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Advisor(s)
Abstract(s)
O recurso aos modelos log-lineares em psicologia
começa a ganhar relevo por permitir uma compreensão
mais estruturada dos dados de planos experimentais
associados a variáveis de natureza nominal. Nomeadamente,
planos experimentais factoriais com uma ou
mais variáveis dependentes discretas (frequências) e
planos correlacionais, onde todas as variáveis de medida
têm uma natureza nominal e se pretende estudar
as associações entre elas. Neste artigo pretendemos
apresentar a abordagem log-linear, referindo-nos
igualmente ao modelo logit. Ilustraremos o uso da
técnica no âmbito de um estudo de raciocínio dedutivo,
comparando-a com uma abordagem fragmentada
em tabelas de contingência bivariadas (recurso a testes
de homogeneidade e independência).
Log linear models are becoming increasingly relevant in psychology research. These models enable us to analyze qualitative data originated from both experimental (with complex factorial designs) or correlational research. In this article we present the log-linear approach applying it to data from a deductive thinkíng study. We compared this approach with the frequently used models associated with bi-variate contingency tables (independence and homogeneity models).
Log linear models are becoming increasingly relevant in psychology research. These models enable us to analyze qualitative data originated from both experimental (with complex factorial designs) or correlational research. In this article we present the log-linear approach applying it to data from a deductive thinkíng study. We compared this approach with the frequently used models associated with bi-variate contingency tables (independence and homogeneity models).
Description
Keywords
Modelos log-lineares Tabelas de contingências múltiplas Análise de frequências Raciocínio dedutivo
Citation
Análise Psicológica, 1(15), 29-48.
Publisher
Instituto Superior de Psicologia Aplicada