1 Contextualização

A análise concentrou-se, principalmente, em dois indicadores: Níveis Negativos (NN) e Retenção e Desistência (RD). Foram utilizadas bases do governo central de Portugal, disponíveis em diferentes sítios oficiais. As estatísticas disponíveis cobrem períodos distintos e possuem diferentes de nívies de desagregação. Portanto, todas as vezes que foram necessárias a agregagação dos dados para efeito de modelagem, este ficaram restritos às unidades espaço-temporais que contemplavam estes dois indicadores.

Em termpos espaciais, foram analisados dados educacionais dos 17 municípios da Área Metropolitana do Porto (AMP). Quanto ao período considerado, os dados dos Níveis Negativos, cobrem os anos escolares entre 2014/2015 a 2019/2020 e estão desagregados por escola e segundo e terceiro anos do Ciclo Básico. Os dados de Retenção e Desistência cobrem um período escolar menor, entre 2014/2015 a 2018/2019, mas possuem nível de desagregação dos dados para todos os anos escolares do Ciclo Básico e Sencundário. Além dos dados da AMP, foram analisados os dados de Níveis Negativos e Retenção e Desistência do município de Santa Maria da Feira.

2 Leitura e visualização do banco de dados

3 Verificação dos pressupostos do modelo

A normalidade das variáveis Total de alunos, Níveis Negativos e Racios do Níveis Negativos são avaliadas pelo teste de Shapiro-Wilk para sao longo dos anos.

3.1 Teste de Normalidade: Total de alunos

## # A tibble: 5 × 4
##   Ano   variable  statistic        p
##   <chr> <chr>         <dbl>    <dbl>
## 1 2014  matricula     0.944 1.06e-15
## 2 2015  matricula     0.951 1.38e-14
## 3 2016  matricula     0.957 1.25e-13
## 4 2017  matricula     0.957 3.69e-13
## 5 2018  matricula     0.959 4.92e-13

3.2 Teste de Normalidade: Níveis Negativos

## # A tibble: 5 × 4
##   Ano   variable statistic        p
##   <chr> <chr>        <dbl>    <dbl>
## 1 2014  nn           0.972 1.92e-10
## 2 2015  nn           0.972 2.79e-10
## 3 2016  nn           0.960 4.95e-13
## 4 2017  nn           0.967 3.01e-11
## 5 2018  nn           0.960 8.46e-13

3.3 Teste de Normalidade: Racios Níveis Negativos

## # A tibble: 5 × 4
##   Ano   variable statistic         p
##   <chr> <chr>        <dbl>     <dbl>
## 1 2014  rnn          0.997 0.137    
## 2 2015  rnn          0.988 0.0000306
## 3 2016  rnn          0.997 0.251    
## 4 2017  rnn          0.988 0.0000511
## 5 2018  rnn          0.993 0.00581

3.4 Resumo descritivo por Ano

Data summary
Name dplyr::group_by(baseFiltr…
Number of rows 3509
Number of columns 7
_______________________
Column type frequency:
character 3
numeric 3
________________________
Group variables Ano

Variable type: character

skim_variable Ano n_missing complete_rate min max empty n_unique whitespace
municipio 2014 0 1 4 20 0 17 0
municipio 2015 0 1 4 20 0 17 0
municipio 2016 0 1 4 20 0 17 0
municipio 2017 0 1 4 20 0 17 0
municipio 2018 0 1 4 20 0 17 0
anocurricular 2014 0 1 11 11 0 5 0
anocurricular 2015 0 1 11 11 0 5 0
anocurricular 2016 0 1 11 11 0 5 0
anocurricular 2017 0 1 11 11 0 5 0
anocurricular 2018 0 1 11 11 0 5 0
ciclo 2014 0 1 4 4 0 2 0
ciclo 2015 0 1 4 4 0 2 0
ciclo 2016 0 1 4 4 0 2 0
ciclo 2017 0 1 4 4 0 2 0
ciclo 2018 0 1 4 4 0 2 0

Variable type: numeric

skim_variable Ano n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
matricula 2014 0 1.00 113.42 60.85 0.00 75.00 104.00 142.00 338.00 ▃▇▃▁▁
matricula 2015 0 1.00 104.26 65.22 0.00 64.00 97.00 138.00 338.00 ▅▇▃▁▁
matricula 2016 0 1.00 104.55 63.79 0.00 62.00 96.00 139.00 324.00 ▅▇▅▁▁
matricula 2017 0 1.00 100.06 61.62 0.00 60.50 94.00 133.50 307.00 ▅▇▃▁▁
matricula 2018 0 1.00 99.04 63.11 0.00 59.00 93.00 133.00 309.00 ▅▇▃▁▁
nn 2014 0 1.00 48.52 26.29 0.00 28.75 46.00 65.00 144.00 ▅▇▅▁▁
nn 2015 0 1.00 40.90 25.47 0.00 23.00 38.00 56.00 150.00 ▇▇▃▁▁
nn 2016 0 1.00 40.85 26.26 0.00 22.00 38.00 57.00 166.00 ▇▇▂▁▁
nn 2017 0 1.00 36.95 23.99 0.00 20.00 34.00 52.00 150.00 ▇▇▃▁▁
nn 2018 0 1.00 31.96 22.03 0.00 15.00 30.00 46.00 121.00 ▇▇▃▁▁
rnn 2014 13 0.98 0.45 0.15 0.07 0.35 0.45 0.55 0.90 ▂▆▇▃▁
rnn 2015 50 0.93 0.41 0.14 0.07 0.31 0.40 0.50 1.00 ▂▇▅▁▁
rnn 2016 44 0.94 0.41 0.16 0.00 0.30 0.41 0.51 0.93 ▁▆▇▃▁
rnn 2017 50 0.93 0.39 0.16 0.06 0.27 0.38 0.49 1.00 ▃▇▅▂▁
rnn 2018 59 0.92 0.34 0.15 0.00 0.23 0.33 0.45 0.88 ▂▇▆▂▁

3.5 Resumo descritivo por Ano

Data summary
Name dplyr::group_by(baseFiltr…
Number of rows 3509
Number of columns 7
_______________________
Column type frequency:
character 3
numeric 3
________________________
Group variables ciclo

Variable type: character

skim_variable ciclo n_missing complete_rate min max empty n_unique whitespace
Ano 2CEB 0 1 4 4 0 5 0
Ano 3CEB 0 1 4 4 0 5 0
municipio 2CEB 0 1 4 20 0 17 0
municipio 3CEB 0 1 4 20 0 17 0
anocurricular 2CEB 0 1 11 11 0 2 0
anocurricular 3CEB 0 1 11 11 0 3 0

Variable type: numeric

skim_variable ciclo n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
matricula 2CEB 0 1.00 121.03 69.38 0 73.00 105.00 151.00 338.0 ▃▇▃▂▁
matricula 3CEB 0 1.00 95.60 57.71 0 58.00 93.00 131.00 324.0 ▅▇▃▁▁
nn 2CEB 0 1.00 36.19 23.24 0 19.00 31.00 50.00 139.0 ▇▇▂▁▁
nn 3CEB 0 1.00 41.81 26.33 0 24.00 40.00 59.00 166.0 ▇▇▂▁▁
rnn 2CEB 15 0.99 0.31 0.13 0 0.22 0.30 0.39 0.9 ▂▇▃▁▁
rnn 3CEB 201 0.91 0.45 0.14 0 0.36 0.45 0.55 1.0 ▁▆▇▂▁

4 Análise descritiva

4.1 Tabela dos Níveis negativos por Conselho, AMP

A Tabela 1 apresenta o racio médio dos níveis negativos. Esta média consolida os níveis negativos de todas as escolas dos 17 municípios da Área Metroploitana do Porto. A tabela permite filtrar os dados de interesse, de todas as variáveis disponíveis.

4.2 Histograma do NN para o 2CEB e 3CEB

4.3 Dispersão dos NN por Ano Escolar e por Conselho

4.4 Boxplot dos NN para os 17 Conselhos da AMP

5 Parte 2

## # A tibble: 17 × 2
##    municipio            RacioMedio_NN
##    <chr>                        <dbl>
##  1 Arouca                       0.350
##  2 Espinho                      0.346
##  3 Gondomar                     0.419
##  4 Maia                         0.366
##  5 Matosinhos                   0.42 
##  6 Oliveira de Azeméis          0.315
##  7 Paredes                      0.404
##  8 Porto                        0.5  
##  9 Póvoa de Varzim              0.337
## 10 Santa Maria da Feira         0.352
## 11 Santo Tirso                  0.358
## 12 São João da Madeira          0.261
## 13 Trofa                        0.416
## 14 Vale de Cambra               0.386
## 15 Valongo                      0.427
## 16 Vila do Conde                0.402
## 17 Vila Nova de Gaia            0.436

5.1 Níveis Negativos

Data summary
Name baseNN
Number of rows 3509
Number of columns 17
_______________________
Column type frequency:
numeric 3
________________________
Group variables None

Variable type: numeric

skim_variable n_missing complete_rate mean sd p0 p25 p50 p75 p100 hist
matricula 0 1.00 104.32 63.11 0 63.00 96.0 137.0 338 ▅▇▃▁▁
nn 0 1.00 39.88 25.45 0 21.00 37.0 56.0 166 ▇▇▂▁▁
rnn 216 0.94 0.40 0.16 0 0.29 0.4 0.5 1 ▂▇▇▂▁

5.2 Série Temporal a Média dos Níveis Negativos, AMP, 2014/2015 a 2018/2019

Níveis Negativos, Muncípios da AMP, 2014/2015-2019/2020 

## # A tibble: 10 × 3
## # Groups:   anoescolar [5]
##    anoescolar ciclo mediaNN_Ciclo
##    <chr>      <chr>         <dbl>
##  1 2014/2015  2CEB          0.334
##  2 2014/2015  3CEB          0.481
##  3 2015/2016  2CEB          0.334
##  4 2015/2016  3CEB          0.429
##  5 2016/2017  2CEB          0.295
##  6 2016/2017  3CEB          0.451
##  7 2017/2018  2CEB          0.264
##  8 2017/2018  3CEB          0.429
##  9 2018-19    2CEB          0.222
## 10 2018-19    3CEB          0.374

Níveis Negativos, Muncípios da AMP, 2014/2015-2019/2020

5.3 Sumário estatístico

Considerando as 17 cidades que formam a Área Metropolitana do Porto (AMP), e os anos escolares de 2014/15 a 2018/19, o racio médio dos Níveis Negativos é 0,4654, sendo o menor valor observado no município de São João da Madeira e, o maior, em na cidade do Porto, com 0,6230.

5.3.1 Histograma

5.4 Boxplot

É oportundo destacar que o resultado obtido por São João da Madeira, apesar de positivo, pode ser classificado como “outlier”, pois destoa dos demais resultados> O intervalo interquartil compreendem municípios com rsultados entre 0,4234 e 0,4891, ou seja, este intervalo contém 50% dois municípios considerados na análise.