Os parágrafos abaixo foram traduzidos/adaptados do livro “A Primer in Longitudinal Data Analysis” por Toon W Taris. O texto é realmente muito interessantes para quem gosta de Estatística e Psicometria. Em termos gerais, dados longitudinais apresentam informações sobre o que aconteceu com uma série de unidades de pesqiusa, como pessoas, empresas, carros, etc, durante uma série de pontos de medida. Em contraste, dados transversais (cross-sectional) referem-se a situações em um único ponto de medida.
Dados longitudinais são frequentemente – mas não exclusivamente – coletados usando um desenho de pesquisa longitudinal. Os participantes em um estudo típico longitudinal são convidados a prover informações sobre seus comportamentos e atitudes acerca de questões de diferentes naturezas e em números separados de ocasiões no tempo. Frequentemente, essas ocasiões são chamadas de “fases” ou “ondas”.
Abaixo há alguns tipos de estratégias que figuram na prática profissional. Alguns são verdadeiramente considerados como longitudinais, enquanto alguns outros podem não ser vistos como longitudinais em alguns autores.
Simultâneo Cross-sectional: Envolve diferentes grupos etários. Cada amostra é observada a respeito da variável de interesse. Mesmo que esse desenho não resulte numa descrição de dados que considere a mudança no tempo (o que, por conclusão, não caracteriza esse tipo de desenho como verdadeiramente longitudinal), os resultados descrevem relevantes mudanças entre os grupos. Qualquer desenho transversal em que a idade do participante é medida durante o estudo pode ser considerado como um exemplo desse desenho. Entretanto, em um “simulatâneo cross-sectional”, a idade é a variável chave nesse desenho.
Trend study (As vezes chamado de “cross-sectional repetido”): Dois ou mais estudos cross-sectional são conduzidos em duas ou mais ocasiões. Os participantes são comparáveis em termos de suas idades. Esse tipo de desenho permite responder (mesmo que parcialmente) questões como “será que os jovens estão se tornando mais sexualmente permissivos?”. É importante mencionar que nesse desenho, os pesquisadores tem pouco interesse nas mudanças em nível individual, mas sim em um nível mais agregado.
Time series: Nesse tipo de estudo, medidas repetidas são feitas do mesmo conjunto de participantes. As medidas não são necessariamente espaçadas da mesma forma. Em contraste aos desenhos expostos, esse tipo de pesquisa permite verificar a mudança em nível individual, já que o mesmo participante é observado durante algum tempo.
Bom, após isso exposto, que tal verificar nossa aula sobre esse assunto, em que também mostro como analisar os dados usando o R e o Mplus ? Utilizei um artigo do nosso grupo para apresentar as análises e, brevemente, discorrer sobre os resultados.
Caso você tenha interesse por estatística e psicometria, confira nossos cursos disponíveis.
O vídeo está em: https://www.youtube.com/watch?v=0dkU_7ujxvg
O artigo está em: Anunciação L, Chieh-Yu C, Squires J, Landeira-Fernandez J (2018) Screening for Social and Emotional Delays in Young Children Who Live in Poverty: A Brazilian Example. J Child Dev Disord. 4:5.
O material complementar esta em: https://www.dropbox.com/s/z6apr28hl2ks00k/ANOVA%20-%20Mplus%20serie%20longitudinal.pptx?dl=0
Um forte abraço a todos
Luis Anunciação
Psicometria (PUC-Rio)