O índice de qualidade do Sono de Pittsburg (PSQI) resulta do somatório dos 7 componentes e de acordo com a pontuação obtida os inquiridos serão classificados conforme

se segue:

Em síntese o instrumento de recolha de dados utilizado permitiu obter informações acerca das seguintes variáveis:

Caracterização sócio-demográfica

 Idade;  Sexo;  Estado civil;  Escolaridade;

 Pensão ou outro meio de subsistência;  Valor da pensão;

 Satisfação com o valor da reforma  Local onde reside;

 Coabitação;

<5 – Boa Qualidade de sono

 Opção de viver no lar;  Frequência das visitas.

Estilos de vida

 Ocupação dos tempos livres;  Prática de actividade física;

o Tipo de actividade física; o Frequência da actividade física.  Costuma apanhar sol durante o dia;  Tipo de Alimentação

o Alimentação ligeira (sopa e fruta);  Consumo de Álcool;

 Hábitos Higiénicos;  Consumo de Tabaco;

o Frequência da droga consumida;  Consumo de café;

 Consumo de chá;

 Actividades de entretenimento;  Hábito de leitura;

Qualidade de Sono

 Qualidade subjectiva do sono;  Latência do sono;

 Duração do sono;

 Eficiência do sono habitual;  Perturbações do sono;

 Uso de medicação para dormir;  Disfunção diurna.

4.4 – PRODECIMENTOS NA SELECÇÃO DA AMOSTRA E NA APLICAÇÃO DO INSTRUMENTO DE RECOLHA DE DADOS

As pesquisas sociais abrangem normalmente um universo de elementos tão grande, que se torna impossível considerá-los na sua totalidade. Por essa razão (...) é frequente trabalhar com uma amostra ou seja “fracção de uma população sobre a qual se faz o estudo” (Fortim, 2009).

Para o nosso estudo recorremos a uma amostragem não probabilística por conveniência que teve por base a população idosa com 65 ou mais anos, residentes no Concelho de Penamacor. A aplicação do questionário foi efectuada nos meses de Setembro a Novembro de 2010.

A amostra final perfaz assim 90 idosos, 24 vivem numa Instituição para a Terceira Idade (Lar Dª Bárbara Tavares da Silva) e 66 vivem no seu próprio domicílio na aldeia do Vale da Senhora da Póvoa.

O principal objectivo subjacente á escolha deste tipo de amostra, prendeu-se com facto de podermos dispor com maior facilidade dos sujeitos para o estudo, dado ser o concelho de residência da autora do estudo.

A realização de qualquer pesquisa, implica não só delinear uma população, mas também desenvolver um conjunto de acções, no sentido de alcançar os objectivos inicialmente propostos para o estudo. Além disso torna-se fundamental que todos os procedimentos a desencadear, se façam segundo uma rigorosa conduta ética respeitando os princípios da beneficência, da justiça e de um respeito integral pela dignidade humana. Assim foi dirigido um ofício á entidade responsável pelo Lar Dª Bárbara Tavares da Silva, no sentido de nos ser autorizada a aplicação dos instrumentos de colheita de dados aos idosos institucionalizados. (Apêndice I). No pedido feito, era indicado o responsável pela pesquisa, explicitados os objectivos e interesses do estudo, garantida a confidencialidade em relação aos resultados, bem como a promessa de evitar perturbações no funcionamento dos serviços e instituições. A autorização foi rapidamente deferida pela entidade da instituição acima referida. (Anexo II)

Em relação aos idosos a viver no domicílio, antes da aplicação do questionário foi explicado os principais objectivos do estudo e pedido o seu consentimento informado para colaborar nesta pesquisa. Entendemos este requisito não só como um preceito legal mas sobretudo um direito moral de todas as Pessoas.

Tivemos ainda em atenção as questões éticas inerentes à qualificação dos pesquisadores em áreas gerontológicas, aos quais é exigido um padrão mínimo de competências, no sentido de evitar riscos que possam gerar dados pouco confiáveis. Neste contexto a aplicação dos questionários foi apenas realizada pela autora do estudo. Procurou-se que os contactos com os idosos ocorressem sempre em clima cordial e reservado.

4.5 - PROCEDIMENTO ESTATÍSTICO

Após a colheita de dados, procedeu-se a uma primeira análise de todos os questionários, tendo seguidamente processado a sua codificação e tabulação de modo a prepararmos o tratamento estatístico.

Na análise dos dados, recorremos á estatística descritiva e analítica. Em relação à primeira, determinámos frequências absolutas e percentuais, algumas medidas de tendência central ou de localização como médias e medidas de variabilidade ou dispersão como amplitude de variação, coeficiente de variação e desvio padrão, para além de medidas de assimetria e achatamento, de acordo com as características das variáveis em estudo.

O coeficiente de variação permite comparar a variabilidade de duas variáveis devendo os resultados obtidos serem interpretados de acordo com Pestana e Gageiro, (2005), do seguinte modo.

Quadro 4 – Grau de dispersão em função do coeficiente de variação

Coeficiente de variação Classificação do Grau de dispersão

0% - 15% Dispersão baixa

16% - 30% Dispersão moderada >30% Dispersão alta

No que respeita á estatística inferencial, fizemos uso da estatística paramétrica e não paramétrica.

A utilização de testes paramétricos exige a verificação simultânea de duas condições: a primeira é que as variáveis de natureza quantitativa possuam distribuição normal e a segunda que as variâncias populacionais sejam homogéneas caso se esteja a comparar duas ou mais amostras populacionais, (Marroco, 2007). Deste modo, para estudo da normalidade da distribuição das variáveis foi usado o teste de Kolmogorov-Simirnov enquanto para testar a homogeneidade das variáveis se recorreu ao teste de Levene por ser um dos mais potentes (Marroco, 2007).

Este autor acrescenta ainda que os testes paramétricos são robustos á violação do pressuposto da normalidade desde que as distribuições não sejam extremamente pequenas (Marroco, 2007), o que aliás, vai de encontro ao referido por Pestana e Gageiro, (2005) quando afirma que para alguns grupos amostrais com N superior a 30, a distribuição t com x graus de liberdade aproxima-se da distribuição normal, independentemente da distribuição amostral não apresentar características de curvas gaussianas.

Já a estatística não paramétrica foi utilizada em alternativa aos testes paramétricos, quando as condições de aplicação destes, nomeadamente a homogeneidade de variâncias entre os grupos não se verificou (Marroco, 2007) ou seja, só recorremos a estes testes quando o cociente entre o número de elementos que constituem a amostra maior com a menor foi superior a 1.5 (Pestana & Gageiro, 2005). Estes testes são menos potentes que os correspondentes testes paramétricos deduzindo-se daí que a possibilidade de rejeitar Ho é muito menor.

Assim, quanto à estatística paramétrica e não paramétrica destaca-se:

 Testes t de Student ou teste de U-Mann Whitney (Umw) – para comparação de médias de uma variável quantitativa em dois grupos de sujeitos diferentes e quando se desconhecem as respectivas variâncias populacionais;

 Teste de Kruskal-Wallis (KW) - é o teste apropriado para comparar as distribuições de duas ou mais variáveis pelo menos ordinais em duas ou mais amostras independentes;

 O coeficiente de correlação de Pearson – é uma medida de associação linear que foi usada para o estudo de variáveis quantitativas. A correlação indica que os fenómenos não estão indissoluvelmente ligados, mas sim, que a intensidade um (em média) é acompanhada tendencialmente com a intensidade do outro, no mesmo sentido ou em sentido inverso. Por isso os valores oscilam entre -1 e +1. Se a associação for negativa a variação entre as variáveis ocorre em sentido contrário, isto é, os aumentos de uma variável estão associados em média á diminuição da outra; se for positiva a variação das variáveis ocorre no mesmo sentido. Acresce ainda dizer referir que a comparação de dois coeficientes deve ser feita em termos do seu valor ao quadrado designado por coeficiente de determinação (R2) que indica a percentagem de variação de uma variável explicada pela outra, e que tanto R como R2 não experimentam relações de causalidade. A violação de normalidade afecta pouco o erro tipo 1 e a potência do teste principalmente quando se trabalham grandes amostras;

Em relação às correlações de Pearson que este tipo de teste gera, utelizamos os valores de r que, por convenção, Pestana e Gageiro (2005) sugerem que:

 r <0.2 – associação muito baixa  0.2≤ r ≤ 0.39 – associação baixa  0.4≤ r ≤0.69 – associação moderada  0.7≤ r ≤0.89 – associação alta  0.9 ≤ r ≤1 – associação muito alta

 Teste de qui quadrado (X2) – para o estudo da relação entre variáveis nominais. Aplica-se a uma amostra em que a variável nominal tem duas ou mais categorias comparando as frequências observadas com as que se esperam obter no universo, para se inferir na relação existente entre as variáveis. Se as diferenças entre os valores observados e esperados não se considerarem significativamente diferentes, o valor do teste pertence à região da aceitação e as variáveis são independentes, caso contrário, rejeita-se a hipótese de independência ou seja os valores teste pertence á região crítica. Quando há relação entre as variáveis, os resíduos ajustados estandardizados situam-se fora do intervalo -1.96 2 1.96, para p=0.05, (Pestana & Gageiro, 2005);

Na análise estatística utilizámos os seguintes valores de significância:

 P < 0.05* - diferença estatística significativa

 P < 0.01** - diferença estatística bastante significativa  P < 0.001*** - diferença estatística altamente significativa  P > = 0.05 n.s – diferença estatística não significativa

Acresce referir que no decurso do tratamento estatístico foram detectadas respostas omissas a várias questões às quais se procedeu ao seu tratamento estatístico no intuito de determinar se as mesmas ao revelarem-se significativas poderiam por em causa toda a validade do estudo.

A apresentação dos resultados efectuou-se com o recurso de tabelas, onde se apresentam os dados mais relevantes. Omitiu-se nas mesmas o local, a data e a fonte, uma vez que todos os dados foram colhidos através do instrumento de colheita de dados aplicados a idosos. A descrição e análise dos dados procuraram obedecer à ordem por que foi elaborado o instrumento de colheita de dados.

Todo o tratamento estatístico foi processado através do programa SPSS (Statistical

Package for the Social Sciences) versão 19.0 par o Windows.

Postas estas considerações metodológicas, iniciamos no capítulo seguinte a apresentação e análise dos dados.

CAPÍTULO 4