dados e instrumentação | projecto de dissertação

Projecto de dissertaçãoLuís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 23.10.2009

Plano da aulaa partir de Fraenkel and Wallen (2003)

★ Caracterização e definição dos processos de amostragem e instrumentação:

★ Tipos de amostragem;

★ Dados, validade, fiabilidade e objectividade;

★ Instrumentos de recolha de dados.

★ Real life: Que dados e instrumentos de recolha de dados para 2 projectos de investigação (Mónica Aresta).

★ Actividade a distância da UC de Seminário.

Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009

Amostragem

★ A realidade...

★ A maior parte das pessoas baseia as suas conclusões acerca de um determinado fenómeno/situação baseando-se na experiência que observa com um pequeno grupo de indivíduos.

★ Uma das etapas mais importantes num projecto de investigação é a selecção dos indivíduos que vão participar (ser observados e/ou questionados) no estudo.

★ O processo de selecção desses indivíduos tem a designação de amostragem.


Amostra e população

★ Uma amostra num projecto de investigação diz respeito a um grupo de indivíduos a partir do qual obtemos informação.

★ O grupo maior a que esperamos aplicar/generalizar os resultados é designado por população.


População-alvo e população acessível

★ A população-alvo, no entanto, raramente está acessível.

★ O investigador, deste modo, está condicionado a trabalhar com a população acessível.

★ Quanto mais restrita for a definição da população maior será a poupança de tempo e esforço mas, helas, também a dificuldade de generalização.


Métodos aleatórios de amostragem

★ Amostragem aleatória simples

★ Método de amostragem em que qualquer membro da população tem hipóteses iguais de ser seleccionado.

★ Quanto maior for a amostragem maior a probabilidade de representatividade (embora sem garantias).


Métodos aleatórios de amostragem

★ Amostragem aleatória estratificada

★ Processo pelo qual alguns sub-grupos - estratos - são seleccionados para a amostra na mesma proporção em que existem na população.

★ Este método aumenta a probabilidade de representatividade, especialmente se a população não for muito numerosa.


Métodos não-probabilísticos de amostragem

★ Amostragem sistemática

★ Cada n indivíduo na população é seleccionado para a amostra.

★ Intervalo de amostragem: distância - na lista de indivíduos - entre cada um dos indivíduos seleccionados.

★ Ratio de amostragem: percentagem de indivíduos seleccionados.



★ Amostragem por conveniência

★ Muitas vezes é extremamente difícil seleccionar uma uma amostragem aleatória ou até uma amostra sistemática.

★ Nestes casos, o investigador pode seleccionar uma amostra de conveniência.

★ A amostra sofrerá, como é óbvio, enviesamentos e não poderá ser considerada representativa.



★ Amostragem intencional

★ Intenção do investigador - baseada no seu conhecimento prévio ou no propósito da investigação - na escolha da amostra.

★ Difere da amostra de conveniência pelo facto de ser um acto volitivo e pensado por parte do investigador.

★ Altamente discutível e rebatível em termos de generalização de resultados.


O que são dados?

★ Dados = informação obtida através da investigação.

★ informação demográfica (idade, sexo, etnia, religião,...); resultados de testes; respostas a uma entrevista do investigador; respostas a questionários; ensaios; logs; documentos oficiais, etc...


Instrumentação

★ O processo de preparação de recolha de dados é normalmente designado por instrumentação.

★ Envolve a selecção e/ou o desenho dos instrumentos mas também os procedimentos e as condições da sua administração/aplicação.


Instrumentação - questões importantes

★ Onde serão recolhidos os dados?

★ Quando serão recolhidos os dados?

★ Com que frequência serão recolhidos os dados?

★ Quem vai recolher os dados?

★ Como vão ser recolhidos os dados?

★ Questões a responder ANTES da recolha de dados


Validade, fiabilidade e objectividade

★ Validade?

★ Os instrumentos utilizados medem exactamente o que era suposto medirem?

★ Influência directa nas inferências feitas a partir dos dados recolhidos.



★ Fiabilidade?

★ Consistência nos resultados obtidos.



★ Objectividade?

★ Ausência de elementos/julgamentos subjectivos.


Instrumentos de recolha de dados

★ Função

★ Recolha de dados que permitam responder às questões de investigação (ou aos seus indicadores).



★ Responsabilidade

★ Investigador (grelhas de observação, escalas de avaliação, checklists de performance, registos anedotais, logs, ...)

★ Participantes (questionários, checklists, escalas de atitude, inventários/testes de personalidade, testes de aptidão/performance, ...)



★ Exemplos práticos (Mónica Aresta)

★ As ferramentas web 2.0 e as comunidades de aprendizagem.

★ Padrões de construção de presença online em ambiente informal e em ambiente institucional.


Actividade (Proj_Diss): blog + vídeos

★ Quem serão os participantes no meu estudo? Como serão seleccionados?

★ Que dados necessito para o meu estudo?

★ Como vou recolher os dados para o meu estudo? Que instrumentos preciso de adaptar/criar/validar e aplicar?


Actividade (Seminário): blog + vídeos

★ Teorias, modelos e autores relevantes para a minha investigação (justificar os 3 mais importantes)

★ Alerta: índice provisório do enquadramento teórico (30.10)


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