Análise Visual de Dados ABA

“Os Analistas de Comportamento empregam uma forma sistemática de exame conhecida como análise visual para interpretar graficamente os dados apresentados”.

– Cooper, Heron e Heward (2007, p.149)

Recording Data for Analysis

Quando se executam intervenções de Análise de Comportamento Aplicado, os dados são continuamente recolhidos sobre os comportamentos visados, porque permite aos que executam os programas identificar se as intervenções estão a funcionar ou não.

Estes dados podem ser a percentagem de ortografias correctas num teste, ou a quantidade de pedidos feitos por um aluno para fazer uma pausa no trabalho, ou a quantidade de tempo que um aluno passa fora do seu lugar numa sala de aula.

Os tipos de dados que podem ser coletados são numerosos, mas o objetivo da coleta de dados é permitir que aqueles que executam as intervenções ‘mantenham contato direto e contínuo com o comportamento sob investigação’ (Cooper, et al. 2007, p. 127).

Uma das principais formas de manter este “contacto” com os dados é através de gráficos. Há vários tipos diferentes de gráficos usados dentro do ABA, mas selecionamos apenas para discutir o gráfico de linha, pois ele “é o formato gráfico mais comum para exibir dados no ABA” (Cooper, et al. 2007, p.129).

Quando os dados são plotados, há 3 propriedades que são usadas para identificar o que está “acontecendo” com os dados; estas são a variabilidade, o nível e a tendência.

Variabilidade

A variabilidade dos dados diz respeito a quão diferentes ou “espalhadas” as pontuações são umas das outras. Pegue os dois gráficos abaixo que mostram dados hipotéticos da porcentagem de pontuação correta em um teste ortográfico durante 10 dias para 2 crianças, Jane e Matt.

Os dados de Jane são estáveis enquanto os dados de Matt são extremamente variáveis.

Os dados plotados para Jane mostram que a porcentagem de acertos ortográficos dela permanece estável em torno de 80%. Os dados para a percentagem de Matt de alterações ortográficas corretas ou “varia” muito ao longo dos 10 dias e não permanece estável de forma alguma.

Ao interpretar a variabilidade dos dados de Jane e Matt, você diria que a resposta de Jane é “estável” enquanto que a de Matt seria considerada como “variável” ou mesmo “extremamente variável”.

Em geral, se os dados tiverem alta variabilidade (por exemplo A ortografia de Matt) sugere que os professores não têm controle sobre o método de ensino e as táticas usadas podem precisar ser mudadas.

Nível

O nível dos dados diz respeito à “posição” do conjunto de dados retirados do eixo Y. Veja os gráficos abaixo; no primeiro gráfico se os pontos de dados plotados caíssem na seção superior eles teriam um “nível alto”, se caíssem na seção média teriam um “nível moderado” e se estivessem na seção inferior teriam um “nível baixo”.

Você poderia potencialmente separar mais os níveis de dados em “baixo para moderado” ou “moderado para alto” como no segundo gráfico abaixo.

Várias subdivisões diferentes de como o nível de conjunto de dados poderia ser definido.

Vendo os dados plotados abaixo em relação ao eixo Y, o nível no conjunto de dados da fase 1 é alto, a fase 2 é moderado e a fase 3 é baixo. Uma linha média ou mediana para os dados pode ser usada para melhor visualizar o nível dos dados – isso pode ajudar mais quando os dados são um pouco variáveis.

Três níveis diferentes de conjunto de dados – alto, moderado e baixo.

Trend

A tendência nos dados é a “direção” que está indo. Por exemplo, no gráfico abaixo, o primeiro conjunto de dados mostra uma “tendência crescente”, uma vez que os pontos de dados estão “subindo”. O segundo conjunto de dados mostra uma “tendência decrescente”, uma vez que os pontos de dados estão “a descer”. Finalmente, o terceiro conjunto de dados mostra uma “tendência zero” porque os dados não estão subindo ou descendo.

Três formas diferentes de “tendência” – crescente, decrescente e sem tendência.

Porquê usar gráficos?

Gráficos tornam muito mais fácil a interpretação e compreensão dos dados porque apresentam a informação num formato visual. Por exemplo , o que se pode retirar deste conjunto de números que registaram a percentagem de ortografias correctas por um aluno durante 14 dias lectivos:

45%, 46%, 52%, 48%, 58%, 61%, 64%, 75%, 70%, 78%, 75%, 80%, 84%, 90%

Você provavelmente foi capaz de dizer que as porcentagens mostraram um aumento – mas você teve que ler cada uma delas à medida que você foi e reencaminhá-las umas para as outras à medida que você foi.

Agora veja o gráfico abaixo que retrata as mesmas porcentagens. Você não precisa nem mesmo aceitar os valores percentuais para reconhecer imediatamente que houve um aumento gradual na porcentagem correta, e esta é uma das principais razões pelas quais a exibição gráfica dos dados é tão útil.

Plotar os dados como um gráfico de linhas como acima torna a interpretação desses dados muito mais fácil.

Não quer dizer que as percentagens não sejam importantes, mas simplesmente que os dados gráficos podem aumentar a velocidade a que as análises e interpretações podem ser feitas.

Isso é especialmente verdade quando se leva em conta que uma criança pode ter uma série de diferentes intervenções em vigor dentro de um programa ABA e cada uma delas precisa ser continuamente analisada. Imagine a leitura de 30 conjuntos de números em comparação com a facilidade de se poder olhar apenas para 30 gráficos…sabemos qual preferimos.