Estudos Correlacionais e Estudos Causal Comparativos. Trabalho Elaborado por: Ana Henriques Carla Neves Idália Pesquita

Transcrição

1 Estudos Correlacionais e Estudos Causal Comparativos Trabalho Elaborado por: Ana Henriques Carla Neves Idália Pesquita

2 Estudos Correlacionais e Estudos Causal Comparativos A compreensão do comportamento humano e das relações que se estabelecem entre as imensas variáveis em jogo é ainda muito reduzida. Uma das preocupações da investigação social (educacional em particular) é o estabelecimento de relações entre estas variáveis. Estes dois tipos de estudo são utilizados para estudar fenómenos através do estabelecimento de relações.

3 Os métodos correlacionais permitem estabelecer e quantificar relações entre uma multiplicidade de variáveis simultaneamente. Nos métodos causal comparativos, procura-se estabelecer relações causa-efeito e possíveis antecedentes para acontecimentos verificados num passado mais ou menos longínquo (investigação Ex Post Facto).

4 Três questões se colocam: Existe uma relação entre as variáveis? Se a resposta a esta questão é sim colocam-se outras duas: Em que sentido se estabelece essa relação? Qual a sua magnitude?

5 Estudos Causal Comparativos realizam-se quando não é possível uma abordagem experimental realizados a posteriori Possibilita o estabelecimento de variadas hipóteses (a serem testadas) estabelece um grupo de controlo e procura causas para o fenómeno em estudo por comparação entre grupos

6 Estudos Correlacionais Objectivos: estudar/estabelecer relações entre as variáveis presentes predizer o comportamento de uma das variáveis a partir do comportamento da outra variável (estudos de predição)

7 Correlação Linear Gráficos de dispersão

8 Coeficiente de correlação linear (r) r = 1 é perfeita e positiva (directa) r = 0 ausência de correlação r = -1 é perfeita e negativa (inversa) Significância estatística de r indica uma relação efectiva, em vez de uma devida ao acaso

9 r 2 (coeficiente de determinação) indica a percentagem de variabilidade de uma variável que pode ser atribuída à sua relação linear com outra variável. Ou seja, indica a quantidade que as duas variáveis têm em comum Recta de regressão linear modelo matemático que representa a relação linear entre duas variáveis e cujos coeficientes são obtidos pelo método dos mínimos quadrados

10 Estudos preditivos realiza-se em áreas nas quais já existe um seguro conhecimento de base e na certeza de que o coeficiente de correlação existente entre as variáveis é grande a predição a curto prazo é mais fiável (os factores em causa estão ainda presentes e têm menor probabilidade de sofrerem alterações) o grau de precisão e a eficácia dos estudos de predição dependem da intensidade da relação entre as duas variáveis ( r > 0,6)

11 Correlação não Linear um coeficiente de correlação linear baixo ou perto de zero apenas indica que não existe relação linear f. muscular idade

12 Correlação Múltipla A correlação múltipla indica o grau de associação entre várias variáveis Usada em situações complexas em que a variável em estudo é dependente ou função de várias variáveis As previsões podem ser melhoradas com a introdução de várias variáveis

13 Correlação Parcial Estabelece o grau de associação entre duas variáveis depois da influência de uma terceira (variável de controlo) ter sido controlada ou colocada parcialmente de fora

14 Exemplo: O matemático Arthur Engel recolheu, na cidade alemã de Oldenburg no período de 1930 a 1936, os dois conjuntos de dados que se apresentam na tabela Ano Casais Cegonhas Nº Habitantes

15 Estudo Causal-Comparativo Hipótese: O aumento do número de casais de cegonhas é a causa do aumento do número de habitantes Estudo Correlacional Questões de Investigação: (1) Existe correlação entre o nº de casais de cegonhas e o nº de habitantes? Em que sentido se estabelece a relação e qual a sua intensidade? (2) Qual seria o número de habitantes da cidade de Oldenburg, se detectássemos a presença de 500 casais de cegonhas?

16 gráfico de dispersão habitantes y = 136,15x R 2 = 0,9044 R = 0, casais cegonhas

17 Advertências Neste exemplo a relação encontrada é fortíssima. Pode o nº de casais de cegonhas ser responsável pelo aumento do nº de habitantes pode o nº de habitantes ser o responsável pelo aumento de casais de cegonhas ou pode efectivamente existir uma terceira causa ou conjunto de causas responsáveis por estas duas situações O estabelecimento de relação não significa que a causa foi encontrada e é preciso não esquecer que há com certeza outras possibilidades, outras hipóteses a ser testadas.

18 Conclusões Estudo Correlacional Objectivos - estudar/estabelecer relações entre variáveis - predizer o comportamento de uma variável a partir do comportamento de outra variável (predição) Vantagens - permite analisar relações entre um grande número de variáveis num único estudo - fornecer informação sobre o grau de relação entre as variáveis Desvantagens - não permite estabelecer uma relação de causa-efeito - falta de controlo da variável independente e impossibilidade de formar aleatoriamente a amostra Estudo Causal-Comparativo - estabelecer relações causaefeito entre variáveis - realizam-se quando não é possível fazer uma abordagem experimental - é uma fonte de criação de hipóteses que poderão ser posteriormente estudadas - falta de controlo da variável independente e impossibilidade de formar aleatoriamente a amostra - não permite identificar, de uma forma segura, o factor causa DEFCUL - Metodologia da Investigação I -