Estatísticas no CACD: O desempenho superior dos alunos IDEG no TPS 2024

O Concurso de Admissão à Carreira de Diplomata (CACD) é conhecido por sua alta complexidade, abrangendo idiomas estrangeiros, conteúdos profundos e diversas etapas eliminatórias e classificatórias. Nesse cenário de alta competitividade, as estatísticas no CACD revelam tendências e insights valiosos para candidatos e instituições.

Neste primeiro post, abordaremos tópicos que esclarecem a importância da estatística para um amplo conhecimento do concurso e os conceitos utilizados nas análises.

Débora Cabral Soares Ribeiro, Diretora de Performance e Insights do IDEG, conduziu uma série de análises estatísticas com base nos resultados do CACD 2024. Essas análises mostram o impacto do IDEG no desempenho dos candidatos no CACD 2024, destacando a eficácia da preparação oferecida pela escola. Confira a seguir!

A Importância de Entender as Estatísticas

Calcular uma métrica, qualquer um pode calcular. O diferencial é saber interpretar corretamente o que está sendo feito, se é relevante e se de fato tem significância para o consumidor final desse dado. Calcular média, mediana, quartis ou mesmo percentis é fácil em qualquer planilha de dados ou ferramenta de análise. Contudo, essa facilidade acaba deixando de lado uma análise prévia. Na estatística, a qualidade da análise e dos resultados depende da matéria-prima utilizada. Isso significa que uma análise prévia é essencial para assegurar a qualidade dos dados e evitar distorções.

Estatísticas não são apenas números, são indicadores que permitem gerar insights para validar hipóteses e orientar estratégias. Uma análise criteriosa revela padrões fundamentais, mostrando, por exemplo, como o desempenho dos alunos do IDEG se compara ao de outros candidatos no CACD.

Recorte da Análise

Devido à restrição no acesso à totalidade das notas, esta série de análises foi restrita a usar apenas os resultados dos candidatos que tiveram suas notas divulgadas pela banca (CEBRASPE). Nesta semana, apresentamos uma primeira análise que avalia o desempenho no TPS da totalidade dos candidatos (ampla concorrência).

Nas próximas semanas, traremos o resultado da etapa discursiva e desdobramentos destas análises, incluindo o recorte para os candidatos cotistas (vagas PNP), em que o resultado foi similar ao apresentado aqui. A análise para os candidatos PCD, infelizmente, não pôde ser feita, por não haver dados sufi cientes para uma avaliação signifi cativa.

Conceitos Estatísticos Utilizados

Para interpretar os resultados, é essencial conhecer alguns conceitos básicos:

• Média: A média é a soma de todas as notas dividida pelo número de estudantes. Ela representa um valor central e nos dá uma ideia do desempenho geral de um grupo.
• Mediana: A mediana é o valor que está no meio de uma lista de notas ordenadas. Ela divide o grupo em duas partes iguais, oferecendo uma visão mais robusta em caso de valores extremos, como notas muito altas ou muito baixas.

Na nossa análise, a mediana é mais interessante de ser avaliada, exatamente por dar peso menor aos alunos que se destacam nas primeiras posições no TPS. Mesmo assim, testamos as duas métricas.

Principais Resultados

1. Médias das Notas:
   • A média das notas dos alunos foi 45,48 pontos.
   • A média das notas dos não alunos foi 44,02 pontos.
2. Medianas das Notas:
   • A mediana das notas dos alunos foi 45,13 pontos.
   • A mediana das notas dos não alunos foi 43,63 pontos.

Testes Estatísticos Aplicados

Para garantir que as diferenças observadas não foram por acaso, aplicamos dois testes estatísticos:

• Teste t de Welch: Este teste compara as médias de dois grupos para verificar se a diferença entre elas é significativa. Ele é adequado quando as variâncias dos dois grupos podem ser diferentes.
• Teste de Mann-Whitney U: Este teste não paramétrico compara as medianas de dois grupos e é usado quando não podemos assumir que as notas seguem uma distribuição normal.

Com um nível de confiança de 95%, os testes confirmaram que as diferenças nas médias e medianas dos dois grupos são estatisticamente significativas. Mais do que isso, os resultados mostram que, além de diferentes, as notas dos alunos foram significativamente maiores do que as dos não alunos.

A mediana do grupo dos alunos IDEG foi 1,5 pontos superior à dos candidatos não alunos, o que equivale a 6 assertivas a mais, diferença que separou até 56 candidatos no ranking dos convocados! Essa diferença é muito relevante e pode fazer toda a diferença!

Gráfico de Dispersão das Notas

Abaixo, apresentamos um gráfico de dispersão que ilustra a diferença de distribuição das notas entre alunos IDEG e não alunos, com o eixo de frequência representado em percentual para facilitar a visualização.

Conclusão

A análise foi conduzida com responsabilidade, assegurando que os resultados são robustos e confiáveis. A diferença de desempenho observada entre alunos IDEG e não alunos destaca a eficácia do ensino em nossa escola. Os dados confirmam que o trabalho desenvolvido na escola gera ganhos significativos no desempenho de nossos alunos!

O rigor analítico é um dos pilares do IDEG, que utiliza números e estatísticas de forma séria. Estamos comprometidos em continuar utilizando análises rigorosas para melhorar ainda mais o processo de aprendizagem e garantir o sucesso dos nossos estudantes.

Acompanhe nossos posts para entender melhor o impacto das análises estatísticas no CACD e, também, para saber mais sobre o impacto do IDEG no desempenho dos candidatos!