folheto psychometric theory

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Sugestão de Leitura

~ Psicologia

RAYKOV, Tenko; MARCOULIDES, George A. (2011) – Introduction to psychometric theory – New York: Routledge/Taylor & Francis Group.

Revisão e Arranjo gráfico Tatiana Sanches, Divisão de Documentação Imagem Microsoft

Sugestão de Leitura—Psicologia Uma iniciativa da Divisão de Documentação Novembro de 2011 Faculdade de Psicologia | Instituto de Educação

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Como resultado da experiência acumulada durante vários anos no ensino da avaliação, aplicação de testes e cursos de teoria psicométrica, os autores deste livro fazem uma introdução coerente da teoria psicométrica, visto não haver um manual que cubra toda a extensa matéria relativa à psicometria aplicada às ciências comportamentais, sociais e educativas e utilizadas por estudantes pré e pós-graduados e investigadores. Como prérequisitos para este livro, recomenda-se um curso de introdução à estatística, com uma exposição da análise de regressão e análise de variância (ANOVA), recomendadas para aplicação num software de análise estatística, como por exemplo, o SPSS, IBM, SAS, STATA ou R, com vista a uma familiarização com as temáticas a desenvolver.

O capítulo 1 começa por definir o conceito de avaliação (medida), que pode ser considerada uma atividade que consiste em atribuir números a indivíduos, de modo sistemático, como meio de representar e estudas as suas propriedades. Muitas caraterísticas individuais são estudadas, tais como o desempenho, a aptidão ou a inteligência, a depressão, a atitude, a coesão social ou a dependência ao álcool, ou outras especificidades indiretamente observáveis, às quais se chamam de constructos. Explica-se, que cada constructo é uma entidade teoricamente representada por uma série de comportamentos manifestados, cuja caraterística se considera ser uma abstração ou uma síntese. Os constructos que eram considerados latentes, não observáveis ou variáveis escondidas, são atualmente referidos como uma dimensão subjacente, latente, ou mesmo uma construção. Visto que os constructos não podem ser diretamente observados ou medidos, para poderem ser estudados é necessário utilizar meios que permitam tratar com a complexidade dos fenómenos e que levantam muitos desafios, de acordo com a teoria psicométrica. Esta teoria torna extensivo o uso de métodos e modelos estatísticos e matemáticos na descrição e inferência dos fenómenos. São analisados alguns conceitos estatísticos importantes, tais como variáveis aleatórias, distribuições variáveis, média, variância, desvio padrão, correlação ou coeficiente de covariação, inclinação da regressão, cortes, índices da relação da variável. Para além destas técnicas apresentam-se outras necessárias, que permitem o tratamento numa Matriz Algébrica (MA), que fornece uma linguagem compacta, unificando aspetos importantes da estatística uni-variada e multivariada, nas inter-relações das variáveis. Esclarece-se, que a Matriz Algébrica funciona com vários tipos de matrizes. Define-se uma matriz como um conjunto retangular (tabela ou setas de números) que, enquanto caso especial, pode ser na forma de um quadrado. As matrizes representam índices de relações entre as variáveis estudadas ou

Sugestão de Leitura refletem as relações entre conjuntos de variáveis aleatórias ou vetores. Estes, por sua vez, representam conjuntos de variáveis observadas ou latentes. Neste contexto, colocase à disposição uma introdução ao Software R para análise estatística, um pacote de análise compreensiva, que pode ser usada para atividades de estimativa, modelagem e computacional, desde os processos mais simples aos mais complicados. O processo é feito no Google com a letra R ou o termo R-project (ou v. Venables, Smith, The R Development Core Team, 2004). O projeto R é uma linguagem e ambiente para a estatística computacional, desenvolvida na Áustria [Foundation for Statistical Computing; 2004; 2006]. São ainda apresentadas outras formas de avaliação da teoria psicométrica, tais como a análise factorial, modelação variável, teoria do teste, fiabilidade da estimativa, tipos e conteúdos de validade e teoria da resposta.

Como conclusão, a breve introdução à aplicação de alguns gráficos do software R na modelação de respostas é produzida numa grelha ou “rede” no eixo horizontal para uma figura que representa uma função de interesse, tal como um ICC. Este comando fornece uma série de pontos sucessivamente posicionados perto uns dos outros, num intervalo específico, numa linha real. Nesses pontos, podem calcular-se os valores de qualquer função de interesse. É possível ainda ver e delinear setas uni-dimensionais (conjuntos/ sequências de números), assim como modelos de ogiva normal e funções logísticas. A modelação da variável latente pode ser realizada com o software GLLMM (Skrondal & Rabe-Hesketh, 2004) no pacote popular de análises da STATA. Nota: A informação complementar foi pesquisada em http://www.mendeley.com/research/r-alanguage-and-environment-for-statistical-computing-2/#

Recensão de Edma Satar, Bibliotecária