•Aquecimento (quando necessário);
•Motivação (quando necessária);
•Registros precisos e uniformes dos resultados;
•Recolher as fichas de coleta de dados;
•Observar se nas fichas constam o nome, sexo, número do teste, local, data, hora, temperatura ambiente, entre outras;
1.2.4.3. Fase de análise ou pós-teste
Nesta fase devemos estar preocupados com:
•A organização dos dados coletados;
•Transformar os registros em índices;
•Comparar os sujeitos entre si e com as normas já existentes;
•Localizar pontos fracos e fortes;
•Apontar a colocação do testado no ranque do grupo;
•Reajustar o programa de treinamento;
•Construir normas próprias.
1.3. Critérios seletivos para o emprego de um teste
O coeficiente de correlação “produto momento de Pearson” é o cálculo estatístico que mede a concordância entre duas variáveis.
Esse coeficiente oscila de -1 a +1, passando pelo 0 (zero). Quando não há nenhuma relação entre as variáveis, o coeficiente obtido é zero. Isto ocorre, por exemplo, quando comparamos os escores obtidos num teste de abdominais com os escores obtidos num teste de gramática.
As correlações podem ser positivas ou negativas. Um exemplo de correlação positiva, provavelmente perfeita, pode ser a relação entre intensidade da luz solar num dia claro com o tempo, em horas, do nascer do sol até o meio dia. Na medida em que o tempo passa, o dia vai se tornando progressivamente mais luminoso. Assim, se plotarmos num gráfico cartesiano no eixo horizontal (x) o tempo e no eixo vertical (y) a intensidade da luz, iremos constatar que a cada fração de tempo haverá um aumento proporcional de intensidade luminosa, o que é demonstrado pela linha reta formada pelos pontos (Figura 1.1).
Figura 1.1: Exemplo de correlação perfeita positiva (r=+1,0) entre o horário e a intensidade luminosa.
Como exemplo de correlação perfeita negativa, podemos utilizar também a relação entre o horário e a intensidade da luz. Porém, quando as observações são feitas após o meio dia até o anoitecer. Neste caso, no decorrer de cada fração de tempo haverá um declínio da intensidade luminosa, ou seja, estas varáveis estarão inversamente relacionadas (Figura 1.2).
Figura 1.2: Exemplo de correlação perfeita negativa (r=-1,0) entre o horário após o meio dia e a intensidade da luz solar.
As correlações podem ser avaliadas segundo os critérios abaixo:
•de 0,90 a 0,99
•de 0,80 a 0,89
•de 0,70 a 0,79
•de 0,60 a 0,69
•de 0,50 a 0,59
1.3.1. Validade
A validade diz respeito à capacidade de um teste medir aquilo que esse destina-se. A validade, em muitos casos, é estabelecida de forma empírica e inquestionável. Isto ocorre quando queremos saber, por exemplo, o tamanho da circunferência do braço de um indivíduo e, para isso, passamos uma trena pelo ponto de maior volume do braço. Neste caso, não há dúvidas de que este procedimento é válido. Trata-se no último caso, de validade de conteúdo.
Já a validade de constructo é dada quando a definição da variável descreve o processo de sua medição. Um exemplo desse método de validação pode ser quando define-se flexibilidade como a maior amplitude possível que é voluntariamente atingida no arco do movimento de uma articulação. Se o ângulo máximo é medido através de um flexômetro ou de um goniômetro a medida apresentará validade.
Outra forma de se estabelecer a validade de um teste é quando comparamos o resultado desse teste com outro que sabidamente mede aquilo que nos propomos a medir, ou o “padrão ouro”. Como exemplo, podemos imaginar que você acredita que a circunferência de cintura em homens é um bom índice do peso gordo. Assim, você mede a cintura de um grupo de homens e no mesmo grupo você mede a densidade corporal através da pesagem hidrostática. Se os testes apresentarem resultados bem correlacionados, você acaba de validar o seu instrumento.
Em alguns casos, a validade de um teste não é clara. Por exemplo, podemos perguntar: Será que um indivíduo que conduz uma bola de futebol de salão por um percurso sinuoso de seis metros em oito segundos é capaz de conduzir a mesma bola, com eficiência, durante uma partida?
1.3.2. Confiabilidade ou fidedignidade
Diz respeito ao erro intra-teste, ou ao grau em que esperamos que os resultados sejam constantes e reprodutíveis.
Quando nós medimos cuidadosamente com uma régua, por duas vezes, o comprimento de nosso caderno, provavelmente encontraremos o mesmo resultado. Porem, quando se trata de medidas de funções fisiológicas, a margem de erro aumenta muito, especialmente se a variável for de difícil isolamento, como a coordenação motora, agilidade, e outras. Com o propósito científico, não devemos permitir erros superiores a 5%. No entanto, erros que chegam até 15 ou 20% podem ter utilidade no aspecto clínico.
Para determinarmos a confiabilidade de um teste, devemos correlacionar os escores de um grupo de indivíduos submetidos a pelo menos duas vezes ao mesmo teste, sendo que estes devem ocorrer em momentos próximos.
1.3.3. Objetividade
É o grau de consistência dos resultados quando medidos por dois ou mais avaliadores.
A objetividade diz respeito ao erro entre testadores. Já a confiabilidade diz respeito ao erro intra-testador.
A forma de determinar-se a objetividade de um teste é correlacionando-se os escores de um grupo de indivíduos obtidos por dois ou mais testadores.
Observamos que a segurança que podemos ter sobre as informações de um teste será informada pelos coeficientes de correlação, ou outros índices estatísticos tais como a correlação intra-classe ou o coeficiente de variação, para a prova da validade, confiabilidade e objetividade. Além disto, devemos considerar outros fatores para a escolha de um teste que não apresentam bons índices matemáticos que descrevam sua consistência. Estes critérios suplementares estão listados a seguir.
1.3.4. Padronização
É a descrição detalhada dos instrumentos e procedimentos empregados no teste.
1.3.5. Viabilidade
Diz respeito à possibilidade de tal teste ser aplicado, considerando os custos, equipamentos, instalações, entre outros.
1.3.6. Discriminação
É a capacidade do teste de separar indivíduos com características semelhantes.
1.3.7. Ortogonalidade
Recomenda-se não empregar mais de um teste para medir uma determinada variável.
1.3.8. Historicidade
Devem