MQT Resumo Matéria - sandra PDF

Preview

Summary

MÉTODOSQUANTITATIVOSNº 41039INVESTIGAÇÃO POR QUESTIONÁRIOPARTE 1 - INTRODUÇÃO À INVESTIGAÇÃOCAPÍTULO 1(A natureza da investigação empírica) 1 - Tipos de investigação empírica Investigação empírica : é uma investigação em que se fazem observações para compreender melhor o fenómeno a estudar. Observaç...

Description

MÉTODOS QUANTITATIVOS Nº 41039

INVESTIGAÇÃO POR QUESTIONÁRIO

PARTE 1 - INTRODUÇÃO À INVESTIGAÇÃO CAPÍTULO 1 (A natureza da investigação empírica) 1.1 - Tipos de investigação empírica Investigação empírica: é uma investigação em que se fazem observações para compreender melhor o fenómeno a estudar. Observações deste tipo de investigação podem ser utilizadas para construir explicações ou teorias mais adequadas. Distinção entre os 3 tipos de investigação empírica: Investigação pura: o objectivo da investigação pura é descobrir factos novos (dados empíricos) para testar deduções feitas a partir de uma teoria que só tem interesse intelectual e que, no momento da investigação, parece não ter aplicação prática. Este tipo de investigação contribui essencialmente para o enriquecimento da literatura e, portanto, no conhecimento sobre uma determinada área teórica. Por exemplo, nos anos sessenta surgiram muitas investigações puras em PS sobre a teoria de atribuições. Investigação aplicada: o objectivo deste tipo de investigação é descobrir factos novos (dados empíricos) para testar deduções feitas a partir de uma teoria que pode ter aplicações práticas a médio prazo. Por exemplo: nos anos setenta e oitenta foram desenvolvidas muitas investigações que aplicaram aspectos da teoria de atribuição em busca da causa de um dado tipo de depressão. Investigação aplicável: numa investigação aplicável pretende-se descobrir factos novos (dados empíricos) que sejam capazes de resolver problemas práticos no curto prazo. 1.2 - O processo de investigação empírica O Processo de Investigação: não é só um processo de aplicação de conhecimento mas também um processo de planificação e criatividade controlada. A "viagem da investigação" empírica compreende os seguintes aspectos: -Tem como objectivo contribuir para o enriquecimento do conhecimento na área em que se escolheu fazer a investigação; -Precisa de escolhas em termos do tema e em termos das hipóteses específicas a testar; -Obriga a um planeamento dos métodos de recolha de dados; -Precisa que se pense adiante para planear as análises de dados antes de começar a parte empírica da investigação. A "viagem da investigação" exige que se passe da parte teórica da investigação que consiste principalmente na revisão de literatura sobre o tema escolhido para a parte empírica da investigação que consiste no planeamento e execução do trabalho empírico. Para isso é preciso usar uma ponte que são a (s) hipótese (s) da investigação. Ou seja, a hipótese faz uma ponte entre a parte teórica e a parte empírica da investigação. A hipótese deve justificar o trabalho da parte empírica da investigação, ou seja, só se entende o porquê da parte empírica se a hipótese estiver claramente ligada com a revisão da literatura e claramente ligada ao trabalho empírico. Esta revisão terá de ser estritamente relevante para o tema da investigação. 1.3 - A escolha de um tema: 3 princípios (gerais) fundamentais -O tema deve cumprir as regras da licenciatura ou do mestrado a) o aluno deve demonstrar que beneficiou dos conhecimentos adquiridos durante a parte escolar. Isto implica: domínio da literatura e da "cultura" na área académica, bem como, conhecimento das

técnicas e realidades na área; b) o aluno deve ter capacidade para desenvolver investigação ao nível requerido (desenvolver investigação ao nível de pós-graduação é mais exigente que ao nível de licenciatura). -O tema deve ser adequado em escala O tema deve ser realista e manejável. É muito importante recordar que é preciso enfrentar vários constrangimentos práticos, tais como: a) tempo (o trabalho de investigação necessita sempre de mais tempo do que o previsto) b) acesso à literatura relevante c) acesso aos dados d) conhecimento prévio sobre o tema -O investigador deve escolher um tema sobre o qual tenha particular interesse Se não houver muito interesse no tema escolhido, pode acontecer que durante períodos difíceis, a motivação baixe ao ponto de pôr em causa a qualidade do trabalho. 1.4 - Passos para a escolha do tema Para a escolha de um tema, é útil começar por escolher uma área de interesse antes de passar para o tema propriamente dito. -Passo 1 *Objectivo: encontrar uma área geral que o interesse *Método: Ler em diagonal alguns livros gerais sobre o(s) tópico(s) que o interessam (é possível que encontre uma área que o venha a interessar mais; encontrar novas ideias; os livros gerais apresentam teorias e resumos de resultados e investigações empíricas). -Passo 2 *Objectivo: Encontrar um tema dentro da área geral escolhida *Método: começar por ler artigos publicados nas revistas académicas da especialidade. (Os artigos podem dar informação sobre os tópicos actualmente considerados importantes e interessantes e contêm referências sobre as teorias relevantes, sobre livros especializados e outros trabalhos empíricos). a)consultar revistas, Anuários e "Abstracts" noutras áreas (Psicologia, Economia, Gestão, Antropologia e até Medicina) b)usar várias fontes de informação disponíveis em CD-ROM (Proquest ou Sociofile) c)Consultas na Internet. Ver conselho prático pág. 25 1.5 - A revisão da literatura -Método *Descrição das teorias e trabalhos empíricos relevantes ao tema; *Avaliação destas teorias e trabalhos empíricos *Comparação das teorias e trabalhos empíricos *Dedução das Hipóteses a partir da avaliação e da comparação (as Hipóteses representam possíveis conclusões para testar posteriormente na parte empírica da investigação). 1.5.1 - Descrição, avaliação e comparação das teorias Teoria: é um conjunto de afirmações que explica vários factos numa área. E tem 3 objectivos: *A organização de conhecimento numa área *A explicação de factos já conhecidos na área *A previsão de "factos" (resultados empíricos) novos na área Para que a teoria possa progredir utiliza-se: -O processo indutivo: é um processo de generalização em que observações específicas

(dados empíricos) são utilizadas para criar uma teoria. -O processo dedutivo: uma teoria que já existe é utilizada para prever dados (resultados empíricos) novos.

Uma boa teoria deve ser fértil no sentido em que possa prever factos (dados empíricos) novos. Raramente podemos afirmar que uma teoria é verdadeira, e neste sentido é normal pensar-se que teorias são provisórias e convenientes para explicar e entender uma certa gama de factos. Quanto maior for a gama de factos previstos melhor será a teoria. -Descrição de uma teoria (deve incluir): *a natureza da teoria (criada por um processo indutivo ou postulada à priori?) *a natureza dos factos (dados já conhecidos) que a teoria tenta explicar *a natureza das variáveis intermediárias utilizadas na teoria -Avaliação de uma teoria Uma boa teoria deve ter as 3 características seguintes: *parcimónia (faz poucas afirmações e explica muitos factos) *precisão (utiliza conceitos precisos e deve fazer previsões precisas) *capacidade de ser testada Há mais dois tipos de avaliação: *avaliação da evidência que suporta a teoria *avaliação da evidência que é inconsistente com a teoria -Comparação de teorias (comparações em todas as características acima referidas) 1.5.2 - A descrição, avaliação e comparação dos trabalhos empíricos -a descrição dos trabalhos empíricos – é conveniente fazer anotações e pequenos resumos de cada um dos trabalhos empíricos seleccionados. Estas anotações deverão incluir: *A situação em que o trabalho foi feito (país, local, ano, etc.) *A natureza dos casos – (os casos são as entidades sociais que fornecem os dados num estudo empírico. (pessoas singulares, famílias, grupos, escolas, empresas, países, províncias, etc.) o tipo de caso depende do objectivo da investigação empírica. É importante ter em conta a dimensão da amostra utilizada (nº de casos) e o tipo da amostra). *A amostra de casos (é um grupo de casos utilizados na investigação empírica. É importante ter em conta a dimensão da amostra utilizada (nº de casos) e o tipo de amostra) *As hipóteses de trabalho (dar atenção às Hipóteses Gerais e às Hipóteses Operacionais dos

vários estudos) *Os métodos utilizados para obter os dados no trabalho (entrevistas, questionários, estudos de casos, bases de dados económicas, testes psicométricos, etc.) *Os métodos utilizados na análise dos dados (há métodos qualitativos e métodos quantitativos (especialmente as técnicas estatísticas)). -A avaliação dos trabalhos empíricos No início, a avaliação não é difícil, mas, na prática, pode apresentar alguns problemas. Ver conselho prático na pág: 29 -A comparação dos trabalhos empíricos ( a parte mais difícil da revisão da literatura) Uma estratégia que poderá ajudá-lo a efectuar esta comparação é a seguinte 1. Começar por agrupar os trabalhos empíricos em 2 conjuntos: *Grupo- onde as hipóteses testadas são idênticas ou bastantes semelhantes entre si *Isolados- formado por trabalhos em que cada trabalho / autor testou uma hipótese diferente 2. Tentar agora dividir o Grupo em 2 subgrupos de trabalhos *Concordantes- as conclusões dos trabalhos são concordantes *Discordantes- as conclusões dos trabalhos são discordantes 3. Dentro de cada um dos subgrupos, formar mais 2 subgrupos: *Trabalhos tecnicamente bem feitos *Trabalhos tecnicamente mal feitos 4. Finalmente, formam-se 2 novos subgrupos dentro de cada um dos subgrupos existentes *os trabalhos usaram métodos semelhantes (S) *os trabalhos usaram métodos muito diferentes (D)

1.5.3 - Tipos de trabalho empírico -Réplica de um trabalho utilizado na literatura REPLICAR um trabalho apresentado na literatura é muito útil quando encontramos um estudo isolado bem feito. Isto porque um tal estudo precisa de ser replicado - especialmente, quando os resultados e conclusões parecem potencialmente importantes. -Confirmação de um trabalho apresentado na literatura A CONFIRMAÇÃO é útil pata S1 e S3 porque estes trabalhos utilizam métodos semelhantes e portanto é importante confirmá-los usando métodos diferentes. A confirmação pode também ser útil no caso de um trabalho isolado bem feito. -Melhoria de um trabalho publicado na literatura A MELHORIA é útil para S2, D2, S4 e D4, bem como para os trabalhos isolados mal feitos porque estes trabalhos precisam de ser novamente feitos utilizando processos e técnicas mais correctas. -Extensão de um trabalho apresentado na literatura

A EXTENSÃO é útil para S1, D1 e trabalhos isolados bem feitos 1.6 - O planeamento da investigação empírica

A figura mostra que a partir da revisão da literatura se estabelece a Hipótese Geral do trabalho, e então torna-se necessário, a partir daqui, operacionalizar esta hipótese e seleccionar os métodos de investigação. Só depois é que se poderá passar à recolha e análise de dados e apresentação dos resultados. Estes vão confirmar ou negar a Hipótese Operacional estabelecida e é esta confirmação ou negação que vai fornecer as conclusões do trabalho empírico. 1.7 - As relações entre as hipóteses, os métodos de investigação e os métodos para analisar dados -A próxima fase do planeamento do trabalho empírico começa na tradução da Hipótese Geral (geral) e a Hipótese Operacional (específica - definições operacionais). -A Hipótese Operacional tem grande importância no processo de investigação para evitar ambiguidade e, portanto, para clarificar o objectivo específico do trabalho. -Quando o investigador está a planear o trabalho empírico, é essencial pensar na Hipótese Operacional, nos métodos de investigação e nas análises de dados, em conjunto. Ver exemplo pág. 34 à 38 – respectiva conclusão e conselho prático ________________________________________________________________________________ CAPÍTULO 2 (Amostragem) 2.1 - Definições: O Universo e a amostra 2.1.1. O Universo -População ou Universo: conjunto total dos casos (pessoas singulares, famílias, empresas, concelhos...) sobre os quais se pretende retirar conclusões. Nota: é o objectivo da investigação que define a natureza e a dimensão do Universo. 2.1.2. A amostra -Amostra do Universo: uma parte dos casos que constituem o Universo *Se a amostra dos dados for retirada do Universo de modo que seja representativa desse mesmo Universo, é possível aceitar, com razoável confiança, que as conclusões obtidas utilizando a

amostra possam ser extrapoladas para o Universo. *A amostra e o Universo são muito semelhantes em termos de características relevantes ao estudo. →Para termos confiança de que os resultados de uma investigação possam ser extrapolados para o Universo, é conveniente optar por uma das 2 opções básicas: Opção 1: escolher um Universo com dimensão suficientemente pequena para poder recolher dados de cada um dos casos do Universo, mas suficientemente grande para suportar as análises de dados planeados. (Universo com dimensão entre 100 e 500 casos - na análise de dados quantitativa ou Universo com dimensão inferior a 100 casos - na análise de dados qualitativa). Opção 2: Escolher uma amostra representativa do Universo utilizando métodos formais de amostragem. Esta opção é especialmente útil quando o Universo de casos é demasiado grande para recolher dados de cada um dos casos do Universo (tomando em conta o tempo e os recursos disponíveis). **As duas opções têm uma característica comum, nomeadamente, em ambas é preciso começar a investigação pela definição do Universo. -Distinção entre 2 tipos de Universo: *Universo alvo: é formado pelo conjunto total de casos (ex. todos os protestantes existentes no mundo) *Universo inquirido: é formado pelo conjunto total de casos que, na prática, estão disponíveis para a amostragem e sobre as quais o investigador quer tirar conclusões. (ex. protestantes que residem em Portugal) Ver conselho prático na pág: 44 2.2 - Os métodos formais de amostragem *os métodos de amostragem casual ("métodos probabilísticos") *os métodos de amostragem não-casual ("dirigida" ou "métodos não-probabilísticos") 2.2.1 - Os métodos de amostragem casual -Os métodos de amostragem casual são preferíveis quando o investigador pretende extrapolar (generalizar) com confiança para o Universo os resultados obtidos a partir da amostra. 2 grandes vantagens: 1. É possível demonstrar a representatividade da amostra; 2. É possível estimar (estatisticamente) o grau de confiança com o qual as conclusões tiradas da amostra se aplicam ao Universo. -Os métodos mais vulgares de amostra casual são: *amostragem aleatória simples *amostragem sistemática *amostragem estratificada *amostragem por clusters *amostragem multi-etápica *amostragem multi-fásica 2.2.1.1- O método de amostragem aleatória simples -Uma amostra aleatória simples tem as duas características seguintes: *Quando se retira uma amostra de n casos diferentes a partir de um Universo com N casos, todas as amostras possíveis de tamanho n devem ter a mesma probabilidade de serem retiradas do Universo.

*Cada um dos N casos do Universo tem a mesma probabilidade de ser incluídos na amostra retirada. **As duas técnicas mais vulgarmente utilizadas para escolher uma amostra aleatória simples são: 1. A técnica da lotaria: neste caso, o investigador atribui um número a cada um dos casos do Universo inquirido e depois escreve os números em papelinhos, dobra-os e coloca-os numa urna ou caixa. Os papéis são então bem misturados e o investigador retira n papéis da caixa ( n é o tamanho da amostra) - (Problema: difícil misturar bem os papéis) 2. A técnica de números aleatórios : Esta técnica utiliza uma tabela de números aleatórios já preparada - para utilizar uma tabela, o investigador tem de atribuir números a cada um dos casos do Universo inquirido. Entra na tabela, numa página e coluna escolhidas ao acaso, e começa a ler os números em coluna. Escolhe um conjunto de números consecutivos com valores iguais ou inferiores ao tamanho do Universo inquirido. (Problema: Universo é grande e exige tempo para a escolha da amostra). 2.2.1.2. - O método de amostragem aleatória sistemática -Neste método, começa-se por atribuir um número a cada um dos casos do Universo inquirido e por decidir qual o tamanho da amostra ( N=5000 / n=500), (K = intervalo de amostragem), (r = número entre 1 e K) -A vantagem deste método é que precisa de menos tempo que o método de amostragem aleatória utilizando a técnica da lotaria. -2 desvantagens: *No primeiro passo da amostragem é difícil atribuir, genuinamente ao acaso, números aos casos, mas é importante fazer isto. *O valor de r é escolhido ao acaso, mas os restos dos casos são escolhidos por aplicação de um intervalo fixo, e portanto, em rigor, não são escolhidos ao acaso. 2.2.1.3. - O método de amostragem estratificada -Este método é especialmente útil quando o Universo é grande e o investigador pretende obter uma amostra representativa segundo várias variáveis pré-identificadas. -Vantagem: ser mais eficiente do que os métodos de amostragem simples ou sistémica. Quer isto dizer que os métodos de amostragem estratificada são mais económico em termos de tempo e dinheiro e dá resultados com menor probabilidade de erro associados. 2.2.1.4. - O método da amostragem por Clusters -Este método é útil quando o Universo é grande mas os casos estão agrupados em unidades ou "Clusters". O método consiste essencialmente em aplicar a amostragem aleatória a estas unidades. Por outras palavras, o investigador começa por extrair uma amostra aleatória de unidades e depois utiliza todos os casos dessas unidades. *Vantagens: ser muito útil quando for difícil, ou impossível, conhecer todos os casos do Universo mas todos estes casos existem, naturalmente, em clusters. *Desvantagens: os clusters devem ser relativamente semelhantes de modo a que uma amostra aleatória de clusters possa ser uma amostra representativa dos casos do Universo. 2.2.2 - Os métodos de amostragem não-casual -Estes métodos não são aconselháveis quando se pretende extrapolar para o Universo os resultados e conclusões obtidos com a amostra, mas podem ser úteis no início de uma investigação – por ex. Para testar as primeiras versões de um questionário. -Dentro deste tipo de métodos os mais vulgares são: *Amostragem por conveniência *Amostragem por quotas

2.2.2.1 - O método de amostragem por conveniência -Neste método os casos escolhidos são os casos facilmente disponíveis (muitas vezes os amigos e os amigos dos amigos!). *Vantagem: ser rápido, barato e fácil. *Desvantagem: é que, em rigor, os resultados e as conclusões só se aplicam à amostra, não podendo ser extrapolados com confiança para o Universo. Isto por que não há garantia de que a amostra seja razoavelmente representativa do universo. 2.2.2.2 - O método de amostragem por quotas -Este método é análogo ao método de amostragem estratificada mas com uma diferença muito importante. Em vez de se escolher uma amostra aleatória dentro de cada um dos estratos na etapa final, escolhe-se uma amostra não-aleatória de tamanho determinado pela fracção de amostragem. *2 desvantagens: 1)embora o número de casos em cada um dos estratos seja proporcional ao número de casos no mesmo estrato do Universo, a amostra de casos dentro do estrato, por não ser escolhida ao acaso, não é necessariamente representativa dos casos do estrato correspondente no Universo. Há quase sempre um enviesamento na selecção dos casos dentro de um estrato porque a amostra de casos é normalmente escolhida por meio de método de amostragem por conveniência. 2)nestes casos não é possível extrapolar com confiança para o Universo os resultados e conclusões tirados a partir da amostra. -Contudo, e em geral, este método é melhor do que o da amostragem simplesmente por conveniência. Ver conselho prático na pág: 50 2.2.3 - O problema da representatividade de uma amostra reduzir - Amostra reduzida: quando a amostra obtida é apenas uma parte da amostra alvo (a amostra completa), ou seja, da amostra inicialmente planeada. Ex. Questionários enviados pelo correio. -A resolução do problema da falta de casos é mais difícil no caso de uma amostra estratificada. Há 4 probabilidades: *persuadir os inquiridos que não deram respostas a preencher um questionário *escolher ao acaso casos alternativos para obter a amostra alvo *analisar as características dos "não-respondentes" para decidir se será provável que a falta de informação destes casos tenha introduzido um enviesamento na amostra. *provavelmente a solução mais prática (mesmo que não seja a melhor solução) é comparar a amostra r...