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









Afonso, N. (2005). Investigação naturalista em Educação. Porto: Edições Asa


Descrição, análise e interpretação de informação quantitativa


Segundo o autor, os valores que expressam a informação quantitativa são o culminar de um processo de medição de variáveis. Estas variáveis podem ser classificadas em:


·         Nominal – a variável é classificada em diferentes categorias, sendo que existem tantos valores, quantas as classes definidas. Por exemplo, na variável género, existem dois valores, o feminino e o masculino.


·         Ordinais – as escalas ordinais são utilizadas quando é possível ordenar e diferenciar objectos, indivíduos ou comportamentos em função da variável medida.


·         Intervalares – esta escala é utilizada quando “os intervalos entre os números que representam as diferenças na variável que está a ser medida é igual” (p. 117). Nesta escala o ponto zero é arbitrário, representando, apenas, o ponto de partida.


·         De razão – esta escala é semelhante à escala intervalar, mas, neste caso, o valor zero tem uma existência real. Um exemplo é a medição da temperatura.


A descrição e análise dos resultados obtidos pela utilização das escalas mencionadas é efectuada através de um conjunto de procedimentos estatísticos, nomeadamente a estatística descritiva, utilizada para descrever um conjunto de características verificadas numa amostra; a inferência estatística, que permite emitir juízos sobre a generalidade da população  a partir dos resultados da amostra; os testes de hipóteses, utilizados para determinar se o comportamento diferente observado em dois grupos relativamente a uma determinada variável, podem ser atribuídos a uma variável independente, ou se são mera coincidência; as estatísticas de correlação, que procura verificar a relação entre dois conjuntos de valores; as estatísticas de regressão, em que se procura estabelecer, com base num conjunto de valores conhecidos, um outro conjunto de valores.


 


Análise e interpretação de informação qualitativa


Quando comparado com a análise e interpretação de informação quantitativa, o autor classifica  o tratamento da informação qualitativa como  “muito mais ambíguo, moroso e reflexivo, que se concretiza numa lógica de crescimento e aperfeiçoamento” (p.118). Da análise e interpretação singular da informação obtida resultará um novo texto, de carácter científico.


O autor apresenta a abordagem à construção interpretativa de Anselm e Corbin (1998), que se consubstancia em três fases:


·         Descrição – esta fase caracteriza-se pelo recurso às palavras para reproduzir uma imagem mental, experiência, emoção, situação, etc., respeitando, na íntegra o ponto de vista do seu autor.


·         Estruturação conceptual – trata-se de uma estruturação dos dados em categorias específicas, organizadas em função das suas especificidades.


·         Teorização – segundo o autor “a teorização não consiste só na produção e intuição de conceitos e sua formulação num esquema lógico, sistemático e explicativo. Inclui também as considerações das implicações desse esquema, a organização de trabalho empírico para atestar essas implicações, e o confronto entre os esquemas conceptuais que vão sendo elaborados e os novos dados que vão sendo recolhidos, com o objectivo de consolidar a teria em construção” (p.119).


Ao nível da gestão operacional dos dados obtidos, o autor alude ao plano apresentado por Marshall e Rossman (1999), concretizado em seis fases:


·         Organização dos dados  - caracteriza-se pela leitura sistemática de todo o material, organizando-o e estruturando-o de forma lógica e de modo a facilitar a consulta.


·         Produção de categorias, temas e padrões – caracteriza-se pela construção de uma grelha de categorização, que se vai construindo de forma gradual. As categorias de significação emergem da interacção entre os objectivos que presidiram à elaboração do instrumento de recolha de informação e as regularidades  e tópicos que surgem de uma análise dos textos obtidos. As categorias poderão ter vários níveis de abrangência, nomeadamente metacategorias, categorias e subcategorias.


·         Codificação dos dados – caracteriza-se pela atribuição de um código, que pode ser um número, abreviatura de palavra, cor,  a cada categoria, de forma a que todo o texto se estruture em unidades de sentido que devem ir ao encontro dos objectivos de pesquisa.


·         Testagem das interpretações – caracteriza-se pelo estabelecimento de relações lógicas entre diferentes partes do material empírico,  questionamento da coerência e solidez das interpretações que vão sendo efectuadas.


·         Busca de explicações alternativas – esta etapa é simultânea à anterior e  procura debelar fragilidades nos argumentos construídos, nomeadamente procurando dados que possam questioná-los ou enfraquecê-los.


·         Produção do texto final – o processo de redacção não pode ser dissociado do processo de análise. Deverá haver a preocupação de responder às questões de pesquisa que nortearam todo o processo investigativo, tendo em conta, também, o quadro teórico elaborado.



comentários:
Das seis fases da gestão operacional da Análise e interpretação de informação qualitativa a 2ª suscitou dúvidas uma vez que o autor refere a construção de uma grelha de categorização co-relacionada com os objectivos e a análise dos textos. É apresentada alguma grelha exemplo?
E a testagem de interpretações, na prática, consiste em quê? Num registo? Em que suporte?
Continuação de bom trabalho.
claudiascruz a 23 de Março de 2010 às 16:09

O autor apresenta efectivamente uma categorização a título de exemplo, categorização essa que surge no seguimento de um instrumento de recolha de informação específico. A definição das categorias e subcategorias tem de estar intimamente relacionada com os objectivos que nortearam o processo de recolha de informação. Isto é evidente. Elaboramos questionários ou guiões de entrevistas segundo determinados objectivos. Logo, a categorização da informação, deverá ter, também, em conta os objectivos delineados. Após a definição das categorias e da atribuição de um código, o conteúdo será organizado em unidades de sentido, ou seja a informação recolhida, em função da sua especificidade, será alocada às diferentes categorias, funcionando como unidades exemplificativas de cada categoria.
Relativamente à testagem das afirmações, é uma etapa em que o investigador deverá reflectir acerca da validade e pertinência suas interpretações, tentando encontrar fragilidades nas conclusões apresentadas, informação que possa de alguma forma contradizer o que afirmou. Parece-me uma etapa crucial em qualquer trabalho de investigação.
Espero ter respondido às tuas dúvidas.
lurdesmartins a 23 de Março de 2010 às 17:16

Sim...

a leitura de uma síntese de um doc disponível na web também ajudou a percepcionar melhor....deixo uma cópia desse doc:
"Tipo de Dados

Qualitativos:
- Variáveis Nominais (podem ser quantificados por usos de dummies
– var. binária 0 ou 1);
-Variáveis Ordinais (naturalmente tratados de forma quantitativa,
como as Escalas Likert).

Quantitativos:
- Variáveis Discretas: assumem valores discretos (pertencentes ao
conjunto Z dos números inteiros);
-Variáveis Contínuas: assumem quaisquer valores pertencentes ao
conjunto R dos números reais.

-Os dados quantitativos podem ser em:
-Série temporal;
-Cross-section (sessão transversal);
-Painel (combinação das duas anteriores).

Análise de Dados
-Análise Descritiva:
O tratamento de dados quantitativos (ou qualitativos quantificáveis) requer que se realizem análises descritivas (estatísticas descritivas) que nos permitem conhecer as características da distribuição de dados.
-Comportamento gráfico (para série temporais);
- Histograma;
-Cálculos dos momentos - medidas de posição e dispersão: média, moda, mediana, variância, quantis, assimetria ...;
-Teste de normalidade (ex.: Jarque-Bera).
-Análise Descritiva Bivariada:
- Correlação linear entre duas variáveis:
- Diagrama de dispersão;
- Covariância e correlação;
- Demais medidas de associação.

Análise de dados qualitativos quantificáveis: técnicas multivariadas.
-Cluster;
-Factorial;
-Correlação canónica;
-Discriminante;
-SEM – Modelos de Equações Estruturais (Lisrel).

-Análise de dados quantitativos (variáveis discretas ou contínuas):
- Séries Temporais
-Metodologia Box & Jenkins.
-Teste de raiz unitária e ordem de integração;
- Cointegração (bivariada: Engle-Granger, multivariada: Johansen);
- Quebras estruturais;
-Modelos estruturais M-Var.
- X-Garch.
- Painel:
- Modelos de efeito fixo ou aleatório;
- Cointegração e raiz unitária em painel;
- Modelo generalizado de momentos (Arellano-Bond);
- Variáveis instrumentais;
- Modelos de duração e sobrevivência;
- Viés de Selecção

Técnicas comuns aos dois tipos de dados:
- Modelos de regressão linear
- Simples;
- Múltipla.

Bem, complexidade é a única palavra que me ocorre.....
claudiascruz a 23 de Março de 2010 às 19:47

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