41039-Métodos Quantitativos - Célia Silva e Elisabete Ferreira

Célia Silva Elisabete Ferreira

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• Paradigma Quantitativo Advoga o emprego dos métodos quantitativos Positivismo lógico “procura as causas dos fenómenos sociais, prestando escassa atenção aos

aspectos subjectivos dos indivíduos” Medição rigorosa e controlada Objectivo À margem dos dados; perspectiva “a partir de fora” Não fundamentado na realidade, orientado para a comprovaçãom«, confirmatório,

reducionista, indeferencial e hipotético-dedutivo Orientado para o resultado Fiável: dados sólidos e repetíveis Particularista Assume uma realidade estável Generalizável: estudos de casos múltiplos

• Características dos métodos quantitativos Está ligado à investigação experimental ou quase-experimental O objectivo é a generalização dos resultados a uma determinada população em estudo a partir

da amostra, o estabelecimento de relações causa-efeito e a previsão de fenómenos • Fases da pesquisa sociológica

Definição de um problema ou questão de partida Estudo exploratório (recolha de informações sobre o tema) Definição da problemática, das hipóteses de trabalho e construção de um modelo de análise Selecção e aplicação dos instrumentos de observação e recolha de informações Análise da informação e conclusões (processo de verificação empírica, isto é, análise dos

dados e conclusões do estudo

1.1. TIPOS DE INVESTIGAÇÃO EMPÍRICA

• Investigação onde se fazem observações para compreender melhor o fenómeno a estudar • As observações deste tipo de investigação podem ser utilizadas para construir explicações ou teorias

mais adequadas • Existem 3 tipos de Investigação Empírica:

Investigação pura � O seu objectivo é descobrir factos novos (dados empíricos) para testar deduções

feitas a partir de uma teoria que só tem interesse intelectual e que, no momento da investigação, parece não ter aplicação prática

Investigação aplicada � O seu objectivo é descobrir factos novos (dados empíricos) para testar deduções feitas

a partir de uma teoria que pode ter aplicações práticas a longo prazo � Baseia-se em fundamentação teórica e raramente é possivel resolver problemas

práticos e urgentes, através da investigação empírica, sem teoria Investigação aplicável

� Pretende-se descobrir factos novos (dados empíricos), que sejam capazes de resolver problemas práticos no curto prazo

1.2. O PROCESSO DE INVESTIGAÇÃO EMPÍRICA

• O processo de investigação para além de aplicar o conhecimento, é também um processo de


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planificação e criatividade controlada • Compreende ao seguintes aspectos

Objectivo � Contribuir para o enriquecimento do conhecimento na área em que se escolheu fazer

a investigação Escolhas

� Escolher o tema e asa hipóteses específicas a testar Planeamento

� Dos métodos de recolha de dados Pensar adiante

� Por forma a planear as análises de dados antes de começar a parte empírica da investigação

• A viagem da investigação exige que se passe do “País Teórico”

� Revisão da literatura sobre o tema escolhido para o

“País Prático” � Planeamento e execução do trabalho empírico

usando uma Ponte

� hipóteses de investigação � deve justificar o trabalho da parte empírica da investigação � deve ser estritamente relevante

1.3. A ESCOLHA DE UM TEMA: PRINCÍPIOS GERAIS

• Pressupõe 3 princípios gerais: O tema deve cumprir as regras da Licenciatura ou do Mestrado

� O aluno deve demonstrar que beneficiou dos conhecimentos adquiridos durante a parte escolar

� O aluno deve ter capacidade para desenvolver investigação ao nível requerido O tema deve ser adequado em escala

� Ser realista e manejável � É necessário enfrentar vários constrangimentos práticos

� Tempo � Acesso à literatura relevante � Acesso aos dados � Conhecimento prévio sobre o tema

� Um trabalho académico de investigação ideal, deve apresentar uma investigação curta em escala, com hipóteses simples, claras e interessantes

O investigador deve escolher um tema sobre o qual tenha particular interesse � Irá gastar muita energia e tempo com o trabalho, por isso deve apreciar o que faz,

para não colocar em causa a qualidade do trabalho 1.4. PASSOS PARA A ESCOLHA DE UM TEMA

• PASSO 1 Objectivo

� Encontrar uma área geral que o interesse Método

� Ler em diagonal alguns livros gerais sobre o tema que lhe interessa • PASSO 2

Objectivo � Encontrar um tema dentro da área geral escolhida

Método � Começar por ler artigos publicados nas revistas académicas da especialidade � O investigador deve ficar com 1 conjunto de informações na forma de notas e

fotocópias dos artigos selecionados


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1.5. A REVISÃO DA LITERATURA

• Tem como objectivo encontrar 1 ou mais hipóteses gerais para a investigação empírica • Método

A revisão da literatura envolve 4 partes: � Descrição das teorias � Avaliação das teorias � Comparação das teorias � Dedução das hipóteses a partir da avaliação e da comparação

1.5.1. Descrição, avaliação e comparação das teorias (conj. de afirmações que explicam vários factos numa área)

• Pontos preliminares Uma teoria tem 3 objectivos

� Organização de conhecimento numa área � Explicação de factos já conhecidos na área � Previsão de “factos” (resultados empíricos) novos na área � Deve ser falsificável, ou seja, ser possível de verificar se os factos previstos são

verdadeiros ou falsos � Como raramente se pode afirmar que uma teoria é verdadeira, é preferível pensar

nelas como provisórias e convenientes São utilizados 2 tipos de abordagem, para que a teoria possa progredir

� Processo indutivo � Observações específicas são utilizadas para criar uma teoria

� Processo dedutivo � Uma teoria que já existe é utilizada para prever dados

� A descrição de uma teoria Deve incluir

� A natureza da teoria � A natureza dos factos � A natureza das variáveis intermediárias utilizadas na teoria

� A avaliação de uma teoria Uma boa teoria deve ter 3 características:

� Parcimónia � Faz poucas afirmações e explica muitos factos

� Precisão � Usar conceitos precisos e fazer previsões precisas

� Capacidade de ser testada 2 tipos de avaliação a ter em conta:

� Avaliação da evidência que suporta a teoria � Avaliação da evidência que é inconsistente com a teoria

� Comparação de teorias Deve incluir comparações em todas as categorias referidas acima sobre avaliação

1.5.2. Descrição, avaliação e comparação dos trabalhos empíricos

• A descrição dos trabalhos empíricos Devem ser feitas anotações, que devem incluir

� A situação em que o trabalho foi feito � País, local, ano

� A natureza dos casos � Entidades sociais que fornecem os dados num estudo empírico: Pessoas

singulares, famílias, etc � A amostra de casos

� Grupo de casos utilizados numa investigação empírica � Importante ter em conta a dimensão da amostra utilizada

� As hipóteses do trabalho � Hipóteses Gerais e Hipóteses Operacionais

� Os métodos utilizados para obter os dados no trabalho


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� Entrevistas, questionários, estudo de casos, etc � Os métodos utilizados na análise dos dados

� Métodos qualitativos e métodos quantitativos • A avaliação dos trabalhos empíricos

A avaliação da literatura deve ser baseada na resposta às seguintes questões: � Será que a amostra do estudo era adequada em termos de tipo e tamanho? � As hipóteses eram claras e estavam justificadas pela teoria ou pela revisão da

literatura? � Os métodos usados no trabalho eram adequados? � Os métodos utilizados para analisar os dados foram os mais apropriados?

• A comparação dos trabalhos empíricos Esta é a parte mais dificil da revisão da literatura Podemos utilizar a seguinte estratégia:

� Começar por agrupar os trabalhos empíricos em 2 conjuntos, denominados: � Grupo �� Hipoteses testadas são idênticas ou semelhantes entre si

� Concordantes � Bem

� Usaram métodos semelhantes � Mal

� Usaram métodos diferentes � Discordantes

� Bem � Usaram métodos semelhantes

� Mal � Usaram métodos diferentes

� Isolados �� Hipoteses testadas são diferentes entre si 1.5.3. Tipos de trabalho empírico

• Réplica de um trabalho encontrado na literatura A réplica utiliza hipóteses/métodos, situações, tipo de amostras são iguais aos utilizados no

trabalho apresentado na literatura A réplica é útil quando encontramos um estudo isolado bem feito

• Confirmação de um trabalho apresentado na literatura A hipótese, situação, tipo de amostra são iguais aos às do trabalho encontrado na literatura,

mas os métodos para analisar dados são diferentes • Melhoria de um trabalho publicado na literatura

As hipóteses gerais de um trabalho publicado na literatura são retidas, mas as hipóteses operacionais, métodos de investigação, amostragem e/ou os métodos para analisar os dados, são mais adequados

• Extensão de um trabalho apresentado na literatura É o tipo de trabalho empírico mais criativo É possivel estendê-lo de várias maneiras:

� Inventando uma hipótese alternativa � Aplicando as hipóteses bem confirmadas na literatura a situações novas � Deduzindo uma hipótese nova, interessante e importante, a partir das conclusões do

trabalho apresentado na literatura 1.6 . O PLANEAMENTO DA INVESTIGAÇÃO EMPÍRICA

• Uma investigação empírica é uma viagem de ida e volta que começa e termina na literatura


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1.7 . AS RELAÇÕES ENTRE AS HIPÓTESES, OS MÉTODOS DE INVESTIGAÇÃO E OS MÉTODOS PARA ANALISAR DADOS

• A próxima fase do planeamento do trabalho empírico (após a revisão da literatura e a Hipótese Geral), começa na tradução da Hipótese Geral em Hipótese Operacional

Hipótese Geral � “produtividade na empresa X em 1998 está relacionada com a idade dos trabalhadores”

Hipótese Operacional � Usa definições operacionais � Tem grande importância no processo de investigação para evitar ambiguidade e

clarificar o objectivo específico do trabalho � “ o nrº de peças concluídas por operário em 1998, na empresa X, está

significativamente correlacionado com a idade do trabalhador � Na fase de planeamento da investigação, é essencial pensar nos métodos de recolha e

análise dos dados e escrever uma Hipótese Operacional adequada

• A investigação quantitativa tem como base amostras de maiores dimensões selecionadas aleatoriamente, enquanto a investigação qualitativa focaliza-se em amostras relativamente pequenas, ou mesmo casos únicos, selecionados intencionalmente

2.1. DEFINIÇÕES: O UNIVERSO E A AMOSTRA 2.1.1. O Universo (ou População)

• Conjunto total dos casos sobre os quais se pretende retirar conclusões • O nrº de elementos de uma população designa-se por grandeza ou dimensão, e representa-se por N • É o objectivo da investigação que define a natureza e a dimensão do Universo

2.1.2. A amostra

• Constituida por apenas parte dos casos que compõe o Universo, sendo os elementos que constituem a amostra representativos da população através da qual foram selecionados

• Ao realizar uma amostragem, devem ser tomados os passos seguintes: Definição da população Determinação da dimensão ou grandeza da amostra necessária Selecção da amostra (eventual aplicação de um inquerito para que se possa extrapolar o


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resultado para toda a população) • Uma amostra ideal deve ser um microcosmo do Universo � daí ser importante escolher uma

amostra representativa • A falta de confiança numa amostra não permite que as suas conclusões sejam generalizadas para o

Universo • Se a amostra de dados for representativa do Universo, é possível aceitar que as suas conclusões

possam ser extrapoladas para o Universo. Para isso ser possível devemos optar por 1 de duas opções básicas:

Escolher um Universo com dimensão suficientemente pequena para poder recolher dados de cada um dos casos do Universo, mas suficientemente grande para suportar as análises de dados planeadas

Escolher uma amostra representativa do Universo utilizando métodos formais de amostragem � Esta opção é especialmente útil quando o Universo de casos é demasiado grande para

recolher dados de cada um dos casos do Universo • Temos, assim, 2 tipos de Universos

Universos Alvo � Formado pelo conjunto total dos casos

Universo Inquirido � Formado pelo conjunto total dos casos que, na prática, estão disponíveis para a

amostragem e sobre os quais o investigador • As sondagens são mais baratas face aos recenseamentos e é mais fácil aceder a todos os elementos

de uma amostra do que aos de uma população inteira • Fases da realização de uma sondagem

Numa sondagem o inquérito é aplicado a uma amostra retirada de uma população O plano amostral é o momento da sondagem onde se selecionam os elementos a partir

dos quais se vão recolher os dados necessários (Vicente et al). As etapas são: � Definir a população alvo

� É uma das fases mais importantes na realização de uma sondagem � Devemos, primeiro, de ter a certeza qual o objectivo do nosso inquérito,

para depois nos podermos perguntar: “sobre quem incide o inquérito” � Identificar a base de sondagem

� É uma listagem dos elementos da qual vai selecionar a amostra � É necessário que se possam identificar as unidades amostrais, sendo estas

elementos ou grupos de elementos da população � Escolher uma técnica amostral

� Depois de definida a população-alvo, levanta-se o problema da selecção dos elementos da amostra

� Importa distinguir os métodos probabilísticos ou aleatórios (em que aos elementos da população está associada uma probabilidade de inclusão na amostra � considerar toda a população)) dos não-probabilisticos (onde essa probabilidade não é determinada � determinados elementos da população não têm a possibilidade de serem escolhidos)

� Com as amostras aleatórias é possível conhecer o grau de confiança � Com as amostras não-aleatórias existe uma conclusão mais rápida do

estudo, com um menor custo � Determinar a dimensão da amostra

� Se a amostra é muito pequena, os resultados do estudo podem não ser generalizáveis à população

� Quanto maior for a amostra mais possibilidades tem de ser representativa da população

� A dimensão aceitável da amostra varia com o tipo de investigação � Para determinar a dimensão da amostra, deve-se ter em consideração, entre

outros, o problema dos custo, o erro tolerável e o plano de investigação � Selecionar os elementos da amostra

� Nas amostras aleatórias o esquema de selecção designa objectivamente qual o elemento a ser escolhido

� Se a amostra não for aleatória, o entrevistador tem de selecionar os elementos a incluir, recorrendo ao julgamento humano (devido à


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inexistência de uma base de sondagem) � Recolher a informação necessária dos elementos da amostra

� Num estudo de sondagem, existem 3 métodos de recolha de informação � Entrevista pessoal

� Pode ser um pouco dispendioso, visto haver uma formação prévia do entrevistador e existirem custos de deslocação

� A taxa de respostas é mais elevada, devido ao facto de haver maior incentivo na resposta por parte do entrevistador para com o entrevistado

� Entrevista telefónica � Torna-se mais barato do que o anterior � Contudo, se o questionário for muito longo, o custo das

chamadas telefónicas fica muito dispendioso, além do entrevistado se fatigar mais depressa

� Questionário por correio � Sem entrevistador � Aconselhável no caso de populações geograficamente

dispersas � Custos reduzidos � Os questionários são pré-testados várias vezes, para ter a

certeza que as questões são bem entendidas e que todos as entendem da mesma maneira

� Deve-se ter em conta a taxa de não respostas pois podem ser mais elevadas do que nos anteriores

2.2. OS MÉTODOS FORMAIS DE AMOSTRAGEM

• Os métodos para selecionar uma amostra podem ser agrupados nas duas famílias seguintes: Os métodos de amostragem casual (Métodos Probabilisticos)

� São selecionadas de tal forma que cada um dos elementos da população tenha uma probabilidade real de ser incluído na amostra

� São preferíveis quando o investigador pretende extrapolar (generalizar) com confiança para o Universo, os dados obtidos a partir da amostra

� Tem 2 grandes vantagens � Possibilidade de demonstrar a representatividade da amostra � Possibilidade de estimar (estatisticamente) o grau de confiança com o qual as

conclusões tiradas da amostra se aplicam ao Universo � Os métodos mais vulgares deste tipo de amostragem, são:

� Amostragem aleatória simples � Cada elemento da população tem uma igual probabilidade de ser

selecionado � Técnica da loteria � Técnica dos nrs aleatórios

� Amostragem sistemática � Os elementos são selecionados a partir de uma lista dos elementos da

população � Neste método atribui-se um nrº a cada um dos casos do Universo

inquirido e decide-se qual o tamanho da amostra � A maior diferença relativamente à amostragem aleatória simples é que

nem todos os elementos da população têm uma probabilidade independente de serem selecionados: uma vez escolhido o primeiro elemento a ser selecionado, os outros elementos são também automaticamente determinados

� A vantagem é que precisa de menos tempo que o método de amostragem aleatória utilizando a técnica da loteria. Há, também, uma facilidade na selecção dos elementos da amostra quando se está a realizar trabalho de campo

� Contudo, este método possui 2 desvantagens: � É dificil atribuir genuinamente ao acaso, números aos casos,


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embora seja importante fazê-lo � O valor de r é escolhido ao acaso, mas o resto dos casos são

escolhidos por aplicação de um intervalo fixo, não sendo, por isso, escolhidos ao acaso

� Amostragem estratificada � É o processo de selecionar uma amostra de tal forma que subgrupos ou

estratos previamente identificados na população, estejam representados na amostra na mesma proporção na qual existem na população

� É especialmente útil quando o Universo é grande e o investigador pretende obter uma amostra representativa segundo várias variáveis pré-identificadas

� Tem a vantagem de ser mais eficiente do que os métodos de amostragem simples ou sistemática

� É mais económico em termos de tempo e dinheiro e dá resultados com menor probabilidade de erro associada

� Amostragem por clusters (cachos) � Cada elemento da população pertence a um grupo ou cacho � Selecionam-se aleatoriamente os cachos e a nossa amostra é constituida

por todos os elementos que fazem parte dos cachos selecionados � Consiste em aplicar amostragem aleatória a estas unidades � É muito útil quando é difícil conhecer todos os casos do Universo,

embora existam em clusters � A desvantagem é que os clusters devem ser relativamente semelhantes

de modo a que uma amostra aleatória de clusters possa ser uma amostra representativa dos casos do Universo

� Amostragem Etapas Múltiplas � Resulta da extensão do conceito da amostragem por cachos � O mais simples é a amostragem em 2 etapas, mas por vezes fazem-se

várias etapas de selacção � Amostragem multi-fásica

Os métodos de amostragem não casual (Métodos Não-Probabilisticos) � São selecionadas de acordo com 1 ou mais critérios julgados importantes pelo

investigador, tendo em conta os objectivos do trabalho de investigação que está a realizar

� Não são aconselháveis quando se pretende extrapolar (generalizar) para o Universo os resultados e conclusões obtidos com a amostra, mas podem ser úteis no início de uma investigação

� Os mais conhecidos são: � Amostragem por conveniência

� Utiliza-se um grupo de indivíduos que esteja disponível ou um grupo de voluntários

� Tem a vantagem de ser rápido, barato e fácil � Tem como desvantagem, os resultados e as conclusões só se

aplicarem à amostra, não podendo ser extrapolados com confiança para o Universo

� Amostragem de casos muito semelhantes/ou muito diferentes � Os elementos selecionados são, normalmente, em pequeno número e

os recursos necessários para fazer o estudo são limitados � Amostragem de casos extremos

� Consiste em selecionar elementos onde o fenómeno se manifesta em grau muito elevado

� Os resultados obtidos ao estudar casos extremos podem contribuir para explicar casos mais típicos

� Amostragem de casos típicos � Melhor exemplo da técnica de amostragem utilizada quando existem

grandes limitações em tempo e recursos, que tornam impossível efectuar uma amostragem probabilistica

� O investigador seleciona alguns casos considerados como normais ou


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usuais � Amostragem em bola de neve

� Implica que, a partir de elementos da população já conhecidos, se identifiquem outros elementos da população

� Os primeiros indicam os seguintes e assim sucessivamente � A amostra cresce como uma bola de neve � É utilizado quando é impossível obter uma lista dos elementos da

população � Amostragem por quotas

� Tem como objectivo constituir uma amostra que seja um modelo reduzido da população

� É análogo ao método de amostragem estratificada mas com uma diferença muito importante: os sujeitos são escolhidos por entrevista

� Não é tão dispendiosa como a amostragem estratificada, mas apresenta alguns inconveniente em relação a esta, no que diz respeito à representatividade da amostra e consequente possibilidade de generalização dos resultados

� O entrevistador obtém sempre o nrº de sujeitos inicialmente previstos, mas o nrº de sujeitos dificeis de contactar pode ficar mal representado

� Há 2 grandes vantagens: � A amostra de casos, dentro do estrato, por não ser escolhida

ao acaso, não é necessariamente representativa dos casos do estrato correspondente no Universo

� Não é possível extrapolar com confiança para o Universo, os resultados e conclusões tirados a partir da amostra

� Utilidade das amostragens não-probabilisticas. Útil quando: � Se estudam determinadas populações cuja listagem é impossível de obter � Quando o investigador está interessado em estudar apenas determinados

elementos pertencentes à população � Quando, numa fase exploratória da investigação, o investigador quer

averiguar se um problema é relevante ou não � O investigador deverá explicar pormenorizadamente (quando utiliza este

tipo de amostragem), como procedeu à selecção dos elementos da população, que deverão também ser descritos com rigor

2.2.3. O problema da representatividade de uma amostra reduzida • Este termo é utilizado quando a amostra obtida é apenas uma parte da amostra alvo, ou seja, da

amostra inicialmente planeada • 4 soluções

Persuadir os inquiridos que não deram resposta (no caso dos questionarios) a preenchê-lo Escolher ao acaso casos alternativos para obter a amostra alvo Analisar as características dos não-respondentes para decidir se será provável que a falta de

informação destes caso tenha introduzido um enviesamento na amostra Comparar a amostra reduzida com uma amostra do mesmo tamanho retirada por quotas do

Universo. Se a diferença for pequena em todos os estratos, a amostra reduzida pode ser tratada como sendo uma amostra por quotas

2.3. O TAMANHO DA AMOSTRA

• Na fase do planeamento de uma investigação, a pergunta mais premente é: “Quantos casos são necessários para a minha investigação?” Há 3 possiveis abordagens:

2.3.1. O “caminho do esforço mínimo” � É a abordagem mais utilizada, embora seja a pior � Consiste em obter uma amostra de tamanho ou dimensão tão grande quanto

possível dentro dos limites dos recursos disponíveis � A utilização deste “caminho” conduz muitas vezes a uma amostra de dados

pequena demais para testar as Hipóteses da Investigação de uma maneira


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estatisticamente adequada 2.3.2.A estimação por meio das “Regras do polegar” (Rules of thumb)

� Uma “regra do polegar” é uma regra de aproximação baseada nas experiências de muitos investigadores

� O seu objectivo é estimar o tamanho mínimo da amostra para que seja possível efectuar uma análise estatística adequada dos dados. Ou seja, o tamanho mínimo da amostra depende do tipo de análise que o investigador pretende utilizar

� Para utilizar estas regras na escolha do tamanho mínimo da amostra, o investigador tem de pensar adiante e decidir, na fase do planeamento da investigação, que análises quer aplicar aos seus dados

� Regras do polegar para análises simples � Teste t para 2 amostras independentes

� O tamanho mínimo deve ser de 60 casos no total � Análise de variância simples

� O tamanho mínimo da amostra total depende (em parte) do número (k) de níveis da variável independente

� Análise da variância factorial com 2 variáveis independente � O coeficiente de correlação paramétrica (do tipo Pearson)

� O tamanho mínimo deve ser de 40 casos � Qui-quadrado

� São 2 os tipos de Qui-quadrado aplicados: � O Qui-quadrado para uma amostra

� É aplicável quando os dados são frequências observadas em cada uma das k categorias

� O Qui-quadrado para 2 amostras independentes � Aplica-se quando é possível classificar os casos numa

tabela de 2 entradas (r e k, onde r representa o número de categorias da variável 1 (as linhas da tabela) e k representa o número de categorias da variável 2 (as colunas da tabela)

� Regras do polegar para análises multivariadas � Análise factorial

� O tamanho mínimo nunca deve ser inferior a 50 � Regressão múltipla

� O tamanho mínimo nunca deve ser inferior a 30 � Análise discriminante múltipla

� Nrº mínimo de casos em cada um dos grupos deve ser 20 � O nrº n de casos em cada grupo deve ser aproximadamente igual

2.3.3. A estimação por meio da análise da potência

• Análise mais moderna que se baseia na teoria da estatística • Numa investigação empírica simples, temos 2 hipóteses:

Hipótese nula � No caso de um coeficiente de correlação, a hipótese nula é a hipótese de que a

correlação no Universo é zero � Quando um investigador aplica um teste estatistico indutivo aos dados de uma

investigação, esse teste é um teste de hipótese nula e, quando o valor da estatistica calculada for maior do que um determinado valor, é razoável rejeitar a hipótese nula em favor da hipótese alternativa � pode considerar que a hipótese nula é provavelmente falsa, mas não tem a certeza que o seja

� Quando o investigador decide rejeitar a hipótese nula, essa decisão tem a probabilidade de estar errada � probabilidade de erro do tipo 1

� Quando o investigador decide que a hipótese nula é verdadeira quando ela não o é e, portanto, rejeita incorrectamente a hipótese alternativa da investigação � probabilidade de erro do tipo 2

� A potência de um teste estatístico é a possibilidade de rejeitar a hipótese nula quando esta é falsa


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� Não depende apenas dos factores a e b, estando também relacionada com 3 factores:

� O nr de casos utilizados na análise � O tipo de teste estatístico aplicado � O “tamanho do efeito” (effect size) utilizado na análise

� A potência aumenta quando o tamanho da amostra (N) aumenta � Os vários tipos de testes têm potências diferentes � O “effect size” representa a diferença entre os valores de uma estatística

segundo a hipótese nula e segundo a hipótese alternativa Hipótese alternativa (Hipótese operacional da investigação)

• Como calcular o tamanho adequado da amostra Utilização das “Sample size tables”

� Ajudam na fase do planeamento da investigação porque permitem calcular o tamanho adequado da amostra para várias técnicas estatísticas

Para calcular o tamanho da amostra adequado, o investigador tem de escolher: � O teste que pretende utilizar � O “effect size” que quer usar � O valor de a que quer usar � A potência que quer usar ( a potência é uma compra cara quando o “effect size” é

pequeno) Utilização das “Power tables”

� São úteis para calcular a potência de um teste estatístico depois deste ter sido aplicado

• Um inquérito é um processo em que se tenta descobrir alguma forma de forma sistemática • Um inquérito por questionário é uma técnica de observação não-participante que se apoia numa

sequência de perguntas ou interrogações escritas que se dirigem a um conjunto de indivíduos, que podem envolver as suas opiniões, as suas representações, as suas crenças, etc

• Distingue-se da entrevista porque exclui a interação directa entrevistador/entrevistado • O recurso ao inquérito é necessário sempre que temos necessidade de informação sobre uma

grande variedade de comportamentos de um mesmo indivíduo • Em Ciências Sociais, um questionário é um processo de recolha sistematizada, no terreno, de

dados susceptíveis de poderem ser comparados O que define um inquérito é a recolha sistemática de dados para responder a um

determinado problema (e não a possibilidade de quantificar a informação obtida)

O Estudo Preliminar

• Um estudo preliminar é um estudo de pequena escala feito para fornecer informação relevante para a investigação principal.

• Existem 2 tipos de estudos preliminares: Estudos para auxiliares a elaboração de um questionário novo Estudos para testar um questionário que já existe

3.1. UM ESTUDO PRELIMINAR PARA AUXILIAR A ELABORAÇÃ O DE UM QUESTIONÁRIO NOVO

• Este tipo de estudo é útil quando a investigação principal tem como objectivo a confirmação, ou a extensão de um trabalho na literatura e não existe u questionário adequado à investigação

• A natureza e o objectivo do estudo preliminar O estudo preliminar consiste em escrever e aplicar uma versão preliminar do questionário

final O seu objectivo é selecionar perguntas adequadas para serem incluídas na versão final do

questionário que se pretende utilizar na investigação principal


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• O método do estudo preliminar Quando o questionário a aplicar é constituído por duas partes (quando cada uma das partes

contém as mesmas perguntas, reportando-se a situações diferentes), convém dividir a amostra de casos ao meio

� Pretende-se com isto eliminar o possível enviesamento nas respostas 3.1.2. Um estudo preliminar para estender uma investigação apresentada na literatura

• Utilizada para especificar as variáveis importantes a investigar • É, contudo, necessário efectuar 2 estudos preliminares, visto a literatura não ajudar muito:

Estudo Preliminar (1) � Tem como objectivo encontrar as variáveis importantes a incluir na investigação

principal � É possível utilizar:

� Entrevistas pouco estruturadas � Devem ser aplicadas a uma amostra aleatória pequena extraída do

Universo dos respondentes que se pretende utilizar na investigação principal � Caso contrário, pode introduzir um enviesamento grande na investigação

� As questões devem ser introduzidas de maneira neutra � A informação recolhida deve ser analisada através de uma análise

simples de conteúdo � Discussões em grupo

� É aconselhável limitar a dimensão de cada grupo a cinco ou seis pessoas � Pode dar-se o caso de alguns dos membros não entrar na conversa quando alguns grupos são grandes

� A amostra total das pessoas nos grupos, deve ser representativa do Universo das pessoas que vão participar na investigação principal

� Há 2 formas de “desanuviar o ambiente” e ajudar as pessoas a entrarem nas conversas: � Ser solicitado a cada um dos membros do grupo que se apresente

e permitir que os membros conversem informalmente durante uns minutos

� Colocar umas perguntas gerais, após explicar o objectivo ao grupo, para iniciar a conversa formal

� Os dados devem ser tratados por meio de uma análise simples de conteúdo para encontrar temas comuns

Estudo Preliminar (2) � O seu objectivo é verificar a adequação das perguntas escritas com base na

informação fornecida pela primeiro estudo � Requer 3 passos

� O questionário é aplicado a uma amostra pequena mas representativa do Universo (pelo menos 50 pessoas) � Deve ser aplicado pessoalmente a cada um dos grupos, explicando a razão do estudo

� O investigador deve convidar os respondentes a falarem sobre qualquer problema encontrado no preenchimento do questionário

� O investigador deve fazer uma análise simples dos dados do questionário para a amostra total. Os objectivos desta análise são:

� Verificar quais as perguntas que têm poucas respostas � Examinar a distribuição das respostas para cada uma das perguntas

3.2. UM ESTUDO PARA TESTAR UM QUESTIONÁRIO QUE JÁ EXISTE

• Há 2 situações onde é preciso testar um questionário que já existe: Quando se pretende aplicar o questionário a uma amostra retirada de um Universo diferente

daquele para o qual foi desenvolvido o questionário � O investigador deve mostrar primeiro o questionário a uma pessoa que conheça bem

o tipo de pessoas que fazem parte do Universo novo, e deve pedir a sua opinião sobre a relevância das perguntas do questionário

� Deve escolher uma amostra pequena mas representativa do Universo novo


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� O investigador deve convidar os respondentes a falarem sobre qualquer problema encontrado no preenchimento do questionário

� O investigador deve fazer uma análise simples dos dados do questionário para a amostra total

Quando se pretende traduzir um questionário e testar a tradução � O significado pessoal e o significado comum de uma palavra

� Em cada língua existem 2 significados para as palavras: o pessoal � único pois pertence à pessoa que usa a palavra e o comum � significado partilhado pela pessoa que usa a palavra e pelas outras pessoas

� O problema da polissémia � Uma palavra polissémica é uma palavra que tem vários significados comuns

� O problema de versões diferentes de uma língua � É importante que o tradutor tome em linha de conta a versão da língua em que

foi escrito o questionário original � O problema da linguagem idiomática e da linguagem coloquial

� Uma palavra idiomática é uma palavra para a qual o significado não é logicamente explicável

� Um grande problema na tradução reside no facto de ser dificil encontrar uma tradução correcta de palavras e idiomáticas ou coloquiais (mad � insano � louco � imprudente � zangado)

• Um Método para traduzir, e verificar a tradução, de um questionário Um método de tradução muito utilizado é o método “traduz-retraduz”. Este método é

efectuado em 3 passos: � Passo 1 � A (pessoa portuguesa que conhece inglês) e B (pessoa inglesa que

conhece português) traduzem o questionário para português. O papel de A é fazer a tradução, e o papel de B é o de assistente e consultor para clarificar pequenas diferenças na utilização da língua inglesa

� Passo 2 � Consiste na verificação da tradução do questionário. Pede-se a uma pessoa C para traduzir a versão portuguesa do questionário para inglês. C deve ser uma pessoa inglesa que conheça bem o português

� Passo 3 � A e B comparam a versão original do questionário (escrita em inglês), com a versão inglesa de C. Se as versões forem iguais, ou muito semelhantes, a versão portuguesa pode ser considerada adequada

• Não é fácil elaborar um bom questionário • Devemos testar as Hipóteses operacionais, e estas dependem de 3 aspectos:

A natureza das Hipóteses Gerais Os métodos da investigação Os métodos para analisar os dados

• As Escalas de medida das respostas são muito importantes porque põem constrangimentos sobre os métodos disponíveis para analisar os dados e, portanto, influenciam a definição das Hipóteses Operacionais

• Quando se elabora um questionário tem de ser pegar nas Hipóteses Gerais e decidir não apenas que perguntas utilizar para medir as variáveis a elas associadas, mas também:

O tipo de resposta mais adequado para cada pergunta O tipo de escala de medida a ser associado às respostas Os métodos mais correctos para analisar os dados

4.1. O PLANO DO QUESTIONÁRIO

• Para escrever um bom questionário convém: 1 Listar todas as variáveis da investigação, incluíndo as características dos casos 2 Especificar o nrº de perguntas para medir cada uma das variáveis 3 Escrever uma versão inicial para cada pergunta 4 Pensar cuidadosamente na natureza da primeira Hipótese Geral e nas variáveis e perguntas


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iniciais com ela associadas. Identificar em seguida que tipo de Hipótese se tem � Há 2 tipos de Hipóteses

� Hipóteses que tratam de diferenças entre grupos de casos � Hipóteses que tratam de relações entre variáveis

5 Decidir quais as técnicas estatísticas adequadas para testar a Hipótese e ter em atenção os pressupostos destas técnicas

6 Decidir o tipo de resposta desejável para cada pergunta associada com a Hipótese Geral � Respostas qualitativas descritas por palavras pelo respondente

� “Que pensa sobre o seu chefe de secção?” � Acho que geralmente não é mau, embora tenha favoritos na secção e por vezes

não dê suporte suficiente aos trabalhadores. Mas em geral é justo. Há alguns chefes piores”

� São valores numa escala de medida nominal � Respostas qualitativas escolhidas pelo respondente a partir de um conjunto de

respostas alternativas fornecido pelo autor do questionário � As respostas qualitativas escolhidas pelo respondente dão medidas de variável

numa escala de medida nominal � Respostas quantitativas apresentadas em números pelo respondente

� “Quanto anos tem?” ____ anos � A resposta dá uma medida de variável numa escala de medida de rácio

� Respostas quantitativas escolhidas pelo respondente a partir de um conjunto de respostas alternativas fornecido pelo autor do questionário � “Quantos anos tem?”

Menos de 21 21-40 41-60 Mais de 60

� A escala de medida das respostas é uma escala ordinal 7 Com base nos passos 4, 5 e 6 escrever a Hipótese Operacional 8 Considerar as perguntas iniciais associadas com a 1ª Hipótese Operacional e poli-las por

forma a chegar a versões finais para incorporar no questionário 9 Verificar se as versões finais das perguntas e das respostas ainda estão adequadas para

testar a Hipótese Operacional 10 Repetir os passos 3 – 9 para outras Hipóteses Gerais 11 Escrever as instruções associadas com as perguntas para informar o respondente como

deve responder 12 Planear as secções do questionário

4.2. A PRIMEIRA SECÇÃO DO QUESTIONÁRIO: AS CARACTER ÍSTICAS DOS CASOS

• Chamam-se “casos de investigação” aos respondentes ao questionário • Como escolher as características que precisa de medir?

Devemos recolher apenas as características dos casos estritamente relevantes Numa investigação feita como parte de uma tese, teremos dificuldade em justificar a inclusão

de questões desnecessárias Para a escolha das características devemos considerar:

� Todas as hipóteses da investigação � Os detalhes dos casos requeridos para descrever a amostra e replicar a investigação

4.2.1. Como medir as características dos casos

• “Quantos anos tem?” _39_ anos

Menos de 21 21-40 41-60 Mais de 60

• É preferível usar uma resposta escrita em números porque este tipo de resposta tem 2 vantagens:

É medida numa escala de rácio Este tipo de resposta é mais flexível (é possível transformar em categorias os valores

escritos, mas nunca é possível transformá-los em valores exactos)


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4.3. COMO ESCREVER (E COMO NÃO ESCREVER) PERGUNTAS 4.3.1. Objectivos gerais das perguntas

• É preciso pensar cuidadosamente sobre o objectivo geral (o tipo de informação que quer solicitar) de cada uma das perguntas que está a inserir no questionário

• Se as perguntas não estiverem bem escritas e não apresentarem objectivos gerais bem definidos, é muito fácil interpretar as respostas de maneira errada

4.3.2. Perguntas para solicitar factos

• Muitas vezes os autores dos questionários pedem: Informação que o respondente não está interessado em fornecer Detalhes desconhecidos pelos respondentes Detalhes que obrigam os respondentes a gastar muito tempo na recolha de informação para

preencher o questionário • Quanto mais realista for o questionário, maior será a cooperação dos inquiridos • A cooperação é muito importante quando:

O investigador quer retirar uma amostra aleatória de casos O questionário foi enviado pelo correio

4.3.3. Perguntas gerais e perguntas específicas

• O investigador deve pensar bem se quer informação do tipo geral ou do tipo específico • Não é possível fazer inferências correctas sobre atitudes, opiniões, satisfações ou gostos específicos a

partir das respostas dadas às perguntas gerais 4.3.4. Perguntas abertas e perguntas fechadas

• Perguntas abertas – a resposta é construída e escrita pelo respondente Proporciona respostas de maior profundidade Contudo, tem como desvantagem, poder obter-se um variado tipo de respostas, dependendo da

pessoa que responde ao questionário “Em que medida está satisfeito ou insatisfeito com o seu chefe de secção?”

� Em geral estou satisfeito como ele, muito embora ele tenha os seus favoritos na secção e nem sempre….”

• Perguntas fechadas – o respondente escolhe de entre as alternativas apresentadas As respostas permitem a comparação com outros instrumentos de recolha de dados “Em que medida está satisfeito ou insatisfeito com o seu chefe de secção?”

Muito Insatisfeito Insatisfeito Nem satisfeito Nem insatisfeito

Satisfeito Muito satisfeito

A diferença situa-se na forma como a resposta é dada

4.3.4.1 As vantagens e desvantagens das perguntas abertas e das perguntas fechadas Vantagens Desvantagens Perguntas abertas - Podem dar mais informação

- Informação mais rica e detalhada - Informação inesperada

- Interpretação das respostas - Mais demorado - Mais um investigador para a codificação - Respostas mais difíceis de analisar

Perguntas fechadas - Possível analisar de forma sofisticada - Possível aplicar análise estatística - Maior obejctividade

- Informação pouco rica - Respostas conduzem a respostas simples demais

Questionário de perguntas abertas usado quando:

• Investigador não tem tempo nem facilidade para efectuar entrevista


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• Não existe literatura sobre o tema ou quando a mesma não dá informação sobre as variáveis • Investigador pretende informação qualitativa

Antes de escrever perguntas abertas, o investigador deve pensar como vai analisar as respostas

Se não tiver tempo de aplicar uma “análise de conteúdo” (ou outro tipo de análise), deve evitar usar muitas perguntas abertas

Questionário de perguntas fechadas usado quando:

• O investigador conhece bem a natureza das variáveis • Investigador pretende informação quantitativa • Quer utilizar um conjunto de perguntas para criar uma nova variável.

Tipos de questões fechadas � Questões de resposta única � Questões de resposta múltipla � Classificação

Questionário (Misto) de perguntas abertas e fechadas usado quando:

• Investigador pretende informação qualitativa para complementar e contextualizar a informação quantitativa obtida pelas outras variáveis

4.3.5. Extensão e clareza das perguntas

• A clareza está inversamente relacionada com a extensão da questão • Antes de escrever as perguntas devemos pensar quem é que as tem de responder, quais são as

habilitações literárias das pessoas. • No fim, reler o questionário de modo a verificar se as mesmas são compreensíveis. • Evitar termos técnicos e perguntas muito longas • Usar palavras simples.

Sempre que seja possível evitar o uso de termos técnicos, devemos escrever perguntas curtas,

usando palavras e sintaxe simples

4.3.6. Falhas vulgares a evitar 4.3.6.1 Perguntas múltiplas

• Uma pergunta com duas ou mais perguntas (ex. Na sua empresa o GRH está a promover cursos de formação? – 1 – a sua empresa tem GRH e 2 – a sua empresa tem cursos de formação?

• Convém verificar sempre que as perguntas escritas não são perguntas múltiplas 4.3.6.2 Perguntas que usam uma mistura de conjunções e disjunções

• “Os produtos da sua empresa vão para França e Alemanha ou Itália?” SIM NÃO

O significado da resposta “sim” é ambíguo, e a forma da pergunta absurda Devemos evitar escrever perguntas com uma mistura de conjunções e disjunções.

Caso seja obrigatório usá-las, elas devem ser escritas de uma maneira clara 4.3.6.3 Perguntas não-neutras

• Não devem convidar a uma resposta • Perguntas que só se referem ao lado positivo (ou negativo) de uma variável bipolar • Perguntas que contém informação persuasiva – forma de pressão psicológica � “É normal que os

empregados estejam insatisfeitos com o chefe de secção. Concorda com eles?” • Perguntas que contenham adjectivos quantitativos � “Acha que o seu chefe é sempre simpático” • Perguntas que solicitem respostas estereotipadas � “Acha que os estrangeiros podem

compreender bem o clima organizacional das empresas portuguesas?” • Perguntas que provavelmente solicitam respostas socialmente desejáveis � “Acha que é

importante ser leal aos seus colegas?”


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• Perguntas que solicitem concordância com um dado pressuposto � “Gosta do seu chefe de secção, não gosta?”

O investigador deve verificar sempre que as perguntas do seu questionário são NEUTRAS

Deverá reler o questionário após uns dias da sua elaboração e colocar-se no lugar do respondente 4.3.6.4 Perguntas indefinidas

• É pergunta vaga • O respondente é que tem de definir o significado da pergunta � “Que tipos de programas de

televisão mais prefere? (Filmes – concursos – Desporto – Notícias – Entrevistas) � pode escolher mais que uma opção”

• É da responsabilidade do investigador escrever as perguntas de maneira clara e bem definida • Não é adequado deixar o respondente tomar a decisão

Tipos de inquéritos em Ciências Sociais

• Podemos diferenciar os inquéritos segundo 2 variáveis: O grau de directividade das perguntas A presença ou ausência do investigador no acto da inquirição

Perguntas Investigador Presente

Investigador Ausente (Interacção indirecta)

Menos directivas A – Entrevista pouco estruturada C – Questionário pouco estruturado Mais directivas B – Entrevista estruturada D – Questionário estruturado

Perguntas que integram um questionário:

• Perguntas de identificação Idade, género, profissão, etc

• Perguntas de informação Colhem dados sobre factos e opiniões do inquirido

• Perguntas de descanso Introduzem uma pausa e mudam de assunto

• Perguntas de controlo Destinadas a verificar a veracidade de outras perguntas

Diversidade dos canais de comunicação

• Os questionários podem ser enviados por: Correio � devidamente endereçado e selado para evitar as não respostas Por portador � exige a preparação de quem os leva Circuitos burocráticos � evitar que a imagem do investigador fique colada à do grupo a

que pertence de modo a evitar a falsidade das respostas Via telemática � não está acessível a todos Comunicação oral � Entrevista � administração directa do questionário

� Problemas da interacção directa � Influência do entrevistador no entrevistado � Diferenças que entre eles existem (de género, de idade, sociais e culturais) � Sobreposição de canais de comunicação.

Comunicação não oral � Questionário � Administração indirecta Prevençao das não-respostas

• Um dos maiores problemas nos questionários são as não-respostas • Tal pode dever-se aos seguintes motivos:

Natureza da pesquisa � Se for útil para o inquirido, a taxa de respostas aumenta

Tipo de inquirido � Os inquiridos com maiores habilitações académicas respondem com mais

frequência Sistema de perguntas

� Quanto mais simples for, mais respostas se obtém


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Instruções claras e acessíveis � Quanto mais fáceis forem, mais respostas se obtém

Estratégias de reforço � Cartas aos não-respondentes dando uma 2ª oportunidade; cartas de anúncio do

lançamento do inquérito, etc Fases essenciais de preparação e realização de um inquérito por questionário:

• Planeamento do inquérito Problemas a estudar Tipo de informação a obter Definição dos objectivos do inquérito Construção de uma amostra representativa da população a entrevistar etc

• Preparação do instrumento de recolha de dados Redação do objecto do questionário Linguagem acessível ao respondente Realização de pré-testes para ensaio do tipo, forma e ordem das questões

• Trabalho no terreno Recolha de dados Aspecto gráfico Problemas relacionados com o envio e devolução dos questionários

• Análise dos resultados Codificação das respostas Apuramento e tratamento da informação Elaboração das conclusões fundamentais a que o inquérito tenha conduzido

• Apresentação dos resultados Redação de um relatório de inquérito

Cuidados a ter na construção de um inquérito por questionário QUANTO ÀS PERGUNTAS

• Reduzidas ao Q.B. • Tanto quanto possível fechadas • Compreensíveis para os inquiridos • Não ambíguas ou com leituras subjectivas • Evitar indiscrições gratuitas (evitar perguntas melindrosas e indiscretas) • Confirmar-se mutuamente (construindo perguntas de controlo) • Abrangerem todos os pontos a questionar (deve verificar antes do lançamento do questionário) • Relevantes relativamente à experiência do inquirido (questionar sobre coisas que eles sabem)

QUANTO À APRESENTAÇÃO DO QUESTIONÁRIO • Apresentação do investigador • Apresentação do tema • Instruções precisas quanto ao seu preenchimento • Envelope selado para resposta • Qualidade e cor do papel • Disposição gráfica • Quadros e escalas • Número de folhas

Explicar a necessidade do uso do pré teste

• Garantir a sua aplicabilidade no terreno • Avaliar se está de acordo com os objectivos inicialmente formulados pelo investigador • Verificar:

Compreensão das questões Se as questões fechadas cobrem todas as respostas típicas Perguntas inúteis, inadequadas à informação pretendida, demasiado difíceis ou a que um

grande número de sujeitos se recusa a responder Se faltam perguntas relevantes


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Se os inquiridos não considerarão o questionário demasiado longo, aborrecido ou difícil ou violador da sua privacidade

Descrever o processo de pré-testagem

• Aplicar a um pequeno número de pessoas que conheçam o tema do questionário • Aplicar a uma pequena amostra de indivíduos pertencentes à população do inquérito, mas que não

façam parte da amostra seleccionada, ou a uma população similar caso o questionário seja para toda a população � devem efectuar observações, indicar as dificuldades

• Efectuar a redefinição do questionário definitivo • Enviar o questionário usando os canais de comunicação.

Identificar as actividades a desenvolver após a recepção dos questionários

• Analisar os questionários recebido e avaliar a fiabilidade das respostas e codificar as respostas de perguntas abertas

• Tratamento e análise dos dados por via manual ou informática, preferível a 1.ª Vantagens e desvantagens de um inquérito por questionário

• Vantagens Torna possível a recolha de informação sobre um grande nrº de indivíduos Permite comparações precisas entre as respostas dos inquiridos Possibilita a generalização dos resultados da amostra à totalidade da população

• Desvantagens O material recolhido pode ser superficial As respostas podem dizer mais respeito ao que “as pessoas dizem que pensam” do que as

que na realidade pensam Comparar as virtualidades e limitações dos inquéritos por entrevista e por questionário

Técnica Virtualidades Limitações

Inquérito por entrevista

• Flexibilidade (tempo de duração, adaptação a novas situações e a diversos tipos de entrevistados)

• Profundidade (Permite observar o entrevistado e colher informações íntimas ou de tipo confidencial)

• Requer maior especialização do investigador

• Custa mais caro • Gasta mais tempo

Inquérito por questionário

• Maior sistematização • Maior simplicidade de análise • Maior rapidez na recolha e análise

de dados • Mais barato

• Tem mais dificuldades de concepção

• Não é aplicável a toda a população • Elevada taxa de não respostas

Perguntas fechadas

• Escolher respostas alternativas • Numerá-las • Associar uma escala de medida.

Tipos de Escala • Escalas nominais

Conjunto de respostas qualitativamente diferentes e mutuamente exclusivas (Ex. Sim, Não / Masculino, Feminino; / Gerente, Técnico, Administrativo, Operário)

Calcula-se a frequência de respostas em cada categoria. Não se usa médias para medir uma variável, neste tipo de escala


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O valor médio é uma estatística “absurda” quando se usa uma escala nominal para medir uma variável

Técnicas estatísticas para analisar respostas dadas numa escala nominal � Fornecem dados na forma de frequências � As adequadas são principalmente as técnicas não paramétricas � Análises simples univariadas e bivariadas � Software SPSS � Teste consoante os tipos de medida e a natureza da investigação.

• Escalas ordinais Admitem uma ordenação numérica das suas categorias. Existe uma relação entre as respostas alternativas mas não é possível medir a magnitude

entre elas. Permitem a ordenação das respostas Existem dois tipos de perguntas para escalas ordinais e os seus métodos de análise são

diferentes: � Pergunta do tipo 1

� Só há uma variável (Importância atribuída) � Um conjunto de itens e o respondente avalia uns em relação aos outros � Ordena os itens

Ter trabalho interessante 2 Ter ordenado alto 3 Ter chefe simpático 1

� Desvantagens: � Este tipo de perguntas não nos dá informação detalhada � Não permitem que se possa medir a amplitude das diferenças entre as

categorias � Os métodos estatísticos são relativamente restritos

� Pergunta do tipo 2 � Avalia um só item (emprego) em termos de uma variável (Muito satisfeito /

Insatisfeito / Nem satisfeito, nem insatisfeito / satisfeito / Muito satisfeito) Técnicas estatísticas para analisar respostas dadas numa escala ordinal

� Pergunta do tipo 1 � Análise da variância de Friedman

� Testa a hipótese dos totais de cada item serem iguais para as categorias apresentadas.

� Para cada caso coloca-se os valores numéricos dos itens, num quadro e depois aplica-se o SPSS.

� O valor da variância só indica a semelhança ou não dos itens, não indica como eles diferem entre si. Deve evitar-se perguntas deste tipo

� Pergunta do tipo 2 � As Escala ordinais ligadas com este tipo de perguntas, denominam-se

Escalas de avaliação � São usados Métodos paramétricos para analisar as respostas dadas (teste t,

ANOVA, correlações do tipo Pearson e análises multivariadas – análise factorial, análise discriminante, etc.)

� Os dados devem estar de acordo com os pressupostos dos Métodos paramétricos:

� Distribuições relativamente normais � Homogeneidade de variâncias � Relações lineares entre variáveis no caso de correlações do tipo

Pearson ou regressão linear. � Uma escala ordinal não tem que ser obrigatoriamente uma escala de

avaliação. � Uma escala ordinal não permite determinado tratamento estatístico,

nomeadamente médias, desvio-padrão, etc.. � No entanto, podemos transformar em numérica uma escala ordinal que seja

de avaliação (ex: muito satisfeito, satisfeito...) dando a cada posição um número, e a partir daí tratar essa ordinal como «de avaliação» na medida em


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que pode ter um tratamento parecido à das quantitativas apesar de ser ordinal (qualitativa).

• Escalas métricas Escalas de intervalo

� Pouco usadas em ciências sociais � Admitem uma ordenação numérica das suas categorias � Existem diferenças iguais entre variáveis medidas (Ex. Escalas de temperaturas a

diferença entre ºC e ºF é igual em todos os valores de ºC e ºF) � Problema: O valor “Zero” é arbitrário � não indica ausência de variável, logo não

é possível fazer inferências sobre os rácios de valores na escala. � Técnicas estatísticas para analisar respostas dadas numa escala de intervalo

� Métodos paramétricos ou não paramétricos, mas é preferível os paramétricos Escalas de rácio

� Admitem uma ordenação numérica das suas categorias � Existem diferenças iguais entre variáveis medidas � O valor “Zero” não é arbitrário � é absoluto ou real � é possível efectuar-se

inferências sobre um rácio entre os valores (Ex. Transformação de quilómetros em milhas, quando as escalas são numa ou noutra. Em ciências sociais – Tempo; distância; frequência; dinheiro; Numerosidade)

� Técnicas estatísticas para analisar respostas dadas numa escala de rácio � Métodos paramétricos � os dados devem estar de acordo com os

pressupostos dos Métodos paramétricos: Identificar a diferença entre «escalas de avaliação» e escalas de intervalo ou rácio

Escalas de avaliação Escalas de intervalo ou rácio.

- Tem características de uma escala de ordem. - Não tem características de uma escala de intervalo. - Não tem características de uma escala de rácio. - Escala de avaliação só é uma escala de ordem disfarçada de escala métrica.

- Tem características de uma escala de ordem. - Não tem características de uma escala de intervalo. - Não tem características de uma escala de rácio.

• As medidas paramétricas � São as que obedecem rigorosamente a determinados parâmetros:

Ser rácio Ter mais de 30 casos Apresentar uma distribuição normal Ter igualdade de variâncias

• As não paramétricas � São medidas alternativas, com cálculo diferente e que têm em conta o facto de um dos parâmetros não se aplicar à variável ou variáveis a ser(em) testada(s).

6.1 RESPOSTAS ALTERNATIVAS NAS “ESCALAS DE AVALIAÇÃ O” 6.1.1. Tipos gerais de respostas alternativas

• As respostas podem ser usadas para um conjunto de perguntas: Respostas sobre quantidade (Muito pouco, Pouco; Médio, Muito; Bastante) Respostas sobre Frequência (Nunca, raramente, às vezes, muitas vezes, sempre) Respostas sobre Avaliação (muito mau, mau; razoável, bom, muito bom) Respostas sobre Probabilidade (Impossível, pouco provável, provável, muito provável,

certo) � pouco utilizada. • Os valores numéricos associados às respostas devem manter uma ordem

Os respondentes preferem escalas de resposta que utilizem números positivos e há pessoas que não compreendem bem os números negativos


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6.1.2. Respostas alternativas

• “Respostas de alfaiate” Respostas alternativas especificamente para a pergunta

6.1.3. Vantagens e desvantagens das respostas alternativas gerais e das respostas alternativas “do alfaiate”

Respostas alternativas Vantagens Desvantagens

Gerais • Questionário parece mais curto – aumenta a

cooperação dos inquiridos; • Utilização de métodos estatísticos sofisticados

• Respostas pouco ricas e detalhadas.

Respostas alternativas do

alfaite

• Nem sempre é possível utilizar as respostas alternativas gerais

• Respostas ricas e detalhadas

• Nem sempre podem ser tratadas como uma variável continua por isso devem efectuar-se o tratamento como para uma escala nominal. Ou seja usar métodos não paramétricos.

• Questionário parece mais longo – dificulta a cooperação dos inquiridos;

6.1.4. O número de respostas alternativas (Varia entre 2 e 9) • Depende:

Objectivo da pergunta � Solicita factos quantitativos � pergunta aberta ou pergunta fechada e aqui

pergunta-se a um grupo de respondentes qual a gama ideal de respostas. Forma da pergunta

� Solicita factos � Se permitir apenas duas respostas possíveis, o investigador deve utilizar apenas 2 respostas alternativas (sexo do chefe de secção: masculino / feminino)

� Solicita uma opinião � Não nos devemos cingir a apenas 2 alternativas, pois os respondentes querem mais opções (Gosta do seu chefe? Não, detesto-o / Não, não gosto dele / Nem gosto, nem desgosto / Sim, gosto dele / Sim, gosto muito dele)

Natureza dos respondentes � Se tiver baixa escolaridade não deve ter muitas alternativas � Alta escolaridade por ter sete alternativas

6.1.4.1 O número de respostas alternativas – par ou impar?

• Impar Nas respostas de atitude, opinião e satisfação os inquiridos tem tendência á resposta

conservadora (não responde, responde à do meio ou dá respostas erradas) • Par

Tende a forçar uma resposta (origina respostas negativas) Se o questionário for anónimo e não tiver perguntas sensíveis é preferível utilizar impares

as alternativas. O questionário não necessita o mesmo número de respostas, pode variar consoante a

pergunta. 6.2 PROBLEMAS COM AS RESPOSTAS ALTERNATIVAS 6.2.1. Confusão nos tipos de respostas alternativas

• As respostas “raramente”, “às vezes” e “sempre”, indicam frequência • As respostas “pouco” e “muito” indicam quantidade • Verificar sempre se não se está misturar dois tipos de resposta (frequência, quantidade…) na

mesma escala 6.2.2. Gama de respostas alternativas demasiado restritas

• O respondente tem poucas alternativas para a sua resposta. Por vezes não sabe o que responder (Ex. “A gerência da empresa é?” � Boa / Muito boa / Excelente)


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6.2.3. Respostas alternativas sem descrições • Apenas tem números, não se sabe o que quer dizer cada um, não há garantia que todos entendam

os valores da mesma maneira (Ex. “A sua formação na empresa tem sido…?” � 1 2 3 4 5) 6.2.4. Respostas alternativas parcialmente descritas

• Escalas com descrições nos extremos � não há garantia que todos entendam os valores da mesma maneira (1 - Muito mau / 2 / 3 / 4 / 5- Muito bom)

• Não devem ser utilizadas pois os respondentes podem não estar habituados a responder a escalas de respostas em questionário, ou não ter habilitações literárias suficientes)

6.3. Respostas “Não Sei”

• Quando as perguntas para solicitar opiniões ou atitudes sobre assuntos precisam de conhecimento específico, é preferível escrever duas perguntas: uma para investigar o conhecimento e outra para investigar opiniões ou atitudes.

6.4. Perguntas que permitem respostas múltiplas

• (Ex.: “na sua empresa quem decide as necessidades de formação?” � O Director de Recursos Humanos / O Chefe de Secção / O Administrador / Outro)

7.1. O QUE É UMA VARIÁVEL LATENTE?

• Variável que não pode ser observada nem medida directamente mas que pode ser definida a partir de um conjunto de outras variáveis que medem qualquer coisa em comum.

Exemplos: � 1 � Traços de personalidade; � 2 � Atitudes sociais; � 3 � Satisfação no trabalho.

• Avaliamos variáveis que se encontram correlacionadas entre si e que medem uma variável em comum � Variável latente

7.2. COMO MEDIR UMA VARIÁVEL LATENTE ATRAVÉS DE UM QUESTIONÁRIO?

• As variáveis que ajudam a medir a variável latente designam-se “variáveis componentes” pois compõem a variável latente.

• As perguntas de um questionário para medir variável latente designam-se “itens no questionário” • Passos para construção de um questionário para medir V. latente:

Selecção dos itens apropriados � Definição de um conjunto de variáveis componentes � Para cada uma definir 4 a 6 itens. Estes itens devem ter a forma de perguntas

fechadas com 5 respostas alternativas. (medição de atitudes – escala de likert – duas partes com metade de afirmações positivas e outra com afirmações negativas)

� Aplicar o conjunto de itens a pelo menos 100 pessoas � Definir para cada item os valores � Temos de definir se um valor elevado

corresponde a concordância a discordância, para assim podermos definir a escala para itens positivos ou negativos

� Para cada pessoa temos um VALOR TOTAL � Cálculo das correlações ITEM-TOTAL � correlações entre os valores atribuídos a

cada item e o valor total para o conjunto de itens. � Se pretendemos medir uma atitude deve existir uma correlação entre os

itens e o total e a correlação deve ser estatisticamente significativa. � Uso do SPSS.

� Calcular as correlações entre itens. � Deve ser elevada a correlação pois estamos a medir algo em comum. Logo

devem ser positivos e significativos.


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� Análise das correlações entre itens e correlações do item-total. � Remove-se do questionário os que não apresentam correlações elevadas e

significativas com o VALOR TOTAL bem como os que não se correlacionam com os restantes itens.

� Porque normalmente tem de ser retirados itens é preferível colocar sempre mais dois itens para poupar tempo.

� Análise de todos os itens e seleccionar para cada variável componente em igual número.

� Questionário unidimensional – mede apenas uma variável Latente Determinação da adequabilidade do questionário

� FIABILIDADE � Uma medida latente é fiável se for consistente e pode ser definida de 3

maneiras diferentes: � Consistência em termos de estabilidade temporal das medidas da

variável latente � valores iguais de questionário em momentos diferentes no tempo.

� Consistência em termos de equivalência das medidas da variável latente obtidas por versões alternativas � valores iguais em questionários equivalentes mas que medem a mesma variável e o mesmo n.º de itens, usam métodos distintos.

� Consistência interna (split-half) � questionário dividido em duas partes iguais, existe consistência se as duas partes apresentarem valores iguais.

� Nem sempre se verifica a consistência exacta. � Erro amostral no Processo de amostragem devido a variação observadas

na medição de um variável. latente. Este erro varia de acordo com 2 factores: � Características da pessoa que são estáveis e constantes � valor

estável e típico � VALOR CORRECTO � Características da pessoa que não são estáveis � ERRO DE

MEDIÇÃO � Definição técnica de fiabilidade

� Valor observado = Valor correcto – Erro de medição � Fiabilidade = Variância dos valores correctos / Variância dos

valores Observados � Fiabilidade = 1 – (Variância do Erro de medição / Variância dos

valores Observados) � Fiabilidade = O (Zero) - Fiabilidade Perfeita ou seja não existe

erro de medição. � Métodos para estimar a fiabilidade

� Estimação da fiabilidade do tipo “estabilidade temporal” (Test Retest Reability) � Aplicar 2 vezes o questionário � Aplicar 2 vezes a mesma amostra � Amostra com 100 pessoas, 200 ou mais � Intervalo de tempo não fixo � preferível uma semana ou um

mês � Amostra escolhida aleatoriamente do universo � Coeficiente de fiabilidade do tipo “Estabilidade temporal” é

dado pela correlação entre os valores dos dois questionários � Estimação da fiabilidade do tipo “versões equivalentes”

(Equivalent Forms Reability ou Paralell Forms Reability) � Duas versões do questionário � Mesma amostra � tamanho e natureza da amostra para

estimar fiabilidade do tipo “Estabilidade temporal” � A fiabilidade é estimada pelo coeficiente de correlação entre

as duas versões.


25

� Menor valor de coeficiente em relação aos restantes, pois existem momentos diferentes.

� Estimação da fiabilidade do tipo “consistência interna” (Split Half) � Aplicar uma vez o questionário � Divide-se o questionário em duas partes iguais � Calcula-se os valores para cada parte � A fiabilidade é estimada pelo coeficiente de correlação entre

os valores das duas partes � DOIS PROBLEMAS:

• Quanto menor o tamanho de uma amostra maior o erro amostral. Logo é possível efectuar uma correcção ao coeficiente de fiabilidade � Correcção “ spearman-brown prophecy formula”

• Existem diferentes maneiras de dividir o questionário logo reduz a confiança no método split-half � Coeficiente alfa

• Alfa é o maior valor em relação aos restantes � Comparação dos coeficientes de fiabilidade

� O valor de fiabilidade é estimado e não medido pois não existem amostras perfeitas.

� Os coeficientes variam de amostra para amostra � Fiabilidade de perguntas

� Fiabilidade de uma pergunta fechada � Refere-se à consistência das respostas dadas à pergunta. � Medida através:

• Coeficiente de estabilidade temporal Aplicar a mesma pergunta a uma amostra em

períodos do tempo diferentes e calcular o coeficiente de correlação entre as duas respostas

Desvantagem: Requer muito tempo e muito esforço.

Vantagem: para questões importantes. � Equivalência das respostas dadas a duas versões da pergunta

� Duas versões de uma pergunta no mesmo questionário e aplicar a uma amostra de pessoas.

� Perguntas com palavras diferentes e separadas no questionário.

� Calcular o coeficiente de correlação entre as duas respostas no mesmo questionário.

� Fiabilidade de uma pergunta aberta (Fiabilidade de concordância) � Para respostas a perguntas abertas é necessário recorrer, por

vezes, a outro avaliador, e a fiabilidade é tanto maior quanto mais concordantes forem as opiniões.

� Para calcular esta fiabilidade usam-se 2 métodos: • Usam-se correlações • Usam-se percentagens (quando existe concordância na

opinião • O método das percentagens não considera as

concordâncias ocorridas por acaso. • Neste caso é possível efectuar a correcção �

COEFICIENTE KAPPA � No caso de perguntas de resposta aberta é aconselhável

efectuar uma grelha de respostas, ou tipo de respostas., neste caso a concordância aumenta pois são usados os mesmos critérios.

� CONCLUSÃO SOBRE FIABILIDADE :


26

1. Não devem tirar-se conclusões sobre uma variável latente se não tem fiabilidade adequada

2. Se: Maior que 0,9 – Excelente Entre 0,8 e 0,9 – Bom Entre 0,7 e 0,8 – Razoável Entre 0,6 e 0,7 – Fraco Abaixo de 0,6 – Inaceitável

3. O valor de alfa aumenta com o n.º de itens no questionário e correlações mais elevadas entre os itens

4. O Coeficiente de fiabilidade “Split-Half” pode ser calculado através do SPSS

� VALIDADE � A existência de fiabilidade adequada é necessária, mas não é suficiente

para garantir validade adequada. � A medida tem validade se for uma medida da variável que o investigador

pretende medir. � Tipos de validade

� Validades de Conteúdo � Os itens formam uma amostra representativa de todos os

itens disponíveis para medir os aspectos das componentes. � 1º � Utilizar a literatura para escrever uma lista de todas as

componentes da variável latente � 2º � Para cada componente definir os aspectos relacionados � 3º � Para cada aspecto escrever os itens para o medir � 4º � Comparar os itens do questionário com a lista anterior

� Validade teórica � Se o questionário for uma boa medida de variável latente que

se pretende medir. � Validade convergente

� Uma medida da variável latente tem validade convergente se a medida concordar bem com outras medidas adequadas da variável latente

� Validade discriminante � Uma medida da variável latente tem validade discriminante

se não estiver correlacionada significativamente com outras variáveis que, teoricamente, não estão relacionadas com a variável latente.

� Validade Factorial � Através da análise factorial � temos várias medidas para a

variável latente, que devem medir uma coisa em comum, logo a análise factorial resulta num só factor que representa a natureza essencial da variável latente.

� Deve existir correlação entre o factor e a variável latente. � Validade prática � dois métodos

� Método da validade preditiva • Validade que uma medida tem de predizer valores noutra

variável (Ex. uso de um teste sob a forma de questionário para seleccionar pessoas)

� Método da validade simultânea


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8.1. A INTRODUÇÃO DO QUESTIONÁRIO

• É usual colocar-se uma pequena introdução no início da primeira página do questionário. • Vaie a pena escrevê-la cuidadosamente porque isto vai ser a primeira coisa que um potencial

respondente vai ler. • É útil que na introdução sejam incluídos os seguintes aspectos:

Um pedido de cooperação no preenchimento do questionário � Se o questionário não requerer muito tempo para ser preenchido, convém que tal

seja referido, dando uma estimativa realista do tempo � Se for anónimo deve-se dizer isso no pedido de cooperação para se obter mais

respostas A razão da aplicação do questionário

� Basta referir apenas qual o objctivo principal do questionário Uma apresentação curta da natureza geral do questionário

� A descrição deve ser clara e breve � É útil que seja referida a natureza da informação solicitada no questionário

O nome da Instituição (faculdade, centro de Investigação) � Não é boa ética esconder a razão do questionário.

Uma declaração formal da confidencialidade das respostas � Deve referir-se que os dados vão ser tratados de forma confidencial, não sendo

mencionados, nomes individuais nem de empresas aquando os resultados. Uma declaração formal da natureza anónima do questionário

� Frisar com palavras mais formais 8.2. O «LAYOUT» DO QUESTIONÁRIO

• É muito importante prestar atenção ao "layout» do questionário porque um layout claro e atraente aumenta a probabilidade de obter a cooperação dos respondentes.

• Perante um questionário curto e um «layout» esteticamente atraente, é mais provável que o potencial respondente fique um actual respondente.

8.2.1. Clareza e tamanho do questionário

• Deve-se estabelecer um compromisso entre a clareza do layout e o tamanho do questionário • Para que seja claro, o layout precisa de espaços adequados entre as perguntas (e dentro das escalas

de resposta). • É importante não reduzir o comprimento do questionário utilizando um tamanho de

caracteres muito pequeno. Muitas pessoas vão, provavelmente, sentir-se enganadas e a possibilidade de cooperação ficará muita reduzida.

8.2.2. As secções e as perguntas do questionário

• Quando as perguntas de uma secção não estiverem colocadas num só bloco, é conveniente utilizar uma tabela de números aleatórios para escolher a posição das perguntas no questionário.

8.2.3. Instruções

• É muito importante dar instruções adequadas aos respondentes, e é especialmente importante dar Instruções novas sempre que se muda a forma das perguntas.

• Nunca se deve assumir que os respondentes saibam como responder às perguntas. 8.3. A aparência estética do questionário

• A aparência estética do questionário é muito importante. • Um questionário que tenha uma aparência esteticamente atraente, aumenta a probabilidade de que

o potencial respondente: «compre» o questionário e o preencha. 8.4. A verificação final do questionário

• Em todos os tipos de questionário ê muito útil pedir, a pelo menos uma pessoa, e de preferência a duas ou três, para o ler e dar a sua opinião sobre a clareza e compreensão do mesmo.

• Em geral, o tempo gasto em consulta para verificar o questionário é tempo bem gasto.


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• Um relatório é uma comunicação escrita e há vários tipos de relatório, consoante o “alvo” que o escritor pretende atingir, ou seja, consoante o contexto em que o relatório é escrito a o tipo de leitor a quem é dirigido.

• Em termos de um relatório sobre uma investigação empírica, podemos distinguir três tipos principais de relatório:

Um relatório académico extenso (por exemplo, uma tese de final de Licenciatura, de Mestrado ou Doutoramento).

Um relatório académico curto (por exemplo, um artigo para publicar numa revista académica).

Um relatório interno (i.e., um relatório escrito por um executivo de uma instituição, para o Administrador ou outro responsável da instituição).

• Um relatório académico curto assemelha-se, na sua estrutura e estilo, a um relatório académico extenso, embora o seu conteúdo tenha necessariamente de ser mais condensado porque, normalmente, o editor de uma revista académica não aceita artigos com mais de 30 páginas (mas há excepções).

15.1. O PROCESSO DE COMUNICAÇÃO

• Processo ORIGEM da comunicação (relatório escrito) � autor � informação (pensamentos,

ideias, etc.) � comunica ao seu leitor � Receptor da comunicação. Para comunicar com o Receptor � o autor tem de codificar a sua informação na forma

de palavras � tem de transmitir as suas palavras pelo canal (relatório escrito). As palavras escritas são descodificadas pelo Receptor quando este ler o relatório e o

processo de descodificação é, essencialmente, um processo em que o Receptor interpreta o significado das palavras escritas.

O grau de informação recebida pode ser 100% da informação transmitida pelo autor e, neste caso, o Receptor compreende perfeitamente a «mensagem» do autor.

Ou pelo contrário pode a mensagem não ser recebida na perfeição � pode acontecer devido a ruído no canal, onde «ruído» é qualquer coisa que impede a transmissão perfeita de informação.

� Ruído interno (ex. equipamento defeituoso) � Ruído externo (ex. Mau tempo)

15.1.1. Tipos de comunicação

• As comunicações entre as pessoas podem ser: Verbais

� transmitem conceitos intelectuais complexos � factos, ideias, pensamentos, crenças e memórias, embora possam comunicar atitudes, emoções, sentimentos e desejos

� As comunicações verbais podem ser classificadas (escritas e orais) em dois tipos básicos: � Comunicações de DOIS SENTIDOS

� A comunica com B e B comunica com A (Ex. conversa, troca de cartas)

� Vantagem: � Pode ser comunicado de ambas as partes a informação não

compreendida (Feedback) � Existência de "feed-back" facilita muito a eficácia da

comunicação. � Comunicações de UM SENTIDO

� A comunica com B e B não comunica com A (Ex. Livro) � Desvantagem:

� Inexistência de «feed-back" pode reduzir a eficácia da comunicação


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Não-verbais � Transmitem emoções, sentimentos e atitudes � Servem também para acentuar comunicações verbais (gestos dos políticos na tv)

15.1.2. «Ruído» numa comunicação por relatório escrito

• O “ruído” é qualquer coisa que impede a transmissão perfeita da informação. • Num relatório escreito é algo que reduz a compreensão do leitor • O Relatório escrito de uma investigação empírica é uma comunicação de um só sentido e,

portanto, o autor não tem possibilidade de obter «feedback do leitor � sem feedback não sabe em que medida o “ruído” impede a sua comunicação

• Fontes potenciais de ruído ligadas com: Origem � Autor

� O relatório escrito deve contar uma história � Falta de clareza no pensamento do autor e a falta de estrutura representa uma fonte

de «ruído» importante na sua comunicação escrita. � O autor deve decidir quais os aspectos relevantes da investigação e eliminar da sua

mente os aspectos irrelevantes Codificação � Informação que o autor pretende comunicar

� Num relatório escrito, o processo de codificação é aquele em que os pensamentos do autor são representados por palavras escritas.

� O autor pode organizar perfeitamente na sua própria mente a história que pretende contar mas, ao transformar os seus pensamentos em palavras escritas, a natureza e o significado da história podem tornar-se de difícil, ou impossível, compreensão.

� Todos os autores fazem suposições sobre os seus leitores e as suposições podem ser: � Explícitas � quando o autor está consciente da sua natureza � Implícitas � quando o autor não está consciente da sua natureza

� Há três tipos de suposições principais; � Suposições sobre o conhecimento do leitor

� Sobre o seu conhecimento sobre o vocabulário especializado na área do tema da investigação, bem como o grau de conhecimento técnico na área da investigação

� Suposições sobre a sua capacidade � Suposições sobre a inteligência do leitor, as suas habilitações

literárias e as suas capacidades específicas na área da investigação � Suposições sobre os seus motivos

� Incluem as suas razões para ler o relatório (motivo pessoal ou profissional?)

� Em termos de suposições há três grandes falhas: � O autor não faz nenhumas suposições explicitas sabre o conhecimento, a

capacidade e os motivos do leitor � O autor faz muitas suposições implícitas � O autor assume que o leitor tem necessariamente conhecimentos e

capacidades iguais às suas. Descodificação � da informação Receptor � Leitor

. 15.2. AS COMPONENTES DE UM RELATÓRIO ESCRITO

• Quando o relatório é um Relatório interno, não é invulgar escrever dois relatórios sobre a investigação:

Um primeiro extenso Um «Relatório Executivo»

� Relatório curto e sintético, escrito para os responsáveis da empresa, que não contém os detalhes da investigação mas contém pormenores suficientes para que se possa entender e avaliar as conclusões.

• Quando é um Relatório académico curto, publicado numa revista académica, é normal juntar-se a Discussão e as Conclusões numa só componente (Discussão) e, normalmente, este tipo de relatório não apresenta Anexos.


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• Um relatório interno não tem comprimento fixo mas è muito importante que haja um equilíbrio entre as diferentes componentes do relatório académico:

ÍNDICE � Inclui todas as partes principais (normalmente, capítulos) do relatório � Os capítulos devem ser enumerados, e com títulos, e a página onde cada capitulo

começa deve ser referida. � No caso de um Relatório extenso e complexo, é normal listar, e paginar, os

conteúdos principais (secções) de cada capítulo. RESUMO .................................. 5%

� Deve ser escrito no final � Informa sobre:

� A razão da investigação � Relatório académico extenso (tese)

� Deve incluir uma breve descrição do tema a investigar � Deve incluir as hipóteses principais � Deve referir que as hipóteses foram deduzidas a partir de uma

revisão da literatura � Relatório académico curto (artigo)

� Deve ter um limite de cerca de 100 a 350 palavras para o Resumo

� Não é possivel justificar as hipóteses (excepto por meio de 1 ou 2 referências)

� Relatório Interno � Tem como objectivo da investigação, a obtenção de

informação útil para resolver problemas práticos � Importante indicar a natureza desses problemas no Resumo

antes de apresentar as hipóteses e suas justificações � Como foi feita a investigação

� O autor deve indicar: � A natureza e a dimensão da amostra utilizada � As variáveis principais � O(s) método(s) utilizados) para medir as variáveis � Os tipos de análises aplicadas aos dados

� Os principais resultados � Para cada uma das hipóteses principais, esta parte do Resumo deve

apresentar os resultados mais importantes. � No caso de um relatório extenso, é útil incluir algumas estatísticas

descritivas. � As conclusões

� Na parte final do Resumo de um relatório académico o autor deve apresentar as conclusões principais e fazer um comentário sobre a sua contribuição para a literatura relevante sobre o tema da investigação.

� Se o relatório for do tipo interno, como é que as conclusões podem ajudar a resolver o problema

INTRODUÇÃO .............................. 5% � A Introdução de um relatório académico (uma tese) deve preparar e orientar o leitor

para a investigação desenvolvida, indicando as principais razões que a justificaram � O autor deve apresentar uma panorâmica breve sobre os restantes capítulos do

relatório. � A Introdução de um relatório interno deve explicar a natureza deste problema

REVISÃO DA LITERATURA ............. 20%

� Objectivos principais: � Apresentar um argumento para deduzir e justificar as hipóteses gerais da

investigação empírica. � Dar ao leitor inteligente, mas sem grande conhecimento especializado sobre o

tema, a informação necessária para:


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� Entender o contexto da investigação � Avaliar as hipóteses gerais da investigação

� A revisão da literatura consiste na descrição da revisão da literatura efectuada no início da investigação, embora a vergão escrita seja uma versão mais «arrumada».

� São cinco as palavras-chave para indicar a natureza dos passos de uma boa revisão de literatura: � Descrição

� Descrever as teorias e as investigações empíricas rigorosamente relevantes para o tema da investigação empírica que o autor mais tarde apresenta no relatório.

� Um relatório interno precisa de mais detalhe e uma tese de maior detalhe ainda

� Avaliação � Avaliação das teorias e das investigações empíricas descritas. � O autor tem de condensar, e «arrumar», as avaliações de modo a

conduzirem facilmente e naturalmente às comparações do próximo passo.

� Comparação � Comparar as teorias e as investigações empíricas entrando em

consideração com as avaliações feitas. � O objectivo destas comparações é salientar os aspectos Importantes

da literatura que, em conjunto, vão formar a matéria-prima para deduzir as hipóteses da investigação.

� Deve justificar perante o leitor as hipóteses gerais da sua investigação empírica

� Deve ser apresentado um resumo dos aspectos importantes que foram evidenciados e que sejam mais relevantes para as hipóteses que o autor vai deduzir no passo seguinte

� Dedução � A dedução das hipóteses deve parecer um processo fácil e natural e,

apôs a dedução, elas devem parecer "óbvias». � Se as comparações forem claramente escritas, o autor não deve ter

grande dificuldade em deduzir as hipóteses de um modo compreensível para o leitor.

� O autor tem de deduzir as hipóteses gerais e não listá-las meramente � deve justificá-las

� Apresentação � Este passo final da revisão da literatura, vale a pena apresentar

essas hipóteses gerais, de uma maneira breve e formal, no final do capítulo da revisão da literatura.

� Mais tarde esta apresentação vai ajudar também o autor — quando precisar de transformar as hipóteses gerais em hipóteses operacionais.

MÉTODOS ................................ 20% � Relatório académico curto ou extenso

� O autor deve descrever os métodos usados com detalhe suficiente para permitir que o leitor possa replicar a investigação.

� Relatório interno extenso � Autor deve descrever os métodos com detalhe suficiente para permitir que o

leitor possa avaliar se foram adequados para suportar as conclusões do relatório

� A estrutura do capítulo “Métodos” � A estrutura do capítulo depende da natureza exacta da investigação empírica

do autor. Possui as seguintes secções: � Uma panorâmica os métodos a amostra

� Tem como objectivo fornecer um guião sobre os conteúdos do capítulo pois isso simplifica o esforço do leitor, mas deve ser um guião breve (1 página).


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� A amostra deve incluir a. A natureza do Universo utilizado no processo de

amostragem. b. A Intenção do processo de amostragem utilizado. c. A natureza da amostra retirada do Universo. d. Razão par que se usaram esses estratos. e. O tamanho «alvo» da amostra f. Como é que o autor escolheu este tamanho «alvo». g. Como é que foram seleccionados os casos. h. Como é que o autor tratou as situações de «não resposta». i. O tamanho final da amostra. j. A representatividade da amostra final.

� As variáveis da investigação � Nesta secção listam-se todas as variáveis incluídas na

Investigação empírica e indica-se brevemente como é que cada uma delas foi medida.

� Se o autor usou variáveis não medidas por Questionário, tem de explicar como é que foram medidas.

� Se aplicou um teste ou um questionário já publicado para medir uma variável é, normalmente, suficiente referir o teste/questionário, o autor e a data de publicação.

� O questionário � O autor deve explicar como desenvolveu o questionário

incluindo os pontos seguintes: a. a natureza de quaisquer entrevistas ou discussões em

grupo. b. Se o questionário contém perguntas sobre as

características da respondente. c. Se pediu conselho antes de incluir perguntas -

sensíveis». d. Porque é que decidiu utilizar um número impar (ou

par) de categorias de resposta. e. Se fez algum estudo preliminar para verificar a

adequação das perguntas e das respostas alternativas. f. A natureza de quaisquer alterações que fez com base

no estudo preliminar. g. A estrutura do questionário, h. Que foi leito para minimizar a falta de respostas. i. Como é que foi verificada a clareza e a

compreensibilidade da versão final do questionário. j. Se o questionário foi escrito para medir uma variável

latente. � Uma cópia do questionário deve ser incluído no relatório e,

geralmente, é preferível colocá-la num Anexo (enumerado) mas, se o questionário for muito curto, ó aceitável introduzi-lo no texto.

� A recolha de dados � Nesta secção, o autor deve descrever como aplicou o

questionário ou quaisquer outros «instrumentos» {testes/questionários publicados

a) Como é que os respondentes receberam o questionário.

b) Quem estava presente quando o questionário foi preenchido.

c) Como é que o questionário foi preenchido. d) Se o questionário foi preenchido na presença de um

intermediário.


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e) Se o questionário foi preenchido na presença de um assistente/intermediário.

f) Se o questionário é anónimo. � A análise dos dados

� É preciso descrever as técnicas de análise de dados que foram aplicadas para testar cada uma das hipóteses da investigação

� Para isso há 2 abordagens alternativas: 1. No caso de uma ou duas hipóteses � descrever,

separadamente para cada uma das hipóteses gerais, todas as análises estatísticas aplicadas para testar a hipótese e deve incluir: � Quaisquer testes aplicados para avaliar as

características dos dados � Quaisquer manipulações dos dados feitas � O(s) tipo(s) de estatísticas descritivas que foram

calculadas � As técnicas estatísticas indutivas aplicadas

� Depois de descrever as técnicas estatísticas aplicadas para testar uma hipótese geral, o autor deve apresentar a Hipótese operacional.

� Para compreender bem o significado dos resultados, e para avaliá-los, o leitor precisa de conhecer as naturezas das Hipóteses Operacionais

2. No caso de muitas hipóteses � Para ajudar o leitor, e para melhorar a eficácia de comunicação, pode ser útil que na secção «análise dos dados» seja só dada uma panorâmica curta, ou um resumo, dos tipos de análises aplicadas para testar as hipóteses, e deixar as descrições detalhadas para o capítulo do relatório que traia dos resultados da investigação empírica. Existe, também: � A necessidade de convencer o leitor � A antecipação de dúvidas – ajuda – pedir a um

colega que veja o trabalho, pois a comunicação é num só sentido.

RESULTADOS ............................. 20% � No caso de um relatório extenso, os resultados formam um capítulo � No caso de uma investigação grande, talvez vários capítulos. � O capítulo dos resultados tem de ler duas características:

� Tem de continuar a história que o autor estava a contar ao leitor sobre a investigação

� Os resultados numéricos têm de ser explicados em palavras � Os resultados são apresentados hipótese por hipótese

� A apresentação de estatísticas descritivas e estatísticas indutivas � É essencial apresentar:

� Estatísticas descritivas � Possuem informação detalhada mas não permitem tirar conclusões sobre a aceitabilidade da Hipótese Operacional (apresentadas em 1.º lugar – apresentação dos resultados da nossa recolha)

� Estatísticas indutivas � Fornecem informação sobre a aceitabilidade da Hipótese Operacional mas, muitas vezes, não apresentam informação detalhada (quadros, gráficos, gráficos de barras)

� As vantagens e desvantagens dos quadros, gráficos e gráficos de barras � Vantagens e desvantagens dos QUADROS

� Toda a informação relevante está concentrada num pequeno espaço, apresentando informação detalhada

� O leitor pode ter dificuldade em processar e interpretar a informação apresentada


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� Muitos leitores não gostam de quadros cheios de números � Vantagens e desvantagens dos GRÁFICOS

� O leitor adquire facil e rapidamente uma impressão geral dos resultados mais importantes

� É fácil e rápido entender a natureza de diferenças importantes entre grupos de casos

� É esteticamente mais atraente do que um quadro (cores, linhas, etc) � Os leitores gostam de gráficos � O leitor pode ter dificuldade em obter informação detalhada sobre os

resultados � O leitor pode ter dificuldade em processar e interpretar a informação

apresentada � Vantagens e desvantagens dos GRÁFICOS DE BARRAS

� Todas as vantagens dos gráficos � É possível apresentar alguma informação ligeiramente mais detalhada

usando etiquetas � Dá informação menos detalhada do que um quadro

DISCUSSÃO............................... 20% � Se o relatório for extenso, a discussão constitui, normalmente, um capítulo separado

do relatório e tem quatro objectivos principais: � Apresentar um resumo das conclusões tiradas sobre as Hipóteses � Avaliar a investigação empírica e perante esta avaliação, avaliar as

conclusões tiradas sobre as hipóteses � Comentar as conclusões � Descrever quaisquer implicações da investigação empírica para

investigações tutoras. � O resumo das conclusões sobre as hipóteses

� Quando a investigação contém várias Hipóteses Operacionais, as conclusões podem estar muito dispersas pelo capítulo e o leitor precisa de as recordar.

� A avaliação da investigação empírica � O objectivo é a obtenção de evidência para responder à pergunta seguinte:

«Será que podemos ter confiança razoável nas conclusões tiradas sobre as Hipóteses Operacionais?».

� O comentário sobre as conclusões � Varia consoante a natureza do relatório � Num relatório académico (uma tese ou um artigo), o objectivo do

comentário é indicar como é que as conclusões em que o autor tem confiança dão um contributo para a literatura sobre o tema � A natureza do comentário para indicar como é que as conclusões

contribuem para a literatura depende, em parte, do tipo de investigação feita (réplica, confirmação, melhoria ou extensão)

� Mas será que pode explicar a ausência de resultados significativos porque usou uma amostra demasiado pequena? Por duas razões a resposta a esta pergunta deve ser NÃO! � O Investigador escolheu o tamanho da amostra antes de

efectuar a investigação. � Se os resultados obtidos a partir da amostra (que insiste, é

demasiado pequena) fossem significativos, será que o investigador recusaria aceitá-los porque usou uma amostra demasiado pequena? Pensamos que não.

� Num relatório interno , que apresenta uma investigação aplicável, o objectivo do comentário é indicar a relevância das conclusões para a resolução de um problema prático. � O comentário deve abordar a relevância dos resultados para resolver o

problema prático.


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� CONSELHO PRATICO � Quando os resultados de uma investigação empírica não são significativos,

o autor do relatório deve considerar os três pontos seguintes: 1. A ausência de resultados significativos pode ser um fenómeno genuíno. 2. A ausência de resultados significativos pode dever-se a hipóteses fracas. 3. A ausência de resultados significativos pode dever-se a fraquezas nos métodos de investigação (mas não ao tamanho da amostra).

REFERÊNCIAS .............................. 5% � É muito importante que todas as referências apresentadas ao longo do relatório

sejam listadas de modo detalhado na secção das Referências (que deve ser a parte do relatório imediatamente a seguir à Discussão).

� Quando não há formato fixo o autor pode escolher o formato que preterir, e são dois os formatos vulgarmente utilizados:

� Formato 1 � As referências no texto têm o(s) nome(s) do(s) autor(es) e a data da

publicação, e na secção das Referências, a ordem das referências é a ordem alfabética dos nomes dos autores.

� Formato 2 � As referências no texto são numeradas por meio de «indicas» e na

secção das Referências, apresentada no fim do relatório, a ordem das referências é a ordem numérica.

ANEXOS � Os Anexos do relatório contêm todas as informações da investigação que o leitor

precisa de ter disponíveis para entender e avaliar o relatório mas que o autor não quer, ou não pode, incluir no texto (exemplo: o questionário (quando é extenso).

� Os Anexos têm de ser numerados, paginados, e cada um deles deve ter um título. CONSELHO FINAL SOBRE RELATÓRIO

• O estilo deve ser simples e o conteúdo deve ser apenas o estritamente relevante. O objectivo do relatório de uma investigação empírica é comunicar efectivamente com o (

estilo deve ser o de um jornalista e não o de “Luis de Camões”) • Um relatório académico não se avalia pelo peso e, portanto, não deve ser mais longo do que o

estritamente necessário. Geralmente, quanto mais curto melhor. • O "layout» do relatório é importante.

Quando o autor se esforça por criar um “layout” de leitura fácil, isso torna a comunicação mais eficaz.

Espaços no texto, utilização de métodos para acentuar informação importante (negrito, itálicos, bolas, listagens, etc.) contribuem para um “layout” em que a informação se toma mais acessível ao leitor e, portanto, de mais fácil compreensão.

• Depois de escrever um capítulo (ou uma secção complexa), é útil deixar passar uns dias antes de o rever.

A passagem do tempo pode trazer uma perspectiva diferente e, talvez melhor, sobre o estilo, o conteúdo ou o "layout" do material.

Também é útil pedir a amigos ou colegas para ler o capítulo e comentar a sua clareza e outros aspectos da sua adequação.

• Um relatório (como uma investigação) precisa sempre de mais tempo do que o que o autor pensava no início.

Quando o relatório tem que ser entregue dentro de um prazo fixo é muito útil estabelecer um calendário e fazer um esforço por cumpri-lo.

41039-Métodos Quantitativos - Célia Silva e Elisabete Ferreira

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