Influência dos estereótipos no processo de avaliação do rendimento escolar do aluno

Este estudo teve como objetivo investigar a influência dos estereótipos no processo de avaliação do rendimento escolar do aluno, sendo o referido estereótipo operacionalizado através de três variáveis: aparência física, cor e classe social aparente, e medidas numa escala de dois pontos. Como instrumento foram utilizadas fotografias, para medir estas três variáveis, as quais foram julgadas por três grupos de 20 juízes, O julgamento do rendimento escolar, variável dependente deste estudo, foi feito por outro grupo de juízes através de boletins escolares, prepara -dos especificamente para o teste da hipótese. A hipótese substantiva testada foi: "O professor tende a dar conceitos mais elevados a alunos de "boa aparência física", branca" e "classe social média". Os sujeitos da pesquisa foram 800 alunos de escolas do 109 E-DEC do Município do Rio de Janeiro e carro juízes foram usados 60 professores para a fase do julgamento dos protótipos e 100 para a aval i ação dos boletins. A hipótese substantiva foi testada através da análise da variância multivariada e o nível de significância estabelecido foi de 0,05. A análise dos resultados mostrou que a hipótese substantiva não foi confirmada. Complementarmente foi calculado o x2 (qui-quadrado) para o teste da independência das três variáveis. Sendo o mesmo significativo ao nível estabelecido, o que mostrou que as três variáveis que caracterizam o estereótipo não são independentes. Uma vez que o estudo rejeitou a hipótese substantiva que está apoiada em vários estudos, recomendou-se a realização de outros estudos em que a existência do preconceito na avaliação do aluno pudesse vir a ser identificado.

A class of improved heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimators

The heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator proposed by White (1980), also known as HC0, is commonly used in practical applications and is implemented into a number of statistical software. Cribari–Neto, Ferrari & Cordeiro (2000) have developed a bias-adjustment scheme that delivers bias-corrected White estimators. There are several variants of the original White estimator that also commonly used by practitioners. These include the HC1, HC2 and HC3 estimators, which have proven to have superior small-sample behavior relative to White’s estimator. This paper defines a general bias-correction mechamism that can be applied not only to White’s estimator, but to variants of this estimator as well, such as HC1, HC2 and HC3. Numerical evidence on the usefulness of the proposed corrections is also presented. Overall, the results favor the sequence of improved HC2 estimators.