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Os dados foram processados no Google Drive aplicativo do Google, e após a coleta, os dados foram exportados para o software estatístico SPSS versão 19 para geração dos resultados e posterior análise.

A etapa inicial consistiu na caracterização dos avaliadores através da avaliação psicométrica das respostas mediante análise dos indicadores de avaliação de conteúdo (IVC).

O IVC tem sido definido como “a proporção de itens que recebe uma pontuação de 3 ou 4 pelos juízes”, de acordo com Wynd et al (2003). Ou seja, em termos matemáticos:

IVC = Número de respostas “3” ou “4” (1) Número total de respostas

A segunda etapa se deu mediante caracterização sociodemográfica e funcional da população do estudo. Nesta etapa, os dados foram apresentados através de distribuições de frequências uni e bivariadas e medidas descritivas (média, desvio padrão).

A terceira etapa consistiu na avaliação da consistência interna dos itens da escala do instrumento referente a avaliação do conhecimento e habilidades dos profissionais. Nesta etapa, foi utilizado o Coeficiente Alfa de Cronbach para avaliação da consistência interna das respostas aos itens da escala e do coeficiente de correlação de Sperman para avaliação da correlação entre itens, bem como os escores médios das respostas.

Para a avaliação da consistência interna das respostas aos itens avaliados, utilizou- se o Alfa de Cronbach que é a medida de confiabilidade de um questionário mais conhecida na literatura e que pode ser calculado pela seguinte fórmula:

(2) onde: k= número de variáveis consideradas

cov = média das covariâncias var = média das variâncias

O valor assumido pelo Alfa está entre 0 e 1. O valor mínimo aceitável para o alfa é 0,70; abaixo desse valor a consistência interna da escala utilizada é considerada baixa. Em contrapartida, o valor máximo esperado é 0,90; acima deste valor, pode-se considerar que há redundância ou duplicação, ou seja, vários itens estão medindo exatamente o mesmo elemento de um constructo; portanto, os itens redundantes devem ser eliminados. Encontra-se também que valores acima de 0,70 são aceitáveis, acima de 0,80 são bons e superando 0,90 são excelentes (ALEXANDRE et al, 2013).

O coeficiente Alfa de Cronbach é uma estatística usada para mensurar o grau de correlação entre os itens de uma escala aplicada a um grupo, seus valores variam entre 0 e 1 e quanto mais próximo de 1 mais forte e consistente é a correlação entre os itens. Adotou-se como parâmetro para avaliar a força da correlação entre as respostas a classificação sugerida por Steiner e Norman (2003): valores entre 0,70 e 0,90, boa consistência interna; abaixo de 0,70, fraca consistência interna; e acima de 0,90, alta concordância. Em todas as análises foram adotadas o nível de significância estatística de 5% (p ≤ 0,05).

A verificação e avaliação do conhecimento e habilidade dos profissionais de saúde foram avaliadas de acordo com as respostas sumarizadas aos itens da escala e descritas

por meio de medidas descritivas (médias, desvio padrão). As diferenças por hemocentro e por profissionais foram verificadas mediante aplicação dos testes T de Student para dados com distribuição normal ou da aplicação do teste não paramétrico de Whitney para dados com distribuição não normal. Além disso, utilizou-se o Teste de Kruskal-Wallis para avaliar o escore obtido do total de itens corretos entre os profissionais de saúde e para a média dos escores entre os componentes do questionário, utilizou-se o Teste de Friedman. O nível de significância utilizado no estudo foi de 5%.

Em estatística é necessário que a amostra contenha valores heterogêneos para avaliar algum fenômeno. Quando existe apenas um valor na variável que se repete, então é necessário excluir essa informação devido à falta de variabilidade no grupo ou na amostra. Dessa maneira, itens de algumas tabelas foram excluídos da comparação de proporção por não apresentarem variabilidade em um ou ambos os grupos (captação ou triagem).

Além dos testes estatísticos descritos acima, a autora decidiu aplicar o modelo da Teoria da Resposta ao Item. Segundo Moreira Junior (2010) a TRI é um conjunto de modelos matemáticos que procuram representar a probabilidade de um indivíduo dar uma certa resposta a um item como função dos parâmetros do item e da habilidade do respondente.

Com larga aplicação em avaliação educacional, a TRI, que tem como característica principal o item, propõe modelos probabilísticos para variáveis latentes (variáveis que não são medidas diretamente). As estimativas buscam explicar o efeito entre as respostas dos estudantes e seus traços latentes (habilidade/proficiência). O modelo matemático expressa tal relação no formato de equação matemática. Essa relação é sempre expressa de tal forma que quanto maior a habilidade, maior a probabilidade de acerto no item.

Os modelos para itens dicotômicos (certo ou errado / sim ou não), como trata o questionário deste estudo, dividem-se em três tipos, que se diferenciam pelo número de parâmetros que utilizam para descrever o item. Eles são conhecidos como os modelos logísticos de 1, 2 e 3 parâmetros, que consideram, respectivamente:

a) Somente a dificuldade do item; b) A dificuldade e a discriminação;

c) A dificuldade, a discriminação e a probabilidade de resposta correta dada por indivíduos de baixa habilidade.

Ao analisar de uma forma geral, o modelo matemático da TRI, quem também é conhecido como modelo logístico unidimensional de 3 parâmetros, visualiza-se que indivíduos com maior habilidade possuem maior probabilidade de acertar o item e que esta relação não é linear.

Portanto, em modelos de TRI é necessário avaliar a correlação bisserial entre as respostas corretas e o escore do profissional na prova. De acordo com Soares (2005) valores acima de 0,3 são aceitáveis. No presente estudo foi estimado o modelo com três parâmetros: a que mede a discriminação do item; b é o parâmetro que mede a dificuldade; e c é a probabilidade do acerto ao acaso.