Métodos estatísticos utilizados

Em termos de estatística descritiva apresentam-se, para as variáveis das escalas e respetivas dimensões, alguns dados relevantes, como:

Os valores médios obtidos para cada variável (numa escala de 1 a 5, um valor superior a 3 é superior à média da escala).

Os valores do desvio padrão associados a cada variável que representam a dispersão absoluta.

O coeficiente de variação, que ilustra a dispersão relativa: quanto maior, maior é a dispersão.

Os valores mínimos e máximos observados.
Gráficos ilustrativos dos valores médios.

3.5.2. Alfa de Cronbach

É aplicada uma análise de fiabilidade através do coeficiente alfa de Cronbach. Este foi apresentado por Cronbach (1951), como uma forma de estimar a confiabilidade de um questionário aplicado numa pesquisa. O alfa mede a correlação entre respostas num questionário através da análise do perfil das respostas dadas pelos respondentes.

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Trata-se de uma correlação média entre perguntas. Dado que todos os itens de um questionário utilizam a mesma escala de medição, o coeficiente α é calculado a partir da variância dos itens individuais e da variância da soma dos itens de cada avaliador.

Os utilizadores deste método têm-no sugerido como conservador especialmente para os casos em que os itens da escala são heterogéneos, são dicotómicos ou definem estruturas multi-fatoriais: o alfa de Cronbach fornece uma sub-estimativa da verdadeira fiabilidade da medida.

3.5.3. Coeficientes de Correlação: Pearson e Spearman

Quando as variáveis cuja relação se pretende estudar são variáveis quantitativas, como as resultantes da construção de escalas, podem ser analisadas utilizando o coeficiente de correlação de Pearson R, que é uma medida da associação linear entre variáveis quantitativas e varia entre -1 e 1. Quanto mais próximo estiver dos valores extremos, tanto maior é a associação entre as variáveis.

Para que se possa aplicar o coeficiente de correlação de Pearson R, tem que verificar-se a normalidade das distribuições para todas as variáveis relacionadas ou que a amostra seja de grande dimensão, como no caso em estudo.

3.5.4. Teste t de Student e teste de Mann-Whitney

Os testes estatísticos servem para averiguar se as diferenças observadas na amostra são estatisticamente significantes, ou seja, se as conclusões da amostra se podem inferir para a população.

O valor de 5% é um valor de referência utilizado nas Ciências Sociais para testar hipóteses, significa que estabelecemos a inferência com uma probabilidade de erro inferior a 5%.

Quando se pretende analisar uma variável quantitativa nas duas classes de uma variável qualitativa nominal dicotómica.

Para realizar o cruzamento entre as variáveis quantitativas e a variável qualitativa nominal dicotómica pode utilizar-se o teste paramétrico t de Student, por forma a verificar a significância das diferenças entre os valores médios observadas para ambos os grupos da variável nominal dicotómica.

Explicação do teste: O teste t é antecedido por um teste de hipóteses à igualdade das variâncias em cada um dos grupos, que é o teste de Levene:

H0: A variância (desvio padrão) é igual para ambos os grupos da variável dicotómica.

H1: A variância (desvio padrão) é diferente para os dois grupos da variável dicotómica.

Quando o valor de prova deste teste é superior ao valor de referência de 5%, não se rejeita a hipótese nula, caso contrário rejeita-se e aceita-se a hipótese alternativa.

Quando o valor de prova é superior a 5%, não se rejeita H0 e consideram-se as variâncias iguais para os dois grupos.

Quando o valor de prova é inferior a 5% rejeita-se H0 e aceita-se H1: consideram-se as variâncias diferentes para os dois grupos.

Estes resultados são considerados para a análise do teste t: considera-se a linha superior ou a linha inferior, consoante as variâncias se consideram iguais ou diferentes, respetivamente. Considera-se a linha superior para variâncias iguais e a linha inferior para variâncias diferentes.

O teste t coloca as seguintes hipóteses:

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H1: Existe diferença entre a média das variáveis quantitativas, para cada um dos grupos da variável dicotómica.

Quando o valor de prova do teste t é superior a 5%, aceita-se a hipótese nula, ou seja, não há diferenças entre os dois grupos. Quando o valor de prova é inferior a 5%, rejeita- se a hipótese nula, de a média ser igual para os dois grupos, ou seja, há diferenças entre os dois grupos.

Para aplicar um teste estatístico paramétrico, é necessário verificar o pressuposto da normalidade das distribuições das variáveis, o que pode ser realizado com o teste K-S (Kolmogorov-Smirnov com a correcção de Lilliefors), no entanto, como os grupos em estudo são de grande dimensão, não é necessário a verificação deste pressuposto e pode aplicar-se o teste paramétrico, sem a necessidade de recorrer ao teste não paramétrico equivalente, o teste de Mann-Whitney.

3.5.5. Modelos Lineares Generalizados Multivariados (MANOVA)

O procedimento de Modelos Lineares Generalizados Multivariados (Multivariate Generalized Linear Models) permite modelar os valores de múltiplas variáveis dependentes quantitativas (escalares), com base nas suas relações com variáveis preditoras, quer qualitativas (em categorias), quer quantitativas (escalares). Neste trabalho serão utilizadas apenas variáveis quantitativas. O procedimento tem por base o modelo linear geral, em que se assume que os fatores (variáveis preditoras) apresentam relações lineares para as variáveis dependentes.

As variáveis quantitativas são fatores cujos níveis podem ter efeitos sobre o valor das variáveis dependentes (VDs).

O procedimento MANOVA testa as seguintes hipóteses:

Hipótese nula: As VDs não apresentam relação com os fatores quantitativos.
Hipótese alternativa: As VDs apresentam relação com os fatores quantitativos.

O procedimento produz um modelo com todas as interacções fatoriais, o que significa que cada combinação dos níveis de cada fator pode ter um efeito diferente sobre a variável dependente.

No decorrer dos testes de hipóteses realizados relativamente às estimativas dos parâmetros, será realizado o estudo de alguns pressupostos.

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