Foi utilizado análise fatorial na escala de “Frequência das atividades baseadas na tecnologia”. A análise fatorial, de acordo com Hair et al. (2005, p. 91), possibilita abordar o problema e “analisar a estrutura das inter-relações entre um grande número de variáveis, definindo um conjunto de fatores”. Dessa maneira, o objetivo é condensar as informações contidas nessa escala.
A análise fatorial utilizada nesse estudo é exploratória, pois objetiva reduzir as dimensões dos dados, de maneira a facilitar a interpretação (REIS, 2001; HAIR et al., 2005).
De acordo com Hair et al. (2005), a análise fatorial aplicada a uma matriz de correlação das variáveis é chamada de análise fatorial R e “analisa um conjunto de variáveis para identificar as dimensões latentes”, ou seja, os fatores (ibidem).
Para verificar a adequação da análise fatorial foi utilizado o teste Bartlett de esfericidade. De acordo com Hair et al. (2005, p. 98), esse teste fornece a “probabilidade estatística de que a matriz de correlação tenha correlações significativas entre pelo menos algumas variáveis”. Kaiser – Meyer – Olkin Measure of Adequacy (KMO) serve para avaliar “o valor de entrada de variáveis para o modelo, sendo que seu valor possibilita prover resultados no alcance de 0,5 e 0,9” (VICINI, 2005, p. 35).
Pereira (2001, p. 125) defende escalas de adequação dos dados. De acordo com esse autor, valores na casa dos 0,90 são considerados ótimos para a análise fatorial; com valores na casa dos 0,80, a adequação é considerada boa; com valores na casa dos 0,70, razoável; já na casa dos 0,60, medíocre e valores na casa dos 0,50 ou inferiores, como sendo impróprios para a análise fatorial.
De acordo com Pereira (2001, p. 125), a escala de variáveis “Frequência das atividades baseadas na tecnologia”, submetida à análise fatorial, é considerada “razoável”, já que apresenta valores de KMO= 0,7686 (Tabela 20). O resultado de p valor < 0,05 mostra que existe correlação significativa entre as variáveis.
Tabela 20 - Teste de Bartlett e KMO para a escala "Frequência das atividades baseadas na tecnologia”
Teste de Bartlett e KMO
Teste de Bartlett de esfericidade Estatística Qui quadrado 3.118,9
Valor de p 0,000
Teste KMO de medida de adequação da amostra 0,7686 Fonte: elaboração própria, (2016).
Para facilitar a interpretação dos dados, foi utilizado o método rotacional, que, de acordo com Hair et al. (205, p.103), “melhora a interpretação reduzindo algumas ambiguidades que frequentemente acompanham fatores não rotacionais”, tornando a análise mais simples e significativa.
A abordagem rotacional Varimax foi utilizada nesse estudo por ser uma abordagem que facilita a interpretação dos escores. Hair et al. (2005, p. 106), defende
que a abordagem Varimax é mais fácil quando as correlações, variável-fator, são próximas de +1 ou -1 ou próximas de zero, indicando falta de associação entre variável e fator.
A Tabela 21 mostra a carga fatorial de acordo com o tamanho da amostra para significância. Hair et al. (2005, p. 107) alerta que essas orientações são consideradas conservadoras, contudo, favorecem a interpretação inicial.
Tabela 21 – Orientações para identificação de cargas fatoriais significativas com base no tamanho da amostra
Carga Fatorial Tamanho necessário da amostra para significância 0,30 350 0,35 250 0,40 200 0,45 150 0,50 120 0,55 100 0,60 85 0,65 70 0,70 60 0,75 50
Fonte: Cálculos feitos com SOLO Power Analisys, BMDP Statistical Software, Inc., 1993 apud Hair et al. (2005, p. 107).
A carga fatorial com significância para esse estudo que tem como amostra n=210 é de 0,40.
Hair et al. (2005, p. 109) orienta que para nomear os fatores, há que se considerar as maiores cargas fatoriais e/ou há que se ter a interpretação conjunta de todas as variáveis do fator. Dessa maneira, para a nomeação dos fatores, considerou- se os estudos de Rivoltella (2012), Eteokleous (2007) e Gonçalves (1994) e os fatores ficaram assim denominados: 1º fator/dimensão – “A tecnologia usada com fins pedagógicos” e 2º fator/dimensão – “A tecnologia usada com fins particulares”.
Tabela 22 - Carga Fatorial após a rotação Varimax para a escala das variáveis "Frequência das atividades baseadas na tecnologia"
Carga Fatorial
Dimensão Variáveis27 Fator 1 Fator 2
A tecnologia usada com fins pedagógicos (com e para os alunos) AMFA 0,78 PPTE 0,72 AARS 0,70 PAAS 0,70 APUN 0,65 FUME 0,64 USPA 0,64 PVPA 0,63 PAEF 0,49 PCPE 0,47 FARS 0,46 FESA 0,46 PAET 0,45 PFPE 0,43 PFPG 0,43 PPAF 0,42 A tecnologia usada com fins particulares ETFP 0,81 ETPE 0,73 EFFP 0,71 EPGP 0,71 EPPE 0,64 SBFP 0,55 EFPE 0,53 ESUP 0,52 ARUP 0,49 PCFP 0,46 PFFP 0,44
Fonte: elaboração própria, (2017).
Das 36 variáveis da escala “Frequência das atividades baseadas na tecnologia”, nove variáveis (ARPE, SBPE, AUDT, LDFT, PPAC, INSC, AISC, PFPS e FAFF)28
27 AMFA- Planejo aulas em que os alunos necessitem fazer uso das máquinas fotográficas. PPTE – Elaboro,
juntamente com os alunos, projetos utilizando a tecnologia. AARS – Planejo aulas em que os alunos necessitem de acesso constante à rede de internet. PAAS – Produzo áudio com os alunos em sala de aula. APUN – Planejo aulas em que os alunos necessitem fazer uso dos netbooks. FUME – Favoreço o uso do microscópio eletrônico aos alunos. USPA – Uso aplicativos pedagógicos juntamente com os alunos. PVPA – Produzo vídeos pedagógicos com os alunos. PAEF – Promovo aos alunos a edição de fotos. PCPE – Participo de chats com fins pedagógicos. FARS – Promovo aos alunos o acesso às redes sociais. FESA – Promovo aos alunos a produção de slides. PAET – Proporciono aos alunos o uso de editores de textos. PFPE – Participo de fóruns com fins pedagógicos. PFPG – Uso editores de planilhas e gráficos para fins pessoais. PPAF – Promovo a participação de alunos em fóruns. ETFP – Uso editores de textos para fins pessoais. ETPE – Uso editores de textos para fins profissionais. EFFP – Edito fotos com fins particulares. EPGP – Uso editores de planilhas e gráficos para fins pessoais. EPPE – Uso editores de planilhas e gráficos para fins profissionais. SBFP – Uso sites de buscas com fins particulares. EFPE – Edito fotos com fins profissionais. ESUP – Elaboro slides para uso profissional. ARUP – Acesso as redes sociais com fins particulares. PCFP – Participo de chats com fins particulares. PFFP – Participo de fóruns com fins particulares.
28 ARPE – Acesso as redes sociais com os alunos com objetivos pedagógicos. SBPE –Uso site de
buscas com fins pedagógicos, planejamento de aulas. AUDT – Os alunos usam o Datashow (eles mesmos fazem uso do artefato). LDFT – Prefiro utilizar os livros didáticos aos artefatos tecnológicos. PPAC-Promovo a participação dos alunos em chats. INSC – Instalo software em computadores. AISC
tiveram o carregamento fatorial inferior a 0,40. Dessa maneira, não foram apresentadas na Tabela 22. Das variáveis que tiveram carregamento fatorial superior a 0,40, 16 tiveram maior carga fatorial na dimensão “a tecnologia usada com fins pedagógicos – com e para os alunos” e 11 tiveram carregamento fatorial na dimensão “a tecnologia usada com fins particulares” (ver Tabela 22).
Para futuros estudos em que o instrumento for usado, recomenda-se a retirada das nove variáveis que tiveram carregamento fatorial inferior a 0,40.
4.2.2 Análise Multivariada (MANOVA – Multivariate Analysis of Varaiance) para a