Gilberto Müller Beuren

Transcrição

1 Gilberto Müller Beuren

2 Coleta dos dados: Processo de obtenção dos dados Validação Interna: O quão bem o instrumento mede o que está proposto a medir Validação Externa: Refere-se às hipóteses do estudo utilizando a amostra para representar uma situação provável na população

3 Coleta de dados Validação interna Validação externa Amostragem Forma de coleta de dados Taxa de respostas Análise fatorial exploratória (AFE) Validade de construção Confiabilidade Sim Testes paramétricos H 1, H 2 e H 3 Correlação de Pearson Normalidade dos fatores? Prova de Kolmogorov-Smirnov Não Testes nãoparamétricos H 1, H 2 e H 3 Correlação de Spearman Instrumento de medição Questionário Escala de mensuração Validade de conteúdo Análise detalhada de itens Validade de critério H 4 e H 5 Análise de agrupamentos Teste t H 4 e H 5 Análise de agrupamentos Prova de Kruskal-Wallis Caracterização da amostra Estatística descritiva dos fatores H 6, H 7, H 8, H 9 Teste t H 6, H 7, H 8, H 9 Prova de Kruskal-Wallis Estatística inferencial

4 Amostragem Tipo de amostragem utilizada (ex: aleatória simples, por conglomerados,) Forma de coleta de dados Como os dados serão coletados? Taxa de respostas % de respostas obtidas Instrumento de medição Questionário Escala de mensuração Validade de conteúdo Questionário quantas questões e quantos blocos? Escala de mensuração ex: escala Likert Validade de conteúdo correção e pré-teste

5 Análise fatorial exploratória (AFE) Agrupar itens em fatores reduz-se a quantidade de variáveis trabalhadas Validade de construção Verificar se os fatores considerados são de fato fatores Confiabilidade Análise detalhada de itens Validade de critério Alpha de Cronbach para indicar diferentes itens que medem o mesmo conceito Avaliação da correta alocação de itens nos fatores através da correlação de itens-fatores Estimação de algum comportamento que é externo ao próprio questionário

6 Sim Testes paramétricos Teste de Kolmogorov- Smirnov Não Testes não-paramétricos Teste de Kolmogorov-Smirnov: aderência a uma distribuição de probabilidade teórica Correlação de Pearson Correlação de Spearman Grau de associação entre dois conjuntos de dados referentes a um grupo de indivíduos Análise de agrupamentos Teste t Análise de agrupamentos Teste de Kruskal-Wallis Identificar subgrupos homogêneos de casos (indivíduos) Teste t Teste de Kruskal-Wallis Verificar as diferenças entre as amostras

7 Criado em 1951 por Lee J Cronbach; Objetivo: estimar a confiabilidade de um questionário aplicado em uma pesquisa; É calculado a partir da variância dos itens individuais e das covariâncias entre os itens; Pode medir blocos de questões (construtos, fatores,) ou o questionário como um todo Confiabilidade Muito Baixa Baixa Moderada Alta Muito Alta Valor de a a 0,30 0,30 < a 0,60 0,60 < a 0,75 0,75 < a 0,90 a > 0,90

8 Método Multivariado que visa reduzir a quantidade de variáveis sem a perda de informações; Questionário é composto por um número de questões (itens) que tentam traduzir um conceito geral de uma dimensão; Itens agrupados em fatores: sub-conceitos (constructos) dentro de uma dimensão; Validação do questionário: deve-se testar se os itens são suscetíveis a serem agrupados

9 Analise fatorial confirmatória (AFC): se desenha uma estrutura dos fatores e em seguida, busca-se a confirmação desta, estudando as variáveis observadas Análise fatorial exploratória (AFE): buscar sub-dimensões para saber o que é mais importante ou mais significativo de um conjunto de variáveis

10 ANÁLISE FATORIAL Itens que possuem a maior correlação entre si Dimensão Fator 1 Fator 2 Fator m Obs 1 Obs 2 Obs 3 Obs n Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item p-2 Item p-1 Item p

11 Gilberto Müller Beuren Estatístico Departamento de Avaliação Secretaria de Avaliação Institucional Av Paulo Gama, 110-7º andar da Reitoria