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domingo, 23 de dezembro de 2018

C. Koch y la consciencia

Christof Koch

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Christof Koch
ChristofKoch.jpg
Christof Koch, 2008
Información personal
Nacimiento13 de noviembre de 1956
Kansas City, Missouri
Nacionalidadestadounidense
Educación
Educacióndoctorado Ver y modificar los datos en Wikidata
Educado enUniversidad de Tubinga
Max Planck Institute for Biological Cybernetics
Supervisor doctoralValentin Braitenberg
Tomaso Poggio.
Información profesional
OcupaciónNeurocientífico, profesor universitario y psicólogo Ver y modificar los datos en Wikidata
Conocido porBiofísica
Cargos ocupados
  • Chief science officer (desde 2011) Ver y modificar los datos en Wikidata
Empleador
Estudiantes doctoralesLaurent IttiVirgil Griffith.
Miembro de
Web
Sitio web
Christof Koch (Kansas City, 13 de noviembre de 1956) es un científico norteamericano con especialidad en neurociencia, conocido por su trabajo en bases neuronales de la consciencia. Es director científico del Instituto Allen (AI) en Seattle.1​ El Instituto Allen es un centro dedicado a la ciencia del cerebro.
Fue profesor en biología e ingeniería en el Instituto de Tecnología de California. entre 1986 y 2013. Su trabajo y pensamiento se centran en la respuesta a las preguntas: ¿cómo es posible que el cerebro llegue a dar conciencia humana?, y ¿cómo una mente sentiente o sintiente (tal vez sentipensante) llega a elevarse de un cerebro material bajo las reglas de la física?

Biografía[editar]

Koch es hijo de padres alemanes (su padre era diplomático). Asistió a una escuela secundaria jesuita en Marruecos. Recibió un doctorado en el Instituto Max Planck de Tubinga en 1982, en el procesamiento de la información no lineal. Trabajó durante cuatro años en el Laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto de Tecnología de Massachusetts en 1986, antes de unirse al programa de computación y sistemas neuronales. Doctorado de reciente creación en el Instituto de Tecnología de California.
En 1986 Cristoph Koch y Shimon Ullman propusieron la idea de un mapa de «saliencia visual» (prominencia o surgimiento visual) en el sistema visual de los primates.23​ Posteriormente su entonces estudiante de doctorado Laurent Itti y Koch desarrollaron un conjunto popular de algoritmos para la detección de prominencia visual.45
Durante más de dos décadas, Koch y sus estudiantes han llevado a cabo simulaciones biofísicas detalladas de las propiedades eléctricas del tejido neuronal, desde la simulación de los detalles de la acción potencial de propagación a lo largo de los axones y dendritas a la síntesis del potencial del campo local y el EEG de la actividad eléctrica en grandes poblaciones de neuronas excitables.
Desde principios de 1990 Koch ha argumentado que la identificación de la base mecanicista de la conciencia es un problema tratable científicamente, y ha tenido una gran influencia en el argumento que la conciencia puede ser abordado mediante las herramientas modernas de la neurobiología. Él y su alumno Nao Tsuchiya inventó el llamado Continuous flash suppression (CFS) algo como una "supresión continua por resplandor",6​ una eficiente técnica de psico-física de enmascaramiento sensorial, para representar imágenes invisibles durante muchos segundos. Ellos han utilizado esta técnica para argumentar que la atención selectiva y la conciencia son fenómenos distintos, con distintas funciones biológicas y distintos mecanismos.
El principal colaborador de Koch en el esfuerzo de localizar los correlatos neuronales de la conciencia, fue el biólogo molecular y luego neurólogo, el científico británico Francis Crick. Empezando por su primera publicación en 19907​ y su última publicación que Francis Crick llegó a editar en el día de su muerte el 24 de julio de 2004. Esta describe la relación entre el núcleo basal llamado el claustro, estructura anatómica misteriosa situada debajo de la corteza insular y su relación con la conciencia humana.8
Durante la última década, Koch ha trabajado en estrecha colaboración con el psiquiatra y neurocientífico Giulio Tononi . Koch aboga por una variante moderna de panpsiquismo, la antigua creencia filosófica de ver o encontrar la conciencia en todas las cosas que nos rodean. La teoría de Tononi de la Teoría de la Información Integrada(IIT) de la conciencia difiere de panpsiquismo clásica, sólo se atribuye la conciencia de las cosas con cierto grado de integración de la información y que no incluye: un montón de neuronas desconectadas en un plato, un montón de arena, una galaxia de estrellas o un agujero negro,9​ y proporcionar un marco analítico y empíricamente accesible para la comprensión de la experiencia y de sus orígenes mecanicistas. Koch y Tononi expresan que IIT es capaz de resolver el problema de concebir una mente que puede estar compuesta por un conjunto de mentes "más pequeños", conocido como el problema de combinación.1011
Koch escribe una columna popular llamada "Consciousness Redux", para Scientific American Mind sobre temas de divulgación científica, relacionadas con la conciencia.
Koch fue cofundador del curso de verano llamado los métodos de neurociencia computacional12​ en el laboratorio de biología marina (Marine Biological Laboratory)en Woods Hole en 1988, la escuela de ingeniería neuromórfica también conocida como computo neuromórfico (Neuromorphic Engineering), curso de verano13​ en Telluride, Colorado en 1994 y en el curso de verano sobre dinamica del cerebro (Dynamic Brain)14​ en el Friday Harbor Laboratorios en las islas San Juan en 2014. Las tres escuelas de verano continúan siendo dictadas.
A principios del 201115​ Christof Koch se convirtió en el director científico del Instituto Allen (AI), liderando su proyecto por diez años en relación con el proceso de alto rendimiento a gran escala de codificación cortical "high-throughput large-scale cortical coding". La misión es entender los cálculos que conducen a un comportamiento en la cadena desde la percepción de los fotones hasta el comportamiento, mediante la observación y modelización de las transformaciones físicas de las señales en el cerebro visual y la conducta inducida en el cerebro de los ratones.16​ El proyecto trata de catalogar todos los bloques de construcción (aproximadamente 100 tipos de células diferenciadas) de las regiones corticales entonces visuales y estructuras asociadas (tálamo, colículo) y su dinámica. Los científicos buscan saber lo que ve el animal, cómo piensa y cómo se decide. Buscan un mapa de la mente murina de una manera cuantitativa. El Instituto Allen para la ciencia del cerebro emplea actualmente cerca de 270 científicos, ingenieros, técnicos y personal de apoyo.17​ Los primeros cuatro años de este decenal esfuerzo para construir observatorios cerebrales fueron financiados por una donación de u$d 300 millones18​ por el fundador de Microsoft y filántropo Paul Allen.

La conciencia como una propiedad fundamental de las entidades conectadas en red[editar]

Koch solía ser un defensor de la idea de la conciencia que emerge de las redes nerviosas complejas, pero en enero de 2014, publicó una obra corta de discusión abierta ( "¿En qué sostengo que la conciencia es una propiedad fundamental de las cosas complejas?" MIT Press 10 Ene 2014), donde se introdujo el concepto de que la conciencia es una propiedad fundamental de las entidades de red, y por lo tanto, no se puede derivar de cualquier otra cosa, ya que es una sustancia simple.

Dimensionalidade da escala de estresse percebido (Perceived Stress Scale, PSS-10) em uma amostra de professores

Dimensionalidade da escala de estresse percebido (Perceived Stress Scale, PSS-10) em uma amostra de professores

Dimensionality of the Perceived Stress Scale (PSS-10) for school teachers


Wagner de Lara MachadoI; Bruno Figueiredo DamásioII; Juliane Callegaro BorsaIII; Joilson Pereira da SilvaIV

IUniversidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil
IIUniversidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil
IIIPontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil
IVUniversidade Federal de Sergipe, Itabaiana, Sergipe, Brasil

Endereço para correspondência





RESUMO

O presente estudo teve por objetivo investigar a dimensionalidade da Escala de Estresse Percebido em sua versão de 10 itens (PSS-10) em uma amostra de professores (N = 517). Uma análise fatorial exploratória pelo método de extração minimum rank factor analysis, utilizando a matriz de correlações policóricas e o critério de análise paralela para retenção dos fatores indicou a solução unifatorial como a mais ajustada aos dados. Os itens possuíram cargas fatoriais adequadas e o fator retido explicou 67% da variância comum dos escores, apresentando consistência interna (a = 0,80). Este estudo fornece evidências de validade da PSS-10 no contexto brasileiro.

Palavras-chave: Escala de Estresse Percebido, PSS-10, análise fatorial exploratória, análise paralela, métodos robustos.

ABSTRACT

The present study aimed to investigate the dimensionality of the 10-item Perceived Stress Scale (PSS-10) in a sample of school teachers (N = 517). An exploratory factor analysis done by the extraction method of minimum rank factor analysis, using polychoric correlation matrix and parallel analysis criterion for factor retention, indicated a one-factor solution as the best fit to the data. The items showed adequate factor loadings and the retained factor explained 67% of common scores variance, presenting internal consistency (a = .80). This study provides validity evidences of the PSS-10 for the Brazilian context.

Keywords: Perceived Stress Scale, PSS-10, exploratory factor analysis, parallel analysis, robust methods.





A docência do ensino fundamental e médio é, no Brasil, considerada como uma das atividades profissionais mais estressantes, entre todas as categorias profissionais (Kyriacou, 2003). De acordo com um levantamento nacional realizado por Codo (1999), 26% dos professores nacionais apresentavam um nível de exaustão emocional considerado perigoso à saúde mental dos mesmos. Esta não é uma realidade apenas brasileira. Diversos estudos internacionais tem, da mesma forma, demonstrado que as condições adversas da docência escolar são múltiplas, e contribuem para altos índices de estresse ocupacional e burnout (Doménech Betoret & Gómez Artiga, 2010; Kerr, Breen, Delaney, Kelly, & Miller, 2011; Kokkinos, 2007; Montgomery & Rupp, 2005; Yong & Yue, 2007).

Independente da fonte estressora, diferentes estudos vêm demonstrando que o estresse impacta negativamente na saúde física e psicológica (Öhman, Bergdahl, Nyberg, & Nilsson, 2007; Rod, Gronbaek, Schnohr, Prescott, & Kristensen, 2009; Thoits, 2010). Tais estudos fornecem evidência de que a avaliação do estresse por meio de ferramentas validas e confiáveis é imprescindível para programas de prevenção, diagnóstico e intervenção em relação a esse problema.

Dentre as diferentes formas de avaliar o estresse, uma delas consiste em observar o grau no qual o indivíduo percebe como estressantes as diferentes situações ocorridas ao longo da sua vida (Lazarus & Folkman, 1984). Tal perspectiva propõe que a presença de eventos de vida potencialmente estressores não caracteriza, necessariamente, o fenômeno do estresse (Lazarus, 1966, 1995; Lazarus & Folkman, 1984). Para que um evento seja percebido como estressor, é necessária a ocorrência de dois processos mediadores entre o indivíduo e o ambiente: a avaliação cognitiva (cognitive appraisal), que determina em que medida o evento de vida é percebido como relevante/ameaçador; e as estratégias de coping, através do qual o indivíduo administra as demandas internas e externas frente ao evento percebido como estressor. O estresse ocorre, portanto, quando o indivíduo avalia que as demandas internas ou externas, excedem a sua capacidade para lidar com elas (Lazarus, 1995).

A Escala de Estresse Percebido (Perceived Stress Scale [PSS]; Cohen, Karmack, & Mermelsteinm, 1983) é o instrumento mais utilizado para avaliar a percepção do estresse, tendo sido validada em mais de 20 países (Remor, 2006). A PSS avalia a percepção do indivíduo sobre o quão imprevisíveis e incontroláveis lhe parecem os eventos de vida experienciados no último mês, podendo ser utilizada na população geral com, no mínimo, nível de escolaridade equivalente ao ensino fundamental completo (Cohen & Williamson, 1988). Além proporcionar uma avaliação subjetiva dos estresse, se destaca a brevidade do instrumento, o que favorece a sua aplicação em conjunto a outras medidas.

A PSS foi inicialmente desenvolvida com 14 itens (PSS-14, Cohen et al., 1983), sendo sete positivos e sete negativos. Uma análise de componentes principais, com rotação varimax, demonstrou a existência de dois componentes com autovalores > 1 (3,6 e 2,2, respectivamente), refletindo os grupos de itens positivos e negativos (Cohen & Williamson, 1988). Posteriormente, foram produzidas versões reduzidas do instrumento, contendo 10 (PSS-10, seis positivos e quatro negativos) e quatro itens (PSS-4, dois positivos e dois negativos), sendo esta última utilizada apenas como instrumento de screening, em grandes levantamentos (Cohen & Lichtensteins, 1990; Cohen & Williamson, 1988).

A PSS-10 foi formada pelos itens da PSS-14 que apresentaram carga fatorial superior a 0,40. Ao submeter a PSS-10 à uma análise de componentes principais, com rotação varimax, foram identificados dois componentes com autovalores > 1 (3,4 e 1,4, respectivamente), refletindo, novamente, os conjuntos de itens positivos e negativos do instrumento. Contudo, os autores sugerem que qualquer distinção feita entre os componentes ou fatores seria irrelevante, pois eles apenas refletiriam aspectos da redação dos itens (Cohen & Williamson, 1988), onde os itens positivos e negativos tendem a se agruparem em dimensões distintas.

Apesar da orientação dos autores do instrumento em considerar a PSS-10 como um instrumento unidimensional, os resultados empíricos não têm sido consensuais. Alguns estudos (Campo-Arias, Bustos-Leiton, & Romero-Chaparro, 2009; Cohen & Williamson, 1988; Luft, Sanches, Mazo, & Andrade, 2007; Mitchell, Crane, & Kim, 2008) encontraram, a partir de técnicas exploratórias e confirmatórias, uma estrutura unifatorial para a escala, conforme postula a base teórica do instrumento (Cohen & Williamsom, 1988), enquanto outros encontraram uma estrutura bifatorial (Leung, Lam, & Chan, 2010; Roberti, Harrington, & Storch, 2010; Wongpakaran & Wongpakaran, 2010). Nestes casos, os fatores são interpretados como estresse (itens positivos) e coping/controle (itens negativos), apresentando níveis de correlações variando entre r = 0,51 e 0,65.

No Brasil, as propriedades psicométricas da PSS-10 foram investigadas em dois estudos. Em uma amostra de 76 idosos, com idades entre 60 e 84 anos (M = 70,04 anos, DP = 6,34), utilizando uma análise de componentes principais foi identificada uma estrutura unidimensional para a PSS-10. O componente retido explicou 42,5% da variância total dos escores, tendo consistência Alpha de Cronbach de 0,83. Todos os itens apresentaram cargas componenciais superiores a 0,48 no componente retido (Luft et al., 2007).

Posteriormente, a PSS-10 foi avaliada em uma amostra de 793 professores universitários. Uma análise de componentes principais (n = 393) com rotação varimax, identificou a presença de dois componentes representando os conjuntos de itens positivos e negativos do instrumento (autovalores 4,62 e 1,05; Alpha de Cronbach de 0,83 e 0,77, respectivamente). Em seguida, por meio de análises fatoriais confirmatórias (n = 400), foram comparados os índices de ajuste do modelo derivado da análise exploratória e de um modelo hierárquico, com dois fatores de primeira ordem e um fator de segunda ordem, denominado Estresse Percebido. O modelo hierárquico mostrou melhores índices de ajuste (GFI = 0,94; AGFI = 0,90; RMR = 0,05; CFI = 0,92) quando comparado ao modelo bifatorial (GFI = 0,91; AGFI = 0,88; RMR = 0,07; CFI = 0,88). A correlação entre fatores foi de 0,66 no estudo exploratório, e de 0,68 no estudo confirmatório. Os autores concluíram que os resultados sugerem uma estrutura unidimensional para a PSS-10, e que os dois fatores identificados nas análises fatoriais exploratória e confirmatória não deveriam ser interpretados separadamente (Reis, Hino, & Rodriguez, 2010). Contudo, a descrição da estrutura unidimensional não é apresentada pelos autores.

Em síntese, os resultados de estudos internacionais e nacionais sobre a dimensionalidade da PSS-10 são contraditórios, sugerindo a adequação de ambos os modelos, uni e bifatorial. Uma possível explicação para as divergências encontradas em estudos anteriores sobre a dimensionalidade da EPP-10 diz respeito aos métodos de extração e retenção de fatores que deram origem a estrutura bifatorial da PSS-10 (Cohen & Williamson, 1988; Reis et al., 2010). A análise de componentes principais é uma técnica de redução de dados, sendo desaconselhada para a identificação de fatores comuns, ou de traços latentes (Costello & Osborne, 2005). Ainda, a utilização do critério Kaiser (autovalores maiores que 1) para retenção de fatores comuns tende a superestimar o número dimensões interpretadas (Horn, 1965; Humphreys & Montanelli, 1975; Patil, Singh, Mishra, & Donovan, 2008). É provável que a utilização de um critério conservador (e.g. análise paralela) para a retenção de fatores comuns conduza à interpretação de apenas um fator para o instrumento.

Considerando os aspectos anteriormente mencionados, o presente estudo tem por objetivo investigar a dimensionalidade da PSS-10, com a finalidade de fornecer novas evidências de validade da PSS-10 no contexto brasileiro. Esse estudo é oriundo de um projeto maior, que teve por objetivo avaliar os níveis de estresse em uma amostra de professores de escolas públicas e particulares do ensino fundamental e médio. Entretanto, considerando o propósito do presente estudo, as características ocupacionais dos participantes não serão analisadas e discutidas.



Método

Participantes

Participou deste estudo uma amostra por conveniência de 517 professores do ensino fundamental e médio, de instituições públicas e privadas, da cidade de Campina Grande, Paraíba, Brasil. Destes 66,3% são do sexo feminino, 54,9% casados e 50,5% possuem remuneração entre um e três salários mínimos. A idade dos participantes variou entre 18 e 65 anos (M = 36,52; DP = 10,46).

Procedimentos e Considerações Éticas

O presente estudo foi realizado após parecer favorável do Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Estadual da Paraíba (UEPB; protocolo no. 0374.0.133.000-07). A coleta de dados seguiu as orientações éticas fornecidas pela Resolução 196/96 do Conselho Nacional de Saúde.

Antes de iniciar a coleta de dados, foi solicitado e recebido o consentimento da equipe diretiva das escolas e das secretarias municipais e estaduais de educação. Após estes procedimentos, foram agendados encontros com os professores para a apresentação dos objetivos do estudo. Todos os participantes responderam ao termo de consentimento livre e esclarecido (TCLE).

Instrumentos

Escala de Estresse Percebido (PSS-10). O instrumento é composto por 10 itens, sendo seis positivos e quatro negativos, respondidos em uma escala tipo Likert de frequência, variando de Nunca (0) à Sempre (4) (Cohen et al., 1983). A versão utilizada no presente estudo foi traduzida e adaptada para o português brasileiro por Luft et al. (2007).

Questionário Sociodemográfico. Esse instrumento visou levantar informações tais como idade, sexo, estado civil, grau de escolaridade, carga-horária, nível de ensino, dentre outros.

Análise dos Dados

Considerando o nível de mensuração ordinal das variáveis e a violação do pressuposto de normalidade multivariada dos dados (Mardia = 149,040, p ≤ 0,05; Mardia, 1970), foi conduzida uma análise fatorial exploratória robusta a partir da matriz de correlações policóricas dos itens da PSS-10 (Holgado-Tello, Chacón-Moscoso, Barbero-García, & Vila-Abad, 2010; Muthén & Kaplan, 1985), com método de extração minimum rank factor analysis (MRFA; Shapiro & ten Berge, 2002). O método de extração MRFA minimiza a variância comum residual no processo de extração dos fatores, e possibilita a interpretação da proporção da variância comum explicada pelos fatores retidos (Lorenzo-Seva & Ferrando, 2006).

Com a finalidade de evitar a superestimação de fatores comuns, adotou-se como método de retenção e interpretação dos fatores na análise fatorial exploratória a análise paralela (Horn, 1965). Este procedimento consiste em comparar os autovalores (ou a porção da variância total explicada) dos fatores extraídos da matriz de dados observados com a média de autovalores (ou da porção de variância total explicada) extraídos de uma série de matrizes geradas aleatoriamente, com o mesmo número de variáveis, casos observados, tipo de matriz de covariância, e método de extração de fatores (Buja & Eyuboglu, 1992). São interpretados apenas os fatores comuns com valor explicativo superior aos fatores aleatórios. Foram geradas 500 matrizes de correlação policóricas pelo método de permutação aleatória dos valores observados. Este procedimento oferece estimativas mais fidedignas quando a distribuição amostral observada e populacional é não-normal (Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011). Estudos de simulação têm indicado que o uso conjunto do critério da análise paralela, da análise de matrizes de correlação policóricas e do método de extração MRFA apresenta melhor desempenho na recuperação do número de fatores da matriz populacional quando comparado com os métodos tradicionais (Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011). As análises foram conduzidas com o software Factor (v. 8.02; Lorenzo-Seva & Ferrando, 2006).



Resultados

A matriz de correlações policóricas mostrou-se adequada para a extração de fatores, tendo os índices Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0,84 e o teste de esfericidade de Bartlett = 743,2(45); p < 0,001. Pelo método de extração MRFA foram identificados dois fatores com autovalores > 1 (3,08 e 1,16, respectivamente). Contudo, a análise paralela demonstrou que apenas um dos fatores comuns superou a porção de variância total explicada quando comparado à média dos fatores aleatórios (Figura 1). O fator retido (autovalor = 3,08) explicou 67% da variância comum dos escores. As cargas fatoriais dos itens da PSS-10 e a consistência interna da escala são apresentadas na Tabela 1.

Resultados praticamente idênticos foram obtidos com o método de extração de componentes principais e da análise paralela, sendo os autovalores observados 3,67 e 1,15 e os autovalores aleatórios 1,22 e 1,16 para o primeiro e segundo componente, respectivamente. O percentil 95 para os autovalores aleatórios foram iguais a 1,27 e 1,20 para o primeiro e segundo componente, respectivamente. Optou-se por reportar esses resultados para minimizar a hipótese de viés metodológico no presente estudo.



Discussão

As análises fatoriais exploratórias, utilizando matriz de correlações policóricas, método de retenção do minimum rank factor analysis e o critério de retenção fatorial da análise paralela identificaram uma estrutura unidimensional para a PSS-10, em concordância com estudos prévios (Campo-Arias et al., 2009; Cohen & Williamson, 1988; Luft et al., 2007; Mitchell et al., 2008). Este resultado era esperado, tendo em vista estudos prévios que demonstravam que todos os itens da PSS-10 apresentavam cargas componenciais iguais ou superiores a 0,40 quando retido apenas um componente (Cohen & Williamson, 1988; Luft et al., 2007). Quando os itens da PSS-10 são separados em dois fatores, estes apresentam correlações de 0,51 a 0,69, o que sugere uma moderada covariância entre ambas as dimensões (Reis et al., 2010; Roberti et al., 2010; Wongpakaran & Wongpakaran, 2010).

O fator retido apresentou adequada consistência interna, e todos os itens da PSS-10 apresentaram cargas fatoriais de adequada magnitude (> 0,37). Desta forma, o segundo fator identificado em estudos prévios parece refletir uma dimensão inconsistente, relativa à redação dos itens (positivos e negativos), não superando a proporção de variância explicada esperada ao acaso (Horn, 1965; Humphreys & Montanelli, 1975; Patil et al., 2008). É importante salientar que os vieses de resposta a itens positivos e negativos são amplamente conhecidos na Psicologia (Ibrahim, 2001). Em alguns casos, a construção de instrumentos com itens positivos e negativos conduzem a vieses de respostas, repercutindo em soluções fatoriais oriundas de artefatos metodológicos, aparentemente sem sentido teórico (Marsh, 1996). Este parece ser o caso da PSS-10, em que os itens positivos e negativos da escala refletem comportamentos pertencentes a um mesmo continuum de estresse percebido (Cohen & Williamson, 1998).

Conforme mencionado anteriormente, a PSS-10 é um instrumento breve que apresenta características psicométricas adequadas, podendo trazer vantagens em relação a instrumentos mais extensos. Tais vantagens são mais explícitas principalmente em situações de avaliação, quando se faz necessário a aplicação de muitos instrumentos, como em condições de pesquisa, por exemplo. Vale ressaltar, contudo, que a PSS-10 não se constitui um instrumento diagnóstico de estresse ocupacional, ou de avaliação de estresse relacionado a qualquer outro contexto. A PSS-10 é uma medida genérica de níveis de estresse percebido, de maneira que não são avaliadas as fontes causadoras de estresse. Caso o interesse seja avaliar o estresse ocupacional (i.e., os níveis de estresse relacionados especificamente ao trabalho), se deve buscar medidas específicas para esse fim.



Considerações Finais

O objetivo do presente estudo foi investigar a estrutura fatorial da Escala de Estresse Percebido, em sua versão de 10 itens (PSS-10), em uma amostra de professores de ensino fundamental e médio. Para atingir estes objetivos, utilizou-se de técnicas estatísticas robustas, com base nas características de distribuição e no nível de mensuração das variáveis (ordinal), com vistas à apresentação de resultados confiáveis. Os resultados da análise de fatores comuns e da análise paralela permitiram identificar a dimensionalidade da PSS-10, apontando uma solução unifatorial como a mais representativa dos dados. Entretanto, é importante salientar que a dimensionalidade da PSS-10 não é um consenso na literatura (Leung et al., 2010; Reis et al., 2010; Roberti et al., 2010; Wongpakaran & Wongpakaran, 2010).

Desse modo, são sugeridas novas pesquisas que tenham como objetivo explorar a dimensionalidade da PSS-10 em diferentes populações, visto que o presente estudo utilizou uma amostra ocupacional específica, de uma região geográfica particular. Da mesma forma, recomenda-se o uso da análise paralela como critério de retenção de componentes ou fatores comuns em estudos exploratórios. Esse procedimento permite uma maior precisão na interpretação de dimensões de instrumentos, assinalando aquelas com poder explicativo maiores que o esperado de forma aleatória, diminuindo a probabilidade de superestimação no número de fatores retidos (Buja & Eyuboglu, 1992; Horn, 1965; Humphreys & Montanelli, 1975; Timmerman & Lorenzo-Seva, 2011).



Referências

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Endereço para correspondência:
Instituto de Psicologia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Rua Ramiro Barcelos, 2600, Sala 120, Porto Alegre, RS, Brasil 90035-003. E-mail: wag_psico@yahoo.com.br

Recebido: 13/12/2011
1ª revisão: 13/11/2012
Aceite final: 16/11/2012








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terça-feira, 18 de dezembro de 2018

Como Interpretar a Significância Estatística

Como Interpretar a Significância Estatística


Dr. Augusto Pimazoni Netto
Coordenador do Grupo de Educação e Controle do Diabetes do Hospital do Rim – Universidade Federal de São Paulo - UNIFESP 
E-mail: pimazoni@uol.com.br

Quase todos os dias nos deparamos com o conceito de “significância estatística” dos resultados de um estudo clínico, geralmente avaliada através da expressão “p<0,05” ou semelhantes. Mas, na realidade, o que significa isso em termos de verdade científica? O termo “nível de significância” não costuma ser adequadamente entendido pelos médicos na prática clínica.
Na linguagem coloquial, o termo “significante” quer dizer “algo importante” ao passo que, na linguagem estatística, esse termo tem o significado de “provavelmente verdadeiro” e, portanto, não resultante de uma situação aleatória. Um achado científico pode ser verdadeiro sem ser necessariamente importante. Quando os estaticistas dizem que um resultado é “altamente significante”, isto significa que a hipótese que está sendo testada é muito provavelmente verdadeira. Da mesma forma, em ciência, o fato de uma diferença entre tratamentos, por exemplo, ser estatisticamente significante, isso não significa necessariamente que esta diferença seja clinicamente importante ou interessante.

A definição do limite do valor de p deve ser feita antes do início do estudo. Em geral, o valor de p<0,05 ou menor significa que estamos assumindo uma probabilidade de apenas 5% de que a diferença encontrada no estudo clínico não seja verdadeira, apesar de, estatisticamente, ter sido assim demonstrada. Quanto menor o valor de p, menor será a probabilidade disso acontecer. De uma forma geral, os resultados de um estudo clínico podem variar de “não significante” até “extremamente significante”, como mostra a tabela a seguir.

Significância Estatística, conforme o valor de P
Valor de P 
Significado 
 >0,05
 Não significante
 0,01 a 0,05
 Significante
 0,001 a 0,01
 Muito significante
 <0,001
 Extremamente significante
Alguns cientistas discordam dessa qualificação da significância estatística, segundo a qual um p = 0,0001 seria mais significante do que um p = 0,04. Segundo esses especialistas, uma vez definido o limite do valor de p, cada resultado é estatisticamente significante ou não significante, independentemente do seu valor.

Num texto muito bem humorado, publicado na revista eletrônica Medscape Business of Medicine, em 02 de março de 2006, Andrew J. Vickers, Assistente de Metodologia de Pesquisa do Hospital Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, de Nova Iorque, aborda o problema da significância estatística das diferenças detectadas em estudos clínicos através de um exemplo corriqueiro e interessante. Para ir de bicicleta de casa ao trabalho, Vickers tinha duas opções: seguir por uma avenida muito movimentada ou por um caminho alternativo muito agradável e arborizado. Para avaliar qual o caminho mais rápido, ele mediu o tempo de percurso das duas opções, com um número suficientemente elevado de determinações (n) e concluiu que o caminho pela avenida muito movimentada apresentava um tempo de percurso apenas 57,3 segundos menor do que o tempo de percurso da alternativa mais tranqüila.
A significância estatística dessa diferença foi de p = 0,0001, portanto, altamente significante. Mas, na prática, chegou à conclusão de que, apesar da alta significância encontrada, ele decidiu pela alternativa do caminho mais tranqüilo que lhe proporcionava prazer pessoal e qualidade de vida, embora durasse quase um minuto a mais. Usando este exemplo, ele afirma que, em ciência, o que parece importar é o teste de hipóteses e a significância estatística. Na verdade, os achados estatísticos devem necessariamente ser interpretados sob a perspectiva de outras variáveis não quantificadas no estudo, como por exemplo, a qualidade de vida, a freqüência de eventos adversos, o custo relativo do tratamento, entre outros. Em outras palavras, os dados estatísticos devem ser interpretados como uma bússola e não como uma rota terapêutica obrigatória que não considere outras variáveis psicológicas, sociais e econômicas.
Referências Bibliográficas
  1. Interpreting Statistical Significance. The Prism Guide to Interpreting Statistical Results. Acesso em 20 de março de 2007.
  2. Interpreting P Values. The Prism Guide to Interpreting Statistical Results. Acesso em 20 de março de 2007.
  3. To P or Not to P:  Why Use a P Value, Anyway? Vickers, AJ. Medscape Business of Medicine. 2006;7(1). Acesso em 20 de março de 2007.
  4. Statistical Significance. The Survey System.  Acesso em 20 de março de 2007.