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