RESUMO
No passado 13 de maio de 2021, Luísa Loura apresentou, neste ciclo, uma palestra intitulada “Em busca de tesouros nos oceanos de dados”. Nessa palestra referiu como exemplo de um “oceano de dados” onde poderia haver tesouros escondidos, as notas internas de 3º período a uma dezena de disciplinas, dos estudantes do ensino secundário durante o período compreendido entre os anos letivos de 2008/2009 e 2017/2018. Ao observar os gráficos das frequências relativas parece haver uma regularidade estatística na distribuição desses dados. Como explicar? Será que revelam algum tipo de padrão assumido a priori por parte dos professores? Ou está na adaptação dos alunos à natureza das disciplinas que existe uma regularidade populacional? Para responder a estas questões teremos que ser capazes de comparar distribuições. Mas como comparar distribuições quando se tem um tal manancial de dados e um elevado número de comparações? Que medidas ou estatísticas devem serem utilizadas para traduzir em números semelhanças ou diferenças entre disciplinas, entre a mesma disciplina ao logo dos anos, ou até entre rapazes e raparigas para a mesma disciplina?
Existem várias abordagens estatísticas possíveis para comparar distribuições, mas as mais usuais (testes de homogeneidade ou testes de comparação de médias) não são de grande utilidade aqui devido ao tamanho das amostras e à multiplicidade de possíveis comparações a serem efetuadas. Para tratar esta questão, a nossa abordagem baseou-se principalmente no conceito de distribuição relativa. Com base neste conceito calculámos a distribuição relativa e várias estatísticas relevantes para todos os pares de distribuições. Os padrões foram identificados com base numa análise de clusters a que se seguiu um procedimento de classificação em 6 grupos. Uma representação gráfica tipo arrowplot ajudou ainda na visualização simultânea dos resultados das múltiplas comparações e a entender a sua relação em termos da distribuição das notas atribuídas pelos professores aos alunos. Esta análise estatística desvendou muitos achados que irão, certamente, ajudar a uma posterior reflexão sobre o seu significado e sobre as implicações ao nível do trabalho que se faz nas escolas.
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ORADOR(ES)
Maria Antónia Amaral Turkman, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa
Foi Professora Catedrática da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa (FCUL) onde se aposentou em julho de 2013. É investigadora do Centros de Estatística e Aplicações da mesma universidade (CEAUL) tendo exercido funções como Coordenadora do CEAUL de agosto de 2009 a dezembro de 2017. Licenciou-se em Matemática Aplicada pela FCUL em 1971, e obteve os graus de Mestre e Doutor em Probabilidade e Estatística pela Universidade de Sheffield em 1977 e 1980, respetivamente. Exerceu sempre a sua atividade docente no Departamento de Estatística e Investigação Operacional da FCUL, onde lecionou essencialmente disciplinas de Inferência e Decisão Estatística, Fundamentos e Metodologias da Estatística, Estatística Multivariada, Estatística Computacional, Estatística Bayesiana, Bioestatística para Bioinformática, Demografia, Projeto de Estatística, entre outras. Orientou 27 dissertações de mestrado e 16 teses de doutoramento. Participou em 12 projetos financiados, dos quais 2 europeus e publicou vários artigos de investigação no domínio da Estatística Bayesiana, artigos com aplicações à Medicina, Genética e Meio Ambiente, nomeadamente na área de fogos florestais. Entre livros publicados, em coautoria, contam-se o de Modelos Lineares Generalizados, edição da SPE, Estatística Bayesiana (1ª e 2ª edição) da Fundação Calouste Gulbenkian e Computational Bayesian Statistics: an Introduction, uma edição da Cambridge University Press. É ainda coautora de dois manuais para o professor, editados pelo Departamento do Ensino Secundário do Ministério da Educação, um sobre Probabilidades e Combinatória e outro sobre Estatística. É membro fundador e honorário da Sociedade Portuguesa de Estatística (SPE), tendo exercido diversos cargos desde a sua fundação em 1980, como Tesoureira, Vice-Presidente da Direção e Presidente da Mesa da Assembleia Geral. Foi coeditora da REVSTAT, Statistical Journal, INE, de 2005 a 2018.
Luísa Canto e Castro Loura, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa e Diretora da Pordata-FFMS
É Professora Associada do Departamento de Estatística e Investigação Operacional da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, instituição onde se licenciou em Matemática Aplicada, Ramo de Estatística e Computação (1982) e onde se doutorou em Estatística e Computação (1992). Esteve em comissão de serviço na Direção-Geral de Estatísticas da Educação e Ciência onde assumiu as funções de dirigente máxima entre 2011 e 2019 e é atualmente diretora da Pordata, diretório de dados estatísticos da Fundação Francisco Manuel dos Santos. Enquanto docente e investigadora da Universidade de Lisboa, foi membro da direção da Sociedade Portuguesa de Estatística e fez parte da sua Comissão Especializada de Ensino. Coordenou e lecionou diversas disciplinas da área das probabilidades, estatística e processos estocásticos dos cursos de licenciatura e mestrado da FCUL. Foi coordenadora do Mestrado em Bioestatística e da Licenciatura em Estatística Aplicada e foi autora ou coautora de cerca de 60 artigos e publicações, designadamente nas áreas da teoria de valores extremos, dos modelos estatísticos em genética, dos modelos de séries temporais e do ensino da estatística para os níveis básico e secundário. Supervisionou o trabalho de investigação de treze alunos de mestrado e de seis alunos de doutoramento.
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