O banco de dados analisado traz os resultados de um experimento realizado com adolescentes (meninos e meninas) que faziam ou não uso de telas (divididos em três grupos: não usou tela, usou por duas horas, usou por quatro horas). Após esse uso, foi avaliada a memória e a latência para a realização de uma tarefa cognitiva. Desejamos avaliar se o uso de tela afetou a memória e se esse efeito depende do gênero. Para isso, será realizada uma ANOVA de duas vias, com “Gênero” e “Uso de tela” como variáveis independentes.
library(dplyr)
library(car)
library(rstatix)
library(emmeans)
library(ggplot2)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(htmltools)dados <- read.csv2('Banco de Dados 6.csv', sep = ";", dec = ",")
glimpse(dados)## Rows: 48
## Columns: 4
## $ Genero <chr> "Masculino", "Feminino", "Feminino", "Masculino", "Masculino"…
## $ Tela <chr> "4 Horas", "4 Horas", "4 Horas", "4 Horas", "2 Horas", "4 Hor…
## $ Memoria <int> 20, 50, 55, 30, 85, 30, 30, 65, 70, 35, 80, 65, 40, 80, 75, 4…
## $ Latencia <dbl> 2.1, 5.2, 5.0, 3.8, 2.9, 3.0, 3.1, 4.2, 3.9, 2.9, 1.7, 4.0, 3…kable(head(dados, 10), col.names = c("Gênero", "Tela", "Memória", "Latência")) %>%
kable_styling(full_width = F, bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"))| Gênero | Tela | Memória | Latência |
|---|---|---|---|
| Masculino | 4 Horas | 20 | 2.1 |
| Feminino | 4 Horas | 50 | 5.2 |
| Feminino | 4 Horas | 55 | 5.0 |
| Masculino | 4 Horas | 30 | 3.8 |
| Masculino | 2 Horas | 85 | 2.9 |
| Masculino | 4 Horas | 30 | 3.0 |
| Masculino | 4 Horas | 30 | 3.1 |
| Feminino | 4 Horas | 65 | 4.2 |
| Feminino | 2 Horas | 70 | 3.9 |
| Masculino | 4 Horas | 35 | 2.9 |
O banco contém 48 sujeitos experimentais, sendo 24 do gênero
feminino.
Colocar as categorias em uma ordem lógica (nenhum uso, duas horas e quatro horas) vai facilitar a visualização dos dados no gráfico.
dados$Tela <- factor(dados$Tela,
levels = c("Nenhum",
"2 Horas",
"4 Horas"))A variável dependente (“Memória”) deve apresentar distribuição aproximadamente normal dentro de cada grupo. Os grupos aqui serão formados pela combinação das duas variáveis independentes (“Gênero” e “Tela”). A normalidade será avaliada pelo teste de Shapiro-Wilk.
dados %>% group_by(Genero, Tela) %>%
shapiro_test(Memoria)## # A tibble: 6 × 5
## Genero Tela variable statistic p
## <chr> <fct> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Feminino Nenhum Memoria 0.872 0.156
## 2 Feminino 2 Horas Memoria 0.899 0.283
## 3 Feminino 4 Horas Memoria 0.897 0.273
## 4 Masculino Nenhum Memoria 0.941 0.622
## 5 Masculino 2 Horas Memoria 0.967 0.870
## 6 Masculino 4 Horas Memoria 0.951 0.720Todos os grupos apresentam distribuição normal (valores de p superiores a 0,05).
Outro pressuposto da ANOVA é a ausência de outliers em todos os grupos. Isso pode ser verificado através de um gráfico do tipo boxplot.
boxplot(dados$Memoria ~ dados$Genero:dados$Tela, ylab = "Memória", xlab = "Grupo",
names = c("F N", "M N", "F 2C", "M 2C", "F 4C", "M 4C"))
Os gráficos mostram que não há outliers nos grupos analisados.
Outro pressuposto da ANOVA é que os grupos apresentem variâncias homogêneas. Esse pressuposto será analisado aqui pelo teste de Levene.
leveneTest(Memoria ~ Genero*Tela, dados, center = mean)## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = mean)
## Df F value Pr(>F)
## group 5 1.5268 0.2021
## 42Os resultados indicam que as variâncias são homogêneas, uma vez que o teste de Levene apresentou p superior a 0,05.
Para essa análise, será utilizado o contraste “soma”.
options(contrasts = c("contr.sum", "contr.poly"))Será criado um modelo de ANOVA usando a função aov. O
modelo escolhido é um modelo fatorial completo, que inclui os efeitos
principais das variáveis independentes “Gênero” e “Tela” bem como a
interação entre elas.
mod.ANOVA <- aov(Memoria ~ Genero*Tela, dados)Para avaliar a significância das variáveis independentes e da sua interação, será utilizada a soma de quadrados do tipo III. Mais informações sobre os tipos de soma dos quadrados podem ser encontradas no livro “Discovering Statistics Using R” 1.
Anova(mod.ANOVA, type = 'III')## Anova Table (Type III tests)
##
## Response: Memoria
## Sum Sq Df F value Pr(>F)
## (Intercept) 163333 1 1967.0251 < 2.2e-16 ***
## Genero 169 1 2.0323 0.1614
## Tela 3332 2 20.0654 7.649e-07 ***
## Genero:Tela 1978 2 11.9113 7.987e-05 ***
## Residuals 3488 42
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1O resultado nos indica que há efeito das “Talas” [F(2,42) = 20,07; p < 0,001] e da interação entre “Gênero” e “Tela” [F(2,42) = 11,91; p < 0,001] sobre a memória. Dado que existe interação, os efeitos principais não devem ser interpretados. Para investigar melhor essa interação, será feito um gráfico de linhas.
ggplot(dados, aes(x = Tela, y = Memoria, group = Genero, color = Genero)) +
geom_line(stat = "summary", fun.data = "mean_se", size = 0.6) +
geom_point(stat = "summary", fun.y = "mean") +
geom_errorbar(stat = "summary", fun.data = "mean_se", width = 0.2) +
ylab("Escore de memória") +
xlab("Uso de Tela") +
labs(color = "Gênero")## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.## Warning in geom_point(stat = "summary", fun.y = "mean"): Ignoring unknown
## parameters: `fun.y`## No summary function supplied, defaulting to `mean_se()`
Pelo gráfico, parece que o uso de telas não afetou a memória entre as
mulheres. Para os meninos, o padrão indica que não houve diferença entre
não fazer uso de telas e usar por duas horas, mas que o uso prolongado,
de quatro horas reduziu o escore de memória.
Para verificar se essas diferenças são estatisticamente significativas,
faremos comparações entre pares.
dados %>% group_by(Genero) %>%
emmeans_test(Memoria ~ Tela, p.adjust.method = "bonferroni")## # A tibble: 6 × 10
## Genero term .y. group1 group2 df statistic p p.adj p.adj.signif
## * <fct> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 Femini… Tela Memo… Nenhum 2 Hor… 42 -4.12e- 1 6.83e-1 1 e+0 ns
## 2 Femini… Tela Memo… Nenhum 4 Hor… 42 6.86e- 1 4.97e-1 1 e+0 ns
## 3 Femini… Tela Memo… 2 Hor… 4 Hor… 42 1.10e+ 0 2.79e-1 8.36e-1 ns
## 4 Mascul… Tela Memo… Nenhum 2 Hor… 42 -3.90e-16 1 e+0 1 e+0 ns
## 5 Mascul… Tela Memo… Nenhum 4 Hor… 42 6.86e+ 0 2.31e-8 6.94e-8 ****
## 6 Mascul… Tela Memo… 2 Hor… 4 Hor… 42 6.86e+ 0 2.31e-8 6.94e-8 ****dados %>% group_by(Tela) %>%
emmeans_test(Memoria ~ Genero, p.adjust.method = "bonferroni")## # A tibble: 3 × 10
## Tela term .y. group1 group2 df statistic p p.adj p.adj.signif
## * <fct> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 Nenhum Gene… Memo… Femin… Mascu… 42 -1.37 1.77e-1 1.77e-1 ns
## 2 2 Horas Gene… Memo… Femin… Mascu… 42 -0.960 3.42e-1 3.42e-1 ns
## 3 4 Horas Gene… Memo… Femin… Mascu… 42 4.80 2.02e-5 2.02e-5 ****Os resultados da comparação entre pares confirmam a hipótese levantada com a análise do gráfico. Há diferença entre os gêneros no escore de memória apenas na condição na qual o tempo de tela foi de quatro horas. Para o gênero feminino, não houve efeito do uso de telas sobre a memória. Já para o gênero masculino, o uso durante quatro horas diminuiu o escore de memória.
| Gênero | Tela | Variável | n | Média | Desvio Padrão |
|---|---|---|---|---|---|
| Feminino | Nenhum | Memoria | 8 | 60.625 | 4.955 |
| Feminino | 2 Horas | Memoria | 8 | 62.500 | 6.547 |
| Feminino | 4 Horas | Memoria | 8 | 57.500 | 7.071 |
| Masculino | Nenhum | Memoria | 8 | 66.875 | 10.329 |
| Masculino | 2 Horas | Memoria | 8 | 66.875 | 12.518 |
| Masculino | 4 Horas | Memoria | 8 | 35.625 | 10.836 |
Legenda: F = Feminino, M = Masculino, N = Nenhum uso de Tela, 2C = Uso por 2 Horas, 4C = Uso por 4 Horas.
A análise dos dados sobre o uso prolongado de telas e seu impacto no desempenho escolar revela algumas diferenças significativas entre os gêneros. O experimento demonstrou que o uso de telas por quatro horas impactou negativamente a memória dos meninos, enquanto que para as meninas, o uso de telas, independentemente da duração, não apresentou um efeito significativo na memória. Estes achados foram suportados por uma ANOVA de duas vias, que mostrou um efeito significativo do uso de telas e da interação entre gênero e uso de telas sobre a memória.
Os resultados sugerem que o tempo de tela é um fator relevante para o desempenho cognitivo, especialmente entre os meninos. A memória dos meninos foi significativamente reduzida após quatro horas de uso de tela, o que não foi observado entre as meninas. Este estudo ressalta a importância de considerar fatores como gênero ao avaliar o impacto do uso de tecnologia no desempenho escolar. É crucial que pais e educadores estejam cientes desses efeitos para poderem tomar decisões informadas sobre o tempo de tela adequado para adolescentes.
Material produzido por João Paulo Barbosa
Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R.↩︎