Análise de díades: Modelo APIM (Actor Partner Interdependence Model)

Antes de passarmos à apresentação dos resultados das díades, passamos a apresentar o racional que esteve na base dos resultados obtidos para o Estudo 2.

Para a análise diádica, recorreu-se ao Actor-Partner Interdependence Model (APIM). O Actor-Partner Interdependent Model (APIM: Kashy & Kenny, 1999; Kenny, 1996) tem vindo a ser cada vez mais utilizado nas ciências sociais; por exemplo, em estudos sobre emoções (Butler, Egloff, Wilhelm, Smith, Erickson, & Gross, 2003), na área da saúde (Butterfield, 2001), competências de comunicação (Lakey & Canário, 2002), personalidade (Robins, Caspi, & Moffitt, 2000), e estilos de vinculação (Campbell, Simpson, Kashy, & Rholes, 2001).

Dados/Instrumentos Análise efetuada Tabela Estudo

Questão 8

SD+PCLI Análise

Correlação

CAPÍTULO VI: Apresentação de Resultados

187 Este modelo tem sido recomendado na área do estudo de famílias (Rayens & Svavardottir, 2003), dos relacionamentos próximos (Campbell & Kashy, 2002), e na avaliação de resultados do tratamento em terapia de casal (Cook, 1998; Cook & Snyder, 2015). A razão da escolha deste modelo estatístico é a possibilidade que ele oferece na avaliação dos efeitos bidirecionais dentro da díade a partir de uma relação interdependente nas relações. O objetivo do modelo é precisamente o de mensurar a interdependência em relações interpessoais, sendo que se considera que existe interdependência em relações onde as emoções, cognições ou comportamentos de um membro influenciam as emoções, cognições ou comportamentos do outro membro da díade (Kelley, Holmes, Kerr, Reis, Rusbult & Lange, 2003, cit in Kenny, Kashy & Cook, 2006). Ou seja, a consequência da interdependência é que as observações de dois indivíduos que formam a díade estão ligadas ou correlacionadas de tal forma que o conhecimento de uma pontuação fornece informações sobre a observação do outro parceiro da díade. A vantagem que este procedimento apresenta comparativamente à ANOVA e à regressão múltipla é que não assume a independência ds observações, isto é, não correlacionadas, quando na realidade a correlação existente indica que não são observações independentes (Cook & Kenny, 2005; Kenny et al., 2006). Nos casos em que não há independência de observações, deve-se ter em conta, como unidade de análise, a díade (Kenny, 1996; Kenny & Judd, 1986). Deste modo, o APIM permite reter os valores de observação individuais, de forma integrada na díade, o que possibilita estimar parâmetros tanto individuais como diádicos (Cook & Kenny, 2005; Kenny et al., 2006).

O esquema abaixo representado ilustra o modelo.

CAPÍTULO VI: Apresentação de Resultados

Os valores X1 e X2 são os valores da medida da pessoa A e da pessoa B que se espera que prevejam Y1e Y2. As setas vermelhas indicam a correspondência do efeito do ator sobre os resultados sendo que as setas verdes correspondem ao efeito que o parceiro tem nesses mesmos resultados. A cada um dos resultados está associada uma variável de erro (r1 e r2). Por fim, entre X1 e X2 existe uma correlação, que permite, no caso de predição de uma variável X sobre uma variável Y, o controlo da outra variável X, de modo que, o efeito do ator é estimado tendo em conta o efeito do parceiro e o efeito deste último é também estimado tendo em conta o efeito do ator (Cook & Kenny, 2005; Kenny et al., 2006). O modelo suporta ainda a adição de variáveis medidoras de características individuais dos membros da díade, cujos efeitos podem ser como ator e como parceiro.

Tal como noutros procedimentos de análise multivariada, o modelo APIM usa análises de dados diádicos bem como modelagem multinível (Kenny et al., 2006). Os dados individuais são alinhados dentro de unidades de casal; em vez de indivíduos, a unidade amostral é diádica, à qual se associa um erro padrão estimado (Acock, Van Dulmen, Allen, & Piercy, 2005).

O método APIM, ao tratar dados não-independentes, é particularmente adequado para lidar com situações de variáveis independentes mistas: variáveis que variam tanto dentro como entre díades (Kenny et al., 2006). Os dados são modelados a nível individual e as variáveis são diferenciadas em função das características distintas e únicas de cada díade- membro da amostra.

Esta metodologia de análise de dados permite distinguir se os resultados individuais são devido às características próprias do indivíduo/ perceções do funcionamento da relação (efeito ator), devido a características / perceções do seu/sua parceiro de relacionamento (efeito parceiro), ou devido tanto a si mesmo/a como ao seu/sua parceiro/a (efeito de casal).

Existem quatro interpretações possíveis dos resultados do modelo APIM (Kenny et al., 2006). Em primeiro lugar, quando o efeito-ator é significativamente diferente de zero e o efeito- parceiro igual a zero, o modelo é orientado para o ator. Portanto, os resultados individuais são provavelmente relevantes, devido às características dos indivíduos / perceções de

CAPÍTULO VI: Apresentação de Resultados

189 funcionamento da relação em oposição às características do seu parceiro ou sua perceção do funcionamento do relacionamento.

Figura 10. Representação do efeito ator: kp = AE/PE

Em segundo lugar, se o efeito-parceiro for significativamente diferente de zero e o efeito-ator igual a zero, o modelo é orientado para o parceiro. Um modelo orientado para o parceiro sugere que os resultados dos indivíduos são relevantes devido às características ou perceções de relacionamento do seu / sua parceiro/a, ao contrário das suas características ou perceções.

Figura 11. Representação do efeito-parceiro. k = PE/AE.

Se o efeito-ator não é significativamente diferente do efeito-parceiro, o modelo é orientado para o casal. Como tal, tanto para o indivíduo (efeito- ator) como para seu/sua parceiro/a (efeito-parceiro) existe uma mesma contribuição para a compreensão dos resultados. Se a soma do efeito-ator e parceiro for igual a zero (os efeitos anulam-se), o modelo reflete um modelo de

CAPÍTULO VI: Apresentação de Resultados

comparação social, o que significa que um indivíduo compara-se a si mesmo com o seu parceiro.

Figura 12. Representação do efeito casal: PE1 = a1*k1 e PE2 = a2*k2.

Figura 13. Representação do efeito casal: PE1 = a2*k2 e PE2 = a1*k1

Como referido, APIM é uma abordagem diádica analítica concebida para medir a interdependência dos dados em díades ao contrário dos procedimentos estatísticos tradicionais que assumem observações independentes (Kenny et

al., 2006). A análise APIM permite observar qual o efeito da variável

independente tanto ao nível do próprio resultado da variável dependente (efeito Ator) como na variável dependente do outro elemento da díade (efeito parceiro).

CAPÍTULO VI: Apresentação de Resultados

191 Este modelo permite a estimativa de fatores tanto ao nível Individual (intrapessoal) como diádico (interpessoais) permitindo assim uma análise da influência de variáveis de uma pessoa nos resultados do próprio (efeitos ator), bem como sobre o outro parceiro (efeitos parceiro).

Como recomenda a literatura (Ledermanna, Machob & Kennyc, 2011), foram organizados os dados usando uma estrutura de díade, deste modo cada registo correspondia para uma díade, incluindo resultados individuais sobre cada um variando bem como as pontuações.

De seguida são apresentadas as análises e resultados elaborados para responder aos objetivos e questões de investigação relativos ao Estudo 2.