Application of Principal Component and Cluster Analysis to the Performance Indicators of Federal Universities in Brazil

Authors

  • Jhessica Letícia Kirch Programa de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agronômica, Universidade de São Paulo - ESALQ/USP https://orcid.org/0000-0002-9143-8037
  • Rubiane Prado Schoenherr Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT
  • Tereza Christina Mertens Aguiar Veloso Departamento de Alimento e Nutrição e Programa de Pós-Graduação em Educação, Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT https://orcid.org/0000-0002-1827-1998
  • Kuang Hongyu Departamento de Estatística, Instituto de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT

Keywords:

Clustering Analysis, Principal Component Analysis;, Higher Education;, Performance Indicators

Abstract

A decisão número 408/2002 do Tribunal de Contas da União determinou que as Instituições Federais de Ensino Superior (IFES) incorporassem em seus Relatórios de Gestão nove indicadores para o acompanhamento do desempenho e aprimoramento da gestão das instituições federais. O objetivo desta pesquisa é analisar os indicadores de desempenho das universidades federais do Brasil no ano de 2015 por meio da técnica estatística multivariada Análise de Componentes Principais e de Agrupamento, permitindo assim uma redução da quantidade de variáveis de estudo e o agrupamento das universidades federais do Brasil de acordo com seus indicadores de desempenho. Através dos resultados da Análise de Componentes Principais (ACP) foi possível a formação de três componentes principais que, juntos, explicavam 74,20% da variação total dos dados. O primeiro componente principal explicou 39,22%, o segundo, 22,86% e o terceiro componente principal explicou 12,12% da variação total dos dados. Observou-se ainda, pela Análise de Agrupamento, a formação de nove grupos, ou clusters, das universidades federais analisadas. Estes clusters se mostraram explicativos em relação a ACP, unindo as IFES que são similares em seus valores para cada um dos componentes principais analisados.

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Published

29-06-2019

How to Cite

Kirch, J. L., Schoenherr, R. P., Veloso, T. C. M. A., & Hongyu, K. (2019). Application of Principal Component and Cluster Analysis to the Performance Indicators of Federal Universities in Brazil. Sigmae, 8(2), 55–66. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/920

Issue

Vol. 8 No. 2 (2019): Special issue: 64th RBRAS and 18th SEAGRO

Section

Applied Statistics

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