Resumo de Estimativa e correcção da regressão à média

Trochim exemplifica a estimativa e correcção da regressão à média com o exemplo de um estudo em que o investigador pretende averiguar o impacto de um programa de formação a um grupo. Para isso, o investigador selecciona a amostra, aplica um pré-teste para saber quais são os conhecimentos de base do grupo, dá a formação e, para finalizar o estudo, aplica um teste final. O impacto do estudo será a diferença entre as médias obtidas pelo grupo no pré-teste e no teste final.
Suponhamos que a média do pré-teste na população seria de 50 pontos e que a amostra (não representativa da população) obteve uma média de 30 pontos.
Se o programa de formação não tiver qualquer efeito, podemos predizer que no teste final, a média da população continuaria a ser de 50 pontos e que a amostra obterá os mesmos 30 pontos, se não se verificar o fenómeno de regressão à média.
Suponhamos agora que a correlação entre as avaliações dos dois testes para a população seria de 50% (r = 0,5).
Podemos esperar 50% de regressão à média no grupo amostrado, o que significa que, em vez de se verificar a média de 30 pontos no teste final, o grupo apresentará este valor, somado a 50% da diferença entre as médias da amostra e da população no pré-teste.
Assim, a média da amostra será de: 30 + 0,5 x (50-30) = 40 pontos, ou seja, verifica-se um pseudo-efeito de 10 pontos, devido ao fenómeno de regressão à media, o que pode levar investigador a concluir erradamente que os 10 pontos de diferença entre os dois testes são efeito do seu programa de formação.
Consideremos agora que o programa de formação tem como efeito um acréscimo de 15 pontos na avaliação média da população (50 + 15 = 65 pontos). Pelos cálculos apresentados no artigo que deu origem a este resumo e no site do autor consultado, verifica-se, mais uma vez, um pseudo-efeito de 10 pontos, devido ao fenómeno de regressão à média.
Suponhamos que a média do pré-teste na população seria de 50 pontos e que a amostra (não representativa da população) obteve uma média de 30 pontos.
Se o programa de formação não tiver qualquer efeito, podemos predizer que no teste final, a média da população continuaria a ser de 50 pontos e que a amostra obterá os mesmos 30 pontos, se não se verificar o fenómeno de regressão à média.
Suponhamos agora que a correlação entre as avaliações dos dois testes para a população seria de 50% (r = 0,5).
Podemos esperar 50% de regressão à média no grupo amostrado, o que significa que, em vez de se verificar a média de 30 pontos no teste final, o grupo apresentará este valor, somado a 50% da diferença entre as médias da amostra e da população no pré-teste.
Assim, a média da amostra será de: 30 + 0,5 x (50-30) = 40 pontos, ou seja, verifica-se um pseudo-efeito de 10 pontos, devido ao fenómeno de regressão à media, o que pode levar investigador a concluir erradamente que os 10 pontos de diferença entre os dois testes são efeito do seu programa de formação.
Considerando que o programa de formação tem como efeito um acréscimo de 15 pontos na avaliação média da população (50 + 15 = 65 pontos), os cálculos apresentados no artigo que deu origem a este resumo e no site do autor consultado, indicam uma vez mais um pseudo-efeito de 10 pontos, devido ao fenómeno de regressão à média.

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