CAPÍTULO VI – APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS
1.2 Caracterização dos Sujeitos
Dos 385 questionários distribuídos, foram recebidos 223, representando 57,9% dos respondentes. Com relação ao número de questionários respondidos por escolas de medicina, nos temos os seguintes dados:
ESCOLAS QUESTIONÁRIOS
DISTRIBUÍDOS QUESTIONÁRIOS RESPONDIDOS TOTAL %
UFPE 158 110 69,6%
UPE 162 76 46,9%
EPM 65 37 56,9%
Ao analisar o perfil dos respondentes, verificou-se um maior número de mulheres, representando 53,4% frente a 46,6% dos respondentes do sexo masculino. Quanto à idade, constatou-se um público jovem, cerca de 87,4% entre 20 e 29 anos, o percentual restante (12,6%) tinham idades inferiores aos 20 anos. Ao analisar o período em que os estudantes se encontravam matriculados no curso, observamos que a maioria dos questionários respondidos mostrava está cursando entre o 3º e 7º períodos conforme Quadro 13:
PERÍODOS QUESTIONÁRIOS RESPONDIDOS PERCENTUAL
3º 32 14,3% 4º 66 29,6% 5º 16 7,2% 6º 15 6,7% 7º 44 19,7% TOTAL 77,5% Quadro 13 – Questionários Respondidos x Períodos
Observar no Quadro 13, que a maioria dos respondentes (77,5%) já possuíam mais de um ano e meio no curso e o restante dos questionários respondidos (22,5%) foi distribuído em outros semestres.
Outro ponto que consideramos importante na caracterização dos sujeitos da pesquisa é saber em que local se dá o acesso ao sistema de informação da BVS, e se, além do acesso a BVS, existe a utilização de outros sistemas de informação.
ACESSO EM CASA ACESSO NA ESCOLA ACESSO EM CASA E ESCOLA
48,4% 22,4% 26,9%
É importante frisar que nas opções do local de acesso ao sistema de informação da BVS o respondente tinha a possibilidade de optar por mais de um local para acessar a BVS. As outras possibilidades de acesso: cyber; casa/cyber; casa/trabalho; escola/cyber; escola/trabalho; cyber/trabalho e finalmente casa/escola/cyber/trabalho não obtiveram percentuais maiores que 1%.
Ao questionarmos o aluno sobre a utilização de outros sistemas de informação para auxiliar em suas pesquisas acadêmicas, 84,3% responderam que, se utilizam de outros sistemas de informações. A partir dessa afirmação, pedimos que eles nos informassem o nome das ferramentas que utilizam em seus trabalhos de pesquisa. Reunimos as informações por categorias, e onde se lê:
a) Buscadores da Internet - entenda-se como sendo a ferramenta Google e Google Acadêmico;
b) Base de dados em saúde – as bases de dados Scielo, PubMed e Medline;
c) Livros e/ou periódicos impressos – livros e períodos na área de saúde, especificamente na medicina.
BUSCADORES
DA INTERNET BASES DE DADOS EM SAÚDE LIVROS E/OU PERIÓDICOS
IMPRESSOS
BUSCADORES DA INTERNET E BASES DE DADOS EM SAÚDE
18,8% 32,7% 5,3% 18,4%
Quadro 15 – Canais de Informação Utilizados em Pesquisas Acadêmicas.
Em 22,5% dos casos não foi informado que canais de informação são utilizados. Também foi observada a concomitância entre as ferramentas por categorias acima
exemplificadas (buscadores da Internet, base de dados em saúde, livros e/ou periódicos impressos), porém não atingiram percentual superior 2%.
Após a apresentação do perfil dos respondentes e das escolas de medicina podemos iniciar a análise dos resultados propriamente dita.
2 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS
A apresentação dos resultados desta pesquisa está estruturada de acordo com os objetivos específicos que se buscou atingir, mencionados no Capítulo I:
2.1 Detectar a Existência Treinamento no Manuseio do Sistema da BVS e se
o Mesmo foi Adequado
Ao analisarmos a independência entre as variáveis em estudo, foi utilizado o teste qui- quadrado de independência. O teste qui-quadrado de independência é utilizado para testar a hipótese de que duas variáveis não estão relacionadas, isto é, são independentes.
Vejamos as pressuposições para execução do teste:
1. A escala de mensuração é no mínimo ordinal.
2. Para uso da aproximação pelo qui-quadrado ser boa, recomenda-se que as frequências esperadas não sejam inferiores a 5. Alguns autores sugerem que o teste de independência pelo qui-quadrado não seja utilizado se mais do que 20% das frequências esperadas sejam inferiores a 5 ou se alguma das frequências esperadas for menor do que 1.
3. No caso de tabelas de contingências 2x2, se alguma freqüência esperada for menor que 5, ou o tamanho da amostra for pequeno, menor que 20, recomenda-se usar o teste exato de Fisher, que é a versão exata do teste qui-quadrado de independência.
Sejam as hipóteses: H0 : As variáveis são independentes vs H1 : As variáveis não são
independentes.
A estatística de teste fornece uma maneira de verificar se as frequências observadas (Oij) na amostra estão suficientemente próximas das correspondentes frequências esperadas
ou teóricas (Eij) supondo que a hipótese H0 seja verdadeira.
A estatística de teste, proposta por Karl Pearson, para medir o grau de discrepância entre as Oij e Eij é no caso de as duas variáveis serrem independentes:
(
)
2 1 1 1 1 2 2 ~ ) )(s (r r = i s = j ij ij ij χ E E O = χ∑∑
− − − ,que tem sob a hipótese nula (H0), aproximadamente uma distribuição qui-quadrado com (r-
1)(s-1) graus de liberdade, onde Eij são as frequências esperadas (ou teóricas).
Temos a seguinte regra de decisão:
Valores pequenos do qui-quadrado calculado, χ2 , são consistentes com a hipótese
nula de independência, e quanto maior é o valor do χ2 , maior é a diferença entre Oij e Eij , e
maior será a dependência entre as variáveis. Logo os valores críticos do teste devem ser fixados na cauda direta da distribuição 2
1 1)(s ) (r
χ − − . Então rejeitamos H0 quando χ
2 ≥ 2 1 1)(s );α (r χ − − , onde 2 1 1)(s );α (r
χ − − denota o ponto para o qual uma variável χ
2
, distribuída como
uma qui-quadrado com (r-1).(s-1) graus de liberdade, satisfaz P
(
χ2 ≥ χ(r2−1)(s−1);α)
=α.De acordo com o problema e adotando um nível de significância α = 0,05, temos como solução:
Teste não paramétrico Qui-Quadrado, onde: A1 (Houve treinamento na utilização do sistema da BVS) e A2 (O tipo de treinamento fornecido foi adequado).
Tabela 7 – Houve treinamento na utilização do sistema da BVS x O tipo de treinamento fornecido foi adequado
A2 Total 3,00 6,00 9,00 A1 3,00 57 6 4 67 6,00 4 4 3 11 9,00 46 16 79 141 Total 107 26 86 219
Fonte: Dados da pesquisa 2008.
Tabela 8 - Chi-Square Tests.
Value df Asymp. Sig. (2-sided)
Pearson Chi-Square 61,421(a) 4 0,000
Likelihood Ratio 66,729 4 0,000
Linear-by-Linear Association 54,060 1 0,000
N of Valid Cases 219
a. 2 cells (22,2%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1,31.
Como foi adotada a escala de Likert, ou seja, pesos entre 1 e 5, sendo os mesmos inteiros, fizemos a substituição de 1 e 2 por 3, sendo esse o indicativo de discordância, fizemos também a substituição do 3 (da escala) por 6, onde esse por sua vez indica a neutralidade da opinião e por fim fizemos a substituição do 4 e 5 por 9, onde o 9 indica concordância do respondente.
Então de acordo com o p-valor = 0,00, leva-se a confirmação de que não há evidências para a aceitação da hipótese nula, ou seja, como p-valor = 0,00 < α = 0,05, logo as variáveis não são independentes o que mostra uma relação de dependência entre as mesmas, indicando que houve treinamento e a adequação do mesmo são correlacionados.
Vale salientar que a pressuposição 2, citada anteriormente, diz que alguns autores sugerem a não execução do teste se mais do que 20% das frequências esperadas sejam
inferiores a 5, como neste caso observou-se 22%, optou pela execução do teste devido ao tamanho da amostra que se fez significante.
No entanto façamos um teste estatístico para mediana com o objetivo de verificar se a dependência é positiva, ou seja, se há concordância de que o houve treinamento e o mesmo foi adequado, ou se a dependência é negativa, ou seja, se houve treinamento e o mesmo não foi adequado.
Façamos uso do teste do sinal para testarmos hipóteses a respeito da mediana.
Teste do Sinal - Pretende-se testar a hipótese “H0: µ = µ0” contra uma alternativa que pode
ser unilateral ou bilateral. Suponha-se a alternativa bilateral, ou seja, “H1: µ ≠ µ0”. De acordo
com H0, deverá haver tantas observações menores do que µ0 como maiores do que µ0, uma
vez que µ0 é o valor da mediana de acordo com a hipótese inicial, que no caso deste trabalho a
mediana é igual a µ0 = 3. Para efetuar o teste, começa-se por atribuir o sinal “+” às
observações maiores do que µ0 e o sinal “–” às observações menores do que µ0.
O teste pode ser desenvolvido com base na estatística Y = nº de observações maiores do que µ0 (também se pode desenvolver considerando Y’ = nº de observações menores do que
µ0). As observações exatamente iguais à mediana devem ser desprezadas antes de se iniciar o
teste.
Atendendo à definição de Y e à hipótese H0, tem-se que Y | H0 ~ B(n, ½), pois p = P[Y
> µ0] = ½. Assim, os valores exatos do nível e da potência do teste são determinados pela
distribuição binomial.
Note-se que a região de rejeição, expressa em termos da estatística Y, é determinada por RC = {Y ≥ c}, com c tal que α = sup P[Y pertence RC| H0]. A necessidade de lembrar
ser discreta e, por isso, poder acontecer que o risco de erro de 1ª espécie não seja nunca exatamente igual a α; terá, então, que ser menor do que α.
Quando n é levado, usa-se a aproximação da distribuição binomial à distribuição normal, lembrando que E[Y | H0 ] = n.p = 0.5n e que V[Y | H0 ] = n.p (1 – p) = 0.25n. Por
vezes usa-se um fator de continuidade (Y ± 0.5) ao considerar a distribuição assintótica.
Aplicando o teste da mediana para as variáveis A1: Houve treinamento e para A2: O tipo de treinamento foi adequado e usando um nível de significância α = 5% para todos os testes a partir de então, teremos as seguintes hipóteses: H0 : µ = 3,0 vs H1: µ > 3,0
Onde:
Tabela 9 - A1 - Houve treinamento
Frequência Percentual Acumulado
Observados < 3 67 30,00 30,0
= 3 11 4,93 34,5
> 3 145 65,02 100,0
Total 223 100,0
Fonte: Dados da pesquisa 2008.
Tabela 10 - A2 – O tipo de treinamento foi adequado
Frequência Percentual Acumulado
Observados < 3 111 49,8 49,8
= 3 26 11,7 61,4
> 3 86 38,6 100,0
Total 223 100,0
Fonte: Dados da pesquisa 2008.
Logo temos que: Teste de Significância para a mediana H0: µ = 3,0 vs H1: µ > 3,0
N Abaixo da mediana Acima da mediana P-valor A1 223 67 145 0,0000 A2 223 111 86 0,9680
A respeito da existência do treinamento, observa-se que não há evidências para rejeitarmos tal hipótese, ou seja, o treinamento foi realizado, no entanto a respeito de que o mesmo foi adequado, o teste mostra é que houve rejeição desta hipótese, logo a adequação do mesmo não foi confirmada.
Vale salientar que se adotou a escolha da mediana igual a 3, pois o peso 1 e 2, dizia respeito a discordância da variável em estudo, já os pesos 4 e 5, faziam referência a concordância da variável. Tais pesos foram atribuídos devido a escala escolhida, que foi a escala de Likert.