gerando a possibilidade de ocorrer erro interavaliador (entre os avaliadores), quando há dois ou mais avaliadores. Assim, podemos correlacionar os ...

gerando a possibilidade de ocorrer erro interavaliador (entre os avaliadores), quando há dois ou mais avaliadores. Assim, podemos correlacionar os resultados dos indivíduos e verificar o erro entre os avaliadores na avaliação. ESTATÍSTICA DESCRITIVA E INFERENCIAL A utilização da estatística e da análise de dados é cada vez mais comum no cotidiano do profissional de Educação Física, pois à medida que a nossa área de atuação se desenvolve, cada vez mais se pauta em evidências científicas. Dessa forma, é necessário que o profissional tenha noções básicas de estatística. Vamos estudar aqui a estatística descritiva e a estatística inferencial. ESTATÍSTICA DESCRITIVA A estatística descritiva utiliza dados de uma amostra ou de uma população, em que se resume a informação contida em um conjunto de dados chamado de ROL, que permite a construção de tabelas, gráficos e o cálculo de algumas características do conjunto de dados. É um ramo da estatística que tem por objetivo descrever de forma resumida os dados de uma determinada amostra com medidas de posição. Dessa forma, com base na descrição da amostra e com a utilização de dados como média, desvio padrão, mínimo, máximo, moda e mediana e com o uso de gráficos e tabelas, o avaliador descreve os dados com precisão. Por outro lado, não haverá inferência dos dados encontrados. COMENTÁRIO Sabemos que muitos profissionais olham a estatística como algo complexo, entretanto seu uso pode fornecer um meio valioso de compreensão dos dados obtidos na avaliação. Assim, conhecer os fundamentos da estatística leva o profissional moderno há um entendimento simples e claro sobre todo o cenário e as causalidades dos resultados da avaliação morfofuncional. Há alguns instrumentos, listados a seguir, que auxiliam na avaliação dos resultados, tornando as informações mais claras: indicam padrões, tendências e ajudam a comparar dados. GRÁFICOS DESCRITIVOS Gráficos facilitam a visualização dos dados. Exemplos: gráficos de coluna, em barra, em pizza, em linhas, de áreas. DESCRIÇÃO TABULAR Tabelas ajudam a analisar os dados com mais clareza. Exemplo: tabela de frequência. DESCRIÇÃO PARAMÉTRICA Estima-se o valor de um parâmetro, presumindo que ele completa a descrição dos dados. Por exemplo: média. ESTATÍSTICA INFERENCIAL A estatística inferencial tem como objetivo fazer afirmacoes (inferências) com base em um conjunto de valores representativos (amostra) de um universo. Essa afirmação é acompanhada por uma medida de precisão. Na estatística inferencial, devemos utilizar as abordagens de estimativa dos resultados, os quais são apresentados com intervalos de confiança. Para isso, utilizamos os testes de hipóteses, cujos resultados são apresentados como valores de P (P de probabilidade) por meio de testes estatísticos. A seleção da estatística inferencial é orientada para uma pergunta que precisa ser respondida. Um detalhe da estatística inferencial é a testagem de hipóteses. O tratamento estatístico adotado informa se uma variável é de fato estatisticamente diferente ou igual à outra variável ou se possuem alguma relação entre si. ATENÇÃO Após a utilização da estatística descritiva, o segundo passo é a aplicação da estatística inferencial que permite traçar as probabilidades dos resultados. Algumas das grandes medidas utilizadas é a correlação de Pearson e o teste T de Student, que veremos a seguir. CORRELAÇÃO DE PEARSON A correlação de Pearson, representada pelo (r), mede o grau da correlação (e a direção dessa correlação, se positiva ou negativa) entre duas variáveis de escala métrica (intervalar ou razão). Esse coeficiente assume valores entre -1 e 1, onde: r = 1: correlação perfeita positiva entre as duas variáveis (as duas aumentam ou diminuem no mesmo sentido). r = - 1: correlação negativa perfeita entre as duas variáveis (se uma aumenta, a outra sempre diminui). r = 0: as duas variáveis não dependem linearmente uma da outra. No entanto, pode existir uma dependência não linear. Assim, o resultado ρ = 0 deve ser investigado por outros meios. Para interpretar o valor modular de r, podemos considerar o seguinte: 0,70 A 1,0 Correlação forte 0,30 A 0,7 Correlação moderada 0 A 0,30 Correlação fraca Veja a seguir o exemplo de um gráfico de correlação: IÇÃO T DE STUDENT Distribuição de probabilidade teórica —simétrica e semelhante à curva normal padrão. EXEMPLO Um grupo de professores realizou a medida da estatura em um grupo de 20 alunos, em 2 momentos com intervalo de 3 meses, e querem saber se há diferença entre as médias da primeira para a segunda medida. Para isso, formularam a hipótese alternativa que afirma que as medidas são diferentes. Então, nossa hipótese nula é que não há diferença entre as duas medidas. Evidente que não há como aceitar as duas hipóteses como verdadeiras, pois elas são contrárias. Assim, o valor estabelecido no teste t é utilizado para rejeitar a hipótese nula e aceitar a hipótese alternativa. Quando encontramos um valor no teste t, comparamos com um valor de significância estipulado (normalmente usamos 0,05). Esse valor de significância pode ser: IGUAL A 0,05 Neste caso, diz que a hipótese nula será rejeitada em 95% dos casos. MAIOR QUE 0,05 Neste caso, podemos aceitar a hipótese nula e dizer que não existe diferença estatisticamente significativa entre as médias dos grupos. MENOR QUE 0,05 Neste caso, dizemos que há diferença estatisticamente significativa entre as médias dos grupos. No exemplo descrito, ao realizar o teste t (considerando o nível de significância de 0,05) entre as duas medidas de estatura, o valor encontrado foi de 0,30, o que indica que não há diferença estatística entre as médias das duas medidas, mesmo com as mudanças nas estaturas. O teste t pode ser utilizado de formas diferentes: TESTE T COM 1 AMOSTRA Testa se a média de uma única população é igual a um valor alvo. TESTE T COM 2 AMOSTRAS OU TESTE T PARA AMOSTRAS INDEPENDENTES Testa se a diferença entre as médias de duas populações independentes é igual a um valor alvo. TESTE T PAREADO Testa se a média das diferenças entre observações dependentes ou pareadas é igual a um valor alvo. ATENÇÃO Após a avaliação, os dados devem ser analisados. Evidente que precisamos utilizar programas que nos auxiliem e otimizem nosso tempo nessa tarefa. Programas compostos por planilhas, com as quais podemos tabular os dados coletados e analisá-los com o auxílio dos comandos usados na estatística descritiva e inferencial, são capazes de realizar ações as quais vão impactar diretamente no trabalho do avaliador. INTRODUÇÃO À AVALIAÇÃO PRÉ-PARTICIPAÇÃO O especialista Carlos Vinícius de Souza Heggeudorn Herdy fará um resumo do módulo: VEM QUE EU TE EXPLICO! Os objetivos da avaliação morfofuncional A importância da avaliação morfofuncional Tipos de avaliação Critérios de autenticidade científica Testes estatísticos VERIFICANDO O APRENDIZADO ANAMNESE Imagine uma pessoa que não pratica exercícios físicos e deseja incluir esse novo hábito na sua rotina de vida. Antes de iniciar um programa de atividade física, ela deverá se submeter a uma avaliação morfofuncional, para que possa realizar as atividades em segurança. Essa primeira avaliação possui um componente denominado pré-teste, em que o avaliador deve conhecer o avaliado, suas características e todas suas possíveis limitações, e com isso prescrever os exercícios de acordo com as necessidades e os objetivos do beneficiário. Este módulo abordará todas as etapas da avaliação pré-participação, a anamnese e os questionários com os quais verificamos e estratificamos os riscos da prática de atividade física para a saúde das pessoas. MÓDULO 2 Reconhecer os componentes da avaliação pré-teste Sabemos que praticar atividade física de forma inadequada pode gerar um risco físico ao aluno/cliente/beneficiário, mas ao mesmo tempo sabemos que a prática regular de exercícios é um fator de proteção para surgimento de doenças crônico-degenerativas, como hipertensão, diabetes tipo 2, dislipidemias, entre outras. Por isso, ao pensar no risco, devemos esclarecer que o risco físico da atividade física se deve ao indivíduo estar em movimento, o que gera efeitos adaptativos no corpo. Dessa forma, conhecer o nível de atividade física e saúde dos beneficiários é fundamental para iniciarmos o processo de prescrição de treinamento. Além disso, de acordo com a lei do estado em que o profissional atua e com a condição clínica do beneficiário, é preciso consultar um médico para verificar os exames de rotina — um