Este blogue será utilizado na nova Unidade Curricular - Metodologias de Investigação do Programa Doutoral Multimédia em Educação. Os elementos do grupo são: Carlota Lemos,Cláudia Cruz, Isabel Araújo, Luís Pereira e Lurdes Martins.

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Mar 10









Tratamento de dados: conselhos práticos e passos a seguir


 


1 - Registar e seguir dados


 Como: Elaborar um registo/diário completo de todos os sujeitos abordados para participar no estudo.


Porque se faz: permite registar datas em que foram abordados; ver se cumpriam os critérios para participar no estudo; ver se deram o seu consentimento por escrito.


Objectivo: Seguir a inscrição dos sujeitos e determinar se o grupo resultante é representativo da população que o investigador pretende estudar. Em alguns ambientes de estudo (programas de tratamento médico, escolas, organizações) é possível para o investigador obter informação adicional em sujeitos elegíveis para o estudo mas que não foram recrutados, seja porque escolheram não participar, seja porque não foram abordados pelo investigador, tornando possível que o investigador determine se a amostra é representativa da população.


Adicionalmente ao diário de recrutamento dos sujeitos, um sistema bem delineado para seguir os sujeitos pode dar ao investigador informações actualizadas sobre o estado geral do estudo, incluindo participação dos sujeitos, recolha de dados e registo de dados.


 2 - Selecção de dados


 Quando: Feita imediatamente à recolha de dados mas antes do registo dos dados, para seleccionar a sua relevância.


Objectivos: Ver se as respostas são legíveis e compreensíveis; Ver as respostas que se encontram dentro dos limites aceitáveis para o estudo; Ver se as respostas são completas; Verificar se toda a informação foi incluída.


Porque se faz: para ver se há necessidade de contactar novamente com os sujeitos com vista a corrigir omissões, erros ou inadequações.


Como: recolhendo os dados com a ajuda de programas de avaliação computorizados (SPSS, etc).


Permitem: programação para aceitar respostas dentro de determinados parâmetros, verificar campos deixados em branco ou fazer verificação cruzada de respostas entre determinados itens para detectar inconsistências; transferência de dados para uma base de dados permanente, automatizando o procedimento de entrada de dados.


 3 - Construir uma base de dados


 Como: criar um livro de código dos dados


O que é: Lista escrita ou computorizada que dê uma descrição completa e clara das variáveis que vão ser incluídas na base de dados.


Importância: essencial quando o investigador começa a analisar os dados; serve de guia para que ao reanalisar determinados dados não fique “encalhado”  a tentar lembrar-se o que significa o nome de uma determinada variável ou que dados foram usados para determinada análise;


 Deve conter, no mínimo para cada variável:


Nome da variável;


Descrição da variável;


Formato da variável (número, data, texto)


Instrumento ou método de recolha


Data de recolha


Respondente ou grupo


Localização da variável (na base de dados)


Notas


 4 - Entrada de dados


 Como: usar programas de base de dados (Excel, Acess, SPSS) que permitem definir a gama, formatos  e tipos de dados que podem ser aceites em determinados campos, o que poupa tempo na inserção de dados que não estejam dentro desses parâmetros e que não serão aceites pelo programa.


 5 - Transformar dados


 Envolve:


Identificação e codificação de valores em falta


Computar totais e novas variáveis


Reverter itens de escalas


Recodificar e categorizar


 Identificação e codificação de valores em falta


Os valores em falta resultam de sujeitos que não responderam, observações falhadas, dados incorrectos rejeitados pela base de dados.


Para que não enviezem os resultados programas estatísticos como o SPSS dão a hipótese de ignorar os casos de variáveis em falta ou tratar automaticamente valores em falta cmo estando em branco.


 Computar totais e novas variáveis


 Pode ser necessário criar novas variáveis baseadas em valores de outras variáveis.


Exemplo:


Um investigador tem dados sobre o número total de vezes que os clientes necessitando de dois tratamentos diferentes foram aos tratamentos em cada mês.


O investigador fica com um total de 4 variáveis, cada uma representando o número de sessões frequentadas em cada semana durante o primeiro mês de tratamento, chamemos de q1, q2, q3, q4.


Se o investigador quisesse analisar a frequência mensal dos diferentes tratamentos tinha de computar uma nova variável:


Total=q1+q2+q3+q4


 Reverter itens de escalas


 Objectivo: fazer diminuir a propensão dos sujeitos de darem a mesma resposta padronizada.


Exemplo: Os participantes de um estudo têm de indicar os níveis de concordância de 1 a 5 com uma série de afirmações. 1= descordo completamente e 5 = concordo completamente.


O investigador pode decidir reverter a escala em alguns itens para que 1 = concordo completamente e 5 = descordo completamente. Isto pode reduzir as respostas automáticas e padronizadas.


Cuidados a ter: antes de analisar os dados é necessário recodificar os itens revertidos para que as respostas sigam a mesma direcção.


 Recodificar variáveis


 Algumas variáveis podem ser mais facilmente analisadas e interpretadas se recodificadas em categorias.


Exemplo: Tornar uma variável contínua numa variável categorial. Um investigador pode querer agrupar dentro de limites específicos variáveis como a idade ou rendimentos monetários. 

Marczky, G.; DeMatteo, D. & Festinger, D. (2005). Essentials of Research Design and Methodology. John Wiley and Sons, Inc. Hoboken, New Jersey


P.S. Continuo a ter de "mendigar" computador uma vez que o meu ainda não veio do arranjo e o  velho iMac não aguenta estas modernidades!









Norton, L. S. (2009). Action Research in Teaching and Learning. A practical guide to conducting pedagogical research in universities. Routledge e Taylor & Francis e-Library. Oxon and New York.

7. Como pode analisar os dados qualitativos na pesquisa-acção pedagógica?

A análise qualitativa é útil em estudos de pesquisa onde:

• pouco é conhecido sobre a área de investigação e a questão de pesquisa está moldada para permitir a descoberta de novas informações;

• é pedido uma compreensão mais profunda do ponto de vista da pessoa que está a ser pesquisado;

• é necessária mais informações, mas detalhes (que podem ser difíceis de quantificar), que podem ser obtidos a partir de perguntas abertas para amplificar as respostas ao questionário;

• existem fontes como os diários, as tarefas dos alunos, gravações em vídeo ou relatórios.

O seu principal objectivo é conhecer totalmente a parte subjectiva do desempenho do pesquisador, não apenas na recolha de dados, mas também na forma como os analisa e interpreta.

O autor refere vários tipos de análise qualitativa, por exemplo:

• Grounded Theory (descobrindo a teoria / hipótese a partir dos dados);

• Análise do discurso (análise dos significados subjacentes no discurso / texto);

• Semiótica (estudo dos signos, ou seja, palavras, imagens, sons, gestos e objetos);

• Investigação fenomenológica interpretativa (compreender a perspectiva do indivíduo e experiência).

Concentrou-se na descrição de dois métodos:

• Análise temática (procura de padrões);

• Análise de conteúdo (que descreve como meio caminho entre a análise qualitativa e quantitativa).

Análise temática (procura de padrões)

Refere que este processo pode ter outras variações, mas é sempre fundamental a aplicação cuidadosa da reiteração e codificação dos temas e categorias. Considera que nesta análise, não há perda de rigor numa interpretação subjectiva, desde que se especifique as etapas que se tomaram para fazer essa análise e interpretação, que dá uma compreensão profunda do tema que se está a pesquisar do ponto de vista do participante. Este método concretiza-se em 7 fases:

Fase 1, Imersão – após a primeira leitura das transcrições do todo das entrevistas e não só das respostas, deve-se anotar os temas gerais que foram observados.

Fase 2, Gerar categorias – leitura muito mais atenta de cada transcrição de modo a permitir a criação de categorias, tantas quantas as possíveis, assim como uma designação que melhor descreva cada uma.

Fase 3, Excluir categorias – por exemplo, excluir categorias com um ou dois exemplos ou cujos temas se sobreponham consideravelmente. No entanto, dado a subjectividade deste processo e desde que justificado devidamente, pode-se manter uma categoria com apenas uma ou duas respostas, por exemplo, se for mais fiel à análise da pesquisa.

Fase 4, Fundir categorias – olhar de novo para as categorias, refinar e descrever os temas com mais precisão, reclassificando-os (cerca de 10 a 15 categorias)

Fase 5, Verificar temas – reler as transcrições com a lista de categorias ao lado, analisar a existência de ambiguidade e, se necessário, descobrir uma terminologia mais precisa.

Fase 6, Unir temas – tendo em mente o objectivo da investigação, anotar as relações que existem entre os seus temas, procurando padrões que façam sentido e permitam encontrar uma explicação coerente e convincente para explicar os dados.

Fase 7, Apresentar as conclusões – seleccionar os dados mais importantes da investigação e apresentar uma narrativa analítica sobre a forma como os exemplos estão ligados entre si.

análise de conteúdo (meio caminho entre a análise qualitativa e quantitativa)

o autor considera que este método combina a busca de significados e uma compreensão mais profunda do tema a pesquisar, com a capacidade de realizar alguns procedimentos quantitativos.

Taxonomia SOLO de Biggs e Collis '(1982) permite ver se o nível de compreensão está relacionada com o grau redacção dada. Esta taxonomia encontra-se descrita segundo 5 níveis: pré-estrutural, uni-estrutural, multi-estrutural, relacional e resumo alargado.

A análise de conteúdo tem uma abordagem para formular o tema mais objectiva do que a análise temática utilizando medidas quantitativas para o fazer. Concretizam-se 5 fases neste método:

Fase 1, Decidir sobre a unidade de análise – que unidades de análise usar: palavras, frases, parágrafos, … dependendo da questão de pesquisa.

Fase 2, Dividir as transcrição em unidades de análise

Fase 3, Construção de categorias (o mesmo das fases 1 a 5 da análise temática)

Fase 4, Atribuir as unidades de análise às categorias (codificação) – todas as unidades têm de ser incluídas numa categoria, mas nenhuma pode aparecer em mais que uma categoria.

Fase 5, Calcular a percentagem de unidades de informação em cada categoria (aplicar a análise estatística a estes dados, para aprofundamento do estudo).


 


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