Capítulo 53 Estudos metodológicos


53.1 Concordância


53.1.1 O que é concordância?


53.1.2 Quais métodos são adequados para análise de concordância de variáveis dicotômicas?

  • Coeficiente de Cohen \(\kappa\): mede a concordância corrigida pelo acaso.415,416
Tabela 53.1: Tabela de confusão 2x2 para análise de concordância de testes e variáveis dicotômicas.
Teste positivo Teste negativo Total
Teste positivo \(a\) \(b\) \(g=a+b\)
Teste negativo \(c\) \(d\) \(h=c+d\)
Total \(e=a+c\) \(f=b+d\) \(N=a+b+c+d\)





53.1.3 Quais métodos não são adequados para análise de concordância de variáveis dicotômicas?

  • Concordância absoluta \(C_{A}\) — quantidade de casos em que examinadores concordam — não é recomendada porque não corrige a estimativa para possíveis concordâncias ao acaso.305

  • Concordância percentual \(C_{\%}\) — proporção de casos em que examinadores concordam pela quantidade total de casos — não é recomendada porque não corrige a estimativa para possíveis concordâncias ao acaso.305

  • Qui-quadrado \(\chi^2\) a partir da tabela de contigência não é recomendado porque tal teste analisa associação.305

  • A família de coeficientes de Cohen \(\kappa\) não é adequada para analisar concordância quando as variáveis são aparentemente (e não originalmente) dicotômicas.305



53.1.4 Quais métodos são adequados para análise de concordância de variáveis categóricas?

  • Coeficiente de Cohen \(\kappa\): mede a concordância corrigida pelo acaso.415,416

  • Coeficiente de Cohen ponderado \(\kappa_{w}\): mede a concordância corrigida pelo acaso.415,416

Tabela 53.2: Tabela de confusão 3x3 para análise de concordância de testes e variáveis dicotômicas.
Grave Moderado Leve Total
Grave \(a\) \(b\) \(c\) \(j=a+b+c\)
Moderado \(d\) \(e\) \(f\) \(k=d+e+f\)
Leve \(g\) \(h\) \(i\) \(l=g+h+i\)
Total \(j=a+d+g\) \(k=b+e+h\) \(l=c+f+i\) \(N=a+b+c+d+e+f+g+h+i\)


53.1.5 Quais métodos são adequados para análise de concordância de variáveis ordinais?

  • Coeficiente de Cohen ponderado \(\kappa_{w}\): mede a concordância corrigida pelo acaso.415,416


53.1.6 Quais métodos são adequados para análise de concordância de variáveis contínuas?

  • Gráfico de dispersão com a reta de regressão.157

  • Gráfico de limites de concordância (média dos testes vs. diferença entre testes) com a reta de regressão do viés e respectivo no nível de significância \(\alpha\) pré-estabelecido.157



53.1.7 Quais métodos não são adequados para análise de concordância de variáveis contínuas?

  • Comparação de médias: dois métodos apresentarem médias similares — isto é, ‘sem diferença estatística’ após um teste inferencial de hipótese nula \(H_{0}:\mu_{1} = \mu_{2}\) — não informa sobre a concordância deles. Métodos com maior erro de medida tendem a ter menos chance de rejeição da hipótese nula.157

  • Correlação bivariada: o coeficiente de correlação dependente tanto da variação entre indivíduos (isto é, entre os valores verdadeiros) quanto da variação intraindividual (isto é, erro de medida). Se a variância dos erros de medida de ambos os métodos não for pequena comparadas à variância dos valores verdadeiros, o tamanho do efeito da correlação será pequeno mesmo que os métodos possuam boa concordância.157

  • Regressão linear: o teste da hipótese nula da inclinação da reta de regressão (\(H_{0}:\beta = 0\)) é equivalente a testar a correlação bivariada (\(H_{0}:\rho = 0\)).157


53.1.8 Quais métodos são adequados para modelagem de concordância?

  • Modelo log-linear.305


53.2 Confiabilidade


53.2.1 O que é confiabilidade?


53.2.2 Quais métodos são adequados para análise de confiabilidade?








53.3 Diretrizes para redação


53.3.1 Quais são as diretrizes para redação de estudos de propriedades psicométricas?



Citar como:
Ferreira, Arthur de Sá. Ciência com R: Perguntas e respostas para pesquisadores e analistas de dados. Rio de Janeiro: 1a edição,


Referências

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