Sobre IAT

IAT: 0,15, 0,35 e 0,65 são considerados níveis baixo, médio e alto de viés para pontuações individuais.

Um valor positivo indica viés a favor das artes / contra a matemática.

Análise de uma replicação

iat = read_csv(here::here(params$arquivo_dados), col_types = "cccdc")
iat = iat %>%
    mutate(sex = factor(sex, levels = c("m", "f"), ordered = TRUE))
glimpse(iat)
## Rows: 113
## Columns: 5
## $ session_id  <chr> "2401243", "2401244", "2401246", "2401249", "2401250", "24…
## $ referrer    <chr> "brasilia", "brasilia", "brasilia", "brasilia", "brasilia"…
## $ sex         <ord> m, m, f, f, f, m, f, m, m, f, f, f, f, f, m, m, f, m, f, m…
## $ d_art       <dbl> 0.1480913, 0.6285349, 0.4977736, 0.3999447, 0.8314632, 1.1…
## $ iat_exclude <chr> "Include", "Include", "Include", "Include", "Include", "In…
iat %>%
    ggplot(aes(x = d_art, fill = sex)) +
    geom_histogram(binwidth = .2, alpha = .5, color = "black") +
    geom_rug() +
    facet_grid(sex ~ ., scales = "free_y") +
    labs(x = "Score IAT (d_art)", y = "Frequência",
         title = "Distribuição dos scores IAT por sexo — Brasília (UnB)") +
    theme(legend.position = "None")

iat %>%
    ggplot(aes(x = sex, y = d_art)) +
    geom_quasirandom(width = .1) +
    labs(x = "Sexo", y = "Score IAT (d_art)",
         title = "Scores IAT individuais por sexo")

iat %>%
    ggplot(aes(x = sex, y = d_art)) +
    geom_quasirandom(width = .1) +
    stat_summary(geom = "point", fun = "mean", color = "red", size = 5) +
    labs(x = "Sexo", y = "Score IAT (d_art)",
         title = "Scores IAT com média (ponto vermelho) por sexo")

Qual a diferença na amostra
iat %>%
    group_by(sex) %>%
    summarise(
        n       = n(),
        media   = mean(d_art, na.rm = TRUE),
        desvpad = sd(d_art, na.rm = TRUE)
    )
agrupado = iat %>%
    group_by(sex) %>%
    summarise(media = mean(d_art, na.rm = TRUE))
m = agrupado %>% filter(sex == "m") %>% pull(media)
f = agrupado %>% filter(sex == "f") %>% pull(media)
m - f
## [1] -0.1705546

Parte 1

Conclusão

Considerando os dados de Brasília (UnB), em média, as mulheres que participaram do experimento tiveram uma associação implícita (medida pelo IAT) com a matemática positiva e de magnitude média (média 0.570, desvio padrão 0.423, N = 65): valores positivos indicam viés pró-artes/contra-matemática. Homens tiveram também uma associação positiva com a matemática, porém de magnitude menor que a das mulheres (média 0.400, desvio padrão 0.516, N = 48). Houve, portanto, uma diferença pequena entre homens e mulheres na amostra (diferença das médias: −0.171, ou seja, mulheres com viés ~0.17 pontos maior que homens).

Parte 2 — Intervalos de Confiança via Bootstrap

Considerando as características dos dados, a análise é refeita com base em intervalos de confiança por bootstrap (BCa, 4000 reamostras, nível 95%).

Estatística de interesse: diferença das médias (homens − mulheres)

theta <- function(d, i) {
    agrupado = d %>%
        slice(i) %>%
        group_by(sex) %>%
        summarise(media = mean(d_art, na.rm = TRUE))
    mv = agrupado %>% filter(sex == "m") %>% pull(media)
    fv = agrupado %>% filter(sex == "f") %>% pull(media)
    if (length(mv) == 0 || length(fv) == 0) return(NA_real_)
    mv - fv
}

set.seed(42)
booted = boot(data = iat, statistic = theta, R = 4000)

ci = tidy(booted,
          conf.level  = .95,
          conf.method = "bca",
          conf.int    = TRUE)

glimpse(ci)
## Rows: 1
## Columns: 5
## $ statistic <dbl> -0.1705546
## $ bias      <dbl> 6.860166e-05
## $ std.error <dbl> 0.09031946
## $ conf.low  <dbl> -0.3432959
## $ conf.high <dbl> 0.008073588
ci %>%
    ggplot(aes(
        x    = "",
        y    = statistic,
        ymin = conf.low,
        ymax = conf.high
    )) +
    geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "gray50") +
    geom_pointrange(size = 1) +
    geom_point(size = 4) +
    labs(x = "Diferença (homens − mulheres)",
         y = "Score IAT",
         title = "IC 95% (BCa bootstrap) para a diferença das médias",
         subtitle = "Linha tracejada = sem diferença") +
    ylim(-0.6, 0.4)

Conclusão com Intervalos de Confiança

A diferença observada na amostra entre homens e mulheres foi de −0.171 pontos IAT (homens com viés menor que mulheres). O intervalo de confiança BCa de 95% para essa diferença é [−0.343, 0.008].

Esse intervalo cruza o zero por uma margem muito estreita (limite superior = 0.008), o que significa que não podemos descartar a hipótese de ausência de diferença entre os sexos. Entretanto, o IC está quase inteiramente no campo negativo, sugerindo que é mais provável que mulheres de fato tenham um viés pró-artes/contra-matemática ligeiramente mais forte que homens.

O limite inferior do IC (−0.343) está próximo do limiar de efeito médio (0.35), indicando que, no pior cenário compatível com os dados, a diferença poderia ser de magnitude considerável. No melhor cenário (limite superior ≈ 0), as duas distribuições seriam praticamente idênticas.

Em síntese: os dados de Brasília (UnB) sugerem uma vantagem feminina no viés pró-artes de tamanho pequeno a médio, mas a incerteza é grande o suficiente para não excluir a ausência de diferença. Seria necessário aumentar o tamanho amostral — especialmente o grupo masculino (N = 48) — para obter uma estimativa mais precisa.