t48 L*i: Fasqualia qual,err terminologia da psicometria clssii4 reza(7.t )'"1"'DC= v K r{ir-vf r_+I- .Fur." verso psicomtrica da frmula surge do fato de que amdisdcsescores em-ricos o escoreverdadeiro, istoe, ii1T1= V r o desvio padrodeT o desviopadrodo erro,a"jo qu.,fv'ac'r o v, todaa variabiridade de devida unicamente aoerrc. :esulrando em quu ,t(rlv) =,t(e;v)= u.u i'alor K resultado nvelde confanaquese querterdorntervalodentrodo quarsesituar o valor do escoreverdadeiro.Esr" :'!r'e i tipicamerte de t9%ou 9svo.ocrcuro.io K faz-setornarr,Jo o termo t-4 igual ao nvel de confana. Assirn,seiK--l-*:-:0.99 (nvelde confianade 99%),entoTemos,ento,osseguintesdados:-:.N'.=1.000 +=10"r_=0,75 f =50 T=100Assim, osg =s1 nrl-rr:= lOrjl-0,7j = t0n'83=5lrK =,i -:-= n'I0 = 3.6v l-0,90Substituindoessesvaloresna equao 7.10, temos:Pilloo-vi s 3.165> o.optlv- roois 3,i6..(5] > o.roP-15.s< v- ioo < l5.si > l.:rop{84,2 s v < I lj,s} > ..}.JI _ 0,ggfr. =,r-- 10l i_o,ee,:. Ieituradessa equao a seguinte:paraum dado valor de I aprobabiiiclade do escorev cair numintervaro derimtado defnidapelocrropadro do erro e pelo nve! de confanaescolhido.. f.r1mqi9: mil sujeitossubmeteram-se aoteste T, cujocoefi-cientede fidedignidade do teste = ,75,eobtiveram;ndia =:u,-ccm desviopadro: 10. Qual ser,a um nvel de confanad,e9096,o escoreverdadeiro do sujeiioqueobteve u- "r"or" emprico de 100?Note que i5.g Ksu,isto, 3.1 x j: g.1,2 a diferena I00- (3.16x 5).Assim, parasujeitos comescore emprico de 100 no teste T,o escore verdadeiro (V) situa-seentre g-1,2 e i 15,g,;;;;;;r-de de 3 1,6pontos. Essaenormefaixadeve-sea que o coeficientede fidedignidade do reste(= 0.75) deixa a desejar.b - Estimao do V varlistribuio no:majdoserros, Fo.l .r. a suposio.de queosescoresempricos (T) e os errosde medida (E) se distribuern noo*urr"rrtparal& escore verda-deiro (v), o que irnpricaquese distribuem segundo a curvanor-mal. Sendoissoverdadeiro, seguequetI.-a=i*0,99.'\1l:_-r(elv)"*(rl') e dadoque T =.v-*E(riv;= r(ul').Essatcnica de estimao faz duassuposie l) a normali_dadena distribuiodos escores . z; " iomoscednsticidade, isto"rrr::*,.trj:.E.lit50 LuizPasqual. as r:arincim,sc,,id:rticaspara t*.*ios,os.escsresao, lcngodaescala. A primira supclio ncrrnalrnenrecensirieradarazo-vc! cie se iaze; rnaea segunda muitocriticada,so'oretudop., aescoresexrrsmos,daescaia.(,Feldt,Steffan-e Gupta,1985)-Dc qualrFert-orma,se as suposiesse msntrn-os ciados doe-re mp!a anteor(pon,31i,. l ) seriam os seguintes:- ao nve& confianade9Ao/o,o escor*padroz= +/^ 1,2&- o erro rn'ximoadri:issr'elseria --&x'E =LJS:l 5=6,4- enxoo i*vakr.or:dsci o V seria {tOO-.,*},s v s {tO*+ e.-$ ou93"6 < \r < tr0g,teedoumaarnplitudede 12,8:"3.1.3- Estimao vianradelo daregressolinearO mode!o da regressoinearpretedepredizer uma varivel1' a i:arlir deumacutra:{ e e exprrssc'n*!a fbrmula\(7.t:) y,=l,rrr [x-f]*V\ sx/Sejam ee des';ios ' = bx. Trala-se de est;maro'raor de b que miui-mizeoserrcsde estimao(y - y').-lqueE(y-y')= 0,o referidovalor eieverininimizaros erros quadrticos,isto, uina fu*odesses*n*s: f() :.E{y-y'}..ssim.fiE) = E(r-bxl'= tirt * u2e1*:)--zbe(xy)f-t1/\= s; + b-s; -2bCovix,l)j 1)= s! * b-si -2br*rs's,Derivandaf{Ei para b"remos:f{E) ^--}t-cueisualandoazerod---:------r'l*oe-_'t,sqL -v: +I-:X-r,)N)'.OBsicpn,etriajteria e aplicaesn:!:T{+3#t+5trffig?rfi!tftrffix{Irfxffitffifii.: jditnlililliltt&;lbil'dlftr$tisiNrt*t,1:l,1*r tl!: I.l!i,:II5rrs = za*-.2r+.s"s11re I.g< 29.328,3a 36.036,1a 43,944.0 a Sl,7> 51,7-Jci20/20,7aoi -:."gcg0it'.80r',80IVl-7.- 7,9;7,dei,ir.d:lirrll!:f jtt"touiodosresultadosporcrassesno.,n*-muito prxima do,.:1.:'lassicao dos valores l"a"iii""i,; ; ;. ;; ";; il:::::::i,: .1':1.i | |1 i n o _, " a. rryuats Dor classes(da cham:cas), ob remor u," u''' "; * p r"p;;# "ff i: :ff;:: ;::,X: sesprximas da mdia. Sir,i"o airl.""r" obtida nas classes to mando a percenragem acumuI ao" o. "u",1""rr""li^lilll"-centis),""i";;'.,o_n,irn.*JJ;tiil"("0"i,r.:ff :j'J":'; ciasse(da chamarem_se classes retangulares).Todasessasnormas soconvers*;;", soutras, como mos_tX ;': ;'r * - ta gens a' u* "' uJre as o utrss ba si came n-fatode que as "";r:"-1^lesqr'risador' Apenas e p,""iro ui.ri* "oenquantoo,.,"o,.'fi f..Jff :*n$r":.,#:m,:;.,:Xi.Figura I0.3comparao de vrios tiposde normasz.-j. PRo.tQI45. CEEB :@.".-...*'....-'."t;ro@3000:0*4h@50too 500t,+t .- +f1080 .90989999.9r070&)Itj r30.145..6?oo.ftil-; inferii36.riI 40.0If a 40,0I43.9I acimaPsicometria:teoriae aplicaoes217o problemarearmentegrave na normatizao de um testeno o tipo de normasutilizadoe, sim, a amostrautilizadaparaforneceros dadosempricossobre os ouais'sEroefetlr.,Jc. iiala).!!:i n:r?cnr.\.1,!...i,\s HrvusLqv uasriuiiilA-\.c.>S4!ilUsr.1.Cl:.A Sflji;no;-mati'o,deveserestatisticamente represenrativa da popuia_o; o queimplica, praticamene. que os _qrupos normativos sogeralmente constitudosde _qrandes nmeros de sujeitos, impli_candocustos proibitivosque comumenteassustam os pesquisa-dores que querem enveredarem projetosde padronizuo C" t.r-tes-uma rpida inspeo dos restespsicorgicos cispcn.;cisr.lcmercadobrasileirodconta imediatadessaprecria siruao, ondese podem detectar norrnasbaseadas em arnosrasnuncai.pi.rrn-tativase de datasquase pr-i:stricas.4 - lformasreferentesa critrio, r4 '\Jt'1fazparte.Tal procedimento avriosnveis de habiridadeou de traosoutrs numa popuia;o.H, contudo,situaes nasquaisnointeressater dados des-sa natureza,que discriminem.toda uma gama de habiridadesou 'de personalidade, interessandomais deciirse argum "ons"guiu ou noum certonvelde hab-'idade,,t, aprerdi,gem ou de.-i:,.- ,, : !f n;lsgnatictade.E tipica..renteo cas em l.os Aedoni_nie ;-__'f-:- svsrl'rrv;,*;:;..9"-.e--t -o=ryg do, emse l e o, emdia gn st i co ps i q ui rril ;';;;, 1''--!)OUr !e- d--F o maisfortpemumahab;liddercr:. qUalgger outro traoj4tente.-,rlttit'Pqt t.l 'q"n"t w.m "t"tiaCa "masin:eressa saber218 LuizPasqualiPsiconretria:teoraeapiicaes:19co:{niiivos.do tipo estabelecidospelastason,--rmias,tais cornoasrie Bloom-Bioon. I 9:l:Bicom. Hasiings e Nfaciar:s.1971, e ou-tiils ou" mesrnl*-oaraverificarse u:"n ccntedoinstrucional es-nn:*