survey e análise estatística

Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação – PPgSC

Survey e Análise

Estatística

UFRN

MSc. Thiago Reis

Engenharia de Software Experimental

Roteiro

Introdução;

Finalidades;

Formato;

Fases;

Amostras;

Questionários;

Análise estatística;

Referências.

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Introdução

Introdução

Métodos de pesquisa podem ser qualitativos ou

quantitativos;

Qualitativos:

Estudo de caso, Focus Group, dentre outros;

Qualitativos:

Experimentos, Survey, outros.

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Introdução

Pode ser descrita como a obtenção de dados ou

informações sobre características, ações ou

opiniões de determinado grupo de pessoas;

Características:

Produzir descrições quantitativas de uma população;

Uso de um instrumento predefinido;

Semelhante ao CENSO.

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Introdução

É Apropriado quando:

Se deseja responder questões do tipo “o quê?”, “por

que?”, “como?” e “quanto?”;

Não se tem interesse ou não é possível controlar as

variáveis dependentes e independentes;

o objeto de interesse ocorre no presente ou no

passado recente.

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Finalidades

Finalidades

Várias razões diferentes para aplicar um survey;

Ex.:

Um político pode encomendar um survey visando a sua

eleição;

Uma empresa de marketing pode realizar um survey

visando vender mais sabonete da marca X.

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Finalidades

Classificados:

Survey Descritivo;

Survey Explicativo; e

Survey Exploratório.

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Finalidades

Survey Descritivo:

Permiti descobri a distribuição de certos traços e atributos;

Busca identificar quais situações, eventos, atitudes de uma

população;

Ex.:

Perguntar a engenheiros de software quais os tipos de

ferramentas de gerência de configuração usadas;

Perguntar a engenheiros de software qual a ferramenta de

modelagem mais usada.

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Finalidades

Survey Explicativo:

Faz asserções explicativas sobre a população;

Objetiva familiarizar-se com uma área;

Ex.:

Estudo de preferências eleitorais.

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Finalidades

Survey Exploratório:

Fornecer perspectivas para estudos futuros;

Assume grande importância antes de iniciar a investigação;

Ex.:

Avaliar entre engenheiros de software qual o método de teste

que detecta mais problemas;

Avaliar qual o método de gerência de projetos é mais efetivo.

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Formatos

Formato

Quanto ao número de formatos ou momentos, os

Survey podem ser:

Survey Longitudinal;

Survey Corte-transversal.

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Formato

Longitudinal:

Coleta de dados ocorre ao longo do tempo em

períodos especificados;

Buscando estudar a evolução ou mudanças;

Desenhos longitudinal;

Estudo de tendência;

Estudo de cortes;

Estudo de Painel.

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Formato

Estudos de tendência:

Uma população pode ser estudas em ocasiões

diferentes;

Ex.: Pesquisas eleitorais;

Estudos de cortes:

Utiliza a mesma população dos estudos de tendência,

com amostras diferentes;

Ex.: Acompanhar um grupo de eleitores

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Formato

Estudos de painel:

Estudos de tendência e cortes apresentam desvantagens;

Estudos de tendência pode determinar que os eleitores

estão mudando do candidata A para o B, mas não indica o

POR QUE da mudança;

Estudos de Painel envolve a coleta de dados ao longo do

tempo;

Ex.: Estudo politico;

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Formato

Corte-transversal:

A coleta de dados acontece em um só momento;

Ex.: Pesquisa para intenção de voto;

Adequação dos respondentes a unidade de análise;

Unidade de análise = indivíduo;

Ex.: Pesquisa de mercado sobre preferências de consumo

das marcas X e Y;

O consumidor é a unidade de análise.

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Fases

PLANEJAR

CONSTITUIÇÃO

DA AMOSTRA

RECOLHER

OS DADOS

ORGANIZAÇÃO

DOS DADOS

ANÁLISE DOS

DADOS CONCLUSÕES E RELATÓRIOS

Definição das variáveis

Definição da população

Seleção da amostra

Condução da entrevista Piloto do Questionário

Categorias

de dados

Síntese

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Fases do Survey. Extraído e Adaptado de Garcês et. al. 2013.

Amostragem

Amostragem

É um conjunto de dados e observações, recolhidas a

partir de um conjunto da população;

Aspectos considerados:

Definição dos objetivos

Tipos de métodos de amostragem:

Amostragem probabilística;

Amostragem não-probabilística.

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Amostragem

Amostragem probabilística:

Todos os elementos da população tem a mesma chance de

ser escolhidos;

Implica em utiliza a seleção randômica ou aleatória dos

respondentes eliminando a subjetividade;

Pode ser:

Aleatória;

Sistemática;

Estratificada.

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Amostragem

Aleatória:

Os elementos da amostra são escolhidos por acaso;

Sistemática;

Os elementos da amostra são escolhidos em um processo

pré-estabelecido;

Estratificada:

Utiliza-se quando a população é constituída por grupos

diferenciados;

Ex.: nível social, idade, dentre outros.

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Amostragem

Exemplo:

“Uma professora tem 20 bilhetes para uma exposição. Pretende

distribui-los pelos seus 100 alunos, mas para isso terá de escolhe um

grupo de felizes contemplados”

Aleatório: colocar 100 papéis individuais a identificação de

cada aluno;

Sistemático: atribuir a cada aluno um número de 1 a 100;

Estratificado: atribuir os bilhetes aos 20 alunos com maiores

carências econômicas.

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Amostragem

Amostragem não-probabilística:

Obtida a parti de critérios;

Os elementos não tem a mesma chance de ser

selecionados;

Eficiente quando os respondentes são difíceis de

encontra;

Ex.:

Criminosos e pacientes com doenças raras.

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Amostragem

Podem ser identificados seis tipos de amostra não

probabilística (Henry apud Bickman e Rog, 1997):

Por conveniência:

Participantes escolhidos por estarem disponíveis;

Mais similares ou mais diferentes:

Os participantes são escolhidos por julgar-se que representam uma

situação similar;

Por quotas:

Os participantes são escolhidos proporcionalmente a determinado

critério.

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Amostragem

Bola de neve:

Os participantes iniciais indicam novos participantes;

Casos críticos:

Os participantes são escolhidos em virtude de representarem

casos essenciais ou chave para o foco da pesquisa;

Casos típicos:

Os participantes são escolhidos por representarem a situação

típica, não incluindo extremos.

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Amostragem

Aspectos levados em conta:

Qualquer elemento da população tem a mesma chance

de ser escolhido;

Deve ter elementos suficiente para que se possam

posteriormente e, com algum rigor, inferir para a

população e os resultados obtidos;

Deve representar as características da população.

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Instrumento

Instrumento

Questionário;

Entrevista;

Diário;

Análise Estatísticas;

Checklist.

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Instrumento

Um dos instrumentos mais utilizado é o QUESTIONÁRIO;

Cuidados na elaboração do questionário:

As alternativas fechadas devem cobrir todas as possíveis

respostas;

Somente questões relacionados ao problema deve ser incluídas;

As questões devem possibilitar uma única representação e contar

com uma resposta.

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Instrumento

Tipos de questões:

A opção por itens de resposta aberta ou fechada depende

das opções assumidas pelo investigador;

Questões abertas o entrevistado dá suas próprias suas

próprias respostas;

Questões fechadas o entrevistado escolhe uma alternativa;

São mais populares e dão maior uniformidade de respostas.

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Instrumento

Abertas:

Devem ser utilizadas sempre que o investigador não conheça todas as

possibilidades de respostas;

Ex.:

Quais requisitos funcionais considera mais importante ?

Vantagens:

Estimula a originalidade;

Podem ser utilizados em fases preliminares da pesquisa;

Desvantagens:

Dificuldade em organizar e categorizar respostas;

Requerem mais tempo para responder e analisar as respostas.

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Instrumento

Fechadas:

Pode ser dividida em categorias: resposta única, múltipla ou numérica;

Vantagens:

Rapidez e facilidade de respostas;

Facilidade para categorização das respostas;

Maior clareza e sintetização das respostas.

Desvantagens:

Dificuldade em elaborar as respostas possíveis para uma determinada

questão;

Dificuldades em detectar erros e omissões.

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Instrumento

E-questionário:

Realizado através da internet;

Vantagens:

Custos reduzidos;

Atinge um maior número de participantes;

Acesso a população distantes e inacessíveis;

Maior facilidade e acesso de dados;

Diminuição dos erros no preenchimento de formulário.

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Análise Estatísticas

Análise Estatística

Descodificação dos resultados;

Tratamento dos dados;

Elaboração das conclusões;

Consideração dos dados analisados;

O que precisa ser feito com os dados recolhidos?

Como estes dados serão analisados?

Como serão verificados e validados os dados da análise?

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Os critérios para decidir quais as formas de análise

de dados a efetuar são regidos tanto pela sua

finalidade como pela sua legitimidade;

A análise pode ser:

Quantitativa;

Qualitativa.

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Quantitativa:

É a representação e manipulação numérica de

observações para descrever e explicar os fenômenos

que essas observações refletem (Barbie, 2003);

Relacionada com a investigação experimental;

Existe uma quantificação dos dados através de

ferramentas como gráfico, quadro e tabelas;

Podem ser: Descritivas e Inferencial.

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Quantitativa:

Descritiva:

A função é obter uma primeira leitura dos dados propiciando uma

visão ampla da dispersão, forma e estrutura da distribuição dos

dados adquiridos pela análise estatística (Wiersma 1995 apud

Coutindo 2011).

Inferencial:

Para inferir da amostra para a população tem que utilizar outro tipo

de estatística que nos permitam descreve os resultados, ou seja,

generalizar: estatística inferencial (Glass e Hopkins, 1996 apud

Coutindo 2011).

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Qualitativa:

O importante é os processos de compreensão e descrição

dos fenômenos;

São avaliadas opiniões, atitudes, perspectivas, observações

e experiências;

A representação das estatísticas qualitativas podem ser

numéricas, medidas de variabilidades e tendências centrais,

histogramas, gráficos de barras e de dispersão (Given e

Samure, 2008).

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Qualitativa:

A utilização de medidas centrais auxilia na leitura e

tratamento dos dados. As mais conhecidas:

Media: é a média aritmética obtida somando os resultados e

dividindo pelo número delas;

Mediana: é o ponto da escala da media do qual se localizam

metade dos resultados da distribuição do resultado da análise;

Moda: é a pontuação dos resultados (números) mais frequentes.

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Referências 44

Referências

Barbie, E. Métodos de pesquisas de Survey. Belo Horizonte, UFMG, 1999, 519p.

Bickan, L.; Rog, D. J. Handbook of applied social research methods. Thousand Oaks, Sage, 1997.

Coutinho, C. Metodologias de Investigaçao em Ciências Sociais e Humanas: teoria e prática. Coimbra: Edições Almedina. 132p. 2011.

Freitas, H.; Oliveira, M.; Saccol, A. Z.; Moscarola, J. O método de pesquisa survey. São Paulo/SP: Revista de Administração da USP, RAUSP, v. 35, nr. 3, Jul-Set. 2000, p.105-112.

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Referências

Garcês, E.; Milho, I.; Soeiro, J. E.; Araújo, L.; Silva, R.

Survey e Análise Estatística. Instituto de Educação.

Universidade de Lisboa.

Given, L.; Hopkins, K. Statistical Methods in

Education and Physchologya. (3ª edicação).

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survey e análise estatística

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