Saturday, April 26, 2014

CONFIABILIDADE DE QUESTIONÁRIOS


 

 Confiabilidade de um instrumento de medição (reliability of a measurement instrument) é a extensão em que o instrumento produz resultados reprodutíveis.

      Um instrumento de medição pode ser confiável e não ser válido. No entanto, um instrumento de medição só será válido se for confiável.

     Vamos discorrer aqui sobre a confiabilidade de um questionário. Um questionário é confiável se fornecer resultados consistentes quando replicado em condições similares. Existem dois tipos de confiabilidade: a interna e a externa.

    Confiabilidade externa (external reliability): refere-se à extensão com que os resultados de um questionário variam quando aplicados em ocasiões diferentes (estabilidade) ou por examinadores diferentes (equivalência), aos mesmos participantes de pesquisa.

 

§  Um questionário tem estabilidade se forem obtidos os mesmos resultados quando aplicado duas ou mais vezes às mesmas pessoas. Para medir a estabilidade, usamos o método do teste reteste. 

§  Um questionário apresenta equivalência se dois ou mais examinadores obtiverem os mesmos resultados, quando o administrarem às mesmas pessoas. Para medir equivalência, calculamos a confiabilidade entre examinadores.

 

Teste reteste (test-retest method): avalia a estabilidade, ou seja, a extensão com que as pessoas respondem as mesmas perguntas da mesma forma, depois de certo tempo. Para isso, o questionário é administrado duas vezes (primeiro o teste, depois o reteste), para o mesmo grupo de pessoas. A aplicação do método exige duas pressuposições, nem sempre realistas: primeiramente, nada deve acontecer no período que decorre entre o teste e o reteste que modifique a opinião dos respondentes e, ainda, eles não devem estar lembrados, quando fazem o reteste, das respostas dadas no teste.

     Uma medida estatística da estabilidade das respostas no teste e reteste de um questionário é o coeficiente de correlação de Pearson. Calcula-se a correlação entre o escore (total) dos respondentes no “teste” e o escore (total) quando o questionário foi aplicado pela segunda vez – o “reteste”. O coeficiente de correlação é usado como índice da confiabilidade do questionário (obviamente, quanto mais alto é o coeficiente de correlação, maior é a confiabilidade).


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                                       Exemplo

 

MESQUITA e VIEIRA (2009)1 administraram o questionário Perfil do Impacto de Saúde Oral, conhecido como OHIP, (Oral Health Impact Profile) para 916 funcionários e professores da rede estadual de ensino de Montes Claros, MG (2). Os questionários estavam numerados, mas foram distribuídos aleatoriamente e respondidos anonimamente. Quando distribuiu os questionários, a pesquisadora explicou aos respondentes que deveriam memorizar o número escrito no questionário, embora esse número não os identificasse. Isto porque eles seriam chamados novamente para responder o mesmo questionário. Os que aceitassem o convite deveriam então colocar, no segundo questionário, o número do primeiro, pois seria o reteste do questionário.  

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Confiabilidade entre examinadores (Inter-rater reliability): Se o mesmo questionário puder ser aplicado aos mesmos respondentes por dois ou mais pesquisadores, é possível obter uma medida da confiabilidade entre examinadores, de duas maneiras diferentes:


·       Calculando a proporção de escores que estão em perfeita concordância;

·       Calculando o coeficiente de correlação entre os escores obtidos pelos participantes com os dois entrevistadores. Se forem mais de dois examinadores, calcule a média dos coeficientes de correlação dos escores obtidos por participante com cada par de entrevistadores.

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                                       Exemplo

 

Lobbestael, J; Leurgans M; Arntz (2011)2 administraram o questionário conhecido como Manual de Entrevista Clínica Estruturada para o Diagnóstico e a Estatística de Transtornos Mentais a 151 pacientes internados e ambulatoriais e controles, não-pacientes. Os examinadores administravam os questionário independentemente, sem saber os resultados obtidos pelos outros. Depois, analisaram os resultados, que revelaram concordância entre os examinadores.

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Confiabilidade interna ou consistência interna de um questionário1 é a extensão em que os diversos itens que o compõem o questionário conduzem às mesmas respostas.

Existem vários métodos para estimar a confiabilidade interna de um questionário, mas os mais conhecidos são:

 

·           Método da divisão em metades

·           Alfa de Cronbach

                         

Método da divisão em metades (split-half method)para usar este método, divide-se o questionário em duas partes iguais: por exemplo, a metade superior e a metade inferior, ou o conjunto dos itens de número par e o conjunto dos itens de número impar. Calcula-se, então, a correlação entre “o somatório dos escores obtidos pelos respondentes quando se aplicou a primeira metade do questionário” e “o somatório dos escores obtidos pelos respondentes quando se aplicou a segunda metade do questionário”. O coeficiente de correlação, nesse caso, ajustado para o tamanho inicial do questionário, é um indicador da confiabilidade.

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                            Exemplo                               


O diretor de uma escola quer saber se um professor mostra conhecer a disciplina que leciona. Fez então um questionário de auto-aplicação para os alunos. Para estudar a confiabilidade pelo método da divisão em metades, o diretor deve aplicar o questionário e depois dividir em dois, com metade das questões em cada parte. Calcula, então, a correlação (que deve ser alta) entre os pontos obtidos nas duas metades.

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Alfa de Cronbach: é uma medida da consistência interna de um questionário – um dos aspectos de confiabilidade. Definitivamente, é a medida mais usada, não só por ser fácil de calcular como também poder ser calculada mesmo quando se aplica o questionário uma única vez. Mas nem sempre é bem entendida nem bem interpretada. Veja mais sobre o alfa de Cronbach em outra postagem, deste mesmo blog.





Sunday, April 06, 2014

Sete Ferramentas Estatísticas da Qualidade


As Sete Ferramentas Estatísticas da Qualidade são um conjunto de técnicas gráficas usadas para compreender e melhorar um processo de produção. A denominação Sete Ferramentas Estatísticas da Qualidade surgiu no Japão logo após a Segunda Guerra Mundial1, quando as empresas precisaram capacitar grande quantidade de mão de obra para o controle da qualidade. Como não era possível ensinar estatística para todos os trabalhadores, concentraram esforços no treinamento de pessoas para desenhar gráficos que fossem simples, mas resolvessem a maior parte das questões. Esses gráficos constituem as Sete Ferramentas Estatísticas da Qualidade 2 .

 

1.   Fluxograma é a representação visual da sequência de passos do processo3.

2.  Diagrama de causa e efeito é a ferramenta estatística que mostra a relação entre todos os fatores (as causas) que levam a determinada situação (o efeito). As causas primárias, depois de identificadas são subdivididas em causas secundárias .

3. Folha de verificação é uma planilha previamente preparada para o registro de informações que devem ser coletadas em passos específicos do processo.

4.  Diagrama de Pareto é um gráfico de barras ordenadas da maior para a menor. No eixo horizontal são colocados os tipos de perdas e no eixo vertical as quantidades perdidas, de maneira que a ordem das barras mostre a importância relativa dos tipos de perdas.

5.   Histograma é o gráfico que mostra, por meio das barras verticais desenhadas lado a lado, a distribuição de frequências de uma variável, revelando padrões difíceis de reconhecer quando os dados estão apresentados somente em tabela.

6.   Diagrama de dispersão é um gráfico que permite visualizar a possível relação entre duas variáveis numéricas.

7.  Gráfico de controle é o método mais usado para monitorar o desempenho de um processo ao longo do tempo. 

 Referências

 

1.  Kume, H. Statistical methods for statistical improvement. Tóquio, The Association of Overseas Technical Scholarship. 1988

2.     Vieira, S. Estatística para a Qualidade. 3 ed. Rio de Janeiro, Elsevier, 2014

3.     Quality Glossary http://asq.org/glossary/p.html

4.      http://www.businessdictionary.com/definition/cause-and-effect-diagram.html#ixzz2y2lFhbsQ