Parabéns pela aula Prof. Luís, muito didática e esclarecedora. Uso na rotina o STATA, pretendo aprender o R, mas o SPSS também é uma opção interessante. Sempre que via o uso do likert ficava pensando em como analisar graficamente, achei muito legal.
Parabens pelo trabalho. Tudo perfeitamente explicado. Uma pergunta , qdo fiz esta ultima analise (fabs(%), meu excel deu a percentagem em muitas casas decimais, nao sei como modificar essa cedula pra ficar como a sua arrendondanto o percentual.
Oi! Acredito que no excel você consiga isso clicando num ícone com o símbolo % logo ao alto. Também consegue clicando com o botão direito e , depois, em propriedades.
Eu tive o mesmo problema e resolvi criando antes uma planilha intermediária com a função ARREND, que serve para arrendondar os números, e só depois fiz a fabs+(%). Ainda assim, ela não lê no formato porcentagem, só decimal (ex.: 0,02), mas já melhora a visualização.
Tive o mesmo problema agora. Consegui contorná-lo alterando a fórmula. Depois de marcar a segunda variável, eu coloquei: *100&"%)" ao invés de só: &")" .
@@romullolameck3024 Olá, estou enfrentando o mesmo problema. Mão entendi como você colocou a formula de multiplicar por 100, para tornar o valor em %, poderia explicar, por favor?
Olá! É a primeira vez que escrevo um comentário no canal, mas a muito tempo utilizo seus vídeos para conhecimento e estudo. Portanto, antes de tudo, quero parabenizá-lo pela iniciativa. O domínio e a didática sobre o conteúdo são muito bons. Bem, meu interesse refere-se à afirmação feita no vídeo de que os dados em escala Likert são categóricos ordinais e não numéricos. Em diferentes livros de Psicometria - e em um vídeo aqui do canal: EB - Aula 2 Teórica - Nível de medida - são apresentadas os quatro tipos de escalas ou níveis de medida para análise de diferentes tipos de variáveis. Também é comum afirmar que em Psicologia a maioria de nossas variáveis são tratadas em escala ordinal ou intervalar. Esta última trabalha com variáveis quantitativas (numéricas), ou seja, uma medida propriamente dita. No entanto, constantemente utiliza-se o exemplo da temperatura para se referir a uma variável analisada em escala intervalar. Considerando que os requisitos para se utilizar o nível intervalar é que os números sejam equidistantes e o ponto inicial destes números seja arbitrário, por qual razão uma escala Likert ou tipo Likert não pode ser estudada no nível intervalar? Qual outro tipo de instrumento atende aos requisitos para que seus dados sejam intervalares? Obrigado.
Oi, Leonardo! Tudo bem? Obrigado pelo comentário. Algumas considerações abaixo: Primeiro, em relação à teoria do nível de medida proposta pelo Stevens, cada item da escala é um item ordinal. Há claramente ali uma hierarquia de postos (concordo totalmente é superior ao concordo parcialmente, etc), mas com distâncias desiguais. Dessa maneira, os itens são considerados Categóricos ordinais. Dessa maneira, a conclusão lógica que se chegaria é que cada item deveria ser analisado individualmente, pois não seria possível somá-los, computar suas médias, etc. No entanto, essa situação é pragmaticamente ruim, uma vez que o uso dessas escalas seria extremamente limitado. Uma das saídas pragmáticas foi simplesmente atribuir que o somatório desses itens era possível e que o valor encontrado poderia "mimetizar" uma variável aleatória contínua. Em direção similar, na época, as análises fatoriais também consideravam cada um dos itens da escala como contínuos e utiliza técnicas de máxima verossimilhança, por exemplo. É importante atentar que o nível de medida intervalar e de razão quase sempre mais confundem do que ajudam e,por isso, eu costumo utilizar a convenção estatística que considera variáveis aleatórias quantitativas como discretas ou contínuas. Bom, mas lembre-se que essa solução é historicamente associada às primeiras investigações em Psicologia e que isso, na época, sempre levantada críticas de todos os lados, com respostas parcas por parte dos psicólogos. No entanto,com o avanço da modelagem computacional, foi possível comparar as diferenças que existem nos resultados quando a gente soma todas os itens ou quando a gente os trata como nível categórico. Hoje,é possível arguir em uma direção analítica já mais sólida que considera que em função do número de categorias disponiveis nos itens de uma escala likert, trata-lo como categórico ou contínuo chega a resultados virutalmente identicos. Um artigo recente que costumo usar em aula esta aqui: 10.1080/01488376.2017.1329775 Dessa maneira, apesar de haver críticas ainda na utilização de técnicas para variáveis contínuas em resultados de escalas likert, as justificativas estão mais sólidas. Em outra direção, técnicas de análise fatorial categórica e de TRI resolvem bastante esse problema (e essa crítica),uma vez que consideram os itens de uma escala likert como categóricos. Espero ter ajudado. Forte abraço Luis
5 років тому
@@PsicometristasBrasil Muito obrigado pelo valioso esclarecimento. Certamente foi sim de grande ajuda! Após enviar a perguntar e refletir um pouco mais cheguei a pensar que com a TRI seria possível analisar mais apropriadamente dados de uma escala Likert. Parece que eu estava no caminho certo. rsrsrs Leciono Psicometria a algum tempo e o conteúdo programático mistura estatística com psicometria em uma carga horária de 30h/semestre (!). Então, muita coisa fica superficial ou atropelada pelo caminho. Tento equilibrar o conteúdo com Pasquali e Hutz, mas não é fácil. De todo modo muito obrigado! Abraço.
Olá. Tenho uma escala likert com uma variável que o autor orienta a realizar a média chamada coping religioso espiritual. O questionário contém 87 questões que informa CRE positivo e outro CRE negativo. Uma das análises envolve o cálculo do CRE total que é obtida por meio da média entre o índice CRE Positivo e a média das respostas invertidas aos 21 itens do CRE Negativo (CRE Negativo Invertido). Não entendo o que seria a média de respostas invertidas. Você sabe informar o que seria essa inversão?
Preciso de alguém que faça esta análise para um trabalho de pós graduação para mim, vc estaria interessado? Caso negativo, vc poderia me indicar alguém?
Parabéns, muito boa sua aula! Eu só não consegui gerar o gráfico no R. Está ocorrendo o seguinte erro: Warning in likert(Dataset) : items parameter contains non-factors. Will convert to factors Error in likert(Dataset) : All items (columns) must have the same number of levels Você poderia me ajudar?
Você tem categorias em quantidade diferente em sua pesquisa. Provavelmente, alguma categoria não foi respondida e é isso que este alerta está falando. Possíveis soluções: colapsar as categorias ou imputar valores prováveis às categorias que não foram respondidas. Eu ficaria com a primeira opção. Um sumário de como fazer isso está em: github.com/jbryer/likert/blob/master/demo/UnusedLevels.R
Prezado colega. Parabéns pelo vídeo. Excelente! Será que você poderia disponibilizar o arquivo de dados (.SAV) do SPSS que você utilizou como exemplo? Obrigado. Abraços.
Ótimo video! Prof. Luis, é possível fazer a análise que vc rodou no SPS (Definir conjuntos de multiplas respostas) no Excel? Não uso SPSS (não tenho acesso). E também não entendi porque fazer essa análise. No R vc usou quais dados para o gráfico? Dados brutos? Frequencia absoluta? Não ficou claro para mim.
Olá. Veja o slide em: www.dropbox.com/s/norwwdyliicu67n/ANOVA%20-%20Como%20analisar%20escalas%20likert%20com%20TRI.pptx?dl=0 qual o erro que o R apresenta?
Muito muito grato. Vou devorar tudo o que me enviou. Novamente parabéns pelo excelente trabalho em prol da estatística no Brasil. Um dia vamos tomar um cafezinho por ai. Grato
Olá!! Gostaria de saber se há como calcular um score geral, pois preciso fazer uma análise comparativa de duas situações distintas. Além disso, como faço para dar pesos às perguntas? Na pesquisa que estou desenvolvendo, algumas perguntas são mais importantes que outras, e isso difere para cada situação analisada. Aguardo um retorno. Muito obrigada!
Olá. Tenho uma dúvida de leigo. Na apresentação dos resultados de uma escala do tipo Likert, como posso justificar o cálculo da mediana? Ou seja, o que a mediana indica? Por exemplo, se eu tenho uma escala de 1 a 5 e a mediana resulta 4, o que isso quer dizer?
Não é dúvida de leigo, não. Na verdade, a mediana é uma medida mais resistente do que a média para pontos muito discordantes e poir isso as pessoas tendem a user a mediana para apresentar os resultados do somatório dos itens, por exemplo. A ideia por detrás de usar a mediana é evitar as críticas relacionadas à natureza dos dados (de fato, os itens são variáveis categóricas e nào contínuas) e da distribuição obitda por este somatório (quase sempre, muito assimétrica). Espero ter ajudado.
Desculpe Luis, errei na informação anterior, sua escala Likert contem 5 itens e não 7 itens como eu relatei. Continuo aguardando sua resposta . Obrigado. Luiz Lapa.
Luis, estou aplicando um questionário com nove itens apenas questionando sobre a percepção do gestor imobiliário sobre a importância do uso de soluções digitais antes da pandemia e depois do início da pandemia. Aplicando escala likert de 5 pontos. Eu quero demonstrar que após o início da pandemia houve aumento na percepção da importância do uso de soluções digitais, por isso pensei em fazer um teste de diferença de mediana de wilcoxon para cada item. Isso seria correto ou teria outros modelos/testes melhores?
se a mesma pessoa respondeu antes e depois, Wilcoxon signed-rank test é uma boa opção (só atentar que ele não testa medianas, mas rankings médios). Se forem pessoas diferentes, que tal ir por um teste T independente? Em todo caso, esses modelos são um caso particular de um modelo em que o resultado é sua vd e o "tempo" e a "pessoa" sào suas vis. Ou seja, uma regressão linear (eventualmente, com intercepto aleatório). Um grande abraço/
Se entendi bem, são respostas "descuidadas", correto? Eu não as usaria (deixaria em branco) e, eventualmente, faria uma substituição por valores plausíveis se possível.
Professor, excelentes aulas, meus parabéns! Tive o mesmo problema da colega abaixo: "Warning in likert(Pasta1) : items parameter contains non-factors. Will convert to factors Error in likert(Pasta1) : All items (columns) must have the same number of levels" Contudo, todas as categorias foram respondidas. Tentrei trocar a escala Concordo totalmente [...] Discordo totalmente para números de 1 a 5, o problema persistiu. Então tentei rodar o gráfico com uma matriz pequena, 5x5, para teste. E o problema persistiu. Consegue me dar uma luz?
Esse é um tutorial mais antigo, Ricardo. Não tenho o script mais. No entanto, o pacote likert tem um bom suporte! cran.r-project.org/web/packages/likert/likert.pdf Grande abraço e boas análises
@@luisfca estou trabalhando com o 17, que é a versão que a USP disponibiliza para seus alunos, mas acredito que vou conseguir seguir seu passo-a-passo, ainda que parcialmente....grata pela atenção! Abraço!
Fantástica a aula, estou finalizando meu mestrado e essas dicas foram muito valiosas... contudo meu R apresentou um erro no momento de plotar : Erro---> "All items (columns) must have the same number of levels"... vcs sabem dizer como posso resolver isso???
Oi, Henrique. Aplique uma função nos dados apenas para certificar que o R vai entender que as categorias são as mesmas. Algo como dados %>% mutate_at(vars(colunas que você tem interesse), ~factor(levels=1:5)). Grande abraço!
@@PsicometristasBrasil muitíssimo obrigado pelo retorno... é um conforto saber que tem alguém nos ajudando numa hora dessas... veja só: como eu estava com esse erro ( "All items (columns) must have the same number of levels") resolvi fazer alguns testes... plotei coluna por coluna, e para minha surpresa esse erro acima só aparece nas colunas (100, 104, 114, 116 e 120)... tentei usar o comando que vc me indicou (mas acho que estou cometendo algum erro) >dados %>% mutate_at(vars(98:122), ~factor(levels=1:5)) Error in dados %>% mutate_at(vars(98:122), ~factor(levels = 1:5)) : não foi possível encontrar a função "%>%" Peço desculpas pela ignorância, mas em que momento e onde devo aplicar essa função? Devo adicionar ao comando de plotagem? grande abraço
@@rabada21 Legal, henrique. Manda rapidinho sua sintaxe para luisfca@puc-rio.br que eu vejo e te dou um feedback. em vez de "100", "104", devem ser os nomes das variáveis. Grande abraço!
@@rabada21 oi Henrique. Boa noite. Meus dados estão dando a mesma mensagem de erro. Como você resolveu esse problema? Tb estou à procura de alguém que me ajude... rs . Já tentei de tudo e não resolveu. Se puder me ajudar, agradeço!
Olá, tudo bem? Sou psicóloga e preciso falar com um estatístico. Você pode me passar o seu contato ou o de alguém que você indique, por favor? Obrigada
Excelente vídeo, fiquei com uma pequena dúvida pela falta de prática: como algumas das variáveis são qualitativas, portanto de 1 a 7 itens, por que você marcou a largura de 40 ? Poderia ser largura 1, pois apenas um dígito representa o valor a ser considerado neste tipo de varíavel ? Aguardo orientações ! Luiz Lapa.
Prof Luis, parabéns pelo vídeo e foi fundamental para sanar uma, de tantas dúvidas que tenho. Obrigado!
Fico feliz, Paulo! Um forte abraço
Professor, parabéns! Vídeo assertivo, didática impecável! Esse tutorial está me ajudando a realizar a análise estatística do meu Mestrado. Abraço!
Maravilha! Sucesso em seu mestrado!
@@luisfca o senhor está salvando minha vida! Kkkkk
Abraço!
Parabéns pela aula Prof. Luís, muito didática e esclarecedora. Uso na rotina o STATA, pretendo aprender o R, mas o SPSS também é uma opção interessante. Sempre que via o uso do likert ficava pensando em como analisar graficamente, achei muito legal.
Fico feliz que tenha te ajudado!
Parabens pelo trabalho. Tudo perfeitamente explicado. Uma pergunta , qdo fiz esta ultima analise (fabs(%), meu excel deu a percentagem em muitas casas decimais, nao sei como modificar essa cedula pra ficar como a sua arrendondanto o percentual.
Oi! Acredito que no excel você consiga isso clicando num ícone com o símbolo % logo ao alto. Também consegue clicando com o botão direito e , depois, em propriedades.
Eu tive o mesmo problema e resolvi criando antes uma planilha intermediária com a função ARREND, que serve para arrendondar os números, e só depois fiz a fabs+(%). Ainda assim, ela não lê no formato porcentagem, só decimal (ex.: 0,02), mas já melhora a visualização.
Tive o mesmo problema agora. Consegui contorná-lo alterando a fórmula. Depois de marcar a segunda variável, eu coloquei: *100&"%)" ao invés de só: &")" .
@@romullolameck3024 Olá, estou enfrentando o mesmo problema. Mão entendi como você colocou a formula de multiplicar por 100, para tornar o valor em %, poderia explicar, por favor?
@@romullolameck3024 aqui resolveu mas continuou com muitas casas decimais. Resolvi usando ARRED(célula*100;1)
nao posso analisar atraves da media ?
Olá!
É a primeira vez que escrevo um comentário no canal, mas a muito tempo utilizo seus vídeos para conhecimento e estudo. Portanto, antes de tudo, quero parabenizá-lo pela iniciativa. O domínio e a didática sobre o conteúdo são muito bons.
Bem, meu interesse refere-se à afirmação feita no vídeo de que os dados em escala Likert são categóricos ordinais e não numéricos.
Em diferentes livros de Psicometria - e em um vídeo aqui do canal: EB - Aula 2 Teórica - Nível de medida - são apresentadas os quatro tipos de escalas ou níveis de medida para análise de diferentes tipos de variáveis. Também é comum afirmar que em Psicologia a maioria de nossas variáveis são tratadas em escala ordinal ou intervalar. Esta última trabalha com variáveis quantitativas (numéricas), ou seja, uma medida propriamente dita. No entanto, constantemente utiliza-se o exemplo da temperatura para se referir a uma variável analisada em escala intervalar.
Considerando que os requisitos para se utilizar o nível intervalar é que os números sejam equidistantes e o ponto inicial destes números seja arbitrário, por qual razão uma escala Likert ou tipo Likert não pode ser estudada no nível intervalar? Qual outro tipo de instrumento atende aos requisitos para que seus dados sejam intervalares?
Obrigado.
Oi, Leonardo! Tudo bem? Obrigado pelo comentário. Algumas considerações abaixo:
Primeiro, em relação à teoria do nível de medida proposta pelo Stevens, cada item da escala é um item ordinal. Há claramente ali uma hierarquia de postos (concordo totalmente é superior ao concordo parcialmente, etc), mas com distâncias desiguais. Dessa maneira, os itens são considerados Categóricos ordinais. Dessa maneira, a conclusão lógica que se chegaria é que cada item deveria ser analisado individualmente, pois não seria possível somá-los, computar suas médias, etc.
No entanto, essa situação é pragmaticamente ruim, uma vez que o uso dessas escalas seria extremamente limitado. Uma das saídas pragmáticas foi simplesmente atribuir que o somatório desses itens era possível e que o valor encontrado poderia "mimetizar" uma variável aleatória contínua. Em direção similar, na época, as análises fatoriais também consideravam cada um dos itens da escala como contínuos e utiliza técnicas de máxima verossimilhança, por exemplo. É importante atentar que o nível de medida intervalar e de razão quase sempre mais confundem do que ajudam e,por isso, eu costumo utilizar a convenção estatística que considera variáveis aleatórias quantitativas como discretas ou contínuas.
Bom, mas lembre-se que essa solução é historicamente associada às primeiras investigações em Psicologia e que isso, na época, sempre levantada críticas de todos os lados, com respostas parcas por parte dos psicólogos.
No entanto,com o avanço da modelagem computacional, foi possível comparar as diferenças que existem nos resultados quando a gente soma todas os itens ou quando a gente os trata como nível categórico. Hoje,é possível arguir em uma direção analítica já mais sólida que considera que em função do número de categorias disponiveis nos itens de uma escala likert, trata-lo como categórico ou contínuo chega a resultados virutalmente identicos. Um artigo recente que costumo usar em aula esta aqui: 10.1080/01488376.2017.1329775
Dessa maneira, apesar de haver críticas ainda na utilização de técnicas para variáveis contínuas em resultados de escalas likert, as justificativas estão mais sólidas. Em outra direção, técnicas de análise fatorial categórica e de TRI resolvem bastante esse problema (e essa crítica),uma vez que consideram os itens de uma escala likert como categóricos.
Espero ter ajudado.
Forte abraço
Luis
@@PsicometristasBrasil Muito obrigado pelo valioso esclarecimento.
Certamente foi sim de grande ajuda!
Após enviar a perguntar e refletir um pouco mais cheguei a pensar que com a TRI seria possível analisar mais apropriadamente dados de uma escala Likert. Parece que eu estava no caminho certo. rsrsrs
Leciono Psicometria a algum tempo e o conteúdo programático mistura estatística com psicometria em uma carga horária de 30h/semestre (!). Então, muita coisa fica superficial ou atropelada pelo caminho. Tento equilibrar o conteúdo com Pasquali e Hutz, mas não é fácil.
De todo modo muito obrigado!
Abraço.
É possível postar aqui o script?
Olá. Tenho uma escala likert com uma variável que o autor orienta a realizar a média chamada coping religioso espiritual. O questionário contém 87 questões que informa CRE positivo e outro CRE negativo. Uma das análises envolve o cálculo do CRE total que é obtida por meio da média entre o índice CRE Positivo e a média das respostas invertidas aos 21 itens do CRE Negativo (CRE Negativo Invertido). Não entendo o que seria a média de respostas invertidas. Você sabe informar o que seria essa inversão?
Preciso de alguém que faça esta análise para um trabalho de pós graduação para mim, vc estaria interessado? Caso negativo, vc poderia me indicar alguém?
Parabéns, muito boa sua aula!
Eu só não consegui gerar o gráfico no R. Está ocorrendo o seguinte erro: Warning in likert(Dataset) : items parameter contains non-factors. Will convert to factors
Error in likert(Dataset) : All items (columns) must have the same number of levels
Você poderia me ajudar?
Você tem categorias em quantidade diferente em sua pesquisa. Provavelmente, alguma categoria não foi respondida e é isso que este alerta está falando. Possíveis soluções: colapsar as categorias ou imputar valores prováveis às categorias que não foram respondidas. Eu ficaria com a primeira opção. Um sumário de como fazer isso está em: github.com/jbryer/likert/blob/master/demo/UnusedLevels.R
@Priscila Nicolete, conseguiu resolver o problema: Estou na mesma.
Parabéns Prof. Luis! Faço minhas as palavras da Érica. Posso citar vc nos agradecimentos da minha dissertação de mestrado?
Sem dúvida! Vai ser uma honra! Boa defesa de mestrado e super abraço para você!
Na coluna medida, a variável seria classificada como escala ou ordinal?
Prezado colega. Parabéns pelo vídeo. Excelente!
Será que você poderia disponibilizar o arquivo de dados (.SAV) do SPSS que você utilizou como exemplo? Obrigado. Abraços.
Oi! Já te respondi por e-mail! A base é de uma colega de nossa equipe. Vamos ver se ela libera !! Grande abraço!
Ola, você teria como disponibilizar o control c + control v que vc usa nos comandos do R principalmente o que gera o grafico? Att
setwd(choose.dir())
library(readxl)
bd
Olá! Poderia compartilhar o o script do R??? estou tentando ler pelo vídeo mas a resolução está bem baixa. Aguardo!!!
Baseado na resposta do @Henrique Camoes que respondeu outro cometário é:
rotina para rodar no 'R"
setwd(choose.dir())
library(readxl)
bd
Ótimo video! Prof. Luis, é possível fazer a análise que vc rodou no SPS (Definir conjuntos de multiplas respostas) no Excel? Não uso SPSS (não tenho acesso). E também não entendi porque fazer essa análise. No R vc usou quais dados para o gráfico? Dados brutos? Frequencia absoluta? Não ficou claro para mim.
Olá, não achei qualquer referencia quanto a diferenciação entre escalas Likert e do tipo Likert. Há alguma indicação de bibliografia?
Scale development do Michael Furr provavelmente tem.
Parabéns pelo vídeo tem me ajudado muito. Vc sabe dizer se precisa validar essa escala para a população que eu quero aplicar?
Esse é o ideal para que você consiga ter confiança na interpretação dos resultados.
SUPER aulas. PARABÉNS pelo incentivo a estatística.
Tem como voce disponibilizar o PPT que vc usou neste video para download.
Desde já muito grato.
Olá. Veja o slide em: www.dropbox.com/s/norwwdyliicu67n/ANOVA%20-%20Como%20analisar%20escalas%20likert%20com%20TRI.pptx?dl=0
qual o erro que o R apresenta?
Muito muito grato. Vou devorar tudo o que me enviou. Novamente parabéns pelo excelente trabalho em prol da estatística no Brasil. Um dia vamos tomar um cafezinho por ai. Grato
Vamos sim!
Olá!! Gostaria de saber se há como calcular um score geral, pois preciso fazer uma análise comparativa de duas situações distintas. Além disso, como faço para dar pesos às perguntas? Na pesquisa que estou desenvolvendo, algumas perguntas são mais importantes que outras, e isso difere para cada situação analisada. Aguardo um retorno. Muito obrigada!
Envie um email para luisfca@gmail.com que vejo isso
@@PsicometristasBrasil email enviado!
Olá. Tenho uma dúvida de leigo. Na apresentação dos resultados de uma escala do tipo Likert, como posso justificar o cálculo da mediana? Ou seja, o que a mediana indica? Por exemplo, se eu tenho uma escala de 1 a 5 e a mediana resulta 4, o que isso quer dizer?
Não é dúvida de leigo, não. Na verdade, a mediana é uma medida mais resistente do que a média para pontos muito discordantes e poir isso as pessoas tendem a user a mediana para apresentar os resultados do somatório dos itens, por exemplo. A ideia por detrás de usar a mediana é evitar as críticas relacionadas à natureza dos dados (de fato, os itens são variáveis categóricas e nào contínuas) e da distribuição obitda por este somatório (quase sempre, muito assimétrica). Espero ter ajudado.
@@luisfca Entendi, muito obrigado. Então posso dizer que a mediana evita possíveis distorções nos resultados?
@@Gabriel-jf1yi Não. Você pode dizer que a mediana é mais resistente a pontos anômalos, apenas.
Desculpe Luis, errei na informação anterior, sua escala Likert contem 5 itens e não 7 itens como eu relatei. Continuo aguardando sua resposta . Obrigado.
Luiz Lapa.
maravilhoso! MUITO obrigada!!
fera
Que bom que gostou!!
Utilizando a média ponderada você não conseguiria atribuir uma nota a cada item?
Poderia, sim. O problema é definir um peso que tenha características analíticas justificáveis.
Luis, estou aplicando um questionário com nove itens apenas questionando sobre a percepção do gestor imobiliário sobre a importância do uso de soluções digitais antes da pandemia e depois do início da pandemia. Aplicando escala likert de 5 pontos. Eu quero demonstrar que após o início da pandemia houve aumento na percepção da importância do uso de soluções digitais, por isso pensei em fazer um teste de diferença de mediana de wilcoxon para cada item. Isso seria correto ou teria outros modelos/testes melhores?
se a mesma pessoa respondeu antes e depois, Wilcoxon signed-rank test é uma boa opção (só atentar que ele não testa medianas, mas rankings médios). Se forem pessoas diferentes, que tal ir por um teste T independente? Em todo caso, esses modelos são um caso particular de um modelo em que o resultado é sua vd e o "tempo" e a "pessoa" sào suas vis. Ou seja, uma regressão linear (eventualmente, com intercepto aleatório). Um grande abraço/
ola no meu caso apliquei em uma escola e nem todos marcaram certo, como faço, coloco 0 - ou deixo em branco ?
Se entendi bem, são respostas "descuidadas", correto? Eu não as usaria (deixaria em branco) e, eventualmente, faria uma substituição por valores plausíveis se possível.
Professor, excelentes aulas, meus parabéns!
Tive o mesmo problema da colega abaixo:
"Warning in likert(Pasta1) :
items parameter contains non-factors. Will convert to factors
Error in likert(Pasta1) :
All items (columns) must have the same number of levels"
Contudo, todas as categorias foram respondidas. Tentrei trocar a escala Concordo totalmente [...] Discordo totalmente para números de 1 a 5, o problema persistiu. Então tentei rodar o gráfico com uma matriz pequena, 5x5, para teste. E o problema persistiu. Consegue me dar uma luz?
@Luis Anunciação
Diego, aplica aos dados a função mutate_all. Mais ou menos assim: mutate_all(., ~factor(., levels = 1:5))
Muito obrigado! 😄
@@PsicometristasBrasil o meu está dando o mesmo erro e quando coloco essa função mutate_all, ele diz que não foi possível encontrar essa função
O método que você utilizou para analisar os dados da escala likert é o Kruskal Wallis?
Não lembro agora. Acredito que esteja no vídeo. Grande abraço
@@luisfca Não está, ou eu não encontrei, vc se lembra qual é?
Não consegui fazer no R. Pode me ajudar enviando o script. Grato e parabéns
Esse é um tutorial mais antigo, Ricardo. Não tenho o script mais. No entanto, o pacote likert tem um bom suporte! cran.r-project.org/web/packages/likert/likert.pdf
Grande abraço e boas análises
@@luisfca Valeu. Estou começando a trabalhar com psicometria, muito bacana.
@@luisfca Pode entrar em contato comigo? Whats app 19 98117 9420
@@prof.ricardofreitas6494 não uso WhatsApp. luisfca@gmail.com
Boa tarde Professor! Com qual versão do SPSS o senhor trabalhou nesse tutorial?
Na epoca, acredito que o 22.
@@luisfca estou trabalhando com o 17, que é a versão que a USP disponibiliza para seus alunos, mas acredito que vou conseguir seguir seu passo-a-passo, ainda que parcialmente....grata pela atenção! Abraço!
Fantástica a aula, estou finalizando meu mestrado e essas dicas foram muito valiosas... contudo meu R apresentou um erro no momento de plotar : Erro---> "All items (columns) must have the same number of levels"... vcs sabem dizer como posso resolver isso???
Oi, Henrique. Aplique uma função nos dados apenas para certificar que o R vai entender que as categorias são as mesmas. Algo como dados %>% mutate_at(vars(colunas que você tem interesse), ~factor(levels=1:5)). Grande abraço!
@@PsicometristasBrasil muitíssimo obrigado pelo retorno... é um conforto saber que tem alguém nos ajudando numa hora dessas... veja só: como eu estava com esse erro ( "All items (columns) must have the same number of levels") resolvi fazer alguns testes... plotei coluna por coluna, e para minha surpresa esse erro acima só aparece nas colunas (100, 104, 114, 116 e 120)... tentei usar o comando que vc me indicou (mas acho que estou cometendo algum erro)
>dados %>% mutate_at(vars(98:122), ~factor(levels=1:5))
Error in dados %>% mutate_at(vars(98:122), ~factor(levels = 1:5)) :
não foi possível encontrar a função "%>%"
Peço desculpas pela ignorância, mas em que momento e onde devo aplicar essa função? Devo adicionar ao comando de plotagem? grande abraço
@@rabada21 Legal, henrique. Manda rapidinho sua sintaxe para luisfca@puc-rio.br que eu vejo e te dou um feedback. em vez de "100", "104", devem ser os nomes das variáveis. Grande abraço!
@@PsicometristasBrasil Prefeito, Prof. Luis... farei isso agora mesmo
@@rabada21 oi Henrique. Boa noite. Meus dados estão dando a mesma mensagem de erro. Como você resolveu esse problema? Tb estou à procura de alguém que me ajude... rs . Já tentei de tudo e não resolveu. Se puder me ajudar, agradeço!
Olá, tudo bem? Sou psicóloga e preciso falar com um estatístico. Você pode me passar o seu contato ou o de alguém que você indique, por favor? Obrigada
luisfca@puc-rio.br
Excelente!
Maravilha
Excelente vídeo, fiquei com uma pequena dúvida pela falta de prática: como algumas das variáveis são qualitativas, portanto de 1 a 7 itens, por que você marcou a largura de 40 ? Poderia ser largura 1, pois apenas um dígito representa o valor a ser considerado neste tipo de varíavel ?
Aguardo orientações !
Luiz Lapa.
Em qual minuto do vídeo isso ocorre? Um abraço
obrigado por isso tava precisando muito amigão 😭😭
rotina para rodar no 'R"
setwd(choose.dir())
library(readxl)
bd
Muito didático, obrigada. :)
muito obrigado
Cara eu acho incrivel como os caras não conseguem explicar nada do zero. Acham que todo mundo ja tem conhecimento previo
Oi, Edison. Esse é um vídeo que vem na sequencia de alguns outros sobre o tema.
Um abraço
Olá
Teria algum outro canal para contato, e-mail?
Tem sim. luisfca@gmail.com
Excelente!