Aula 14 - Tipos de Metodologias Quantitativas Flashcards
1 Conceito de metodologia quantitativa
Como a própria expressão diz, a abordagem quantitativa valoriza as quantidades ou os números. Sua principal técnica é a medição e o levantamento de dados numéricos.
Devido a esse conceito, muitas vezes, o método quantitativo é confundido com a própria estatística, que nada mais é do que o “conjunto de métodos e processos quantitativos que servem para estudar e medir fenômenos”. É claro que a abordagem quantitativa envolve mais do que isso pelo simples fato de ser metodologia e, portanto, uma filosofia de trabalho e procedimento.
[QUADRO 1]
2 População e amostra
Ao contrário do que se pensa no campo da Geografia e da Geopolítica, em estatística, população não é o povo habitante de uma região geográfica, mas o “conjunto de todos os dados em observação sobre os quais se quer tirar conclusões”.
Já a amostra é uma parte ou um subconjunto da população, mas não qualquer um. É preciso que ela seja representativa, ou seja, que ela reproduza, em escala menor, todas as características da população.
Uma forma de estabelecer uma amostra é usar o critério da aleatoriedade, por exemplo, aplicar um questionário em local de grande circulação de pessoas de todo o tipo, como os meios de transporte público ou locais públicos como viadutos, cruzamentos etc.
Também é muito importante definir o tamanho da amostra, pois, quanto maior ela for, maior a precisão e a aplicabilidade do resultado ao todo da população. Mas há um ponto de saturação, em que mais questionários não farão diferença. É importante que o pesquisador descubra esse ponto.
A definição do tamanho da amostra também é uma questão de custo e tempo, além da acessibilidade dos sujeitos (no caso de serem presidiários, por exemplo, ou pessoas internadas em um hospital – o acesso a eles é restrito).
3 A coleta de dados quantitativos e as técnicas estatísticas
3.1 Fases do tratamento estatístico
3.1.1 Coleta de dados – amostragem, pesquisa, questionário
Essa é a primeira e mais fundamental fase da pesquisa, da qual depende todo o resto. A coleta pode ser direta, aplicando questionários e fazendo entrevistas e observações; ou indireta, a partir de documentos e dados já levantados.
3.1.2 Apuração dos dados – tabulação, contagem, softwares
É a etapa mais matemática de todas, na qual os dados são contatos e organizados em tabelas e inseridos em programas de computador específicos. É importante que o pesquisador que quiser fazer pesquisa quantitativa pesquise os softwares existentes, que são inúmeros, e escolha o melhor para o seu campo de pesquisa e os seus objetivos.
3.1.3 Apresentação dos dados – tabelas, gráficos, planilhas
Mais uma vez, entram aqui os recursos eletrônicos. Normalmente , os softwares para a apuração de dados também podem ser utilizados para a sua apresentação.
3.1.4 Análise, interpretação e conclusão das informações
Por mais que os programas de computador possam acelerar e facilitar processos estatísticos, eles não são capazes de realizar a parte final da pesquisa, que requer, além de raciocínios lógico e analógico, a capacidade crítica, que é habilidade exclusivamente humana.
E ela deve servir para a tomada de decisões, que, segundo Pereira (2014, p. 29), “é a síntese de todo o processo de análise estatística”, sem a qual a pesquisa fica sem efeito e torna-se mero protocolo e não a ferramenta de simples informação ou real mudança que deve ser.
Outro conceito importante na estatística é o de variáveis, que são as categorias que, ao contrário das constantes – como são o tempo e o espaço, por exemplo, e qualquer elemento da realidade que se quer “congelar” para estudar os demais elementos –, mudam ao longo do tempo e do espaço.
[QUADRO 2]
3.2 Medidas estatísticas
3.2.1. Frequência
A frequência é a contagem de vezes em que um dado se repete na apuração dos resultados.
3.2.2. Média aritmética simples; média ponderada; mediana; classe mediana; e moda
A média aritmética simples nada mais é do que a soma dos valores obtidos dividida pela quantidade de valores. Já a média aritmética ponderada dá-se quando as notas obtidas têm pesos diferentes.
Outro valor útil é a mediana. Para entendê-la, é preciso ter a visão da classe mediana, que é aquela que se encontra bem no meio da sequência de dados coletados, dispostos em ordem crescente ou decrescente.
Quando se trabalha com faixas ou classes, o cálculo é um pouco mais complexo, como veremos no exemplo a seguir. Toma-se o limite inferior da classe mediana mais metade do número total de valores menos a frequência acumulada da classe anterior à classe mediana, dividido pela frequência da classe mediana vezes a amplitude, que é a quantidade de valores contidos em cada faixa.
Já a moda é o valor mais frequente de uma distribuição, enquanto que a classe modal é a classe em correspondência à qual existe maior frequência.
3.2.3 Medidas de Dispersão
A principal medida de dispersão, que é o cálculo de quão espalhados ou, pelo contrário, concentrados estão os resultados em torno de determinado ponto ou classe média, é o desvio-padrão. Ele é calculado a partir da variância, que é a distância que cada valor coletado mantém do valor médio.
O cálculo da variância é feito pela soma do quadrado de cada valor obtido menos a média, dividido pelo número dos valores menos 1.
O desvio-padrão nada mais é do que a raiz quadrada da variância.
3.2.4 Comparação de frequências:
Existem, basicamente, duas formas de comparar as frequências obtidas em uma população ou amostra:
• Razão, índice ou proporção: quociente entre o dado de uma classe pelo dado de outra.
• Percentagem ou taxa: é a razão multiplicada por 100.
4 O método survey
O survey ou levantamento é uma metodologia da abordagem quantitativa, empírica e aplicável em grande escala, em geral a empresas, mas também a outras populações e áreas das ciências humanas, como as de ciências sociais e exatas, que pode ser combinada à abordagem qualitativa em pesquisas quali-quantitativas. Sua utilização é adequada e recomendável nos casos em que:
• se deseja responder questões do tipo “o quê?”, “por quê?”, “como?” e “quanto?”, ou seja, o foco de interesse sobre “o que está acontecendo” ou “como e porque isto está acontecendo”;
• não se tem interesse ou não é possível controlar as variáveis dependentes e independentes;
• o ambiente natural é a melhor situação para estudar o fenômeno de interesse;
• o objeto de interesse ocorre no presente ou num passado recente (FREITAS et al., 2016).
A pesquisa que aplica o survey pode ser classificada, segundo os objetivos, em:
• explanatória- tem como objetivo testar uma teoria e relações causais, estabelece
a existência de relações causais, mas também questiona porque a relação existe;
• exploratória - o objetivo é familiarizar-se com o tópico ou identificar conceitos iniciais sobre um tópico, dar ênfase na determinação de quais conceitos devem ser medidos e como devem ser medidos, buscar descobrir novas possibilidades e dimensões da população de interesse;
• descritiva- busca identificar quais situações, eventos, atitudes ou opiniões estão manifestas em uma população; descreve a distribuição de algum fenômeno na população ou entre subgrupos da população ou ainda faz uma comparação entre estas distribuições. Neste tipo de survey a hipótese não é causal, mas tem o propósito de verificar se a percepção dos fatos está ou não de acordo com a realidade (FREITAS et al., 2016).
As ferramentas ou os instrumentos de coleta de dados mais utilizados são os questionários e as entrevistas; de preferência, uma combinação entre eles, para que o resultado não dependa de um só instrumento.
Existem formas de verificar, ainda, a validade dos dados, que é a medida que as informações coletadas refletem a realidade que se queria constatar e que são confiáveis. Tal verificação é feita de forma subjetiva, por meio de pessoas ou comitês que vão julgar a adequação do instrumento de coleta.
Podemos dizer, resumidamente, que as etapas do survey são: estabelecimento de objetivos; definição de população e amostra; elaboração e teste piloto do questionário; coleta de dados; processamento e análise dos dados; conclusão e divulgação dos resultados.
Assim, o método permite obter dados que seriam difíceis de coletar de outra forma; portanto, ele é muito importante para a pesquisa científica.
