Validação de um instrumento por meio de métodos da análise multivariada acerca das concepções do ensino de ciências do nono ano do ensino fundamental
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i6.16149Palavras-chave:
Ensino; Alfa de Cronbach; Análise fatorial; Análise de Cluster; Física.Resumo
O objetivo deste estudo é descrever o processo de construção e validação de um instrumento por meio da Análise Multivariada, no qual utilizou-se a técnica da Análise Fatorial combinada com a Análise de Cluster, a fim de analisar as concepções dos alunos do Ensino Médio sobre a importância da disciplina de Ciências do nono ano do Ensino Fundamental, com ênfase em conceitos de Física (Óptica). Para isso, aplicou-se um questionário piloto, disponibilizado de forma virtual para 21 alunos do Ensino Médio de um colégio público federal, localizado na cidade de Campo Grande do estado do Mato Grosso do Sul. Esta pesquisa é de cunho quantitativo, no qual se busca responder o objeto de estudo, caracterizando-se como conclusiva. A pesquisa requer informações definidas, formal e estruturadas, por isso se apresenta uma amostra e a análise dos dados são estatísticos e conclusivos. Ao aplicar-se todos os testes e análises (Alfa de Cronbach, Teste de Bartlett, KMO, Análise dos Componentes Principais, Análise Fatorial e Análise de Cluster), conclui-se que o instrumento possui confiabilidade, comunalidade, adequabilidade e interdependência entre as variáveis, sendo validado por técnicas da Análise Multivariada.
Referências
Camillo, C. M. (2020). Concepções dos estudantesde uma escola do campo sobre tecnologias digitais de informação e comunicação. Research, Society and Development, 9(4), e148943006, http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i4.3006.
Camillo, C. M., Souza, A. & Ramser, C. (2020). Variáveis climáticas relacionadas à poluição do ar e os efeitos causados à saúde humana. Ciência e Natura. 42. https://doi.org/10.5902/2179460X39722
Carvalho, R. C. D., Oliveira, I., & Rezende, F. (2009). Tendências da pesquisa na área de educação em ciências: uma análise preliminar da publicação da ABRAPEC. VII Encontro Nacional de Pesquisa em Educação em Ciências, 1–12.
Dalmoro, M. & Vieira, K. M. (2013). Dilemas na construção de escalas tipo Likert: o número de itens e a disposição influenciam os resultados. Revista Gestão Organizacional. v.6.
Dias, P., Silva. H. & Macedo, R. (2019). Estatísticas Multivariadas na Administração: importância na aplicação e aplicação da análise fatorial exploratória. Revista Eletrônica de Administração e Turismo. 13(1).
Field, A., Miles, A. & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Sage Publications.
Figueiredo, D. B. & Silva, J. A. (2010). Visão além do alcance: uma introdução à análise fatorial. Opinião Pública, Campinas, v. 16, n. 1.
Freitas, A. L. P. & Rodrigues, S. (2005). Avaliação da confiabilidade de questionário: uma análise utilizando o coeficiente alfa de Cronbach In: Simpósio De Engenharia De Produção, 12, Anais... Bauru-SP: UNESP.
Freitas, l., Campos, A., Andrade, V. & Régnier, J. (2019). Análise estatística implicativa da tendência de abordagens do método de estudo de casos no ensino de ciências. Amazônia: Revista de Educação em Ciências e Matemáticas. 15(11).
Greca, I. M. (2002). Discutindo aspectos metodológicos da pesquisa em ensino de ciências: algumas questões para refletir. Revista Brasileira de Pesquisa em Educação em Ciências, 2(1), 73–82.
Kaiser, H. F. (1974). An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39, 31-36.
Marconi, M. A. & Lakatos, E. M. (2017). Fundamentos de metodologia científica. (8a ed.), Atlas.
Matos, D. A. & Rodrigues, E. (2019). Análise Fatorial. ENAP - Enap Fundação Escola Nacional de Administração Pública.
Medeiros, A. (2002). Metodologia da pesquisa em educação em ciências. Revista Brasileira de Pesquisa em Educação em Ciências, 2(1). 66–72.
Oliveira, G. J. (2018). Análise dos artigos da revista eletrônicas em ensino de ciências que apresentem em seu título as palavras ensino de ciências. Dissertação (Mestrado). Unipampa, Uruguaiana. RS.
Pereira, A., Paluto, B., Vieira, M. & Cerbaro, R. (2019). Análise Fatorial. (2a ed.), Texto para Discussão.
Pereira, A. S. et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. UFSM.
Schawb, A.J. (2007). Eletronic classroom. Online].
Schneider, E. M., Fujii, R. A. X., & Corazza, M. J. (2017). Pesquisas quali-quantitativas: contribuições para a pesquisa em ensino de ciências. Revista Pesquisa Qualitativa, 5(9), 569–584.
Tanaka, O. Y., Junior, M, Cristo, E, Spedo, S. M. & Pinto, N. R. (2015). Uso da análise de clusters como ferramenta de apoio à gestão no SUS. Saúde Soc. São Paulo, 24(1), 34-45.
Vicini, L. & Souza, A. (2005). Análise Multivariada da Teoria à Prática. TCC (Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa). Universidade Federal de Santa Maria. RS.
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