Métodos Estatísticos

Introdução

Os métodos estatísticos desempenham um papel fundamental na análise de dados, permitindo interpretar e compreender informações de maneira objetiva e precisa. No contexto da pesquisa sobre a experiência do usuário, utilizaremos três métodos principais para avaliar e validar os dados coletados. O Alpha de Cronbach será utilizado para medir a confiabilidade interna dos questionários, verificando se as perguntas relacionadas a uma mesma variável são consistentes e confiáveis. A média e o desvio padrão serão calculados para fornecer uma visão geral das tendências dos dados e a variação nas respostas dos usuários. Por fim, a Correlação de Pearson será aplicada para explorar a relação entre diferentes variáveis, como a satisfação do usuário e a facilidade de uso da interface, ajudando a identificar se as mudanças implementadas no Moovit Web impactam positivamente a experiência do usuário de forma significativa.

Alpha de Cronbach

Para obtenção dos dados, utilizamos do Excel, que estará acessível nesse link: Dados do Excel.

Para calcular o Alpha de Cronbach por meio do excel, seguimos os seguintes passos:
1. Importar as respostas do formulário para o Excel, onde cada coluna é uma pergunta (B a K) e cada linha é uma resposta (2 a 108)
2. Calcular as variâncias de cada coluna
3. Somar as respostas de cada linha e calcular essa variância
4. Aplicar a fórmula para achar o valor do Alpha de Cronbach: =10/(10-1) * (1 - (SOMA(B109:K109)/L109)), onde de B9 a K9 são as variâncias de cada pergunta e L9 é a variância da soma das respostas

Após o cálculo, o Alpha de Cronbach foi obtido como 0.911245312. Este valor indica que as 10 perguntas do questionário possuem uma excelente consistência interna, já que o valor do Alpha de Cronbach está bem acima do limite mínimo de 0.7, sendo considerado um valor muito bom para a confiabilidade do conjunto de itens. Este valor sugere que o questionário utilizado apresenta uma excelente confiabilidade, com as perguntas do questionário medindo o mesmo construto de forma consistente. O valor obtido reforça que o questionário pode ser utilizado de maneira eficaz em futuras análises, com a garantia de que as respostas dos usuários estão relacionadas de maneira significativa entre si.

Correlação de Pearson

A correlação de Pearson mede a força e a direção do relacionamento linear entre duas variáveis. Ela é representada por 𝑟, que varia de -1 a 1:

1: Correlação positiva perfeita (as variáveis crescem juntas).
0: Nenhuma correlação linear (não significa ausência de relação, mas sim ausência de linearidade).
-1: Correlação negativa perfeita (uma variável cresce enquanto a outra diminui).

Aplicaremos a Correlação de Pearson para verificar a relação entre diferentes variáveis, como a satisfação do usuário e a facilidade de uso percebida da interface.

Para obtenção dos dados, utilizamos o Excel, que estará acessível nesse link: Dados do Excel.

Para calcular a Correlação de Pearson por meio do Excel, seguimos os seguintes passos:
1. Importar as respostas do formulário para o Excel, onde cada coluna é uma pergunta (B a K) e cada linha é uma resposta (2 a 108).
2. Escolher colunas (perguntas) que fazem mais sentido para realizar a correlação.
3. Utilizar a fórmula no Excel para calcular a Correlação de Pearson: =CORREL(B2:B108; D2:D108) (essa fórmula é para a relação entre B e D).

Os resultados das relações escolhidas:
B e D = 0,429466557
C e G = 0,350780364
E e K = 0,379282019
F e H = 0,376959968

Temos em todos os casos uma Correlação Moderada Positiva: As variáveis apresentadas possuem uma correlação moderada positiva, o que significa que, de forma geral, há uma tendência de aumento simultâneo entre os pares de variáveis, mas essa relação não é muito forte.