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Em termos de sistematização, os dados coletados foram tratados na mesma sequência da trilha metodológica, relativamente aos objetivos específicos, como exposto a seguir.

• Objetivo específico 1 _{– Foram definidas quatro escalas intervalares para} avaliação da relevância das competências e do nível de influência da educação formal, da experiência profissional e da experiência social no desenvolvimento das competências postas em ação pelos diretores escolares. O produto dessa etapa foi aplicado diretamente na estrutura do questionário, subsidiando o protocolo de investigação.

• Objetivo específico 2 – Os dados sócio-demográficos foram organizados por meio da realização de estatística descritiva, com a utilização do software SPSS, versão 12.0. Posteriormente, realizou-se o exame de cada item investigado, construindo-se gráficos que ampliaram a compreensão das informações.

• Objetivo específico 3 _{– Envolveu a realização de análise fatorial}30_{, técnica}

multivariada que estabelece a categorização e sumarização de dados. Por meio desse método, as variáveis são analisadas juntas para identificar padrões ou fatores subjacentes (HAIR et al, 2005a). No caso em tela, visou à constituição de grupos de competências, respeitando as dimensões técnica, social e comportamental. Cada grupo passou a ser representado por uma nova e mais abrangente competência que reuniu as características dos elementos que a formaram. A análise empreendida adotou uma perspectiva exploratória, como aponta (HAIR et al, 2005a, p.92), ―útil como método de redução de dados que considera o que os dados oferecem e não estabelecem restrições a priori sobre a estimação de componentes nem sobre o número de componentes a serem extraídos‖. A análise foi apoiada pela utilização do software SPSS, versão 12.0.

A marcha analítica seguiu as sugestões de Bezerra (2007) e compreendeu os seguites passos:

a) Escolha do método de extração dos fatores. Optou-se pela Análise de Componentes Principais (ACP), método ―pelo do qual se procura uma combinação linear entre as variáveis, de forma que o máximo de variância seja

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A partir da análise fatorial, passa-se a adotar a seguinte nomenclatura:

a) As competências gerenciais identificadas no estudo piloto passaram a ser tratadas como variáveis ou atributos da análise fatorial.

b) O produto da análise fatorial passou a ser denominado competência, esta mais abrangente, composta por vários atributos.

explicado por essa combinação. Em seguida, retira-se a variância já explicada no passo anterior e busca-se uma nova combinação linear entre as variáveis que explique a maior quantidade de variância restante, e assim por diante‖ (BEZERRA, 2007, p.81);

b) Cálculo da matriz de correlação. Nessa etapa foi avaliado o grau de relacionamento entre as variáveis e a conveniência da aplicação da análise fatorial. Hair et al (2005a) considera que a o poder de explicação deve ser calculado tanto para toda a matriz de correlação quanto para cada variável individual, pois permite avaliar o quão adequada é a aplicação da análise fatorial. Valores acima de 0,5 para a matriz toda ou para uma variável individual indicam tal adequação. A confirmação da existência de correlações aceitáveis entre as variáveis obedeceu a seguinte rotina:

1º. Observação da matriz de correlações esperando-se, para a maioria dos resultados, um patamar superior a 0,3 e significância em torno de zero;

2º. Realização de teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) para medir o grau de correlação parcial entre as variáveis (Mesure of Sampling Adequacy – MAS). Tomou-se como significativo da correlação entre as variáveis e os

fatores o valor de 0,5 para as cargas fatoriais, equivalente ao menor valor admissível no teste KMO (HAIR et al., 2005a). Isso indica que as variáveis com cargas fatoriais maiores ou iguais a 0,5, uma vez agrupadas, são as que melhor explicam a variabilidade dos atributos na atuação do diretor;

3º. Observação da diagonal principal da matriz antiimagem, cujos valores expressam o poder de explicação (MAS) correspondente a cada variável, considerando-se adequados os valores superiores a 0,5;

4º. Análise da tabela de comunalidades que indicam a proporção da variância explicada pelos componentes principais. As comunalidades iniciais são sempre iguais a 1,0, enquanto as extraídas encontram-se entre 0,0 e 1,0, sendo esse último um resultado que indica explicação total;

c) Definição do número de fatores. Para a sumarização dos dados, os fatores foram calculados com base no Teste de Kaiser que adota como critério a raiz latente ou autovalor. ―O autovalor (eigenvalue) corresponde a quanto o fator consegue explicar da variância, ou seja, quanto da variância total dos dados pode ser associada ao fator‖ (BEZERRA, 2007, p.86). A análise ocorreu com base em dados padronizados, estando cada variável com média zero e variância igual a 1,0, o que significa dizer que fatores com autovalores abaixo de 1,0 são menos significativos que uma variável original;

d) Aumento do poder de explicação da análise fatorial. Com o intuito de gerar fatores com maior potencial de interpretação, foi aplicada a rotação Varimax. A interpretação dos fatores só é possível pela existência de parâmetros que os relacionem às variáveis. Esses parâmetros são as cargas fatoriais. A rotação Varimax ―tem como característica o fato de minimizar a ocorrência de uma variável possuir altas cargas fatoriais para diferentes fatores, permitindo que uma variável seja facilmente identificada com um único fator‖ (BEZERRA, 2007, p.89);

e) Denominação dos fatores. Os fatores extraídos configuraram-se em termos de competências abrangentes que receberam denominações capazes de traduzir a essência do conjunto de atributos constitutivos de cada uma;

f) Análise descritiva dos fatores. Cada produto da análise fatorial foi examinado

com base no referencial teórico e apoiado, sobretudo, na compreensão dos conceitos de competência e experiência, no escopo da ação gerencial escolar e nas políticas públicas em educação.

Para facilitar a apresentação dos resultados da análise fatorial , foi elaborado um Modelo de Análise de Resultados– MARE, conforme se observa no Quadro 22.

ETAPA ANALÍTICA DIMENSÃO _TÉCNICA DIMENSÃO _{SOCIAL COMPORTAMENTAL} DIMENSÃO