O recurso aos modelos log-lineares em psicologia começa a ganhar relevo por permitir uma compreensão mais estruturada dos dados de planos experimentais associados a variáveis de natureza nominal. Nomeadamente, planos experimentais factoriais com uma ou mais variáveis dependentes discretas (frequências) e planos correlacionais, onde todas as variáveis de medida têm uma natureza nominal e se pretende estudar as associações entre elas. Neste artigo pretendemos apresentar a abordagem log-linear, referindo-nos igualmente ao modelo logit. Ilustraremos o uso da técnica no âmbito de um estudo de raciocínio dedutivo, comparando-a com uma abordagem fragmentada em tabelas de contingência bivariadas (recurso a testes de homogeneidade e independência).

Log linear models are becoming increasingly relevant in psychology research. These models enable us to analyze qualitative data originated from both experimental (with complex factorial designs) or correlational research. In this article we present the log-linear approach applying it to data from a deductive thinkíng study. We compared this approach with the frequently used models associated with bi-variate contingency tables (independence and homogeneity models).

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