Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/49579
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dc.contributor.advisor1Sueli Aparecida Mingotipt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3274762673749139pt_BR
dc.contributor.referee1Ela Mercedes Medrano de Toscanopt_BR
dc.contributor.referee2Ilka Afonso Reispt_BR
dc.creatorNaneia Guimarães Borgespt_BR
dc.date.accessioned2023-02-06T13:49:37Z-
dc.date.available2023-02-06T13:49:37Z-
dc.date.issued2016-07-11-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/49579-
dc.description.abstractThis study aimed to identify the profile of students studying in distance learning, using multiple correspondence analysis technique to verify the associations between the study variables. Applying this analysis technique in the database also enabled an individual and joint analysis of all categorical variables, resulting in the generation of graphs and charts that allow for quick viewing and understanding the behavior of research data. The data set of this research consists of 204 questionnaires answered by students who attended the 2nd period of undergraduate distance in the year 2014. To identify the profile of the students, the statistical technique Descriptive data was used. In the survey, students surveyed identified themselves have over 30 years of age, are married, have children, work and study and receive up to three minimum wages. In addition, it was noted that the largest number of students enrolled in 2nd period surveyed in 2014 are female. Therefore, it was concluded that multiple correspondence analysis coupled with computational tools facilitates handling large databases classified and without the use of mathematical calculations. Moreover, this exploratory data analysis technique allows to analyze the relationships between variables, and categorical variables and variables and objectspt_BR
dc.description.resumoEste estudo teve como objetivo principal identificar o perfil dos alunos que estudam no ensino à distância, utilizando a técnica de Análise de Correspondência Múltipla para verificar as associações entre as variáveis observadas. Essa técnica multivariada permite analisar conjuntos grandes de dados categorizados e fazer análises individual e conjunta de todas as variáveis e categorias. Para formação do conjunto de dados desta pesquisa, utilizou-se os questionários respondidos por 204 alunos que cursaram o 2º período de uma graduação na modalidade de ensino à distância no ano de 2014. Esses dados foram tratados por meio do software R pacote FactoMine R. Através das análises e dos gráficos da ACM, foi possível identificar o perfil dos alunos e conhecer os fatores que influenciaram sua decisão na escolha por uma graduação na modalidade de ensino à distância. Com a pesquisa, constatou-se que o perfil do aluno do ensino à distância da instituição pesquisada é composto por um número maior de alunos do sexo feminino. Além disso, são alunos que trabalham e estudam, recebem até três salários mínimos, são casados e têm filhos. Portanto, conclui-se que a técnica de análise de correspondência múltipla facilita o tratamento e a interpretação dos dados categóricos, principalmente, quando aplicada em conjuntos de dados com grande número de variáveis e categorias.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICApt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEstatísticapt_BR
dc.subjectAnálise de Correspondência Múltiplapt_BR
dc.subjectEducação à distânciapt_BR
dc.subjectVariáveis categóricaspt_BR
dc.subject.otherEstatísticapt_BR
dc.subject.otherAnálise de correspondência múltiplapt_BR
dc.subject.otherEducação à distância – Perfil – Alunopt_BR
dc.subject.otherVariáveis categóricaspt_BR
dc.titlePerfil dos alunos dos cursos de graduação na modalidade à distância de uma instituição de ensino superior da região metropolitana de Belo Horizonte: aplicação da análise de correspondência múltiplapt_BR
dc.typeMonografia (especialização)pt_BR
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