Variáveis e Escalas (Parte II)

Transcrição

1 Variáveis e Escalas (Parte II) Métodos de Pesquisa Experimental em Engenharia de Software 1

2 Significado das Relações Simétrica Nenhuma das variáveis exerce efeito, influência ou ação sobre a outra Recíproca Interação e reforço mútuo Assimétrica Uma variável (independente) é responsável pela outra (dependente) 2

3 Relações Simétricas As variáveis são indicadoras do mesmo conceito ou construto Ambas as variáveis são efeitos de uma causa comum Interdependência funcional: diversas partes são indispensáveis para a realização do todo Partes de um sistema complexo Variáveis fortuitamente associadas 3

4 Relação Recíproca Tentar determinar a causa principal: o ovo ou a galinha? Verificar se uma delas exerce maior influência que a outra 4

5 Relação Assimétrica Estímulo e Resposta É a determinação mais diretamente causal Disposição e Resposta Atitudes Valores Traços de personalidade Impulsos, etc. Propriedade e Disposição A variável independente é pré-condição para a depente Relação imanente (inerente à natureza do organismo) Fins e Meios 5

6 Variáveis Dependentes e Independentes Variável Independente (X): É a que influencia, determina ou afeta outra variável Fator determinante, condição ou causa de um efeito Fator manipulado pelo investigador Variável dependente (Y): Fenômenos ou fatores a serem explicados ou descobertos Fator que aparece, desaparece ou varia quando se introduz, tira ou modifica a variável dependente 6

7 As variáveis na pesquisa Predições: A partir da variável independente paraa variável dependente. Ex: se método ágil for utilizado (variável independente) então a equipe será mais produtiva (variável dependente) Explicações: Quando se quer explicar um fenômeno encontrado (variável dependente) procura-se pela causa (variável independente) Ex: ao se deparar com a baixa produtividade de um projeto, o gerente pode investigar a influência das ferramentas de desenvolvimento utilizadas ou o nível de absenteísmo da equipe. 7

8 Fatores Determinantes das Relações Susceptibilidade da influência: Idade e interesse político Sexo e disposição para trabalhar com qualidade Dois fatores: Ordem Temporal Fixidez ou alterabilidade das variáveis Sexo, raça, ordem de nascimento, nacionalidade, etc. 8

9 Tipos de Relação Causal Determinista: Se X, então sempre Y Suficiente X causa Y Coextensiva Se X então Y Reversível Se X então Y e se Y então X Necessária Se X e somente X, então Y Substituível Se X então Y, mas se H então também Y Irreversível Se X então Y, mas se Y nada se produzirá Seqüencial Se X então Y ocorrerá mais tarde Contingente Se X então Y desde que M Estocástica ou Probabilística: Se X então Y provavelmente ocorrerá 9

10 Variáveis Moderadoras Também são causa, mas secundária Exemplo: pode-se especular que a utilização de revisões de código aumentam a detecção de erros antes dos testes e que este aumento é maior quando os revisores são do sexo feminino. X: Utilização de revisões de código Y: detecção de erros M: Sexo 10

11 Variáveis de Controle São fatores, fenômenos ou propriedades que o investigador neutraliza ou anula propositalmente com a finalidade de impedir que interfira na análise da relação entre as variáveis independente e dependente. São importantes em fenômenos complexos, onde podem existir diversas causas Exemplo: X: treino em uma ferramenta Y: desempenho na tarefa C: experiência profissional (C 1 ) e tempo no projeto (C 2 ) 11

12 Fator de Teste Uma variável (T) introduzida na análise para aumentar a compreensão da relação entre as variáveis independente e dependente. O objetivo é verificar se a relação entre X e Y se deve ou não ao fator T. 12

13 Tipos de Fatores de Teste Variáveis Extrínsecas Variáveis Componentes Variáveis Intervenientes Variáveis Antecedentes Variáveis de Supressão Variáveis de Distorção 13

14 Variáveis Extrínsecas Pergunta crucial de uma investigação: A relação encontrada é real? A relação é uma ligação inerente às duas variáveis ou é uma conexão acidental a alguma variável associada? Se a conexão é acidental então se diz que a relação é espúria. À variável associada se dá o nome de Extrínseca 14

15 Variáveis Componentes Conceitos complexos ou globais se constituem de diversos subconceitosou variáveis componentes: Ex: classe social, estilo de liderança, etc. Sendo X constituído de variáveis componentes (X 1,..., X n ), Se X se relaciona com Y, não se pode dizer que a relação de Y se dá da mesma forma com as componentes X 1,..., X n 15

16 Variáveis Intervenientes Se coloca entre a variáveis independente e a dependente: Ampliar, diminuir ou anular o efeito de X sobre Y Neste caso, existem três relações assimétricas: Entre X e Y, onde X causa Y. Entre X e W, onde X causa W. Entre W e Y, onde W causa Y. Exemplo: ao se encontrar uma relação entre a estrutura organizacional rígida (X) e defeitos de integração (Y), podese postular que a comunicação horizontal (W) é interveniente: Estrutura rígida (X) causa menor comunicação horizontal (W) Comunicação horizontal (W) diminui defeitos de integração (Y) Quando se controla W deve desaparece a relação (X,Y) 16

17 Variáveis Antecedentes Se coloca antes da variável independente X na relação (X,Y): O propósito é explicar ou esclarecer as influências que precederam a relação Devem existir três relações: Z, X e Y devem se relacionar Quando se controla Z, a relação X e Y não desaparece Quando se controla X, a relação Z e Y desaparece 17

18 Variáveis de Supressão e Distorção Supressão: Atua de forma contrária à variável extrínseca, pois podem mascarar uma relação real entre variáveis, levando-se a aceitar como inexistente uma relação existente. Distorção: Inverte o sentido da relação encontrada. 18

19 Fator de Teste e Interpretação Os fatores de teste aumentam a confiança na interpretação da relação entre variáveis. A confiança aumenta na proporção direta da utilização de fatores de teste. 19

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