Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares

As análises biplot que utilizam os modelos de efeitos principais aditivos com inter- ação multiplicativa (AMMI) requerem matrizes de dados completas, mas, frequentemente os ensaios multiambientais apresentam dados faltantes. Nesta tese são propostas novas metodologias de imputação simples e múltipla que podem ser usadas para analisar da- dos desbalanceados em experimentos com interação genótipo por ambiente (G×E). A primeira, é uma nova extensão do método de validação cruzada por autovetor (Bro et al, 2008). A segunda, corresponde a um novo algoritmo não-paramétrico obtido por meio de modificações no método de imputação simples desenvolvido por Yan (2013). Também é incluído um estudo que considera sistemas de imputação recentemente relatados na literatura e os compara com o procedimento clássico recomendado para imputação em ensaios (G×E), ou seja, a combinação do algoritmo de Esperança-Maximização com os modelos AMMI ou EM-AMMI. Por último, são fornecidas generalizações da imputação simples descrita por Arciniegas-Alarcón et al. (2010) que mistura regressão com aproximação de posto inferior de uma matriz. Todas as metodologias têm como base a decomposição por valores singulares (DVS), portanto, são livres de pressuposições distribucionais ou estruturais. Para determinar o desempenho dos novos esquemas de imputação foram realizadas simulações baseadas em conjuntos de dados reais de diferentes espécies, com valores re- tirados aleatoriamente em diferentes porcentagens e a qualidade das imputações avaliada com distintas estatísticas. Concluiu-se que a DVS constitui uma ferramenta útil e flexível na construção de técnicas eficientes que contornem o problema de perda de informação em matrizes experimentais.

Autorregulando e autodeterminando: duas formas de alunos de pós-graduação aprenderem a aprender contabilidade

O uso assertivo e eficiente das estratégias de aprendizagem depende, muitas vezes, da compreensão e consideração de aspectos psicológicos e motivacionais. O adequado emprego de estratégias de aprendizagem se reflete no desempenho acadêmico, no domínio de construtos e modelos e no amadurecimento crítico e científico. A presente tese defende que há uma relação entre as estratégias de aprendizagem autorregulada e as estratégias de aprendizagem autodeterminada predominantes em alunos de mestrado e doutorado em Contabilidade. O estudo se justifica, porquanto, porque além de inaugurar uma linha de pesquisa ainda inédita no contexto da Contabilidade Humana, seus resultados destacam um original entendimento da relação da aprendizagem com a regulação e a motivação pessoal. Tem como objetivo principal apresentar diagnóstico, dimensões e correlações das estratégias de aprendizagem autorregulada e aprendizagem autodeterminada de alunos de programas de pós-graduação stricto sensu em Contabilidade no Brasil. Participaram do survey 516 respondentes, sendo 383 mestrandos e 133 doutorandos. Foram aplicados dois instrumentos psicométricos: Self-Regulated Learning Strategies (SRLS) e Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). O modelo operacional de pesquisa delineou a formulação de oito hipóteses, sendo que a primeira delas sustenta a defesa da tese, enquanto as demais defendem a influência das variáveis idade, gênero, tipo de curso, estágio no curso, tipo de instituição de graduação, nota do curso atribuída pela Capes e graus de instrução dos pais nos níveis de Self-Regulated Learning (SRL) e Self-Determination Theory (SDT). A partir da análise multivariada dos dados, os resultados corroboraram a tese e a influência do gênero no nível de SRL. A metaconclusão desta tese ratifica os estudos referenciados, confirmando que a aprendizagem pode ser dominada e controlada pelo indivíduo, ao se adotar estratégias individuais de regulação e motivação. Uma importante contribuição desta pesquisa consiste em oferecer conclusões empíricas que podem ajudar docentes, discentes, pesquisadores, instituições de ensino e programas de pós-graduação a compreender mais sistematicamente os aspectos da aprendizagem autorregulada e da aprendizagem autodeterminada que caracterizam o aluno de Contabilidade. Limitações importantes deste estudo podem ser vistas como oportunidades para pesquisas futuras: a amostra envolve um público específico, a pesquisa survey pode apresentar vieses de método comum e a baixa participação de alunos de mestrado profissional. Estudos futuros poderão adotar outras estratégias metodológicas e/ou envolver amostras mais diversificadas ou em maior lastro temporal