Roteiro para a leitura do artigo científico e do esquema do projeto da dissertação do mestrado



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Análise bivariada: É quando se analisa uma variável relacionada a outra. Aqui é preciso distinguir a natureza das variáveis envolvidas.

  1. Duas variáveis qualitativas. Suponha que desejamos testar se a taxa de acerto no problema 1 aumenta a medida que o grau de escolaridade aumenta. Para isso temos que utilizar o teste qui-quadrado e a apresentação pode ser tabular (Tabela 2), com o gráfico de barras lado a lado (Figura 5), ou empilhado (Figura 6).

Tabela 2. Desempenho dos sujeitos no Problema 13 por série.

Solução ao problema 1

1ª série

2ª série

3ª série

4ª série

Total



%



%



%



%



%

Correto

14

21,5

25

38,5

33

50,8

38

58,5

110

42,3

Errado

51

78,5

40

61,5

32

49,2

27

41,5

150

57,7

Total

65

100,0

65

100,0

65

100,0

65

100,0

260

100,0

Apenas a título de ilustração, apresentamos outras formas de análise das respostas dadas ao Problema 13.



Tabela 3. Desempenho dos sujeitos no Problema 13 por série.

Solução ao problema 13

1ª série

2ª série

3ª série

4ª série

Total



%



%



%



%



%

Correto

14

21,5

25

38,5

33

50,8

38

58,5

110

42,3

Errado

43

66,2

36

55,4

29

44,6

22

33,8

130

50,0

Em branco

8

12,3

4

6,2

3

4,6

5

7,7

20

7,7

Total

65

100,0

65

100,0

65

100,0

65

100,0

260

100,0

Tabela 4. Desempenho dos sujeitos no Problema 13 por série.

Solução ao problema 13

1ª série

2ª série

3ª série

4ª série

Total



%



%



%



%



%

Correto

14

21,5

25

38,5

33

50,8

38

58,5

110

42,3

Errado: marca 2 e soma errado

11

16,9

12

18,5

10

15,4

6

9,2

39

15,0

Errado: Repete os números

5

7,7

5

7,7

7

10,8

5

7,7

22

8,5

Errado: Sem nexo

27

41,5

19

29,2

12

18,5

11

16,9

69

26,5

Em branco

8

12,3

4

6,2

3

4,6

5

7,7

20

7,7

Total

65

100,0

65

100,0

65

100,0

65

100,0

260

100,0



Figura 5. Gráfico de barras lado a lado. Figura 6. Gráfico de barras empilhado.


O teste qui-quadrado indica que existe relação no desempenho por série (2(3) = 20,737; p = 0,0001). Para realizar o teste qui-quadrado, vamos elaborar as hipóteses:



Hipóteses estatísticas

Hipóteses do pesquisador

Ho: 1 = 2 = 3 = 4

A proporção de acertos () no problema 13 é igual em todas as séries

H1: i  j

A proporção de acertos no problema 13 é diferente nas séries



      1. Uma variável quantitativa em função de uma qualitativa. Poderia ser idade ou o número de problemas resolvidos corretamente (pontos) em relação ao sexo (duas categorias: teste t-student) ou em relação à série (quatro categorias, teste F ou análise de variância).


i) o uso do teste t-student: desempenho por sexo:


Figura 7. Boxplot para acompanhar o teste de igualdade de duas médias.

Tabela 5. Estatísticas do número de respostas corretas dadas aos seis problemas por sexo.




Sexo

N

Mínimo

Máximo

Média

Desvio padrão

Masculino

141

0

6

2,41

1,712

Feminino

119

0

6

2,30

1,830

Geral

260

0

6

2,36

1,764



Hipóteses estatísticas

Hipóteses do pesquisador

Ho: 1 = 2

A pontuação média dos meninos é igual à pontuação média das meninas.

H1: 1  2

A pontuação média dos meninos é diferente da pontuação média das meninas.


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