Secundários - pfigueiredo.org · autorizado aos dados? 19 ... causas e efeitos É frequente usar...
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17/04/2017 1 1 Primários Secundários Tipos de dados 2
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17/04/2017
1
1
Primários
Secundários
Tipos de
dados
2
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2
Recolhidos, observadosou experienciadosjunto ao evento
Dados primários
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Fontes que interpretamos dados primários. Tendem a ser menosfiáveis
Dados secundários
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3
Tipos de dados primários
Medições
Números, indicando
quantidades
Observação
Registos de eventos, usando
os sentidos
Interrogação
Questionários, …
Participação
Experimentação
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Dados primários
Recolha de dados é lenta e nem semprepossível
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Dados secundários
Deve ser feita uma avaliação da qualidadedos dados primários
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Quantitativos
Qualitativos
Categoriasde dados
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Dados quantitativos
Podem sermedidos
Podem utilizar-se tratamentosmatemáticos para análise
Percentagens Testes estatísticosModelos
matemáticos
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Dados qualitativos
Descritivos Usam palavrasNão podem ser manipulados
matematicamente
Diferentes técnicasde análise
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Medição de dados
Nominal Ordinal Intervalar De razão
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Medição nominal
Dados divididos emcategorias
Categoriascomparadas
Pode fazer-se uma
classificaçãode categorias
Dados sópodem seranalisadospor gráficosou métodosestatísticos
simples
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Medição ordinal
Ordenação de dados
relativamente a uma dada
característica
Não são necessáriasmedidas precisas
Permitem utilizartratamentos
estatísticos um pouco maiscomplexos
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Medição intervalar
Dados medidos rigorosamentenuma escala regular
Permitem utilizar tratamentosestatísticos ainda mais
complexos
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Medição de razão
Medição maiscompleta
Existe um verdadeiro
zero
Valoresexpressos
comomúltiplos
m múltiplo de cm (1:100)
Permiteutilização de uma maior
variedade de testes
estatísticos
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Que tipo de medição usar?
Um valor é diferente de
outro
Escalanominal
Um valor é maior,
melhor, … que outro
Escala ordinal
Um valor é várias
unidadesmaior ou
menor que outro
Escalaintervalar
Um valor é tantas vezes
mais que outro
Escala de razão
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Recolha e análise de dados secundários
Conjuntos de dados devem ser bem documentados
Descrição de todas as variáveis e códigos
Métodos de recolhausados
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Adequação dos dados secundários
Medições de acordo com o pretendido?
Existem dados suficientes?
Possível excluir dados não desejados?
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Adequação dos dados secundários
A populaçãousada é a adequada?
Que variáveisestão incluídas?
Benefíciossuperioresaos custos?
Acessoautorizado aos
dados?
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Adequação dos dados secundários
Garantir que métodos de recolha de dados são osmesmos, quando dados foram recolhidos ao longo de
período longo de tempo
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Métodos de análise de dados secundários
Análise de conteúdo Data mining Meta-análise
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Análise de conteúdo
Análisequantitativa
Avaliação do que pode ser
contabilizado emqualquer tipo de
texto
Avaliar frequência de fenómenos num caso, de modo a medir a sua
importância emcomparação com outros
casos
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Data mining
Extrairinformaçãorelevante a partir de
grandes bases de dados
Produzidaspor grandesempresas, …
Utilização de ferramentas
estatísticas para procurar relações
interessantesentre dados
Usado emdescoberta de
padrões e previsãode tendências e comportamentos
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Meta-análise
Analisar dados de um conjuntoprévio de análises
Análise estatística de dados acumulados em estudos anteriores
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Meta-análise
Diversidade de métodosusados nos estudos pode
tornar análise difícil
Alguns estudos publicam apenasresultados positivos
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Métodos de recolha de dados primários
Questões
Entrevistas
Observação sem intervenção
Integração numa situação
Experimentação
Manipulação de modelos
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Métodos de recolha de dados primários
Algumas disciplinas usam mais que um método para uma mesma
investigação
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Recolha de dados primários Amostragem
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Amostragem
Seleccionar um pequeno grupo entre um maior
Dados representativos para permitir tirarconclusões
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Estudos de caso
Seleccionar casos típicos
Se não for possívelencontrar amostra
representativa
Escolher algumas muitodiferentes e comparar
Usados com métodosqualitativos e quantitativos
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Representatividade da população
Encontrar grupos de interesse dentro da população – base de amostragem
A partir da base de amostragemseleccionar a amostra de estudo
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Característicasde uma
população
HomogéneaTodos os casos são
semelhantes
Estratificada Contém diversos níveis
Estratificada proporcionalContém níveis de
proporções conhecidas
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Característicasde uma
população
Agrupada por tipo Contém grupos distintos
Agrupada por localização
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Amostragem
Conclusões obtidas a partir de umaamostra maior são mais convincentes
Pode ser usada uma amostra pequenade população homogénea e estudo
pouco detalhado
Tamanhos mínimos para testes estatísticos
Dimensão da amostra tem que serproporcional ao número de variáveis
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Amostragem
Erro amostralDiferença entre média da
amostra e média da população
Viés
Distorção não desejada dos resultados devida a umaparte da população estar
mais fortementerepresentada
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Procedimentos de amostragem
Amostragem probabilística
Amostragem não probabilística
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Amostragemprobabilística
Representação mais fiável
Amostragem nãoprobabilística
Basada no acaso ou no julgamento do investigador
Pouco adequada a fazer generalizações
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Amostragemprobabilística
Métodos aleatórios para selecção da amostra
Cada elemento tem igual probabilidadede ser seleccionado
Todas as combinações de elementos têmigual probabilidade de serem
seleccionadas
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Amostragem nãoprobabilística
Selecção por métodos não aleatórios
Utilizada para inquéritos rápidos ouquando é difícil ter acesso a toda a
população
Utiliza métodos como amostragemacidental, amostragem por quotas ou
amostragem por bola de neve
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Métodos de recolhade dados primários
Questionários
Recordatórios e diários
Entrevistas
Observação semenvolvimento
Participação na situação
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Métodos de recolha de dados primários
Experimentação
Manipulação de modelos
Simulação
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Questionários
Mais usado para dados quantitativos
Também pode ser usado para dados qualitativos
Requerem muito tempo para desenvolver
Devem ser curtos e simples
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Questionários Métodos de aplicação
Pessoalmente
Por correio
Internet
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Questionários Tipos de pergunta
Fechadas
Abertas
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Questionários Perguntas fechadas
Escolha a partir de um grupo de respostas
possíveis
Limita o número de respostas possíveis
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Questionários Perguntas abertas
Maior liberdade de expressão
Respostas mais difíceisde codificar
Respostas dão maiorliberdade de
interpretação aoinvestigador
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Questionários
Estruturados
Semi-estruturados
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Questionáriosestruturados
Perguntas fixas
Escalas
Testes
Apresentados aos participantesde modo idêntico
Maioria das respostas pré-codificadas
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Questionáriosestruturados
Inquéritos cara-a-cara
Inquéritos postais
Inquéritos telefónicos
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Questionáriosestruturados
Permitem recolher respostas semambiguidades
Facilitam contabilização das respostas
Adequados a análise quantitativa
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Questionáriosestruturados
Respostas pré-codificadas podem não cobrirtotalidade das hipóteses
Alguns participantes podem ser forçados a escolher resposta que não os identifica
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Questionários semi-estruturados
Maioria das perguntas são fixas
Maioria das perguntas não pré-codificada
Permite que investigador procure respostasque cubram outros temas relevantes
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Questionários Estudo piloto
Experimentar o questionário numa
amostra menor antes de o usar
Cerca de 12 pessoas
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Recordatórios e diários
Forma mais aberta de questionário
Produz dados qualitativos
Evitar perguntas direccionadaspara uma dada resposta
Dados têm que ser tratadospara análise
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EntrevistasQuando questionário requer intervenção
do investigador
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Tipos de entrevista
Estruturada
Questões padrão lidaspelo entrevistador
Respostas fechadas
Não estruturada
Questionário mais flexível, escolhido peloentrevistador
Respostas abertas
Semi-estruturadaCom partes estruturadas e
não estruturadas
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Tipos de entrevista
Cara-a-cara
Grupos focaisConstituído por pessoas
com particular conhecimento do assunto
Por telefone
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Observação semenvolvimento
Não participar no fenómeno
Podem registar-se dados quantitativos e qualitativos
Podem usar-se os sentidos ouinstrumentos
Necessário identificar as variáveis a estudar
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Participar na situação
Observar e experienciar
Mais utilizada para recolher dados qualitativos
Pode ser usada para obter dados quantitativos
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Experimentação
Isolar um dado eventopara o investigar sem
perturbações
Procura obter dados sobrecausas e efeitos
É frequente usar um grupo de controlo
Condições idênticasmas sem manipulação
das variáveisindependentes
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Experimentação
LaboratórioPermite maior controlo
sobre ambiente
CampoAmostra terá
comportamentos mais“normais”
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Tipos de experiências
Verdadeiras experiências
Selecção aleatória de todos os casos a testar
Uso de grupo de controlo
Ensaio dos grupos antes da experiência, para determinar as suas
propriedades
Todas as variáveiscontroladas ouneutralizadas
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Tipos de experiências
Verdadeiras experiências
Desenho mais fiável
Dados recolhidosadequadas para fazer
generalizações
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Tipos de experiências
Métodos quasi-experimentais
Quando não é possívelusar selecção aleatória
Normalmente usa grupode controlo
Se não for possível usargrupo de controlo, usam-se grupos paralelos para avaliar consistência dos
resultados
Resultados menos fiáveis
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Tipos de experiências
Métodos pré-experimentais
Não usam grupo de controlo
Por vezes não se testagrupo antes da
experiência
Pode não fazer-se selecção aleatória
Usam-se quando não é possível fazer uma
verdadeira experiência
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Tipos de experiências
Métodos pré-experimentais
Resultados afectados porfalta de controlo das
variáveis
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Tipos de experiências
Ex post facto
Investigação começa logo após ocorrer o fenómeno
Não é possível controlar
Tentar descobrir causa entre todas as possibilidades
Maior possibilidade de erro
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Manipulação de modelos
Usados para mimetizar um fenómeno
Manipulados para ver que dados resultam
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Manipulação de modelos
Descrever fenómenos
Organisar e analisar dados
Explorar ou testar uma hipótese
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Tipos de modelos
Diagramáticos
Físicos
Matemáticos
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Modelos diagramáticos
Interrelações de variáveis em papel
Mapas, desenhos técnicos, …
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Modelos físicos
Representações em 3D de um objecto em escala reduzida
Qualitativos ou quantitativos
Comportamento idêntico emqualquer escala?
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Modelos matemáticos
Também designados por simulações
Mostram efeitos de diversosparâmetros e permitem prever
resultados
Previsões meteorológicas, …
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Modelos matemáticos
Normalmente quantitativos
Determinísticos
Estocásticos
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Modelos determinísticosUsa apenas parâmetros pré-
determinados, num sistema fechado
Modelos estocásticos Lidam com parâmetros imprevisíveis
75
Modelosmatemáticos
Limitações
Compreensão incompletadas variáveis
Incorrecções namodelização das interacções
Efeito cumulativo de pequenos erros
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39
Análise de dados quantitativos
Estatística paramétrica
Estatística não paramétrica
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Parâmetro de umapopulação
Característica constantepartilhda com outras
populações
Mais comum é umadistribuição Gaussiana
78
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Estatística paramétrica
Populações têm umadistribuição normal
Maioria tem um comportamento médio
79
Estatística nãoparamétrica
Populações que nãotêm uma distribuição
normal
Dados nominais e ordinaisnão seguem uma
Gaussiana
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41
Estatística nãoparamétrica
Menos sensível que paramétrica
Requer maiores amostras
81
Testes estatísticosparamétricos
Descritivos
Mostram forma como variáveisestão distribuídas
Inferenciais
Sugerem resultados de umaamostra em relação à
população
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Testes estatísticos paramétricos
Análiseunivariada
Analisa qualidades
de umavariável de cada vez
Sóaplicável a
testes descritivos
Análisebivariada
Considerapropriedades
de 2 variáveis, uma emrelação à
outra
Pode serusada em
testes inferenciais
Análisemultivariada
Relaçõesentre mais
que 2 variáveis
Testes inferenciais
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Análise univariada
Distribuição de frequências
Valores para cada variávelexpressos como número e
percentagemHabitualmente sob forma de tabela
84
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Análise univariada
Medidas de tendência central
Várias “médias” de valores para uma variável
Média aritmética Mediana Moda
85
Análise univariada
Medidas de tendência central
Mediana – valor entre o mais elevado e o
menor
Moda – valor que ocorre com mais
frequência
Numa distribuiçãonormal, média,
mediana e modaiguais
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44
Análise univariada
Medidas de tendência central
Distribuição bimodal – 2 modas para cada lado da média e da mediana
87
Análise univariada
Medidas de dispersão
Amplitude
Distância entre valor mais alto e
mais baixo
Amplitude inter-quartis
Distância entre quartil superior e
inferior
Desviopadrão
Erro padrão
88
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45
Análise univariada
Medidas de dispersão
Representaçãográfica
Barras “Pizza”Barras de erro do
desvio padrão
89
Análise bivariada
Avaliar direcção e grau de associação
Uma associação não implicaforçosamente uma causa e efeito
Determinarcoeficientes de
correlação
Gráficos de dispersão
90
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Análise bivariada
Testes estatísticos
Coeficiente de correlaçãode Pearson (r)
Coeficiente de correlaçãode Spearman (r)
91
Análise bivariada
Coeficiente de correlação de Pearson (r)
Examina relações entre variáveisintervalares e de razão
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47
Análise bivariada
Coeficiente de correlação de Spearman (r)
Usado quando uma ou ambas as variáveis são ordinais
93
Análise bivariada
Significância estatística
Requer uso de inferência estatísticaFerramenta estatística mais
comum é o teste de c2
94
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48
Análise bivariada
Teste de c2
Mede grau de associação entre 2 variáveis, comparandodiferenças entre valores observados e esperados se não
houver qualquer associação
95
Análise bivariada
Análise de variância
Procurar diferenças entre valores obtidos sob duas ou maisdiferentes condições
96
17/04/2017
49
Análise bivariada
Variância
Num único grupo
c2 ou teste de t
Em 2 grupos
Teste de t
3 ou maisgrupos
Identificarvariáveis
dependentes e independentes
ANOVA
97
Análise multivariada
Regressão múltipla Regressão logística
98
17/04/2017
50
Testes estatísticosnão paramétricos
Utilização
Amostra muitopequena
Dados permitempoucas
suposições
Dados ordinais
ounominais
Amostrasprovenientes de
diferentespopulações
99
Testes estatísticos nãoparamétricos
Kolmogorov-Smirnov
Kruskal-WallisCoeficiente de
CramerSpearman e
Kendall
100
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Testes estatísticos nãoparamétricos
Kolmogorov-Smirnov
2 amostras independentes, com valores ordinais
Kruskal-Wallis
Análise de variância em amostrasindependentes, com variáveis
ordinais
101
Testes estatísticos nãoparamétricos
Coeficiente de Cramer
Associação de variáveis com categorias nominais
Spearman e Kendall
Correlação de ordenações, concordância para variáveis
ordinais ou intervalares
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Análise de dados qualitativos
Analisa sobretudo palavras
Não adequada a análise estatística
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• Definir claramente os temas de investigação
• Recolher informação de apoio à investigação
• Sugerir as possívei interpretações ou respostas aos problemas a investigar
• Usar interpretações ou respostas para procurar provas que possam apoiar ou contariá-las
• Se necessário, alterar interpretações ou respostas
• Continuar a procurar provas relevantes
• Analisar qualidade e fontes das provas
• Verificar cuidadosamente a lógica e validade dos argumentos que conduziram às conclusões
• Seleccionar a conclusão mais forte
Etapas em investigação qualitativa
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• Entrevistas qualitativas
• Grupos-alvo
• Análise de conversação
• Análise de textos e documentos
Métodos de recolha de dados eminvestigação qualitativa
105
• Redução dos dados
• Apresentação dos dados
• Conclusões e verificação
Etapas na análise de dados eminvestigação qualitativa
106
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Métodos mistos
Combinação ou integração de investigação quantitativa e qualitativa
Considera que ambos métodos têm viéses e fraquezas, que podem ser neutralizadas pela recolha de dados quantitativos e
qualitativos
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