Análise estatística uni-multivariada como método de avaliação de programas de pós-graduação
uma análise bibliométrica na área de filosofia (2010-2012)
DOI:
https://doi.org/10.36311/1981-1640.2016.v10n3.07.p54Keywords:
Avaliação da pós-graduação, Análise de cluster, Indicadores bibliométricos, Pós-graduação em Filosofia.Abstract
Esta pesquisa tem como objetivo geral analisar a contribuição da análise estatística uni-mutivariada como método que auxilie a melhor visualização e entendimento da complexa metodolo-gia de avaliação de Programas de Pós-Graduação realizada pela CAPES, a partir dos indicadores relativos à área de Filo-sofia, referentes ao triênio 2013 (2010-2012). De forma mais específica, busca identificar e evidenciar os agrupamentos dos Programas de Pós-Graduação em Filosofia, gerados pela Aná-lise de cluster e gráficos boxplot, com base no conjunto de indicadores, presentes na Planilha Comparativa da Avaliação Trienal (PCAT) da área. Ainda, comparar os grupos de pro-gramas de pós-graduação, segundo a nota obtida pela avaliação da CAPES, com o resultado do agrupamento obtido pela Aná-lise de cluster, a fim de visualizar a participação e suficiência dos indicadores na atribuição dos conceitos final dos progra-mas de pós-graduação. Para todos os 42 programas de pós-graduação da área de Filosofia, no triênio 2013, analisaram-se os indicadores: total de teses e dissertações defendidas, média de artigos por docente permanente, segundo a estratificação Qualis, e média de trabalhos completos publicados em anais de eventos técnico-científicos, livros, capítulos de livro, texto integral, coletâneas, verbetes e outros e produção artística por docente permanente. De acordo com os resultados obtidos, observou-se que apenas os indicadores presentes na Planilha não foram suficientes para discernir os programas de pós-graduação em relação aos conceitos atribuídos pela Capes. Os agrupamentos resultantes da análise de Cluster apresentaram formação heterogênea de grupos em relação à maioria dos clusters, sugerindo que os indicadores de produção não foram suficientes para distingui-los.
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