Análise Psicométrica da escala de rastreio SQR-20 usando dados do GAPSI e Apoia USP

Gabriela Amaral¹, Brunna Quatrochi¹, Jorge L. Bazán ² and Emanuela Pap da Silva ³

¹Departamento de Matemática Aplicada e Estatística, ²Bacharelado em Estatística e Ciencia de Dados, ³Serviço de Promoção Social Universidade de São Paulo, São Carlos, Brasil

Resumo

Neste notebook, é realizada uma análise psicométrica da escala de rastreamento SRQ-20, composta por vinte itens dicotômicos que avaliam indicadores de transtornos mentais comuns (TMC), com respostas “sim” ou “não”. Foram utilizadas bases de dados dos anos de 2021, 2022 e 2023, obtidas por meio de questionários aplicados pela GAPSI e Apoia USP, que são serviços de apoio psicossocial à saúde mental da comunidade universitária da USP, campus de São Carlos, respondidos por alunos de graduação deste campus. Os re sultados indicam que o teste é confiável e unidimensional, e os escores do TMC podem ser obtidos tanto pela teoria clássica dos testes quanto pelo modelo de dois parâmetros da teoria da resposta ao item (TRI). O modelo TRI de dois parâmetros foi escolhido como o melhor modelo para reportar os escores do TMC que medem o sofrimento mental. No modelo escolhido, os itens são caracterizados pelos parâmetros de dificuldade e discriminação. A dificuldade de um item pode ser interpretada como a gravidade do sintoma abordado pela questão, enquanto o parâmetro de discriminação mede a eficácia do item em diferenciar re spondentes com diferentes níveis de sofrimento mental avaliado. Uma avaliação do modelo foi realizada, e os resultados foram salvos. A análise realizada neste estudo permitiu identificar as características psicométricas dos itens, oferecendo uma compreensão mais aprofundada das propriedades do instrumento e sua adequação para avaliar a saúde mental dos estudantes. Introdução

Instalação dos pacotes do R

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Como citar este trabalho

Amaral, G., Quatrochi, B., Bazán, J. L and da Pap da Silva, E. (2025). Análise Psicométrica da escala de rastreio SQR-20 usando dados do GAPSI e Apoia USP. Version v1.0. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15246854

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