[quartas quantitativas] “Propriedades Psicométricas dos Instrumentos” refere-se fundo a apenas duas coisas

Uma das coisas mais importantes e menos valorizadas num trabalho de investigação é a qualidade dos instrumentos ou modelos de medida. De que indicadores falamos quando mencionamos as “propriedades psicométricas de um instrumento”?

Eu costumo dizer que bons instrumentos é como ter bons ingredientes. Se a escala que estamos a usar não tem boas qualidades, então, os resultado que estamos a obter e com os quais vamos testar as nossas hipóteses, dificilmente darão resultados que 1) façam grande sentido e 2) que sejam replicáveis.

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Ou seja, a parte algo “dolorosa” de testar as escalas é de uma importância enorme para que depois tudo corra bem.

Concretamente

Precisamos apenas de reportar a validade (o que é que o instrumento está a medir? é o que era suposto?) e a confiabilidade (quão robusto é o instrumento de medida?).

A palavra inglesa para instrumentos de medida, escalas, questionário é “scale” que é a mesma palavra que significa “balança”. Uma escala psicométrica é uma espécie de balança para construtos psicológicos/sociais e queremos destas “scales” as mesmas coisas que queremos das outras: saber que estão a medir o que é suposto (se nos derem uma fita métrica e nos disserem que o nosso peso é agora medido em metros, algo seguramente não está bem, por muito que a fita métrica nos dê medidas nossas) e que nos estão a dizer “a verdade”, que olhamos para a balança e o valor que obtemos não vai ser 2 vezes superior quando voltarmos a usar a mesma passados 5 segundos, por exemplo.

Escala_maior_e_relativa_menor…não era bem deste tipo de escala que eu estava a falar…

Mais em detalhe:

  • A confiabilidade da escala e subescalas (quão estável/robusta é a medida)
    geralmente medida através do alfa de Cronbach (embora haja autores que criticam essa medida, como Schmitt, 1996*) . O alfa de Cronbach é uma medida que varia entre 0 e 1, e cujo limiar para valores aceitáveis mais comummente aceite é 0.70 (geralmente cita-se o artigo de Cortina, 1993* para esta medida)
  • A validade da escala (será que a medida está a medir aquilo que era suposto?)
    • a estrutura fatorial da escala (em uma ou várias subescalas) – gerada pela análise fatorial exploratória, geralmente é apresentada sob a forma de uma tabela, onde figuram os itens e os pesos fatoriais em cada dimensão. Por uma questão de cortesia, os pesos fatoriais da escala a que pertence cada item costumam estar a negrito (torna mais fácil de ler a tabela). A APA recomenda que depois destes dados exista ainda uma coluna com as comunalidades (muitas vezes abreviado para h2) e a última linha deve indicar a variância explicada de cada um dos fatores (não se deixem assustar pelo palavreado, eu depois faço um post sobre análise fatorial exploratória).
      O que precisam de saber relativamente a isto é: nesta análise aquilo que fazemos é deixarmos os itens rodar mais ou menos livremente e vemos com que outros itens é que eles aparecem relacionados; isto permite-nos saber a estrutura que os itens (as questões colocadas no questionário) assumem por si e por norma indicam especificidades da população ou amostra com que estamos a trabalhar. As comunalidades permitem-nos saber o que é que de comum com a globalidade dos itens tem cada pergunta (intuitivo não é?). A variância explicada diz-nos quanto da variância dos dados é devido àquela dimensão específica (ou seja: qual a sua “força”).
    • A estrutura fatorial através de um equação estrutural – a estrutura de um SEM (Structural Equation Model) é feita ao contrário da estrutura de uma análise fatorial exploratória e este procedimento nem sempre se faz, porque é mais sofisticado e dá significativamente mais trabalho. A lógica deste tipo de modelos (que gera uma análise fatorial confirmatória) não deixa os itens rodar livremente, mas diz ao programa exatamente como acha que os itens têm de se relacionar. O programa usado (AMOS; LISREL, EQS, etc) indica depois quão bem os dados da amostra se encaixam no modelo proposto. Tipicamente desta análise reporta-se o modelo gráfico e depois indicadores como o Qui quadrado, o CFI, GFI, RMSEA (valor e intervalo de confiança).

 

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*os artigos estão disponíveis na secção “documentos

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