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Projeto de Experimentos Científicos Análise de Sistemas por Usuários

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  1. Projeto de Experimentos CientíficosAnálise de Sistemas por Usuários Marcelo da Silva Hounsell Avanilde Kemczinski Maio/2008

  2. Objetivo de uma Pesquisa • O que ? • Conhecer um fenômeno • Como ? • Através de um experimento • O que nos interessa observar • Resultado é a expectativa/tendência

  3. Supõe-se que o Tema, Objetivo e Teminologias já tenham sido tratados antes • Estes normalmente aparecem na introdução e fundamentação do trabalho

  4. Qual é o formato de pesquisa mais comum em Ciência da Computação? • Experimental • Exploratória • Quais técnicas são as mais usadas?

  5. Pesquisa Experimental • Manipula variáveis relacionadas com o objeto de estudo com objetivo de identificar causa/efeito procurando evitar a interferência de variáveis intervenientes • Interfere-se na variável independente e observa-se o que acontece com a dependente. • Tendências, Regressão

  6. Pesquisa Exploratória • Visa descobrir a relação existente entre as variáveis de interesse, principalmente quando há pouco conhecimento sobre o problema a ser estudado para, então, aumentar o entendimento sobre este • Associação, Correlação

  7. Roteiro (M&L) • O Problema • Hipóteses • Variáveis • Público • Estratégia • Coleta de Dados e Tabulação • Tratamento e Análise de Dados

  8. O Problema • Como comparar o uso de dois sistemas computacionais ? • Uso • Avaliar resultado/performance • Avaliar satisfação

  9. Hipóteses • Muitas vezes estas não ficam explícitas no texto • É uma suposta resposta ao objetivo e que será aceita ou refutada ao final da pesquisa.

  10. Qual a hipótese do seu trabalho ? Qual a resposta que se supõe será obtida ?

  11. Hipóteses • Exemplos • Uma interface de RA aumenta o aprendizado da inspeção de focos da dengue • Uma interface com RA não influencia na avaliação do Controle Motor • O uso de recursos computacionais aumentam o aprendizado da programação de robôs

  12. Variáveis do Experimento Características que podem ser observadas/medidas

  13. Variáveis • Tipos • Dependentes • Independentes • Intervenientes • Formas • Quantitativas • Qualitativas

  14. Tipos de Variáveis (CBS: 78) • Independentes (X) • Causa ou fator determinante • Não podem ser controlados • Dependentes (Y) • Fatores a serem observados/coletados • São afetadas pela var. independentes • Resultam da manipulação das v.ind. • Intervenientes (w) • Modificam a v.d. sem que tenha havido modificação na v.i.

  15. Exemplo (CBS: 78) • Alunos da escola pública e de particulares (X) têm notas (y) diferentes no vestibular pelo nervosismo de uns ou de outros (w)

  16. Variáveis Independentes (M&L:140) • É preciso avaliar a real importância de ... • Gênero (M/F) (influencia mesmo ?) • Idade (Faixa etária) • Ambiente do Experimento (Univ., Casa, Trab.) • Estado Emocional/Atenção (horário) • Escolaridade • Estilo Cognitivo • Familiaridade com o Computador • Familiaridade ou Conhecimento Específico • Em RV/RA • Em Dengue • Com Jogos 3D

  17. Formas das Variáveis (B:30) • Quantitativas • Cardinais • Numéricas • Tempo de Serviço, Altura, ... • Qualitativas • Ordinais • Quando há uma relação de ordem entre elas • Ex: básico|médio|avançado; • Categóricas • Sem relação de ordem • Ex: regiões do país, estado civil

  18. Variáveis Dependentes • Quantitativas/Objetivas • Tempo, Altura • Acertos/Erros • Repetições/Re-começos • Paradas/Retornos • Qualitativas/Subjetivas • Conhecimento • Fadiga/stress • Preferência/gosto

  19. Qual usar ?

  20. Selecionando as variáveis (B:30) • Em termos do trabalho que você exerce na empresa, você se sente: • Muito satisfeito, • Pouco satisfeito • Insatisfeito • Dê uma nota de 0 a 10, relativa ao seu nível de satisfação com o trabalho que você exerce na empresa. Nota: ____

  21. “a pesquisa quantitativa tende a ser mais precisa e confiável” (CMC:115)

  22. No caso da comparação de sistemas........ (Hounsell, 2008)

  23. Dados qualitativos são indicativos da satisfação do usuário e devem ser confrontados com dados quantitativos de performance • Idealmente, um sistema deve ser bom para o usuário e promover boa performance

  24. Roteiro (M&L) • O Problema • Hipóteses • Variáveis • Público • Estratégia • Coleta de Dados e Tabulação • Tratamento e Análise de Dados

  25. Público: Universo • Universo/Público-alvo • São as pessoas as quais queremos que os resultados se apliquem (B:27) • Quem são, quais as características do Universo ? • Como identifica-lo dentre toda a população do planeta (rever variáveis independentes) • Quantas são as pessoas que estão relacionadas com este experimento ?

  26. Quem é o Universo do seu experimento ?

  27. Exemplos • Pacientes pós-AVC, com gravidade abaixo de severa. • Crianças de 4a a 8a séries • Interessados em Programação de Robôs

  28. Público: Amostra • Amostra • Impossível avaliar Todo o Universo (Ideal). • É mesmo representativa do Universo ? • Quais os critérios para selecionar a amostra do universo ? Porque ? • Quantos indivíduos são necessários para se obter uma resposta confiável ?

  29. Amostragem • Amostragem Sistemática • Quando se conhece algumas características da população • Ex: se população=70% mulher, na amostra isso tem que ocorrer. • Amostragem Aleatória Simples

  30. Tamanho da Amostra Depende da área também !!!

  31. Análise do Controle Motor • Eder = 53 (45 indivíduos pós hemiplégicos, -8 indivíduos sem deficiência motora) • Dose = 53 (35 pessoas esquizofrênicas (medicadas com calmantes), 18 pessoas saudáveis) • Sanches = (28 mulheres com fibromialgia, 3 tarefas com 10 tentativas cada) • Subramanian = 23x20x24(15 pacientes com hemiparesia,8 sem deficiência motora, 20 tentativas por alvo, 3 blocos de 24 tentativas cada) • Viau = 15x6(8 indivíduos saudáveis, 7 adultos com hemiparesia, 6 tentativas em cada ambiente (real e virtual) • Luo = 3x30(3 homens com AVC usando sistemas diferentes, Cada um interagiu com 15 objetos virtuais, seguidos de 15 objetos reais) • Tanaka = (8 indivíduos com SNU (Síndrome da Negligência Unilateral) • Broeren = (5 indivíduos pós-AVC e hemiparéticos em fase crônica,Número pequeno da população não validou o estudo)

  32. Tamanho da Amostra (B:58) • Para populações grandes, o tamanho da amostra é definido pelo Erro Amostral (ea) • na = 1 / ea2 • Assim, 25 pessoas equivale a um ea de 20% • Se a população é pequena, o cálculo é outro.

  33. Público: Amostra • 1 indivíduo = estudo de caso • Alguns indivíduos = “estimativa” • Muitos indivíduos = quase certeza • Por uma questão de probabilidade, para que se tenha confiança, Quanto mais, melhor (CMC:128)

  34. Roteiro (M&L) • O Problema • Hipóteses • Variáveis • Público • Estratégia • Coleta de Dados e Tabulação • Tratamento e Análise de Dados

  35. Estratégia de Experimentação Software 1 Software 2 Grupo de N pessoas

  36. Estratégia de Experimentação • Basicamente são duas: • (1G2S) UM grupo avalia os DOIS softwares • (2g1S) O grupo é DIVIDIDO e avalia UM software em separado

  37. Brainstorm • Quais seriam as vantagens das abordagens 1G2S e 2g1S ?

  38. 1G2S:Vantagens • Pode-se fazer a comparação direta e obter “o melhor” • Tamanho do grupo é menor • Pode-se obter clareza em quais partes/itens um é melhor que o outro se for feito questionamentos por partes

  39. 2g1S: Vantagens • Experimento individual é mais rápido • Cada um avalia o seu sem ser influenciado pela existência do outro • Os dois sistemas podem ser bons – conclui-se que não há diferença

  40. Brainstorm • Quais seriam os problemas das abordagens 1G2S e 2g1S ?

  41. 1G2S: Problemas • Qual a seqüência (pode influenciar no resultado final ?) • O usuário aprende com o experimento (isso influencia no resultado ?) • O objetivo real do teste deve ser omitido ? • Duração do experimento é maior • Pode gerar cansaço/fadiga devido a repetição ? • Faz tudo no mesmo dia, dá intervalo de descanço, quanto ?

  42. 2g1S: Problemas • A comparação é indireta • Uma avaliação ótima de um, pode ocorrer até pela ignorância do quão bom é o outro • Como manter o perfil dos dois grupos parecido ? • Precisa de mais indivíduos para se ter dois grupos de tamanho “aceitável” • Variáveis de gênero e idade podem levar a que o grupo dividido seja menor ainda se elas influenciam no resultado

  43. Análise • Se o objetivo é saber quem é O melhor, 1G2S é direto • Se o objetivo é identificar diferenças, 1G2S • Se os dois podem ser bons, 2g1s parece mais adequado

  44. 2o dia....

  45. Roteiro (M&L) • O Problema • Hipóteses • Variáveis • Público • Estratégia • Coleta de Dados e Tabulação • Tratamento e Análise de Dados

  46. Coleta de Dados • Coleta é executar o experimento e fazer as anotações individuais conforme o especificado. • É um processo que ocorre antes, durante e depois do experimento propriamente dito.

  47. “a única coisa realmente previsível na coleta de dados é o fato de que ela toma sempre mais tempo do que se espera” (CMC:183)

  48. Coleta de Dados • Idealmente, faz-se primeiro um pré-teste para ter melhor clareza de • como será a coleta, • quanto tempo levará cada indivíduo, • clareza das tarefas e perguntas, • outros problemas de ordem práticas

  49. Tratamento dos Dados • Tratar os dados significa aplicar procedimentos estatísticos para segmentar/agrupar dados (por variável independente)