Introduo:

Mtodos Quantitativos para Cincias Sociais

Prof. Marcos Vinicius P Mtodos Quantitativos para Cincias Sociais

2018-1

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Agenda da aula

1. Por que estudar mtodos quantitativos?

2. Estrutura e metodologia do curso.

3. Princpios e lgicas do pensamento estatstico.

4. Princpios das cincias sociais e dos mtodos quantitativos.

5. Tipos e exemplos de tcnicas estatsticas.

Necessidade de processar e sintetizar grandes quantidades de dados e informaes de uma maneira inteligvel.

Aumentar a capacidade de aprender sobre populaes e grupos de modo rpido e confivel.

Aproveitar a enorme disponibilidade de dados, indicadores e informaes para pesquisas e anlises.

Aprender a lidar com as incertezas e variabilidades do processo cientfico social.

Desenvolver um ceticismo saudvel em relao aos nmeros e informaes quantitativas, conhecendo seus limites e possibilidades.

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Por que estudar mtodos quantitativos?

Teoria 1. A lgica dos mtodos quantitativos e a estatstica na pesquisa social. 2. Reviso bsica de estatstica descritiva. 3. Construo e cuidados com dados. 4. Distribuio amostral da mdia e da varincia. 5. Teorema do Limite Central 6. Intervalo de confiana. 7. Testes de hiptese para mdias, propores e comparao de duas mdias. 8. Amostragem e determinao do tamanho da amostra. 9. Testes no paramtricos: aderncia, homogeneidade e independncia. 10. Anlise de varincia (ANOVA). 11. Correlao. 12. Regresso linear simples.

Prtica

1. Uso de planilhas e grficos. 2. Trabalho com bancos de dados. 3. Uso de pacotes estatsticos para anlise de dados.

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Programa resumido

Entender melhor a metodologia cientfica e a lgica das pesquisas quantitativas.

Conhecer algumas tcnicas estatsticas de anlise e teste de hipteses.

Possuir os conhecimentos bsicos para desenhar, executar e analisar uma pesquisa quantitativa.

Desenvolver uma avaliao crtica sobre os dados e nmeros com que se depararem na vida cotidiana e acadmica.

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Objetivos de aprendizado

Metodologia didtica e avaliao

Didtica:

Aulas expositivas.

Prticas no laboratrio (bancos de dados, planilhas e pacotes estatsticos).

Estudo:

Leitura dos captulos e materiais indicados no plano de ensino e em sala.

Exerccios (listas e livros).

Anlise de dados em sala e atividades em casa.

Avaliao:

(a). Provas + exerccios

i. Duas provas (peso 0,4 cada uma)

- Recuperao para conceito final D ou F.

- Reposio para quem perdeu prova, com justificativa.

ii. Exerccios em grupos em sala ou entregues. (peso 0,2)

(b) Apresentao de tpicos em grupo: eventual indicativo + ou .

Avaliaes por conceitos, podendo ter indicativos + ou -.

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Material em perguntasaopo.wordpress.com/graduacao/mqcs/

https://perguntasaopo.wordpress.com/graduacao/mqcs/https://perguntasaopo.wordpress.com/graduacao/mqcs/https://perguntasaopo.wordpress.com/graduacao/mqcs/https://perguntasaopo.wordpress.com/graduacao/mqcs/https://perguntasaopo.wordpress.com/graduacao/mqcs/

Correo e avaliao das provas e atividades

As provas tem questes e itens com diferentes nveis de aplicao dos conceitos e tcnicas estudadas.

Sero usados + e - para sinalizar que uma categoria intermediria entre dois conceitos.

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Projeto pedaggico Aplicao s provas

A Desempenho excepcional, demonstrando excelente compreenso da disciplina e do uso do contedo.

Mostrou domnio dos aspectos bsicos e avanados relacionados aos conceitos e tcnicas apresentados no curso, aplicando-os adequadamente e de forma clara.

B Bom desempenho, demonstrando boa capacidade de uso dos conceitos da disciplina.

Demonstrou domnio dos conceitos e tcnicas apresentados em sala aplicando-os adequadamente, mas teve falhas em aspectos de menor relevncia.

C

Desempenho mnimo satisfatrio, demonstrando capacidade de uso adequado dos conceitos da disciplina, habilidade para enfrentar problemas relativamente simples e prosseguir em estudos avanados.

Mostrou conhecer os aspectos bsicos dos conceitos e tcnicas apresentados no curso, mas no o domnio dos aspectos mais avanados ou de sua aplicao.

D

Aproveitamento mnimo no satisfatrio dos conceitos da disciplina, com familiaridade parcial do assunto e alguma capacidade para resolver problemas simples, mas demonstrando deficincias que exigem trabalho adicional para prosseguir em estudos avanados.

Apresentou conhecimento de apenas alguns aspectos e conceitos fundamentais, mas demonstrou confuso ou falta de clareza sobre os conceitos.

F Reprovado. No demonstrou conhecimento dos conceitos ou aplicaes mais bsicos tratados nas aulas.

Funcionamento:

Apresentao sobre os temas indicados (quase) semanalmente: podem ser sobre algum aspecto da estatstica, um exerccio, um problema a ser analisado...

15 minutos, mximo de 6 slides.

Grupo a apresentar ser sorteado aleatoriamente.

Avaliao:

Quem for sorteado ou se voluntariar para apresentar ter um agradecimento do professor e aplausos da sala.

Se o grupo for sorteado e no se apresentar, ou se a apresentao tiver erros, ter um indicativo - para a definio do conceito final.

Grupos que se apresentarem 3 ou mais vezes tero indicativo +.

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Apresentao (quase) semanal

Livros recomendados

FARBER, B.; LARSON, R. Estatstica aplicada. Ed. Pearson Prentice Hall, 2009

ANDERSON, D. R., SWEENEY, D. J., WILLIAMS, T. A. Estatstica Aplicada Administrao e Economia. Ed. Pioneira Thomson Learning. 2011

LEVIN, J.; FOX, J. Estatstica para cincias humanas, So Paulo: Prentice Hall, 2004

BUSSAB, W.; Morettin, P. Estatstica bsica. Ed. Saraiva, 2006

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Livros com bons exemplos e exerccios,

alm de explicaes bem didticas. Uso

moderado de lgebra.

Boa fonte de referncia e

informaes. Uso moderado de lgebra.

O mais completo. Abordagem bastante

matematizada.

Outras necessidades para o curso

Calculadora : Para as aulas e provas. Precisa ter raiz quadrada!

Formulrios e tabelas: Pode-se trazer uma folha A4 de formulrio nas provas. Sero entregues tabelas para uso nas aulas e provas.

Arquivos eletrnicos e bancos de dados: Organizem, faam backup, cuidem!

Planilhas eletrnicas: MS Excel, LibreOffice Calc

fundamental dominar planilhas e seus recursos.

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Prontos para encarar um

quadrimestre com nmeros,

contas, planilhas, estatstica e

um pouco de lgebra?

Pensamento quanti-estatstico

Primrdios:

Centralizao administrativa e burocratizao.

Aritmtica poltica (sc. XVII).

Estudar fenmenos de massa, de grandes propores.

Positivismo: busca de fatos e verdades de forma cientfica, seguindo os padres das cincias da natureza.

Lgicas:

O mundo possui regularidades e elas podem ser compreendidas observando-se os agregados dos grandes nmeros.

necessria informao confivel para orientar a ao social.

Os mtodos quantitativos so consistentes para descobrir e testar relaes causais, especialmente em fenmenos de massa.

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Lgica probabilstica

O mundo no pode ser completamente determinado. Podemos avanar o entendimento sobre as relaes entre os fenmenos, mas nossa explicao ser sempre incompleta. Conseguimos

eventualmente encontrar regularidades e determinar as probabilidades de um fenmeno

ocorrer, mas no podemos garantir que ele efetivamente acontecer.

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O que a estatstica nos diz?

The

Eco

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)

1. J passaram 320 alunos por minhas turmas.

2. A incidncia de conceitos A e F tem aumentado desde 2015.

mais provvel ter um A do que um F.

O conceito mais comum B.

3. A P2 costuma ter conceitos melhores que a P1.

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Dados e anlises sobre MQCSP

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2013 2014 2015 2016 2017 Total Geral

Conceitos finais MQCS

O

F

D

C

B

A

2013 2014 2015 2016 2017 Total

n 24 63 56 90 87 320

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

P1 P2

Conceitos das provas F-

F

F+

D-

D

D+

C-

C

C+

B-

B

B+

A-

A

A+

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Cincias sociais

Busca causalidade e enunciados.

o A causalidade raramente evidente e tende a ser mltipla.

Mtodos, premissas e concluses devem ser claros e so sempre provisrios.

Elementos:

o Conceitos: construtos tericos e simblicos, com imprecises e contestaes.

o Incertezas e imprecises nas mtricas.

o Lidar com a subjetividade e com condicionantes histricos e culturais.

o Falseabilidade: as afirmaes devem poder ser testadas.

Teorias:

Ajudam na construo de questes, hipteses e explicaes.

So uma simplificao da compreenso de mundo que salienta os aspectos e variveis considerados relevantes para os objetivos da pesquisa.

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Cincia, teorias e modelos explicativos

Necessidade de estabelecer relaes causa-efeito.

No basta achar uma relao estatisticamente significativa (correlao, diferenas, regresso...) entre duas ou mais variveis, necessrio haver explicao para as causas

Variveis:

Varivel dependente (Y): varivel ou fenmeno a ser explicado.

Varivel independente (X): variveis explicativas (causais).

o Por vezes sub-denominadas de interesse, de controle, explicativas ou preditivas.

Modelo: Y = F(X1; X2; ...Xn) F uma funo matemtica (linear, exponencial, quadrtica, ...)

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Modelos explicativos em mtodos quantitativos

Quanti x Quali: resumo

Lgica indutiva: generalizaes a partir da observao crtica e fundamentada de fenmenos.

Observao, entrevistas, grupos de discusso,

etnografia... MENOS CASOS, COM MAIOR

PROFUNDIDADE

Mtodos qualitativos

Mtodos quantitativos

Lgica hipottico-dedutiva: aplicao de pressupostos,

conceitos e princpios gerais a fenmenos.

Levantamentos amostrais, experimentos, quase-

experimentos... MAIS CASOS, COM MENOR

PROFUNDIDADE

Objeto social estudado

Pontos fortes

Capacidade de generalizao.

Possibilidade de replicao.

Procedimentos e tcnicas padronizados para coleta de dados e anlise.

Credibilidade junto a alguns pblicos (rigor matemtico).

Desenho de pesquisa claro e formalizado.

Limites

Pouca flexibilidade.

Necessita de modelos explicativos claros.

Perda de informao e dificuldade de captar informaes sutis.

Risco de simplificaes e comparaes equivocadas.

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Mtodos quantitativos

1. Definio do problema e questes de pesquisa.

2. Formalizao de modelo explicativo teorias.

3. Definio de hiptese a ser testada.

4. Definio de testes estatsticos a serem usados e de nveis de confiana.

5. Operacionalizao das variveis, conceitos, amostragem... Proxys; limitaes; imprecises; comparabilidade; vis...

6. Processamento e teste das hipteses.

7. Anlise dos resultados.

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Formalizao de uma pesquisa quantitativa

Descritiva: visa sintetizar grandes quantidades de dados em nmeros informativos (contagens, mdias, desvio-padro...) e/ou em visualizaes (grficos, diagramas...) O que temos aqui?

Exploratria: objetiva gerar hipteses, aprofundar no conhecimento e anlise dos dados O que esses dados parecem querer dizer?

Inferencial: busca fazer afirmaes gerais a partir de amostras e predies O que podemos afirmar com base nesses dados? Estimativas de parmetros

Testes de hipteses

Previses

Trataremos apenas de anlises com uma varivel independente (explicativa). Para o estudo de fenmenos com mltiplas variveis so

utilizados mtodos de anlise multivariada.

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3 tipos de estatstica

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Populao Amostra

n = 9

Estatsticas amostrais

Parmetros populacionais

Inferncia estatstica: conhecer os parmetros e fazer afirmaes sobre a populao com base em suas amostras.

Exemplos de tcnicas estatsticas Anlises grficas

Comparao (para uma ou vrias populaes): Mdias

Medianas

Testes no paramtricos: Aderncia, independncia,

homogeneidade

Wilconox

Teste dos sinais

Kruslal-Wallis

ANOVA (vrias populaes)

Regresso Simples

Mltipla

Logstica

Anlise de componentes principais

Anlise de clusters

Anlise discriminante

Anlise fatorial

Sries temporais

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Tcnicas multivariadas

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