Programa Doutoral em Multimédia em EducaçãoDepartamento de Educação

Departamento de Comunicação e Arte

Metodologias de InvestigaçãoAnálise e Tratamento de Dados

Trabalho realizado por:

Carlota Lemos, Cláudia Cruz, Isabel Araújo, Luís Pereira eLurdes Martins

16 de Abril de 2010

Índice

Conceito de análise de dados

Modelo Positivista/Construtivista

Triangulação

Análise Mista

Proposta de Actividade

Análise qualitativa

Análise quantitativa

1

2

3

4

5

6

7

O QUE É ?

A 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.“ Wikipédia

A 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.“ Wikipédia

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”. Bogdan e Biklen (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”. Bogdan e Biklen (1991, p. 205)

Análise de dados

Depende

Análise de dados

Paradigma de

investigação

Problema

Modelos de

análise

Objectivos de

investigação

positivista construtivista

Modelos dominantes de análise dos fenómenos sociais

positivistapositivista

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.

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.

construtivistaconstrutivista

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.

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.

Teresa Duarte (2009)

Segundo Reichardt e Cook (1986), citados por Carmo e Ferreira (1998)

Modelos dominantes de análise dos fenómenos sociais

positivista construtivista

Metodologia de investigação de vertente epistemológica positivista-metodologia quantitativa

Metodologia de investigação de vertente epistemológica positivista-metodologia quantitativa

Metodologia de investigação de vertente epistemológica construtivista-metodologia qualitativa

Metodologia de investigação de vertente epistemológica construtivista-metodologia qualitativa

paradigma quantitativo é orientado por uma concepção global positivista, hipotético-dedutiva, particularista, orientando-se, essencialmente, para os resultados.

paradigma quantitativo é orientado por uma concepção global positivista, hipotético-dedutiva, particularista, orientando-se, essencialmente, para os resultados.

o paradigma qualitativo requer uma concepção global fenomenológica, indutiva, estruturalista, subjectiva que se orienta para o processo, sendo importante o contexto de acção.

o paradigma qualitativo requer uma concepção global fenomenológica, indutiva, estruturalista, subjectiva que se orienta para o processo, sendo importante o contexto de acção.

Formulação de hipóteses explicativas desses fenómenos;

Observação de 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.

Análise quantitativaCarmo &Ferreira (1998)

Ligação entre os Métodos Quantitativos e a investigação experimental ou quasi-experimental, o que pressupõe:

4 - Inserir dados

a) elaborar um registo/diário completo de todos os sujeitos abordados para participar no estudo.

De modo a dar uma descrição completa e clara das variáveis que vão ser incluídas na base de dados.

a) Identificação e codificação de valores em falta - ignorar os casos de variáveis em falta e tratá-los como estando em branco;

b) Computar totais e novas variáveis;c) Reverter itens de escalas;d) Recodificar variáveis – recodificar

em categorias pode facilitar a análise e interpretação de variáveis.

Realiza-se através da utilização de programas de base de dados (Excel, Acess, SPSS) que permitam definir a gama, formatos e tipos de dados que podem ser aceites em determinados campos.

3 - Construir uma base de dados

5 - Transformar dados2- Seleccionar

dados1- Registar e seguir dados

b) Acompanhamento, sistema para seguir os sujeitos e dar ao investigador informações actualizadas sobre o estado geral do estudo.

Análise quantitativa - Seleccionar a relevância dos dados

logo após a sua recolha antes do registo

- Analisar as respostas;- Averiguar se se encontram dentro

dos limites aceitáveis para o estudo;

- Ver se as respostas são completas; - Verificar se toda a informação foi

incluída.

recolha, classificação e

organização de dados

Análise quantitativa - estatística descritiva

A estatística descritiva é utilizada quando se deseja apresentar as descrições dos dados observados.

construção de tabelas, gráficos, análise das não respostas, identificação de observações aberrantes

cálculo de medidas de

localização

ou de

tendência central: média,

moda e mediana

cálculo de medidas de

dispersão ou variabilidade:

amplitude total, desvio

médio ou desvio padrão

Contagem

de

frequência

Análise quantitativa - estatística inferencial

A inferência estatística ultrapassa o nível de descrição, permite estimar as características desconhecidas de uma população, mesmo que a população não tenha sido analisada na totalidade, e testar se são plausíveis determinadas hipóteses formuladas sobre essas características.

A inferência estatística ultrapassa o nível de descrição, permite estimar as características desconhecidas de uma população, mesmo que a população não tenha sido analisada na totalidade, e testar se são plausíveis determinadas hipóteses formuladas sobre essas características.

objectivo

fazer previsões a partir da parte para o todo, ou seja, com base na análise de um conjunto limitado de alguns dados recolhidos (amostra) junto de um conjunto total de indivíduos (população), pretende-se caracterizar a população.

fazer previsões a partir da parte para o todo, ou seja, com base na análise de um conjunto limitado de alguns dados recolhidos (amostra) junto de um conjunto total de indivíduos (população), pretende-se caracterizar a população.

- os dados têm um verdadeiro valor numérico;

- os dados na amostra/s se encontram agrupados em torno da média ou de medidas de tendência central (homogeneidade);

- os tamanhos das amostras são grandes e aproximadamente iguais.

- os dados têm um verdadeiro valor numérico;

- os dados na amostra/s se encontram agrupados em torno da média ou de medidas de tendência central (homogeneidade);

- os tamanhos das amostras são grandes e aproximadamente iguais.

Análise quantitativa - estatística inferencial

Norton (2009) refere 3 testes: os testes para correlações, os testes de diferenças de média e os testes de ajustamento.

Os testes podem-se dividir em paramétricos e não paramétricos.

Norton (2009) refere 3 testes: os testes para correlações, os testes de diferenças de média e os testes de ajustamento.

Os testes podem-se dividir em paramétricos e não paramétricos.

- os dados não têm um verdadeiro valor numérico (escalas de Likert) ;

- a dispersão dos dados indica uma grande variabilidade;

- o tamanho da amostra é pequeno ou desigual.

- os dados não têm um verdadeiro valor numérico (escalas de Likert) ;

- a dispersão dos dados indica uma grande variabilidade;

- o tamanho da amostra é pequeno ou desigual.

ParamétricosParamétricos Não paramétricos<Não paramétricos<

Os testes paramétricos são mais poderosos. Devem ser usados quando as distribuições são normais e os desvios-padrão das amostras semelhantes, senão utilizar testes não paramétricos.

Os testes paramétricos são mais poderosos. Devem ser usados quando as distribuições são normais e os desvios-padrão das amostras semelhantes, senão utilizar testes não paramétricos.

Testes de diferença de médias para

amostras emparelhadas

(medidas repetidas)

Teste de Wilcoxon

Teste T-StudentTeste do sinal

Testes de diferença de média para

grupos independentes Teste tTeste de

Mann-Whitney

ANOVAMANOVA

Testes de

ajustamentoTeste

Qui-quadradoTeste de

Fisher

Análise quantitativa - testes mais utilizados

Coeficiente de correlação de

Pearson

Ró de Spearman

Testes de

Correlação

Análise Qualitativa

Consubstancia –se em três fases:

Descrição – recurso às palavras para reproduzir uma imagem mental, experiência, emoção, situação, etc.

Estruturação conceptual – estruturação dos dados em categorias específicas, organizadas em função das suas especificidades.

Teorização – “a teorização não consiste só na produção e intuição de conceitos e sua formulação num esquema lógico, sistemático e explicativo. Inclui também as considerações das implicações desse esquema, a organização de trabalho empírico para atestar essas implicações, e o confronto entre os esquemas conceptuais que vão sendo elaborados e os novos dados que vão sendo recolhidos, com o objectivo de consolidar a teoria em construção” .

“Processo muito mais ambíguo, moroso e reflexivo, que se concretiza numa lógica de crescimento e aperfeiçoamento”.

Afonso (2005)

I

•Organização dos dados - leitura sistemática do material, organizando-o e estruturando-o de forma lógica e de modo a facilitar a consulta;

II

•Produção de categorias, temas e padrões – construção de uma grelha de categorização, que se vai construindo de forma gradual;

III

•Codificação dos dados – atribuição de um código (um número, abreviatura de palavra ou cor) a cada categoria, de forma a que todo o texto se estruture em unidades de sentido;

IV

•Testagem das interpretações – estabelecer de relações lógicas entre diferentes partes do material empírico, questionar da coerência e solidez das interpretações que vão sendo efectuadas;

V

•Busca de explicações alternativas – debelar fragilidades nos argumentos construídos;

VI

•Produção do texto final – responder às questões de pesquisa que nortearam todo o processo investigativo, tendo em conta, também, o quadro teórico elaborado.

Análise QualitativaAfonso (2005)

Alude ao plano apresentado por Marshall e Rossman (1999), concretizado em seis fases:

Análise QualitativaBogdan e Biklen (1991)

Existem diversas formas de trabalhar os dados resultantes da investigação qualitativa.

Dois tipos de abordagem

Análise concomitante com a recolha de dados

Análise após a recolha de dados

1

2

3

Fazer escolhas que contribuam para afunilar o âmbito do estudo e recolher dados mais precisos e centrados num contexto ou sujeito(s) específico(s);

Optar por um modelo investigativo;

Elaborar questões de natureza aberta e analítica, mais orientadas para processos e significados do que para aspectos como causas ou efeitos;

4

5

Planificar as sessões de recolha de dados no sentido de dar resposta ao que ainda não se sabe e se pretende saber;

Registar notas / comentários e especular de modo a estimular o pensamento crítico sobre o que observa;

Análise concomitante com a recolha de dadosBogdan e Biklen (1991)

9 Expandir os horizontes analíticos através da utilização de metáforas;

8 Proceder à revisão da literatura paralelamente ao trabalho de campo;

10 Utilizar auxiliares visuais como diagramas, tabelas e matrizes, que poderão facilitar o processo de análise.

Análise concomitante com a recolha de dadosBogdan e Biklen (1991)

6 Redacção periódica de memorandos, num estilo informal e livre, de modo a estabelecer ligações entre os dados que observou e as suas notas / comentários;

7 Confrontar os sujeitos observados ou, segundo os autores, “informadores-chave”, com a informação recolhida, no sentido de estes validarem os dados;

Análise após a recolha de dados

Organizar a informação de acordo com um esquema que tem de ser desenvolvido, denominado por categorias de codificação, para tal procede-se a:

2Procura de regularidades,

temas recorrentes, padrões

1

Análise apósa

Recolha de dados

Criação de categorias de codificação

3Organização da informação de

acordo com as categorias de codificação

Bogdan e Biklen (1991)

Análise Qualitativa

O objectivo de uma investigação é responder a um problema. Para tal, começa-se por formular hipóteses e efectuar observações inerentes a essas hipóteses.

Neste sentido, distinguem-se:

Análise da informação

Operações necessárias a essa análise

Principais métodos de análise

Quivy (2008)

Fase I: análise da informação:

Análise QualitativaQuivy (2008)

Verificação empírica de modo a verificar se os resultados obtidos correspondem aos resultados esperados pela hipótese.

Verificação empírica de modo a verificar se os resultados obtidos correspondem aos resultados esperados pela hipótese.

Interpretação de factos inesperados e rever ou afinar as hipóteses de modo a poderem tirar-se conclusões.

Interpretação de factos inesperados e rever ou afinar as hipóteses de modo a poderem tirar-se conclusões.

Fase II: operações da análise das informação:

Descrição e preparação dos dados necessários para testar as hipóteses com a ajuda de quadros, gráficos e medidas descritivas (média, desvio padrão e mediana) com o objectivo de evidenciar as características da distribuição da variável.

Descrição e preparação dos dados necessários para testar as hipóteses com a ajuda de quadros, gráficos e medidas descritivas (média, desvio padrão e mediana) com o objectivo de evidenciar as características da distribuição da variável.

Análise das relações entre variáveis consiste em relacionar as variáveis correspondentes aos termos das hipóteses (conceitos, dimensões, indicadores ou atributos).

Análise das relações entre variáveis consiste em relacionar as variáveis correspondentes aos termos das hipóteses (conceitos, dimensões, indicadores ou atributos).

Comparação dos resultados observados com os resultados esperados a partir das hipóteses pois as conclusões tiram-se da comparação entre os resultados esperados a partir da hipótese e os resultados observados que resultam das operações anteriores.

Comparação dos resultados observados com os resultados esperados a partir das hipóteses pois as conclusões tiram-se da comparação entre os resultados esperados a partir da hipótese e os resultados observados que resultam das operações anteriores.

Análise QualitativaQuivy (2008)

Fase III: principais métodos de análise

a análise de conteúdo - permite tratar de forma organizada informações e testemunhos que apresentam um certo grau de profundidade e complexidade (por exemplo, relatórios de entrevistas pouco directivas).

a análise de conteúdo - permite tratar de forma organizada informações e testemunhos que apresentam um certo grau de profundidade e complexidade (por exemplo, relatórios de entrevistas pouco directivas).

Análise QualitativaQuivy (2008)

análises formais

Métodos de análise de conteúdo (categorias)Quivy (2008)

- a análise categorial - consiste em calcular e comparar as frequências de certas características

previamente agrupadas em categorias significativas.

- análise da avaliação -recai sobre juízos expressos pelo locutor, calculando-se a frequência dos

diferentes juízos, assim como a sua direcção (juízo positivo ou negativo) e a sua intensidade.

- a análise categorial - consiste em calcular e comparar as frequências de certas características

previamente agrupadas em categorias significativas.

- análise da avaliação -recai sobre juízos expressos pelo locutor, calculando-se a frequência dos

diferentes juízos, assim como a sua direcção (juízo positivo ou negativo) e a sua intensidade.

- a análise de co-ocorrências – estuda as associações de temas informando acerca de estruturas

mentais e ideológicas ou preocupações dissimuladas;

- a análise estrutural - estuda os princípios que organizam os elementos do discurso.

- a análise de co-ocorrências – estuda as associações de temas informando acerca de estruturas

mentais e ideológicas ou preocupações dissimuladas;

- a análise estrutural - estuda os princípios que organizam os elementos do discurso.

análises temáticas

- a análise da expressão - forma da comunicação;

- análise da enunciação - recai sobre o discurso e na sua própria dinâmica.

- a análise da expressão - forma da comunicação;

- análise da enunciação - recai sobre o discurso e na sua própria dinâmica.

análises estruturais

principais vantagens:- São adequados a estudos onde se pretende analisar informação implícita;- Obrigam o investigador a afastar-se de interpretações instantâneas, - Permitem um controle posterior do trabalho, - Não prejudicam a profundidade e criatividade do investigador.

Análise de conteúdo

limites e problemas- É difícil de generalizar;- Alguns métodos de análise de conteúdos são muito simplistas, como a análise categorial, onde muitas investigações não se adaptam, tendo-se que optar por outro método, ou utilizar vários.- A análise avaliativa é muito laboriosa e exige muito tempo e meios necessários para atingir os objectivos, pelo que se deve ponderar a sua escolha.- A análise de conteúdo tem muita aplicabilidade, no entanto não existe um, mas vários métodos de análise de conteúdos.

Quivy (2008)

Análise de qualitativa

Casos particulares

Investigação - acção

Estudo de caso

Análise Qualitativa: investigação - acção

A metodologia de Investigação - Acção caracteriza-se por um conjunto de

ciclos de acção. Os primeiros ciclos de acção permitem que o investigador

redefina o seu enfoque investigativo e que conheça a forma como os

intervenientes primários percepcionam o processo e as modificações

introduzidas. Nos ciclos investigativos seguintes deverá existir um confronto

com perspectivas de intervenientes secundários e também o confronto com

pesquisas bibliográficas.

Stringer (2007)

Análise Qualitativa: estudo de caso

Analisar implica fraccionar impressões e observações. A procura de

significados, pode ser ou através da interpretação directa e da ocorrência

individual, ou através da agregação de ocorrências, até que se possam definir

classes. Em estudo de caso ordena-se a acção em sequências, categoriza-se as

propriedades e faz-se contagens numa agregação intuitiva. O investigador

qualitativo estuda a ocorrência procurando fraccioná-la de modo a reconstituí-

la mais claramente – análise e síntese na interpretação directa.

Stake (2009)

Sandelowski (2000) sugere que o método misto, ou seja a combinação de amostragens, recolha e análise de dados de tipo qualitativo e de tipo quantitativo é uma opção a ter em conta se queremos expandir a abrangência do nosso estudo ou se queremos aumentar o seu poder analítico.

Análise Mista

Formas de combinar diferentes técnicas de análise de dados:

1. Ligar/relacionar conjuntos de dados qualitativos e quantitativos;

• Processo de “Quantitização” (Quantitizing);

2. Transformar os dados para criar um único conjunto de dados:

• Processo de “Qualitificação” (Qualitizing)

Modal

Média

Comparativo

Normativo

HolísticoTashakkori and Teddlie (citados em Sandelowski, 2000)

•combinar vários métodos qualitativos entre si (Flick, 2005a e 2005b);

•articular métodos quantitativos e qualitativos (Fielding e Schreier, 2001; Flick, 2005a);

•integrar diferentes perspectivas no fenómeno em estudo (complementaridade) (Kelle, 2001; Kelle e Erzberger, 2005; Flick, 2005a);

•descobrir paradoxos e contradições (Kelle e Erzberger, 2005);

•utilizar sequencialmente os métodos para que o recurso ao método inicial informe a utilização do segundo método (Greene et al., 1989);

•facultar um retrato mais completo e holístico do fenómeno em estudo Paul (1996) e Jick (1984, in Cox e Hassard, 2005);

•permitir, através de protocolos, a procura de rigor e explicações alternativas (Stake, R., 2009).Triangulação

A triangulação tem sido referida por vários autores como uma forma de:

Triangulação das fontes de dados: permite verificar se o que estamos a observar e a relatar se mantém inalterado em circunstâncias diferentes (tempos, espaços e indivíduos).

Triangulação das fontes de dados: permite verificar se o que estamos a observar e a relatar se mantém inalterado em circunstâncias diferentes (tempos, espaços e indivíduos).

Triangulação do investigador: consiste em outros investigadores observarem o mesmo fenómeno proporcionando o debate.

Triangulação do investigador: consiste em outros investigadores observarem o mesmo fenómeno proporcionando o debate.

Triangulação da teoria: consiste na utilização de múltiplas perspectivas. Diferentes interpretações e significados alternativos podem ajudar os leitores a compreender o caso.

Triangulação da teoria: consiste na utilização de múltiplas perspectivas. Diferentes interpretações e significados alternativos podem ajudar os leitores a compreender o caso.

Triangulação: protocolos/categorias

(Denzin, 1989)

Triangulação metodológica: consiste em utilizar várias abordagens, que permitem realçar ou invalidar algumas influências exteriores.

Triangulação metodológica: consiste em utilizar várias abordagens, que permitem realçar ou invalidar algumas influências exteriores.

Proposta de actividade

Elaboração de um mapa conceptual

Sistematização dos conteúdos da wiki de forma colaborativa Relacionar conceitos e informação Promover o pensamento crítico Promover a metacognição

Mapas conceptuais - “integrated educational experience and a means by which to enhance meaningful learning” (Irvine, 1995)“externalize thinking processes" (Facione and Facione, 1996)

Resultados da actividade

farmschool 2.0 (2010)

Critical MAC (2010)

Avaliação da actividade

Os dois grupos atingiram o objectivo da actividade proposta.

Grupo farmschool 2.0 - focalização na parte introdutória,modelos de investigação, provavelmente pela aproximação do tema, revelando um conhecimento sólido da temática. Contudo, uma maior profundidade na sistematização da análise de dados propriamente dita enriqueceria o mapa.

Grupo farmschool 2.0 - focalização na parte introdutória,modelos de investigação, provavelmente pela aproximação do tema, revelando um conhecimento sólido da temática. Contudo, uma maior profundidade na sistematização da análise de dados propriamente dita enriqueceria o mapa.

O grupo Critical MAC - demonstrou um profundo conhecimento das metodologias de tratamento e análise de dados, relacionando os conceitos e as diferentes metodologias de análise de dados, conseguindo, a nosso ver, retratar a totalidade da informação disponível na wiki.

O grupo Critical MAC - demonstrou um profundo conhecimento das metodologias de tratamento e análise de dados, relacionando os conceitos e as diferentes metodologias de análise de dados, conseguindo, a nosso ver, retratar a totalidade da informação disponível na wiki.