avaliação do Projeto SESI – Por um Brasil Alfabetizado - CNI
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12.07.2015 Views

5.7.1.TEORIA CLÁSSICA DOS TESTES (TCT)5.7.1.1. Desenvolvimento do Modelo e PressupostosO modelo desenvolvido por Spearman (1904) concentra-se em explicar oresultado final total de um teste, ou seja, a soma das respostas dadas a umasérie de itens, expressa no chamado escore total (T). Esse modelo, aparentementesimples e linear, foi amplamente utilizado pela Psicometria Clássicaaté o final dos anos setenta, período a partir do qual foram ampliadas e difundidasas técnicas da TRI.A soma dos pontos obtidos, denominada “escore bruto ou empírico doindivíduo”, é componente desse modelo. Esse escore bruto é representadopela letra T. Por sua vez, o escore verdadeiro que é a magnitude real do que oteste quer medir, representado pela letra V, seria o escore bruto (T) caso nãohouvesse o erro de medida, representado pela letra , presente em qualqueroperação empírica. Exemplificando: Marina está com febre e para averiguálautiliza um instrumento de medida, o termômetro, que registra uma temperaturade 39 ºC (escore empírico T), no entanto, a temperatura real dela éde 38,7 ºC (escore verdadeiro V), pois o termômetro que usou não estavamuito preciso; o que resultou em uma diferença de +0,3º (erro de medida ).A utilização do modelo implica alguns postulados básicos. O primeiroconstitui o modelo fundamental da Psicometria Clássica. Ele estabelece queo escore bruto do sujeito é a soma do escore verdadeiro e do erro, ou seja,T = V +e, conseqüentemente, = T – V, bem como, V = T – .Em outras palavras, assume-se que, diante do fato de que o escore brutodifere do seu escore verdadeiro, tal diferença é devida ao erro, que pode seratribuído a imperfeições no instrumento de avaliação, estereótipos e vícios dosujeito, fatores culturais, entre outros. Portanto, a importância da TCTresume-se à identificação da magnitude do erro, permitindo ao pesquisadorsua avaliação e controle. Note-se que, na prática, estamos diante de umaequação com duas incógnitas, uma vez que não podemos mensurar o escoreverdadeiro do sujeito, isto é, a pontuação que ele obteria se não houvesse errona medida, tampouco o próprio erro. No entanto, ao aplicar o teste a umagrande quantidade de indivíduos pode-se obter a distribuição de freqüênciasdos parâmetros T, V e .57

De posse dessas distribuições e utilizando-se os conhecimentos deInferência Estatística 20 , temos mais alguns postulados, a saber:M = 0,ou seja, a média do erro (M ) é zero.Partindo-se do princípio de que a suposição de que a média do erro é iguala zero, postula-se que:V =(T)O escore verdadeiro (V) é a esperança (média, simbolizada por E) doescore empírico (T).Corresponde a dizer que, se o sujeito respondesse infinitas vezes o mesmoteste, ele teria infinitos diferentes escores empíricos, uma vez que o erro nãoé sempre da mesma magnitude (pode ser positivo ou negativo). Contudo amédia desses infinitos escores empíricos seria o escore verdadeiro, pois elaeliminaria os erros 21 .Além disso, pode-se pressupor intuitivamente que não há associaçãolinear (correlação) entre o escore verdadeiro e o erro, ou seja não há nenhumarazão para supor que escores verdadeiros maiores terão erros positivos eescores verdadeiros menores erros negativos. Se isso ocorresse haveria a presençade erros sistemáticos, diferentemente dos erros aleatórios pressupostospelo modelo.Portanto,r V = 0Ou seja, a correlação (r) entre o escore verdadeiro (V) e o erro ( ) é iguala zero.Nessa etapa é interessante descrever o conceito de teste paralelo. São consideradosparalelos dois testes, T1 e T2, que meçam a mesma coisa, porém comtarefas (itens) diferentes. Matematicamente equivale a dizer que:20. Inferência Estatística é o processo pelo qual podemos tirar conclusões acerca de um conjunto maior (a população)usando informação de um conjunto menor (amostra).21. Numa situação dessa natureza, supõe-se que os erros se distribuem normalmente com média = 0 e variância = 1, eas respostas ao teste nas diferentes ocasiões sejam independentes.58

De posse dessas distribuições e utilizan<strong>do</strong>-se os conhecimentos deInferência Estatística 20 , temos mais alguns postula<strong>do</strong>s, a saber:M = 0,ou seja, a média <strong>do</strong> erro (M ) é zero.Partin<strong>do</strong>-se <strong>do</strong> princípio de que a suposição de que a média <strong>do</strong> erro é iguala zero, postula-se que:V =(T)O escore verdadeiro (V) é a esperança (média, simbolizada por E) <strong>do</strong>escore empírico (T).Corresponde a dizer que, se o sujeito respondesse infinitas vezes o mesmoteste, ele teria infinitos diferentes escores empíricos, <strong>um</strong>a vez que o erro nãoé sempre da mesma magnitude (pode ser positivo ou negativo). Contu<strong>do</strong> amédia desses infinitos escores empíricos seria o escore verdadeiro, pois elaeliminaria os erros 21 .Além disso, pode-se pressupor intuitivamente que não há associaçãolinear (correlação) entre o escore verdadeiro e o erro, ou seja não há nenh<strong>um</strong>arazão para supor que escores verdadeiros maiores terão erros positivos eescores verdadeiros menores erros negativos. Se isso ocorresse haveria a presençade erros sistemáticos, diferentemente <strong>do</strong>s erros aleatórios pressupostospelo modelo.<strong>Por</strong>tanto,r V = 0Ou seja, a correlação (r) entre o escore verdadeiro (V) e o erro ( ) é iguala zero.Nessa etapa é interessante descrever o conceito de teste paralelo. São considera<strong>do</strong>sparalelos <strong>do</strong>is testes, T1 e T2, que meçam a mesma coisa, porém comtarefas (itens) diferentes. Matematicamente equivale a dizer que:20. Inferência Estatística é o processo pelo qual podemos tirar conclusões acerca de <strong>um</strong> conjunto maior (a população)usan<strong>do</strong> informação de <strong>um</strong> conjunto menor (amostra).21. N<strong>um</strong>a situação dessa natureza, supõe-se que os erros se distribuem normalmente com média = 0 e variância = 1, eas respostas ao teste nas diferentes ocasiões sejam independentes.58

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