PESQUISADO E POSTADO, PELO PROF. FÁBIO MOTTA (ÁRBITRO DE XADREZ).
REFERÊNCIA:
http://ludicum.org/MR/textos/ArtigoSPM.pdf
Os testes foram aplicados pela
investigadora na presença dos titulares de turma.
O critério para a selecção das escolas onde foi efectuada a pilotagem assenta na
proximidade à residência da investigadora, constituindo, assim, um critério de conveniência.
A elaboração dos critérios de correcção assenta nos princípios referidos por Charles,
Lester e O'Daffer (1992), nomeadamente no ponto "Analityc Scoring Scale"(p. 30), fazendo
uma analogia para o teste do estudo.
A correcção do teste foi um momento muito trabalhoso que exigiu alguma organização
e persistência devido ao grande número de questões. Foram passados 437 testes com 24
questões cada, o que perfaz um total de 10488 questões a corrigir (excluindo a pilotagem).
Para auxiliar a correção, a investigadora recorreu a um teste pré-corrigido e anotado
com as cotações constantes nos critérios de correcção. Procurou que a correcção fosse um
trabalho diário de aproximadamente uma hora, o que nem sempre sucedeu (não por excesso
mas por defeito).
Para testar a fiabilidade do teste utilizou-se o valor de Alpha de Cronbach uma vez que
este mede a consistência interna dos itens. Quanto maior for o valor obtido maior é a
fidelidade, sendo aceitável o valor de 0,70. No entanto, verificam-se referências a valores
mais baixos (Santos, 1999).
Inicialmente, com 105 alunos e 26 questões, o Alpha de Cronbach apresentava o valor
de 0,835. No entanto, feita a análise por anos verificou-se que para o 2.º ano o Alpha de
Cronbach era de 0,217. Atendendo a que o valor do Alpha de Cronbach deverá ser de 0,70 no
mínimo (Fraenkel & Wallen, 1990), o valor apurado para o 2.º ano ficaria muito abaixo do
nível recomendado. Retirando o 2.º ano, ficaram 85 testes e obteve-se um valor de Alpha de
Cronbach de 0.756.
Nesta fase do estudo deparámo-nos com a necessidade de tomar opções. O teste Alpha
de Cronbach revelou que a fiabilidade do teste ficava comprometida em relação aos alunos do
2.º ano, pelo que se optou por eliminar essa população do estudo, apesar de no conjunto se
obter um Alpha de Cronbach maior (0,835) ao apurado sem o 2.º ano (0,756).
Na tentativa de melhorar o nível de fiabilidade optou-se por retirar duas questões,
nomeadamente a questão 5 alínea a) da primeira parte (P5a) e a questão 2 da segunda parte
(S2) do teste piloto. Retiradas as duas questões referidas, observamos novamente o valor de
Alpha de Cronbach. Com um nível de fiabilidade de 0,763, dentro dos parâmetros
recomendáveis, estávamos aptos a iniciar o estudo.
Ao longo do estudo houve uma grande preocupação com os procedimentos mais
adequados a cada etapa. No caso da correção, procurou assegurar-se a sua validade.
Para testar a fiabilidade da correcção foram utilizados 30 testes, para os quais se
elaborou uma grelha de correcção. Após o intervalo de aproximadamente um mês da primeira
correcção, voltaram a ser novamente corrigidos. Submetidos os dados aos procedimentos
estatísticos verificou-se uma correlação de 0,99 entre as duas correcções, com um grau de
significância de p<.01. Com este valor havia condições para continuar a restante correcção
dos testes.
O tratamento estatístico fez-se através do programa SPSS para Windows, versão 13.0.
Para a caracterização da amostra recorreu-se à estatística descritiva, calculando as
frequências e percentagens, médias e desvios padrão.
Na análise inferencial foram utilizados diversos procedimentos estatísticos, adequados
a cada caso.
Utilizou-se o Alpha de Cronbach para medir a consistência interna, sendo referido
como uma das medidas mais usadas (Pestana & Gageiro, 2000).
Para testar a normalidade, ou seja, para verificar se a distribuição dos dados era
paramétrica, recorreu-se ao teste de Kolmogorov-Smirnov.
Para observar a correlação entre a capacidade de resolver problemas que envolvem
padrões e o ELO dos jogadores utilizou-se o coeficiente de Pearson (r), uma vez que para este
grupo os dados eram paramétricos, usando o quadrado desse coeficiente (R
2
) por ser muito
útil para interpretação acerca da importância do efeito provocado pela variável (Field, 2000).
Contrariamente a r, R
2
pode ser interpretado como uma proporção (Chen & Popovich, 2002).
Quando uma das variáveis era dicotómica, como no caso da variável género, recorreuse ao coeficiente de correlação point-biserial (rpb) (Field, 2000).
Utilizou-se o coeficiente de correlação de Spearman quando a distribuição dos dados
não era paramétrica, uma vez que este não é sensível a assimetrias na distribuição. Aplica-se
como alternativa ao r de Pearson quando se viola a normalidade (Pestana & Gageiro, 2000;
Field, 2000).
O teste de Kendall's Tau (τ) é apresentado como alternativa ao r de Spearman quando
existem muitos empates (Pestana & Gageiro, 2000), sendo considerada uma medida estatística
menos popular mas robusta (Field, 2000). Assim, recorreu-se a este teste para analisar as
variáveis ano de escolaridade e avaliação escolar a Matemática.
O coeficiente de correlação parcial permite verificar a relação entre duas variáveis
controlando o efeito de uma terceira variável (Field, 2000). Recorreu-se a este coeficiente
para verificar a correlação parcial entre a classificação total obtida no teste e o Elo controlada
pela, idade, ano de escolaridade, género e avaliação escolar a Matemática.
Para fazer a interpretação do coeficiente de correlação seguimos o seguinte critério: − Correlações com coeficiente de 0,20 a 0,35 revelam uma pequena relação entre
as variáveis. Podem ter alguma importância em investigação exploratória, mas
nenhuma para previsões;
− Correlações com coeficiente de 0,35 a 0,65 são muitas vezes encontradas em
investigação educacional. Podem ter valor teórico e prático, dependendo do
contexto. Permitem previsões grupais. O valor de 0,5 é necessário para previsões
individuais (Cohen & Manion, 1989; Fraenkel & Wallen, 1990).
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