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Atas da Conferência Internacional "Experiências e Expectativas do Ensino de Estatística - Desafios para o Século XXI"

Florianópolis, Santa Catarina, Brasil - 20 a 23 de Setembro de 1999

Artigo selecionado e apresentado

Concepções e Atitudes em Relação à Estatística

Cláudia Borim da Silva

Rua Domingos Silva, 380, apto 51- São Paulo- SP CEP:03611-010, dasilvm@uol.com.br

Irene Mauricio Cazorla

Rua Paraíba, 148, apto 101 - Itabuna - BA CEP:45600-000, socio@nuxnet.com.br

Márcia Regina Ferreira de Brito

Av. Julio de Mesquita, 959, apto 11-Campinas- SP CEP: 13025-061, mbrito@obelix.unicamp.br

Grupo de Pesquisa em Psicologia da Educação Matemática (PSIEM - FE - UNICAMP)

ABSTRACT: The goal of this study was to determine the conception and attitudes toward Statistics presented by students engaged in a student research program in a private university. Subjects were 62 undergraduate Senior students in all areas. Attitudes were measured using a Likert four items scale (m=51,8). These results allowed us to classify the students according to their attitudes toward Statistics (44% of students with negative and 56% with positive attitudes). Attitudes were related with the following variables: major area of studies (with or without mathematics), gender, self-perception about performance in Statistics and the use of Statistic as a tool. The level of significance was 5%. Students involved in courses with mathematics presented more positive attitudes. Positive attitudes were also observed in male students and those who perceived themselves as good students in Statistics. In addition, 54% considered themselves as poor students. Positive correlation was obtained between attitudes and performance. This paper also provides other analysis, including conception and perception about teaching methods.

KEYWORDS: Attitudes, Statistics, Research Training.

1. INTRODUÇÃO

No ensino de Estatística para alunos do Programa de Iniciação Científica é comum observar que a maioria deles tem uma visão parcial da utilidade desta ferramenta, restringindo sua aplicação ou à organização de dados numéricos de uma amostra, ou à cálculos de média aritmética, desvio padrão, porcentagens ou à elaboração de gráficos, raramente considerando de maneira global a disciplina e suas aplicações. Entretanto, esta visão não se restringe apenas à iniciação científica, mas a todas as áreas onde ela é utilizada como ferramenta.

Segundo Pereira (1997), a Estatística pode ser considerada a tecnologia da ciência, auxiliando a pesquisa desde o seu planejamento até a interpretação dos dados. Segundo esse autor, a Estatística, além de ser uma técnica de coleta e apresentação de dados (análise exploratória e descrição, gráficos e tabelas) é também modelagem (probabilidade e processos estocásticos), análise indutiva (inferência: testes e estimação) e previsão e controle (verificação).

A visão restrita da Estatística pelos alunos da iniciação científica pode ser explicada pelo fato de que esta disciplina geralmente é ensinada na graduação enfocando apenas a estatística descritiva, sendo que poucos grupos chegam a aprender estatística inferencial e, quando o fazem, são precedidos de muita teoria probabilística. Vários autores sugerem a utilização da matemática, de forma adequada, no ensino de Estatística para usuários (Kruskal e Tanur, 1978; Snee, 1988; Stuart, 1995; Hand, 1998; Sprent, 1998), levando-se em consideração, inclusive, a carga horária reduzida desta disciplina no currículo dos cursos.

Além da utilização de uma matemática adequada aos objetivos da área, alguns autores salientam a importância de priorizar o ensino dos conceitos de estatística ao invés dos procedimentos de cálculos, bem como a inserção de pacotes estatísticos (Watts, 1991; Bradstreet, 1996; Hillmer, 1996; Velleman e Moore, 1996; Moore, 1997).

Stuart (1995) acredita que iniciar o ensino com problemas do dia-a-dia pode facilitar o entendimento dos conceitos, familiarizar o aluno com a situação e prepará-los então para a introdução dos modelos estatísticos.

Em geral, o aluno de iniciação científica já tem sua própria situação-problema e, portanto, já deveria estar motivado para aprender a analisar seus dados. Desta forma, pode-se partir de sua realidade e introduzir os conceitos estatísticos necessários para que ele faça uma análise com qualidade. Ainda conforme Stuart, deve-se iniciar este ensino facilitando a linguagem e priorizando a visualização gráfica, para que o aluno possa, então, comparar sua intuição, sua habilidade visual e o conceito estatístico.

Mesmo dentre esses alunos motivados para aprender Estatística, é comum ouvir relatos como "eu odeio Estatística", "sempre fui muito mal em Matemática", "como posso fazer para não usar Estatística em minha pesquisa?". Estas e outras considerações também foram relatadas por Bradstreet (1996), que considerou estes sentimentos como ansiedade estatística, inferindo que esta pode ser encontrada quando o aluno cursa uma disciplina de Estatística ou realiza uma análise estatística, seja na coleta, no processamento ou na interpretação dos dados.

Mcleod e Adams (1989) definem a ansiedade como um componente emocional, sentida na presença do objeto, no momento da experiência com esse, durando alguns segundos, minutos ou no máximo horas. Essas experiências emocionais que vão se acumulando em relação a um mesmo objeto podem desenvolver atitudes em relação ao mesmo. As atitudes são menos intensas que as emoções, porém mais duradouras. Segundo Ragazzi (1976), atitude é a prontidão de uma pessoa para responder a determinado objeto de maneira favorável ou desfavorável. Brito (1996) define atitude como uma disposição pessoal, idiossincrática, presente em todos os indivíduos, dirigida a objetos, eventos ou pessoas, que assume diferente direção e intensidade de acordo com as experiências do indivíduo. Portanto, as experiências anteriores dos alunos da iniciação científica com a Estatística formam suas atitudes em relação à ela. Segundo Klausmeier (1977), se um indivíduo possui uma atitude favorável em relação a alguma coisa, irá se aproximar dela e defendê-la enquanto aquele que tem uma atitude desfavorável irá evitá-la.

A propósito, os Parâmetros Curriculares Nacionais para a disciplina Matemática no Ensino Médio no Brasil sugere o desenvolvimento de atitudes positivas nos alunos, de forma a proporcionar a curiosidade e o gosto para aprender. "Essencial é a atenção que devemos dar ao desenvolvimento de habilidades e atitudes desses alunos em relação ao conhecimento e às relações entre colegas e professores (...) são habilidades e atitudes que facilitam ou impossibilitam a aprendizagem independentemente dos conteúdos e das metodologias de trabalho." (Brasil, 1997, p. 81).

Baseadas nessas considerações, o objetivo deste trabalho foi verificar as atitudes em relação à Estatística dos alunos de iniciação científica de uma universidade particular de São Paulo e relacioná-las com a percepção que estes têm da importância e confiança na Estatística, auto-percepção de desempenho, dentre outras variáveis. Ou seja, verificar a possibilidade de se estabelecer relações entre o aspecto afetivo e cognitivo, tendo em vista que os alunos de iniciação científica são aqueles que, voluntariamente, estudam e desenvolvem projetos de pesquisa, supostamente deveriam apresentar atitudes favoráveis em relação à Estatística, também desenvolvem uma certa ansiedade em relação à essa disciplina.

2. SUJEITOS

Os sujeitos do presente estudo foram 62 estudantes, alunos do Programa de Iniciação Científica, do gênero masculino e feminino, de uma universidade particular, das áreas de exatas, humanas, saúde e comunicação e artes.

3. INSTRUMENTOS

Foram utilizados dois instrumentos, do tipo lápis e papel, tendo sido aplicados simultaneamente e de maneira coletiva. O primeiro foi uma escala de atitudes em relação à Estatística, adaptada pelas autoras (Cazorla et al., 1999) a partir da escala de atitudes em relação à Matemática de Aiken e Dreger (1961) e traduzida e testada por Brito (1998). É uma escala do tipo Likert, composta de 20 ítens, sendo 10 positivos e 10 negativos (ver Anexo), cada um com 4 possibilidades de respostas, sem a inclusão da alternativa neutra. A pontuação na escala é formada pela soma dos valores obtidos em cada item. Os itens positivos (3, 4, 5, 9, 11, 14, 15, 18, 19 e 20) têm a seguinte pontuação: discordo totalmente(1), discordo(2), concordo(3) e concordo totalmente(4); enquanto que os itens negativos (1, 2, 6, 7, 8, 10, 12, 13, 16 e 17) invertem a pontuação para: discordo totalmente(4), discordo(3), concordo(2) e concordo totalmente(1). Assim os valores da pontuação total variam de 20 a 80, sendo que o ponto médio é de 50 pontos.

No estudo de Brito (1996) com 2007 alunos de 3ª série do ensino fundamental até a 3ª série do ensino médio, foi obtido um alto coeficiente de confiabilidade (alfa de Cronbach igual a 0,9494). A confiabilidade desta escala neste trabalho foi a=0,9638, que indica que há um alto grau de consistência interna entre os itens da escala. O segundo instrumento foi um questionário que tinha como objetivo colher informações a respeito dos sujeitos, composto de 31 perguntas relativas à percepção dos sujeitos sobre a importância e a confiança em relação à Estatística, à auto-percepção do desempenho e a intenção de usar a Estatística como ferramenta para análise de seus dados de pesquisa.

4. PROCEDIMENTOS

Todos os alunos foram solicitados a responder os dois instrumentos do presente trabalho durante um evento que reuniu os estudantes do Programa de Iniciação Científica, antes do início da apresentação de um tema sobre Estatística.

Para a análise dos dados foi utilizado o pacote estatístico SPSS (Statistical Package for Social Science), versão 6.0 e o nível de significância foi estabelecido em 0,05, porém sempre que oportuno foi apresentado o valor p.

5. RESULTADOS E DISCUSSÃO

Participaram desta pesquisa 62 alunos do Programa de Iniciação Científica, sendo 47% da área de humanas, 10% de saúde, 27% de comunicação e artes e 16% de exatas. Quanto ao gênero, 58,1% eram do sexo feminino e 41,9% do sexo masculino; a idade deles variava de 19 a 37 anos, sendo que 55,1% tinham 23 anos ou menos e 62,9% trabalhavam. O Programa de Iniciação Científica é realizado em dois anos e conta com a participação de alunos dos dois últimos anos dos cursos de graduação, proveniente de diversas áreas do conhecimento. Nesse grupo, 74,2% eram alunos do 1º ano do programa, 58,1% já tinham cursado a disciplina Estatística na graduação e 24,2% já tinham cursado o módulo obrigatório de Estatística do Programa de Iniciação Científica.

A análise dos dados mostrou que, independentemente da atitude, todos os alunos consideraram a Estatística uma ferramenta importante e confiável. Num estudo de Feijoo (1991) foi verificado que os alunos da área de Ciências Humanas reconhecem a importância e a utilidade da Estatística, sendo que os alunos que a consideram mais útil tendem a ter atitudes mais positivas.

Nas respostas dadas à questão sobre a concepção da Estatística como uma ferramenta de pesquisa, foi verificado que 47,3% dos sujeitos já haviam utilizado a Estatística em algum momento, sendo que 78,6% haviam usado por obrigação ou exigência do projeto no qual estava inserido. Dentre os estudantes que optaram por projetos que envolviam Estatística (36,7%) foi verificado que 88,5% deles o faziam por obrigação, isto é, o estudante havia ingressado em um projeto que já envolvia o uso da Estatística e isso exigia do aluno a análise estatística dos dados. Dentre os estudantes que colocaram a utilização da Estatística como perspectiva futura (71%), resultou que 38,7% deles o fariam por opção. Embora todos os alunos tenham considerado a Estatística importante, uma pequena parcela de alunos relatou que não a usaria.

Embora o instrumento, na questão 30, tenha solicitado ao sujeito que classificasse o próprio conhecimento a respeito da Estatística, optando entre "péssimo", "sofrível", "bom" e "excelente", essa variável foi chamada de auto-percepção do desempenho, uma vez que o estudante tende a avaliar o conhecimento em função das notas obtidas e do uso do conteúdo. Como resultados, 9,7% dos estudantes se percebem como tendo um "péssimo" desempenho em Estatística, 50% consideraram seu desempenho "sofrível" e 32,3% com "bom" desempenho, além de 8,1% que não responderam a questão. Embora se possa inferir que um aluno de iniciação científica seja muito exigente em relação ao seu conhecimento, é muito alto o índice de alunos que avaliaram como "péssimo" ou "sofrível" o seu desempenho em Estatística.

Como havia uma questão que solicitava aos sujeitos que tecessem críticas sobre a Estatística, as respostas referiam-se à reduzida carga horária, muito conteúdo dado em pouco tempo, a metodologia de ensino inadequada e a utilização inadequada em pesquisas científicas comprometendo a confiabilidade dos resultados. Foi verificado que os estudantes que apontaram essas críticas foram os que se auto percebiam com desempenho "sofrível" ou "péssimo".

Apesar de se tratar de uma amostra não aleatória foram realizados uma série de testes para verificar possíveis relações entre as variáveis estudadas e a atitude, sem a pretensão de extrapolar os resultados para alunos de outros Programas de Iniciação Científica.

Para que fosse possível a utilização das provas estatísticas paramétricas, foi realizado o teste de normalidade de Lilliefors (Norusis,1993) e foi constatado que a distribuição da pontuação na escala de atitude segue uma distribuição normal, com média 51,8 e desvio padrão 12,0. Essa média foi considerada o ponto divisório acima do qual se distribuem as atitudes positivas e abaixo as negativas. Assim, foi verificado que 44% dos alunos apresentam atitudes desfavoráveis à Estatística, enquanto que 56% apresentam tendência positiva.

Para verificar a existência de diferenças significativas entre as médias obtidas na escala de atitudes e a nota na disciplina Estatística, quando os sujeitos foram agrupados de acordo com as variáveis em estudo, foi utilizado o teste t de Student e o Teste F (ANOVA). A análise de correlação foi utilizada para verificar as possíveis relações entre as atitudes e a nota na disciplina de Estatística, em alunos que já haviam cursado a disciplina no curso de graduação. A análise de regressão foi utilizada para modelar essa relação.

A Tabela 1 sintetiza os resultados da aplicação dos testes t e F para as notas obtidas na escala de atitude e a Tabela 2 mostra as características dos grupos estatisticamente diferentes.

Tabela 1: Resultados obtidos através dos testes t de Student e teste F

Variáveis independentes

Teste

Atitudes em Relação à Estatística

Gênero t 0,009 *
Trabalha t 0,173
Área de conhecimento F 0,001 *
Já cursou a disciplina t 0,077
Já usou a Estatística t 0,047 *
Está usando a Estatística t 0,924
Importância atribuída à Estatística t 0,041 *
Confiança atribuída à Estatística t 0,595
Auto-percepção do desempenho em Estatística F 0,000 *

* Os valores apresentados se referem a resultados significativos, p < 0,05

De acordo com os resultados das Tabelas 1 e 2, pode ser verificado que os alunos do programa tendem a ter atitudes mais positivas que as alunas. Esta diferença de gênero aparece com frequência nos estudos sobre atitudes em relação à matemática, mas na revisão de literatura sobre atitudes em relação à Estatística, essa diferença foi encontrada apenas no estudo de Roberts e Saxe (1982).

Quando os alunos foram agrupados de acordo com a área de conhecimento foi verificado que os alunos da área de exatas tendem a ter atitudes mais positivas em relação à Estatística que os alunos das outras três áreas (Comunicação e Artes, Humanas e Saúde). Feijoo (1991), tendo como sujeitos 229 estudantes, dos quais 32% eram de cursos com orientação matemática e 68% de cursos sem esta orientação tais como psicologia e sociologia, usando como instrumento uma escala de atitudes em relação à Estatística, de intervalos sucessivos de Thurstone e outra escala de atitudes em relação à Estatística, de diferencial semântico de Osgood encontrou resultados semelhantes.

Embora para este trabalho o nível de significância tenha sido estabelecido em 5% e, portanto, as diferenças entre as médias das atitudes dos dois grupos (ter cursado a disciplina ou não) não possam ser considerados significativas, os resultados parecem apontar para uma ligeira superioridade da média de atitudes dos alunos que já cursaram a disciplina Estatística na graduação quando comparado com a média do grupo de alunos que ainda não cursaram. Isto pode ser explicado pelo fato de os alunos que cursaram a disciplina ter um conhecimento maior sobre o que é a Estatística e como esta deve ser utilizada. Porém, faz-se necessário um estudo mais aprofundado sobre este assunto.

Tabela 2: Distribuição das notas obtidas na escala de atitudes de acordo com os grupos estatisticamente diferentes

Variáveis independentes Grupos

n

Média1

Desvio padrão

Gênero Masculino

Feminino

21

34

57,0a

48,6 b

9,9

12,1

Área de conhecimento Exatas

Humanas

Saúde

Comunicação e Artes

10

25

6

14

64,1 a

50,9 b

49,2 b

45,8 b

8,3

11,8

7,2

10,3

Já cursou a disciplina Sim

Não

36

18

54,0 a

47,8 a

11,7

11,9

Já usou a Estatística Sim

Não

26

25

55,4 a

48,6 b

12,1

11,9

Importância atribuída à Estatística Muito importante

Importante

14

41

57,4 a

49,9 b

10,5

4,9

Auto-percepção do desempenho em Estatística Bom

Sofrível

Péssimo

20

29

5

59,0 a

50,0 b

32,8 c

10,2

9,2

10,2

1 Médias com a mesma letra não diferem estatisticamente ao nível de significância de 5%

Os alunos que já usaram a Estatística apresentaram atitudes mais positivas que os alunos que nunca a usaram.

Independente das atitudes, apenas 4,8% dos alunos afirmaram declaradamente, que não usariam a Estatística como ferramenta científica e 24,2% se omitiram. Este estudo não permitiu inferir as causas desta omissão. Para isto, seria necessário o planejamento de uma pesquisa que considerasse a razão do aluno não usar a Estatística: por não gostar ou porque trabalha com outro tipo de pesquisa que não exige o uso da Estatística.

Os alunos que consideraram a Estatística uma ferramenta muito importante tendem a ter atitudes mais positivas que os alunos que a consideraram apenas importante. Observou-se que todos consideraram a Estatística importante e confiável. Isso está de acordo com a própria definição de atitudes que implica em aspectos não apenas afetivos, mas também cognitivos.

Quando os grupos foram considerados de acordo com a auto percepção do desempenho em Estatística (Figura 1), foi verificado que a atitude está relacionada à auto percepção, de onde pode-se inferir a importância do desempenho (e, por extensão da nota) na formação e estabilidade das atitudes. Os sujeitos que se consideraram com "péssimo" desempenho apresentaram atitudes abaixo da média geral, os que consideraram seu desempenho "sofrível" estavam em torno da média e apenas os que consideraram seu desempenho "bom" estavam acima da média.

Figura 1: Atitudes em relação à Estatística segundo auto-percepção do desempenho em Estatística.

Quando foi analisado a relação do desempenho na disciplina Estatística (medido através da nota fornecida pelos estudantes) e todas as demais variáveis, não foi encontrada nenhuma diferença significativa. Provavelmente isto se deveu a exigência de que os alunos do programa não podem apresentar nenhuma reprovação nas disciplinas cursadas na graduação, o que implica que todos estes alunos supostamente possuem um bom desempenho acadêmico, inclusive nessa disciplina. Observa-se que apenas 59% dos alunos do programa tinham cursado pelo menos uma disciplina de Estatística no curso de graduação e, portanto, esta análise se restringe a este grupo.

Quando os estudantes foram agrupados de acordo com a área do conhecimento, foi observado que os alunos da área de exatas auto percebiam o desempenho em Estatística melhor que os alunos das outras três áreas. Isso está em concordância com o resultado obtido através da escala de atitudes, ou seja, os alunos da área de exatas apresentaram atitudes mais positivas e avaliaram seu desempenho em Estatística de maneira mais positiva que os alunos das outras áreas.

Embora nem todos os alunos tenham cursado a disciplina Estatística na graduação, isto não impediu que eles avaliassem seu conhecimento estatístico, sendo que somente 8% dos alunos não conseguiram responder esta questão. Porém, os alunos que já cursaram a disciplina perceberam seu desempenho melhor do que aqueles que ainda não cursaram a referida disciplina.

Com o objetivo de verificar a relação entre as atitudes e o desempenho na disciplina de Estatística, utilizou-se o coeficiente de correlação de Pearson, cujo resultado foi de r(28) = 0,53, p = 0,004, que mostrou uma relação positiva e significativa entre estas duas variáveis. Como 41% dos alunos ainda não tinham cursado a disciplina na graduação, estes não foram incluídos na análise. A correlação positiva entre as atitudes em relação à Estatística e o desempenho foi encontrada em diversos estudos (Feinberg e Halperin, 1978; Roberts e Bilderback, 1980; Roberts e Saxe, 1982; Wise, 1985; Lalonde e Gardner, 1993).

Partindo-se da premissa que os aspectos afetivos (x = atitudes) interferem no desempenho acadêmico (y = desempenho) e vice-versa, utilizou-se a análise de regressão para modelar esta relação. O resultado mostrou a seguinte relação: y = 5,33 + 0,04 * x, com um coeficiente de determinação r2 = 28,1%. Isto significa que para cada 10 pontos a mais na escala de atitudes, o aluno aumenta o seu desempenho em 0,4 pontos na nota. Pode-se considerar que 28,1% da variação do desempenho pode ser explicado pelas atitudes em relação à Estatística. Isto mostra que quanto mais positivas as atitudes em relação à Estatística, melhor é o desempenho nesta disciplina (ver Figura 2). Modelando a atitude em função do desempenho, a relação é: x = 3,95 + 6,41 * y, com um coeficiente de determinação de 28,1%. Isto significa que por cada ponto a mais na nota a atitude aumenta em 6,41 pontos.

Figura 2: Relação entre o desempenho na disciplina e a Atitude em relação à Estatística.

6. CONCLUSÕES

Os alunos que se inserem em um Programa de Iniciação Científica são, geralmente, alunos que apresentam um perfil diferenciado dos demais alunos, via de regra, com um bom desempenho acadêmico. Como procuram o programa voluntariamente, isto já pode ser uma indicação de predisposição para a pesquisa e para o estudo. Isto pode explicar o fato de todos os alunos terem reconhecido a importância da Estatística como ferramenta e a terem considerado confiável. Essas razões podem ser as responsáveis pelas atitudes positivas em relação à Estatística.

Apesar de um bom desempenho acadêmico ser o pré-requisito para participar do Programa de Iniciação Científica, foi observado que nem todos os alunos se percebiam como tendo um bom desempenho em Estatística. Além disso, alguns alunos apontaram fatores como a escassa carga horária e a metodologia inadequada do ensino de Estatística na graduação, como aspectos críticos da disciplina. Esses dados, embora obtidos em um grupo pequeno, serve de indício para uma maior preocupação com o ensino de Estatística, principalmente quando dirigido a alunos com pouco conhecimento matemático, ou então a alunos provenientes de áreas onde quase não existem disciplinas de matemática. Isto corrobora a idéia de alguns autores da Educação Estatística que defendem que o ensino de Estatística deve ser voltado para a formação do seu usuário, desenvolvendo não só os conceitos necessários, mas também o pensamento estatístico.

Os resultados apontados neste estudo poderão auxiliar os professores no ensino de Estatística, através da utilização da escala de atitudes como uma ferramenta de prognóstico. Através deste prognóstico, o professor poderá delinear suas estratégias de ensino a fim de promover uma aprendizagem significativa e efetiva da Estatística.

ANEXO

Escala de atitude com relação à Estatística

(Matemática: Aiken e Dreger, 1961, adaptada e validada por Brito, 1998)

(Estatística: Adaptada por Cazorla et al., 1999, manuscrito submetido para publicação)

Instruções: Cada uma das frases expressa o sentimento que as pessoas apresentam com relação a Estatística. Você deve comparar o seu sentimento pessoal com aquele expresso em cada frase, assinalando com um X em um dos quatro pontos colocados, de modo a indicar com a maior exatidão possível, o sentimento que você experimenta com relação à Estatística:

Nota ao leitor: cada um dos 20 itens deverão ser seguidos pelas alternativas:

( )Discordo totalmente ( )Discordo ( )Concordo ( )Concordo totalmente

Por exemplo, para a proposição 1:

Eu fico sob uma terrível tensão na aula de Estatística

( )Discordo totalmente ( )Discordo ( )Concordo ( )Concordo totalmente

Eu não gosto de Estatística e me assusta ter que fazer essa matéria
Eu acho a Estatística muito interessante e gosto das aulas de Estatística
A Estatística é fascinante e divertida
A Estatística me faz sentir seguro(a) e é, ao mesmo tempo, estimulante
"Dá um branco" na minha cabeça e não consigo pensar claramente Quando estudo Estatística
Eu tenho a sensação de insegurança quando me esforço em Estatística
A Estatística me deixa inquieto(a), descontente, irritado(a) e impaciente
O sentimento que eu tenho com relação à Estatística é bom
A Estatística me faz sentir como se estivesse perdido(a) em uma selva de números e sem encontrar saída
A Estatística é algo que eu aprecio grandemente
Quando eu ouço a palavra Estatística, eu tenho um sentimento de aversão
Eu encaro a Estatística com um sentimento de indecisão, que é resultado do medo de não ser capaz em Estatística
Eu gosto realmente da Estatística
A Estatística é uma das matérias que eu realmente gosto de estudar na universidade
Pensar sobre a obrigação de resolver um problema Estatística me deixa nervoso(a)
Eu nunca gostei de Estatística e é a matéria que me dá mais medo
Eu fico mais feliz na aula de Estatística que na aula de qualquer outra matéria
Eu me sinto tranqüilo(a) em Estatística e gosto muito dessa matéria
Eu tenho uma reação definitivamente positiva com relação a Estatística. Eu gosto e aprecio essa matéria

As autoras agradecem ao Professor Sebastião Amorim.

7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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