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Correntes

em busca do pensamento livre

Correntes

em busca do pensamento livre

o público errou

02.09.14

 

 

 

Este post é de 24 de Setembro de 2012.

É impressionante como se esfumou o argumento que o MEC

usava para disfarçar os cortes a eito no sistema escolar.

 

 

 

O que sobra é uma falta de respeito pela escola pública,

pelos seus profissionais, alunos e encarregados de educação,

que me leva a repetir a interrogação:

"mas estas pessoas nunca mais são elevadas para uma qualquer fundação?"

 

 

 

 

 

 

 

Pede-me, o blogger Pedro Peixoto, que divulgue esta nota do Público que dá conta de um erro em relação às declarações de Nuno Crato sobre a redução de alunos. Ou seja: se a quebra de 200 mil alunos é referente a adultos o argumento não podia ser usado para justificar os cortes, como o Público salienta na nota. Até já cansa um bocado escrever sobre isto e vou ver se arranjo fôlego.

 

Não sei quem é que tratou os dados. O que sei é que é hoje comum aplicar um modelo de regressão linear múltipla que melhor se ajuste aos dados em questão (aconselho a conhecida aplicação SPSS da IBM).

 

Se se estabelecer a redução de professores (y) como a variável dependente, podemos introduzir as seguintes variáveis independentes: aumento do número de alunos por turma (x1), aumento da componente lectiva dos professores (x2), agregações de escolas (x3), nova estrutura curricular (x4), diminuição da natalidade (x5), alteração nos fluxos migratórios (x5) e diminuição do número de alunos por eliminação do programa novas oportunidades (x6).

 

Se pretendermos saber a influência que as variáveis independentes tiveram na variável dependente, o SPSS nos dirá, nas tabelas de coefficients e ANOVA, e através da aceitação ou rejeição das hipóteses nula e alternativa e na significação global do modelo, que o modelo está situado bem à direita e rejeita a hipótese nula, portanto, existirá pelo menos um B=0 e uma relação linear entre a variável dependente e algumas das variáveis independentes seleccionadas.

 

O estudo do coeficiente de determinação permitirá perceber que o modelo explica mais de 98% dos casos de redução de professores o que será considerado muito bom.

 

Da análise individual dos parâmetros concluir-se-á que a variável independente x6 (diminuição do número de alunos por eliminação do programa novas oportunidades) aceita h0 e que, portanto, não influencia a variável dependente e que poderia ser retirada do modelo.

 

Também as variáveis, diminuição da natalidade (x5) e alteração nos fluxos migratórios (x5) aceitarão h0 e não influenciarão a variável dependente e poderiam ser retiradas do modelo e incluídas num modelo de regressão linear múltipla que tenha como objectivo perceber o que se vai passar em 2020, sendo seguro que as conclusões não acompanharão as epifanias de Passos Coelho quando remete para 2027 ou 2032 a possibilidade de sairmos da zona de empobrecimento. 

 

Importa referir que a utilização do modelo de regressão linear múltipla requer a verificação de alguns pressupostos.

  1. Pressuposto: se a distribuição dos erros é normal;
  2. Pressuposto: se os erros são variáveis aleatórias de média zero;
  3. Pressuposto: se os erros são variáveis aleatórias de variância constante – homocedasticidade -;
  4. Pressuposto: se as variáveis aleatórias dos erros são independentes;
  5. Pressuposto: se as variáveis independentes estudadas no modelo são não correlacionais – ausência de multicolinearidade -.
É também comum aplicar-se o teste de Durbin Watson (d*) para avaliar a veracidade da independência dos erros, ou seja, a sua auto-correlação ou de primeira ordem. Se os erros forem independentes não influenciam o valor do erro seguinte e nesse sentido a correlação entre erros sucessivos é nula. Seria natural que o estudo do d* aceitaria h0 como significado de que era conclusivo e que não existiria auto-correlação entre as variáveis do modelo.

 

Da matéria estudada também se observaria que a matriz das variáveis independentes permitia concluir que o módulo dos coeficientes de correlação e a respectiva dependência linear eram relevantes e que os valores eram inferiores a 0,8; portanto, não se verificava o problema da multicolinearidade.

 

 

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