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Título: Impacto do tipo de escola nas notas do ENEM : análise estatística via regressão logística.
Autor(es): Motta, Sandro Ivo Bianchi da
Orientador(es): Gouvea, Graziela Dutra Rocha
Membros da banca: Oliveira, Fernando Luiz Pereira de
Pereira, Tiago Martins
Gouvea, Graziela Dutra Rocha
Palavras-chave: ENEM
Regressão Logística
Métodos Estatísticos.
Data do documento: 2025
Referência: MOTTA, Sandro Ivo Bianchi da. Impacto do tipo de escola nas notas do ENEM: análise estatística via regressão logística. 2025. 31 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2025.
Resumo: Este trabalho analisa a influência das notas do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) no tipo de escola frequentada pelos alunos (pública ou privada) utilizando técnicas estatísticas, como análise descritiva e modelos de regressão logística. Foram utilizados os microdados do ENEM 2023 fornecidos pelo INEP, selecionando as notas de Ciências da Natureza, Ciências Humanas, Linguagens e Códigos, Matemática e Redação. A análise descritiva revelou disparidades significativas no desempenho acadêmico entre os dois tipos de escola, com alunos de escolas privadas apresentando, em média, melhores resultados. O modelo de regressão logística demonstrou que as notas nas diferentes áreas avaliadas têm impacto significativo na probabilidade de um aluno pertencer a uma escola pública ou privada, com exceção da variável Linguagens e Códigos. A validação do modelo indicou uma boa discriminação entre as categorias, utilizando técnicas estatísticas. No entanto, diagnósticos do modelo sugeriram a necessidade de melhorias.
Resumo em outra língua: This study analyzes the influence of the scores from the National High School Exam (ENEM) on the type of school attended by students (public or private) using statistical techniques such as descriptive analysis and logistic regression models. The 2023 ENEM microdata provided by INEP was used, selecting scores from Natural Sciences, Humanities, Languages and Codes, Mathematics, and Writing. The descriptive analysis revealed significant disparities in academic performance between the two types of schools, with students from private schools generally achieving better results. The logistic regression model demonstrated that scores in the different evaluated areas significantly impact the probability of a student attending a public or private school, except for the Languages and Codes variable. Model validation indicated good discrimination between categories using statistical techniques. However, model diagnostics suggested the need for improvements.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8617
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