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Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 1

Aula 01

Planejamento de uma pesquisa


Etapas usuais de uma pesquisa científica

Metolo--logia

estatís-tica

Tema, definição do problema, objetivos, ...

Planejamento da pesquisa

Dados

Análise dos dados

Resultados

Conclusões

Execução da pesquisaExecução da pesquisaMetodo--logia daárea emestudo


Planejamento de uma pesquisa

1. Fases do planejamento

1.1. Escolha do Tema

É o assunto que se deseja desenvolver e que contém um problema

relevante, o qual representa uma dificuldade ainda não solucionada ou

solucionada de maneira controvertida.


1.2. Definição do Problema

- É um enunciado apresentado de forma clara e compreensível,

cuja solução poderá ser conseguida com o planejamento de

uma pesquisa.

- Antes de iniciar qualquer processo de pesquisa deve-se ter

bem definido o problema a ser pesquisado.

- Geralmente envolve uma revisão da literatura sobre o tema

em questão.


1.3. Formulação dos Objetivos

- Devem ser enunciados de forma bastante clara, já que as

demais etapas da pesquisa tomam como base esses objetivos.

- Objetivo Geral e os Objetivos Específicos.

- A elaboração dos objetivos específicos deve ser feita de tal

forma que forneça uma primeira indicação das características

que são necessárias observar ou medir nos elementos

pesquisados.


1.4. Formulação das Hipóteses

- Uma hipótese é uma explicação provável do problema.

- Toda pesquisa, exceto as descritivas ou expositivas, uma hipótese deve ser formulada para sua comprovação ou rejeição.

- A escolha da hipótese a formulada dependerá dos interesses do pesquisador e dos recursos disponíveis.


Exemplo: Pesquisa desenvolvida com a participação dos alunos de Estatística do curso de Ciências Sociais da UFSC (Barbetta, A. P. - Estatística Aplicada ás Ciências Sociais)

- Problema de pesquisa: A relação do aluno universitário com o curso.

- Objetivo geral: Conhecer melhor a relação entre aluno e o seu curso

(Ciências da Computação da UFSC), para servir de subsídio nas

políticas de melhoria do curso.

- Objetivos específicos:

1) Avaliar o nível de satisfação do aluno com o curso que esta

realizando.

2) Verificar se existe associação entre o nível de satisfação do aluno

com o seu desempenho no curso.

3) Levantar os aspectos positivos e negativos do curso, na visão do

aluno.


1.5. Verificação das hipóteses (Pesquisa propriamente dita)

1.5.1. Delineamento de pesquisa (Desenho de estudo)

Pesquisa de levantamento (Observacional)

- Observam-se diversas características dos elementos de uma população ou amostra, utilizando-se questionários ou entrevistas.

- A observação é feita naturalmente e SEM a interferência do pesquisador.


Exemplo: - Objetivo geral: Conhecer o perfil de trabalho dos funcionários de

determinada empresa para orientar políticas de recursos humanos. - Objetivos específicos:

Conhecer o tempo médio de serviço dos funcionários. Conhecer a distribuição do nível de instrução dos funcionários. Verificar o interesse dos funcionários em participar de programas de terinamento. Avaliar o nível de satisfação dos funcionários com o trabalho que exercem na empresa.


Pesquisa experimental

- O pesquisador “manipula” de forma planejada certas variáveis independentes ou fatores (A, B, C, ...) para verificar o efeito que esta manipulação provoca numa certa variável dependente ou resposta

- É usado para resolver problemas bem específicos formulados sob a forma de hipóteses de causa e efeito.

- Gera dados suficientemente estruturados, devido o controle do pesquisador, para que se possa decidir, através de uma análise estatística, se uma hipótese previamente formulada pode ser aceita ou não.


Exemplos

1) Verificar a influência de raízes e tubérculos na produção de leite (resposta-Y) quando usados como suplementação de inverno na alimentação de vacas em lactação. Os fatores a serem estudados podem ser:

Batata doce (A);Mandioca (B) e Araruta (C)

2) Estudar a influência de alguns fatores na produção de ovos (resposta-Y) de galinha. Os fatores podem ser: • Idade à maturidade sexual (A);• Peso corporal (B);• Níveis de cálcio na ração (C)


Metanálise (“meta” significando ulterior ou mais organizada)

- Utiliza informações publicadas de outros estudos e associa os resultados de modo a permitir uma conclusão geral.

- É semelhante aos trabalhos de revisão de literatura, porém inclui além deles uma avaliação quantitativa e um resumo dos achados.

- Pode-se fazer uma metanálise de estudos obsrevacionais e experimentais, mas deve descrever searadamente os achados desses dois tipos de estudo.

1.5.2. Execução da pesquisa


1.6. Análise e apresentação dos resultados

1.6.1. Análise

- Descritiva (descrição numérica dos dados – estudos observacionais)

- Inferência Estatística

1.6.2. Apresentação dos resultados - Tabular - Gráfica


✔ Inferência

- A generalização dos resultados obtidos a partir de uma amostra para uma população mais ampla.

- Estimação: Predizer (estimar) os valores de parâmetros populacionais.

- Testes de Hipóteses: Verificar se o valor de um parâmetro é igual a um certo valor especificado, ou comparar dois (ou mais) grupos.


2. Métodos de coleta de dados

2.1. Fontes primárias - Quando não há registro de informação.

- A informação é obtida diretamente dos indivíduos nos quais pretendemos realizar o estudo.

- Observação, Questionário ou Entrevista

2.2. Fontes secundárias - Quando a informação de interesse está registrada, basta fazer

bom uso delas.


2. 3. Amostragem

✔ AmostraÉ um subconjunto da população, selecionada de modo a ser representativa de uma população maior.

✔ População-alvo - É um grande conjunto de elementos com algo em comum que

queremos abranger no estudo.

- São elementos para os quais desejamos que as conclusões oriundas da pesquisa sejam válidas.


✔ Razões para amostrar- Economia- Tempo - Confiabilidade dos dados- Operacionalidade

✔ Razões para não amostrar- População pequena- Característica de fácil mensuração- Necessidade de alta precisão


2.3.1. Métodos de amostragem

Amostragem Aleatória Simples (AAS) - lista completa dos elementos da população; - números aleatórios (resultantes de sucessivos sorteios do conjunto {0, 1, ..., 9} ⇒

todo número com a mesma quantidade de algarismos tenha a mesma probabilidade de ocorrência.

- números pseudo-aleatórios obtidos através de algorítmos computacionais.

✔ Amostragem Sistemática - determinação do intervalo de amostragem I (intervalo de seleção) obtido

calculando-se N/n e considerando como h o maior inteiro contido no resultado;

- sorteia-se o primeiro elemento do conjunto {1, 2, ..., I}; - completa-se a amostra, extraindo um elemento a cada I elementos.


Um pesquisador interessado em verificar o ganho de peso de uma população com 100 ovinos em uma propriedade rural, resolve colher uma amostra de 15 animais usando amostragem sistemática. Quais elementos deverão fazer parte da amostra?

Exemplo : Amostragem Sistemática

Faça I = 100/15 = 6,67 ⇒ I = 6

O sorteio aleatório de um número de 1 a 6 forneceu o elemento 5.

Então a amostra será constituída pelos indivíduos de números:

5, 11, 17, ..., 89.

x, x + h, x + 2h, ...., x + (n-1)h


✔ Amostragem Estratificada

- População de tamanho N separada em subpopulações (estratos) de tamanhos Ni .

- Os estratos devem ser internamente mais homogêneos do que a população toda, com respeito as principais características em estudo.

Exemplo:

Para estudar a resposta de animais a um deterninado vermífigo, podemos

dividir a população em dois estratos: machos e fêmeas.


- Sob diversos estratos da população são realizadas seleções aleatórias de forma independente.

- Amostra completa de tamanho n será obtida através da agregação das amostras de cada estrato.

- Estratifica proporcional:

A proporcionalidade do tamanho de cada estrato da população é mantida na amostra, isto é, se um estrato abrange 20% da população ele deve abranger 20% da amostra.


Um pesquisador interessado em estudar as condições das instalações utilizadas no manejo de bovinos, no município X, separa as N = 400 propriedades rurais do município em 3 estratos, de acordo com o tamanho da área.

E1 = área menor que 50 ha: N1 = 200 (50% da população)

E2 = área de 50 ha a 200 ha: N2 = 120 (30% da população)

E3 = área maior que 200 ha: N3 = 80 (20% da população)

Desejando um amostra com tamanho n = 50, o pesquisador sorteará quanto de cada estrato?

Exemplo : Amostragem Estratificada proporcional


O pesquisador sorteará:

n1 = 50 (200/400) = 25 da propriedade E1




- Estratifica uniforme:

Seleciona-se o mesmo número de elementos em cada estrato.

Usada em situações em que o maior interesse é obter estimativas separadas para cada estrato, ou quando se deseja comparar os diversos estratos.

Os cálculos de medidas (média, desvio-padrão, etc) devem ser feitos em cada estrato. Para se ter uma média global, por exemplo, deve-se usar uma média ponderada.


✔ Amostragem por Conglomerado

- Conglomerado é um agrupamento de elementos da população.

Exemplo: Numa população de domicílios residenciais de uma cidade, os quarteirões formam conglomerados de domicílios.

- Primeiro estágio : são selecionados os conglomerados (sorteados aleatóriamente).

- Segundo estágio : ou se observam todos os elementos dos conglomerados, ou, realiza-se uma nova seleção (sorteio aleatório dentro dos conglomerados).


Simples vs Estratificada vs Conglomerado

- A amostragem estratificada tende a gerar resultados mais precisos, quando comaparada com uma amostragem aleatória simples.

- A amostragem por conglomerados tende a gerar resultados menos precisos que a amostragem aleatória simples. Contudo, seu custo financeiro tende a ser menor.


Uma expressão genérica:(veremos detalhes mais adiante) E

1 = n0

20

0n =n se N é muito grande ou desconhecido

n+ Nn.N =n

0

0 se N não for muito grande e for conhecido

n = n0 de elementos da amostraN = n0 de elementos da população

2.3.2. Tamanho da amostra

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