Importância da Estatística em Psicologia

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PSICOMETRIA E AVALIAÇÃO 
PSICOLÓGICA
A IMPORTÂNCIA DA ESTATÍSTICA PARA A PSICOLOGIA
➢Reconhecimento enquanto ciência
➢Verificabilidade de hipóteses
➢Amostras representativas
➢Análises Fatoriais
POPULAÇÃO E AMOSTRA
Ao conjunto de entes portadores de, no mínimo, uma característica em comum
denominamos população estatística ou universo estatístico. Exemplo: Estudantes.
Deve existir um critério de constituição da população, válido para qualquer pessoa,
no tempo ou no espaço.
Por isso, quando pretendemos fazer uma pesquisa entre alunos de escolas do 2º
grau, por exemplo, devemos definir quais são os alunos que formam esse universo:
Os que atualmente ocupam as cadeiras da instituição, ou também aqueles que já
passaram pela mesma escola? A solução deste problema vai depender de cada
caso de pesquisa.
Por conta da impossibilidade, inviabilidade econômica ou temporal, limitamos as
observações referentes a uma determinada pesquisa a apenas uma parte da
população. Essa parte proveniente da população de estudo é chamada de
Amostra.
CARACTERÍSTICAS DA AMOSTRA
Para que a Amostra escolhida seja mais Representativa possível, há
alguns critérios a serem seguidos:
1 – Ter uma quantidade de pessoas suficiente
2 – Ter características próprias que a diferenciam do “normal” da
população
3 – Ser escolhida de maneira mais aleatória possível, de forma que o
pesquisador não possa selecionar os que mais lhe interessam de
forma enviesada.
MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL
Média Aritmética
Soma de todos os valores dividido pelo número das variáveis.
Moda
O valor que aparece mais vezes
Mediana
O valor situado exatamente ao meio, dividindo a distribuição de
frequências em duas partes iguais.
QUANDO USAR CADA TIPO DE MEDIDA DE 
TENDÊNCIA CENTRAL?
Média:
a) Quando desejamos obter a medida de posição que possui maior estabilidade.
Moda:
a) Quando desejamos obter uma medida rápida e aproximada de posição;
b) Quando uma variável tiver um nível categórico.
c) Quando tiver um valor que cuja frequência é bem superior todos os outros.
Mediana:
a) Quando desejamos obter o ponto que divide distribuição em partes iguais;
b) Quando há valores extremos que afetam de uma maneira acentuada a média;
c) Quando a variável em estudo é salário.
CURVA NORMAL SIMÉTRICA
MEDIDAS DE VARIABILIDADE
As medidas de tendência central devem sempre vir acompanhadas
das medidas de variabilidade. São elas:
Amplitude
Diferença entre a pontuação mais alta e mais baixa da amostra.
Variância
Cálculo a partir da razão entre as somas dos desvios em relação à
média elevados ao quadrado e o n de amostras – 1.
Desvio padrão
A raiz quadrada do valor da Variância.
DIFERENÇAS ENTRE GRUPOS
As mulheres são mais ciumentas que os homens?
Estudantes de Psicologia são mais estressados que outros?
DIFERENÇAS ENTRE GRUPOS
Pesquisa de Lopes et al. (2006):
- Buscaram identificar diferenças entre homens e mulheres, a fim de saber qual
dos grupos apresentava maior Neofobia Alimentar.
- 206 participantes = 109 homens e 157 mulheres
- Aplicação do Teste de avaliação de neofobia e posteriormente do teste T de
Student.
- Verificaram que havia uma tendência de as mulheres serem mais neofóbicas
que os homens.
- Mas como saber se isso é significativo e reflete uma realidade de população a
partir da amostra?
NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA
p < 0,05
Primeiro precisamos saber o valor de t, ou seja, a medida de
variância entre os grupos dividido pela variância dentro dos grupos.
Quanto maior a variância entre grupos em relação à variância
intragrupos, maior é o valor de t.
Ou seja: Para se obter uma maior probabilidade de o teste ser
significativo, a diferença de média entre grupos deve ser alta, mas o
desvios padrão dentro dos grupos devem ser baixos.
Depois devemos calcular a probabilidade de a diferença
encontrada ser devido ao acaso ou real.
A comunidade científica segue o seguinte critério: Para os resultados
encontrados nas pesquisas serem considerados significativos do
ponto de vista estatístico, deve garantir-se que aquele dado será
encontrado novamente em pelo menos 95% dos casos.
Assim, a dúvida se o dado será ou não encontrado novamente não
deve passar de 5% (ou 0,05).
Chama-se esse cálculo de índice de significância (representado
pela letra p)
NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA
p < 0,05
CORRELAÇÃO
É a relação entre duas variáveis, onde uma influencia diretamente a outra em 
determinado nível.
Pode ser medida de -1 à 1, passando pelo 0.
Uma correlação = 0 significa que não há relação entre as variáveis.
Uma correlação perfeita é +1 ou -1:
+ 1 = O aumento de uma variável se relaciona perfeitamente com o aumento 
da outra (Correlação positiva)
- 1 = O aumento de uma variável se relaciona perfeitamente com a diminuição 
da outra. (Correlação negativa)
COMO INTERPRETAR VALORES 
INTERMEDIÁRIOS ENTRE -1 E 1?
ANÁLISE FATORIAL
Quando precisamos relacionar mais de 2 variáveis, essa correlação
é feita a partir do que chamamos de Análise Fatorial, que busca
descobrir como se relacionam todas as variáveis contidas no estudo.
Para isso se analisa estatisticamente cada carga fatorial que
corresponde a relação item-fator.
Por exemplo: Preferências por eventos culturais e esportivos
1 = Correlação Perfeita
+ = Correlações positivas
0 = Correlação inexistente
Mas como descobrir os 
fatores e que itens 
representam eles?
Na ciência, uma carga fatorial
de ± 0,30 indica que há uma
relação entre item e fator.
A IMPORTÂNCIA DO ALFA DE CRONBACH (α)
A Precisão de um instrumento é medida através da relação entre
seus itens: Se todos os itens estiverem medindo a mesma coisa de
maneira semelhante, então esse instrumento é preciso.
A forma de descobrir isso é através de correlações, nesse caso
específico, o Alfa de Cronbach (a) é o mais utilizado pois indica em
um número as relações entre todos os itens.
Esse indicador vai de 0 à 1 e, normalmente, convencionou-se que o
valor aceitável de precisão é de 0,80 ou mais, embora alfas maiores
que 0,70 possam ser considerados aceitáveis.
CHEGA! QUE ASSUNTO CHATO!
REFERÊNCIAS
AMBIEL, R. A. M. et al. Avaliação psicológica: guia de consulta para estudantes e 
profissionais de psicologia. São Paulo: Casa do Psicólogo, 2011. Capítulo 3