José dos Santos Guimarães Filho Renato Akira Taniguchi

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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

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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

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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

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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)

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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)

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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

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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)

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“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.)

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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.

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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

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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



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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


etnia negro de 2009....................................................................................................39

4.5: Tabela de desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia negro de 2009.........39


NSE da etnia negro de 2009.......................................................................................40


etnia pardo de 2009....................................................................................................41

4.8: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia pardo de 2009........42


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


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


etnia negro de 2010...................................................................................................46

4.16: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia negro de 2010.....47


e NSE da etnia negro de 2010..................................................................................47


etnia pardo de 2010..................................................................................................48

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4.19: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia pardo de 2010....49


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


etnia branco de 2011 ...............................................................................................51

4.24: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia branco de 2011..52


e NSE da etnia branco de 2011 ..............................................................................52


etnia negro de 2011 ................................................................................................53

4.27: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia negro de 2011...53


e NSE da etnia negro de 2011 ...............................................................................53


etnia pardo de 2011 ................................................................................................55

4.30: Tabela de Desempenho e NSE máximo e mínimo da etnia pardo de 2011 ..55


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.

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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?


Ensino Médio?


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?


Ensino Fundamental?


Ensino Médio?

Q61 Você tem em sua casa

TV em cores?


Videocassete e/ou DVD?


Rádio?


Microcomputador?


Automóvel?


Máquina de lavar roupa?


Geladeira ?


Freezer (aparelho independente ou

parte da geladeira duplex)?


Telefone fixo?


Telefone celular?


Acesso à Internet?

33


TV por assinatura?


Aspirador de pó?


Empregada mensalista?


Banheiro?


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


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


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:



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


Com o ranqueamento que fizemos obtivemos os seguintes resultados:

Mínimo Máximo

Desempenho 309,26 869,20 NSE 279,60 720,40


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



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




47

Obtivemos os seguintes resultados com o ranqueamento feito:

Mínimo Máximo

Desempenho 299,86 800,68 NSE 323,00 720,40


Desempenho NSE

800,68 568,60

299,86 504,00

407,68 720,40

521,22 323,00


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.


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



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



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



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




Obtivemos os seguintes resultados com o ranqueamento dos dados:

52

Mínimo Máximo

Desempenho 249,54 848,46 NSE 270,20 782,00



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:


Desempenho NSE

848,46 407,80

249,54 352,20

690,56 782,00

519,60 270,20

53


Tanto no gráfico para o desempenho quanto para o NSE podemos ver que a

curva tende a ser normal.

DESEMPENHO NSE




Obtivemos os seguintes resultados do ranqueamento de dados:

Mínimo Máximo

Desempenho 256,72 827,48 NSE 270,20 752,30


Desempenho NSE

827,48 521,50

256,72 425,90

548,02 752,30

553,90 270,20


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.


55

Analisando o gráfico, tanto a curva de desempenho quanto a curva do NSE

tendem a ser normal.

DESEMPENHO NSE



etnia pardo de 2011.

Ao ranquearmos os dados, obtivemos os seguintes dados:

Mínimo Máximo

Desempenho 253,54 846,42 NSE 262,70 787,50



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.

http://portal.inep.gov.br/basica-levantamentos-acessar

http://portal.inep.gov.br/web/enem/sobre-o-enem

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.


66. 'documentos\Microdados\2009\REDUZIDO2009GUIMA.sav'

67. /COMPRESSED.

68.

69.

70. COMPUTE

71. T1=LENGTH(RTRIM(LTRIM(Q07,'.'),'*')).

72. COMPUTE


74. COMPUTE


76. COMPUTE


78. COMPUTE


80. COMPUTE


82. COMPUTE


84. COMPUTE


86. COMPUTE


88. COMPUTE


90. COMPUTE


92. COMPUTE


94. COMPUTE

63


96. COMPUTE


98. COMPUTE


100. EXECUTE.

101. COMPUTE


103. EXECUTE.

104. COMPUTE


106. EXECUTE.

107. COMPUTE


109. EXECUTE.

110. COMPUTE


112. EXECUTE.

113. COMPUTE


115. EXECUTE.

116. COMPUTE


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.


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.


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.


190.

191. WRITE OUTFILE='C:\Documents and Settings\Administrador\Meus '+

192. 'documentos\Microdados\2009\NSEGUIMA09_1.dat'

193. TABLE /ALL.

194. EXECUTE.

195.


197.

198. GET



67

201.


DESEMPENHO.

203.


205. FILTER OFF.


207. EXECUTE.

208.


210.



213. TABLE /ALL.

214. EXECUTE.

215.


217.

218. GET



221.


DESEMPENHO.

223.


225. FILTER OFF.


227. EXECUTE.

228.



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'


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.


16. EXECUTE.

17.


QUESTIONÁRIO SÓCIO-ECONÔMICO).

19. FILTER OFF.

20. USE ALL.


22. EXECUTE.

23.


25. FILTER OFF.

26. USE ALL.


28. EXECUTE.

29.

69


31. FILTER OFF.

32. USE ALL.


34. EXECUTE.

35.


37. FILTER OFF.

38. USE ALL.


40. EXECUTE.

41.


43. FILTER OFF.

44. USE ALL.


46. EXECUTE.

47.

48. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA E ENTRGARAM A

REDAÇÃO

49. FILTER OFF.

50. USE ALL.


52. EXECUTE.

53.

54. SAVE



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



65. /COMPRESSED.

66.

67. *TRANSFORMAÇÃO DE VARIÁVEL

68. COMPUTE


70. COMPUTE


72. COMPUTE


74. COMPUTE


76. COMPUTE


78. COMPUTE


80. COMPUTE


82. COMPUTE


84. EXECUTE.

85.


87.


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


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.


110.

111. SAVE



112. /COMPRESSED.

113.


115.

72

116. COMPUTE


A_REDACAO) / 5.

117. EXECUTE.

118.

SAVE


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.


130.

131. GET

132.

FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2010\REDUÇÃO_2010\REDUZI

DO_ENEM2010GUIMA(PRINCIPAL).sav'.

133.


DESEMPENHO.

135.

136. *SELECIONA DE CASO 1 ATE 99999.

137. FILTER OFF.


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.


148.

149. GET

150.



151.


DESEMPENHO.

153.


155. FILTER OFF.


157. EXECUTE.

158.

159. WRITE


_2010GUIMA_2.dat'

160. TABLE /ALL.

161. EXECUTE.

162.


AMOSTRAGEM 3.

164.

74

165.


167.

168. GET

169.



170.


DESEMPENHO.

172.


174. FILTER OFF.


176. EXECUTE.

177.

178. WRITE


_2010GUIMA_3.dat'

179. TABLE /ALL.

180. EXECUTE.

181.


AMOSTRAGEM 4.

183.


185.

186. GET

187.



188.


DESEMPENHO.

75

190.


192. FILTER OFF.


194. EXECUTE.

195.

196. WRITE


_2010GUIMA_4.dat'

197. TABLE /ALL.

198. EXECUTE.

199.


AMOSTRAGEM 5.

201.


203.

204. GET

205.



206.


DESEMPENHO.

208.


210. FILTER OFF.


212. EXECUTE.

213.

214. WRITE


_2010GUIMA_5.dat'

215. TABLE /ALL.

76

216. EXECUTE.

217.


AMOSTRAGEM 6.

219.


221.

222. GET

223.



224.


DESEMPENHO.

226.


228. FILTER OFF.


230. EXECUTE.

231.

232. WRITE


_2010GUIMA_6.dat'

233. TABLE /ALL.

234. EXECUTE.

235.


AMOSTRAGEM 7.

237.


239.

240. GET

77

241.



242.


DESEMPENHO.

244.


246. FILTER OFF.


248. EXECUTE.

249.

250. WRITE


_2010GUIMA_7.dat'

251. TABLE /ALL.

252. EXECUTE.

253.


AMOSTRAGEM 8.

255.


257.

258. GET

259.



260.


DESEMPENHO.

262.


264. FILTER OFF.


78

266. EXECUTE.

267.

268. WRITE


_2010GUIMA_8.dat'

269. TABLE /ALL.

270. EXECUTE.

271.


AMOSTRAGEM 9.

273.


275.

276. GET

277.



278.


DESEMPENHO.

280.


282. FILTER OFF.


284. EXECUTE.

285.

286. WRITE


_2010GUIMA_9.dat'

287. TABLE /ALL.

288. EXECUTE.

289.


AMOSTRAGEM 10.

79

291.


293.

294. GET

295.



296.


DESEMPENHO.

298.


300. FILTER OFF.


302. EXECUTE.

303.

304. WRITE


_2010GUIMA_10.dat'

305. TABLE /ALL.

306. EXECUTE.

307.


AMOSTRAGEM 11.

309.


311.

312. GET

313.



314.


DESEMPENHO.

80

316.


318. FILTER OFF.


320. EXECUTE.

321.

322. WRITE


_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'


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.


340. EXECUTE.

341.


QUESTIONÁRIO SÓCIO-ECONÔMICO).

343. FILTER OFF.

344. USE ALL.


346. EXECUTE.

347.


349. FILTER OFF.

350. USE ALL.


352. EXECUTE.

353.

82


355. FILTER OFF.

356. USE ALL.


358. EXECUTE.

359.


361. FILTER OFF.

362. USE ALL.


364. EXECUTE.

365.


367. FILTER OFF.

368. USE ALL.


370. EXECUTE.

371.

372. *FAZ O FILTRO DAQUELES QUE FORAM FAZER A PROVA E

ENTRGARAM A REDAÇÃO

373. FILTER OFF.

374. USE ALL.


376. EXECUTE.

377.

378. SAVE


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


11GUIMA.sav'

389. /COMPRESSED.

390.

391. *TRANSFORMAÇÃO DE VARIÁVEL.

392.

393. COMPUTE


395. COMPUTE


397. COMPUTE


399. COMPUTE


401. COMPUTE


403. COMPUTE


405. COMPUTE


407. COMPUTE


409. COMPUTE


411. COMPUTE


413. COMPUTE


415. COMPUTE


84

417. COMPUTE


419. COMPUTE


421. COMPUTE


423. COMPUTE


425. COMPUTE


427. COMPUTE


429. COMPUTE


431. COMPUTE


433. COMPUTE


435. COMPUTE


437. COMPUTE


439. EXECUTE.

440.


442.


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


11GUIMA.sav'

451. /COMPRESSED.

452.

453. * FINALIZANDO O FILTRO PARA SELEÇÃO DE PELO MENOS 10

QUESTÕES


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.


484.


486.

87

487. COMPUTE


A_REDACAO) / 5.

488. EXECUTE.

489.

490. SAVE


11GUIMA(PRINCIPAL).sav'

491. /COMPRESSED.

492.

493. DELETE VARIABLES NU_NT_CN TO I_23.

494.

495. SAVE


11GUIMA(DESEMPENHO).sav'

496. /COMPRESSED.

497.

498. * ABRE O BANCO PRINCIPAL PARA PODER FAZER A AMOSTRAGEM 1.

499.


501.

502. GET

503.

FILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\REDUZIDO_ENEM2011G

UIMA(PRINCIPAL).sav'.

504.


DESEMPENHO.

506.


508. FILTER OFF.


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.


AMOSTRAGEM 2.

517.


519.

520. GET

521.



522.


DESEMPENHO.

524.


526. FILTER OFF.


528. EXECUTE.

529.

530. WRITE


at'

531. TABLE /ALL.

532. EXECUTE.

533.


AMOSTRAGEM 3.

535.


89

537.

538. GET

539.



540.


DESEMPENHO.

542.


544. FILTER OFF.


546. EXECUTE.

547.

548. WRITE


at'

549. TABLE /ALL.

550. EXECUTE.

551.


AMOSTRAGEM 4.

553.


555.

556. GET

557.



558.


DESEMPENHO.

560.


90

562. FILTER OFF.


564. EXECUTE.

565.

566. WRITE


at'

567. TABLE /ALL.

568. EXECUTE.

569.


AMOSTRAGEM 5.

571.


573.

574. GET

575.



576.


DESEMPENHO.

578.


580.

581. FILTER OFF.


583. EXECUTE.

584.

585. WRITE


at'

586. TABLE /ALL.

587. EXECUTE.

91

588.


AMOSTRAGEM 6.

590.


592.

593. GET

594.



595.


DESEMPENHO.

597.


599. FILTER OFF.


601. EXECUTE.

602.

603. WRITE


at'

604. TABLE /ALL.

605. EXECUTE.

606.


AMOSTRAGEM 7.

608.


610.

611. GET

612.



92

613.


DESEMPENHO.

615.


617. FILTER OFF.


619. EXECUTE.

620.

621. WRITE


at'

622. TABLE /ALL.

623. EXECUTE.

624.


AMOSTRAGEM 8.

626.


628.

629. GET

630.



631.


DESEMPENHO.

633.


635. FILTER OFF.


637. EXECUTE.

638.

93

639. WRITE


at'

640. TABLE /ALL.

641. EXECUTE.

642.


AMOSTRAGEM 9.

644.


646.

647. GET

648.



649.


DESEMPENHO.

651.


653. FILTER OFF.


655. EXECUTE.

656.

657. WRITE


at'

658. TABLE /ALL.

659. EXECUTE.

660.


AMOSTRAGEM 10.

662.


94

664.

665. GET

666.



667.


DESEMPENHO.

669.


671. FILTER OFF.


673. EXECUTE.

674.

675. WRITE

OUTFILE='C:\Users\GUIMA\UEPA\TCC\microdados\2011\NSE_2011GUIMA_10.

dat'

676. TABLE /ALL.

677. EXECUTE.

678.


AMOSTRAGEM 11.

680.


682.

683. GET

684.



685.


DESEMPENHO.

687.


95

689. FILTER OFF.


691. EXECUTE.

692.

693. WRITE


dat'

694. TABLE /ALL.

695. EXECUTE.

696.


AMOSTRAGEM 12.


699. GET

700.



701.


DESEMPENHO.

703.


705. FILTER OFF.


707. EXECUTE.

708.

709. WRITE


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)'.




752. EXECUTE.

753.

754. USE ALL.

755. COMPUTE filter_$=( DESEMPENHO=487.44).

756. VARIABLE LABELS filter_$ ' DESEMPENHO=487.44 (FILTER)'.




760. EXECUTE.

761.

762. USE ALL.

763. COMPUTE filter_$=( NSE=399.80).

764. VARIABLE LABELS filter_$ ' NSE=399.80 (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?


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?


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).


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)


1 Um 2 Dois 3 Três ou mais 9 Não tem

100

Trabalha, ou já trabalhou, ganhando algum salário ou rendimento?


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?


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)?


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)?


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


Qual é o nível de escolaridade do seu pai/mãe?


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.


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?


1 Cedida 2 Alugada 3 Própria

Sua casa está localizada em?


1 Comunidade indígena./ Comunidade quilombola.

2 Zona rural. 3 Zona urbana

Em que tipo de escola você cursou o Ensino Fundamental/ médio?


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.


Até quando seu pai/mãe estudou?


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.


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?


1 Cedida 2 Alugada 3 Própria e em pagamento (financiada) 4 Própria e quitada

Sua casa está localizada em?


1 Comunidade indígena./ Comunidade quilombola.

2 Zona rural. 3 Zona urbana

104

Em que tipo de escola você cursou o Ensino Fundamental/médio?


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).


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



>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



>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