDRADE, KARINO
(ano desconhecido), o uso do modelo de 3 parâmetros no ENEM justifica-se por “(...)
além dos parâmetros de discriminação e de dificuldade, também faz o uso para
controlar o acerto casual”.
2.3.2 - Curva Característica do Item
Segundo FRANCISCO (2005), a curva característica do item (ou CCI) é
entendida da seguinte maneira: “𝑃(𝑈𝑖𝑗 = 1|𝜃𝑗) pode ser vista como a proporção de
respostas corretas ao item i dentre todos os correspondentes da população com
habilidade/proficiência ' 𝜃 ' fixada.” (FRANCISCO, 2005, p. 23)
Em outras palavras, COSTA (2010) esclarece o conceito de CCI como sendo:
“(...) a relação entre a probabilidade de dar uma resposta correta a um item e o nível
de habilidade dos sujeitos (...)” (COSTA, 2010, p. 7).
A representação gráfica da CCI é dada da seguinte maneira:
Fig. 2.1 Exemplo de uma Curva Característica do Item – (CCI) para o Modelo Logístico de
três Parâmetros.
25
Dentro da área educacional, o parâmetro a “está relacionado à discriminação
dos correspondentes (examinados) quanto a proficiência (conhecimento) no assunto.”
(FRANCISCO, 2005, p. 23). E COSTA (2010), afirma que:
“O parâmetro a está relacionada com a inclinação da CCI. Logo,
não se espera que os itens tenham a negativo, pois indicariam
que a probabilidade de se responder corretamente àquele item
diminui com o aumento da competência.” (COSTA, 2010, p. 8)
Pelo gráfico, ainda podemos perceber que, o parâmetro a é o ângulo de uma
reta tangente à curva no ponto b, onde FRANCISCO (2005) afirma que a é
proporcional a derivada da tangente à curva no ponto b.
Dentre as várias maneiras de calcular o coeficiente de correlação, a mais
utilizada é esta:
�̂�𝑏 = �̅�𝑝− �̅�𝑡
𝑆𝑡 .
�̂�
𝑦 (2.2)
, onde segundo FRANCISCO (2005):
�̅�𝑝 É o escore médio entre todos os examinados que acertaram o item i;
�̅�𝑡 É o escore médio global;
𝑆𝑡 É o desvio padrão do teste;
𝜃 É a proporção dos examinados que acertaram o item i;
𝑦 = 𝑓(𝑧), a ordenada na curva da Normal Padrão correspondente à área de 𝜃.
O parâmetro b está relacionado com a dificuldade do item. Segundo COSTA
(2010), quanto maior o valor de b, mais difícil o item é considerado. Enquanto o
parâmetro c é um parâmetro de probabilidade, assumindo os valores entre 0 e 1. Por
isso, o parâmetro c não depende da escala.
Segundo COSTA (2010), o parâmetro c “representa a probabilidade de um
aluno com baixa habilidade responder corretamente o item e é muitas vezes referido
como como a probabilidade de acerto ao acaso.” (COSTA, 2010, p. 8), que é o que
ANDRADE, KARINO (Ano Desconhecido) menciona quanto a vantagem de utilizar o
Modelo Logístico de 3 Parâmetros na avaliação do ENEM. Entende-se a
probabilidade de acerto ao acaso como a probabilidade do aluno ter “chutado” a
questão.
26
2.3.3 - Modelo de Resposta Gradual de Samejima
O modelo de Resposta Gradual de Samejima é um modelo para itens
politômicos, ou seja, depende das categorias de respostas. COSTA (2010), e
ANDRADE, TAVARES e VALLE (2000), afirmam que o modelo de resposta Gradual
de Samejima assume que as categorias de respostas de um item podem ser
ordenadas entre si. E ainda: “Um caso particular deste modelo é o modelo de escala
gradual, em que se supõe que os escores das categorias são igualmente espaçados.”
(ANDRICH, 1978, Apud COSTA, 2010).
Segundo COSTA (2010) e ANDRADE, TAVARES e VALLE (2000), suponhamos
que os escores das categorias de um item i são arranjados em ordem de menor para
o maior e denotados por k = 0, 1, …, 𝑚𝑖, onde (𝑚𝑖 + 1) é o número de categorias do
i-ésimo item. A probabilidade de um indivíduo j escolher uma partícula categoria ou
outra mais alta do item i pode ser dada por uma extensão do modelo logístico de 2
parâmetros:
𝑃𝑖,𝑘+ (𝜃𝑗) =
1
1+𝑒−𝐷𝑎𝑖(𝜃𝑗−𝑏𝑖) (2.3)
Com i = 1, 2, …, I, j = 1, 2, …, n e k = 0, 1, ... mi, onde:
𝑏𝑖,𝑘 É o parâmetro de dificuldade da k-ésima categoria do item i. Para este
parâmetro, por definição, tem-se que: 𝑏𝑖,1 ≤ 𝑏𝑖,2 ≤ ⋯ ≤ 𝑏𝑖,𝑚, ou seja, devemos ter
necessariamente uma ordenação entre o nível de dificuldade das categorias de um
dado item, de acordo com a classificação de seus escores.
𝑃𝑖,𝑘+ (𝜃𝑗) É a probabilidade de um indivíduo j escolher a categoria k ou outra mais
alta do item i.
𝜃𝑗 Representa a habilidade, proficiência (traço latente) do j-ésimo indivíduo.
𝑎𝑖 É o parâmetro de discriminação (ou de inclinação) do item i, com valor
proporcional à inclinação da Curva Característica do Item – CCI no ponto 𝑏𝑖. O
parâmetro de discriminação a varia a cada item, mas é constante dentro dos itens.
Essa restrição de igual inclinação em cada categoria tem a finalidade de evitar
probabilidades negativas.
𝐷 é o fator de escala constante e igual a 1. Utiliza-se o valor 1,7 quando se
deseja que a função logística forneça resultado semelhante ao da função ogiva
normal.
O Modelo Gradual de Samejima também permite calcular a probabilidade do
indivíduo j receber um determinado escore no item i. Segundo COSTA (2010),
podemos calcular através da seguinte expressão:
𝑃𝑖,𝑘(𝜃) = 𝑃𝑖,𝑘+ (𝜃) − 𝑃𝑖,(𝑘+1)
+ (𝜃) (2.4)
27
Entretanto, Samejima (Apud COSTA, 2010) também define )(0,
iP e )()1(,
imiP
como sendo:
)(0,
iP = 1 e )()1(,
imiP = 0
Sendo assim,
𝑃𝑖,0(𝜃𝑗) = 𝑃𝑖,0+ (𝜃𝑗) − 𝑃𝑖,1
+ (𝜃𝑗) = 1 − 𝑃𝑖,1+ (𝜃𝑗)
E também:
𝑃𝑖,𝑚(𝜃𝑗) = 𝑃𝑖,𝑚+ (𝜃𝑗) − 𝑃𝑖,𝑚𝑖+1
+ (𝜃𝑗) = 𝑃𝑖,𝑚+ (𝜃𝑗)
Portanto, o Modelo Gradual de Samejima segundo COSTA (2010) é dado por:
𝑃𝑖,𝑘(𝜃𝑗) = 1
1+𝑒𝐷𝑎𝑖(𝜃𝑗−𝑏𝑖,𝑘) −
1
1+𝑒−𝐷𝑎𝑖(𝜃𝑗−𝑏𝑖,(𝑘+1)
(2.5)
Onde:
𝑘 = 0, 1, 2, … , 𝑚𝑖 + 1 Representam as categorias de respostas, e para 𝑚𝑖 +
1 categorias, teremos 𝑚𝑖 valores de dificuldades a serem estimados;
𝑖 = 0, 1, 2, … , 𝐼 Representa o número de itens do teste. Segundo COSTA (2010)
para um teste de 𝐼 itens, onde cada item há 𝑚𝑖 + 1 categorias, teremos 𝛴𝑖=1𝐼 = 𝑚𝑖 + 𝐼
parâmetros de itens a serem estimados;
𝜃 Representa o valor da variável latente, ou coeficiente de proficiência de cada
aluno.
2.3.4 - Curva Característica do Item – Modelo de Resposta Gradual
Diferentemente da CCI do Modelo Logístico de Três Parâmetros, que admitia
apenas uma resposta correta e as demais erradas, a CCI do Modelo de resposta
gradual considera cada resposta de um determinado item i, sendo que para cada
categoria de resposta, será gerada uma curva, como podemos visualizar no gráfico a
seguir:
28
Figura 2.2 - Exemplo de uma Curva Característica do Item – (CCI) para o Modelo Gradual
de Samejima.
No gráfico, temos quatro categorias de respostas, representados por P0, P1, P2
e P3 , o eixo das ordenadas representa a probabilidade do aluno responder o item, e
o eixo das abscissas representa a habilidade do aluno.
Segundo a análise de ANDRADE, TAVARES e VALLE (2000), verifica-se que
os alunos com habilidade -6 até -2 tem mais chances de responderem apenas a
categoria 0. Os alunos com habilidade de -2 até 0 tem mais chances de responderem
apenas a categoria 1, 0 até 2 tem mais chance de responderem apenas a categoria 2
e de 2 em dia tem mais chance de responderem apenas a categoria 3.
ANDRADE, TAVARES e VALLE (2000) também justificam a importância de fixar
o o valor do coeficiente a i para manter a igualdade no espaçamento de cada item, para
que possa ser representante do modelo de escala gradual, por causa de bi , j .
Usaremos o Modelo de Resposta Gradual para analisarmos o questionário
socioeconômico dos candidatos do ENEM, visto que o questionário em si é um teste
que possibilita várias categorias de respostas.
29
Capitulo 3: O Procedimento com os Dados
3.1. - Abordagem
Neste trabalho, a abordagem utilizada será quantitativo, visto que
trabalharemos apenas com variáveis numéricas.
3.2 - Método utilizado
O método que será utilizado para trabalhar com os dados numéricos foi o
Levantamento tipo Survey (HO, MIGUEL, 2012), visto que para levantamento de
dados foi utilizados apenas o questionário socioeconômico respondido pelos
candidatos.
3.3 - Metodologia da pesquisa: obtenção dos dados.
Os dados (microdados do ENEM) foram obtidos pelo site do INEP (inep.gov.br),
o qual disponibiliza os dados e os inputs para os seguintes programas – SAS
(Statistical Analysis System) e para IBM SPSS ou somente SPSS. Em nosso trabalho,
processamos os dados pelo SPSS, para que os artifícios necessários fossem
adequados para a comparação do NSE (nível socioeconômico, que veremos no tópico
seguinte) e o desempenho do aluno na prova.
3.4 - Nível socioeconômico – NSE.
Segundo ALVES e SOARES (2009) o NSE de um ponto de vista operacional é
tomado como um construto teórico, que se entende como uma variável latente que
não é diretamente observada, cuja medida é feita pela agregação de informações
sobre: a educação, a ocupação e a riqueza ou rendimento dos indivíduos.
Ainda segundo os autores o nível socioeconômico é requisitado em inúmeros
estudos como variável explicativa ou de controle para a análise de diversos
fenômenos sociais. Porém, não há um consenso na literatura sobre sua conceituação
e nem como medir o NSE nas pesquisas empíricas.
3.5 - Seleção dos dados
Para uma construção do índice do nível socioeconômico foi selecionado
algumas variáveis do questionário sócio econômico, os quais foram respondidos pelos
candidatos do ENEM, selecionamos os seguintes candidatos para a composição do
NSE:
O aluno deve ser concluinte (está terminando o ensino médio no ano em que
se escreveu para o ENEM);
O aluno respondeu todas as perguntas (variáveis) selecionadas para a
construção do NSE.
30
Para a construção do NSE, nos baseamos nas bases de dados do ENEM dos
anos 2009, 2010 e 2011 que foram disponibilizados pelo site do INEP como dito
anteriormente. E apesar das análises dos dados para a composição do NSE serem
do mesmo exame o ENEM (2009 a 2011), temos diferentes questionários
socioeconômicos para cada ano.
Os critérios para a seleção das variáveis foram baseados no trabalho de ALVES
e SOARES (2009) e COSTA (2010) os quais se segue:
Educação dos pais;
Ocupação dos pais;
Renda familiar;
Tipo de escola em que estudou;
Itens de conforto doméstico.
Com tais critérios fizemos a escolha das seguintes variáveis para obtenção do
índice do NSE para cada ano do exame.
Para 2009 foi escolhida vinte e duas variáveis, as quais se seguem:
Variáveis Rótulo
Q03 Como você se considera?
Q07 Onde e como mora atualmente?
Q17 Até quando seu pai estudou?
Q18 Até quando sua mãe estudou?
Q19 Área que o pai trabalha ou trabalhou,
na maior parte da vida
Q20 Área que sua mãe trabalha ou
trabalhou, na maior parte da vida
Q21 Renda familiar (somando a do
respondente e com a das pessoas que
moram com ele)
Q22 Tem TV e quantas
Q23 Tem Videocassete e/ou DVD e quantos
Q24 Tem Rádio e quantos
Q25 Tem Microcomputador e quantos
Q26 Tem Automóvel e quant
Q27 Tem Máquina de lavar roupa e quantos
Q28 Tem Geladeira e quantas
Q29 Tem Telefone fixo e quantos
31
Q30 Tem Telefone celular e quantos
Q31 Tem Acesso à Internet e quantos
Q32 Tem TV por assinatura e quantas
Q42 Trabalha, ou já trabalhou, ganhando
algum salário ou rendimento
Q43 Trabalhou ou teve alguma atividade
remunerada durante os estudos
Q73 Em que tipo de escola cursou o ensino
fundamental (1ª grau)
Q77 Em que tipo de escola cursou ou está
cursando o ensino médio (2º grau)
Tabela 3.1: Itens selecionados do Questionário Socioeconômico do ENEM 2009
Para 2010 foram selecionadas oito variáveis, e vale ressaltar que em 2010 não
foram encontrados itens de conforto domésticos, como isso, obtivemos as seguintes
variáveis:
Variáveis Rótulo
Q02 Qual é o nível de escolaridade do seu
pai?
Q03 Qual é o nível de escolaridade da sua
mãe?
Q04 Somando a sua renda com a renda
das pessoas que moram com você,
quanto é, aproximadamente, a renda
familiar mensal?
Q05 Qual a sua renda mensal,
aproximadamente?
Q06 A casa onde você mora é?
Q07 Sua casa está localizada em?
Q30 Em que tipo de escola você cursou o
Ensino Fundamental?
Q33 Em que tipo de escola você cursou o
Ensino Médio?
Tabela 3.2: Itens selecionados do Questionário Socioeconômico do ENEM 2010
32
Para 2011 foram selecionadas vinte e três variáveis, as quais se seguem:
Variáveis Rótulo
Q02 Até quando seu pai estudou?
Q03 Até quando sua mãe estudou?
Q04 Somando a sua renda com a renda
das pessoas que moram com você,
quanto é, aproximadamente, a renda
familiar mensal?
Q05 Qual a sua renda mensal,
aproximadamente?
Q06 A casa onde você mora é?
Q07 Sua casa está localizada em?
Q30 Em que tipo de escola você cursou o
Ensino Fundamental?
Q33 Em que tipo de escola você cursou o
Ensino Médio?
Q61 Você tem em sua casa
TV em cores?
Q62 Você tem em sua casa
Videocassete e/ou DVD?
Q63 Você tem em sua casa
Rádio?
Q64 Você tem em sua casa
Microcomputador?
Q65 Você tem em sua casa
Automóvel?
Q66 Você tem em sua casa
Máquina de lavar roupa?
Q67 Você tem em sua casa
Geladeira ?
Q68 Você tem em sua casa
Freezer (aparelho independente ou
parte da geladeira duplex)?
Q69 Você tem em sua casa
Telefone fixo?
Q70 Você tem em sua casa
Telefone celular?
Q71 Você tem em sua casa
Acesso à Internet?
33
Q72 Você tem em sua casa
TV por assinatura?
Q73 Você tem em sua casa
Aspirador de pó?
Q74 Você tem em sua casa
Empregada mensalista?
Q75 Você tem em sua casa
Banheiro?
Tabela 3.3: Itens selecionados do Questionário Socioeconômico do ENEM 2011
3.6 - Ajuste das variáveis
Com as variáveis escolhidas para cada ano do ENEM, tivemos que ajustar os
bancos de dados, que consiste, em adéqua os dados para obtenção do índice do NSE
e do desempenho do candidato que vamos descrevê-los em algumas etapas para
uma compreensão melhor.
1ª etapa: Processamento de dados.
Processar os dados de identificação e os dados do questionário
socioeconômico, gerando dois bancos de dados. Em nossa pesquisa processamos
no programa SPSS e utilizamos a sintaxe (programação) disponibilizadas pelo INEP,
isso, para essa primeira etapa.
2ª etapa: Junção do banco de dados.
Para haver uma praticidade maior juntamos os bancos de dados (o de
identificação com o questionário socioeconômico), criando um novo banco de dados
com todas as informações, tanto de identificação como do socioeconômico.
3ª etapa: Redução do banco de dados.
Para reduzirmos o banco de dados fizemos o filtro, que consiste em separar
apenas os candidatos que nos interessam, ou seja, os que responderam o
questionário socioeconômico, os que são concluintes, os que tiveram presença nas
nos dois dias de prova e excluir as variáveis que não nos interessam deixando apenas
as variáveis que selecionamos do questionário socioeconômico o ID (identificação do
aluno) sua etnia e a nota em cada área da prova e na redação.
34
4ª etapa: Transformação de variáveis.
Essa etapa consiste em transformar as variáveis do questionário
socioeconômico de string para numeric, (ou seja, transformar uma variável qualitativa
para uma variável quantitativa) com o intuito de preparar o banco de dados para o
processamento do mesmo em outro programa Multilog (THISSEN, 1991). Nesta etapa
atribuímos níveis para as respostas do questionário socioeconômico para obtenção
do NSE. A escala vai de 1 à 5 e para as respostas que não interessam atribuímos o
numero 9, mostraremos os níveis das respostas para cada pergunta em anexo.
Salvando também um outro banco de dados apenas com o ID do candidato e o seu
desempenho, o mesmo consiste em uma média aritmética das notas em cada área
da prova e redação:
𝑁𝑇𝐶𝑁+𝑁𝑇𝐶𝐻+𝑁𝑇𝐿𝐶+𝑁𝑇𝑀𝑇+𝑁𝑇𝑅𝐸𝐷𝐴ÇÃ𝑂
5 (3.1)
Significado das siglas
NT_CN: Nota da prova de Ciências da Natureza
NT_HC: Nota da prova de Ciências Humanas
NT_LC: Nota da prova de Linguagens e Códigos
NT_MT: Nota da prova de Matemática
5ª etapa: Amostragem.
Todas essas quatro etapas tem o desfecho nessa, pois, estávamos nada mais
do que adequando o banco de dados para fazer amostragens. Para processar tais
amostragens no Multilog. Essas amostragens consistem em três informações – o ID,
etnia e respostas das variáveis selecionadas do questionário socioeconômico,
salvamos essas amostragens com a extensão DAT. Devido Multilog processar apenas
noventa e nove mil novecentos e noventa e nove linhas, tivemos que fazer três bancos
de dados para 2009, onze para 2010 e doze para 2011. Isso tudo, de vido a nossa
escolha de utilizar o Multilog para obtenção do índice do NSE.
6ª etapa: Obtenção do NSE.
Tendo os bancos preparados para o Multilog, processamos o primeiro banco
para obtenção do RANDOM (isso para a visualização dos parâmetros do itens) em
seguida processamos os bancos de dados de forma sistemática para obtenção do
SCORE (o score entende-se como o NSE), assim, formamos novamente um único
banco para cada ano de prova que nos permite a visualização do NSE do desvio
padrão e do ID de cada candidato. Vale ressaltar que o NSE neste momento está na
métrica ou escala (0, 1), ou seja, média zero e desvio padrão um, pois, é com essa
35
métrica que o Multilog trabalha, no entanto, ajustaremos o NSE para a métrica (500,
100) utilizando o SPSS novamente. Ao processarmos os dados no SPSS ajustamos
o NSE da seguinte forma:
𝑁 = 𝑁𝑆𝐸. 𝐷𝑃 + 𝑀 (3.2)
Onde, o N é o NSE na escala (500, 100), o DP é o desvio padrão da escala (500, 100)
e M é a média da escala (500, 100).
Ainda no SPSS e com o NSE em uma métrica mais adequada (500, 100),
juntamos esse banco de dados com o banco de dados do desempenho de cada
candidato e separamos novamente os bancos de dados, agora por etnia para cada
ano, obtendo em cada banco – o ID, a etnia, o NSE e o desempenho. Isso, para que
aja uma análise melhor das informações, ranqueando as mesmas (NSE e o
desempenho), cujo as análises serão feitas no capítulo seguinte.
Sendo assim, para cada ano estudado, percebemos que os parâmetros dos
itens do NSE mudam devido questionário socioeconômico mudar a cada ano.
Portanto, será necessário analisar separadamente os anos de 2009, 2010 e 2011.
Ao analisarmos cada ano, primeiro faremos uma análise para cada etnia,
analisando o mais alto escore do NSE e desempenho, comparando entre si, e depois
será feito um ranqueamento entre as etnias.
36
Capítulo 4: Resultados Obtidos
4.1 - Análises dos dados:
Como foi apresentado no capítulo anterior, faremos uma análise para cada
etnia em cada ano separadamente, ranqueando os dados utilizando o programa
SPSS. Para analisarmos cada dados, partimos do pressuposto de que quanto
melhores condições, ou seja, quanto maior oíndice do Nível Socioeconômico, maior
as chances do candidato obter um melhor desempenho.
4.2 - Análise dos dados de 2009:
Para o ano de 2009, foram analisados 262084 candidatos, sendo que 107199
desses eram da etnia branca, 33024 da etnia negra e 109494 da etnia parda. Todos
estes candidatos estão dentro do critério apresentado no capítulo III, tendo os
candidatos e as variáveis que realmente interessam para a construção do NSE e o
desempenho dos mesmos. Sendo assim, faremos uma análise para cada etnia que
escolhemos, que são – brancos pardos e brancos.
4.3 - Análise por etnia em 2009:
4.3.1 - Brancos:
Para este banco ficaram as informações de 107199 candidatos, os quais foram
distribuídos com a frequência representada nos histogramas:
Figura 4.1 – Histograma do desempenho da etnia branco em 2009.
37
Figura 4.2 – Histograma do NSE da etnia branco em 2009.
Percebemos que as duas frequências tende a ser normal, devido a
concentração próximo ao centro. A seguir, temos a seguinte tabela com dados da
maior concentração de pessoas, a média desta etnia e o desvio padrão, para o
desempenho e NSE:
DESEMPENHO NSE
CONCENTRAÇÃO 493,30 370,70 MÉDIA 518,98 408,56 DESVIO PADRÃO 83,87 52,33 Tabela 4.1: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia branco de 2009.
A seguir, temos a tabela com os resultados do ranqueamento:
Mínimo Máximo
Desempenho 299,50 891,76 NSE 246,30 712,80
Tabela 4.2: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia branco de 2009.
38
Tabela 4.3: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho e
NSE da etnia Branco de 2009.
Ao ranquearmos os dados percebemos resultados inusitados que não
esperávamos, como o candidato que obteve o maior índice no desempenho, que foi
de 891,76, no entanto, seu NSE foi abaixo da média 380,80. Esperávamos que o
candidato que teria o maior desempenho fosse o que estivesse entre os melhores
NSE. Em contra partida o que teve o desempenho mais baixo 299,50, obteve um NSE
maior, como 469,70.
Ao olharmos agora para o NSE temos surpresas também, a exemplo, o
candidato que obteve o maior índice no NSE com 721,80, que foi o maior NSE deste
ano, teve um desempenho abaixo da média 471,98. E o que obteve o menor índice
que foi o de 246,30, conseguiu uma nota no desempenho de 472,52, que vale ressaltar
que é maior do que o candidato com maior índice no NSE.
4.3.2 - Negro:
Neste banco ficaram as informações de 33024, os quais, tiveram a seguinte
frequência representada nos histogramas:
Figura 4.3 – Histograma do desempenho da etnia negro em 2009.
Desempenho NSE
891,76 380,80
299,50 469,70
471,98 721,80
472,52 246,30
39
Figura 4.4 – Histograma do NSE da etnia negro em 2009.
Temos também neste que as duas frequências tendem a ser normais, devido a
concentração próxima do centro. A seguir, temos a tabela contendo a concentração,
média e desvio padrão do desempenho e NSE da etnia negro em 2009:
DESEMPENHO NSE
CONCENTRAÇÃO 458,24 370,70 MÉDIA 518,98 408,56 DESVIO PADRÃO 83,87 52,33 Tabela 4.4: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia negro de 2009.
A seguir, temos o seguinte ranqueamento da etnia:
Mínimo Máximo
Desempenho 305,66 836,72 NSE 240,40 656,90
Tabela 4.5: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia negro de 2009.
40
Desempenho NSE
836,72 334,00
305,66 372,30
459,00 656,90
538,02 240,40
Tabela 4.6: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho e
NSE da etnia negro de 2009.
Nessa etnia temos resultados interessantes novamente, temos o candidato que
teve o melhor resultado do desempenho com 836,72, no entanto, o seu NSE foi de
334,00, bem abaixo da média. Já com o candidato que tirou o menor desempenho
não tivemos surpresas, pois, o seu desempenho que foi de 305,66, acompanhou de
uma certa forma o seu NSE de 372,30.
A respeito do NSE nessa etnia, o candidato que teve o maior índice com 656,90,
que não foi tão acima da média. Mas, assim como na etnia anterior o seu desempenho
foi abaixo da média com 459,00. E com o candidato com o menor NSE de 240,40, que
vale ressaltar que foi menor nesse ano, temos que seu desempenho foi um pouco
acima da média com 538,02, porém não nos chamou tanta atenção.
4.3.3 - Pardo:
Neste banco ficaram a maior quantidade de informações, foram informações
de 109494 candidatos, os quais, tiveram a seguinte frequência representada nos
histogramas:
41
Figura 4.5 – Histograma do desempenho da etnia pardos em 2009.
Figura 4.6 – Histograma do NSE da etnia pardo em 2009.
Neste também as duas frequências tendem a ser normais, devido a
concentração próxima do centro. A seguir, temos a tabela contendo a concentração,
média e o desvio padrão do desempenho e do NSE para a etnia pardo em 2009:
DESEMPENHO NSE
CONCENTRAÇÃO 458,24 370,70 MÉDIA 518,98 408,56 DESVIO PADRÃO 83,87 52,33 Tabela 4.7: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia pardo de 2009.
42
Temos os seguintes resultados com o ranqueamento que fizemos:
Mínimo Máximo
Desempenho 286,70 866,24 NSE 242,10 703,30
Tabela 4.8: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia pardo de 2009.
Tabela 4.9: Tabela Desempenho X NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho e
NSE da etnia pardo de 2009.
Ao analisarmos esse ranqueamento temos mais um resultado inusitado, pois,
o candidato que obteve a nota mais alta nessa etnia com 866,24, teve um NSE de
363,80, que foi abaixo da média. No menor desempenho não foi chamada a nossa
atenção, pois, foi o que esperamos um desempenho de 286,70 seguido de um NSE
de 400,90 os dois abaixo da média.
Agora com o NSE mais alto que foi de 703,30, esse mesmo candidato obteve
um desempenho abaixo da média de 400,90. Já o mais baixo que foi de 242,10 obteve
um desempenho de 535,70, que foi um pouco acima da média contrário ao padrão
esperado.
Mostraremos através de duas tabelas os resultados dos máximos e mínimos
com suas etnias correspondentes:
Desempenho NSE
836,72 334,00
305,66 372,30
459,00 656,90
538,02 240,40
43
Máximo Etnia
Desempenho 891,76 Branco NSE 712,80 Brancos Tabela 4.10: Tabela de Desempenho e NSE máximo e a etnia que obteve estes valores de
2009.
Mínimo Etnia
Desempenho 286,70 Pardo NSE 240,40 Negros Tabela 4.11: Tabela de Desempenho e NSE mínimo da etnia que obteve estes valores de
2009.
Com os dados obtidos e analisados mostramos que o maior desempenho foi o
da etnia branca com 891,76 de desempenho, mas, como dito anteriormente o NSE
desse candidato foi abaixo da média. Assim como, o NSE mais alto também foi o da
mesma etnia, valendo lembrar que seu desempenho foi abaixo da média não seguindo
o padrão esperado de ser o desempenho e o NSE diretamente proporcionais.
Já o desempenho mínimo, como mencionado não nos chamou a atenção, pois,
seguiu o padrão esperado, no entanto, não foi o candidato com o menor NSE. Com o
NSE mínimo nesse ano foi obtido pela etnia negra, valendo ressaltar que não foi a
etnia com o menor desempenho.
4.4 - Análise dos dados de 2010:
Foram analisados 1060774 candidatos de 2010, sendo destes 515359
candidatos da etnia branca, 92199 candidatos para etnia negro e 386842 candidatos
da etnia pardo. Todos estes estão dentro do critério apresentado no capítulo III deste
trabalho e, assim, tendo os candidatos e as variáveis que realmente interessam para
a construção do NSE e o desempenho dos mesmos. Com isso, faremos análises para
cada etnia (em nosso trabalho escolhemos brancos, pardos e negros). Importante
notar que no Histograma do NSE deste ano ficou um pouco fora do esperado, ou seja,
o gráfico não tendeu a curva normal devido o número de variáveis deste ano ser menor
comparado com os anos anteriores.
44
4.5 - Análise por etnia em 2010:
4.5.1 - Bancos:
Para este banco ficaram as informações de 515359 candidatos, aja visto, ser o
maior neste ano de prova do ENEM, os quais foram distribuídos com as frequências
representadas nos histogramas:
Figura 4.7 – Histograma do desempenho da etnia branco em 2010.
Figura 4.8 – Histograma do NSE da etnia branco em 2010.
Nestes, diferente da prova de 2009 do ENEM não foram os dois (desempenho
e NSE) tendendo a uma frequência normal, tivemos apenas o desempenho tendendo
a uma frequência normal. A seguir, a tabela com a concentração, média e desvio
padrão para o desempenho e NSE:
45
DESEMPENHO NSE
CONCENTRAÇÃO 529,78 470,00 MÉDIA 544,79 474,81 DESVIO PADRÃO 80,40 43,88
Tabela 4.12: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia branco de 2010.
Com o ranqueamento que fizemos obtivemos os seguintes resultados:
Mínimo Máximo
Desempenho 309,26 869,20 NSE 279,60 720,40
Tabela 4.13: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia branco de 2010.
Desempenho NSE
836,72 334,00
305,66 372,30
459,00 656,90
538,02 240,40
Tabela 4.14: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia branco de 2010.
Fazendo a análise dos resultados temos que o candidato que teve o maior
desempenho de 869,20 e de forma surpreendente esse mesmo candidato teve um
índice do NSE de 440,10 que é abaixo da média. E o que obteve o menor com 309,26,
com um NSE de 492,00, seguindo uma certa proporção esperada.
Com o NSE obtivemos o candidato de maior índice com 720,40 desempenho
de 647,30 sendo um pouco acima da média como esperado. Já o menor NSE com
279,60, obteve um desempenho bem acima da média de 739,06, valendo ressaltar
que, é maior do que o candidato com maior NSE.
4.5.2 - Negro:
Para este banco ficaram as informações de 92199 candidatos, os quais estão
representados nos histogramas:
46
Figura 4.9 – Histograma do desempenho da etnia negro em 2010.
Figura 4.10 – Histograma do NSE da etnia negro em 2010.
Neste também, obtivemos apenas o desempenho tendendo a uma frequência
normal. A seguir, a tabela com a concentração, média e desvio padrão do
desempenho o NSE:
DESEMPENHO NSE
CONCENTRAÇÃO 458,24 370,70 MÉDIA 518,98 408,56 DESVIO PADRÃO 83,87 52,33
Tabela 4.15: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia negro de 2010.
47
Obtivemos os seguintes resultados com o ranqueamento feito:
Mínimo Máximo
Desempenho 299,86 800,68 NSE 323,00 720,40
Tabela 4.16: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia negro de 2010.
Desempenho NSE
800,68 568,60
299,86 504,00
407,68 720,40
521,22 323,00
Tabela 4.17: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia negro de 2010.
Analisando ao resultados obtidos, temos o candidato como o desempenho de
800,68 sendo este o mais alto com o NSE de 568,60 sendo este um pouco acima da
média. Já o menor com um desempenho de 299,86, obteve um NSE de 504,00 que é
pouquíssimo acima da média.
Ao analisamos o NSE pelos máximos e mínimos temos o candidato que obteve
o maior índice com 720,40, porém, um desempenho abaixo da média com 407,68 de
desempenho. O que obteve o menor índice de NSE de 323,00 teve um desempenho
de 521,22 que é um pouco acima da média.
4.5.3 - Pardo:
Neste banco ficaram as informações de 386842, os quais, tiveram a seguinte
frequência representadas nos histogramas:
48
Figura 4.11 – Histograma do desempenho da etnia pardo em 2010.
Figura 4.12 – Histograma do NSE da etnia pardo em 2010.
Neste também, obtivemos apenas o desempenho tendendo a uma frequência
normal. A seguir, a tabela com a concentração, média e desvio padrão do
desempenho e NSE desta etnia:
DESEMPENHO NSE
CONCENTRAÇÃO 505,80 470,00 MÉDIA 507,80 475,78 DESVIO PADRÃO 74,52 44,50
Tabela 4.18: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia pardo de 2010
49
Obtivemos os seguintes resultados com o ranqueamento dos dados:
Mínimo Máximo
Desempenho 288,64 844,96 NSE 310,20 720,40
Tabela 4.19: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia pardo de 2010.
Tabela 4.20: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia pardo de 2010.
O candidato que obteve o maior desempenho foi o de 844,96 com um NSE de
503,40 que foi acima da média, sendo assim, seguindo a proporção esperada. Já o
que obteve o menor desempenho que foi de 288,64 como mostra a tabela, também
seguiu a proporção esperada obtendo um índice de NSE de 423,60.
Já com o NSE de maior índice foi de 720,40, que de forma impressionante foi
o mesmo nas três etnias escolhidas para as análises, porém com desempenhos
deferentes como é este caso em que o candidato obteve um desempenho de 659,10
que é acima da média seguindo também proporção esperada. O candidato que obteve
o menor índice de NSE que foi de 310,20 obteve um desempenho de 417,62 se esse
abaixo da média.
A seguir mostramos duas tabelas com os máximo e mínimos deste ano de
prova com suas etnias correspondentes:
Máximo Etnia
Desempenho 869,20 Branco NSE 720,40 Comum a todas as etnias Tabela 4.21: Tabela de Desempenho e NSE máximo e a etnia que obteve estes valores de
2010.
Desempenho NSE
844,96 503,40
288,64 423,60
659,10 720,40
417,62 310,20
50
Mínimo Etnia
Desempenho 288,64 Pardo NSE 279,60 Branco Tabela 4.22: Tabela de Desempenho e NSE mínimo e a etnia que obteve estes valores de
2010.
Temos que o candidato que obteve o maior desempenho nesse ano de prova
não foi o que obteve o melhor índice de NSE como dito anteriormente foi na verdade
abaixo da média. Porém, o que nos surpreendeu nesse ano foi o NSE máximo ser o
mesmo para todas as etnias que escolhemos para essas análises.
Já com o desempenho mínimo desse ano se mostrou com a proporção
esperada. Mas o que nos impressionou foi o menor índice no NSE ser da etnia branca,
pois, não esperávamos ser de tal etnia com base do ano anterior.
4.6 - Análise dos dados de 2011
Foram analisados 1176143 candidatos de 2011, sendo destes 557016
candidatos da etnia branca, 112847 candidatos para etnia negro e 441530 candidatos
da etnia parda. Todos estes estão dentro do critério apresentado no capítulo III deste
trabalho e, assim, tendo os candidatos e as variáveis que realmente interessam para
a construção do NSE e o desempenho dos mesmos. Com isso, faremos análises para
cada etnia (em nosso trabalho escolhemos brancos, pardos e negros).
4.7 - Análise por Etnia em 2011
4.7.1 - Branco:
Para este banco de dados, foram analisados 557016 candidatos que
preenchem os requisitos, sendo este o maior deste ano do ENEM, cujo os histogramas
são apresentados a seguir:
51
Figura 4.13 – Histograma do desempenho da etnia branco em 2011.
Figura 4.14 – Histograma do NSE da etnia branco em 2011.
Podemos perceber que neste tanto o desempenho quanto o NSE tendem a
uma normal. A seguir, a tabela de concentração, média e desvio padrão da etnia:
DESEMPENHO NSE
CONCENTRAÇÃO 513,20 399,80 MÉDIA 525,12 418,42 DESVIO PADRÃO 82,63 43,26
Tabela 4.23: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia branco de 2011.
Obtivemos os seguintes resultados com o ranqueamento dos dados:
52
Mínimo Máximo
Desempenho 249,54 848,46 NSE 270,20 782,00
Tabela 4.24: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia branco de 2011.
Tabela 4.25: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia branco de 2011.
O candidato que obteve o desempenho máximo, obteve o NSE de 407,80, que
foi abaixo da média, o que se torna uma certa surpresa, visto que se esperava que
possuísse um NSE maior que a média. O candidato que obteve o desempenho mínimo
obteve O NSE de 352,20, bem abaixo da média.
O candidato que obteve o NSE máximo obteve o desempenho 690,56, um
resultado acima do desempenho médio, não mostrando nenhuma surpresa. O
candidato que obteve o NSE mínimo, obteve o desempenho de 519,60 que foi um
desempenho se aproximou bastante do desempenho médio da etnia.
4.7.2 - Negro
Neste banco de dados consta 112847 candidatos do ENEM desta etnia.
Apresentaremos então, o histograma do desempenho e NSE deste banco de dados:
Figura 4.15 – Histograma do desempenho da etnia negro em 2011.
Desempenho NSE
848,46 407,80
249,54 352,20
690,56 782,00
519,60 270,20
53
Figura 4.16 – Histograma do NSE da etnia negro em 2011.
Tanto no gráfico para o desempenho quanto para o NSE podemos ver que a
curva tende a ser normal.
DESEMPENHO NSE
CONCENTRAÇÃO 487,44 399,80 MÉDIA 484,63 418,38 DESVIO PADRÃO 72,80 43,16
Tabela 4.26: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia negro de 2011.
Obtivemos os seguintes resultados do ranqueamento de dados:
Mínimo Máximo
Desempenho 256,72 827,48 NSE 270,20 752,30
Tabela 4.27: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia negro de 2011.
Desempenho NSE
827,48 521,50
256,72 425,90
548,02 752,30
553,90 270,20
Tabela 4.28: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia negro de 2011.
54
O candidato que obteve o desempenho máximo obteve o NSE de 512,50, que
foi um NSE acima da média, mostrando ser um resultado esperado. Já o que obteve
o desempenho mínimo obteve um NSE de 452,90, que também é um NSE acima da
média, que mostra ser um resultado não esperado.
O candidato que obteve o NSE máximo obteve o desempenho de 548,02,
apresentando o desempenho acima da média, no entanto, ainda muito aquém do
esperado, enquanto que o candidato que obteve o NSE mínimo obteve o desempenho
de 553,90, com um desempenho também acima da média, que é um resultado que
não é esperado.
4.7.3 - Pardo
Neste banco de dados, foram analisados 441530 candidatos. Veremos então o
histograma do desempenho e do NSE desta categoria:
Figura 4.17 – Histograma do desempenho da etnia pardo em 2011.
Figura 4.18 – Histograma do NSE da etnia pardo em 2011.
55
Analisando o gráfico, tanto a curva de desempenho quanto a curva do NSE
tendem a ser normal.
DESEMPENHO NSE
CONCENTRAÇÃO 473,40 418,45 MÉDIA 485,99 399,80 DESVIO PADRÃO 75,54 43,26
Tabela 4.29: Tabela de concentração, média e desvio padrão do desempenho e NSE para a
etnia pardo de 2011.
Ao ranquearmos os dados, obtivemos os seguintes dados:
Mínimo Máximo
Desempenho 253,54 846,42 NSE 262,70 787,50
Tabela 4.30: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia pardo de 2011.
Tabela 4.31: Tabela Desempenho x NSE dos candidatos de máximo e mínimo desempenho
e NSE da etnia pardo de 2011.
O candidato que obteve o desempenho máximo obteve o NSE de 375,90, que
foi o NSE abaixo da média, mostrando ser um resultado inesperado. No entanto o
candidato que obteve o desempenho mínimo obteve o NSE de 408,50, que foi um
NSE próximo da média.
Houveram dois candidato que obteve o NSE máximo. Um deles obteve o
desempenho 529,60 que é um desempenho acima da média, enquanto que o outro
candidato obteve o desempenho 504,72, que também foi um desempenho acima da
média. No entanto o candidato que obteve o NSE mínimo obteve o desempenho
439,94 que foi um desempenho abaixo da média o que era um resultado esperado.
Desempenho NSE
846,42 375,90
253,54 408,50
529,60 e 504,72 787,50
439,94 262,70
56
A seguir mostramos duas tabelas com os máximo e mínimos deste ano de
prova com suas etnias correspondentes:
Máximo Etnia
Desempenho 848,46 Branco NSE 787,50 Pardo Tabela 4.32: Tabela de Desempenho e NSE máximo e a etnia que obteve estes valores de
2011.
Mínimo Etnia
Desempenho 249,54 Branco NSE 262,70 Pardo Tabela 4.33: Tabela de Desempenho e NSE mínimo e a etnia que obteve estes valores de
2011.
Neste ano o candidato que obteve o desempenho máximo foi da etnia branca,
como nos anos anteriores, sendo que este candidato obteve um NSE abaixo da média.
O candidato que obteve o NSE máximo neste ano foi da etnia Parda, sendo que os
dois candidatos que obtiveram este NSE tiveram um desempenho acima da média.
Também neste ano o candidato que obteve o desempenho mínimo foi da etnia
branco, repetindo o resultado do ano anterior, onde este candidato obteve um NSE
próximo da média de sua etnia. Já o candidato que obteve o NSE mínimo foi da etnia
pardo, com um desempenho também abaixo da média.
57
Capítulo 5: Considerações Finais
5.1 - Conclusões
O ENEM (Exame Nacional do Ensino Médio), inicialmente foi criado para avaliar
o ensino médio brasileiro, no entanto a partir de 2009 o ENEM, através do SiSU
(Sistema de Seleção Unificada), tornou-se uma parte do processo seletivo ou o próprio
processo de ingresso para a universidade. Mas o que chama a atenção é o uso da
Teoria de Resposta ao Item na formulação da prova do ENEM neste ano, utilizando o
modelo logístico de três parâmetros que é um modelo dicotômico, ou seja, admite
apenas uma resposta, sendo que a TRI já estava sendo utilizada na formulação de
avaliações internacionais, como o PISA (Programa Internacional de Avaliação de
Alunos - do inglês - Programme for International Student Assessment).
No entanto, surgiu a inquietação: se por meio da TRI poderíamos comprar os
grupos étnicos no nível socioeconômico e o desempenho? Encontramos a solução no
Modelo Gradual de Samejima, que é um modelo politômico, ou seja, admite mais de
uma resposta, onde encontramos resultados satisfatórios para o NSE, visto que os
dados do desempenho dos candidatos já estavam disponíveis no site do INEP.
Neste sentido, analisamos três etnias: Branco, Negro e Pardo. Transformando
as medidas de “string” para “numeric”, foi possível fazer uma abordagem quantitativa,
utilizando o método de Survey, visto que o NSE foi calculado a partir das informações
obtidas pelo questionário socioeconômico do ENEM.
Para tal, utilizamos os softwares SPSS e Multilog (THISSEN, 1991) para
fazermos o tratamento de dados. Vale ressaltar que para obter o NSE na métrica do
desempenho do ENEM foi necessário fazer um cálculo de conversão, onde usamos a
métrica (500, 100) para converter os dados.
Ao compararmos os dados que foram trados (processados e analisados)
podemos perceber que o nosso pré-suposto que é a ideia de que o candidato que tem
um NSE acima da média terá um desempenho na prova acima da média também,
pois, julgamos que o candidato que tem um bom NSE, tende a está mais preparado
para o ENEM do que o que tem um NSE abaixo da média, sendo que a recíproca seria
verdadeira, pois, um candidato que tem um bom desempenho provavelmente teria um
NSE acima da média também. No entanto, fomos surpreendidos, pois, uma boa parte
dos resultados, vão de encontro ao nosso pré-suposto, ou seja, a maioria dos
resultados obtidos nos mostraram que o nosso pré-suposto não é válido.
Temos para isso, os resultado dos candidatos que estão em desacordo com tal
ideia, a exemplo: em 2009 temos que todos os candidatos das etnias analisadas que
tiveram o melhor desempenho que foi acima de 835, tiveram um índice de NSE de
menos de 365, valendo resaltar que é bem abaixo da média (500) e nesse mesmo
ano na etnia branca e parda os melhores índices de NSE que foram acima de 700 os
seus desempenhos foram abaixo da média, contradizendo o nosso pré-suposto. Em
2010 temos que para a etnia branca em que o melhor desempenho foi de quase 870
seu índice de NSE foi abaixo da média e o que obteve o pior NSE que foi abaixo de
58
280 obteve um desempenho de quase 740, que para esse ano o pior NSE foi o da
etnia branca. E em 2011 temos que os candidatos que tiveram o melhor desempenho
da etnia branca e da etnia parda que foi acima de 845 obtiveram também um NSE
abaixo da média valendo resaltar que o desempenho mais baixo nesse ano foi da
etnia branca.
Portanto, concluímos que é possível utilizar a TRI para a criação de uma escala
de comparação eficaz, que em nossa vertente foi de comparar candidatos dos
mesmos grupos étnicos e etnias, comparando os mesmos de uma forma fidedigna
nos permitindo ranquea-los.
5.2 - Trabalhos Futuros
Tendo em vista que é possível utilizar a TRI para a criação de uma escala de
comparação de medidas psicométricas, como sugestões de trabalhos futuros,
propomos a utilização da TRI para a criação de uma escala, para comparar o NSE e
o desempenho das escolas públicas e particulares.
59
Referências: ALVES, M. T. G., SOARES, J. F. Medidas de nível socioeconômico em pesquisas sociais: uma aplicação aos dados de uma pesquisa educacional. Opinião Pública, vol. 15, nº 1, p.1 - 30. Campinas, junho de 2009. ANDRADE, Dalton Francisco de. KARINO, Camila Akemi. Entenda a Teoria de Respostas ao Item (TRI), utilizada no ENEM. Ano desconhecido. ANDRADE, Dalton Francisco de. TAVARES, Heliton Ribeiro. VALLE, Raquel da Cunha. Teoria de Resposta ao Item: Conceitos e aplicações. SINAPE, 2000. BRASIL, http://portal.inep.gov.br/basica-levantamentos-acessar (acessado em 23/10/2013 as 10:23)
BRASIL, http://portal.inep.gov.br/web/enem/sobre-o-enem (acessado em 22/10/2013,
as 20:13)
COSTA, Fabricio Martins de. O Modelo de Samejima no estudo da relação NSE x Desempenho Via Teoria da Resposta ao Item. 2010. 63 f. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade do Estado do Pará, Belém. 2010. DAEB – DIRETORIA DE AVALIAÇÃO DA EDUCAÇÃO BÁSICA, NOTA TÉCNICA: teoria de resposta ao item. Brasília, 2012. 4 p. FRANCISCO, Reinaldo. Aplicação da Teoria da Resposta ao Item (T.R.I.) no Exame Nacional de Cursos (E.C.N.) da UNICENTRO. 2005. 135 f. Dissertação (Curso de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia) - Universidade Federal do Paraná, Curitiba. 2005. HO, Linda Lee. MIGUEL, Paulo Augusto Cauchick. Levantamento Tipo Survey. In: METODOLOGIA DE PESQUISA EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO E GESTÃO DE OPERAÇÕES. Organizador: Paulo Augusto Cauchick Miguel. p. 75 - 130. 2ª Ed - Rio de Janeiro, ABEPRO, 2012. PASQUALI, L. PRIME, R. Fundamentos da Teoria da Resposta ao Item –TRI. Avaliação psicológica, pp. 99 – 110. 2003. THISSEN, D. Multilog: multiple, categorical item analysis and test scoring: Using Item Response Theory. Chicago: Scientific Software, Inc., 1991.
60
Apêndices:
Apêndice I: Sintaxe do SPSS para tratamento dos dados de 2009
1. * JUNCAO DOS BANCOS DE DADOS
2.
MATCH FILES /FILE=* /FILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus
documentos\Microdados\2009\SEC2009GUIMA.sav'
3. /RENAME (NU_INSCRICAO = d0)
4. /DROP= d0.
5. EXECUTE.
6.
7. SAVE OUTFILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus '+
8. 'documentos\Microdados\2009\JUNCAO2009GUIMA.sav'
9. /COMPRESSED.
10.
11. * DELETANDO VARIAVEIS DESNECESSÁRIAS
12.
13. DELETE VARIABLES NU_ANO TO UF_INSC.
14. DELETE VARIABLES IN_TP_ENSINO TO UF_CIDADE_PROVA.
15. DELETE VARIABLES TX_RESPOSTAS_CN TO DS_GABARITO_MT.
16. DELETE VARIABLES NU_NOTA_COMP1 TO NU_NOTA_COMP5.
17. DELETE VARIABLES Q01 TO Q02 Q04 TO Q06 Q08 TO Q16 Q33 TO Q41 Q44
TO Q72 Q74 TO Q76 Q78 TO Q293.
18.
19. *-FAZ UM FILTRO PELOS CONCLUINTES (2009 QUE RESPONDERAM O
QUESTIONÁRIO SÓCIO-ECONÔMICO.
20. FILTER OFF.
21. USE ALL.
22. SELECT IF (ST_CONCLUSAO=2).
23. EXECUTE.
24.
25. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE CN
26. FILTER OFF.
27. USE ALL.
61
28. SELECT IF (IN_PRESENCA_CN=1).
29. EXECUTE.
30.
31. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE CH
32. FILTER OFF.
33. USE ALL.
34. SELECT IF (IN_PRESENCA_CH=1).
35. EXECUTE.
36.
37. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE LC
38. FILTER OFF.
39. USE ALL.
40. SELECT IF (IN_PRESENCA_LC=1).
41. EXECUTE.
42.
43. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE MT
44. FILTER OFF.
45. USE ALL.
46. SELECT IF (IN_PRESENCA_MT=1).
47. EXECUTE.
48.
49. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FIZERAM A REDAÇÃO
50. FILTER OFF.
51. USE ALL.
52. SELECT IF (IN_STATUS_REDACAO='P').
53. EXECUTE.
54.
55. *-FAZ UM FILTRO PELOS CONCLUINTES (2011QUE RESPONDERAM O
QUESTIONÁRIO SÓCIO-ECONÔMICO.
56. FILTER OFF.
57. USE ALL.
58. SELECT IF (IN_QSE=1).
59. EXECUTE.
60.
62
61. DELETE VARIABLES ST_CONCLUSAO TO IN_PRESENCA_MT.
62. DELETE VARIABLES IN_STATUS_REDACAO.
63. DELETE VARIABLES IN_QSE.
64.
65. SAVE OUTFILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus '+
66. 'documentos\Microdados\2009\REDUZIDO2009GUIMA.sav'
67. /COMPRESSED.
68.
69.
70. COMPUTE
71. T1=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q07,'.'),'*')).
72. COMPUTE
73. T2=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q17,'.'),'*')).
74. COMPUTE
75. T3=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q18,'.'),'*')).
76. COMPUTE
77. T4=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q19,'.'),'*')).
78. COMPUTE
79. T5=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q20,'.'),'*')).
80. COMPUTE
81. T6=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q21,'.'),'*')).
82. COMPUTE
83. T7=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q22,'.'),'*')).
84. COMPUTE
85. T8=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q23,'.'),'*')).
86. COMPUTE
87. T9=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q24,'.'),'*')).
88. COMPUTE
89. T10=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q25,'.'),'*')).
90. COMPUTE
91. T11=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q26,'.'),'*')).
92. COMPUTE
93. T12=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q27,'.'),'*')).
94. COMPUTE
63
95. T13=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q28,'.'),'*')).
96. COMPUTE
97. T14=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q29,'.'),'*')).
98. COMPUTE
99. T15=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q30,'.'),'*')).
100. EXECUTE.
101. COMPUTE
102. T16=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q31,'.'),'*')).
103. EXECUTE.
104. COMPUTE
105. T17=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q32,'.'),'*')).
106. EXECUTE.
107. COMPUTE
108. T18=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q42,'.'),'*')).
109. EXECUTE.
110. COMPUTE
111. T19=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q43,'.'),'*')).
112. EXECUTE.
113. COMPUTE
114. T20=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q73,'.'),'*')).
115. EXECUTE.
116. COMPUTE
117. T21=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q77,'.'),'*')).
118. EXECUTE.
119.
120. FORMATS T1 TO T21 (F1.0).
121.
122. * FINALIZANDO A EXCLUSÃO
123. * FILTRO PARA OS CONCLUINTES QUE RESPONDERAM
124. * PELO MENOS 10 QUESTÕES
125.
126. USE ALL.
64
127. SELECT IF
((T1+T2+T3+T4+T5+T6+T7+T8+T9+T10+T11+T12+T13+T14+T15+T16+T17+T1
8+T19+T20+T21)=21).
128. EXECUTE.
129.
130.
131. * FINALIZANDO O FILTRO PARA SELEÇÃO DE PELO MENOS 10
QUESTÕES
132. *RECODIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS.
133.
134. RECODE Q03 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=4) ('E'=5) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_0.
135. RECODE Q07 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=2) ('B'=3) ('C'=4) ('D'=1) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_1.
136. RECODE Q17 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=1) ('C'=2) ('D'=2) ('E'=3) ('F'=3)
('G'=4) ('H'=4) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_2.
137. RECODE Q18 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=1) ('C'=2) ('D'=2) ('E'=3) ('F'=3)
('G'=4) ('H'=4) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_3.
138. RECODE Q19 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=3) ('C'=3) ('D'=3) ('E'=3) ('F'=3)
('G'=1) ('H'=2) ('I'=1) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_4.
139. RECODE Q20 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=3) ('C'=3) ('D'=3) ('E'=3) ('F'=3)
('G'=1) ('H'=2) ('I'=1) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_5.
140. RECODE Q21 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=4) ('E'=4) ('F'=5)
('G'=5) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_6.
141. RECODE Q22 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_7.
142. RECODE Q23 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_8.
143. RECODE Q24 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_9.
144. RECODE Q25 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_10.
145. RECODE Q26 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_11.
65
146. RECODE Q27 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_12.
147. RECODE Q28 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_13.
148. RECODE Q29 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_14.
149. RECODE Q30 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_15.
150. RECODE Q31 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_16.
151. RECODE Q32 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_17.
152. RECODE Q42 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=2) ('B'=1) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_18.
153. RECODE Q43 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=3) ('B'=1) ('C'=2) ('D'=2) ('E'=3) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_19.
154. RECODE Q73 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=2) ('D'=1) ('E'=1) ('F'=1)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_20.
155. RECODE Q77 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=3) ('E'=1) ('F'=2)
('G'=1) ('H'=2) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) ('L'=9) ('M'=9) INTO I_21.
156. EXECUTE.
157.
158. FORMATS I_0 TO I_21 (F1.0).
159. DELETE VARIABLES Q03 TO T21.
160.
161. * CALCULA O DESEMPENHO DE CADA ALUNO NA PROVA DO ENEM
162.
163. COMPUTE
DESEMPENHO=(NU_NT_CN+NU_NT_CH+NU_NT_LC+NU_NT_MT+NU_NOT
A_REDACAO) / 5.
164. EXECUTE.
165.
166. SAVE OUTFILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus '+
167. 'documentos\Microdados\2009\PRIINCIPAL2009GUIMA.sav'
66
168. /COMPRESSED.
169.
170. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO I_1 TO I_21.
171.
172. SAVE OUTFILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus '+
173. 'documentos\Microdados\2009\DESEMPENHO2009GUIMA.sav'
174. /COMPRESSED.
175.
176. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PARA PODER FAZER A AMOSTRAGEM
177. DATASET CLOSE ALL.
178. GET
179. FILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus '+
180. 'documentos\Microdados\2009\PRIINCIPAL2009GUIMA.sav'.
181.
182. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
183.
184. * seleciona de caso 1 ate 99999
185. FILTER OFF.
186. USE 1 thru 99999 /permanent.
187. EXECUTE.
188.
189. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PARA PODER FAZER A AMOSTRAGEM
190.
191. WRITE OUTFILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus '+
192. 'documentos\Microdados\2009\NSEGUIMA09_1.dat'
193. TABLE /ALL.
194. EXECUTE.
195.
196. DATASET CLOSE ALL.
197.
198. GET
199. FILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus '+
200. 'documentos\Microdados\2009\PRIINCIPAL2009GUIMA.sav'.
67
201.
202. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
203.
204. * seleciona de caso 100000 ate 199999
205. FILTER OFF.
206. USE 100000 thru 199998 /permanent.
207. EXECUTE.
208.
209. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PARA PODER FAZER A AMOSTRAGEM
210.
211. WRITE OUTFILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus '+
212. 'documentos\Microdados\2009\NSEGUIMA09_2.dat'
213. TABLE /ALL.
214. EXECUTE.
215.
216. DATASET CLOSE ALL.
217.
218. GET
219. FILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus '+
220. 'documentos\Microdados\2009\PRIINCIPAL2009GUIMA.sav'.
221.
222. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
223.
224. * seleciona de caso 200000 ate 262084
225. FILTER OFF.
226. USE 199999 thru 262084 /permanent.
227. EXECUTE.
228.
229. WRITE OUTFILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus '+
230. 'documentos\Microdados\2009\NSEGUIMA09_3.dat'
231. TABLE /ALL.
232. EXECUTE.
68
Apêndice II: Sintaxe do SPSS para o tratamento de dados de 2010
1. *JUNÇÃO DOS BANCOS DE DADOS
2.
3. MATCH FILES /FILE=*
4. /FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\Untitled2.sav'
5. /RENAME (NU_INSCRICAO = d0)
6. /DROP= d0.
7. EXECUTE.
8.
9. SAVE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\RED
UZIDO_ENEM2010GUIMA.sav'
10. /COMPRESSED.
11.
12. *FAZ UJM FILTRO DOS QUE RESPONDERAM O QSE
13. FILTER OFF.
14. USE ALL.
15. SELECT IF (IN_QSE=1).
16. EXECUTE.
17.
18. *-FAZ UM FILTRO PELOS CONCLUINTES (2010QUE RESPONDERAM O
QUESTIONÁRIO SÓCIO-ECONÔMICO).
19. FILTER OFF.
20. USE ALL.
21. SELECT IF (ST_CONCLUSAO=2).
22. EXECUTE.
23.
24. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE CN
25. FILTER OFF.
26. USE ALL.
27. SELECT IF (IN_PRESENCA_CN=1).
28. EXECUTE.
29.
69
30. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE CH
31. FILTER OFF.
32. USE ALL.
33. SELECT IF (IN_PRESENCA_CH=1).
34. EXECUTE.
35.
36. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE LC
37. FILTER OFF.
38. USE ALL.
39. SELECT IF (IN_PRESENCA_LC=1).
40. EXECUTE.
41.
42. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE MT
43. FILTER OFF.
44. USE ALL.
45. SELECT IF (IN_PRESENCA_MT=1).
46. EXECUTE.
47.
48. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA E ENTRGARAM A
REDAÇÃO
49. FILTER OFF.
50. USE ALL.
51. SELECT IF (IN_STATUS_REDACAO='P').
52. EXECUTE.
53.
54. SAVE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\RED
UZIDO_ENEM2010GUIMA.sav'
55. /COMPRESSED.
56.
57. DELETE VARIABLES NU_ANO TO TP_ESTADO_CIVIL.
58. DELETE VARIABLES PK_COD_ENTIDADE TO IN_PRESENCA_MT.
59. DELETE VARIABLES TX_RESPOSTAS_CN TO NU_NOTA_COMP5.
60. DELETE VARIABLES IN_QSE TO Q01.
70
61.
62. DELETE VARIABLES Q08 TO Q29 Q31 TO Q32 Q34 TO Q57.
63.
64. SAVE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\RED
UZIDO_ENEM2010GUIMA.sav'
65. /COMPRESSED.
66.
67. *TRANSFORMAÇÃO DE VARIÁVEL
68. COMPUTE
69. T1=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q02,'.'),'*')).
70. COMPUTE
71. T2=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q03,'.'),'*')).
72. COMPUTE
73. T3=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q04,'.'),'*')).
74. COMPUTE
75. T4=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q05,'.'),'*')).
76. COMPUTE
77. T5=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q06,'.'),'*')).
78. COMPUTE
79. T6=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q07,'.'),'*')).
80. COMPUTE
81. T7=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q30,'.'),'*')).
82. COMPUTE
83. T8=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q33,'.'),'*')).
84. EXECUTE.
85.
86. FORMATS T1 TO T8 (F1.0).
87.
88. * FINALIZANDO A EXCLUSÃO
89. * FILTRO PARA OS CONCLUINTES QUE RESPONDERAM PELO MENOS 10
QUESTÕES
90.
91. USE ALL.
71
92. SELECT IF ((T1+T2+T3+T4+T5+T6+T7+T8)=8).
93. EXECUTE.
94. * FINALIZANDO O FILTRO PARA SELEÇÃO DE PELO MENOS 10 QUESTÕES
95. *RECODIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS.
96.
97. RECODE Q02 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=2) ('D'=3) ('E'=4) ('F'=4)
('G'=5) ('H'=1) ('I'=9) INTO I_1.
98. RECODE Q03 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=2) ('D'=3) ('E'=4) ('F'=4)
('G'=5) ('H'=1) ('I'=9) INTO I_2.
99. RECODE Q04 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=1) ('C'=2) ('D'=2) ('E'=3) ('F'=4)
('G'=5) ('H'=9) ('I'=9) INTO I_3.
100. RECODE Q05 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=1) ('C'=2) ('D'=2) ('E'=3) ('F'=4)
('G'=5) ('H'=9) ('I'=9) INTO I_4.
101. RECODE Q06 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=3) ('B'=2) ('C'=1) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) INTO I_5.
102. RECODE Q07 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=2) ('B'=3) ('C'=1) ('D'=1) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) INTO I_6.
103. RECODE Q30 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=3) ('B'=3) ('C'=5) ('D'=4) ('E'=2) ('F'=3)
('G'=2) ('H'=1) ('I'=9) INTO I_7.
104. RECODE Q33 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=3) ('B'=3) ('C'=5) ('D'=4) ('E'=2) ('F'=3)
('G'=2) ('H'=1) ('I'=9) INTO I_8.
105. EXECUTE.
106.
107. FORMATS I_1 TO I_8 (F1.0).
108.
109. DELETE VARIABLES Q02 TO T8.
110.
111. SAVE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\RED
UZIDO_ENEM2010GUIMA.sav'
112. /COMPRESSED.
113.
114. * CALCULA O DESEMPENHO DE CADA ALUNO NA PROVA DO ENEM
115.
72
116. COMPUTE
DESEMPENHO=(NU_NT_CN+NU_NT_CH+NU_NT_LC+NU_NT_MT+NU_NOT
A_REDACAO) / 5.
117. EXECUTE.
118.
SAVE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\RED
UZIDO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'
119. /COMPRESSED.
120.
121. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO I_8.
122.
123. SAVE OUTFILE=
124.
'C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZIDO_E
NEM2010GUIMA(DESEMPENHO).sav'
125. /COMPRESSED.
126.
127. * ABRE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A AMOSTRAGEM 1.
128.
129. DATASET CLOSE ALL.
130.
131. GET
132.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI
DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.
133.
134. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
135.
136. *SELECIONA DE CASO 1 ATE 99999.
137. FILTER OFF.
138. USE 1 thru 99999 /permanent.
139. EXECUTE.
73
140.
141. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\NSE
_2010GUIMA_1.dat'
142. TABLE /ALL.
143. EXECUTE.
144.
145. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 2.
146.
147. DATASET CLOSE ALL.
148.
149. GET
150.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI
DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.
151.
152. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
153.
154. *SELECIONA DE CASO 100000 ATE 199998.
155. FILTER OFF.
156. USE 100000 thru 199998 /permanent.
157. EXECUTE.
158.
159. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\NSE
_2010GUIMA_2.dat'
160. TABLE /ALL.
161. EXECUTE.
162.
163. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 3.
164.
74
165.
166. DATASET CLOSE ALL.
167.
168. GET
169.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI
DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.
170.
171. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
172.
173. *SELECIONA DE CASO 199999 ATE 299997.
174. FILTER OFF.
175. USE 199999 thru 299997 /permanent.
176. EXECUTE.
177.
178. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\NSE
_2010GUIMA_3.dat'
179. TABLE /ALL.
180. EXECUTE.
181.
182. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 4.
183.
184. DATASET CLOSE ALL.
185.
186. GET
187.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI
DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.
188.
189. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
75
190.
191. *SELECIONA DE CASO 299998 ATE 399996.
192. FILTER OFF.
193. USE 299998 thru 399996 /permanent.
194. EXECUTE.
195.
196. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\NSE
_2010GUIMA_4.dat'
197. TABLE /ALL.
198. EXECUTE.
199.
200. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 5.
201.
202. DATASET CLOSE ALL.
203.
204. GET
205.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI
DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.
206.
207. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
208.
209. *SELECIONA DE CASO 399997 ATE 499995.
210. FILTER OFF.
211. USE 399997 thru 499995 /permanent.
212. EXECUTE.
213.
214. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\NSE
_2010GUIMA_5.dat'
215. TABLE /ALL.
76
216. EXECUTE.
217.
218. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 6.
219.
220. DATASET CLOSE ALL.
221.
222. GET
223.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI
DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.
224.
225. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
226.
227. *SELECIONA DE CASO 499996 ATE 599994.
228. FILTER OFF.
229. USE 499996 thru 599994 /permanent.
230. EXECUTE.
231.
232. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\NSE
_2010GUIMA_6.dat'
233. TABLE /ALL.
234. EXECUTE.
235.
236. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 7.
237.
238. DATASET CLOSE ALL.
239.
240. GET
77
241.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI
DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.
242.
243. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
244.
245. *SELECIONA DE CASO 599995 ATE 699993.
246. FILTER OFF.
247. USE 599995 thru 699993 /permanent.
248. EXECUTE.
249.
250. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\NSE
_2010GUIMA_7.dat'
251. TABLE /ALL.
252. EXECUTE.
253.
254. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 8.
255.
256. DATASET CLOSE ALL.
257.
258. GET
259.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI
DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.
260.
261. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
262.
263. *SELECIONA DE CASO 699994 ATE 799992.
264. FILTER OFF.
265. USE 699994 thru 799992 /permanent.
78
266. EXECUTE.
267.
268. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\NSE
_2010GUIMA_8.dat'
269. TABLE /ALL.
270. EXECUTE.
271.
272. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 9.
273.
274. DATASET CLOSE ALL.
275.
276. GET
277.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI
DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.
278.
279. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
280.
281. *SELECIONA DE CASO 799993 ATE 899991.
282. FILTER OFF.
283. USE 799993 thru 899991 /permanent.
284. EXECUTE.
285.
286. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\NSE
_2010GUIMA_9.dat'
287. TABLE /ALL.
288. EXECUTE.
289.
290. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 10.
79
291.
292. DATASET CLOSE ALL.
293.
294. GET
295.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI
DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.
296.
297. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
298.
299. *SELECIONA DE CASO 899992 ATE 999990.
300. FILTER OFF.
301. USE 899992 thru 999990 /permanent.
302. EXECUTE.
303.
304. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\NSE
_2010GUIMA_10.dat'
305. TABLE /ALL.
306. EXECUTE.
307.
308. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 11.
309.
310. DATASET CLOSE ALL.
311.
312. GET
313.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI
DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.
314.
315. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
80
316.
317. *SELECIONA DE CASO 999991 ATE 1060774.
318. FILTER OFF.
319. USE 999991 thru 1060774 /permanent.
320. EXECUTE.
321.
322. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\NSE
_2010GUIMA_11.dat'
323. TABLE /ALL.
324. EXECUTE.
81
Apêndice III: Sintaxe do SPSS para tratamento de dados de 2011
325. *JUNÇÃO DOS BANCOS DE DADOS
326.
327. MATCH FILES /FILE=*
328. /FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\soe2011guima.sav'
329. /RENAME (NU_INSCRICAO = d0)
330. /DROP= d0.
331. EXECUTE.
332.
333. SAVE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM20
11GUIMA.sav'
334. /COMPRESSED.
335.
336. *FAZ UM FILTRO PELOS QUE RESPONDERAM O QSE
337. FILTER OFF.
338. USE ALL.
339. SELECT IF (IN_QSE=1).
340. EXECUTE.
341.
342. *-FAZ UM FILTRO PELOS CONCLUINTES (2010QUE RESPONDERAM O
QUESTIONÁRIO SÓCIO-ECONÔMICO).
343. FILTER OFF.
344. USE ALL.
345. SELECT IF (ST_CONCLUSAO=2).
346. EXECUTE.
347.
348. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE CN
349. FILTER OFF.
350. USE ALL.
351. SELECT IF (IN_PRESENCA_CN=1).
352. EXECUTE.
353.
82
354. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE CH
355. FILTER OFF.
356. USE ALL.
357. SELECT IF (IN_PRESENCA_CH=1).
358. EXECUTE.
359.
360. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE LC
361. FILTER OFF.
362. USE ALL.
363. SELECT IF (IN_PRESENCA_LC=1).
364. EXECUTE.
365.
366. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA DE MT
367. FILTER OFF.
368. USE ALL.
369. SELECT IF (IN_PRESENCA_MT=1).
370. EXECUTE.
371.
372. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA E
ENTRGARAM A REDAÇÃO
373. FILTER OFF.
374. USE ALL.
375. SELECT IF (IN_STATUS_REDACAO='P').
376. EXECUTE.
377.
378. SAVE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM20
11GUIMA.sav'
379. /COMPRESSED.
380.
381. DELETE VARIABLES NU_ANO TO IN_TP_ENSINO.
382. DELETE VARIABLES PK_COD_ENTIDADE TO UF_MUNICIPIO_PROVA.
383. DELETE VARIABLES ID_PROVA_CN TO NU_NOTA_COMP5.
384. DELETE VARIABLES IN_CONCLUINTE_CENSO TO IN_QSE.
83
385. DELETE VARIABLES Q1.
386. DELETE VARIABLES Q8 TO Q29 Q31 TO Q32 Q34 TO Q60.
387.
388. SAVE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM20
11GUIMA.sav'
389. /COMPRESSED.
390.
391. *TRANSFORMAÇÃO DE VARIÁVEL.
392.
393. COMPUTE
394. T1=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q2,'.'),'*')).
395. COMPUTE
396. T2=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q3,'.'),'*')).
397. COMPUTE
398. T3=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q4,'.'),'*')).
399. COMPUTE
400. T4=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q5,'.'),'*')).
401. COMPUTE
402. T5=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q6,'.'),'*')).
403. COMPUTE
404. T6=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q7,'.'),'*')).
405. COMPUTE
406. T7=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q30,'.'),'*')).
407. COMPUTE
408. T8=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q33,'.'),'*')).
409. COMPUTE
410. T9=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q61,'.'),'*')).
411. COMPUTE
412. T10=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q62,'.'),'*')).
413. COMPUTE
414. T11=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q63,'.'),'*')).
415. COMPUTE
416. T12=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q64,'.'),'*')).
84
417. COMPUTE
418. T13=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q65,'.'),'*')).
419. COMPUTE
420. T14=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q66,'.'),'*')).
421. COMPUTE
422. T15=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q67,'.'),'*')).
423. COMPUTE
424. T16=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q68,'.'),'*')).
425. COMPUTE
426. T17=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q69,'.'),'*')).
427. COMPUTE
428. T18=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q70,'.'),'*')).
429. COMPUTE
430. T19=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q71,'.'),'*')).
431. COMPUTE
432. T20=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q72,'.'),'*')).
433. COMPUTE
434. T21=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q73,'.'),'*')).
435. COMPUTE
436. T22=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q74,'.'),'*')).
437. COMPUTE
438. T23=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q75,'.'),'*')).
439. EXECUTE.
440.
441. FORMATS T1 TO T23 (F1.0).
442.
443. * FINALIZANDO A EXCLUSÃO
444. * FILTRO PARA OS CONCLUINTES QUE RESPONDERAM PELO MENOS
10 QUESTÕES
445.
446. USE ALL.
447. SELECT IF
((T1+T2+T3+T4+T5+T6+T7+T8+T9+T10+T11+T12+T13+T14+T15+T16+T17+T1
8+T19+T20+T21+T22+T23)=23).
85
448. EXECUTE.
449.
450. SAVE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM20
11GUIMA.sav'
451. /COMPRESSED.
452.
453. * FINALIZANDO O FILTRO PARA SELEÇÃO DE PELO MENOS 10
QUESTÕES
454. *RECODIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS.
455.
456. RECODE Q2 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=2) ('D'=3) ('E'=3) ('F'=3)
('G'=4) ('H'=5) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_1.
457. RECODE Q3 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=2) ('D'=3) ('E'=3) ('F'=3)
('G'=4) ('H'=5) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_2.
458. RECODE Q4 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=9) ('B'=1) ('C'=1) ('D'=1) ('E'=2) ('F'=2)
('G'=3) ('H'=3) ('I'=4) ('J'=4) ('K'=5) INTO I_3.
459. RECODE Q5 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=9) ('B'=1) ('C'=1) ('D'=1) ('E'=2) ('F'=2)
('G'=3) ('H'=3) ('I'=4) ('J'=4) ('K'=5) INTO I_4.
460. RECODE Q6 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=4) ('B'=3) ('C'=2) ('D'=1) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_5.
461. RECODE Q7 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=2) ('B'=3) ('C'=1) ('D'=1) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_6.
462. RECODE Q30 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=3) ('B'=4) ('C'=5) ('D'=4) ('E'=2) ('F'=3)
('G'=2) ('H'=3) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_7.
463. RECODE Q33 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=3) ('B'=4) ('C'=5) ('D'=4) ('E'=2) ('F'=3)
('G'=2) ('H'=3) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_8.
464. RECODE Q61 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_9.
465. RECODE Q62 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_10.
466. RECODE Q63 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_11.
86
467. RECODE Q64 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_12.
468. RECODE Q65 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_13.
469. RECODE Q66 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_14.
470. RECODE Q67 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_15.
471. RECODE Q68 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_16.
472. RECODE Q69 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_17.
473. RECODE Q70 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_18.
474. RECODE Q71 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_19.
475. RECODE Q72 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_20.
476. RECODE Q73 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_21.
477. RECODE Q74 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_22.
478. RECODE Q75 ('.'=9) ('*'=9) (''=9) ('A'=1) ('B'=2) ('C'=3) ('D'=9) ('E'=9) ('F'=9)
('G'=9) ('H'=9) ('I'=9) ('J'=9) ('K'=9) INTO I_23.
479. EXECUTE.
480.
481. FORMATS I_1 TO I_23 (F1.0).
482.
483. DELETE VARIABLES Q2 TO T23.
484.
485. * CALCULA O DESEMPENHO DE CADA ALUNO NA PROVA DO ENEM
486.
87
487. COMPUTE
DESEMPENHO=(NU_NT_CN+NU_NT_CH+NU_NT_LC+NU_NT_MT+NU_NOT
A_REDACAO) / 5.
488. EXECUTE.
489.
490. SAVE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM20
11GUIMA(PRINCIPAL).sav'
491. /COMPRESSED.
492.
493. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO I_23.
494.
495. SAVE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM20
11GUIMA(DESEMPENHO).sav'
496. /COMPRESSED.
497.
498. * ABRE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A AMOSTRAGEM 1.
499.
500. DATASET CLOSE ALL.
501.
502. GET
503.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
504.
505. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
506.
507. *SELECIONA DE CASO 1 ATE 99999.
508. FILTER OFF.
509. USE 1 thru 99999 /permanent.
510. EXECUTE.
511.
88
512. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_1.d
at'
513. TABLE /ALL.
514. EXECUTE.
515.
516. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 2.
517.
518. DATASET CLOSE ALL.
519.
520. GET
521.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
522.
523. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
524.
525. *SELECIONA DE CASO 100000 ATE 199998.
526. FILTER OFF.
527. USE 100000 thru 199998 /permanent.
528. EXECUTE.
529.
530. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_2.d
at'
531. TABLE /ALL.
532. EXECUTE.
533.
534. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 3.
535.
536. DATASET CLOSE ALL.
89
537.
538. GET
539.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
540.
541. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
542.
543. *SELECIONA DE CASO 199999 ATE 299997.
544. FILTER OFF.
545. USE 199999 thru 299997 /permanent.
546. EXECUTE.
547.
548. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_3.d
at'
549. TABLE /ALL.
550. EXECUTE.
551.
552. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 4.
553.
554. DATASET CLOSE ALL.
555.
556. GET
557.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
558.
559. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
560.
561. *SELECIONA DE CASO 299998 ATE 399996.
90
562. FILTER OFF.
563. USE 299998 thru 399996 /permanent.
564. EXECUTE.
565.
566. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_4.d
at'
567. TABLE /ALL.
568. EXECUTE.
569.
570. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 5.
571.
572. DATASET CLOSE ALL.
573.
574. GET
575.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
576.
577. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
578.
579. *SELECIONA DE CASO 399997 ATE 499995.
580.
581. FILTER OFF.
582. USE 399997 thru 499995 /permanent.
583. EXECUTE.
584.
585. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_5.d
at'
586. TABLE /ALL.
587. EXECUTE.
91
588.
589. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 6.
590.
591. DATASET CLOSE ALL.
592.
593. GET
594.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
595.
596. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
597.
598. *SELECIONA DE CASO 499996 ATE 599994.
599. FILTER OFF.
600. USE 499996 thru 599994 /permanent.
601. EXECUTE.
602.
603. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_6.d
at'
604. TABLE /ALL.
605. EXECUTE.
606.
607. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 7.
608.
609. DATASET CLOSE ALL.
610.
611. GET
612.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
92
613.
614. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
615.
616. *SELECIONA DE CASO 599995 ATE 699993.
617. FILTER OFF.
618. USE 599995 thru 699993 /permanent.
619. EXECUTE.
620.
621. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_7.d
at'
622. TABLE /ALL.
623. EXECUTE.
624.
625. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 8.
626.
627. DATASET CLOSE ALL.
628.
629. GET
630.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
631.
632. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
633.
634. *SELECIONA DE CASO 699994 ATE 799992.
635. FILTER OFF.
636. USE 699994 thru 799992 /permanent.
637. EXECUTE.
638.
93
639. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_8.d
at'
640. TABLE /ALL.
641. EXECUTE.
642.
643. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 9.
644.
645. DATASET CLOSE ALL.
646.
647. GET
648.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
649.
650. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
651.
652. *SELECIONA DE CASO 799993 ATE 899991.
653. FILTER OFF.
654. USE 799993 thru 899991 /permanent.
655. EXECUTE.
656.
657. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_9.d
at'
658. TABLE /ALL.
659. EXECUTE.
660.
661. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 10.
662.
663. DATASET CLOSE ALL.
94
664.
665. GET
666.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
667.
668. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
669.
670. *SELECIONA DE CASO 899992 ATE 999990.
671. FILTER OFF.
672. USE 899992 thru 999990 /permanent.
673. EXECUTE.
674.
675. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_10.
dat'
676. TABLE /ALL.
677. EXECUTE.
678.
679. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 11.
680.
681. DATASET CLOSE ALL.
682.
683. GET
684.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
685.
686. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
687.
688. *SELECIONA DE CASO 999991 ATE 1099989.
95
689. FILTER OFF.
690. USE 999991 thru 1099989 /permanent.
691. EXECUTE.
692.
693. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_11.
dat'
694. TABLE /ALL.
695. EXECUTE.
696.
697. * ABRE NOVAMENTE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A
AMOSTRAGEM 12.
698. DATASET CLOSE ALL.
699. GET
700.
FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G
UIMA(PRINCIPAL).sav'.
701.
702. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO NU_NOTA_REDACAO
DESEMPENHO.
703.
704. *SELECIONA DE CASO 1099990 ATE 1176143.
705. FILTER OFF.
706. USE 1099990 thru 1176143 /permanent.
707. EXECUTE.
708.
709. WRITE
OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_12.
dat'
710. TABLE /ALL.
711. EXECUTE.
96
Apêndice IV: Sintaxe do SPSS para o ranqueamento dos dados.
712. * FAZER O RANQUEAMENTO DAS VARIAVEIS
713.
714. RANK VARIABLES=DESEMPENHO NSE (A)
715. /RANK
716. /PRINT=YES
717. /TIES=MEAN.
718.
719. * ORDENAÇÃO DO MELHOR PARA O PIOR.
720.
721. SORT CASES BY DESEMPENHO(D) NSE(D).
722.
723. FORMATS RDESEMPE RNSE (f9.0).
724.
725. DESCRIPTIVES VARIABLES=DESEMPENHO NSE
726. /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.
727.
728. FREQUENCIES VARIABLES=DESEMPENHO NSE
729. /FORMAT=NOTABLE
730. /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN
731. /HISTOGRAM NORMAL
732. /ORDER=ANALYSIS.
733.
734. FREQUENCIES VARIABLES=DESEMPENHO NSE
735. /STATISTICS=MODE
736. /ORDER=ANALYSIS.
737.
738. USE ALL.
739. COMPUTE filter_$=( DESEMPENHO=513.20).
740. VARIABLE LABELS filter_$ ' DESEMPENHO=513.20 (FILTER)'.
741. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
742. FORMATS filter_$ (f1.0).
743. FILTER BY filter_$.
97
744. EXECUTE.
745.
746. USE ALL.
747. COMPUTE filter_$=( NSE=399.80).
748. VARIABLE LABELS filter_$ ' NSE=399.80 (FILTER)'.
749. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
750. FORMATS filter_$ (f1.0).
751. FILTER BY filter_$.
752. EXECUTE.
753.
754. USE ALL.
755. COMPUTE filter_$=( DESEMPENHO=487.44).
756. VARIABLE LABELS filter_$ ' DESEMPENHO=487.44 (FILTER)'.
757. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
758. FORMATS filter_$ (f1.0).
759. FILTER BY filter_$.
760. EXECUTE.
761.
762. USE ALL.
763. COMPUTE filter_$=( NSE=399.80).
764. VARIABLE LABELS filter_$ ' NSE=399.80 (FILTER)'.
765. VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
766. FORMATS filter_$ (f1.0).
767. FILTER BY filter_$.
EXECUTE.
98
Apêndice V: Tabelas de níveis.
Tabelas de níveis para 2009:
Onde e como mora atualmente?
Nível Resposta do questionário
1 Em habitação coletiva: hotel, hospedaria, quartel, pensionato, república, etc
2 Em casa ou apartamento, com sua família 3 Em casa ou apartamento, sozinho(a) 4 Em quarto ou cômodo alugado,
sozinho(a) 9 Outra situação
Até quando seu pai/mãe estudou?
Nível Resposta do questionário
1 Não estudou/ Da 1ª a 4ª série do ensino fundamental (antigo primário)
2 Da 5ª a 8ª do ensino fundamental (antigo ginásio)/ Ensino Médio (2º grau)
incompleto 3 Ensino Médio (2º grau) completo/ Ensino
Superior incompleto 4 Ensino Superior completo/ Pós-graduação 9 Não sei
Área que o pai/mãe trabalha ou trabalhou, na maior parte da vida?
Nível Resposta do questionário
1 Na agricultura, no campo, em fazenda ou na pesca/ Trabalhador fora de casa em atividades informais (pintor, eletricista, encanador, feirante, ambulante, guardador de carros, catador de lixo, etc)/ Trabalhador doméstico em casa de outras pessoas (faxineiro, cozinheiro, mordomo, motorista particular, jardineiro, vigia, acompanhante de idosos/as, etc)
99
2 Trabalha em casa em serviços (alfaiataria, cozinha, aulas particulares, artesanato, carpintaria, marcenaria, etc)
3 Na construção civil/ No comércio, banco, transporte, hotelaria ou outros serviços/ Funcionário público do governo federal, estadual ou municipal/ Profissional liberal, professor ou técnico de nível superior
9 No lar (sem remuneração)/ Não trabalha/ Não sei
Renda familiar (somando a do respondente e com a das pessoas que moram
com ele).
Nível Resposta do questionário
1 Até 1 salário mínimo (até R$ 465,00 inclusive)
2 De 1 a 2 salários mínimos (R$ 465,00 a R$ 930,00 inclusive)
3 De 2 a 5 salários mínimos (R$ 930,00 a R$ 2.325,00 inclusive)
4 De 5 a 10 salários mínimos (R$ 2.325,00 a R$ 4.650,00 inclusive)/ De 10 a 30 salários
mínimos (R$ 4.650,00 a R$ 13.950,00 inclusive)
5 Mais de 50 salários mínimos (mais de R$ 23.250,00)
9 Nenhuma renda
Itens de conforto domésticos e suas quantidades (TV, videocassete e/ou
DVD, rádio, microcomputador, automóvel, máquina de lavar roupa, geladeira,
telefone fixo, telefone celular, aceso a internet e TV por assinatura)
Nível Resposta do questionário
1 Um 2 Dois 3 Três ou mais 9 Não tem
100
Trabalha, ou já trabalhou, ganhando algum salário ou rendimento?
Nível Resposta do questionário
1 Trabalho, mas não tenho carteira de trabalho assinada
2 Trabalho, estou empregado com carteira de trabalho assinada
3 Trabalho por conta própria, não tenho carteira de trabalho assinada
9 Já trabalhei, mas não estou trabalhando/ Nunca trabalhei/ Nunca trabalhei, mas
estou procurando trabalho
Trabalhou ou teve alguma atividade remunerada durante os estudos?
Nível Resposta do questionário
1 Sim, menos de 1 ano 2 Sim, de 1 a 2 anos/ Sim, de 2 a 3 anos 3 Sim, todo o tempo/ Sim, mais de 3 anos 9 Não
Em que tipo de escola cursou o ensino fundamental (1ª grau)?
Nível Resposta do questionário
1 Somente em escola pública/ Somente em escola indígena ou em escola situada em comunidade quilombola/ Parte na escola indígena e parte em escola não-indígena/ Parte em escola situada em comunidade
quilombola e parte em escola fora de área quilombola
2 Parte em escola pública e parte em escola particular/ Somente em escola particular
9 Não frequentei a escola
Em que tipo de escola cursou ou está cursando o ensino médio (2º grau)?
Nível Resposta do questionário
1 Somente em escola pública/ Somente em escola indígena/ Somente em escola situada em comunidade quilombola
2 Maior parte em escola pública/ Maior parte em escola não-indígena/ Maior
101
parte em escola situada em comunidade não quilombola
3 Somente em escola particular/ Maior parte em escola particular
Tabelas de níveis para 2010:
Qual é o nível de escolaridade do seu pai/mãe?
Nível Resposta do questionário
1 Da 1ª à 4ª série do Ensino Fundamental (antigo primário)/ Não estudou.
2 Da 5ª à 8ª série do Ensino Fundamental (antigo ginásio)/ Ensino Médio (antigo 2º
grau) 3 Ensino Superior 4 Especialização/ Mestrado 5 Doutorado 9 Não sei
Renda mensal.
Nível Resposta do questionário
1 Até 1 salário mínimo (até R$ 510,00)./ De 1 a 3 salários mínimos (de R$ 510,00 até
R$ 1.530,00). 2 De 3 a 6 salários mínimos (de R$ 1.530,00
até R$ 3.060,00)./ De 6 a 9 salários mínimos (de R$ 3.060,00 até R$
4.590,00). 3 De 9 a 12 salários mínimos (de R$
4.590,00 até R$ 6.120,00). 4 De 12 a 15 salários mínimos (de R$
6.210,00 até R$ 7.650,00). 5 Mais de 15 salários mínimos (mais de R$
7.650,00). 9 Nenhuma renda.
102
A casa onde você mora é?
Nível Resposta do questionário
1 Cedida 2 Alugada 3 Própria
Sua casa está localizada em?
Nível Resposta do questionário
1 Comunidade indígena./ Comunidade quilombola.
2 Zona rural. 3 Zona urbana
Em que tipo de escola você cursou o Ensino Fundamental/ médio?
Nível Resposta do questionário
1 Não frequentei a escola 2 Somente em escola indígena./ Somente
em escola situada em comunidade quilombola.
3 Somente em escola pública./ Maior parte em escola pública./ Maior parte em
escola não-indígena. 4 Maior parte em escola particular. 5 Somente em escola particular.
Tabelas de níveis para 2011:
Até quando seu pai/mãe estudou?
Nível Resposta do questionário
1 Não estudou; 2 Da 1ª à 4ª série do Ensino Fundamental
(antigo primário);/ Da 5ª à 8ª série do Ensino Fundamental (antigo ginásio);
103
3 Ensino Médio (antigo 2º grau) incompleto;/ Ensino Médio (antigo 2º grau);/ Ensino Superior incompleto;
4 Ensino Superior; 5 Pós-graduação; 9 Não sei.
Renda mensal.
Nível Resposta do questionário
1 Até um salário mínimo (até R$545,00);/ Entre 1 e 1,5 salários (entre R$545,00 até R$817,50);/ Entre 1,5 e 2 salários (entre
R$817,50 até R$1.090,00); 2 Entre 2 e 5 salários (entre R$1.090,00 até
R$2.725,00);/ Entre 5 e 7 salários (entre R$2.725,00 até R$3.815,00);
3 Entre 7 e 10 salários (entre R$3.815,00 até R$5.450,00);/ Entre 10 e 12 salários
(entre R$5.450,00 até R$ 6.540,00); 4 Entre 12 e 15 salários (entre R$6.540,00
até R$8.175,00);/ Entre 15 e 30 salários (entre R$8.175,00 até R$ 16.350,00);
5 Acima de 30 salários (mais de R$16.350,00);
9 Nenhuma renda;
A casa onde você mora é?
Nível Resposta do questionário
1 Cedida 2 Alugada 3 Própria e em pagamento (financiada) 4 Própria e quitada
Sua casa está localizada em?
Nível Resposta do questionário
1 Comunidade indígena./ Comunidade quilombola.
2 Zona rural. 3 Zona urbana
104
Em que tipo de escola você cursou o Ensino Fundamental/médio?
Nível Resposta do questionário
2 Somente em escola indígena;/ Somente em escola situada em comunidade
quilombola; 3 Somente em escola pública;/ Maior parte
em escola indígena;/ Maior parte em escola situada em comunidade
quilombola; 4 Maior parte em escola pública;/ Maior
parte em escola particular; 5 Somente em escola particular; 9 Não frequentei a escola.
Itens de conforto domésticos e suas quantidades (TV em cores, videocassete
e/ou DVD, rádio, microcomputador, automóvel, maquina de lavar roupa,
geladeira, freezer, telefone fixo e/ou celular, acesso a internet, TV por
assinatura, aspirador de pó, empregada mensalista e banheiro).
Nível Resposta do questionário
1 Um 2 Dois 3 Três ou mais 9 Não tenho
105
Apêndice VI: Sintaxe Multilog.
Score para 2009
MULTILOG for Windows 7.00.2327.2
Created on: 23 December 2013, 19:17:15
>PROBLEM score,
INDIVIDUAL,
DATA = 'C:\Multilog\NSEGUIMA09_3.DAT',
NITEMS = 21,
NGROUPS = 1,
NEXAMINEES = 62086,
NCHARS = 12;
>TEST ALL,
GRADED,
NC = (4, 4, 4, 3, 3, 5, 3(0)15);
>SAVE;
>END ;
5
12345
111111111111111111111
222222222222222222222
333333333333333333333
444004000000000000000
000005000000000000000
(12A1, 1X, 21A1)
Score para 2010
MULTILOG for Windows 7.00.2327.2
Created on: 25 December 2013, 13:31:03
>PROBLEM score,
INDIVIDUAL,
DATA =
'C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\Multilog\NSE_2010GUIMA_2.DAT',
NITEMS = 8,
NGROUPS = 1,
NEXAMINEES = 99999,
NCHARS = 12;
>TEST ALL,
GRADED,
NC = (5(0)4, 3, 3, 5, 5);
>SAVE;
>END ;
5
12345
11111111
22222222
33333333
44440044
55550055
(12A1,1X,8A1)
106
Score para 2011
MULTILOG for Windows 7.00.2327.2
Created on: 24 December 2013, 19:31:10
>PROBLEM score,
INDIVIDUAL,
DATA =
'C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\Multilog\NSE_2011GUIMA_1.DAT',
NITEMS = 23,
NGROUPS = 1,
NEXAMINEES = 99999,
NCHARS = 12;
>TEST ALL,
GRADED,
NC = (5(0)4, 4, 3, 5, 5, 3(0)15);
>SAVE;
>END ;
5
12345
11111111111111111111111
22222222222222222222222
33333333333333333333333
44444044000000000000000
55550055000000000000000
(12A1,1X,23A1)
107
Universidade do Estado do Pará
Centro de Ciências Sociais e Educação
Tv. Djalma Dutra, s.n. – Telégrafo
66113-010 Belém-PA