Aula 02

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Avaliação Morfofuncional
Unidade 01 – Aula 02
Introdução à Avaliação 
Morfofuncional
Prof. Ms. Dante Wanderley Lima
Avaliação Morfológica
� Diz respeito aos aspectos anatômicos, 
ou seja, às dimensões corporais e à 
quantificação dos diferentes 
componentes corporais, tanto na forma 
absoluta (kg) quanto na forma relativa 
(%).
Avaliação Funcional
� Diz respeito a mensuração sistematizada 
dos níveis de funcionamento de uma 
pessoa numa variedade de áreas tais 
quais integridade física, qualidade da 
auto-manutenção, qualidade no 
desempenho dos papéis, estado 
intelectual, atividades sociais, atitude em 
relação a si mesmo, e o estado emocional 
(Lawton, 1971).
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A Psicometria
• É a especialização acadêmica em
testes e avaliações (TRITSCHLER, 
2003).
• São qualidades importantes a serem
consideradas no processo de seleção de 
um instrumento de avaliação.
CRITÉRIOS UTILIZADOS DURANTE A 
PARA SELEÇÃO DE TESTES
� Para escolher um bom teste, ou bateria de 
testes, é importante os seguintes aspectos:
1. A Exequibilidade Administrativa
2. As Qualidades Psicométricas
1.1. População da avaliação (especificidade)
1.2. Normas
1.3. Protocolos
1.4. Objetivo da avaliação
1.5. Tamanho do grupo de administração
1. EXEQUIBILIDADE ADMINISTRATIVA
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1.6. Treinamento do administrador
1.7. Tempo de administração
1.8. Ambiente de administração
1.9. Custos de administração
1. EXEQUIBILIDADE ADMINISTRATIVA
2.1. VALIDADE
2.2. CONFIANÇA
2.3. OBJETIVIDADE
2.4. IMPARCIALIDADE (Liberdade de 
tendências) 
2. QUALIDADES PSICOMÉTRICAS
VERACIDADE
INTEGRIDADE
HONESTIDADE
CONSISTÊNCIA DA 
MEDIDA
REPETIBILIDADE 
INTRA-AVALIADOR
ACURÁCIA DA 
MEDIDA
REPETIBILIDADE 
INTER-AVALIADORES
VALIDADE
CONFIABILIDADE
OBJETIVIDADE
DEFINIÇÕES DAS QUALIDADES PSICOMÉTRICAS
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2.1. VALIDADE
� É o mais importante dos critérios e assume
papel central na seleção e construção dos
testes;
� Refere-se a veracidade de um instrumento de
avaliação;
� Um teste deve aferir exatamente o que é
desejado;
� A validade pode variar de acordo com os
objetivos do professor
Classificação da Validade
� Validade Lógica
� Validade por Conteúdo
� Validade por Critério
� Validade por Construção
Validade Por predição
Validade concomitante
� Deduzida em bases lógicas, senso comum
e julgamento do avaliador
� Validação por definição ou suposição;
� É subjetiva e não é expressa em valores
numéricos;
� É o tipo de validade mais fraca
� Também conhecida como “Face Validity”
1.1. Validade Lógica (Por Aparência)
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1.2. Validade por Conteúdo
� Preocupa-se em argüir se há racionalidade
para cada item, baseado no que o instrumento
é designado a medir.
� Grau com que a amostra de itens, tarefas ou
questões de um teste é representativa de
algum universo ou domínio de conteúdo
definido.
� “Muito utilizada no âmbito educacional.
1.3. Validade por Construção
� É o grau no qual o teste mede uma
característica, ou item, ou o constructo que não
pode ser diretamente medido.
� Um teste tem uma boa validade por
construção quando avalia grupos diferentes e
consegue perceber estas diferenças nas
variáveis testadas.
1.4. Validade por Critério (Concorrente)
� Caracterizada pelo uso de um critério ou teste
padrão conhecido que já possua uma
autenticidade cientifica comprovada;
� É comparar os resultados de um teste proposto
com outro teste que seja validado (critério).
� É expressa matematicamente através de um
coeficiente de correlação;
� É classificada em validade concomitante e
validade por predição.
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1.4.1. Validade Concomitante 
� É a relação dos escores de um teste proposto
com um outro teste, chamado padrão.
� É muito utilizada quando se quer substituir
um teste longo e complexo por um curto e
de fácil aplicação (ex:espirometria direta e
VO2 máx.)
1.4.2. Validade por Predição
� É bastante utilizada quando se quer
determinar o sucesso futuro de uma pessoa
em uma característica ou habilidade
específica.
� É estatisticamente comprovada através de um
coeficiente de correlação que irá estabelecer a
relação entre o teste preditor e o teste
padrão.
2. Confiabilidade 
� Refere-se à segurança, consistência ou
repetibilidade de uma medida.
� Avalia o mesmo atributo de forma fidedigna
em momentos diferentes pelo mesmo
avaliador.
� Para uma boa confiabilidade é necessário
padronizar para reduzir os erros na medida.
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3. OBJETIVIDADE
� Refere-se à exatidão do sistema de obtenção de
resultados de um instrumento de avaliação.
� Grau de uniformidade com o qual várias pessoas
marcam os mesmos escores no teste;
� Ausência da influência pessoal do avaliador no
resultado do teste.
� “O mesmo teste pode ser administrado por vários
avaliadores, ao mesmo grupo, mantendo-se a
segurança e consistência das medidas”
(Rabelo,1999)
4. Imparcialidade (Liberdade de 
Tendências)
� Refere-se a imparcialidade do instrumento de 
avaliação, em não ser tendencioso.
� Os bons instrumentos de avaliação refletem 
com exatidão as diferenças reais entre grupos 
diferentes, mas não discriminam de forma 
desleal ou artificial.
Qualidades Psicométricas
QUALIDADES PSICOMÉTRICAS (PSICOMETRIA)
Validade Veracidade,integridade e 
segurança
Fidedignidade Dependência e consistência
Objetividade
Exatidão dos resultados, 
consistência na obtenção 
dos resultados
Liberdade de tendência Imparcialidade, justiça e 
igualdade
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O QUE É ESTATÍSTICA?
Usa-se por vezes a
Estatística como um
bêbado usa um poste de
luz: Mais para suporte do
que para iluminação...
ESTATÍSTICA é conjunto de
técnicas que permite, de forma
sistemática, coletar, organizar,
descrever, analisar e interpretar
dados oriundos de estudos ou
experimentos, realizados em
qualquer área do conhecimento.
Por que usar Estatística?
Educação
Física
Tomada de decisões
Comparação de resultados
Entender os efeitos de um programa de AF
Comparar diferentes grupos
Estatística Descritiva x Indutiva
• Estatística descritiva: 
- métodos que buscam somente descrever e analisar certo 
grupo de dados, independentemente de serem extraídos 
de uma amostra ou de toda a população
• Estatística indutiva ou inferencial: 
- parte da estatística que tira conclusões sobre a população 
partindo do conhecimento da amostra. 
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Média Aritmética
� É a soma de todos os valores observados 
da variável, dividida pelo número total de 
observações. 
� A média aritmética é a medida de 
tendência central mais utilizada para 
representar a massa de dados.
Medidas de Dispersão
� Amplitude Total (AT):
– diferença entre o maior e o menor valor 
coletado
– AT = xmax − xmin
Medidas de Dispersão
• Desvio Padrão
– Raiz quadrada da variância
– Ele mostra o quanto de variação ou "dispersão" existe 
em relação à média (ou valor esperado).
– Um baixo desvio padrão indica que os dados tendem 
a estar próximos da média; 
– Um desvio padrão alto indica que os dados estão 
espalhados por uma gama de valores.
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Desvio Padrão
Distribuição Normal
� Graficamente, a distribuição tem a forma de um sino, 
simétrico em torno da média. A curva recebe o nome de 
Curva de Gauss o Curva Normal
� A área total sob a curva tem valor 1 e é a probabilidade 
da variável X assumir qualquer valor real. Dada a 
simetria da curva, a probabilidade vale 0,5 para cada 
lado da média
Correlação
� Mede a força, ou grau de relacionamento 
entre duas variáveis.
� Quanto maior a correlação, maior a 
intensidade de relacionamento
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Correlação
� Exemplo:
Aluno Nota em Matemática Nota em Estatística
1 5 6
4 7.5 8
7 6.5 6
13 8 9
15 9.5 10
22 3 4
26 5.5 5
31 9 10
33 7 7.5
40 2 2.5
0
24
6
8
10
12
0 2 4 6 8 10
0
2
4
6
8
10
12
1 4 7 13 15 22 26 31 33 40
Nota em
Matemática
Nota em
Estatística
Coeficiente de Correlação
� O valor de r varia de –1,00 a +1,00; 
� Um relacionamento positivo (r é +) indica uma 
correlação positiva entre duas variáveis. Os valores altos 
(baixos) de uma das variáveis, correspondem valores 
altos (baixos) da outra; 
� Um relacionamento negativo (r é -) indica uma 
correlação negativa entre duas variáveis. Os valores 
altos (baixos) de uma das variáveis, correspondem 
valores baixos (altos) da outra. 
População X Amostra
� População: 
- conjunto de elementos com pelo menos uma 
característica comum. 
Ex: Pais de filhos únicos, moradores de um mesmo
prédio, estudantes secundaristas.
� Amostra: 
- subconjunto finito de uma população
- Ex: 10% dos estudantes de uma turma, 20% 
dos moradores de um prédio.
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População
Amostra
População X Amostra
Amostragem
Probabilística Não Probabilística 
- Inacessibilidade de toda
a população
- Amostragem a esmo
- Amostragem intencional
- Amostragem por
voluntários
É uma técnica que permite a seleção da amostra.
- Aleatória simples
- Sistemática
- Estratificada
Seleção Probabilística 
e Não-Probabilística
• A amostragem será probabilística se todos os 
elementos da população tiverem probabilidade 
conhecida, e diferente de zero, de pertencer à 
amostra. Caso contrário, a amostragem será não-
probabilística. 
• Segundo essa definição, a amostragem probabilística 
implica um sorteio com regras bem determinadas, 
cuja realização só será possível se a população for finita 
e totalmente acessível. 
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Seleção Probabilística
- Aleatória simples: Uma amostra escolhida de tal 
forma que cada item ou pessoa na população tem a mesma 
probabilidade de ser incluída.
- Sistemática: Os itens ou indivíduos da população são 
ordenados de alguma forma – alfabeticamente ou através 
de algum outro método. Um ponto de partida aleatório é 
sorteado, e então cada k-ésimo membro da população é 
selecionado para a amostra.
- Estratificada: A população é inicialmente dividida em 
subgrupos (estratos) e uma subamostra é selecionada a 
partir de cada estrato da população.
Seleção Não-Probabilística
• Inacessibilidade de toda a população: 
- Somos então forçados a coletar a amostra na parte da 
população que nos é acessível. 
• Amostragem a esmo: 
- O pesquisador, para simplificar o processo procura ser 
aleatório sem, no entanto, realizar propriamente o sorteio 
usando algum dispositivo aleatório confiável. Ex.: Caixa 
com 10.000 parafusos. 
Seleção Não-Probabilística
• Amostragem intencional: 
- Enquadram-se aqui os diversos casos em que o 
amostrador deliberadamente escolhe certos elementos 
para pertencer à amostra, por julgar tais elementos 
bem representativos da população. 
• Amostragem por voluntários: 
- Ocorre, por exemplo, no caso da aplicação experimental 
de uma nova droga em pacientes, quando a ética obriga 
que haja concordância dos escolhidos.
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OBRIGADO!!!