Dados Acadêmicos de Estudantes - Análise de Desempenho e Informações Demográficas

MGD HEDe MGDHEDe MGD² HEDe² 771 1586 122355467 595169118 2515396 762 1730 131750927 579982849 29929 658 1704 112053929 432429182 2903616 722 2036 147025438 521470107 4145296 784 1953 153094556 614490269 3814209 805 2036 163993299 648778809 4145296 728 2198 159961599 529634296 4831204 755 2206 16645457 569351449 4866436 780 2443 190660368 60907941 5968249 734 2023 148504395 538873524 4092529 737 1364 100460214 54244968 1860496 883 2084 184014444 779665647 4343056 785 1267 995220001 616999712 1605289 791 1733 13714976 626315242 3003289 861 2110 181602812 740764612 44521 821 2252 184938872 67440322 5071504 754 1798 135494072 567886072 3232804 222 722 160285253 492847703 521284 194 750 145639712 377083124 5625 167 625 104665579 280445014 390625 270 1310 353544832 728360517 17161 218 1198 260623036 473273255 1435204 293 1522 445328102 85611262 2316484 184 674 124145664 339268327 454276 178 715 127156 316272645 511225 168 538 906418354 28385257 289444 260 730 189774024 675814979 5329 228 829 189286567 52135138 687241 194 1327 258063858 378192163 1760929 241 1017 244991836 580311691 1034289 675 1586 10705199 455599379 2515396 816 2323 189633605 666395692 5396329 852 2587 220294825 725129766 6692569 672 1426 957952079 451282526 2033476 718 2296 164796785 515173723 5271616 817 1609 131523527 66818205 2588881 709 2158 15296376 502428446 4656964 806 2131 171843953 650281819 4541161 740 2172 160697557 547392583 4717584 891 1946 173427179 794234316 3786916 769 1837 14131297 591760177 3374569 812 2131 173090048 65974681 4541161 853 2023 172600726 727936455 4092529 750 1567 117483251 562100432 2455489 939 2179 20455579 881270213 4748041 27768 74451 516552 202170 1374689 086090884 Idade Sexo Dom Curso Transp Turma CalcA EstA EcoA TEAA MGA CalcD EstD EcoD 23 M 4 MEC M A 7212194 733233 975086 4630362 7231437 5694043 7515863 8999671 21 F 2 EST M A 5750273 7908367 5915157 6390747 6491136 5017726 925859 3373236 24 F 3 QUI B A 9685985 454075 5643124 9131526 7250346 289413 8255453 8148861 24 M 4 MEC C A 8046659 5883142 461932 7061603 6402681 6961267 862699 8923032 24 F 4 MEC O A 6593092 5612374 7439515 7594951 6809983 8743736 5354116 8388524 20 M 4 PRO O A 8063606 8789037 8036073 6917307 7951506 7917751 7687493 6176503 18 F 2 EST C A 566156 8178203 636034 9792155 7498064 8237762 9463269 9526444 25 M 1 QUI P A 5903216 5972819 6541854 8634544 6763108 9387463 830296 8938035 19 M 2 PRO C A 7763523 8099458 6897112 6826186 739657 9056932 65249 7710973 19 F 1 PRO B A 5697873 835447 9530437 9757227 8335002 6472066 3649803 7936013 24 M 3 FIS O A 890901 4714577 8194174 3599619 6354345 6854883 3993985 7700368 17 M 4 MEC B A 481019 7200531 8151102 6559041 6680216 9676933 7077564 37447 22 M 4 FIS P B 0611914 2670923 2796905 387796 2489426 1472159 1506127 2028746 23 M 2 PET C B 3710358 1296784 2533704 0266833 195192 2299402 0625611 2346144 19 F 3 QUI O B 1686724 2735304 3404549 0374933 2050377 0456751 0222368 2109527 18 F 4 COMP C B 1121369 1090173 3096851 3703279 2252918 0501133 2277726 0641687 24 M 3 PRO B B 3310061 0511231 2500506 1083752 1851387 1128997 3767092 2149124 16 M 1 MEC P B 0144827 2002105 1359455 1434726 1235278 0388756 2729969 1682025 20 F 4 FIS C B 2713212 0235882 3078982 0000531 1507152 0877312 1242793 1918112 22 M 3 FIS P B 2596508 1893025 2816031 0627061 1983156 3839262 1383001 1121112 20 F 3 FIS C B 3865819 1405978 0194264 0947103 1603291 2298374 0277296 1690049 23 F 2 PRO M B 3172772 3290121 0452416 3228622 2535983 3237289 1552399 0290816 20 M 4 FIS B B 3218246 355741 3165038 3629448 3392535 3426251 2653904 0231589 24 M 3 QUI M B 0983483 1450408 3352998 1964686 1937894 1670852 119427 283498 21 F 3 PET P B 1944131 327135 0683775 0251724 1537745 0750159 2100026 0083521 24 M 3 MEC C B 3038767 3231356 0592197 2551228 2353387 2976339 3888216 3579506 20 F 2 FAR M B 1192758 1242667 3999239 1128108 1890693 1722558 3451653 0918855 19 F 3 FIS P C 7549534 6603062 9912615 8942184 8251849 9211995 8641631 7159599 17 M 3 PET C C 9550021 918587 7009382 8070117 8453847 922014 871567 8896858 19 F 4 EST B C 5518098 8723421 8359717 6091077 7173078 9209099 557194 8971612 23 F 5 PRO C C 8730663 9912937 8349538 9228012 9055288 9663324 7790295 8193697 16 M 2 EST M C 6686342 9140003 4851254 9701495 7594774 9820837 8514311 9752026 TEAD MGD HEAn HEDe TempTraj TempTrajH 8954613 7791048 139 2178 022 0009167 7304976 6238632 1275 1598 022 0009167 7950914 6812339 1299 17 09 00375 7472811 7996025 1362 1937 068 0028333 535717 6960887 1406 2081 155 0064583 6676885 7114658 1507 2036 155 0064583 6172153 8349907 1426 2141 068 0028333 8201236 8707424 1111 2013 04 0016667 7943112 7808979 1461 1852 068 0028333 9383258 6860285 1714 1677 09 00375 724157 6447701 1267 1729 155 0064583 6470553 6742437 1414 1602 09 00375 3763241 2192568 579 646 04 0016667 1811837 1770748 49 299 068 0028333 3671571 1615054 294 735 155 0064583 3819436 1809996 109 768 068 0028333 1706759 2187993 131 1215 09 00375 1660101 1615213 057 1008 04 0016667 2498858 1634269 132 398 068 0028333 2393062 2184109 143 965 04 0016667 3205767 1867872 341 25 068 0028333 0891351 1492964 449 844 022 0009167 2581305 2223262 544 793 09 00375 2178337 196961 423 853 022 0009167 3323014 156418 364 1044 04 0016667 2013528 3114397 082 1328 068 0028333 366446 2439382 565 661 022 0009167 9254099 8566831 1866 1956 04 0016667 9136042 8992177 1903 2086 068 0028333 8538768 8072855 1155 1725 09 00375 9730012 8844332 1802 2346 068 0028333 8803998 9222793 1264 1702 022 0009167 18 M 3 CIV C C 8134779 8703818 5793944 973224 8091195 9314801 9778507 9273699 16 F 4 FIS C C 6603672 6969249 9757121 9037111 8091788 9211617 9870007 9905122 22 M 2 COMP C C 9065842 9207549 8782188 6767267 8455712 8812504 82195 9323083 18 F 3 MEC C C 7959057 7945212 8417742 9978429 857511 6322872 7172997 9674181 16 F 3 PRO M C 722512 9644094 521697 5127696 680347 9707499 794386 944296 19 M 4 PET C C 9313151 7709492 9959923 7224262 8551707 8637952 9940438 7454047 20 M 3 QUI P C 7080153 9880107 9038335 968695 8921386 930636 7794732 9388805 18 F 1 PET P C 9509515 6614368 8509938 8329194 8240754 8346896 9034802 9741527 21 F 4 MEC C C 9882015 8061446 9037718 9779723 9190226 9849031 9464784 6221378 18 F 4 PET B C 8868965 9493069 8644979 9061492 9017126 4862197 9893174 9805472 25 F 2 FIS M C 6276259 8924171 9651329 6792149 7910977 9824459 7791858 9160223 16 M 5 PET C C 886563 7470201 7096501 9249001 8170333 7843407 8510135 5692274 19 M 4 PET C C 899639 7866205 8897626 9437771 8799498 9942241 9884365 9794263 6017962 8596242 1534 1888 068 0028333 994032 9731767 1431 2185 068 0028333 9529604 8971173 1643 2867 068 0028333 9842227 8253069 2024 1897 068 0028333 6477195 8392879 1602 1467 022 0009167 7607309 8409936 2133 2263 068 0028333 6930124 8355005 2027 1964 04 0016667 6544932 8417039 1485 2517 04 0016667 4897339 7608133 2174 174 068 0028333 7608247 8042273 2001 1635 09 00375 687453 8412768 1638 1853 022 0009167 9842227 7972011 1671 1819 068 0028333 7686445 9326829 2144 198 068 0028333 Atividade Unidade II Atividade Prática do Curso de Testes Estatísticos Aplicados Professor Esdras Adriano 20221 1 Introdução Esta atividade extra classe visa à melhoria da aprendizagem dos alunos com a aplicação de técnicas apresentadas em sala de aula Desta forma é solicitado do aluno um relatório explicando cada um dos cálculos que serão solicitados Este relatório deve conter as devidas explicações da resolução de cada uma das atividades como também todas as ferramentas eou objetos utilizados 2 A Atividade É solicitado do aluno a análise estatística de um banco de dados que foi fornecido 3 O Relatório Como já citado o aluno deve escrever um relatório em formato de resumo expandido explicando todos os passos da aplicação das técnicas estatísticas Este resumo deve conter as seguintes partes 1 Introdução esta parte deve apresentar uma visão geral sobre o tema que está sobre estudo e a relevância do trabalho 2 Objetivo esta parte deve informar ao leitor de forma concisa os objetivos do trabalho 3 Materiais e Métodos esta parte apresenta ao leitor uma explicação das peças do trabalho Estas peças no caso são os dados que foram usados o referencial teórico e os d detalhes dos cálculos 1 4 Resultados esta parte deve apresentar ao leitor os resultados encontrados após a aplicação das técnicas estatísticas e a discussão destes com base na literatura 5 Conclusões esta parte deve apresentar ao leitor a descrição das conclusões do autor do trabalho com base nos resultados relacionadoa aos objetivos citados acima 6 Referência esta parte exibe as referências das citações expostas ao longo do trabalho e devem seguir as normas da ABNT 4 A análise Uma Instituição de Ensino Superior IEF resolvei em seu plano de desenvol vimento institucional PDI treinar os professores em Metodologias Ativas MAsde ensino Então Algumas matérias foram escolhidas para avaliação destas metodolo gias As matérias foram escolhidas foram Cálculo Calc Estatística Aplicada Est Economia Básica Eco e Testes Estatísticos Aplicados TEA Neste experimento foram coletadas algumas informações traduzidas em variáveis em um banco de dados As Variáveis são Turma Turma dos alunos Idade idade dos alunos CalcA Nota da disciplina de Cál culo Antes da Aplicação do Novo método de Ensino EstA Nota da disciplina de Esta tística Aplicada Antes da Aplica ção do Novo método de Ensino EcoA Nota da disciplina de Eco nomia Básica Antes da Aplicação do Novo método de Ensino TEAA Nota da disciplina de Tes tes Estatísticos Aplicados antes da Aplicação do Novo método de En sino MGA Valor do Média Geral An tes da Aplicação do Novo método de Ensino CalcD Nota da disciplina de Cál culo Depois da Aplicação do Novo método de Ensino EstD Nota da disciplina de Esta tística Aplicada Depois da Aplica ção do Novo método de Ensino EcoD Nota da disciplina de Eco nomia Básica Depois da Aplicação do Novo método de Ensino TEAB Nota da disciplina de Tes tes Estatísticos Aplicados antes da Aplicação do Novo método de En sino MGD Valor do Média Geral De pois da Aplicação do Novo método de Ensino Curo O curso que do aluno entre vistado CIV ENGENHARIA CIVIL COMP CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO PET ENGENHARIA DE PETRÓLEO MEC ENGENHARIA ME CÂNICA 2 QUI ENGENHARIA QUÍ MICA PRO ENGENHARIA DE PRODUÇÃO FIS FÍSICA MÉDICA FAR FARMÁCIA EST ESTATÍSTICA BÁ SICA Sexo M Masculino F Feminino Dom n de pessoas no Domicílio do Aluno Transp Meio de transporte usado para chegar a Universidade O Ônibus C Carro M Moto B Bicicleta P A Pé HEAn Horas de estudo Diário do Aluno Antes da aplicação do Novo método de Ensino HEDe Horas de estudo Diário do Aluno Depois da aplicação do Novo método de Ensino TempTraj Tempo do Trajeto re alizado pelo alunos ao ir para Uni versidade em Valor Decimal TempTrajH Tempo do Trajeto realizado pelo alunos ao ir para Universidade no formato de Horas Você é contratado para realizar a análise estatística completa dos dados Esta análise consiste da avaliação dos dados que inicia com uma análise descritiva SANTOS 2022 cap 1 ou seja com o cálculo das principais medidas descritivas objetivando com isso avaliar o comportamento das variáveis sob estudo Posterior mente seguese com uma posterior análise inferencial SANTOS 2022 cap 7 8 e 9 usada para comprovar os resultados da pesquisa A IEF nesta pesquisa tem o objetivo de avaliar se o treinamento dos professo res foi eficaz ou não Então após a análise descritiva ser apresentada e devidamente explicada a análise inferencial se inicia com a avaliando o desempenho dos alunos de modo geral comparando as notas coletadas antes e depois da aplicação das MAs Ao fim do processo de análise buscase verificar se exite relação matemática entre a média do alunos e seu tempo de estudos Observação 41 Cada Aluno deve usar o banco de dados nominalmente designado Referências SANTOS E A B dos Notas de Aulas de Estatítica 2022 Citado na página 3 3 Relatório a Unidade II da Disciplina de Tópicos Especiais em Estatística Relatório a Unidade II da Disciplina de Tópicos Especiais em Estatística 1 Introdução Este trabalho é uma atividade da disciplina de Tópicos Especiais em Estatística Vamos avaliar um banco de dados disponibilizado pelo professor da disciplina 2 Materiais e métodos Resultados 1 Análise Descritiva A Análise descritiva está exposta na tabela a seguir MGA MGD HEAn HEDe Média 589 604 1166 1561 Variância 817 900 4736 3952 Desvio padrão 286 300 688 629 2 Teste de Comparação de Médias dados Pareados 1 Usando as Planilhas Google 1 Teste T pareado Nesta parte do trabalho estamos testando se há diferença nas médias dos alunos antes e depois da aplicação das metodologias ativas Usando as palhinhas google testamos usando a função TESETT com os seguintes parâmetros TESTETA2A46B2B4611 Como resultado tivemos o pvalor de 011 Como as hipótese testadas foram Assim não rejeitamos Isso significa que não houve melhoria na médias dos alunos com a aplicação das metodologias ativas 2 No libreoffice Testet pareado Alfa 005 Diferença média hipotética 0 Variável 1 Variável 2 Média 58907923139683 603777886152499 Variância 817019974049282 900208164491779 Observações 45 45 Correlação de Pearson 0963970967439206 Diferença média observada 0146986547556694 Variância das diferenças 0638135675871552 df 44 Estatística t 123431877085459 P Tt unicaudal 0111818029015793 t Crítico unicaudal 168022997657212 P Tt bicaudal 0223636058031586 t Crítico bicaudal 201536757444376 3 Regressão 1 No Libreoffice Devemos realizar a Análise de Regressão Assim construímos o Software LibreOffice e construímos a ANOVA do Modelo O modelos de regressão estudado é Construímos a ANOVA que está exposta no Quadro a seguir Neste notáse que p pvalor do Teste F é 000000000000000002141 que mostra com 95 de confiança que os existe relação linear entre a MGD e as HEDe Análise da variância ANOVA df SS MS F Significância F Regressão 100 32311 32311 19039 000000000000000002141 Residual 4300 7298 170 Total 4400 39609 Nível de confiança 095 2 No Jamovi Medidas de Ajustamento do Modelo Teste ao Modelo Global Modelo R R² F gl1 gl2 p 1 090 3 081 6 190 1 43 00 1 Teste ANOVA omnibus Soma de Quadrados gl Quadrado médio F p HEDe 3231 1 32311 190 00 1 Resíduos 730 43 170 Nota Soma de Quadrados de tipo 3 Coeficientes do Modelo MGD Preditor Estimativas Erro padrão t p Intercepto 0691 05249 132 0195 HEDe 0431 00312 1380 00 1 4 3 Conclusão Atividade Prática do Curso de Testes Estatísticos Aplicados SÍLVIA 6 de novembro de 2022 INTRODUÇÃO A estatística parte tem como premissa a investigação e o desenvolvimento de métodos espe cíficos para avaliar a plausibilidade de hipóteses empíricas Sendo assim uma definição formal ver Definição 11 de Adriano 2022 A Estatística é uma disciplina matemática e conceitual que se concentra na relação entre dados e hipóteses Sendo os dados gravações medições de observações ou eventos em um estudo científico E desta forma os dados realmente obtidos são chamados de amostra dados da amostra ou simplesmente dados A estatística é subdividida em três grandes áreas a estatística descritiva a estatística pro babilística e a estatística inferencial A estatística descritiva se preocupa com a análise inicial dos dados em que os mesmos são sumarizados e apresentados em forma de tabelas e gráficos A estatística probabilística busca explicar os fenômenos estudados a partir da realização de ex perimentos repetidas vezes E a estatística inferencial é responsável a partir da análise inicial realizar inferências ou tirar conclusões sobre uma amostra ou população Sendo assim neste trabalho utilizamos as técnicas da estatística descritiva e inferencial para avaliar o desempenho de alunos de diferentes cursos a partir de informações antes e após a aplicação de um novo método de ensino 1 OBJETIVOS O objetivo deste estudo é avaliar se o treinamento dos professores foi eficaz ou não a partir da análise estatística do desempenho dos alunos antes e após a aplicação da nova metodologia de ensino 2 MATERIAIS E MÉTODOS Para realizamos este estudo foram consideradas as variáveis CalcA Nota da disciplina de Cálculo Antes da Aplicação do Novo método de Ensino EstA Nota da disciplina de Estatística Aplicada Antes da Aplicação do Novo método de Ensino EcoA Nota da disciplina de Economia Básica Antes da Aplicação do Novo método de Ensino TEAA Nota da disciplina de Testes 1 2 MATERIAIS E MÉTODOS Estatísticos Aplicados antes da Aplicação do Novo método de Ensino MGA Valor do Média Geral Antes da Aplicação do Novo método de Ensino CalcD Nota da disciplina de Cálculo Depois da Aplicação do Novo método de Ensino EstD Nota da disciplina de Estatística Apli cada Depois da Aplicação do Novo método de Ensino EcoD Nota da disciplina de Economia Básica Depois da Aplicação do Novo método de Ensino TEAB Nota da disciplina de Testes Estatísticos Aplicados antes da Aplicação do Novo método de Ensino MGD Valor do Média Geral Depois da Aplicação do Novo método de Ensino HEAn Horas de estudo Diário do Aluno Antes da aplicação do Novo método de Ensino HEDe Horas de estudo Diário do Aluno Depois da aplicação do Novo método de Ensino TempTraj Tempo do Trajeto realizado pelo alunos ao ir para Universidade em Valor Decimal e TempTrajH Tempo do Trajeto realizado pelo alunos ao ir para Universidade no formato de Horas Considerando que as disciplinas em estudo são correlatas nos cursos as quais são ofertadas os dados foram coletados nos cursos de ENGENHARIA CIVIL CIÊNCIA DA COMPUTA ÇÃO ENGENHARIA DE PETRÓLEO ENGENHARIA MECÂNICA ENGENHARIA QUÍ MICA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO FÍSICA MÉDICA FARMÁCIA e ESTATÍSTICA BÁSICA Para o tratamento dos dados utilizamos o software estatístico R Core Team 2020 Inici almente procedemos com a análise descritiva dos dados considerando como variáveis a média geral antes MGA a média geral depois MGD horas de estudo diário antes HEAn e horas de estudo depois HEDe da aplicação da nova metodologia de ensino Os resultados estão ilustrados nas Tabelas 1 Analisando os resultados verificamos que com relação a média embora tenha aumentado não foi tão expressiva Contudo avaliando a variância e o desvio padrão percebemos que ocor reu uma variância maior com relação as notas antes da aplicação do novo método de ensino consequentemente ocorreu um aumento no desvio padrão Destacamos que com relação as horas diárias de estudo houve um aumento expressivo que intuitivamente poderia nos induzir a inferir que ocorreu uma melhor desempenho das notas após a aplicação do novo método Con tudo para uma inferência com maior confiabilidade vamos proceder com o teste de hipóteses Tabela 1 Estatísticas descritivas para o rendimento dos alunos antes e após a aplicação do novo método de ensino MGA MGD HEAn HEDe Média 612 658 1274 1848 Variância 5821 7906 2094 2719 Desvio padrão 2413 2812 4576 5214 Após esta análise inicial vamos realizar a parte inferencial a partir dos testes de hipóteses Para tanto vamos estabelecer as seguintes hipóteses H0 µantes µapós H1 µantes µapós 2 2 MATERIAIS E MÉTODOS para validarmos a hipótese que não houve melhora significativa com relação a média geral após a aplicação do novo método de ensino Na Figura 1 temos o gráfico de probabilidade com a região critica ou seja região de rejeição da hipótese nula Notamos que a estatística de teste é 0 77 e não pertence a região de rejeição portanto não rejeitamos a hipótese nula Logo ao nível de significância de 5 não há indícios que o desempenho dos alunos foi melhor após a aplicação do novo método de ensino Figura 1 Distribuição amostral das médias e região de rejeição da hipótese considerando a média geral das notas Ademais dados pela Tabela 1 que houve aumento aumento no número de horas diárias de estudo vamos verificar a existência de alguma correlação linear entre as variáveis MGD e HEDe Para tanto definimo o modelo de regressão linear 1 MGD β0 β1HEDe ϵ 1 em que β0 e β1 são parâmetros a se determinar e ϵ é o erro aleatório do processo Portanto modelando no software estatístico R Core Team 2020 a partir da função lm e calculando a anova obtemos o seguinte resultado Analysis of Variance Table Response DdepoisMGD Df Sum Sq Mean Sq F value PrF 3 REFERÊNCIAS HoraTempHEDe 1 2302 2302 98 26e12 Residuals 40 939 23 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 Portanto a partir dos resultados e analisando o teste F obtemos um pvalor igual a 26e12 logo concluímos que ao nível de confiança de 95 existe uma relação linear entre as variáveis MGD e HEDe embora não seja suficiente para melhorias significativas no desempenho dos alunos após a aplicação da nova metodologia de ensino 3 CONCLUSÕES Após a realização das análises estatísticas verificamos que em geral o novo método de ensino não apresentou melhoria significativa com relação ao desempenho dos alunos Esta conclusão verificada inicialmente pela análise descritiva dos dados foi corroborada pela análise inferencial utilizando o teste de hipóteses Contudo destacamos que ao nível de confiança de 95 existe uma relação linear entre as variáveis MGD e HEDe REFERÊNCIAS ADRIANO E Notas de aula estatística básica Universidade Federal de Sergipe Centro de Ciências Exatas e Tecnologia CCET UFS Departamento de Estatística e Ciências Atuárias DECAT UFS São Cristóvão v 1 p 356 2022 R Core Team R A Language and Environment for Statistical Computing Vienna Austria 2020 Disponível em httpswwwRprojectorg 4