Rede de Apoio aos Professores de Língua Estrangeira
Análises Descritivas Multivariadas
Usuários ativos por país, estado, província ou região e correlações com o idioma
| País | Usuários | Sessões engajadas | Contagem de eventos |
|---|---|---|---|
| Brazil | 9534 | 8579 | 76719 |
| Portugal | 456 | 287 | 2226 |
| Mozambique | 116 | 58 | 510 |
| France | 80 | 49 | 389 |
| United States | 70 | 46 | 569 |
| Germany | 69 | 51 | 344 |
| Angola | 45 | 24 | 207 |
| Switzerland | 39 | 17 | 168 |
| Argentina | 32 | 30 | 339 |
| China | 31 | 0 | 92 |
| (not set) | 30 | 0 | 132 |
| Canada | 26 | 16 | 323 |
| Indonesia | 20 | 25 | 224 |
| Spain | 17 | 16 | 120 |
| Cape Verde | 16 | 12 | 78 |
| United Kingdom | 14 | 8 | 167 |
| Luxembourg | 13 | 5 | 64 |
| Netherlands | 13 | 7 | 56 |
| Belgium | 12 | 9 | 58 |
| Italy | 11 | 10 | 83 |
| Hungary | 7 | 5 | 41 |
| Mexico | 7 | 3 | 40 |
| Peru | 6 | 5 | 37 |
| Bolivia | 5 | 6 | 82 |
| Ireland | 5 | 5 | 25 |
| Türkiye | 5 | 1 | 18 |
| Paraguay | 4 | 4 | 17 |
| São Tomé & Príncipe | 4 | 1 | 16 |
| Austria | 2 | 0 | 11 |
| Chile | 2 | 2 | 8 |
| Colombia | 2 | 1 | 10 |
| Costa Rica | 2 | 2 | 8 |
| Czechia | 2 | 1 | 8 |
| Guinea-Bissau | 2 | 2 | 10 |
| India | 2 | 2 | 17 |
| Japan | 2 | 2 | 22 |
| Macao | 2 | 2 | 8 |
| New Zealand | 2 | 4 | 20 |
| Nicaragua | 2 | 1 | 15 |
| Poland | 2 | 2 | 10 |
| Russia | 2 | 0 | 7 |
| Singapore | 2 | 0 | 12 |
| Sweden | 2 | 1 | 7 |
| Uruguay | 2 | 2 | 8 |
| Vietnam | 2 | 1 | 11 |
| Australia | 1 | 1 | 4 |
| Bulgaria | 1 | 0 | 3 |
| Dominican Republic | 1 | 0 | 3 |
| Finland | 1 | 2 | 9 |
| Georgia | 1 | 1 | 6 |
| Ghana | 1 | 1 | 5 |
| Guinea | 1 | 1 | 4 |
| Haiti | 1 | 1 | 4 |
| Israel | 1 | 1 | 4 |
| Kyrgyzstan | 1 | 0 | 3 |
| Lebanon | 1 | 1 | 4 |
| Martinique | 1 | 1 | 18 |
| Philippines | 1 | 1 | 4 |
| Senegal | 1 | 1 | 4 |
| Slovakia | 1 | 1 | 4 |
| South Africa | 1 | 1 | 11 |
| South Korea | 1 | 0 | 2 |
| Yemen | 1 | 0 | 5 |
| Totais | 10739 | 9318 | 83433 |
Recorte por Estado, Província ou Região
O recorte geográfico por Estado, Província ou Região apresentou resultados semelhantes, mas demonstra maior capilaridade devido ao aumento da granularidade dos dados, embora o conceito regional seja bem flexível em sua especificidade. No caso do Brasil, as regiões são os estados, mas em alguns registros são províncias ou mesmo cidades ou regiões metropolitanas, que podem receber os nomes de condado, província, região ou mesmo um cantão.
As variáveis ‘Usuários ativos’, ‘Novos usuários’, ‘Sessões engajadas’ e ‘Contagem de eventos’ possuem correlação forte e positiva, indicando que essas métricas tendem a variar em conjunto, aumentando ou diminuindo simultaneamente. No entanto, a ‘Taxa de engajamento’ exibe fraca correlação com todas as outras variáveis, sugerindo que seu comportamento seja relativamente independente.
As estatísticas descritivas oferecem uma visão geral das principais características de cada variável. A média de usuários ativos é de 51,92 e um desvio padrão de 255,35 indica uma grande variabilidade nos dados. De forma semelhante, às outras variáveis, também apresentam desvios padrão elevados, o que sugere uma considerável dispersão dos dados em relação à média.
| Métrica | Cálculo | Contagem | Total de observações de valores no conjunto de dados. |
| Média | Soma dos valores, divididos pela contagem |
| Desvio Padrão | Dispersão ou variabilidade em relação à média |
| Mínimo | É o valor mínimo no conjunto de dados |
| 25% ou 1o. quartil | Valor abaixo do qual 25% dos dados se encontram |
| 50%, 2o. ou Mediana | Valor abaixo do qual 50% dos dados se encontram |
| 75% ou 3o. quartil | Valor abaixo do qual 75% dos dados se encontram |
| Máximo | É o valor máximo no conjunto de dados |
As métricas de “Contagem de Eventos” é muito discrepante em seu valor máximo, superando mais de 10 vezes em relação aos demais, enquanto a “Taxa de engajamento” é calculada percentualmente e apresenta valores relativamente baixos.
As correlações também demonstram alta variabilidade dos dados, mas permitem avaliar o ajuste do modelo aos dados ao comparar os valores das métricas em duplas. Em seguida, fizemos uma série de análise de regressões em modelos lineares e polinomiais que demonstram quais modelos oferecem maior precisão no ajuste aos dados preditivos.
| Usuários ativos | Sessões engajadas | Contagem de eventos | Taxa de engajamento | |
| Usuários ativos | 1 | 0.983997 | 0.970503 | -0.0108096 |
| Sessões engajadas | 0.983997 | 1 | 0.997533 | -0.00476813 |
| Contagem de eventos | 0.970503 | 0.997533 | 1 | -0.00550691 |
| Taxa de engajamento | -0.0108096 | -0.00476813 | -0.00550691 | 1 |
Percepções:
- ‘Usuários ativos’, ‘Sessões engajadas’ e ‘Contagem de eventos’ são altamente correlacionados.
- A métrica ‘Taxa de engajamento’ tem uma correlação negativa com todas as outras
- Os histogramas mostram que os dados são distorcidos para a direita para todas as variáveis.
A análise descritiva dos dados revelou uma forte correlação positiva entre “Usuários ativos”, “Sessões engajadas” e “Contagem de eventos”, mas uma correlação negativa entre “Taxa de engajamento” e as outras três variáveis. Além da matriz de correlação, foram construídos gráficos de dispersão para confirmar os resultados obtidos.
Após realizar análises descritivas e gráficos de dispersão, aplicamos regressões lineares ou não lineares, conforme necessário, para investigar mais profundamente a relação entre as variáveis. Os resultados da regressão demonstraram que a relação entre ‘Usuários ativos’, ‘Sessões engajadas’ e ‘Contagem de eventos’ é bem representada por uma regressão linear.
A relação entre ‘Taxa de engajamento’ e as outras três variáveis é melhor modelada por uma regressão polinomial e a análise de regressão revela que “Usuários ativos”, “Sessões engajadas” e “Contagem de eventos” são preditores significativos uns dos outros. No entanto, “Taxa de engajamento” não é um bom preditor de nenhuma das outras três variáveis.
O modelo de regressão polinomial para “Taxa de engajamento” sugere que pode haver uma relação mais complexa entre essa variável e as outras três, que não podem ser totalmente capturadas por um modelo linear simples.