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A n a i s d o I HM T
do segundo ano, de modo a avaliar a adequação linguística
e cultural do questionário.
Os dados foram introduzidos numa base de dados do
software SPSS v.20 criada para o efeito e toda a análise
estatística foi realizada usando este software. Calcularam-
-se contagens e frequências relativas para as variáveis de
escala nominal; média, desvio padrão (dp), mediana, am-
plitude interquartílica (AQ) e valores mínimo e máximo
para as variáveis de escala numérica.
Para descrever as variáveis de escala ordinal foram calcu-
ladas mediana, amplitude interquartílica, média, desvio
padrão, percentagens e contagens.
A mediana foi considerada como ponto de corte para
categorizar as variáveis de escala numérica na análise de
correspondência múltipla.
Foi usada a análise de correspondências múltiplas (ACM)
da Escola de Leiden (
Leiden’s School optimal scaling multi-
ple correspondence analysis
) para identificar os grupos de
alunos que partilhavam características sociodemográficas
e expectativas profissionais comuns. As variáveis “local
pretendido de exercício profissional no país de origem”,
“setor pretendido de exercício profissional”, “nível de
exercício profissional no sistema de saúde” e “rendimento
esperado” foram utilizadas para medir as expectativas re-
lativamente à vida profissional futura.
Numa primeira fase, os modelos ACM foram construídos
com o número máximo de dimensões (igual ao número
de variáveis no modelo). A qualidade das dimensões foi
avaliada através dos valores de inércia. O número final de
dimensões a ser considerado resultou do valor da inércia
(próximo de 1). Depois de selecionar o número final de
dimensões, foi produzido um segundo modelo. As variá-
veis com as medidas de discriminação mais próximas de
1 foram consideradas discriminantes para cada dimensão
(quadro 1).
Foi analisada a apresentação gráfica das medidas de discri-
minação para perceber de que forma cada variável se re-
lacionava com cada uma das dimensões: as que se encon-
travam mais próximo do eixo foram consideradas como
discriminantes para a dimensão. Aquelas que se encon-
travam mais próximo da origem não foram consideradas
como discriminantes para a dimensão. As que se encon-
travam na diagonal da origem foram consideradas como
discriminantes para as duas dimensões. As coordenadas
das categorias das variáveis foram usadas para avaliar o
grau de associação entre categorias. Os dados com omis-
são foram considerados como dados omissos aleatórios
(
system missing
).
Quadro 1
– Modelos de ACM das variáveis sociodemográficas e das expectativas profissionais para a Guiné Bissau e SãoTomé e Príncipe: variáveis incluí-
das no modelo, número de dimensões no modelo inicial, percentagem de variáveis explicadas pelo modelo inicial, número final de dimensões e inércia das
dimensões e percentagem de variância final explicada
Modelo
Variáveis no modelo
Número de
variáveis
no modelo
inicial
% de
variância
explicada no
modelo
inicial
Número
final de
dimensões
Inércia das
dimensões
seleciona-
das
% de variância
explicada no
modelo final
Guiné Bissau
Sociodemo-
gráficas
Nível de formação
Sexo
Trabalhador
Local de nascimento
Estado civil
Local de frequência do Ensino secundário
Idade
7
1.0
2
0.223
0.204
1.5
Expectativas
profissionais
Sexo
Nível de formação
Rendimento esperado
Trabalhador
Setor de exercício pretendido
Local de exercício pretendido
Nível de exercício pretendido
Local de frequência do ensino secundário
Local de nascimento
9
1.1
2
0.174
0.148
1.6
São Tomé e
Príncipe
Sociodemo-
gráficas
Sexo
Local de frequência do Ensino secundário
Local de frequência da escola primária
Trabalhador
Dependentes
Estado civil
Idade
7
1.1
2
0.341
0.218
2.0
Expectativas
profissionais
Rendimento esperado
Sexo
Local de nascimento
Local de frequência do Ensino secundário
Local de exercício pretendido
Setor de exercício pretendido
Trabalhador
7
2.32
2
0.302
0.252
2.0