DOI: 10.15329/2318-0498.20190015
Resenhas

 

Estatística sem matemática para psicologia

 

Statistics without math for psychology

 

Estadística sin matemática para psicología

 

 

Marieli Mezari Vitali^I

^IUniversidade Federal de Santa Catarina, Centro de Filosofia e Ciências Humanas, Programa de Pós-Graduação em Psicologia - Florianópolis/SC - Brasil ORCID: 0000-0003-0052-7788  e-mail: marielimezari@gmail.com

 

 

Dancey, C. P., & Reidy, J. (2019). Estatística sem matemática para psicologia. 7. ed. Porto Alegre, RS: Penso.

 

 

O título do livro apresenta-se como um convite a psicólogos e psicólogas que desejam se aventurar pela pesquisa quantitativa, mas que pouco conhecem ou entendem sobre fórmulas e conceitos matemáticos. Essa edição mantém os conteúdos teóricos das edições passadas, mas atualiza a literatura, os exercícios e as reflexões a partir de feedbacks recebidos nas publicações anteriores.

O objetivo principal do livro é o de propiciar o entendimento da estatística e sua aplicação na análise de dados, sem a necessidade de entender fórmulas e cálculos complexos. Objetivo este alcançado a partir de uma estrutura clara de apresentação dos capítulos, sendo os cinco primeiros a base para a compreensão do restante do livro, pois buscam habilitar o leitor com os fundamentos dos testes, seu manejo e interpretação.

No primeiro capítulo, “Variáveis e delineamento de pesquisa”, os autores oferecem a base para a utilização de estatística em projetos de pesquisa, explicando os conceitos de forma teórica, sem a necessidade de fórmulas matemáticas como consta no objetivo do livro. Mediante uma dessensibilização sobre as críticas feitas à estatística, pretendem demonstrar as aplicabilidades nos contextos adequados. Por meio de uma linguagem simples e de associações com os fenômenos estudados pela psicologia, eles percorrem um caminho lógico para esclarecer os conceitos básicos, porém reflexivo quanto à forma de utilizar essas variáveis para a ciência psicológica, considerando suas singularidades. De modo geral, os autores abordam o que é uma variável, como utilizá-la, mensurá-la, como delinear e planejar uma pesquisa, a análise de dados, os tipos de procedimentos estatísticos que podem ser aplicados, que variáveis devem ser consideradas para garantir a confiabilidade dos resultados, e também apresentam quais testes estatísticos podem ser utilizados para cada tipo de pesquisa.

À vista disso, o segundo capítulo, “Introdução ao SPSS”, busca apresentar a 23ª versão do programa, um pacote estatístico específico para as ciências sociais. Por meio de prints, os autores familiarizam ao leitor a interface do software e demonstram o passo a passo do uso, associando-o aos conhecimentos explanados no primeiro capítulo. De modo geral, identificase que o programa oportuniza fazer relações entre variáveis, comparar médias e variâncias a fim de identificar se uma diferença nos resultados é estatisticamente significativa. Considerando que o programa possui como idioma o inglês, para os que desconhecem ou possuem dificuldade com a língua e também para os iniciantes, esse capítulo pode ser aproveitado como um tutorial de utilização.

O capítulo 3, “Estatística descritiva”, aprofunda as principais formas de analisar os dados de uma pesquisa quantitativa. Para isso, percorre de maneira clara, explicativa e ilustrada os conceitos e os termos estatísticos básicos e essenciais para a compreensão da estatística descritiva. Entre os quais destacam-se as diferenças entre população e amostra, as formas de mensurar dados descritivos e quais se encaixam em cada formato de estudo, e ainda quais elementos devem ser considerados ao escolher a medida de descrição de dados. Além disso, correlacionam com algumas funções do SPSS, como explorar e descrever as estatísticas descritivas e a análise exploratória dos dados, inclusive disponibilizando dicas e tutoriais para os processos apresentados.

Dando continuidade ao tema, o capítulo 4, “Probabilidade, amostragem e distribuições”, apresenta como tirar conclusões a partir dos dados. Alicerçado nos conceitos aprendidos nos capítulos anteriores, este demonstra de forma clara o que é e como utilizar a estatística inferencial, ou seja, como retirar conclusões sobre a população a partir de dados amostrais de um estudo; para tal, de maneira sucinta os autores possibilitam a compreensão das probabilidades, das distribuições, das estimativas, do erro-padrão, dos intervalos de confiança e dos diagramas de barras de erro. No final do capítulo, o leitor percebe as possibilidades de aplicação de todos os conceitos nos fenômenos da psicologia e também aprimora um olhar amplo e cuidadoso diante da interpretação dos dados.

Ao passo que o capítulo 5, “Testagem de hipóteses e significância estatística”, amplia os conhecimentos de estatística inferencial e abrange outras maneiras de aplicar probabilidades e distribuições amostrais para testar as hipóteses de uma pesquisa. Como forma de contornar os conflitos relacionados às possíveis diferenças entre amostra de pesquisa e população geral, Dancey e Reidy desenvolvem ao longo do capítulo as estratégias que podem ser utilizadas para tal. Por fim, correlacionam com ferramentas do SPSS e identificam quais escolhas estatísticas devem ser feitas, conforme o delineamento de pesquisa.

A partir desse ponto, os autores passam a descrever detalhadamente testes estatísticos em cada capítulo. É perceptível que a linguagem passa a acompanhar os conceitos explicados anteriormente, contudo, se foram assimilados, não há dificuldades de compreensão; no entanto, os autores relembram alguns dos conceitos.

Assim, o capítulo 6, “Análise de correlação: o r de Pearson”, aborda maneiras de analisar relações entre variáveis: as correlações e suas nuances, seus propósitos e sua magnitude. Os autores apresentam também o teste paramétrico de Pearson, exemplificando diversos meios de visualizar a variância por meio de figuras explicativas, e com o SPSS, dentre suas possibilidades, demonstram sua utilização com correlações bivariadas, diagramas de dispersão e correlações parciais.

Enquanto no capítulo 7, “Análise de diferenças entre duas condições: o teste-t”, Dancey e Reidy desenvolvem conteúdos sobre as diferenças entre grupos/intragrupos e participantes de uma pesquisa no teste paramétrico teste-t, bem como apresentam quais as aplicações e as características necessárias em uma pesquisa, para que seja possível a utilização desse tipo de teste, como, por exemplo, possuir uma população de estudo com distribuição normal.

O capítulo seguinte, “Questões de significância”, descreve formas de analisar e descrever dados a partir de outra perspectiva, considerando a probabilidade de aceitar o erro amostral, caracterizado pela diferença entre o tamanho real da população e o tamanho da amostra do estudo, assim como nos trazem reflexões e críticas quanto aos critérios de significância adotados na ciência. Além disso, os autores ainda apresentam os fatores a serem considerados conforme os estudos e os experimentos, tendo em vista a maximização dos resultados.

O capítulo 9, “Medidas de associação”, aprofunda o tema de relações e associações entre variáveis iniciado no capítulo 6; no entanto, nesse ponto discutem a partir de variáveis categóricas (como sexo e grupo étnico, por exemplo). Os autores abordam as formas de analisar, os ajustes de medidas e também as maneiras de descrever os resultados obtidos por meio do qui-quadrado e V de Cramer.

No capítulo 10, “Análise de diferenças entre três ou mais condições”, Dancey e Reidy gradativamente passam a caracterizar formas mais complexas de análise. Identificam a análise de variância e ampliam o conhecimento do leitor para três ou mais condições, assim como apresentam o teste paramétrico ANOVA, responsável por realizar a análise de variância, isto é, identificar as diferenças dos valores do estudo e sua fonte de variação.

O capítulo 11, “Análise de variância com mais de uma VI”, amplia as informações sobre a ANOVA, com relação às análises por meio do ANOVAs fatoriais, demonstra suas possibilidades de uso com variáveis independentes (também chamadas de variáveis explicativas ou previsoras) e seus respectivos delineamentos, condições, graus e efeitos de interação. Um dos aspectos mais importantes do capítulo se refere ao cuidado que os autores dispendem para que nós, leitores, saibamos realizar a leitura, a interpretação e a descrição dos dados de forma correta.

No capítulo 12, “Análise de regressão”, os autores acrescentam conteúdos à análise de correlação abordada no capítulo 6. Dancey e Reidy abordam os efeitos de uma variável sobre outra, suas aplicabilidades e suas particularidades; com citações científicas, apresentam aos leitores a regressão linear bivariada e a regressão múltipla de maneira visual e exemplificada.

Enquanto no capítulo 13, “Análise de três ou mais grupos controlando os efeitos de uma covariável”, o próprio título deixa claro a intenção dos autores; para isso, apresenta a técnica de análise de covariância, a ANCOVA. Esclarecem o que é uma covariável, em que condições pode ser utilizada, seus delineamentos, porque utilizá-la e como apresentar os dados, novamente exemplificando, associando ao SPSS e utilizando figuras e tabelas.

O capítulo 14, “Introdução à análise de fatores”, Dancey e Reidy introduzem um novo assunto, que possui como base os conteúdos abordados até então: trata-se da análise de fatores ancorada na estatística multivariada. Aqui, os autores ampliam o conteúdo para a análise de fatores com padrões de correlação entre participantes da amostra. Como nos capítulos anteriores conceituam, distinguem, exemplificam, demonstram as formas de analisar, interpretar e descrever os dados desse tipo de análise, bem como demonstram sua utilização por meio do SPSS.

No capítulo 15, “Introdução à análise multivariada de variância (MANOVA)”, os autores aprofundam um assunto até então apenas citado brevemente: a estatística multivariada. O capítulo esclarece que a diferença da MANOVA para as demais formas de análise é a possibilidade de trabalhar com mais de uma variável dependente (que está relacionada à outra variável, também conhecida como variável de critério). Assim como elucida sua utilização com variáveis dependentes, independentes, entre e intra participantes, entre outros pressupostos; portanto, possui respaldo nos conteúdos abordados nos capítulos anteriores. Contudo, Dancey e Reidy mencionam de forma cautelosa todos os cuidados necessários ao lidar com esse tipo de análise, por não ser tão descomplicada quanto aparenta.

O último capítulo, “Estatística não paramétrica”, diferencia-se da temática apresentada até esse ponto. Nesse capítulo final, os autores descrevem que seu uso está associado a amostras e dados assimétricos e que por esse motivo não podem ser analisados por estatística paramétrica. Dessa forma, Dancey e Reidy retratam as condições para a utilização, o porquê de serem menos utilizadas nas pesquisas atuais e como utilizar alternativas dos testes: r de Pearson, teste-t e ANOVA para esse modelo de dados especificamente, sendo eles: p de Spearman, Mann-Whitney ou Wilcoxon e Kruskal-Wallis ou Friedman, assim como abordam suas respectivas funcionalidades e localidades no SPSS.

Após a apresentação de todos os capítulos, os autores exibem as respostas de todos os questionamentos e exercícios realizados ao longo do livro, e nos apêndices acrescentam informações complementares às abordadas. Também apresentam uma lista com sugestões de leituras aos que desejam continuar a imersão pelo universo estatístico.

Por fim, pude notar que a existência de sessões em cada capítulo com a visão geral do conteúdo, os resumos com os principais conceitos, os pontos de discussão, os quadros de alerta, bem como os quadros de exercícios e questões, permitem o aproveitamento dos temas lidos e a assimilação do conteúdo até para o menos habituado a questões estatísticas. As atividades ao longo de cada capítulo, e não apenas no final, propiciaram imersão no conteúdo e possibilitam verificar se as informações essenciais foram compreendidas. Ainda, as caixas de texto aprofundam o tema que está sendo trabalhado, com sugestões de literatura, questionamentos e reflexões. Além disso, muitos capítulos demonstram como utilizar os conceitos e as ferramentas da estatística no programa SPSS.

Percebe-se o cuidado que os autores despenderam ao longo do livro para proporcionar uma imersão completa no universo estatístico até para os menos familiarizados, conseguindo, dessa forma, atingir o objetivo apresentado quanto ao motivo da publicação do livro. Dancey e Reidy conseguem satisfazer os leitores com uma leitura fluída e compreensível aos que já estão habituados com estatística, mas também aos que estão iniciando ou desejam iniciar uma jornada pela pesquisa quantitativa.

 

Recebido: 23/4/2018
Aceito: 25/4/2018

 

 

Marieli Mezari Vitali. Bacharel em Psicologia pela Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC). Mestranda em Psicologia Social pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).