Métodos quantitativos - teste 1 Flashcards
O que é a ciência?
A ciência define-se por um modo de conhecimento rigoroso, metódico e sistemático que pretende otimizar a informação disponível em torno de problemas de origem teórica e/ou prática, sendo a sua principal função, a compreensão, explicação , predição e controlo dos fenómenos.
No caso da Psicologia, a ciência procura…
Descrever, explicar, predizer e controlar o comportamento humano.
O que é o conhecimento de senso comum?
São conhecimentos espontâneos, fazem parte do nosso quotidiano e, por norma, são conhecimentos pouco sistemáticos e pouco críticos. Podem assumir-se como fundamentais num grande número das nossas decisões.
Face ao senso comum, o conhecimento científico é, por inerência, mais…
Organizado, sistemático e preciso na sua fundamentação. Tem características de racionalidade e objetividade e é obtido através do método científico.
Quais são as características do conhecimento científico?
- objetivo
- empírico
- racional
- replicável
- sistemático
- metódico
- comunicável
- analítico
- cumulativo e evolutivo
O que significa ser obejtivo?
Descreve a realidade como é, num dado momento e com o conhecimento que se tem, pode ser entendida;
O que significa ser empírico?
Baseado na experiência, fenómenos e factos analisados - recorre à recolha de dados, não sendo um pensamento baseado na intuição.
O que significa ser racional?
Mais assente na razão e na lógica do que na intuição e imaginação.
O que significa ser replicável?
Possibilidade de replicar resultados sob as mesmas condições, em diferentes locais e com diferentes experimentadores/pesquisadores ou a sua comprovação pode ser feita por pessoas distintas e em circunstâncias adversas.
O significa ser sistemático?
Organizado, ordenado, consistente nos seus elementos, formando uma totalidade coerente e integrada num sistema mais amplo.
O significa ser metódico?
Obtido através de procedimentos e estratégias fiáveis, mediante planos metodológicos rigorosos - procedimentos que levam ao conhecimento objetivo (linguagem comum).
O significa ser comunicável?
Claro e preciso nos seus significados, entendível, reconhecido e aceite pela comunidade científica.
O significa ser analítico?
Procura ir além das aparência, entrar na complexidade e globalidade dos fenómenos, entender os processos e as causas inerentes - análise de variáveis latentes e internas.
O significa ser cumulativo e evolutivo?
Ensaia-se, constrói-se e estrutura-se a partir de conhecimentos científicos anteriores.
Quais são os conceitos básicos em que a ciência assenta?
- factos (realidades)
- fenómenos (ocorrências)
- dados
Qual a relação entre os conceitos básicos da ciência?
Os factos são tudo aquilo que se conhece ou se supõe a propósito da realidade, os quais, quando circunscritos no espaço ou no tempo, denominam-se acontecimentos. Quando os acontecimentos são estudados pelos investigadores, designam-se fenómenos, sendo a informação deles extraída designada por dados.
O que é o método indutivo?
Em face da necessidade de mais informação sobre um dado problema ou de uma “teoria” compreensiva sobre o mesmo, parte de um conjunto parcial de dados para a elaboração de um resumo descritivo dos fenómenos observados, tomando, sobretudo, as suas relações e primeiras explicações. Vários fenómenos singulares são observados e, a partir deles, procura-se chegar a algo que os unifica (parte-se do específico para o geral). Por exemplo, numa turma os alunos com mais dificuldades de aprendizagem (A) referem ter problemas relacionais em casa (B), nessa altura, poder-se-ia tentar investigar se as dificuldades escolares são explicáveis pelos problemas familiares (B=>A).
O que é o método dedutivo?
O método dedutivo inicia-se com a formulação de um enunciado hipotético em face de um dado corpo de conhecimentos teóricos prévios, devidamente organizados e consistentes, avançando de seguida para a sua testagem. O ponto de partida não são as observações singulares , mas as teorias já existentes. Parte-se de ideias gerais e abstratas de modo a extrair dados específicos e particulares, ou seja, parte-se de um conjunto de premissas para a sua verificação. Por exemplo, de acordo com os princípios da Psicologia Social, o ser humano orienta o seu comportamento pelas expectativas que o grupo (os outros) formulam a seu respeito. Então, face a este princípio, poderíamos investigar em que medida as expectativas de um professor em relação ao rendimento de um aluno acabam por influenciar a sua progressão e rendimento na aprendizagem.
Quais são os tipos de investigação em psicologia consoante a sua finalidade?
- básica/pura
- aplicada
Em que consiste a investigação básica?
Tem como objetivo principal a ampliação do conhecimento fundamental sobre os processos psicológicos.
O foco está na construção de teorias e na realização de estudos que contribuam para uma compreensão mais profunda dos fenómenos psicológicos, sem necessariamente ter uma aplicação prática imediata em mente.
Exemplos: estudos sobre a formação de memórias, processamento de informações visuais, desenvolvimento da linguagem, funcionamento do cérebro em diferentes contextos.
Em que consiste a investigação aplicada?
Visa aplicar os conhecimentos e princípios da psicologia para resolver problemas práticos do mundo real e melhorar a qualidade de vida das pessoas.
Preocupa-se em utilizar os achados da pesquisa básica para desenvolver intervenções, programas e políticas que possam ser implementadas em diversos contextos.
Exemplos: desenvolvimento de terapias eficazes para tratar distúrbios psicológicos, estudos sobre métodos de ensino mais eficazes, avaliação de programas de intervenção para redução do stress no ambiente de trabalho - investigação de estratégias para promover a saúde mental em comunidades
Quais são os tipos de investigação em psicologia consoante o seu alcance temporal?
- longitudinal
- transversal
- sequencial
O que é um estudo longitudinal?
Os mesmos indivíduos são estudados em diferentes momentos das suas vidas (semanas, meses, anos…).
O que é um estudo transversal?
Diferentes indivíduos de diferentes idades são observados num mesmo período de tempo uma única vez.
O que é um estudo sequencial?
Vários grupos etários são estudados ao longo do tempo.
Quais são os tipos de investigação em psicologia consoante a sua amplitude?
- microanálise (tipos de variáveis/sujeitos)
- macroanálise (tipos de variáveis/organizações)
Em que consiste a microanálise?
É a análise detalhada e minuciosa de processos psicológicos em níveis individuais, intra ou interindividuais.
Em que consiste a macroanálise?
É a análise de fenómenos psicológicos num nível mais amplo, que pode incluir grupos, comunidades ou sociedades como um todo.
Quais são os tipos de investigação em psicologia consoante a natureza dos dados?
- empírica (dados diretos não manipulados)
- experimental (dados manipulados/provocados)
- documental (dados retirados de fontes documentais)
Quais são os tipos de investigação em psicologia consoante à metodologia de recolha e análise de dados?
- métodos quantitativos (envolvem a coleta e análise de dados numéricos)
- métodos qualitativos (envolvem a coleta e análise de dados não numéricos, buscando compreender a complexidade e o significado subjacente aos fenómenos estudados)
- métodos mistos (combinam elementos de abordagens quantitativas e qualitativas numa única pesquisa, buscando complementar as vantagens de ambos os tipos de métodos)
- laboratoriais
- de campo
O que é um paradigma, o que determina e o que implica?
Um paradigma é um conjunto de crenças, valores, teorias, regras, técnicas e linguagens comuns partilhadas pelos membros de uma comunidade científica.
O paradigma determina o “que” e “como” se deve investigar, “como” se deve interpretar.
Implica um compromisso com um quadro teórico e metodológico, linguagem comum na partilha de experiências e resultados.
Quais são os estudos quantitativos mais frequentes?
- estudos descritivos (descrevem…)
- estudos correlacionais (compreendem…)
- estudos experimentais (explicam…)
Relativamente ao estudo descritivo…
Objetivo: inventariar variáveis e factos, saber, conhecer e descrever situações e fenómenos.
Exemplos: quantas faltas os professores dão ao longo do ano letivo; quais os níveis de escolaridade dos pais numa dada comunidade, quais os espaços educativos que existem numa cidade.
Abordagem: qualitativa, quantitativa ou mista
Não testa hipóteses.
Relativamente ao estudo correlacional…
Objetivo: relacionar variáveis, apreciar interação de variáveis, compreender ou entender um fenómeno, diferenciar grupos. A grandeza estatística do coeficiente de correlação entre duas variáveis pode oscilar entre -1.00 e +1.00. O valor de zero significa ausência de correlação.
Exemplos: a motivação dos alunos está associada com o seu sucesso académico; a motivação dos alunos está relacionada ou diferenciada em função do género dos alunos.
Abordagem: quantitativa.
Há teste de hipóteses, por exemplo, correlação entre variáveis.
Relativamente ao estudo experimental…
Objetivo: manipular variáveis, predizer e controlar os fenómenos, explicar, testar uma teoria, modificar uma realidade, procurar relações causais, estabelecer leis.
Exemplos: introduz um programa ou modifica uma estratégia e vai ver se produz diferenças, se tem impacto vendo se o antes e o depois é diferente; ou se quem participou no programa e quem não participou no final estão diferentes entre si.
Abordagem quantitativa.
Há teste de hipóteses, por exemplo, comparação de médias entre pré-teste e pós-teste.
Quais são algumas questões estruturantes de um projeto de investigação?
- o quê (tema, problema, questão)
- para quê (objetivos, produtos esperados)
- junto de quem? (comunidade, organização, amostra, grupo)
- com que meios? (instrumentos, recursos, interventores, avaliadores)
- quando? (momentos, sequência/planificação, disponibilidades)
Quais são as etapas de um projeto de investigação?
- delimitação ou definição do problema
- revisão de literatura (e consulta de especialistas na área temática)
- formulação da(s) hipótese(s) de investigação
- definição do plano
- análise e discussão de resultados
- apresentação/divulgação de resultados obtidos
Dá um exemplo prático de um desenho de investigação.
Questão: qual é o efeito do feedback no resultado dos estudantes?
Método: fornecer diferentes tipos de feedback e testar diferenças numa amostra de alunos do 10º ano
Resultados: os estudantes que receberam feedback obtiveram um desempenho escolar superior àqueles que não receberam feedback
Intepretação: os resultados são consistentes com a literatura. As limitações não comprometem a validade do estudo.
Conclusão: o desempenho dos estudantes pode ser melhorado através do feedback específico dos professores face ao trabalho dos alunos.
Na delimitação ou definição do problema pretende-se…
Identificar e avaliar a qualidade e pertinência de um tema ou assunto de investigação.
Concretiza-se com a identificação de uma questão “central” à qual se pretende responder ou acrescentar conhecimento.
Quais são os passos na definição de um problema?
- procura da resposta a uma pergunta dificuldade ou problema
- avaliar a qualidade e a pertinência do problema identificado
Quais são as possíveis fontes na definição de um problema?
- uma teoria existente (ponto de partida)
- propostas decorrentes de investigações anteriores
- observação diária de comportamentos ou situações
- consulta de especialistas na área
- sinalização de um problema concreto que se pretende resolver
Uma má formulação de um problema pode levar a…
- investigar falsas realidades
- custos (de tempo e dinheiro) desnecessariamente elevados
Quais são as características de um bom problema, ou seja, um problema de boa qualidade e pertinente?
- ser concreto, real (não se circunscrever a uma mera intuição ou ideia vaga, mesmo que isso possa estar na origem do problema a definir)
- bem circunscrito e delimitado
- deve reunir as condições para ser estudado (meios técnicos e materiais, disponibilidade dos contextos envolvidos)
- ser operacionalizável através que questões ou hipóteses
- ser relevante e consistente com as teorias existentes ou as necessidades da prática
- formulado de forma clara (entendível pelos outros) e ser suscetível de verificação empírica
Quais são os objetivos da pesquisa bibliográfica?
- reunir e analisar a informação existente sobre o problema em questão - estado da arte
- identificar os autores e as teorias centrais na área
- identificar publicações-chave na abordagem ao tópico de investigação (revistas, livros, atas de congressos)
- conhecer as metodologias de investigação mais utilizadas no problema em estudo, por exemplo, os participantes/amostras, instrumentos e procedimentos
- identificar questões em aberto na investigação (erros cometidos, variáveis por explorar, sugestões para o futuro)
A revisão bibliográfica pode assumir-se como uma interface entre a delimitação do problema e a formulação da hipótese.
Quais são os passos da pesquisa bibliográfica?
- identificação de palavras-chave
- consulta de bases de dados virtuais
- principais fontes de literatura (livros/capítulos, artigos científicos, comunicações em congressos, teses de mestrado e doutoramento)
Quais são as fontes de pesquisa bibliográfica?
- catálogos bibliográficos das instituições
- repositórios científicos
- bases de dados bibliográficos
- motores de pesquisa académica
- por palavras-chave
- por autore(s)
- por revistas científicas
- por títulos
Uma boa revisão da literatura
- apresenta uma avaliação crítica da literatura existente
- procura clarificar um dado problema através de uma nova perspetiva
- resume investigação prévia e articula com os principais marcos teóricos
- procura novas linhas de investigação e recomendações para investigações futuras
- identifica relações, contradições, falhas e inconsistências na literatura
- sugere próximos passos para a solução de um problema
- sugere novas perspetivas metodológicas
Uma boa revisão da literatura não resume apenas a literatura: cria novo conhecimento, fornecendo uma nova perspetiva acerca da literatura existente!
Quais são os 3 objetivos gerais da revisão de literatura?
- “estado da arte”: o que se sabe e como se explica, o que não se sabe ainda;
- aprofundamento e certificação do interesse e plausabilidade do tema ou assunto escolhido;
- desenvolvimento das questões/hipóteses que vão estruturar a investigação
Pistas na formulação dos objetivos de um estudo
- existindo controvérsia ou desacordo entre os autores e teorias, então um bom objetivo seria comparar a aplicabilidade ou relevância de tais teorias.
- conhecendo os problemas a resolver ou as dificuldades a ultrapassar numa dada situação, então um objetivo do estudo seria identificar as variáveis mais importantes ou que impactam.
- conhecendo quais as variáveis mais importantes, então um bom objetivo seria definir estratégias para se intervir nos problemas ou dificuldades identificados
O que são questões de investigação?
- os objetivos operacionalizam-se através de questões, geralmente as questões são mais específicas que os objetivos ou um objetivo pode ser atingido através da reposta a várias questões
- a investigação carece, no seu início, se questões devidamente formuladas para orientar o estudo
- não são questões em aberto ou difusas, mas questões orientadoras do estudo (o quê e para quê, o que acontece, como funciona, como se explica)
Define o conceito de hipótese na investigação
É uma proposição testável, que pode vir a ser solução do problema.
Quais são os tipos de hipóteses quanto ao seu processo de formulação?
- indutivas
- dedutivas
O que são hipóteses indutivas?
Surgem da observação e da reflexão da realidade, da continuidade e descontinuidade dos fenómenos, da presença frequente de certas variáveis na ocorrência de certos fenómenos. Por exemplo, podemos pensar que a instabilidade emocional dos toxicodependentes está associada a níveis mais baixos de consistência do “eu”.
Formato: parece que…
Exemplo: Quando não aprende, a criança pode ficar mais instável, parece que os problemas de comportamentos são mais frequentes entre crianças com mais dificuldades de aprendizagem.
O que são hipóteses dedutivas?
Extrapolação de uma situação, melhor teoria explicativa para outra situação ou fenómenos similares, ou seja, a comprovação/dedução das teorias existentes/consolidadas em novos contextos. São dedutivas quando decorrem de um determinado campo teórico e procuram comprovar deduções implícitas das mesmas teorias. Por exemplo, crianças com insucesso escolar permanente manifestam os comportamentos de passividade e de abandono encontrados em animais quando colocados em situações aversivas que não conseguem controlar.
Formato: se…então…
Exemplo: Se a comunicação entre pais e técnicos é determinante na eficácia da intervenção precoce, então é possível que a sua melhoria potencie o impacto da intervenção.
Como passar das questões à formulação de hipóteses?
Questão de investigação: qual a relação entre o tamanho da empresa e a satisfação dos trabalhadores?
Hipótese de investigação: existe uma relação entre o tamanho da empresa e a satisfação dos trabalhadores.
Hipótese nula: não existe relação entre o tamanho da empresa e a satisfação dos trabalhadores.
O que é a hipótese empírica (He)?
A hipótese empírica, também conhecida como hipótese de pesquisa, é uma afirmação que o pesquisadores está interessado em testar. Geralmente afirma a presença de um efeito, diferença ou relação entre variáveis na população. A hipótese empírica é o oposto da hipótese nula.
Exemplo: num estudo sobre a eficácia de um medicamento, a hipótese empírica poderia afirmar que o novo medicamento levará a uma melhoria significativamente maior nos sintomas em comparação com o placebo.
O que é a hipótese estatística ou nula?
Postula que os dados provenientes de diferentes condições ou grupos não se diferenciam, não se associam ou não se correlacionam significativamente do ponto de vista estatístico, ou seja, podemos afirmar que tais diferenças ou relações não são maiores do que aquelas que poderíamos observar devidas ao acaso. A hipótese nula é uma afirmação que é testada estatisticamente num estudo. Geralmente, representa a ausência de efeito ou diferença entre grupos numa amostra. Por outras palavras, é a hipótese de que não há relação ou efeito observável na população. O objetivo do investigador será o de rejeitar a verificação da hipótese nula para viabilizar ou continuar a defender a sua hipótese experimental.
Exemplo: num estudo sobre a eficácia de um novo medicamento, a hipótese nula poderia afirmar que não há diferença na melhoria dos sintomas entre o grupo que recebe o medicamento e o grupo que recebe um placebo.
O que é a hipótese alternativa?
É uma outra explicação alternativa para um fenómeno. A hipótese alternativa é uma afirmação que contradiz a hipótese nula. Sugere que há uma diferença ou efeito presente na população que está a ser estudada. A recusa da hipótese nula não significa, de imediato, a verificação da hipótese experimental.
Cuidados a ter na formulação das hipóteses
- as variáveis, as relações e as condições que se pretendem estudar e testar devem ser passíveis de avaliação
- a relação estabelecida não deve aparecer imbuída de juízos de valor (a afirmação “o método A é melhor para a aprendizagem dos alunos que o método B” poderia ser melhor transcrita por “os métodos A e B diferem quanto à facilitação da aprendizagem dos alunos”)
- a formulação de hipóteses deve deixar em aberto ou fixar de imediato um determinado sentido para a relação entre variáveis ou para as diferenças entre grupos (análise unicaudal ou bicaudal na significância estatística de um coeficiente)
O que se pode dizer sobre a aceitação e rejeição de hipóteses?
Um passo importante no que respeita à investigação tem a ver com o teste das hipóteses que se trata de confirmar ou infirmar, a partir de uma certa margem de probabilidade, a aceitabilidade de uma hipótese nula fixada. No caso da sua recusa, a probabilidade estatística considerada permite-nos assumir um determinado grau de confiança na sua confirmação ou recusa.
A hipótese nula é aquela que tentamos anular. Se pudermos anulá-la (rejeitá-la), então podemos concluir que a variável independente não é eficiente. Porém, se falharmos ao tentar anulá-la, não podemos afirmar que a variável independente é eficiente.
Não podemos provar a H0, será mais correto dizer que apenas podemos aceitar ou recusar a H0 (neste último caso, podemos então aceitar a hipótese alternativa).
Que tipos de erros inferenciais na recusa ou aceitação da hipótese H0 existem?
- erro de tipo I
- erro de tipo II
Em que consiste o erro de tipo I?
A H0 é rejeitada quando deveria ser aceita (falsos positivos). É a probabilidade de se rejeitar a H0 quando ela é verdadeira, ou seja, quando deveria ser aceite.
Exemplo: rejeitar erroneamente a hipótese nula de que um medicamento não tem efeito quando, na verdade, ele é eficaz.
Em que consiste o erro de tipo II?
A H0 é aceita quando deveria ser rejeitada (falsos negativos). Probabilidade de se aceitar a H0 quando ela é falsa, ou seja, deveria ser rejeitada.
Em que consiste a recusa de H0/níveis de significância para recusa de H0?
Os níveis de significância, geralmente denotados por α (alfa), representam o limite estatístico para rejeitar a hipótese nula (H0) num teste estatístico. Quanto menor o valor de α, mais forte é a evidência necessária para rejeitar H0.
- p<0.05: significa que há uma probabilidade de 5% de cometer um erro do tipo I (rejeitar erroneamente a H0 quando ela é verdadeira), ou seja, temos uma confiança de 95% de que se tome uma decisão acertada
- p<0.01: significa que há uma probabilidade de 1% de cometer um erro do tipo I (rejeitar erroneamente a H0 quando ela é verdadeira)
-p<0.001: significa que há uma probabilidade de 0,1% de cometer um erro do tipo I (rejeitar erroneamente a H0 quando ela é verdadeira)
Quais os sentidos que podemos assumir quando aceitamos a hipótese alternativa?
- unidirecional ou unilateral (por exemplo, a média do grupo A é maior do que a média do grupo B)
- bidirecional ou bilateral (por exemplo, a média do grupo A pode ser maior ou menor que a do grupo B)
O cálculo da probabilidade estatística de um coeficiente difere num e noutro caso, recorrendo-se a um teste unicaudal e bicaudal, respetivamente.
Como se medem os níveis de significância?
- teste unicaudal/unilateral/unidirecional (one-tailed test)
-teste bicaudal (two-tailed test)
O que é o teste unicaudal?
Teste estatístico em que a hipótese alternativa tem uma única direção, seja positiva ou negativa. Significa que o pesquisador está interessado apenas em verificar se há uma diferença numa direção específica.
Exemplo: se estamos a testar se uma nova droga aumenta a média de cura em pacientes em comparação com o tratamento padrão, o teste unicaudal pode ser usado para verificar apenas se a nova droga é melhor (ou seja, se a média de cura é maior).
O que é o teste bicaudal?
Teste estatístico em que a hipótese alternativa não é direcionada numa direção específica, mas considera possíveis diferenças em ambas as direções (positiva e negativa). Por outras palavras, o pesquisador está interessado em verificar ser há alguma diferença em qualquer direção.
Exemplo: um teste bicaudal seria apropriado se estivéssemos interessados em verificar se a nova droga tem qualquer efeito diferente do tratamento padrão, seja aumentando ou diminuindo a média de cura.
Em qual dos testes (unicaudal ou bicaudal) tenho mais recursos para rejeitar a H0?
Teste bicaudal
Como se designa a passagem do construto à variável?
Processo de operacionalização das dimensões subjacentes aos comportamentos em estudo.
Que etapas estão envolvidas na passagem do construto à variável?
- enunciação da variável a considerar ou a avaliar (incluindo a sua definição);
-dedução dos aspetos ou dimensões principais e que melhor descrevem tal variável;
- busca dos indicadores ou das circunstâncias empíricas concretas que operacionalizam e viabilizam cada uma das dimensões identificadas;
- construção de índices a tomar na sua medida (por exemplo, ponderar o peso dos vários indicadores na medida a tomar);
O que são variáveis?
Qualquer atributo que pode assumir diferentes valores entre os membros de uma classe de sujeitos ou acontecimentos, mas que só tem um valor para um dado membro dessa classe num qualquer momento dado.
Aproxima o construto mais amplo das características que eu quero considerar num estudo.
É importante considerar a preocupação de permitir que a operacionalização das variáveis oscile pois a variável, tal como o nome indica, não é uma constante, mas sim algo que dá espaço a nuances e divergências.
As variáveis são características, atributos ou fenómenos que os pesquisadores observam, medem ou manipulam num estudo científico. São fundamentais para a pesquisa pois permitem aos pesquisadores entender e analisar como diferentes fatores podem afetar determinado fenómeno ou resultado.
Em que consiste o estatuto das variáveis?
O estatuto das variáveis num estudo científico pode ser categorizado de várias maneiras, dependendo do contexto específico da pesquisa.
- independentes (variável que manipulo): dimensão ou característica que o investigador manipula deliberadamente;
- dependentes (variável que sofre a manipulação da variável independente)
- mediadoras e moderadoras
- estranhas ou exógenas
Exemplo:
variável independente: 3 métodos de ensino diferentes de um professor (é uma variável independente ativa porque não é um atributo das pessoas, há, por parte do investigador, uma criação propositada das condições)
variável dependente: resultados de aprendizagem dos alunos
O que são variáveis independentes?
São consideradas como causas ou determinantes do fenómeno que está a ser estudado. São manipuladas ou controladas pelo investigador para examinar o seu efeito sobre outra variáveis.
Por exemplo, num estudo sobre os efeitos do exercício físico na saúde cardiovascular, a quantidade de exercício realizado seria uma variável independente.
São características que o investigador manipula deliberadamente numa tentativa de conhecer o seu impacto numa outra variável, chamada a variável dependente. Representam causas ou fatores que são considerados influentes sobre o fenómeno a ser estudado.
Numa experiência, a variável independente é a que é deliberadamente alterada ou manipulada para observar o seu efeito nas variáveis dependentes. Nos estudos observacionais, a variável independente é aquela que o pesquisador observa naturalmente, sem intervenção direta, mas que é de interesse para entender as suas relações com outras variáveis.
Exemplos de variáveis independentes no âmbito da psicologia:
- método de ensino num estado sobre a aprendizagem
- nível de stress num estudo sobre saúde mental
Que tipos de variáveis independentes existem?
- ativas: quando manipuladas pelo investigador (e.g. método de ensino, estratégia de avaliação, modelo terapêutico aplicado, medicação ministrada), não tem atributos das pessoas;
- passivas, atributivas ou naturais: quando correspondendo às características “naturais” dos sujeitos (e.g. sexo, estado civil, classe social, comunidade);
O que são variáveis dependentes?
São aquelas que são influenciadas pelas variáveis ou determinantes ou independentes. Representam os resultados ou os efeitos que são estudados em relação às variáveis determinantes.
Num estudo sobre os efeitos do exercício físico na saúde cardiovascular, a quantidade de exercício realizado seria uma variável independente.
Medem o fenómeno que se estuda (e.g. ansiedade face aos testes, estilos educativos parentais, satisfação face a determinado tratamento ou serviço, nível de ansiedade experienciada durante o covid).
Aparecem sempre explicitadas na hipótese ou na questão de pesquisa, são centrais na formulação do objetivo do estudo.
Característica que se modifica quando o investigador aplica, suprime ou modifica a variável independente, numa tentativa de medir os seus efeitos. Exemplo: as habilitações académicas dos pais (VI) influenciam os seus estilos educativos (VD).
Geralmente, a variável dependente é o centro do nosso estudo, o objeto primordial. É consequência das oscilações verificadas na variável independente.
Quando o estudo é correlacional…quando queremos relacionar construtos psicológicos e verificar em que medida é que um influencia o outro, é mais difícil de ver qual é a variável independente e a independente. Aqui vejo uma associação entra as variáveis.
O que são variáveis parasitas?
São aquelas que podem interferir nos resultados de uma pesquisa, mas que não são de interesse principal para o estudo. Elas podem distorcer a relação entre independentes e dependentes. Os pesquisadores geralmente procuram controlar ou ajustar essas variáveis para evitar que elas confundam os seus resultados.
Por exemplo, num estudo sobre os efeitos de um medicamento em particular, fatores como idade, sexo e hábitos de vida podem ser considerados variáveis parasitas se não forem diretamente relevantes para a questão de pesquisa.
Variáveis que não são de interesse principal na pesquisa, mas que podem afetar os resultados de alguma forma, causando interferência ou viés nos dados recolhidos. São variáveis exteriores à investigação que influenciam os seus resultados. Condições externas em que decorre a investigação que influenciam as prestações ou resultados dos participantes.
Aparecem associadas à VI e, embora alheias aos estudo em causa, afetam os resultados na VD, contaminando o efeito da VI.
Podem surgir de várias fontes, incluindo características dos participantes, condições ambientais, falhas na coleta de dados ou fatores não controlados durante a experiência.
Estas variáveis divergem no impacto que têm.
Dá um exemplo da aplicação de variáveis independentes e dependentes num estudo correlacional
Variável independente: tempo gasto em redes sociais
Variável dependente: nível de ansiedade
Neste estudo, os pesquisadores podem coletar dados sobre o tempo que os participantes passam em redes sociais e, em seguida, avaliar o seu nível de ansiedade. A correlação entre essas duas variáveis pode indicar se há uma relação entre o tempo gasto em redes socias e os níveis de ansiedade.
Dá um exemplo da aplicação de variáveis independentes e dependentes num estudo experimental
Variável independente: tipo de terapia cognitivo-comportamental
Variável dependente: melhoria do humor
Neste estudo experimental, os participantes podem ser designados aleatoriamente para receber diferentes tipos de terapia cognitivo-comportamental. Os pesquisadores então medem a melhoria do humor dos participantes ao longo do tempo para determinar se há diferenças significativas entre os grupos que receberam diferentes tipos de terapia.
O que são variáveis moderadoras e mediadoras?
São variáveis relacionadas com determinados fatores/circunstâncias que podem surgir numa investigação, passando, por vezes, despercebidos mas que causam desvios nos resultados (têm relevância ou efeito), moderando ou alterando os resultados;
Dada a potencial influencia das variáveis mediadoras e moderadoras nos resultados da investigação, importa que sejam identificadas, ponderadas ou controladas.
São aquelas variáveis circunstanciais que fazem com que a mudança ocorra. “Tal coisa ocorre por causa das variáveis mediadoras”. São variáveis independentes impactantes e associadas ao valor da variável dependente, pelo que complicam a leitura dos resultados (não é uma leitura linear).
O que são variáveis moderadoras?
Interação entre variáveis independentes (VIs) na variável dependente (ex: faixa etária x género no desempenho académico no ensino superior).
Uma variável moderadora é uma variável que influencia a força ou direção da relação entre uma variável independente e uma variável dependente. Por outras palavras, ela modera ou altera o efeito da variável independente.
O que são variáveis mediadoras?
Variáveis independentes correlacionadas entre si e que a inclusão da 2ª variável independente amplia o efeito da 1ª variável independente na variável dependente (ex: o impacto das expectativas académicas no rendimento é maior se as combinarmos com uma medida de autoeficácia). A variável mediadora é sempre independente.
Uma variável mediadora é uma variável que explica o mecanismo ou o processo pelo qual a variável independente afeta a variável dependente. Em outras palavras, ela mede o “porquê” ou o “como” a relação entre a variável independente e a variável dependente ocorre.
A variável mediadora é mais estável.
Dá um exemplo da aplicação de uma variável mediadora
Suponha que estamos a estudar o efeito da autoestima (variável independente) no bem-estar psicológico (variável dependente) e estamos interessados em saber se a autoeficácia (variável mediadora) explica essa relação. A autoeficácia é a crença na nossa capacidade de lidar com desafios e alcançar objetivos. Descobrimos que a autoeficácia medeia a relação entre autoestima e bem-estar psicológico, o que significa que a autoestima influencia o bem-estar psicológico por meio da autoeficácia. Por outras palavras, ter alta autoestima aumenta a autoeficácia, o que por sua vez melhora o bem-estar psicológico.
Dá um exemplo da aplicação de uma variável moderadora
Suponha que estamos a estudar o efeito do tempo de estudo (variável independente) no desempenho académico (variável dependente) e estamos interessados em saber se o efeito do tempo de estudo é diferente para diferentes níveis de inteligência (variável moderadora). Neste caso, a inteligência age como uma variável moderadora. A relação entre o tempo de estudo e desempenho académico pode ser mais forte para alunos com alto nível de inteligência em comparação com alunos com baixo nível de inteligência.
Quais são os processos de controlo das variáveis estranhas?
- identificação
- eliminação
- constância
- balanceamento das condições
- contrabalanceamento dos sujeitos pelas condições
- aleatorização dos grupos de sujeitos
Em que consiste a identificação?
Reconhecimento, ponderação e individualização das possíveis variáveis estranhas (e.g. o tipo de vocabulário usado na formulação das questões de um teste)
Em que consiste a eliminação?
Após identificadas e, no caso de poderem interferir nos resultados, a primeira opção é eliminar as variáveis estranhas, por exemplo, se o ruído afeta os resultados numa pesquisa de memória, então deve ser eliminado.
Em que consiste a constância?
Manter as condições de uma experiência ou de uma avaliação constantes quando a variável estranha não se pode eliminar.
Em que consiste o balanceamento das condições?
Partição equitativa da variável estranha pelas condições em estudo, por exemplo, se temos mais mulheres do que homens no estudo, e o sexo é assumido como variável estranha, temos que os distribuir equitativamente.
Em que consiste o contrabalanceamento dos sujeitos pelas condições?
Os sujeitos passam por todas as condições, salvaguardando o efeito de ordem; procura-se, desta forma, eliminar o efeito de treino e de fadiga, por exemplo, no final de 3 módulos de um programa, o professor deseja saber qual deles foi melhor assimilado pelos alunos da turma. Realiza um teste que contém 3 partes da matéria, organizadas sequencialmente de forma diferente: A-B-C, B-C-A, C-A-B. Cada grupo de 10 alunos irá responder ao teste numa dessas ordens.
Em que consiste a aleatorização dos grupos de sujeitos?
Preencher os sujeitos nas várias condições ao acaso (de forma aleatória), por exemplo, retirar ao acaso os alunos das turmas para cada grupo a constituir.
Qual é a métrica das variáveis?
- qualitativas: apenas permitem classificar e descrever os indivíduos (e.g. grupo étnico, sexo, estado civil);
- quantitativas: características mensuráveis e que se podem exprimir em valores numéricos reportados a uma unidade de medida ou de ordem, permitindo já uma avaliação, tomando critérios de frequência, de grau ou intensidade (variáveis intervalares) ou critérios de sequência ou ordem (variáveis ordinais)
variáveis quantitativas discretas: podem apenas assumir valores inteiros (e.g. número de filhos ou número de retenções);
variáveis quantitativas contínuas: podem assumir qualquer valor inteiro ou fracionário num continuum (e.g. peso, temperatura, distância casa-trabalho)
O que é a mensurabilidade das variáveis?
Estabelece o tipo de relações matemáticas que se poderão (ou não) estabelecer entre os valores/atributos de uma variável;
Quais são as 4 escalas/níveis de medida das variáveis?
- nominal
- ordinal
- intervalar
- proporcional
O que são variáveis nominais?
Também designadas de categoriais ou qualitativas. É a escala mais simples e básica de medida. Definem classes, categorias (e.g. sexo, raça, meio envolvente). São meramente classificativas.
Os números são usado apenas para descrever ou designar os participantes mas sem recurso à quantificação, ou seja, não têm qualquer interpretação matemática (variam o tipo ou na qualidade mas sem qualquer referência à quantidade);
Cada categoria é independente, sem nenhuma relação com as outras. O sujeito só pode pertencer a uma das categorias. Assegura a identidade própria do número. Por norma, permitem-nos distribuir e classificar os sujeitos dentro de uma amostra.
Classificam, agrupam, mas não estabelecem relação. Uns vão para uma gaveta, outros vão para outra. Exemplo: alunos que passaram de ano e alunos que não passaram de ano - cada um vai para a sua “gaveta”.
Diferenciamos os sujeitos mas na base de estar ou não estar na categoria A ou B, não se diferencia noutro sentido.
Expressas em termos de análises estatísticas descritivas através de frequências, proporções, percentagens.
O que são variáveis ordinais?
Nas escalas ordinais, os indivíduos ou as observações distribuem-se já segundo uma certa ordem que pode ser crescente ou decrescente e, nesse sentido, permitem já estabelecer diferenciações. Ou seja, a par da classificação dos sujeitos, podemos agora compará-los tomando a respetiva ordem.
Os valores das variáveis indicam a posição relativa, graduação ou ordem dos casos (crescente ou decrescente), permitindo distinções do tipo “maior/menor que”. Os dados são categorizados numa ordem específica ou sequência, mas a diferença entre os valores não é uniforme ou mensurável.
O valor das variáveis gradua/ordena mas não define a distância ou o intervalo entre os valores das variáveis.
Esta ordem assegura-nos uma comparação de posicionamento e nunca de unidade de escala de medida, por exemplo, o 6º melhor aluno em fluência de inglês, por si só, não nos permite dizer quanto ele é mais fluente que o 7º, apenas que é mais fluente.
Exemplos: nível de habilitações (1º, 2º, 3º ciclo), classe social, idade por grupo (10-15 anos, 16-23 anos, …), níveis de satisfação (muito insatisfeito, insatisfeito, neutro, satisfeito, muito satisfeito), grau de concordância (discordo totalmente, discordo parcialmente, neutro, concordo parcialmente, concordo totalmente).
Expressas em termos de análises estatísticas descritiva através de quartis, mediana, intervalo interquartílico (frequências, proporções, percentagens).
Classifica, mas também ordena. Exemplo: na escola, os alunos são classificados de 1-5. Significa ordem, posições. Exemplo: classes sociais (classe média, classe baixa, classe alta).
O que são variáveis intervalares?
Expressam a distância ou o intervalo entre os valores das variáveis (i.e. valor da variável detém um significado matemático que pode ser definido e interpretado). Os dados são categorizados numa sequência ordenada e a diferença entre valores é uniforme e mensurável.
A diferenciação dos sujeitos assume já um valor quantitativo constante, ou reunindo o mesmo significado, ao longo de toda a escala (escalas de intervalos ou pontos).
Estabelecem intervalos, pontos - permitindo que a diferenciação dos indivíduos assuma um valor quantitativo constante. Exemplo: notas escolares, pontuações num questionário de depressão, classificações numa prova de criatividade, temperatura em graus Celsius ou Farenheit, pontuação no teste de QI.
Não possuem um zero absoluto (i.e. nunca se pode afirmar que um caso não apresenta nenhuma quantidade da variável em causa ou que um dado valor se pode entender como proporcional a outro em face da sua grandeza).
Expressas em termos de análises estatísticas descritivas através de médias e desvios-padrão (quartis, mediana, intervalo interquartílico, frequências, proporções, percentagens).
O que são variáveis proporcionais?
Também designadas de “razão”. É a escala mais avançada e completa.
Apresentam todas as características das anteriores, os dados são categorizados numa sequência ordenada e permitem ainda a existência do zero absoluto e proporção.
Permitem fixar intervalos exatos e proporcionais entre si.
Exemplos: nº de filhos, idade, anos de experiência profissional, nº de retenções, anos de escolaridade, nº de letras conhecidas, nº de pais numa reunião, altura, peso, renda mensal, idade.
Expressas em termos de análises estatísticas descritivas através dos mesmos coeficientes das variáveis intervalares.
Quais são algumas das recomendações para a definição de variáveis?
A variável constitui um primeiro nível de operacionalização de uma construção teórica exigindo uma descrição operacional da sua avaliação (por exemplo, como vai ser avaliada, entre que valores vai oscilar no estudo concreto que se vai fazer…).
A explicitação das variáveis e das suas relações num estudo constitui um passo importante na definição do modelo de análise do problema.
A mensurabilidade de uma variável depende da natureza da mesma e também da forma como o investigador a operacionaliza e do formato de instrumento com que a vai avaliar (e.g. idade, altura, salário, escolaridade).
O tipo de escala/nível de medida utilizado na definição de uma variável terá implicações no tipo de tratamento estatístico a ser utilizado: estatísticas não-paramétricas e estatísticas paramétricas.
As variáveis de natureza quantitativas (ordinais, intervalares, proporcionais) permitem uma maior diversidade de análises estatísticas do que as variáveis nominais.
Geralmente é preferível tentar medir as variáveis de forma a intervalar, desde que o significado da variável ou construto a ser medido não fique “distorcido” ou perca sentido.
Os objetivos da investigação também ajudam a determinar a escala de medida a utilizar (no caso das variáveis em que existem várias opções).
O que são estatísticas descritivas e inferenciais (básicas)?
São análises tomando a natureza métrica das variáveis:
- qualitativa: classificativas ou nominais
- quantitativas: contínuas, sequenciais, intervalares e proporcionais
O que são estatísticas não-paramétricas e paramétricas?
As estatísticas paramétricas e não paramétricas são dois tipos distintos de técnicas estatísticas usadas na análise de dados. A escolha entre elas depende das características dos dados e dos pressupostos subjacentes a serem atendidos.
O que são estatísticas não-paramétricas?
São baseadas em distribuições menos restritivas ou nenhuma distribuição específica dos dados.
São usadas quando os pressupostos das estatísticas paramétricas não são atendidos ou quando os dados são de natureza ordinal ou nominal.
Estas técnicas são geralmente menos sensíveis do que as estatísticas paramétricas, mas são mais robustas em relação a violações dos pressupostos.
As estatísticas não-paramétricas são úteis quando os dados são altamente assimétricos, quando há outliars ou quando as escalas de medição são ordinais ou nominais.
O que são estatísticas paramétricas?
As estatísticas paramétricas são baseadas em distribuições de probabilidade específicas e assumem que os dados seguem uma distribuição conhecida (como a distribuição normal).
Essas técnicas geralmente requerem a satisfação de pressupostos sobre os dados como homogeneidade das variâncias e normalidade.
As estatísticas paramétricas são mais poderosas quando os pressupostos são atendidos e os dados estão distribuídos normalmente, proporcionando maior sensibilidade para detetar diferenças ou efeitos.
Intervalar e proporcional.
O que são estatísticas descritivas?
São usadas para resumir e descrever os dados de maneira concisa e informativa. Úteis para fornecer uma compreensão inicial dos dados e para comunicar padrões ou características importantes de maneira clara e objetiva.
- descrição da amostra
- descrição de resultados
- análise dos resultados questão a questão
- tabelas de frequências e percentagens
- tabelas com média e desvio-padrão, assimetria e curtose
- gráficos de resultados
O que são estatísticas inferenciais?
São usadas para fazer inferências ou generalizações sobre uma população com base em amostras dos dados. Permitem tirar conclusões sobre relações entre variáveis, testar hipóteses e fazer previsões com base nos dados disponíveis.
- testagem das hipóteses
- verificar se a hipótese nula (H0) se aceita
- análise de diferenças nas variáveis quando se tomam dois ou mais grupos de sujeitos
- análise de diferenças quando se tomam dados na mesma variável em mais do que um momento de avaliação (ex: pré-teste e pós-teste)
- análise de associação ou correlações entre variáveis tomando um grupo de sujeitos
- testar diferenças de grupos:
– qui-quadrado para diferenças nas frequências
– t-test para diferenças de médias entre dois grupo ou em dois momentos
–f-oneway para diferenças de médias entre 3 ou mais grupos
- testar correlação entre variáveis:
– coeficiente Phi para variáveis nominais
– rhô de Spearman
– r de Pearson para variáveis intervalares ou proporcionais
A escolha da técnica apropriada depende das características dos dados
Quais são as vantagens da utilização de instrumentos de avaliação?
- credibilizar diferenças em resultados ou mudanças com a intervenção
- registar ou quantificar níveis de performance, características e categorias
- possibilidade de partilhar resultados comparáveis entre investigadores e profissionais, a nível nacional e internacional
- economia na apresentação da informação e sua leitura; linguagem comum na interpretação dos dados
Quais são as exigências dos instrumentos de avaliação?
- rigor, objetividade, ausência (minimização) de erro e de viés nos resultados obtidos
- validade da informação recolhida e valor prático dos resultados obtidos
Que tipos de instrumentos existem?
- entrevista
- grupo focal
- análise documental
- questionário
- check-list
- events-record
- escalas de avaliação (rating/ranking scales)
- testes de aptidão e de personalidade
- amostra de trabalho e produções
- provas de proficiência, conhecimentos
Quais são as questões de partida para a construção/adaptação de instrumentos?
- o que se vai avaliar (definição do construto, comportamento ou atributo a medir);
- para que é que se vai avaliar? (determinação dos objetivos do instrumento: classificação dos indivíduos, comparação, screening (despiste), seriação, avaliação de intervenção…);
- junto de quem? (especificação da população a que se destina: implicações no formato do instrumento, tipo de linguagem, dificuldade dos itens/tarefas, modo de aplicação);
Quais são os procedimentos na construção/validação de instrumentos?
- levantamento de necessidades de novo instrumento: porque os existentes não são adequados?
- conhecimento prévio de instrumentos similares e sua apreciação (consulta da bibliografia)
- procedimentos qualitativos de análise e seleção dos itens: seu conteúdo e formato
- procedimentos quantitativos de análise e seleção dos itens: frequência e variabilidade de respostas
No exemplo “será que a qualidade da aprendizagem dos estudantes universitários é diferente consoante estudam através do texto impresso em papel ou de texto em suporte eletrónico?”, que tipo de instrumentos de avaliação precisamos para concretizar este estudo?
- testes de compreensão
- questionários de preferência e satisfação
- avaliação de desempenho em tarefas específicas
- entrevistas estruturadas ou focus groups
- medição de engajamento e tempo de estudo
Como ocorre a elaboração dos itens na construção de instrumentos?
- escolha dos indicadores comportamentais ou elementos descritivos da situação ou do construto (conteúdos)
- definição da sua mensurabilidade (formato dicotómico, likert, resposta aberta…)
- análise/confrontação com instrumentos similares
Quais são os potenciais erros nas escalas de avaliação?
- efeito de halo
- erro tendência central
- desejabilidade social
- enviesamentos na cotação: severidade e leniência
Em que consiste o efeito de halo?
A partir de um certo ponto, ao responder aos primeiros itens, começo a formar uma imagem de mim mesmo…e a partir daí, as minhas respostas ficam marcadas por esse efeito de halo. Começo a dar respostas menos diferenciadas. Os primeiros itens dão a imagem da pessoa e os seguintes são uma imagem diferente da pessoa. Viés cognitivo que ocorre quando a perceção global de uma pessoa é influenciada pela avaliação de uma única característica ou traço dessa pessoa. Esse efeito pode distorcer a forma como avaliamos o desempenho, comportamento ou características de alguém, levando a generalizações excessivas ou conclusões imprecisas. O próprio sujeito ou o avaliador externo (hetero-avaliação) avaliam de forma muito semelhante os diferentes itens ou dimensões ou tomam as respostas nos primeiros itens do questionários como referência na pontuação dos seguintes. Decorre daqui uma fraca variância nos resultados.
Em que consiste o erro da tendência central?
Relacionado com a escala likert (escala de 5 pontos - nunca, poucas vezes, algumas vezes, bastantes vezes, sempre), as pessoas têm uma tendência a responder ao nível intermédio (tendência central). Maior predisposição dos sujeitos para não se posicionarem em níveis mais extremos. Viés que ocorre quando os dados recolhidos tendem a se agrupar em torno de um valor central, como a média, mediana ou moda, devido a influências externas ou falhas no processo de recolha de dados. Ocorre quando o sujeito ou o avaliador se inibem de usar os pontos extremos numa escala, o que pode ocorrer por atitudes defensivas por parte do sujeito ou porque o avaliador não conhece suficientemente os avaliados;
Em que consiste a desejabilidade social?
Tendência a responder, mesmo de forma involuntária, da forma mais aceite socialmente ou o tido como mais correto. A passagem a ranking-scale esbate a desejabilidade social e a tendência central. A sua ocorrência está associada a:
- fraca afirmação pessoal ou necessidade de se conformar
- necessidade de autoproteção, segurança e aprovação social
- necessidade de atenção, obter a simpatia ou ajuda de outro
Em que consistem os enviesamentos na cotação: severidade e leniência?
Tendência dos avaliadores para atribuir pontuações que tendem a ser consistentemente altas (leniência consiste numa auto-avaliação ou hetero-avaliação “favorável” ao sujeito - lógica otimista na apreciação) ou consistentemente baixas (severidade) numa escala de avaliação.
Como ocorre a análise qualitativa na construção/validação de instrumentos?
- reflexão falada com grupos de destinatários
- consulta de especialistas e profissionais qualificados (acordo de juízes)
Quais são os objetivos da análise qualitativa na construção/validação de instrumentos?
- apreciação da adequação do conteúdo e formato
- análise das instruções e dos exemplos
-relevância e representatividade dos itens - definição da 1ª versão do instrumento
Quais são as vantagens da reflexão falada com destinatários?
A observação falada consiste na aplicação individual da prova e no registo de todas as verbalizações dos sujeitos. Estes, instruídos para o efeito, devem comunicar as impressões em relação a cada item, a forma como o abordam e realizam, os processos utilizados e as facilidades ou dificuldades que encontram.
- identificação de ambiguidades no conteúdo e o formato (algumas vezes tais ambiguidades desviam o sujeito do seu objetivo da avaliação, outras vezes complexificam de forma aleatória a questão);
- identificação dos processos e estratégias usadas pelos sujeitos nas suas respostas e em que medidas elas estão de acordo ou contrariam o sentido da avaliação em causa (se num item de aptidão espacial a atenção à grossura dos traços é mais decisiva do que as rotações dos elementos, então podemos estar a avaliar também, ou especialmente, a atenção);
- acesso aos processos cognitivos e à informação usadas nas respostas
- examinar eficácia das várias alternativas de resposta ou níveis de escala de Likert (acontece mais do que uma alternativa pode ser considerada correta, ou então outras não têm qualquer escolha pelos sujeitos e, como tal, não apresentam qualquer efeito distrator)
- identificação de itens mal construídos e de alguns aspetos peculiares, algumas dificuldades acrescidas por um outro item
- identificação de respostas ocasionais, erro tendência central, desejabilidade social
- adequação das instruções dadas no início (se claras e suficientes)
- estimativa da dificuldade dos itens e do tempo de realização
- o conhecimento das atitudes gerais dos sujeitos face aos itens propostos ao longo da prova ( o texto em que aparece formulado um item ou a gravura que ilustra uma situação podem estimular reações pouco adequadas para o objetivo da prova);
- um primeiro nível de conhecimento das dificuldades sentidas pelos sujeitos na prova ou nalguns itens, bem como a interferência de certos procedimentos mais e menos eficazes usados pelos sujeitos nas respostas.
Em que consiste o acordo de juízes?
Incidir a análise dos juízes em três vertentes face aos itens ou situações:
- compreensão
- relevância
- representatividade
Usar uma escala dicotómica ou tipo likert (excluir o ponto intermédia) para os juízes avaliarem.
Calcular a % de acordo; exigir como mínimo de 80% de acordo (evitar itens/situações que oferecem dúvidas).
Métodos na pesquisa qualitativa usado para medir a concordância entre diferentes avaliadores em relação a interpretações ou avaliações de dados qualitativos. Isso é feito comparando com as interpretações independentes dos avaliadores, atribuindo categorias aos dados ou chegando a um consenso por meio de discussões estruturadas. Os acordos de juízes são importantes para avaliar a confiabilidade das análises qualitativas e revelar insights sobre a subjetividade dos dados. No entanto, também podem ser influenciados por viéses individuais e exigir práticas rigorosas de design e análise para garantir a validade dos resultados.
Ocorre através da observação sistemática através de listas de comportamento ou da observação “desarmada” de uma situação com recurso a uma grelha de observação. Utiliza-se o acordo entre dois ou mais observadores independentes para afirmar fidelidade dos resultados numa prova. A lógica, neste caso, é a seguinte: estando ambos os avaliadores treinados para a observação e sendo a situação a observar a mesma (por exemplo, gravada em vídeo), espera-se no final que ambos cheguem aos mesmos registos e resultados.
Quais são os pressupostos do acordo de juízes?
- equivalência dos diferentes avaliadores
- categorizações bem definidas, exaustivas e mutuamente exclusivas
- os juízes/observadores devem dar a conhecer a hipótese de investigação
-assegurar a independência e o não-contacto entre observadores
- utilizar a seguinte fórmula de cálculo: %[Na/(Na+Nd)] x 100, em que %A corresponde à percentagem de acordo. Na corresponde ao número de acordos e Nd corresponde ao número de unidades verificadas por apenas um dos observadores (desacordo)
Em que consiste a análise quantitativa na adaptação/construção de instrumentos?
- estudo da frequência, dispersão e dificuldade (traço latente): conceito e cálculo
- estudo do índice de discriminação ou validade interna: conceito e cálculo
- estudo da validade externa dos itens/poder preditivo: conceito e cálculo
Seleção dos itens. Leva à construção da “versão definitiva” do instrumento.
Os itens com boa dispersão são os melhores itens. Dispersão só por si não diz nada, é importante que essa dispersão esteja validada e esteja relacionada ao total da prova.
O total de uma prova representa melhor o construto do que só um item. O item que dispersa só nos interessa se ele dispersar no sentido do construto. Se tiver uma correlação nula ou negativa não presta, está a prejudicar o questionário como um todo.
A validade externa do item é a correlação do item com uma variável (variável-critério) que esteja relacionado com o construto que o psicólogo queira avaliar.
O que é o índice de dificuldade?
O índice de dificuldade traduz a proporção de sujeitos que conseguem realizar corretamente o item. Calcula-se através de ID=C/N, o que nos dá uma relação de significado inverso, ou seja, falamos em índice de dificuldade e na equação quando consideramos o número daqueles que acertaram (C) sobre a globalidade da amostra (N). O leque de valores possíveis na escala do índice de dificuldade varia entre ID=.0 e ID=1.0, verificando-se no primeiro caso que nenhum sujeito respondeu corretamente, enquanto que no segundo caso todos os sujeitos resolveram corretamente o item.
Utilização: testes de realização máxima, testes de desempenho para determinar a facilidade ou dificuldade de um item de teste.
É a % de sujeitos que respondem corretamente ao item.
O valor de “p” indica a facilidade do item. Quando mais elevado, mais fácil é o item. ID=C/N x 100
p = .75 (75% dos sujeitos acertam o item
p = .10 (10% dos sujeitos acertam o item)
Os itens de dificuldade intermédia proporcionam, à partida, maior variância dos resultados (trata-se de uma probabilidade estatística). Então fará sentido reter mais itens nesse grupo, mas nunca todos. Num teste fazem falta 2 ou 3 itens particularmente fáceis pois servem de incentivo, autoconfiança, aprendizagem ou, inclusive, de diferenciação para sujeitos com particulares dificuldades de desempenho nas características avaliadas; assim como reter 2 ou 3 itens particularmente difíceis e capazes de nos garantirem alguma diferenciação dos sujeitos com elevado desempenho nas características que estão a ser avaliadas.
O que é o índice de dispersão (variância)?
Percentagem de sujeitos que respondem a cada ponto da escala de medida (rating scale).
Variação: produto das percentagens distribuídas pelos vários pontos da escala likert usada.
O valor intermédio da escala likert ou tipo likert como ponto médio das pontuações na população (por vezes, recurso à pontuação correspondente à mediana).
Utilização: testes de realização habitual, escalas de avaliação para avaliar o quão dispersas estão as respostas dos participantes.
O que é o índice de discriminação/poder discriminativo/valida interna do item?
Grau em que o item diferencia os sujeitos no mesmo sentido do teste global (ou seja, do traço possuído) - mede o grau em que um item de teste é capaz de diferenciar os participantes de acordo com o traço ou habilidade que está a ser avaliada pelo teste como um todo.
Esta definição implica que os sujeitos melhores e os piores realizadores no teste deverão responder, também, de forma diferente naquele item acertando e falhando percentualmente mais, respetivamente. Como estamos a apreciar as qualidades métricas de um item singular por referência ao próprio teste, ou ao conjunto dos outros itens, este coeficiente é também designado de validade interna do item.
O poder discriminativo é um coeficiente de correlação e, como tal, pode variar entre -1.0 e +1.0. Qualquer coeficiente negativo significa que são os sujeitos com pior desempenho no teste global que melhor realizam o item em causa, situação inversa daquela que se espera num teste e que nos é dada pelos coeficientes positivos. Os valores em torno de .00 significam ausência de correlação ou poder discriminativo nulo (idêntico número de sujeitos bons e fracos realizadores acertam ou falham o item).
É o coeficiente de correlação (corrigido ou não) entre a pontuação no item e a pontuação no teste/escala.
Quanto maior a correlação, maior a validade interna do item.
Qual é a relação entre o índice de dificuldade e o poder discriminativo de um item?
Existe uma relação entre o índice de dificuldade e o poder discriminativo de um item. Os itens muito fáceis ou muito difíceis têm menor capacidade de discriminação dos sujeitos entre si. Inversamente, são os itens de índice de dificuldade médio que, à partida, podem permitir níveis mais elevados de discriminação.
Claro está que, se no caso do índice de dificuldade interessava reter na prova uma maioria de itens com níveis intermédios de dificuldade, a par de alguns mais difíceis e mais fáceis, em termos de poder discriminativo só interessam itens com coeficientes positivos e quanto mais elevados melhor.
Entre dois itens que cumprem a mesma função no teste em termos de índice de dificuldade e da dimensão psicológica avaliada, reteríamos o de poder discriminativo mais elevado (maior correlação entre o item e o conjunto dos demais itens).
Os valores mais elevados de poder discriminativo associam-se a coeficientes mais elevados de fidelidade pois vão no sentido da homogeneidade da prova ou da sua unidimensionalidade.
O que é a validade externa do item?
Grau em que o resultado do item se diferencia ou correlaciona com o desempenho ou descrição dos sujeitos em outras variáveis (variável critério) que possam estar relacionadas com o traço avaliado. Por validade externa entende-se a relação que existe entre as respostas dos sujeitos a um item e o seu desempenho numa outra situação que não o próprio teste (variável critério). Nesta ponto difere do poder discriminativo, e daí a razão de ser designado por validade interna do item (as variáveis a correlacionar não saem do próprio teste).
- desempenho: notas escolares, alguns parâmetros da sua realização profissional
- desenvolvimento: a idade, progressão nas aprendizagens
- inteligência: raciocínio, QI, rendimento académico, rendimento profissional, funções cognitivas
- personalidade: depressão, ansiedade, neuroticismo (ou) bem-estar, pensamento positivo
- motivação: desempenho, interesses, atividades de lazer, metas, persistência
Avaliamos se a dispersão vai no sentido de um critério externo.
É a relação dos resultados dos alunos nos itens com outro critério. Se o questionário é sobre inteligência, as perguntas desse questionário devem estar relacionadas com raciocínio, QI, rendimento académico…
A validade interna versus a validade externa
Uma questão particularmente importante no momento da seleção dos itens é a ponderação entre a sua validade interna (consistência ou homogeneidade) e externa (ligação à prática, poder preditivo). Os melhores itens a incluir numa prova são aqueles que apresentam níveis mais elevados num e noutro coeficiente, contudo o problema surge quando não se verifica uma coincidência entre ambos. Com alguma frequência, itens com elevada consistência interna podem apresentar baixa validade externa e vice-versa.
Por exemplo, numa escala sobre práticas educativas familiares podemos encontrar 20 itens sobre rotinas quotidianas em casa (arrumar, acatar ordens, asseio, tarefas domésticas), estando os restantes 5 itens repartidos por comportamentos sociais e por atitudes ou valores mais latos. Numa análise destes itens podemos facilmente esperar que os itens das rotinas quotidianas apresentem índices mais elevados de validade interna que os restantes pois o total na escala reflete sobretudo a presença desses itens (80% da escala é formada por esses itens). Coeficientes de correlação tão elevados podem já não ocorrer em relação à sua validade externa.
Como é feita a análise quantitativa dos scores/pontuações totais?
- sensibilidade: capacidade de diferenciar os sujeitos entre si de acordo com as suas reais características no construto
- fiabilidade/precisão: grau de confiança/rigor da informação obtida (constância dos resultados e homogeneidade dos itens, ausência de erro)
- validade: grau em que os resultados de um teste estão a medir aquilo que pretendem medir e poder preditivo de tais resultados
O que é a sensibilidade dos resultados?
A sensibilidade dos resultados num teste é o grau em que os resultados nele obtidos aparecem distribuídos diferenciando os sujeitos entre si nos seus níveis de realização. Se as características psicológicas apresentam uma distribuição dos sujeitos próxima das leis da curva normal, a sensibilidade tem então a ver com a adequação dos resultados à distribuição de acordo com as propriedades daquela curva.
Quais são os procedimentos de análise da sensibilidade dos resultados?
- podemos analisar o leque de resultados e esperar que ele percorra o intervalo entre um número mínimo de itens corretos (2 ou 3 itens) e número máximo de itens na prova;
- apreciar a média dos resultados e a sua proximidade em relação à mediana e à moda da distribuição
- devemos considerar a variância dos resultados. Numa distribuição normal, dever-se-á conseguir que os resultados se distribuam acima e abaixo da média numa amplitude de 2,5 ou 3 unidades de desvio-padrão
- analisar os coeficientes de assimetria e curtose, espera-se que os seus valores não se afastem de zero, ou, pelo menos, não ultrapassem a unidade
- proceder à análise da correspondência das percentagens observadas em relação às esperadas (qui-quadrado) tomando as várias unidades de desvio, por exemplo, numa distribuição em cinco classes normalizadas
Quais são os fatores que afetam o coeficiente de sensibilidade dos resultados?
- tamanho da amostra e a sua representatividade não serem suficientes para possibilitar uma melhor distribuição dos resultados nas provas;
- os itens nas provas apresentarem algumas particularidades como, por exemplo, serem muito fáceis ou muito difíceis para o grupo em causa;
- os itens serem ambíguos ou encontrarem-se mal hierarquizados, tornando os resultados finais pouco coesos em termos interindividuais;
- o tempo de execução ser demasiado longo ou curto não permitindo uma adequada diferenciação dos desempenhos individuais;
- a aplicação da prova não ter sido a mais adequada, os sujeitos não se envolveram na realização da prova, as condições ambientais externas não foram as mais adequadas ou as instruções não foram devidamente respeitadas;
O que é a fiabilidade dos resultados?
A fiabilidade dos resultados numa prova diz-nos algo sobre o grau de confiança ou exatidão que podemos ter na informação obtida. O conceito apresenta duas significações mais habituais: o teste avalia o mesmo quando aplicado em dois momentos diferentes aos mesmos sujeitos (conceito de estabilidade ou constância dos resultados) e os itens que compõem o teste apresentam-se como um todo homogéneo (consistência interna ou homogeneidade dos itens).
Qual é o duplo significado da fiabilidade dos resultados?
- estabilidade
- consistência
Quais são os métodos e tipos de precisão utilizados no sentido da estabilidade na fiabilidade?
- teste-reteste
- teste-reteste com versão paralela
Em que consiste o teste-reteste?
A estatística que utilizamos para analisar o teste-reteste é a correlação estatística. A prova é passada mais do que uma vez aos mesmos sujeitos e correlacionam-se os resultados obtidos nas duas aplicações.
É o método por excelência e mais seguro que temos para avaliar a fiabilidade de um teste, mas tem dois problemas: um dos problemas deste método, para além dos custos envolvidos com a segunda aplicação da mesma prova, é a sua justificação aos sujeitos e a manutenção das mesmas condições no teste e reteste. O outro problema é que entre a primeira e a segunda aplicação tem de haver um certo intervalo de tempo para o sujeito não se recordar daquilo que respondeu (para não haver contaminação). Porém, se o intervalo for muito longo, a pessoa pode mudar psicologicamente, o que faz com que as variáveis deixassem de ser estáveis (a estabilidade não é igual durante a vida da pessoa). Este segundo problema afeta particularmente as crianças pois um intervalo de meses pode ser suficiente para favorecer a ocorrência de aquisições desenvolvimentais ou outras que venham a afetar a medida da variável psicológica em causa (quando não a própria variável).
Devemos tentar assegurar a estabilidade do traço. As condições nas duas aplicações devem ser o mais possível equivalentes e os coeficientes de correlação a usar vão depender da natureza mais quantitativa ou qualitativa dos resultados (testes paramétricos ou não-paramétricos de correlação).
As limitações ou as dificuldades que apontamos a este método justificam as recentes opções por métodos assentes na consciência dos itens, os quais implicam apenas uma aplicação da prova. O coeficiente tende a diminuir à medida que aumenta o intervalo entre as duas aplicações em face das maiores dificuldades em se manter a “mesma” situação de testing e as mesmas condições por parte dos próprios sujeitos.
Procedimento: 1 teste, 1 grupo, 2 aplicações
Estatística: r de Pearson e rhô de Spearman
O que é o teste-reteste com versão paralela?
Faz-se o teste novamente com versões paralelas, não havendo risco de memorização. Duas versões paralelas: podemos passar uma a seguir à outra sem nenhum problema, uma vez que a versão é diferente. Este método não se afasta do anterior. A existência de duas aplicações traz de novo o problema da transferência de aprendizagem, ainda que aqui já mais atenuada pela não perfeita coincidência do material. A maior dificuldade com este método tem a ver com o problema de se conseguirem, de facto, duas versões equivalentes de um mesmo teste (igualdade no conteúdo, dificuldade e forma). Ao nível das situações escolares, estando delimitada a área curricular, a construção de duas versões paralelas para um teste parece-nos bem mais fácil do que em relação às dimensões psicológicas, pelo menos em países com poucos desenvolvimentos na área da avaliação.
Procedimento: 2 testes, 1 grupo, 2 aplicações
Estatística: r de Pearson e rhô de Spearman
Quais são os métodos e tipos de precisão utilizados no sentido da equivalência na fiabilidade?
O sentido da equivalência baseia-se na variância dos resultados, são métodos que os psicólogos inventaram para não passar 2 vezes a mesma prova.
- bipartição
Em que consiste a bipartição?
Aplico a prova e divido a prova a meio. O sujeito só faz a prova uma vez e depois correlaciona as duas partes. Se o item/instrumento for bom, as duas metades têm de estar fortemente correlacionadas. O SPSS parte o teste a meio. Dificuldade ao longo da realização do teste: na 1ª metade, o sujeito está empenhado e entusiasmado, mas na 2ª parte começa a ficar com fadiga e cansado, o que pode prejudicar a estimativa da precisão. Como formar 2 metades do teste equivalentes?
Utiliza-se o método dos pares e ímpares: divido o teste a meio, uma metade possui itens ímpares (1,3,5..) e a outra metade possui itens pares (2,4,6..). Esse método pode ser contaminado pela dispersão. Se o teste for bom vai apresentar uma correlação entre as duas metades. Trata-se de uma única aplicação da prova analisando-se, de seguida, a correlação entre duas metades, formadas tomando alternadamente os itens pares e os itens ímpares. A formação das duas metades deve ser feita com algum princípio lógico. Se os itens estão organizados segundo um grau crescente de dificuldade, o procedimento para assegurar a equivalência das duas metades é formá-las tomando alternadamente os itens pares e os itens ímpares. Uma divisão da prova entre um primeiro conjunto de itens e um segundo conjunto, tomando a primeira e a segunda metade dos itens na prova, não é aconselhável dado que frequentemente a segunda metade, onde se incluem os últimos itens da prova, poderá não ter sido realizada com o mesmo envolvimento da primeira.
Habitualmente, verificam-se na segunda metade da prova alguns efeitos de fadiga ou de aborrecimento. A equivalência das duas metades ficaria, assim, posta em causa. O método de bipartição é de fácil aplicação à generalidade das provas, exceto nas provas de velocidade. A tomada dos resultados de uma única aplicação permite que se eliminem as variações de erro devidas a alterações ocorridas durante o intervalo em duas aplicações seguidas. Como desvantagem é de referir que os erros ocasionais se distribuem por ambas as metades podendo isso “inflacionar” o coeficiente final obtido.
Procedimento: 1 teste, 1 grupo, 1 aplicação
Estatística: coeficiente Spearman-Brown de correção: forma que se pode utilizar para determinar a correlação entre duas partes do teste. A aplicação da fórmula de correlação de Spearman-Brown atenua o efeito negativo da diminuição do leque dos resultados na grandeza do coeficiente obtido ou, por outras palavras, estima o coeficiente esperado se o mesmo fosse calculado com o tamanho do teste na sua globalidade. O valor de correlação está muito dependente da oscilação dos valores. Amplitudes de variância grandes: altas correlações
Amplitudes de variância pequenas: baixas correlações
Também é utilizado o r de Pearson
Quais são os métodos e tipos de precisão utilizados no sentido da consistência interna na fiabilidade?
90% dos investigadores utilizam a consistência interna - passa-se o teste - evita chatear os sujeitos mais do que uma vez - eu não saio do próprio teste, fico dentro do teste). Estes dois coeficientes (alfa de Cronbach e ómega de McDonald) analisam-se pegar na variância total e verificar se ela coincide com a soma das variâncias de cada item. O valor pode ser menor se alguém se enganar num item, por exemplo. Baseio-me na variância dos resultados.
Entende-se por consistência interna, o grau de coerência existente entre as respostas dos sujeitos a cada um dos itens que compõe a prova. Os coeficientes disponíveis no seu cálculo procuram avaliar em que grau a variância geral dos resultados na prova se associa ao somatório da variância item a item.
Em função das respostas aos itens serem dicotómicas ou se distribuírem por uma escala ordinal, devemos usar o coeficiente de Kuder-Richardson ou o coeficiente alfa de Cronbach, respetivamente.
O alfa de Cronbach e o ómega de mcdonald não deve ser inferior a .7 ou .75
Procedimento: 1 teste, 1 grupo, 1 aplicação
Quais são os métodos e tipos de precisão utilizados no sentido do acordo de juízes na fiabilidade?
São técnicas qualitativas, por exemplo, grelhas de observação (onde quero observar o comportamento de uma criança, estilos de prática educativo, como dialogam com o seu filho no sentido de guiar o seu comportamento). Não são muito adequados (a avaliação que eu faço da criança em sala de aula coincide com o seu comportamento; aquilo que uma pessoa diz numa entrevista coincide com aquilo que ela faz?). Se a grelha for boa, 2 observadores autónomos/treinados/competentes devem apresentar os mesmos resultados porque a entrevista ou os documentos que estão a analisar são os mesmos.
Se não houver estabilidade é porque a grelha de observação não funciona. A estatística que uso é o cálculo da percentagem de acordo e deve ser superior a 80% para podermos afirmar que a medida é segura, não tem erros, é confiável.
Procedimento: 1 situação, 1 registo, 2 observadores
Estatística: % de acordo
Em que assentam os métodos de cálculo da fiabilidade dos resultados?
- estabilidade ou consistência
- coeficientes de correlação de resultados
Quais são os significados da validade dos resultados?
- correspondência face à teoria ou expectativa de partida (válido quando sabemos o que estamos a medir), eu sei o que o teste mede, sentido mais teórico
-previsão de um comportamento, eu consigo prever o que a pessoa vai fazer amanhã com base nestas características (válido quando mede aquilo que é suposto avaliar
Quais são os 3 tipos de validade?
- conteúdo
- externa/de critério
- interna/de construto
O que é a validade de conteúdo?
Se eu digo que o construto abrange os aspetos positivos e negativos, estes aspetos têm de estar presentes no construto. As perguntas devem ser relevantes, representativas, cobrem os domínios do construto que eu quero avaliar e se existe uma coerência entre a validade e aquilo que está presente na prova.
- representatividade
- coerência
A validade de conteúdo tem a ver com o grau de adequação dos itens em relação à dimensão do comportamento avaliada pela prova. Procura-se apreciar em que medida o conteúdo da prova (itens) cobre os aspetos mais relevantes do construto (definição operacional da dimensão psicológica avaliada). A análise de adequação do conteúdo toma uma dupla orientação:
- representatividade
- relevância
A tabela de especificações permite analisar em que medida as definições mais importantes do construto aparecem reunidas nos itens da prova, salvaguardando-se nesta altura o critério da relevância ou importância. Permite também verificar se os itens que aparecem com uma maior frequência ou ponderação correspondem também às definições mais importantes da descrição do construto (critério da representatividade).
O que é a validade externa ou de critério?
Traduz o grau de correlação entre o desempenho do construto que estou a avaliar e os fatores externos ao teste. Foi, durante muito tempo, a única e mais importante forma de validar um teste. Os métodos estatísticos de cálculo assentam em estudos correlacionais. As fórmulas a usar dependem do tipo de escalas de medida na prova e critério. As análises de regressão complementam as análises simples de correlação e serve para fixar melhores índices de previsibilidade ou para fixar uma tabela de expectativas das posições no critério conhecidas que sejam notas na(s) provas preditora(s)
- significado e relevância
- correlação com critério externo
- método temporal de cálculo: preditiva e concorrente/concomitante
- critérios externos de validação: diversidade e escolha
- erro-padrão de estimativa (EPE) e análise individual (tabelas de expectativa)
O que é a validade interna/de construto?
É a expressão mais recente no estudo da validade dos resultados nas provas psicológicas e também aquela que, no presente, maior consideração tem merecido nos estudos. Trata-se de um processo contínuo e nunca acabado de buscar informações que nos ajudem a melhor entender o que o teste está a medir, decorrendo daqui melhores conhecimentos teóricos sobre os próprios construtos, melhores provas para a sua avaliação e, logicamente, também melhorias na prática quando se trabalham com tais construtos em face da sua melhor avaliação. O que está em causa neste tipo de validade é o grau de consonância entre os resultados no teste, a teoria e a prática a propósito das dimensões em avaliação.
A validade de construto não se expressa sob a forma simples de coeficientes de correlação. Trata-se, antes, de um julgamento com base em diferentes tipos de informação, por exemplo, os procedimentos seguidos na construção dos testes, análise dos resultados no teste em condições experimentais específicas, a estrutura fatorial dos resultados em grupos de testes ou os padrões de correlação dos resultados em grupos de testes ou os padrões de correlação dos seus resultados com outras medidas.
A metodologia usada para apreciação da validade de construto dos resultados numa prova psicológica é diversa e acumula a informação proveniente de diferentes fontes. Um método que se destaca é a análise fatorial dos itens e dos resultados. Parte-se das intercorrelações entre os itens ou entre os resultados num conjunto de provas para se identificarem as componentes gerais e/ou diferenciadas que possam explicar a variância comum neles encontrada. A carga fatorial de um item no fator traduz em que medida esse item representa comportamentalmente um dado traço latente e o item a sua representação comportamental (empírica), então podemos interpretar tal carga fatorial em termos do peso que esse traço tem naquele comportamento em concreto.
O que é que está envolvido na tradição da análise fatorial?
- análise fatorial ou componentes
- análise fatorial exploratória e confirmatória
- dimensionalidade do construto
- número de fatores: valor próprio e variância explicada
- comunalidade e saturação
O que são testes referenciados a normas (NRT)?
A maior parte dos testes psicológicos são avaliados por normas. Todas as pessoas têm ansiedade, mas qual é o nível de ansiedade? Há pessoas com muita e com pouca. O que posso dizer, tomando o resultado que a pessoa tem (exemplo: uma nota 6 num teste dá uma certa informação, o que se pode concluir disso?). Os testes referenciados a normas usam a média e o desvio-padrão dos resultados numa amostra para apreciarmos o desempenho e o posicionamento de cada indivíduo.
- conversões lineares dos resultados
- escalas retangulares
-escalas sigmáticas (normalizadas)
Quais são as conversões lineares dos resultados?
- notas Z: escala de conversão dos resultados obtidos para uma distribuição com a média situada em 0 e o desvio-padrão fixado em 1;
- notas T: escala similar à anterior, mas onde a média se situa agora em 50 e o desvio-padrão em 10 pontos
Nas conversões lineares, os resultados padronizados mantêm entre si as mesmas propriedades numéricas dos resultados brutos. Por outro lado, se no caso das notas Z podemos encontrar números negativos e valores decimais, tal situação encontra-se superada nas notas T
O que são testes referenciados a critério (CRT)?
- definição do critério e fixação do nível de mestria ou cut-off score
