| Characteristic | N = 3951 |
|---|---|
| Sexo | |
| Feminino | 208 (53%) |
| Masculino | 187 (47%) |
| Idade | 17.00 (16.00, 18.00) |
| Tempo de estudo | |
| 1 | 105 (27%) |
| 2 | 198 (50%) |
| 3 | 65 (16%) |
| 4 | 27 (6.8%) |
| Deseja cursar ensino superior | |
| Sim | 20 (5.1%) |
| Não | 375 (95%) |
| Acesso à internet | |
| Sim | 66 (17%) |
| Não | 329 (83%) |
| Relação familiar | |
| Péssimo | 8 (2.0%) |
| Ruim | 18 (4.6%) |
| Regular | 68 (17%) |
| Bom | 195 (49%) |
| Ótimo | 106 (27%) |
| Tempo livre | |
| 1 | 19 (4.8%) |
| 2 | 64 (16%) |
| 3 | 157 (40%) |
| 4 | 115 (29%) |
| 5 | 40 (10%) |
| Consumo diário de álcool | |
| Muito Baixo | 276 (70%) |
| Baixo | 75 (19%) |
| Moderado | 26 (6.6%) |
| Alto | 9 (2.3%) |
| Muito Alto | 9 (2.3%) |
| Consumo semanal de álcool | |
| Muito Baixo | 151 (38%) |
| Baixo | 85 (22%) |
| Moderado | 80 (20%) |
| Alto | 51 (13%) |
| Muito Alto | 28 (7.1%) |
| Faltas | 4.0 (0.0, 8.0) |
| Notas 1° trimestre | 11.0 (8.0, 13.0) |
| Tempo de estudo (horas) | |
| Menor que 2h | 105 (27%) |
| 2 a 5h | 198 (50%) |
| 5 a 10h | 65 (16%) |
| Maior que 10h | 27 (6.8%) |
| Tempo livre (horas) | |
| Muito curto | 19 (4.8%) |
| Curto | 64 (16%) |
| Moderado | 157 (40%) |
| Longo | 115 (29%) |
| Muito longo | 40 (10%) |
| 1 n (%); Median (IQR) | |
Avaliação de variáveis que podem influenciar no desejo dos estudantes de matemática do ensino médio de cursarem o ensino superior
Resumo
Este trabalho foi elaborado para investigar diversos aspectos da vida dos estudantes de matemática do ensino médio, analisando variáveis quantitativas e qualitativas como sexo, idade, tempo de estudo, desejo de cursar ensino superior, acesso à internet, relação familiar, tempo livre, consumo de álcool, faltas e notas do primeiro trimestre. Técnicas como gráficos, testes de Fisher, Shapiro-Wilk, Kruskal-Wallis e regressão logística foram utilizadas nas análises, destacando a abordagem rigorosa e abrangente do estudo na compreensão dos fatores influenciadores do desempenho escolar e desejos acadêmicas dos estudantes. Os resultados indicaram que não há relação significativa entre tempo livre e desejo de cursar ensino superior, acesso à internet e tempo de estudo, idade e relação familiar, e faltas e notas do primeiro trimestre. No entanto, foi observada uma associação estatisticamente significativa entre sexo e consumo diário de álcool. A conclusão destaca a importância desses fatores na compreensão do desempenho escolar dos estudantes, fornecendo insights relevantes para a tomada de decisões educacionais.
Palavras-chave: estudantes de matemática; desempenho escolar; análise quantitativa;
1. Introdução
Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), a adolescência compreende o período entre 10 e 20 anos incompletos, entretanto, o Estatuto da Criança e do Adolescente (ECA), considera a faixa etária dos 12 aos 18 anos incompletos (DUARTE et al, 2021). O desempenho escolar é definido como a competência adquirida no eixo ensino-aprendizagem, permitindo aos estudantes a expressão do conhecimento obtido nesse percurso. O desenvolvimento acadêmico é multifatorial e é uma preocupação para diversas esferas sociais, deste modo, os estudantes, os docentes, os pais ou responsáveis e a comunidade têm papéis fundamentais para a consolidação de uma base sólida de conhecimentos que permita ao aluno o desenvolvimento de habilidades sociais e pensamento crítico sobre as construções que surgem ao seu redor, sofrendo influência de diversos fatores que se relacionam de forma direta ou indireta (ROSA; FERNANDES, LEMOS, 2020). Ainda no contexto escolar, o mau desempenho pode ser consequência de múltiplas etiologias de ordens pessoal, emocional, familiar, social e pedagógica, justificando assim, o fracasso do estudante (ROSA; FERNANDES, LEMOS, 2020). Levando em consideração a influência do ambiente e de diversos fatores no desempenho escolar dos estudantes, a família pode ser considerada como o pilar central para o processo de aprendizagem e no interesse da criança e do adolescente pelo ambiente escolar, além de evidenciar a importância que estes dão à educação, por isso, qualquer situação de abalo nesse vínculo, pode resultar em um mau desempenho do estudante e em um desinteresse pelo ambiente acadêmico. (SILVA et al., 2022). Neste contexto multifatorial, a relação entre os jovens e o consumo de álcool e outras drogas, gera grande preocupação, pois é nessa fase que a experimentação é mais propícia, uma vez que é um período de mudanças físicas e psicológicas, que podem gerar conflitos, descobertas e dúvidas, além do desejo de independência dos pais e a busca constante por aceitação em grupos. Ademais, há forte influência do contexto social em que se vive. (TEODORO et al, 2020; CAMPOS et al, 2011). No ensino médio, onde a maioria dos estudantes já passou dos 14 anos de idade, o uso de álcool está sendo incorporado ao estilo de vida, atuando como promotor de novas relações sociais e interação com novas pessoas, ou até mesmo devido à responsabilidade de ter que cumprir horários, regras, lidar com atividades de estudo, independência financeira, relação familiar e redução do tempo de lazer, esses jovens estejam mais vulneráveis e acabam se colocando em situações de risco a sua saúde, como o uso de álcool e outras drogas, ainda que ilícitas (CORREIA et al, 2014). Outro fator fundamental para o desempenho escolar é o uso da internet. De forma benéfica, pela difusão do conhecimento, pela uniformidade de oportunidades, pela maximização do aprendizado e por torná-lo mais atraente. Por outro lado, seu mau uso pode ter pontos negativos e acarretar prejuízos para os estudantes, como alienação, distrição e queda no rendimento acadêmico. Ainda neste contexto, uma maior dedicação de tempo ao acesso à internet para fins não acadêmicos afeta diretamente no interesse e no tempo de estudo, o que torna o uso da internet extremamente prejudicial aos alunos (BARCELOS; MARQUES; FILHO, 2019).
1.1. Objetivo
Investigar as complexas interações entre diversos aspectos da vida dos estudantes com o intuito de compreender os fatores que influenciam o desempenho escolar dos estudantes.
1.1.1. Objetivos específicos
- Avaliar se há relação entre a idade dos alunos e a relação familiar;
- Avaliar se existe relação entre número de faltas e as notas do primeiro trimestre dos estudantes;
- Verificar se existe relação entre o sexo e o consumo diário de álcool;
- Avaliar se o acesso à internet influencia no tempo de estudo entre os estudantes;
- Aferir se há relação entre o tempo livre depois da escola com o desejo de cursar ensino superior.
2. Metodologia
Este trabalho tem como foco a avaliação de variáveis que podem influenciar no desejo dos estudantes da disciplina de matemática do ensino médio cursarem o ensino superior. Os indivíduos selecionados para o estudo foram adolescentes, estudantes de matemática do ensino médio e de ambos os sexos. Foram excluídos os alunos da disciplina de português. A amostra final contou com 395 estudantes, que se enquadraram nos critérios de elegibilidade para participar da pesquisa. Os dados foram analisados no software R, versão 4.3.1, sendo descritos em números absolutos e percentuais. Foi considerado um intervalo de confiança (IC = 95%) e nível de significância de 5% (valor-p menor que 0,05). As variáveis utilizadas foram sexo, idade, tempo de estudo, desejo de cursar ensino superior, acesso à internet, relação familiar, tempo livre, consumo de álcool, número de faltas, notas no 1º trimestre, tempo de estudo. As variáveis sexo, desejo de cursar ensino superior, acesso à internet, são do tipo qualitativa nominal, dicotômica. Foram usados gráficos em barras empilhadas, bloxplot e de dispersão. Para a variável idade foram calculados a mediana e o IQR. Para os gráficos de barras empilhadas, foi realizado o Teste exato de Fisher. Para o boxplot, foi feito o teste de Shapiro-Wilk para avaliar normalidade e depois o teste de Kruskal-Wallis. Já para o gráfico de dispersão, foi realizado também o teste de Shapiro-Wilk e posteriormente o teste de correlação de Spearman. O modelo de regressão utilizado foi a regressão logística.
3. Resultados e Discussão
A Tabela 1 abaixo mostra que 53% das pessoas são do sexo feminino e 47% são do sexo masculino. Em relação à idade foi observado uma mediana de 17 anos e o IQR entre 16 e 18 anos. Em relação ao tempo de estudo, a metade dos estudantes estudavam duas horas por dia. Já quanto ao desejo de cursar o ensino superior 95% não apresentaram desejo. Quanto ao acesso à internet, a maioria (83%) não possui acesso. 49% dos estudantes apresentam boa relação familiar. Em relação ao tempo livre 40% dos estudantes possuem 3 horas de tempo livre. O consumo diário de alcool se apresentou muito baixo entre os estudantes com uma taxa de 70% e apenas 2,3% relataram um consumo muito alto de alcool. Já em relação ao consumo semanal 38% apresentou um consumo muito baixo enquanto 7,1% teve um consumo muito alto. A mediana das faltas é 4.0 e o IQR está entre 0 e 8. A mediana das notas do primeiro trimestre é 11 enquanto o IQR está entre 8 e 13.
Há relação entre o tempo livre após a escola e o desejo de cursar ensino superior?
Segundo o gráfico é possível afirmar que a maioria dos indivíduos não têm o desejo de cursar o ensino superior. Dentre os que possuem tempo livre muito longo, 10% deles desejam cursar o ensino superior. Já entre os que possuem tempo curto, apenas 1,6% desejam cursar o ensino superior. Após aplicar o teste exato de Fisher, o valor-p encontrado foi de 0,36, indicando que não há uma associação estatisticamente significativa entre tempo livre e desejo de cursar o ensino superior.
Cross-Tabulation, Row Proportions
Tempo_livre_em_horas * `Deseja cursar ensino superior`
Data Frame: estudantes_matematica
---------------------- ------------------------------- ------------ ------------- --------------
Deseja cursar ensino superior Sim Não Total
Tempo_livre_em_horas
Muito curto 1 ( 5.3%) 18 (94.7%) 19 (100.0%)
Curto 1 ( 1.6%) 63 (98.4%) 64 (100.0%)
Moderado 9 ( 5.7%) 148 (94.3%) 157 (100.0%)
Longo 5 ( 4.3%) 110 (95.7%) 115 (100.0%)
Muito longo 4 (10.0%) 36 (90.0%) 40 (100.0%)
Total 20 ( 5.1%) 375 (94.9%) 395 (100.0%)
---------------------- ------------------------------- ------------ ------------- --------------
Fisher's Exact Test for Count Data
data: estudantes_matematica$Tempo_livre_em_horas and estudantes_matematica$`Deseja cursar ensino superior`
p-value = 0.3614
alternative hypothesis: two.sidedHá relação entre o acesso à internet e o tempo de estudo entre os estudantes?
No gráfico, é notável que os indivíduos sem acesso à internet tiveram um tempo maior de estudo. Dentre os alunos sem acesso à internet, 17,9% deles estudavam de 5 a 10 horas, sendo essa porcentagem menor, de 9,1%, entre os estudantes com acesso à internet. Apesar das porcentagens indicarem uma relação entre as variáveis, ao aplicar o teste exato do Fisher, o valor-p encontrado foi de 0,33, indicando que não há uma associação estatisticamente significativa entre acesso à internet e tempo de estudo.
Cross-Tabulation, Row Proportions
`Acesso à internet` * Tempo_de_estudo_em_horas
Data Frame: estudantes_matematica
------------------- -------------------------- -------------- ------------- ------------ --------------- --------------
Tempo_de_estudo_em_horas Menor que 2h 2 a 5h 5 a 10h Maior que 10h Total
Acesso à internet
Sim 19 (28.8%) 37 (56.1%) 6 ( 9.1%) 4 (6.1%) 66 (100.0%)
Não 86 (26.1%) 161 (48.9%) 59 (17.9%) 23 (7.0%) 329 (100.0%)
Total 105 (26.6%) 198 (50.1%) 65 (16.5%) 27 (6.8%) 395 (100.0%)
------------------- -------------------------- -------------- ------------- ------------ --------------- --------------
fisher.test(estudantes_matematica$`Acesso à internet`, estudantes_matematica$Tempo_de_estudo_em_horas )
Fisher's Exact Test for Count Data
data: estudantes_matematica$`Acesso à internet` and estudantes_matematica$Tempo_de_estudo_em_horas
p-value = 0.3319
alternative hypothesis: two.sidedHá relação entre sexo e consumo diário de álcool?
Pela primeira visão do gráfico, é possível dizer que o consumo diário de álcool é maior entre os estudantes do sexo masculino do que entre as estudantes do sexo feminino. Também pode se notar que o consumo diário de álcool muito baixo destaca-se em ambos os sexos de estudantes. O baixo consumo diário de álcool é similar entre os dois sexos, sendo levemente maior entre os estudantes do sexo masculino. Já o consumo moderado diário de álcool no sexo masculino é de 11,2% enquanto que no sexo feminino é de 2,4%. O alto consumo diário de álcool entre os estudante de sexo masculino é de 3,7% enquanto que entre as estudantes de sexo feminino é 1%. Ao aplicar o teste exato de Fisher, o valor-p encontrado foi < 0,001, indicando que há uma associação estatisticamente significativa entre sexo e consumo de álcool.
Cross-Tabulation, Row Proportions
Sexo * `Consumo diário de álcool`
Data Frame: estudantes_matematica
----------- -------------------------- ------------- ------------ ------------ ---------- ------------ --------------
Consumo diário de álcool Muito Baixo Baixo Moderado Alto Muito Alto Total
Sexo
Feminino 167 (80.3%) 33 (15.9%) 5 ( 2.4%) 2 (1.0%) 1 (0.5%) 208 (100.0%)
Masculino 109 (58.3%) 42 (22.5%) 21 (11.2%) 7 (3.7%) 8 (4.3%) 187 (100.0%)
Total 276 (69.9%) 75 (19.0%) 26 ( 6.6%) 9 (2.3%) 9 (2.3%) 395 (100.0%)
----------- -------------------------- ------------- ------------ ------------ ---------- ------------ --------------
fisher.test(estudantes_matematica$Sexo, estudantes_matematica$`Consumo diário de álcool`)
Fisher's Exact Test for Count Data
data: estudantes_matematica$Sexo and estudantes_matematica$`Consumo diário de álcool`
p-value = 1.545e-06
alternative hypothesis: two.sidedExiste relação entre a idade e a relação familiar?
Através do gráfico abaixo, pode-se notar que mediana das pessoas com relação familiar classificada como “Péssimo” foi de 16 anos. Os alunos com relação familiar classificada como “Ruim” e “Regular” apresentaram medianas iguais (16,5 anos) e também houve presença de outliers em ambos os grupos. Já os alunos com relação familiar classificadas como “Bom” e “Ótimo” também apresentaram a mesma mediana (17 anos), porém apenas o grupo “Ótimo” apresentou outlier, sendo este também o grupo que teve a idade máxima que foi de 22 anos. Uma vez que pelo menos um dos grupos não apresentava normalidade, aplicou-se o teste de Kruskal-Wallis. Este indicou um valor-p = 0,85, sugerindo portanto que ná há diferença entre as idades dos estudantes segundo o tipo de relação familiar.
Descriptive Statistics
Idade by Relação familiar
Data Frame: estudantes_matematica
N: 8
Péssimo Ruim Regular Bom Ótimo
----------------- --------- -------- --------- -------- --------
Mean 16.38 16.67 16.56 16.73 16.75
Std.Dev 1.19 1.08 1.15 1.24 1.45
Min 15.00 15.00 15.00 15.00 15.00
Q1 15.50 16.00 16.00 16.00 16.00
Median 16.00 16.50 16.50 17.00 17.00
Q3 17.50 17.00 17.00 18.00 18.00
Max 18.00 19.00 19.00 19.00 22.00
MAD 1.48 0.74 0.74 1.48 1.48
IQR 1.50 1.00 1.00 2.00 2.00
CV 0.07 0.07 0.07 0.07 0.09
Skewness 0.26 0.38 0.32 0.14 0.82
SE.Skewness 0.75 0.54 0.29 0.17 0.23
Kurtosis -1.66 -0.75 -0.73 -1.06 0.85
N.Valid 8.00 18.00 68.00 195.00 106.00
Pct.Valid 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00
shapiro.test(estudantes_matematica$Idade[estudantes_matematica$`Relação familiar`== "Péssimo"])
Shapiro-Wilk normality test
data: estudantes_matematica$Idade[estudantes_matematica$`Relação familiar` == "Péssimo"]
W = 0.87483, p-value = 0.1679shapiro.test(estudantes_matematica$Idade[estudantes_matematica$`Relação familiar`== "Ruim"])
Shapiro-Wilk normality test
data: estudantes_matematica$Idade[estudantes_matematica$`Relação familiar` == "Ruim"]
W = 0.91354, p-value = 0.09937shapiro.test(estudantes_matematica$Idade[estudantes_matematica$`Relação familiar`== "Regular" ])
Shapiro-Wilk normality test
data: estudantes_matematica$Idade[estudantes_matematica$`Relação familiar` == "Regular"]
W = 0.90409, p-value = 7.128e-05shapiro.test(estudantes_matematica$Idade[estudantes_matematica$`Relação familiar`== "Bom" ])
Shapiro-Wilk normality test
data: estudantes_matematica$Idade[estudantes_matematica$`Relação familiar` == "Bom"]
W = 0.90408, p-value = 6.642e-10shapiro.test(estudantes_matematica$Idade[estudantes_matematica$`Relação familiar`== "Ótimo" ])
Shapiro-Wilk normality test
data: estudantes_matematica$Idade[estudantes_matematica$`Relação familiar` == "Ótimo"]
W = 0.89401, p-value = 3.99e-07kruskal.test(Idade ~ `Relação familiar`, data = estudantes_matematica)
Kruskal-Wallis rank sum test
data: Idade by Relação familiar
Kruskal-Wallis chi-squared = 1.3691, df = 4, p-value = 0.8495Há relação entre as faltas e as notas do primeiro trimestre dos estudantes ?
Ao avaliar a correlação entre as variáveis pelo teste de correlação de Spearman, o coeficiente de correlação foi quase nulo (rho = 0,004), e o valor-p encontrado foi de 0,92, indicando que não há correlação estatisticamente significativa entre faltas e notas do primeiro trimestre.
shapiro.test(estudantes_matematica$Faltas)
Shapiro-Wilk normality test
data: estudantes_matematica$Faltas
W = 0.66683, p-value < 2.2e-16shapiro.test(estudantes_matematica$`Notas 1° trimestre`)
Shapiro-Wilk normality test
data: estudantes_matematica$`Notas 1° trimestre`
W = 0.97491, p-value = 2.454e-06cor.test(estudantes_matematica$Faltas, estudantes_matematica$`Notas 1° trimestre`, method = "spearman")Warning in cor.test.default(estudantes_matematica$Faltas,
estudantes_matematica$`Notas 1° trimestre`, : Impossível calcular o valor exato
de p com empates
Spearman's rank correlation rho
data: estudantes_matematica$Faltas and estudantes_matematica$`Notas 1° trimestre`
S = 10225570, p-value = 0.9293
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.004479359 Regressão
Primeiramente foi feita uma regressão logística usando todas as variáveis do banco para explicar o desejo dos estudantes em cursar o ensino superior. Uma vez que apenas “Idade”, “Consumo diário de álcool” e “Notas do 1º trimestre” foram significativas nesse primeiro modelo, foi feito um segundo modelo de regressão logística apenas com essas três variáveis. Ao analisar os resultados foi possível observar que a cada um ano a mais na idade as chances de ter interesse em cursar o ensino superior é 117% maior. Já em relação ao consumo diário de álcool quando comparada a categoria “Baixa” com “Muito Baixa” é possível observar que aqueles que consomem uma quantidade baixa têm quase 4 vezes mais chances de desejarem cursar o ensino superior. Em relação as notas, diferente do que esperávamos, foi visto que a cada um ponto a mais na nota reduz-se as chances de ter o desejo de cursar o ensino superior em 24%.
Call:
glm(formula = `Deseja cursar ensino superior` ~ ., family = binomial(link = "logit"),
data = estudantes_matematica)
Coefficients: (2 not defined because of singularities)
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -29.31102 5087.48070 -0.006 0.995403
SexoMasculino 0.91065 0.79598 1.144 0.252598
Idade 1.03765 0.28149 3.686 0.000228
`Tempo de estudo` -5.79867 979.36586 -0.006 0.995276
`Acesso à internet`Não -0.05310 0.80634 -0.066 0.947497
`Relação familiar`Ruim 15.25449 4992.32237 0.003 0.997562
`Relação familiar`Regular 17.37088 4992.32189 0.003 0.997224
`Relação familiar`Bom 16.98799 4992.32188 0.003 0.997285
`Relação familiar`Ótimo 16.72173 4992.32192 0.003 0.997327
`Tempo livre` -0.02069 0.39553 -0.052 0.958291
`Consumo diário de álcool`Baixo 2.02584 0.90003 2.251 0.024395
`Consumo diário de álcool`Moderado -1.31857 1.39599 -0.945 0.344892
`Consumo diário de álcool`Alto -20.20886 4737.80144 -0.004 0.996597
`Consumo diário de álcool`Muito Alto -3.30133 2.75255 -1.199 0.230384
`Consumo semanal de álcool`Baixo -2.01307 1.10330 -1.825 0.068062
`Consumo semanal de álcool`Moderado -1.86338 1.00012 -1.863 0.062440
`Consumo semanal de álcool`Alto -1.85425 1.22149 -1.518 0.129008
`Consumo semanal de álcool`Muito Alto 1.39469 1.23398 1.130 0.258376
Faltas 0.01718 0.02861 0.601 0.548091
`Notas 1° trimestre` -0.21003 0.09874 -2.127 0.033415
Tempo_de_estudo_em_horas2 a 5h 4.95166 979.36600 0.005 0.995966
Tempo_de_estudo_em_horas5 a 10h -6.49440 2723.15867 -0.002 0.998097
Tempo_de_estudo_em_horasMaior que 10h NA NA NA NA
Tempo_livre_em_horasCurto -2.78286 1.99543 -1.395 0.163133
Tempo_livre_em_horasModerado 0.20716 0.90458 0.229 0.818863
Tempo_livre_em_horasLongo -0.09713 0.89802 -0.108 0.913869
Tempo_livre_em_horasMuito longo NA NA NA NA
(Intercept)
SexoMasculino
Idade ***
`Tempo de estudo`
`Acesso à internet`Não
`Relação familiar`Ruim
`Relação familiar`Regular
`Relação familiar`Bom
`Relação familiar`Ótimo
`Tempo livre`
`Consumo diário de álcool`Baixo *
`Consumo diário de álcool`Moderado
`Consumo diário de álcool`Alto
`Consumo diário de álcool`Muito Alto
`Consumo semanal de álcool`Baixo .
`Consumo semanal de álcool`Moderado .
`Consumo semanal de álcool`Alto
`Consumo semanal de álcool`Muito Alto
Faltas
`Notas 1° trimestre` *
Tempo_de_estudo_em_horas2 a 5h
Tempo_de_estudo_em_horas5 a 10h
Tempo_de_estudo_em_horasMaior que 10h
Tempo_livre_em_horasCurto
Tempo_livre_em_horasModerado
Tempo_livre_em_horasLongo
Tempo_livre_em_horasMuito longo
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 158.296 on 394 degrees of freedom
Residual deviance: 87.411 on 370 degrees of freedom
AIC: 137.41
Number of Fisher Scoring iterations: 19
Call:
glm(formula = `Deseja cursar ensino superior` ~ Idade + `Consumo diário de álcool` +
`Notas 1° trimestre`, family = binomial(link = "logit"),
data = estudantes_matematica)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -14.03784 3.95439 -3.550 0.000385 ***
Idade 0.77679 0.21944 3.540 0.000400 ***
`Consumo diário de álcool`Baixo 1.37997 0.52361 2.635 0.008401 **
`Consumo diário de álcool`Moderado -0.55928 1.16009 -0.482 0.629735
`Consumo diário de álcool`Alto -14.91128 1203.36279 -0.012 0.990113
`Consumo diário de álcool`Muito Alto 0.11191 1.83194 0.061 0.951287
`Notas 1° trimestre` -0.27573 0.09175 -3.005 0.002652 **
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 158.30 on 394 degrees of freedom
Residual deviance: 120.89 on 388 degrees of freedom
AIC: 134.89
Number of Fisher Scoring iterations: 16| Characteristic | OR1 | 95% CI1 | p-value |
|---|---|---|---|
| Idade | 2.17 | 1.45, 3.45 | <0.001 |
| Consumo diário de álcool | |||
| Muito Baixo | — | — | |
| Baixo | 3.97 | 1.41, 11.3 | 0.008 |
| Moderado | 0.57 | 0.03, 3.90 | 0.6 |
| Alto | 0.00 | >0.9 | |
| Muito Alto | 1.12 | 0.02, 19.3 | >0.9 |
| Notas 1° trimestre | 0.76 | 0.62, 0.90 | 0.003 |
| 1 OR = Odds Ratio, CI = Confidence Interval | |||
4. Conclusão
No nosso estudo não vimos relação entre o tempo livre após a escola e o desejo de cursar ensino superior. Também não foi observado relação estatisticamente significativa entre o acesso à internet e o tempo de estudo entre os estudantes. De igual modo não foi observado relação entre idade e a relação familiar e entre faltas e as notas do primeiro trimestre. Por outro lado, observamos que há uma relação entre sexo e consumo diário de álcool.
5. Referências
DUARTE et al, 2021 ROSA; FERNANDES, LEMOS, 2020 SILVA et al., 2022 TEODORO et al, 2020; CAMPOS et al, 2011 CORREIA et al, 2014 BARCELOS; MARQUES; FILHO, 2019