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Análise e Tratamento de dados

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Tabela de conteúdo

Introdução

A análise de dados é essencial para a realização de uma investigação relativa a uma determinada problemática, dado permitir aos investigadores o apuramento de conclusões fundamentadas. Assim, para melhor sustentar decisões torna-se imperativo planificar a investigação, recolher, tratar e analisar os dados, concluindo este processo com o partilhar dos resultados obtidos. Para uma análise completa torna-se necessário ponderar qual ou quais as metodologias que se afiguram mais adequadas.

O processo de análise e interpretação de dados é uma tarefa laboriosa e exigente que vai permitir concretizar a derradeira finalidade de um projecto de investigação: a produção de conhecimento científico. Confrontado com uma grande quantidade e diversidade de dados, muitas vezes o investigador pode interrogar-se: "E agora?" "O que fazer com tanta informação?". Assim, antes de nos debruçarmos sobre as diferentes técnicas de análise e interpretação de dados, parece-nos crucial reflectirmos sobre o conceito estruturante de todo este processo, o conceito de análise. De acordo com a Wikipedia, análise de dados pode ser encarada como "a process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data with the goal of highlighting useful information, suggesting conclusions, and supporting decision making. Data analysis has multiple facets and approaches, encompassing diverse techniques under a variety of names, in different business, science, and social science domains." Segundo Bogdan e Bilken (1991, p. 205) a análise de dados é um “processo de busca e de organização sistemático de (…) materiais que foram sendo acumulados, com o objectivo de aumentar a sua própria compreensão” .

Modelos de Análise dos Fenómenos Sociais

De acordo com Teresa Duarte (2009), os modelos dominantes de análise dos fenómenos sociais dividem-se em dois: o modelo positivista (baseia-se em factos observáveis, factos e valores são independentes, não existe interferência do investigador, a generalização de tempo e contexto é possível, sendo possível formular leis gerais, a argumentação vai do geral para o particular) e o modelo construtivista (a realidade é múltipla e construída, factos e valores estão interligados, a generalização de tempo e contexto é impossível, a argumentação vai do particular para o geral). Face a esta contextualização temos uma metodologia de investigação de vertente epistemológica positivista -metodologia quantitativa, e uma de vertente epistemológica construtivista - metodologia qualitativa. Segundo Reichardt e Cook (1986), citados por Carmo e Ferreira (1998), o paradigma quantitativo é orientado por uma concepção global positivista, hipotético-dedutiva, particularista, orientando-se, essencialmente, para os resultados, enquanto que o paradigma qualitativo requer uma concepção global fenomenológica, indutiva, estruturalista, subjectiva que se orienta para o processo, sendo importante o contexto de acção.

Caracterização dos modelos de investigação quantitativa

1.A teoria antecede o objecto de investigação - o investigador parte do conhecimento teórico ou de resultados empíricos (já existentes);

2. As hipóteses são derivadas da teoria e são formuladas com a maior independência possível em relação aos casos concretos que se estudam;

3. Estas hipóteses são operacionalizadas e testadas face a novas condições empíricas;

4.Há uma separação do investigador relativamente ao processo;

5. Os instrumentos de recolha de dados são predefinidos, a amostra deve ser representativa da população;

6. Os fenómenos observados são classificados em termos de frequência e distribuição;

7. Da análise de dados regressa-se às hipóteses procedendo-se à sua corroboração ou infirmação;

8. Generalização dos resultados para a população.

Carmo e Ferreira (1998), consideram que a utilização dos Métodos Quantitativos está ligada à investigação experimental ou quasi-experimental o que pressupõe:

-observação de fenómenos;
-formulação de hipóteses explicativas desses fenómenos;
-controlo de variáveis;
-selecção aleatória dos sujeitos de investigação (amostragem);
-verificação ou rejeição das hipóteses mediante recolha rigorosa de dados, sujeitos depois a uma análise estatística e uma utilização de modelos matemáticos para testar essas mesmas hipóteses;

Caracterização dos modelos de investigação qualitativa

1. Os pressupostos teóricos vão sendo descobertos e formulados à medida que se dá a incursão no campo e que se vão analisando os dados;

2.Procura-se descobrir novas teorias empiricamente enraizadas, mais do que testar teorias;

3.A selecção dos casos privilegia a sua importância para o tema em estudo ao invés da sua representatividade; a complexidade é aumentada pela inclusão do contexto, e não reduzida (pela decomposição em variáveis);

4.As hipóteses vão sendo reformuladas e, mesmo, elaboradas ao longo do processo de investigação;

5.A amostragem pode ser conduzida na base de critérios teóricos, que vão sendo redefinidos, a selecção de casos não pode ser antecipadamente planeada;

6.O principal instrumento de pesquisa é o próprio investigador;

7.A generalização tem aqui um estatuto diferente, mais no sentido da replicação dos resultados noutros casos similares ou conjuntos de condições.

Para Carmo e Ferreira (1998) os métodos qualitativos podem ser considerados:

- Indutivos, uma vez que os investigadores analisam a informação de “forma indutiva”; compreendem os fenómenos a partir de padrões resultantes da recolha de dados e da análise dos dados que se encontram inter-relacionados; não procuram a informação para verificar hipóteses;
- Holísticos, pois os indivíduos, os grupos  e  as situações de investigação são vistas como um “todo” não sendo reduzidos a variáveis; os investigadores têm uma percepção da realidade  considerando também como alvo de estudo, o passado e presente dos   sujeitos de investigação;
- Naturalistas, já que a fonte directa dos dados são as situações que se consideram  “naturais”; os investigadores interagem com os sujeitos de uma forma   “natural” e discreta, procurando minimizar o efeito que provocam nos   sujeitos de investigação;
- Humanísticos, na medida em que os investigadores tentam conhecer os sujeitos da investigação como   “pessoas”, experimentando as suas vivências diárias, sendo fundamental o contexto dos actos, palavras e gestos;
- Descritivos, devendo a descrição ser rigorosa e resultar dos dados recolhidos (transcrições de entrevistas,  registos de observações, documentos escritos, gravações de vídeo, …) e dependendo a  validade e fiabilidade dos dados da sensibilidade e  conhecimento  do investigador, que se torna o instrumento de recolha de  dados.

O Conceito de Medida em Investigações

O conceito de medida é fundamental ao nível da metodologia de investigação uma vez que possibilita que o investigador quantifique variáveis e constructos abstractos (Marczky, DeMatteo & Festinger, 2005). Para além disso, segundo Anderson (citado em Marczky et al., 2005) a escala de medida usada para quantificar as variáveis estudadas influencia directamente o nível de sofisticação estatístico que vai ser usado para analisar essas mesmas variáveis. Assim, os dados podem dividir-se em duas categorias distintas. Por um lado, podem ser não métricos ou qualitativos, quando se referem a atributos, categorias ou características que descrevem um sujeito e que não podem ser quantificadas. Por outro, podem ser denominados métricos ou quantitativos quando reflectem quantidade ou distância e estão relacionados com diferentes níveis ou graus.

Escalas de Medida

Dependendo do tipo de variáveis que constituem os dados, estes podem ser expressos em quatro escalas distintas: nominal, ordinal, por intervalo e por razão. As escalas apresentam entre si uma clara hierarquia no que concerne à sua sofisticação, à sua capacidade de representar as características do que é observado e ao conhecimento dos atributos a que os dados se referem. Por isso, os dados expressos numa determinada escala podem ser convertidos em qualquer das escalas que a precedem.

Escala Nominal Quando a variável é classificada em diferentes categorias, segundo um ou mais dos seus atributos, os dados são identificados pela atribuição de um nome, não sendo possível estabelecer qualquer tipo de qualificação ou ordenação, sendo que existem tantos valores quantas as classes definidas. Por exemplo, na variável sexo, existem dois valores, o feminino e o masculino.

Escala Ordinal Estas escalas são utilizadas quando é possível ordenar e diferenciar objectos, indivíduos ou comportamentos em função da variável medida, variando desde um valor mínimo até um máximo.

Escalas Intervalares Esta escala é utilizada quando “os intervalos entre os números que representam as diferenças na variável que está a ser medida é igual” (Afonso, 2005, p. 117). É um tipo de escala que é usado com dados quantitativos tanto discretos como contínuos, mede a intensidade de um fenómeno posicionando-o em relação a um valor conhecido como “zero”.Nesta escala o ponto zero é arbitrário, representando, apenas, o ponto de partida.

Escala de Razão Esta escala é semelhante à escala intervalar, mas, neste caso, o valor zero tem uma existência real, sendo possível definir uma relação exacta entre as variáveis, dado possuir um zero absoluto, uma origem fixa. Cada observação é aferida segundo a sua distância ao ponto zero. Um exemplo é a medição da temperatura.

Análise Quantitativa

Este item consiste no estudo e identificação de técnicas quantitativas de análise de dados, importando identificar os procedimentos mais comuns. O método quantitativo encontra-se relacionado com a investigação experimental ou quasi-experimental. Os seus objectivos principais prendem-se com a descoberta de relações entre variáveis e a elaboração de descrições, através do tratamento estatístico de dados, verificação ou rejeição das hipóteses mediante uma recolha de dados rigorosa.

Análise_Quantitativa

Análise Qualitativa

Na investigação que obriga à obtenção de dados qualitativos, o que importa são os processos ligados à compreensão e descrição de fenómenos, o que obriga a tratamento de informação diferenciada, podendo mesmo encontrar, dentro de cada abordagem, metodologias diferentes.

Análise_Qualitativa

Análise Mista

Muito se tem discutido sobre as vantagens e inconvenientes relativos à adequada utilização dos métodos quantitativos e de métodos qualitativos em trabalhos de investigação em Ciências Sociais, assim como sobre a possibilidade de uma combinação dos dois métodos.

Análise Mista

Triangulação

A triangulação pode ser percepcionada como um conceito central na integração metodológica. Este conceito não constitui apenas uma das formas de combinar vários métodos qualitativos entre si e de articular métodos quantitativos e qualitativos.

Triangulação

Recursos adicionais

São vários os programas informáticos que podem auxiliar na análise de dados quantitativos e qualitativos. Deixamos alguns breves exemplos e tutoriais.

Software R [1]

SPSS [2]

NVIVO [3]

Bibliografia

Afonso, N. (2005). Investigação Naturalista em Educação. Porto: Edições Asa.

Bogdan, R.& Biklen, S. (1994). Investigação Qualitativa em Educação. Uma Introdução à Teoria e aos Métodos. Porto: Porto Editora. (Trabalho original em inglês publicado em 1991).

Carmo, H. & Ferreira, M. (1998). Metodologia da Investigação - Guia para auto-aprendizagem. Universidade Aberta.

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