analise quantitativa dados: conceitos basicos

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ANÁLISE QUANTITATIVA DE DADOS: CONCEITOS BÁSICOS Amer Cavalheiro Hamdan Universidade Federal do Paraná - UFPR 1. Introdução O que é a “Análise Quantitativa de Dados”? A resposta para esta pergunta está no entendimento do que é o método quantitativo. Os métodos de pesquisas em psicologia podem ser classificados em duas categorias: métodos quantitativos e métodos qualitativos. Para algumas pessoas, isto significa que método quantitativo é uma pesquisa que utiliza estatística e método qualitativo é uma pesquisa sem estatística. Esta é uma falsa dicotomia. Porque todos os dados quantitativos baseiam-se em julgamentos qualitativos e todos os dados qualitativos podem ser descritos e manipulados numericamente. Essa confusão ocorre, provavelmente, por uma compreensão incorreta sobre alguns aspectos essenciais da metodologia científica. Portanto, devemos procurar compreender, com clareza, o que é uma pesquisa quantitativa. Podemos definir o método quantitativo como uma explicação dos fenômenos através da coleta de dados numéricos que são analisados mediante métodos matemáticos (em particular a estatística). Algumas considerações importantes sobre esta definição. Primeiro, a definição de método quantitativo tem por objetivo a explicação dos fenômenos. Este é o elemento-chave de todo método de pesquisa (tanto quantitativo quanto qualitativo). Todo método procura explicar alguma coisa. Segundo, a expressão “dados numéricos” caracteriza a especificidade do método quantitativo. Os dados coletados são expressos em termos numéricos. Por fim, “métodos matemáticos”, incluído na definição, é o procedimento de análise para explicação da realidade.

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Page 1: Analise quantitativa dados: conceitos basicos

ANÁLISE QUANTITATIVA DE DADOS: CONCEITOS BÁSICOS

Amer Cavalheiro Hamdan

Universidade Federal do Paraná - UFPR

1. Introdução

O que é a “Análise Quantitativa de Dados”? A resposta para esta pergunta está no

entendimento do que é o método quantitativo. Os métodos de pesquisas em psicologia podem ser

classificados em duas categorias: métodos quantitativos e métodos qualitativos. Para algumas

pessoas, isto significa que método quantitativo é uma pesquisa que utiliza estatística e método

qualitativo é uma pesquisa sem estatística. Esta é uma falsa dicotomia. Porque todos os dados

quantitativos baseiam-se em julgamentos qualitativos e todos os dados qualitativos podem ser

descritos e manipulados numericamente. Essa confusão ocorre, provavelmente, por uma

compreensão incorreta sobre alguns aspectos essenciais da metodologia científica. Portanto,

devemos procurar compreender, com clareza, o que é uma pesquisa quantitativa.

Podemos definir o método quantitativo como uma explicação dos fenômenos através da

coleta de dados numéricos que são analisados mediante métodos matemáticos (em particular a

estatística). Algumas considerações importantes sobre esta definição. Primeiro, a definição de

método quantitativo tem por objetivo a explicação dos fenômenos. Este é o elemento-chave de

todo método de pesquisa (tanto quantitativo quanto qualitativo). Todo método procura explicar

alguma coisa. Segundo, a expressão “dados numéricos” caracteriza a especificidade do método

quantitativo. Os dados coletados são expressos em termos numéricos. Por fim, “métodos

matemáticos”, incluído na definição, é o procedimento de análise para explicação da realidade.

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Por outro lado, não devemos esquecer que todos os dados quantitativos baseiam-se em

julgamentos qualitativos e todos os dados qualitativos podem ser descritos numericamente.

2. O que é a Psicologia Quantitativa?

A Associação Americana de Psicologia (APA), através da divisão 5 (Avaliação,

mensuração e estatística) define a Psicologia Quantitativa como o estudo de métodos e técnicas

para a medição dos atributos humanos, por meio da modelagem estatística e matemática dos

processos psicológicos. Em outras palavras, a Psicologia Quantitativa é o ramo da psicologia que

utiliza métodos quantitativos para analisar o comportamento e a cognição.

3. Métodos de pesquisa

A pesquisa científica tem por objetivo explicar e predizer o comportamento humano. Para

realizar este objetivo, o pesquisador utiliza determinados métodos de pesquisa. Método, num

sentido amplo, é um conjunto de meios dispostos convenientemente para se chegar a um fim que

se deseja. Existem diferentes métodos de pesquisa, mas essencialmente, estes podem ser

classificados em: método observacional e método experimental. No primeiro, o pesquisador não

manipula as variáveis de estudo. Não há intervenção do pesquisador. Por exemplo, pesquisas de

opinião, aplicação de questionários, análise de conteúdo, etc., utilizam métodos essencialmente

observacionais. Por ouro lado, no método experimental ocorre a manipulação da variável de

interesse. O método experimental consiste em manter constantes todas as causas (fatores), menos

uma, e variar esta causa de modo que o pesquisador possa descobrir, caso existam, seus efeitos.

Outra característica importante do método experimental é a randomização (aleatoriedade) na

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composição da amostra para o estudo. Na pesquisa psicológica, em muitas situações, isto não é

possível. Neste caso, a amostragem (processo de seleção da amostra) é feita por conveniência.

Quando o pesquisador tem o controle das variáveis de estudo, porém não satisfaz plenamente o

critério de randomização, o estudo é chamado de quase-experimental.

4. Variáveis

A pesquisa científica investiga variáveis de interesse. Variável é aquilo que se mede, se

manipula ou controla. Variável é, convencionalmente, o conjunto de resultados possíveis de um

fenômeno. O assunto de interesse ou de curiosidade do pesquisador é operacionalmente

transformado numa variável de estudo ou de interesse numa pesquisa. Por exemplo, um

pesquisador pode ter curiosidade em responder a pergunta: o que acontece com a memória

durante o processo de envelhecimento no homem? Neste caso, a memória é uma variável de

interesse. Ela pode ser medida, manipulada e controlada, para se investigar suas consequências

no envelhecimento. Algumas variáveis podem sofrer mudanças ao longo do tempo. Por exemplo,

idade, nível socioeconômico ou escore de um teste psicológico. Contudo, outras variáveis

permanecem constantes, por exemplo, sexo, tipo sanguíneo ou raça. Qualquer aspecto da

realidade pode ser transformado numa variável para uma pesquisa.

No método experimental, as variáveis são definidas como: a) variável independente e b)

variável dependente. A variável independente pode ser controlada ou manipulada. Por outro lado,

a variável dependente é o que é medido (resposta) num experimento. Uma mesma variável pode

funcionar como independente numa análise e dependente em outra, dependendo da questão

estudada. Por exemplo, um pesquisador pode estar interessado em investigar sobre o efeito da

escolaridade (níveis de escolaridade: fundamental, médio e superior) no desempenho de testes de

memória operacional (digamos, no Teste de Dígitos ordem inversa da Bateria WAIS-III). Neste

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caso, podemos operacionalizar a nossa pesquisa definindo a variável escolaridade como nossa

variável independente (pois, “manipulamos” a formação dos grupos) e a variável pontuação no

teste de dígitos de variável dependente (pois, não temos controle sobre os resultados ou escores).

Podemos ainda, sofisticar um experimento dividindo a variável independente em dois

grupos. Um grupo que sofre o efeito de uma condição especial (por exemplo, administração de

um treinamento cognitivo de aquisição de vocabulário), chamado de grupo experimental e outro

grupo, que não recebe treinamento (tratamento), que chamamos de grupo controle. Este tipo de

experimento é conhecido como estudo caso-controle. O pesquisador “manipula” a formação dos

grupos controle e experimental, ambos são variáveis independentes, e a variável dependente será

o resultado mensurado pelo experimento (que neste caso, o resultado do desempenho de um teste

que mensura a capacidade cognitiva de formar novos vocabulários).

5. Classificação das variáveis

As variáveis podem ser classificadas em: qualitativas e quantitativas. As variáveis

qualitativas ocorrem quando seus valores são expressos por atributos, por exemplo, sexo, cor da

pele, etc. As variáveis quantitativas são variáveis cujos valores são expressos em números

(salário, idade, etc.). Se quantitativa, pode ser contínua (podendo assumir qualquer valor dentro

de dois limites definidos) ou discreta (quando só pode assumir valores pertencentes a um

conjunto enumerável).

Assim, o número de alunos de uma escola pode assumir qualquer um dos valores do

conjunto = {1,2,3,…,58,…}, mas nunca valores como 2,5 ou 3,78, etc… Logo, é uma variável

discreta. Já o peso desses alunos é uma variável contínua, pois um dos alunos pode pesar tanto

72kg como 72,54kg, etc… De modo geral, as medições dão origem a variáveis contínuas e as

contagens dão origem a variáveis discretas.

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6. Níveis de mensuração

Desde os tempos antigos o homem tem a necessidade de fazer observações cada vez mais

precisas do mundo ao seu redor. Em outras palavras, mensurar (ou medir) os fenômenos da

natureza e os fenômenos humanos. Esta necessidade levou ao desenvolvimento dos números e

dos instrumentos de medida. Medir é atribuir numerais a objetos e coisas de acordo com regras

pré-estabelecidas (Stevens, 1946). A medida apresenta importantes funções. Ela permite a

quantificação dos fenômenos, ou seja, a descrição precisa dos eventos. Possibilita também a

melhoria da comunicação, pois condensa informações mais relevantes. Por fim, garante maior

objetividade, ao permitir classificar os eventos sem ambiguidades. A especialidade da psicologia

que trata da questão da mensuração do comportamento humano é a psicometria. A psicometria é

definida como um conjunto de técnicas que permite a quantificação dos fenômenos psicológicos

(Erthal, 1987).

As medidas apresentam graus variados de complexidade. Podem ser classificadas em: 1)

nominal, 2) ordinal, 3) intervalar e 4) razão (Para uma crítica desta classificação ver: Velleman e

Wilkinson, 1993). O nível nominal ou categórica mensura objetos que podem ser agrupados em

categorias exclusivas, únicas, por exemplo: sexo, estado civil. É o nível mais básico da

mensuração. O nível ordinal mensura fenômenos que podem ser agrupados em ordem de

categorias. Por exemplo, anos de escolaridade, grau de depressão, etc. É um nível de maior

complexidade que o anterior. O terceiro nível de medida é a escala intervalar. Ela pode ser

quantificada por valores absolutos (discretos ou contínuos), como nas contagens e pontuações de

um teste. São exemplos de medida intervalar, o peso de uma pessoa e a temperatura em graus

Celsius. Por fim, a escala de razão é uma medida semelhante a escala intervalar, mas que dela se

diferencia por apresentar um zero absoluto. Por exemplo, as medidas de distancias entre dois

pontos, contagem de períodos de tempo. Temos que salientar que na avaliação do

comportamento humano não empregamos a escala de razão, pelo simples fato de não podermos

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estipular um zero absoluto na avaliação de um determinado comportamento. Por exemplo, não

faz sentido falar de um nível zero de inteligência.

7. O que é estatística?

Já vimos em nossa definição que a análise quantitativa de dados utiliza modelos

estatísticos. Por isso, é importante definirmos o que é a estatística. Ela é uma parte da

matemática aplicada que fornece métodos para coleta, organização, descrição, análise e

interpretação de dados e para a utilização dos mesmos na tomada de decisões (Magalhães &

Lima, 2011). A estatística pode ser dividida em duas áreas complementares: a descritiva e a

inferencial.

A estatística descritiva é a coleta, a organização, a descrição dos dados, o cálculo e a

interpretação de coeficientes. Já a estatística indutiva ou inferencial é a análise e a interpretação

dos dados, associado a uma margem de incerteza que se fundamentam na teoria da probabilidade

(Triola, 2008). As análises estatísticas são realizadas basicamente a partir de uma amostra de

dados. Deste modo, é importante a distinção entre população e amostra. População é um

conjunto de pessoas, objetos, eventos que atendem um certo conjunto de critérios pré-

estabelecidos. Por sua vez, amostra é uma parte representativa da população. É a partir de uma

amostra da população que fazemos inferências estatísticas para compreendermos as

características gerais da população, a partir da análise das probabilidades e erros.

População

Amostra

Estatística inferencial

Estatística Descritiva

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8. Referências

Magalhães, M. N. & Lima, A. C. P. (2011). Noções de probabilidade e estatística. 7.ed. São

Paulo: Edusp.

Triola, M. F. (2008). Introdução à Estatística. 10. ed. Rio de Janeiro: LTC.

Stevens, S. S. (1946). On the theory of scales of measurement. Science, 103(2684), 677-680.

Erthal, T. C. (1987). Manual de psicometria. Zahar.

Velleman, P. F., & Wilkinson, L. (1993). Nominal, ordinal, interval, and ratio typologies are

misleading. The American Statistician, 47(1), 65-72.