estatística para psicologia
DESCRIPTION
Apresentação sobre análise estatística para psicologiaTRANSCRIPT
Análise Estatística para
Psicologia
Primeiros passos
1. Definir as variáveis que você deseja mensurar e analisar: Variável Independente, Dependente, etc.
2. Localizar na imagem a seguir qual a relação entre as variáveis você deseja observar.
Para entender melhor a imagem...
Diferenças entre 2 variáveis:
habilidade de memória de pessoas com ou semfobia de aranha -> "entre participantes/independente/não-relacionado";
número de palavras lembradas por ambos os grupos -> "dentre participantes/medidas repetidas/relacionado", porque a mesma amostra de pessoas participa das duas condições. (p.217)
Próximos passos
3. Verificar se a distribuição é normal, para saber se pode ser utilizado um teste estatístico paramétrico ou não-paramétrico.
*Paramétrico: n mínimo de 30 + distribuição normal
Como saber se a distribuição é normal?
Distribuição normal: média, mediana e moda coincidem. Fazer o gráfico ajuda a visualizar e, geralmente, quanto maior o n, maior tenderá para a distribuição normal.
O gráfico com as frequências: média, desvio-padrão, modaModa = a coluna mais alta (valor mais repetido)Média = indica o score típico da amostra
Mediana = valor que está no meio da amostraOrdenar os valores de modo crescente, atribuindo um posto (n = 5 -> 1, 2, 3, 4, 5)Valores iguais = postos iguais -> média dos postos - > Posto 2 e 3 com valor 12 = 2 postos de 2,5.Caso o n seja par, verifica-se a média entre os dois valores centrais. Ex: Postos 5 e 6 -> 19 e 20 -> mediana = (19+20)/2 = 19,5
Como saber se a distribuição é normal?
Próximos passos...
4. Lembrar-se que, para um resultado ser significativo, seu nível deve indicar p=<0,05 (5%).
5% = em apenas 5% dos casos, a hipótese nula ocorreu. O parâmetro está na H0 e não na H1-> não é o mesmo que H1 poder ser = 95%.Sempre que citar isso no artigo, deve vir seguido do resultado entre parênteses.
Testes Estatísticos:Correlação de Pearson
Correlação (r) de Pearson:
entre -1 e 1;
não há relação de causalidade, apesar de uma variável influenciar a outra;
envolve apenas 2 variáveis.
Correlação (r) de Pearson:perfeito = +1, -1;
forte = +0,9 a +0,7, -0,9 a -0,7; moderado = +0,6 a +0,4, -0,6 a -0,4;
fraco = +0,3 a +,01, -0,3 a -0,1 Se for 0, não há relacionamento entre as variáveis; Se não for forte, significa que outros fatores também influenciam.
Testes Estatísticos:Correlação de Pearson
Correlação (r) de Pearson:"Pode ser elevado ao quadrado para ver quanto da variância dos escores numa variável pode ser explicada em referência a outra variável."
"A correlação de 0,4 significa que 16% da variância foi explicada, enquanto a
de 0,2 significa que somente 4% foi explicada. Portanto, a correlação
de 0,4 é, na verdade, quatro vezes mais forte que a de 0,2."
Testes Estatísticos:Correlação de Pearson
Teste T: usado quando tem 2 condições; avalia se existe diferença significativa entre as médias das 2 condições.
Teste T independente: os participantes tomam parte apenas de 1 das condições;
Teste T emparelhado: participantes tomam parte de ambas as condições.
Testes Estatísticos: Teste T
O T calcula a probabilidade de obter o valor da variância entre os grupos por acaso (devido ao erro amostral). Quanto maior T, melhor.Pode haver tanto valores positivos, como negativos (similar à lógica da correlação)
Quando há um número de participantes diferente nos 2 grupos, deve-se utilizar a média ponderada (e não a simples)
Testes Estatísticos: Teste T
Qui Quadrado: verifica se as frequências são significativamente diferentes das que seriam esperadas por acaso.Dados categóricos = pertencem a 1 única categoria e nenhum participante pode pertencer a mais de 1. Ex: Religião: católico (e não outras coisas)Utiliza-se a contagem de frequências e não escores, ou seja, verifica-se o número de participantes classificados em cada categoria.
Testes Estatísticos: Qui Quadrado
1 variável;Independência 2x2 - associação entre 2 variáveis com 2 níveisex: ingerir bebibas alcoólicas e não fumar ( bebedor/abstêmio; fumante/não-fumante);Independência rx2 - associação entre 2 variáveis, onde 1 apresenta 2 níveis (ex: fumante/não fumante) e a outra, mais de 2 (ex: beberrão, bebedor moderado e abstêmio).
Testes Estatísticos: Qui Quadrado
Cálculo no BioEstat: informar ao software que os dados são frequências e não dados brutos.
Restrição do Qui Quadrado: não pode ter menos do que 25% das células com frequências esperadas menores que 5.
Caso contrário, utiliza-se o Teste de Fischer (que só pode com tabelas 2x2)
Testes Estatísticos: Qui Quadrado
V de Cramer -> é como se fosse o coeficiente de correlação de Pearson."A saída também fornece o V de Cramer: mostra um tamanho do efeito de 0,33.Se elevamos esse resultado ao quadrado, obteremos 0,1089. Assim, aproximadamente11% da variação na contagem das frequências dos que fumam pode ser explicada pelos quebebem."
Testes Estatísticos: Qui Quadrado
A ANOVA procura verificar se existem diferenças nas médias dos grupos. Determina a média geral e verifica o quão diferente cada média individual é da geral.Anova independente: os participantes são avaliados em somente uma de várias condições;Anova relacionada: os participantes são avaliados sob todas as condições
Testes Estatísticos: ANOVA
Parecida com o Teste T, porém para 3 ou mais variáveis.1 - Verificar se a distribuição da população é normal 2 - A variância deve ser similar entre os 3 (ou mais) grupos (o próprio SPSS faz esse teste)(ANOVA independente: Teste de Levene; ANOVA de medidas repetidas: Razão Máxima)Obs: Caso tenha uma amostra pequena, com dados assimétricos ->ANOVA não-paramétrica).
Testes Estatísticos: ANOVA