material elaborado por: prof. márcia echeveste echeveste ... · consulta a livros, revistas,...

76
Capacitação: Pesquisa Quantitativa Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste [email protected]

Upload: lamcong

Post on 16-Dec-2018

216 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Capacitação: Pesquisa Quantitativa Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste

[email protected]

Page 2: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Pesquisa quantitativa

2

Entendendo o Problema de Pesquisa

Explorando dados relativos ao tema

Planejamento da Pesquisa

Execução da Pesquisa

Comunicação dos Resultados

0

1

2

3

4

Page 3: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

0 ENTENDA O CONTEXTO

Conversa com especialistas;Reuniões com grupos dos envolvidos;Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.;ObservaçãoDados Estatísticos (Big data)

Page 4: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

0 EXPLORE O

TEMA

Explore as publicações Explore o conhecimento de especialistasExplore casos extemos: sucesso e insucesso

Page 5: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Passo 1: Identificar os tópicos de busca

Passo 2: Identificar quais são as fontes de informação para pesquisa

Passo 3: Conduzir a pesquisa

Passo 4: Revisar, extrair dos documentos as observações

Passo 5: Citar as fontes/referências as observações, garantir o rastreabilidade e origem da informação

Pesquisa Bibliográfica• Este método procura notícias e

todos assuntos que estão sendo divulgados na mídia sobre o tema em questão.

• Quais são os reports? Quais são as notícias sobre o assunto?

• Coleta de dados em jornais, revistas, livrarias, cinema, noticias do setor, universidades, workshops, congressos, palestras, etc

5

Popular MediaScan

Page 6: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Comece por uma visão mais sistêmica!Mapear os envolvidos

• Liste todos os envolvidos/stakeholdersassociados ao ciclo de vida do processo/serviço que você esta investigando.

6http://me317.stanford.edu/twiki/bin/view/Main/ME317CourseContent

Page 7: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

• Problema: declaração do problema e seu benefício para os gestores, para a organização e para a sociedade.

• Patrocinadores: quem será o principal beneficiado da pesquisa? Governo? Universidade? Associação? Órgão regulamentatório? Comunidade?

• Público-Alvo: quem são os envolvidos no processo? Quais serão ouvidos na pesquisa?

• Projeto de Melhorias: Quais oportunidades de melhoria esta pesquisa poderá proporcionar?

Declaração doEntendimento do Problema

7

Page 8: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

1DECLARE O

OBJETIVO

Qual o principal propósito da sua pesquisa?

Page 9: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

2QUESTÕES DE PESQUISA

Quais são as grandes questões que você gostaria de responder com esta pesquisa?

As questões de pesquisa são perguntas amplas que serão as diretrizes para os instrumentos de pesquisa (entrevista, questionário) a serem desenvolvidos posteriormente.

Page 10: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

3A Hipótese de pesquisa é uma proposição não comprovada a respeito de um fator ou fenômeno que é de interesse para o pesquisador. As hipóteses vão além das questões de pesquisa porque consideram as relações ou proposições ao invés de meras perguntas que buscam respostas. (Mallotra, 2001).

DEFINA SUAS

HIPÓTESES

Page 11: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

4METODOS E

TÉCNICAS DE DADOS

Fase 1: Pesquisa QualitativaFase 2: Pesquisa Quantitativa

Page 12: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Fonte de Dados

• Numa classificação geral existem dois tipos de busca de informação:

• Fontes secundárias: Dados já coletados. Listagens de órgãos governamentais, fundações, registro de empresas.

• Fontes primárias: Dados brutos a serem coletados pela pesquisa. Questionário formulado pela equipe de pesquisa.

12

Fontes de Pesquisa

Page 13: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

PESQUISA DADOS

SECUNDÁRIOS

PESQUISA DADOS

PRIMÁRIOS

Pesquisa Qualitativa

Pesquisa Quantitativa

Text MiningNVIVO Data Mining

EntrevistasWorkshops

Grupos focados

TesteHipótesesDescritivaInferencial 1

2

FONTE DE DADOS

Page 14: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

5 PÚBLICO- ALVO

Fase 1: Pesquisa QualitativaFase 2: Pesquisa Quantitativa

Quem é o patrocinador?Qual dos envolvidos serão investigados?Para estes envolvidos, há diferentes estratos?Quem é o publico alvo e segmento a ser pesquisado?

Page 15: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

• Etapa qualitativa:– Entrevistas individuais;

– Entrevistas em grupos (discussão)

– Questionário com questões abertas

– Cliente oculto

– Observação comportamento em feiras, laboratórios

• Etapa quantitativa:– Questionário com questões fechadas (com alternativas ou

escala)

– Meios: e-mail, telefone, pessoal, web-research

15

Métodos e Técnicas de Pesquisa

Page 16: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

– Passo 1: Determine os tópicos a serem investigados (aspectos de tecnologia, pessoas, cultura, politica. Tópicos específicos do projeto?

– Passo 2: Identifique os envolvidos

– Passo 3: Prepare a entrevista

– Passo 4: Conduza a entrevista

– Passo 5: Registre os dados

– Passo 6: Transcreva e sumarizeFonte: Kumar, 2013

Pesquisa Qualitativa

16

Objetivo: Explorar o Problema!

Page 17: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Exemplo

• Objetivo: Avaliar uma disciplina de graduação

• Público-alvo: alunos de graduação

• Tópicos:

avaliar quanto ao: Conteúdo, metodologia, avaliação, relação aluno professor

Fase Qualitativa

Levantamento bibliográfico

Levantamento de pesquisas existentes

• Público-alvo: educadores

1. Que aspectos você considera importante para avaliar o conteúdo de uma disciplina?

2. O que a literatura ou o projeto pedagógico do curso destacam que o conteúdo deve abranger?

Page 18: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Pesquisa Quantitativa

Pesquisa de fontes primárias: Questionário, web-based research

• Defina as Hipóteses

• Defina a população-alvo

• Defina o plano amostral: censo ou amostragemprobabilística

• Colete dados

• Execute a Pesquisa

• Analise e comunique os resultados

Objetivo: Mensurar!

Page 19: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

6Estudo DescritivoEstudo Inferencial

METODO DE

ANALISE DE DADOS

Page 20: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Método de Coleta de Dados

20

Estudo Descritivo: analisar o objeto de estudo descrevendo o comportamento das características de interesse da população, sem generalização (seus resultados são restritos a amostra) ou ainda é o estudo realizado quando se pretende estudar toda a população (censo).

Estudo Inferencial: Estuda as relações entre possíveis variáveis que podem contribuir para o efeito. Trata-se de coletar uma amostra representativa da população e a partir desta amostra, obter conclusões a respeito da população. Nesse tipo de análise pressupõe-se amostragem probabilística.

Page 21: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Pesquisa Quantitativa

Observe o

fenômeno

Formule

Hipóteses

Teste Hipótesescom experimentos

Estabeleçateoria com base

em repetição

Modifique as

hipóteses

Método científico

Inferencial

Page 22: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

1. Procure o arquivo: Caso NAUQQ

2. Faça um documento com a declaração do Problema de Pesquisa

22

Prática 1: Caso NAU QQ

Page 23: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

7INSTRUMENTO DE PESQUISA

QUANTITATIVO

Page 24: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Recomenda-se as seguintes etapas:

• Etapa 1: Organização da pesquisa qualitativa respondentes/literatura

• Etapa 2: Elaboração de construtos e items

(resultados da pesquisa qualitativa);

• Etapa 3: Escala de Medidas

• Etapa 4: Pré-teste e Validação do Questionário

• Etapa 5: Previsão e análise de dados

24

Instrumento de Pesquisa

Page 25: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Etapa 2 – organização dos dados em construtos e itensA partir dos resultados da fase qualitativa, a equipe de pesquisa pode organizar as respostas usando uma estrutura de árvore, que reflete a clusterização dos itens.

• .

25

Instrumento de Pesquisa

Page 26: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

• Os resultados da pesquisa são dados qualitativos em sua maioria nesta fase que devem ser agrupados por tópicos de similaridade. Este tópicos são denominados de construtos que se desdobram em itens.

• Agrupar as informações em estrutura de árvore.

• Construtos não são medidos diretamente são

indicadores resultados da medição de vários itens.

Construtos

26

Page 27: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Organizando dados da Pesquisa Qualitativa

27

Sumarizar os dados

1. Agrupe (clustering) respostas simulares

4. Crie os grupos, denomine osclusters (categorias de análise)

Como elaborar um roteiro qualitativo

1. Determine os tópicos a

serem atendidos

2. Identifique o usuário e o

público alvo

3. Prepare questões para a

entrevista

4. Conduza a entrevista

5. Registrar os dados

6. Transcrever e sumarizar

Page 28: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Construtos

Reduzir

Complexidade

na Entrada de dados

Administração *Treinamento em prevenção de erros

Melhor treinamento Vendas *Treinamento em inspeção seqüêncial

Serviço ao cliente *Treinamento em solução de problemas

Entrada automática *Sistema de leitura ótica

Melhor Hardware *Terminal no cliente para entrada de

pedidos

Entrada manual *Monitor com tela maior

*Sistema de reconhecimento de voz

Melhor software Entrada *Programa com menus

*Melhorar o aviso (prompt)

Saída *Verif. aut. de preço no banco de dados

*Mostrar na tela só os dados relevantes

Formulários

*Aumentar tamanho, para melhor

legibilidade

*Formulário contendo só inf. especial

do cliente.

*Formulário contendo só inf. especial

do cliente

Melhor papelada *Formulário com código de cores por

família de produto

Codificações *Simplificar o código de onze dígitos

*Diferença mais óbvia entre códigos de

famílias

Padronizar

Preenchimento

*Treinar pessoal de escritório, vendas e

serviço ao cliente.

Figura Árvore lógica “ Como reduzir a complexidade na entrada de dados” (fonte: Moura, 1994)

28

Page 29: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

2 – Quanto às PROPRIEDADES do sabonete 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Possuir consistência macia --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Possuir boa durabilidade (não se desmanchar em poucos usos) ------------------------------------------------------------------------------------------------

Não apresentar sensação de oleosidade ao toque -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Utilizar ingredientes naturais -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Fazer espuma -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

3 – Quanto aos BENEFÍCIOS do sabonete 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Ser antibacteriano --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Ser hidrantante ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Promover sensação de limpeza---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Não ressecar a mão ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Iluminar / embelezar o usuário ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Promover sensação de bem estar -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Construto 1

Item 1

Item 2

Item 3

Construto 2

Item 1

Item 2

Item 3Construto Item 1

Item 229

Page 30: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

I. Os itens e construtos devem ser escritos de forma concisa e completa.

II. O desdobramento dos construtos deve ser realizado de forma equilibrada, ou seja, o número de itens associados a cada construto (nível primário) deve ser aproximadamente o mesmo.

III. Os construtos devem ser compostos por itens mutuamente exclusivos.

Cuidados para a geração dos construtos

30

Page 31: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Pesquisa Quantitativa Priorizar os Requisitos do cliente

Uma confeitaria pretende melhorar a qualidade de seus pães salgados, buscando a criação de

novas opções. Para isso, precisamos de sua opinião para a denifição do que deve ser modificado.

Responda o questionário com atenção e sinceridade. Obrigado pela colaboração.

Aqui queremos que seja marcado um "X" no grau de importância que você aos itens a seguir:

Pouco Importante Muito importante

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Ter sabor de pão novo

Ter boa quantidade de sal

Ter um bom tempero

Ter um bom aroma

Pouco Importante Muito importante

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Ter boa consistência

Ser fácil de mastigar

Ser crocante

Ter adequada quantidade de gordura

Ser suculento

1. Características associadas ao sabor do pão

2. Características associadas à textura do pão

31

ITENSESCALA

Page 32: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

8 ESCALAS

DE MEDIDA

Page 33: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Níveis de mensuração e Possíveis análises

Escala Características Exemplos Est. Descritiva Est. Inferencial

Nominal Os números classificam e identificam os objetos

Classificação porsexo, segmento de empresas

Porcentagens,moda

Teste Qui-quadrado

Ordinal Os números indicam as posições relativas dosobjetos mas não a magnitude das diferenças entre eles

Classificação de preferência, nível de satisfação

Percentil, mediana

Correlação por postos, ANOVA de Friedman

Intervalar É possível comparar as diferenças entre objetos; o ponto zero é arbitrário

Temperatura, Intervalo, média, desvio-padrão

Correlação, testes t, ANOVA, regressão, análise fatorial

Razão O ponto zero é fixo, podem ser comparadas as razões dos valores da escala

Idade, renda,custos, vendas

Média geométrica, harmônica

Coeficiente de variação

Page 34: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Técnicas de Escalonamento

Técnicas de Escalonamento

Escalas comparativas

Comparação por pares

Ordem de postoEscala Q e

outros processos

Escalas não-comparativas

Escalas de classificação

contínua

Escala de classificação

Itemizada

LikertDiferencial Semântico

Fonte Malhotra, 2011

Page 35: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Escala comparativa

Elseve Dove Palmolive

Elseve - 1 0

Dove 1 - 0

Palmolive 1 0 -

• Comparação por pares: se apresentam dois objetos de uma única vez, pedindo-lhes que escolha um deles de acordo com algum critério.

– Para cada par, indique qual das duas marcas de xampu do par você prefere para uso pessoal

Page 36: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Escala ordinal ranking

Tecnologia Serviço a bordo Cumprimento de prazo

Companhia A

Companhia B

Companhia C

• Escala Ordinal de Ranking: o indivíduo deve classificar vários objetos em relação à atitude em questão.

– Por favor coloque em ordem de preferência as empresas listadas no cartão de acordo com as características que estão sendo avaliadas Onde 1 é a melhor empresa até 3 para pior empresa.

Page 37: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Escala não comparativaconcordância

• Escala Likert: os entrevistados especificam os seus níveis de concordância com uma afirmação

Co

nco

rdo

to

talm

ente

Co

nco

rdo

Não

co

nco

rdo

, n

emd

isco

rdo

Dis

cord

o

Dis

cord

o t

ota

lmen

te

Uma refeição adequada para servir à bordo deve ter baixa calorias

Os sanduíches e pratos frios não devem estar gelados

A quantidade servida deve ser maior que atualmente é

As refeições normalmente são saborosas e nutritivas

O respondente indica o grau de concordância de acordo com as variáveis e atitudes relacionadas ao objeto:

Page 38: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Diferencial Semântico

• Diferencial semântico: estabelecer o grau de

semelhança ou divergência

entre conceitos antagônicos

Page 39: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Puro 7 6 5 4 3 2 1 Impuro

Saboroso 7 6 5 4 3 2 1 Sem sabor

Natural 7 6 5 4 3 2 1 Artificial

Alta qualidade 7 6 5 4 3 2 1 Baixa qualidade

Com relação ao Iogurte marca “P”, qual sua opinião sobre os seguintes atributos das refeições?Uma variação da escala de diferencial semântico é a colocação de uma escala numérica.

Escala de diferencial semântico (Osgood)

Page 40: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Escala de Likert

ImportânciaO respondente indica o grau de importância acordo com as variáveis e atitudes relacionadas ao objeto:ConcordânciaO respondente indica o grau de concordância de acordo com as variáveis e atitudes relacionadas ao objeto:SatisfaçãoCom relação ao grau de satisfação com o seu atual plano de saúde, você está:( ) Totalmente satisfeito( ) Satisfeito( ) Nem satisfeito, nem insatisfeito( ) Insatisfeito( ) Totalmente insatisfeito

Page 41: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

As suas atividades colaboram para atingir a visão da organização?

( ) Sempre

( ) Freqüentemente

( ) Algumas vezes

( ) Raramente

( ) Nunca

Escala de Freqüência

Page 42: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Escala gráfica

ESCALA GRÁFICAEscala 1:

Escala 2:

Escala 3: ___________

- 0 +

ESCALA CONTINUA

Page 43: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Escalas ordinais

Page 44: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Escala contínua

Período antes de estar na máquina 1 |----χ-------------------------------------------|10

Ajuste da agulha 1 |------------------------------------------χ------|10

Momentos iniciais da sessão 1 |----------χ--------------------------------------|10

Momentos intermediários 1 |----------------------------------χ--------------|10

Momentos finais 1 |---------------χ---------------------------------|10

Período após deixar a máquina 1 |---------------------------------------χ---------|10

Indique a intensidade de incomodo/desconforto

sentidos na terapia durante cada uma das fases onde

1 é fraco e 10 é intenso..

Page 45: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

• Antecipar possíveis resultados (Produto Final): Um exercício útil para conduzir a pesquisa é incluir na proposta um item de resultados esperados. Esse item antecipa resultados prováveis da pesquisa e avalia se esta trará a informação desejada. A pergunta central é: Esses dados poderão ajudar a resolver o problema de pesquisa?

Gate!

45

Page 46: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

9 LAYOUT DO

QUESTIONÁRIO

Page 47: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Questionário

O instrumento de coleta de dados deve estar relacionado aos objetivos de pesquisa. Em geral, o questionário é formado em cinco partes:

(1) Dados de Identificação do questionário: número, turma, local,..;

(2) Solicitação para cooperação e agradecimento antecipado;

(3) Instruções para sua utilização;

(4) Perguntas, questões e forma de registrar as respostas;

Variáveis Estratificadoras

Corpo do questionário

(5) Dados para classificar sócio-economicamente o respondente.

Para ação definitiva, é importante submeter o questionário à avaliação e sugestão de outros indivíduos (pré-teste), que podem identificar problemas de estrutura e interpretação.

47

Page 48: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Operacionalizar o instrumento

Google forms:

https://docs.google.com/forms/

Surveymonkey: https://plus.google.com/+SurveymonkeyBr

Encuesta

http://www.e-encuesta.com/home/

Page 49: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

10 PRÉ-TESTE

E VALIDAÇÃO

Page 50: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Pré-teste

• Avaliação qualitativa: validade de conteúdo

• Avaliação quantitativa:

– Fidedignidade: precisão, estabilidade e consistência interna

– Validade: Um teste pode ser válido para certos fins e determinado grupo, mas não o ser para outros fins e indivíduos.

– Coeficiente Alpha Cronbach: Consistência Interna ou Homogeneidade

Page 51: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

PRÁTICA: Analise os questionários e escreva seu parecer

Page 52: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

1PARECER:

Page 53: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

PARECER:

2

Page 54: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

PARECER:

3

Page 55: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

PARECER:4

Page 56: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

PARECER:

5

Page 57: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Vamos juntar as partes?

Page 58: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

PRÁTICA

1. Analise o Questionário arquivo: casoNau_QQ2. Identifique um possível:

1. Identifique o problema de pesquisa2. Identifique objetivos3. Possível Hipótese4. População alvo5. Instrumento de Pesquisa: tópicos e construtos

3. Reorganize os Tópicos (construtos)4. Comente a escala de medida 5. Refaça o questionário conforme o que você

aprendeu hoje.

Page 59: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

What’s next?

Validade e Fidedignidade de questionário

Analisando os dados da pesquisa quantitativa

Page 60: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

A pêndices

Para saber mais sobre fidedignidade de questionário,..

Page 61: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Alpha de Cronbach

Em síntese, o teste proporciona medir a correlação existente entre as variáveis, podendo sofrer distorção em decorrência do número de variáveis envolvidas (não aconselha-se o emprego de menos de 5 variáveis para obtenção do teste).

Como todas as medidas de fidedignidade o valor do coeficiente Alfa depende do número de itens.

Isto é, quanto maior o número de itens da escala, maior o valor do coeficiente, e desta forma, os pesquisadores devem ser mais exigentes com escalas com grande número de itens.

61

Page 62: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Equação básica do alpha de Cronbach

–n = número de questões

–S2i = variância dos escores em cada questão

–S2T = variância total das médias dos escores

62

∝𝑠=𝑘

𝑘 − 1∙ 1 −

𝑖𝑘 𝑆𝑖2

𝑆𝑇2

Alpha de Cronbach

Page 63: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Alpha de CronbackMétodo da divisão das metades

obs Item 1 Item 2 Item 3 total

1 5 4 4 T1

2 6 6 5 T2

3 3 7 6 T3

4 4 1 3 T4

5 1 2 4 T5

6 1 2 3

63

item 1 2 3

1

2.

k

item 4 5 6

1

2.

k

item 5 7 8

1

2.

k

item 4 7 3

1

2.

k

item 2 7 1

1

2.

k

item 4 9 2

1

2.

k

Método das metades: Correlação entre itens

Page 64: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

obs Item 1 Item 2 Item 3 total

1 5 4 4 T1

2 6 6 5 T2

3 3 7 6 T3

4 4 1 3 T4

5 1 2 4 T5

6

64

Valor altos de ∝𝑠 : variância devido aos escores (PARCELA 2 é pequena)

Correlações intra-itens é maximizada quando todos os itens medem o mesmo construto

∝𝑠=𝑘

𝑘 − 1∙ 1 −

𝑖𝑘 𝑆𝑖2

𝑆𝑇2

Variância que não é devida aos diferentes escores

Correção do número de itens

Variância dos escores da questão i

Variância do escore dentre os avaliadores

PARCELA 2

𝑆 𝑖2

Variância dentro dos itens

Alpha de Cronbach

Page 65: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Como avaliar o efeito de um item no construto?

–Os programas SPSS, SAS e R reportam “alpha if item deleted”, mostra o que aconteceria se o dado item fosse excluído do questionário.

–Valores de “alpha if item deleted” maiores que o valor do alpha global representam que se aquela questão fosse deletada, o alpha aumentaria. Enquanto que valores mais baixos significam que a questão (item) é boa porque se deletarmos essa questão (item) resultaria num alpha médio menor.

–Em um bom teste, nenhum item deve ter um alto desvio do alpha global.

–Usualmente o valor máximo de variação em cada direção é 0.03

65

Alpha de Cronbach

Page 66: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

66

Construto 1

Construto 2

Construto 3

Item 1

Item 3

Item 2

Item 1

Item 2

Item 3

Item 4

Item 1

Item 2

a Global

a Construto 2

Page 67: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Alpha de Cronbach no SPSS

• Inserção dos no SPSS

67

Page 68: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

1. Menu Principal->

2. Analyze->

3. Scale->

4. ReabilityAnalysis

68

Alpha de Cronbach no SPSS

Page 69: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

• Insira os itens no quadro

69

Selecione

a medida

Alpha de Cronbach no SPSS

Page 70: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

70

1. Statistics

2. Para verificar i impacto no α se o

item for eliminado3. Voltar menu

anterior

Alpha de Cronbach no SPSS

Page 71: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

1. Aplicar o teste

71

Alpha de Cronbach no SPSS

Page 72: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

• Quantidade de casos (observações analisadas)

• Qtd de casos não aplicados (missing)

72

Resultado do Alpha para

todo o questionário

0,806 – indica que o

instrumento é fidedigno

Alpha de Cronbach no SPSS - resultados

Page 73: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

• Indica se caso o item (VAR) for eliminado do instrumento, qual seria o alpha para os itens restantes

• Este quadro dá uma indicativa para melhorar a fidedignidade do instrumento

73

Alpha de Cronbach no SPSS - resultados

Page 74: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

Utilizando o SPSS…

Ou seja, a única estatística de interesse será o valor do

coeficiente alpha de cronbach=08994.

74

Alpha de Cronbach no SPSS - resultados

Page 75: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

AAKER, D. A , KUMAR, V. DAY, G. S. Marketing Research, Sixth edition, Jonh Wiley & Sons. New York, 1998.AKAO, Y. Quality Function Deployment : Integrating Customer Requirements into Product Design. Cambridge,:

Productivity, 1990. 369 p.CHURCHILL, G. A. Marketing: Criando Valor para os clientes. Editora Saraiva 2 ed. 2000.COOPER, R. G.; KLEINSCHIMIDT, E. J. Benchmarking the firm’s critical success factors in new product

development. Journal of Product Innovation Management, New York, NY, v. 12, p. 374-391, 1995.BOYD, H. W., WESTFALL, R. - Pesquisa mercadológica. Rio de Janeiro: Fundação Getúlio Vargas, 1973. 788 p.RIBEIRO, J. L. , ECHEVESTE, M. E., DANILEVICZ, A M. .A utilização do QFD na otimização de produtos, processos

e serviços. Série Monográfica. Programa de Pós graduação em Engenharia de Produção . UFRGS, 2000.KOTLER, P. - Administração de Marketing: análise, planejamento e controle. São Paulo: Atlas, 1981. 384 p. FMG:

1996 - viii, 187p. KUMAR. V. 101 Design Methods: A structure d Approach for Driving Innovation in Your Organization. , 2013.MATTAR, F. N. - Pesquisa de Marketing - metodologia, planejamento, execução e análise. São Paulo: Atlas, 1993

- VI, VII.MALHOTRA, Naresh. Pesquisa de marketing: Uma orientação Aplicada. 3 edição Ed. Bookman. 2001.

Imagens: Freepik.com

Referências

75

Page 76: Material elaborado por: Prof. Márcia Echeveste echeveste ... · Consulta a livros, revistas, jornais, artigos científicos, etc.; Observação Dados Estatísticos (Big data) 0 EXPLORE

AAKER, D. A , KUMAR, V. DAY, G. S. Marketing Research, Sixth edition, Jonh Wiley & Sons. New York, 1998.

AKAO, Y. Quality Function Deployment : Integrating Customer Requirements into Product Design. Cambridge,: Productivity, 1990. 369 p.

CHURCHILL, G. A. Marketing: Criando Valor para os clientes. Editora Saraiva 2 ed. 2000.

COOPER, R. G.; KLEINSCHIMIDT, E. J. Benchmarking the firm’s critical success factors in new product development. Journal of Product Innovation Management, New York, NY, v. 12, p. 374-391, 1995.

BOYD, H. W., WESTFALL, R. - Pesquisa mercadológica. Rio de Janeiro: Fundação Getúlio Vargas, 1973. 788 p.

RIBEIRO, J. L. , ECHEVESTE, M. E., DANILEVICZ, A M. .A utilização do QFD na otimização de produtos, processos e serviços. Série Monográfica. Programa de Pós graduação em Engenharia de Produção . UFRGS, 2000.

KOTLER, P. - Administração de Marketing: análise, planejamento e controle. São Paulo: Atlas, 1981. 384 p. FMG: 1996 - viii, 187p.

KUMAR. V. 101 Design Methods: A structure d Approach for Driving Innovation in Your Organization. , 2013.

MATTAR, F. N. - Pesquisa de Marketing - metodologia, planejamento, execução e análise. São Paulo: Atlas, 1993 - VI, VII.

MALHOTRA, Naresh. Pesquisa de marketing: Uma orientação Aplicada. 3 edição Ed. Bookman. 2001.

Referências 1 –Pesquisa quantitativa

76