escola superior de educação no fim da unidade curricular o...

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Escola Superior de EducaçãoInstituto Politécnico de Bragança

Mestrados TIC - Educação e Formação

Educação Ambiental

UC: Metodologia da Investigação

2009 / 2010 25-09-09

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No fim da unidade curricular o aluno deve ser capaz de:

�Descrever, analisar e interpretar dados e resultados provenientes de uma investigação;

�Desenvolver o tratamento de dados recorrendo a recursos informáticos adequados;

�Compreender conceitos e questões metodológicas de instrumentação, recolha de dados, análise de dados e interpretação de dados em estudos de natureza qualitativa ou de natureza quantitativa;

Resultados de Aprendizagem e Competências

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�Decidir acerca do planeamento, design e condução de investigação face a uma dada problemática na área do mestrado;�Compreender os pressupostos de uma investigação científica e elaborar projectos e relatórios de investigação adequados à investigação pretendida ou realizada.

Resultados de Aprendizagem e Competências

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Antes da unidade curricular o aluno deve ser capaz de:

�Compreender a necessidade de construir conhecimento a partir da investigação;

�Estar sensibilizado para a importância da investigação para o desenvolvimento especializado de actividades relacionadas com o mestrado.

Pré-requisitos

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Conteúdos (16-10-09)

� Descrição, tratamento, análise e interpretação de dados;

� Pressupostos e etapas de implementação da investigação.

Conteúdos da unidade curricular

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Escalas de medida

�Introdução;

�Estrutura do processo de medição;

�Variáveis e natureza da medida das variáveis;

�Tipos de escalas de medida das variáveis e suas propriedades;

�Problemas associados a escalas de medida.

Conteúdo da unidade curricular(versão detalhada)

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Estatística descritiva

�Conceito de estatística descritiva;

�Interpretação de dados: dados qualitativos e dados quantitativos;

�Organização e apresentação de dados;

�Medidas de estatística descritiva: medidas de tendência central e medidas de dispersão;

�Problemas associados a Estatística Descritiva.


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Inferência estatística

�Conceitos associados à inferência estatística;

�Classificação de dados na investigação;

�Fases da investigação, para obter conclusões por inferência estatística: definição do problema, revisão bibliográfica, formulação de hipóteses e definição das variáveis.


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Tratamento e interpretação de dados

�Conceitos associados ao tratamento de dados;

�Utilização de recursos informáticos adequados na organização, tratamento e apresentação de dados.


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Pressupostos da investigação

�Paradigmas de investigação;

�Classificação da investigação;

�Métodos e técnicas de investigação;

�Técnicas de recolha de dados;

�Amostras e sua caracterização.


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�Projecto de investigação

�Conceito e constituição;

�Construção e discussão de projectos de investigação.


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Relatório de investigação

�Conceito e constituição;

�Construção e discussão de relatórios de investigação.


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Métodos

�Apresentação dos conteúdos utilizando diversas formas metodológicas;

�Debate de alguns temas em pequeno grupo ou em grande grupo na sala de aula ou em fóruns de discussão na Internet;

�Trabalho colaborativo no desenvolvimento de actividades investigativas;

�Elaboração de projectos.

Métodos de ensino e de aprendizagem

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Avaliação

�A avaliação é de carácter teórico-prático e incide sobre o trabalho realizado pelos alunos, sob proposta do professor ou aceite por este.

�A classificação final, por frequência, resulta da classificação obtida em projectos (80%) e apresentações 20%.

�Os alunos que não sejam aprovados por frequência e satisfaçam os requisitos, em vigor, do regulamento de frequência e avaliação da ESEB terão acesso a um exame final escrito, a que corresponderá 100% da classificação final na Unidade Curricular.

Alternativas de avaliação

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Avaliação - Projectos

�Por projectos entende-se a realização de tarefas conducentes à elaboração de um trabalho final que possa constituir um plano ou um pré-projecto de uma investigação, com execução de etapas que possam simular uma investigação;

� Para efeito de classificação propõe-se um trabalho final individual, a entregar ao professor (em suporte de papel e digital) até à penúltima semana de aulas da unidade curricular.


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Trabalho Final

� O trabalho final deve evidenciar:

� Um problema;

� Hipóteses (ou Questões) de investigação para o resolver;

�Revisão de literatura que fundamente as hipóteses de investigação formuladas;

�Metodologia utilizada na resolução do problema em estudo;

� Apresentação, tratamento e análise de dados;

� Conclusões (ou Considerações finais);

� Bibliografia referenciada.


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Apresentações

�Por apresentações entende-se a divulgação oral que cada aluno, ou grupo de alunos, faz dos resultados obtidos nos vários trabalhos realizados;

� Para efeito de classificação final propõe-se uma apresentação oral, à turma, e respectiva defesa do trabalho escrito (realizado ou projectado) em data previamente agendada.


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Avaliação – Exame

�O exame final será realizado tendo em conta o programa da unidade curricular.

� As classificações obtidas nos projectos e nas apresentações não serão tidas em conta na classificação obtida por exame.

� A classificação final na unidade curricular será a obtida no exame.


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Avaliação Trabalho Escrito – Indicadores

�Os principais indicadores, com pesos idênticos, a considerar na apreciação do trabalho escrito são:

�Apresentação e estruturação do trabalho;

�Aprofundamento e inovação da problemática em estudo;

�Consistência da temática com o problema proposto, a metodologia utilizada e o tratamento de dados;

�Rigor conceptual, expressão escrita, análise e discussão dos resultados;

�Relevância e correcção das referências, citações e bibliografia.


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Avaliação: Apresentação Oral – Indicadores

�Na apresentação oral deverão ser considerados, pelo menos, os seguintes aspectos:

� Comunicação audível, perceptível, clara e explícita;

� Apresentação agradável e com sequência lógica;

� Distinção entre o essencial e o acessório;

� Cumprimento do tempo previsto;

� Demonstração de criatividade, imaginação e capacidade de síntese;

� Revelação de empenho e de domínio da problemática estudada.


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Projecto de Investigação (23-10-2009)

�Um projecto de investigação compreende os seguintes passos

�Selecção do problema a investigar;

�Definição e diferenciação do problema;

�Construção de hipóteses de trabalho;

�Descrição da metodologia a utilizar e respectiva calendarização;

�Recolha, sistematização e classificação dos dados;

�Análise, interpretação e apresentação de dados;

�Resultados esperados com a investigação.(Adaptado de Marconi & Lakatos, 2003:155)

Projecto de Investigação

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�Formulação do problema de investigação

�Um problema de investigação é qualquer questão não resolvida e para a qual se procura, pelo menos, uma solução, em qualquer domínio do conhecimento;

�Um problema é científico quando envolve variáveis que podem ser observadas e testadas cientificamente.


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�Relevância do problema de investigação

�Um problema é relevante, em termos científicos, se conduzir à construção de novos conhecimentos;

� A relevância prática de um problema está nos benefícios que podem decorrer da sua solução;

� A relevância de um problema depende de vários factores, pois é possível admitir que o relevante para uns em determinados contextos, pode não o ser para outros.


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�Escolha do problema de investigação

�A selecção do problema de investigação deve resultar da resposta que se pretende para estas questões:

�Porquê investigar este problema?

�Qual é a importância do fenómeno a ser investigado?

�Que pessoas ou grupos poderão beneficiar dos resultados obtidos com a investigação?

�Qual é o conhecimento disponível acerca do problema a investigar?


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�Oportunidade de investigação

�Financiamentos;

�Condições adequadas ao desenvolvimento do trabalho do investigador;

�Recursos de que o investigador pode dispor;

�Possibilidade de utilização de instrumentos e de contextos para recolha de dados.


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�Processo de formulação do problema

�Começar com a formulação de uma pergunta, mesmo que seja provisória;

�Identificar a informação disponível sobre o fenómeno a ser investigado;

�Procurar investigações realizadas sobre o tema;

�Realizar revisão de literatura sobre o problema em estudo.


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�Sugestões para a formulação do problema

�O problema deve ser formulado como pergunta. Esse procedimento facilita a identificação do que efectivamente se deseja investigar;

�O problema deve ser apresentado com clareza e delimitado;

�Deve ser adequadamente enquadrado, de modo que o investigador o consiga resolver no tempo definido no cronograma do projecto de investigação;


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�Sugestões para a formulação do problema

�Devem-se reduzir as questões gerais a questões especificas e particulares;

�Os termos utilizados devem ser claros e precisos, assim como alguns conceitos apresentados no problema devem ser adequadamente definidos;

�Na definição do problema não devem ser utilizados juízos de valor.


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Actividade

1) Elabore um projecto de investigação, contextualizado num tema do seu interesse, no qual sejam identificados e justificados os tópicos abordados na unidade curricular;

2) Faça uma reflexão escrita sobre o projecto que permita apreciar as possibilidades de implementação;

3) Apresente, à turma, o projecto e respectivas defesa, no sentido de garantir a sua exequabilidade em tempo útil, tendo em conta a calendarização definida.


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Relatório de investigação

Um relatório de investigação, compreende as seguintes partes (adaptado de Marconi & Lakatos, 2003: 228-230):

1. Apresentação

� Capa (autor, entidade, título, coordenador, local, data)

� Página de rosto (entidade, título, autor, coordenador, equipa técnica, local e data)

2. Sinopse (Abstract)(resumo do conteúdo do relatório, no máximo uma página);

3. Sumário (Relação das partes, capítulos, itens e subitens do trabalho).

Relatório de investigação (30-10-09)

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4. Introdução

� Objectivo (tema, delimitação do tema, objectivos gerais, objectivos específicos)

� Importância do estudo (razões que o justificam)

� Objecto do estudo (problema, hipótese principal, hipóteses secundárias, variáveis)

5. Revisão Bibliográfica

6. Enquadramento teórico

�Teoria base;

�Definição de termos.

Relatório de Investigação

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7. Metodologia� Natureza da investigação (qualitativa, quantitativa,

outra);� Procedimentos (bibliográfica, documental, experimental,

outros);� Técnicas de recolha de dados (Inquérito, observação,

análise documental);� Delimitação do universo;� Tipo de amostra.

8. Apresentação e tratamento de dados

(demonstrar a evidência dos resultados obtidos com a pesquisa, todos os dados pertinentes conducentes a conclusões, bem como os dados que produzem resultados inconclusivos)


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9. Interpretação dos resultados

(é a parte mais importante do relatório, transcrevem-se os resultados sob a forma de evidências para a confirmação ou rejeição das hipóteses, ou para a impossibilidade de assumir uma posição, justifica-se como as provas obtidas mantêm a sustentabilidade da teoria, determinam a sua limitação ou a sua rejeição).

10. Conclusões

(devem evidenciar as novidades alcançadas, indicar as limitações detectadas, apontar relações entre factos e teorias e uma síntese acerca da forma como argumentos, conceitos, factos, hipóteses, modelos e teorias se complementam).


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11. Recomendações e sugestões

(indicações, de ordem prática, de intervenções na natureza ou na sociedade, tendo em conta os resultados da pesquisa, as sugestões podem contribuir para o desenvolvimento da ciência abrindo novos problemas de investigação que tiveram origem no desenvolvimento desta, mas que não foram investigados).

12. Bibliografia

(Inclui todas as obras utilizadas quer no projecto de pesquisa quer na execução e redacção do relatório).


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13. Apêndices

(material trabalhado pelo investigador, tabelas, quadros, gráficos, ilustrações diversas, instrumentos de recolha de dados, que não figurem na redacção do relatório);

14. Anexos

(elementos esclarecedores de autorias diversas, devem ser limitados e incluir apenas os estritamente necessários).


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Actividade (30-10-09)

� Seleccione um problema que gostaria de ver investigado;

�Faça a delimitação do tema e elabore a estrutura pormenorizada de um relatório investigação, acerca da investigação que se propõe realizar, no qual sejam identificados os tópicos abordados na unidade curricular sobre um relatório de investigação.

� Apresente à turma a estrutura que elaborou.


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� Descrição e análise de dados (06-11-2009)

� Escalas de medida;

� Estatística descritiva;

� Inferência estatística;

� Tratamento e interpretação de dados.

Descrição, análise e interpretação de dados na investigação científica

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Descrição e análise de dados

Introdução

� Na descrição e na análise de dados vamos utilizar aEstatística;

�A Estatística é uma ciência recente com muitos dos seusconceitos a admitirem diversas interpretações e utilizações;

� Cada conceito deve ser visto como uma proposta deentendimento, que embora fundamentada, poderá sersempre aprofundada.

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Conceito de Estatística

�A Estatística tem por objectivo fornecer métodos etécnicas para lidarmos, racionalmente, com situaçõessujeitas a incertezas;

� Pode ser considerada como um conjunto de técnicas emétodos de pesquisa;

�Envolve a planificação de experiências, a recolha e aorganização de dados, a inferência, o processamento, aanálise e a disseminação de informação.

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Estatística

�Por vezes, a Estatística, é considerada um ramo daMatemática que tem como principais objectivos obter,organizar e analisar dados, determinar as correlações entreeles, proporcionando conclusões e previsões;

�É também uma ciência de desenvolvimento deconhecimento humano através do uso de dados empíricos;

� Na teoria estatística, o aleatório e a incerteza sãomodelados pela teoria das probabilidades.

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Estatística

�Algumas práticas estatísticas incluem o planeamento, oresumo e a interpretação de observações;

�Os dados estatísticos são obtidos, classificados earmazenados em suportes digitais e disponibilizados emdiversos sistemas de informação acessíveis ainvestigadores, cidadãos e organizações;

�A expansão do processo de obtenção, armazenamento edisseminação de informações estatísticas tem sidoacompanhada pelo rápido desenvolvimento de técnicas emetodologias de análise de dados estatísticos.

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Escalas de Medida

Estrutura do processo de medição

�A estrutura do processo de medição tem quatro níveis:

� A variável (propriedade que se quer medir – exemplos: inteligência, memória, temperatura);

� O atributo (o grau ou modalidade em que se manifesta a propriedade medida – exemplos: baixo, médio, alto);

� O valor (modo de expressar de forma numérica o atributo – exemplo: 1, 2 e 3);

� A relação (“ligação” entre os vários valores da variável).

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Escalas de Medida

Estrutura do processo de medição

Variável Classificação final

Atributos Excelente Satisfaz bastante

SatisfazSatisfaz pouco

Não satisfaz

Valores 5 4 3 2 1

Relação

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Variáveis

Conceito de variável

� “Uma variável é uma quantidade que pode tomar váriosvalores, mas cujo valor numa dada situação é muitas vezesdesconhecido. Isto deve ser contrastado com umaquantidade constante" (Paulos, 1991: 242).

� Como o termo sugere, variável reporta-se acaracterísticas que podem tomar diferentes valores oucategorias, o que se opõe ao conceito de “constante””(Almeida& Freire, 2000).

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Variáveis

Natureza da medida das variáveis

�As variáveis, relativamente à natureza dos valores que podem assumir, classificam-se em:

� Variáveis qualitativas

�Exemplos: qualidade do ar, estado do tempo, situação financeira do país.

� Variáveis quantitativas

�Exemplos: ordenado mensal, custo das propinas, número de desempregados.

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Variáveis Qualitativas

Variáveis qualitativas

�Os valores possíveis de uma variável qualitativa são qualidades ou símbolos.

� A relação entre esses valores só tem sentido em termos de igualdade ou desigualdade.

� As variáveis qualitativas (descrevem tipos ou classes) podem ser:

�Dicotómicas (apenas duas categorias);

�Exemplos: Sexo, possuir carta de condução.

�Politómicas (três ou mais categorias)

�Exemplos: Estado civil, escolas frequentadas.

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Variáveis Quantitativas

Variáveis quantitativas

�Os valores de uma variável quantitativa são representados através de números.

� As variáveis quantitativas podem ser:

� Discretas;

�Exemplos: Idade em anos, número de alunos de uma escola, classificação final nos cursos da ESEB.

� Contínuas

�Exemplos: Comprimento, peso, tempo.

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Variáveis Quantitativas

Variáveis quantitativas

� Uma variável diz-se discreta quando os seus valores podem ser relacionados por uma correspondência biunívoca com um subconjunto de números inteiros.

� Uma variável diz-se contínua quando os seus valores podem ser relacionados por uma correspondência biunívoca com intervalos de números reais.

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Escalas de Medida das Variáveis

Propriedades das escalas de medida das variáveis

� As escalas consistem em modos de expressar a qualidade ou a quantidade dos dados. Para que as escalas utilizadas possam responder aos vários tipos de valores que os atributos assumem numa investigação, estas escalas precisam de apresentar duas propriedades:

�Exaustividade: abrangência que permite representar todos os dados possíveis;

�Exclusividade: coerência para que qualquer dado só possa ser representado de uma única forma.

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Actividade (06-11-2009)

1. Considerem a turma de Mestrado (TIC e EA).

1.1. Seleccionem uma variável quantitativa que permita caracterizar a turma. Descreva o processo de medição utilizado.

1.2. Seleccionem uma variável qualitativa que permita caracterizar a turma. Descreva o processo de medição utilizado.

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Definição das Variáveis

Definição operacional das variáveis (13-11-2009)

� Características� Identificar as unidades a observar e a controlar;� Definir os papéis das variáveis;� Precisar a escala de medida das variáveis.

� Estratégia� Especificar o que se quer controlar, as relações, as

influências e o seu sentido;� Indicar a escala de medida e os valores que pode

assumir a variável.

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Estatuto das Variáveis

� Estatuto das variáveis na investigação

� As variáveis podem ser: independentes, dependentes, moderadoras e parasitas (Almeida & Freire: 2000: 56);

� Variável independente: identifica-se com a dimensão ou a característica que o investigador manipula deliberadamente para conhecer o impacto que produz noutra variável;

� Variável dependente: característica que pode ser influenciada quando se manipula a variável independente.

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� Estatuto das variáveis na investigação

� Variáveis moderadoras ou intervenientes: são geralmente assumidas como variáveis alheias ao estudo que podem influenciar os resultados;

� Variáveis estranhas ou parasitas: variáveis associadas à variável independente, que não são consideradas na experiência, mas que podem ter influência nos resultados esperados para a variável dependente.

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Exemplo 1: Estatuto das variáveis na investigação

Questão de investigação: Quanto maior for o número de horas de estudo numa dada disciplina mais elevada é a classificação obtida no teste.

� Variável independente: horas de estudo;

� Variável dependente: classificação no teste;

� Variáveis moderadoras ou intervenientes: apoio dos pais, conhecimentos anteriores em Matemática, colaboração dos colegas, … ;

� Variáveis estranhas ou parasitas: ambiente familiar, condições de estudo, ruídos, … .

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Questão de investigação: O tratamento A cura o estado gripal

� Variável independente: estado gripal (actua-se relativamente à gripe com medicamentos ou outros tratamentos);

� Variável dependente: a cura, ou a situação de saúde resultante do tratamento;

� Variáveis moderadoras (intervenientes): conforto habitacional, bom tempo;

� Variáveis estranhas: corrente de ar, alimentação, ansiedade.

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Tipos de Escalas de Medida das Variáveis

Tipos de escalas de medida

� As variáveis relativamente à escala de medida podem distribuir-se por:

� Nominais;

� Ordinais;

� Intervalares;

� Proporcionais (ou de razão).

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Escala nominal

� As escalas nominais são meramente classificativas, permitindo descrever as variáveis ou designar os sujeitos, sem recurso à quantificação;

� É um nível de representação baseado no agrupamento e classificação de elementos para a formação de conjuntos distintos;

� As observações são divididas em categorias segundo um ou mais dos seus atributos.

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Escala nominal

� Os registos, são essencialmente, qualitativos, referentes ao tipo de sujeito, de objecto ou de acontecimento;

� Para que se satisfaça o princípio da exaustividade, é preciso que todo o caso possível tenha uma classificação, o que implica, muitas vezes, a definição de uma categoria complementar denominada por "outros".

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Actividade (Escala nominal)

1. Considere a questão: Qual é o software utilitário que mais gosta de utilizar? a) Processador de texto; b) Excel; c) Powerpoint; d) Publisher.

1.1. Qual é a variável em estudo?

1.2. Façam a recolha dos dados relativos às respostas dadas à questão pelos colegas da turma;

1.3. Organizem os dados numa tabela de frequência;

1.4. Verifiquem se a medição efectuada verifica as características de exaustividade e de exclusividade;

1.5. Quais são as conclusões a obter das respostas obtidas?

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Escala ordinal

� Nas escalas ordinais os indivíduos ou as observações distribuem-se segundo uma certa ordem que pode ser crescente ou decrescente, permitindo estabelecer-se diferenciações;

� A escala ordinal permite a avaliação de um fenómeno em termos da sua situação dentro de um conjunto de patamares ordenados, variando desde um patamar mínimo até um patamar máximo.

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Escala ordinal

� Na escala ordinal a variável utilizada para medir uma determinada característica, além de identificar a pertença a uma classe, também pressupõe que as diferentes classes estão ordenadas sob um determinado critério;

� Cada observação faz a associação do indivíduo medido a uma determinada classe, sem, no entanto, quantificar a magnitude da diferença face aos outros indivíduos.

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Actividade (Escala ordinal)Manifeste a sua opinião relativamente à afirmação: “Os governos não devem financiar os bancos”, em termos deacordo ou de desacordo, considerando que: 1= Nada de acordo, 2=Pouco de acordo, 3=Indeciso, 4=De acordo, 5=Completamente de acordo.

1.1. Qual é a variável em estudo?

1.2. Façam a recolha dos dados relativos às respostas dadas à questão pelos colegas da turma;

1.3. Organizem os dados numa tabela de frequência;


1.5. Quais são as conclusões a obter das respostas dadas?

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Escala intervalar

� A escala intervalar é uma forma quantitativa de registar um fenómeno, medindo-o em termos da sua intensidade específica, ou seja, posicionando-o em relação a um valor conhecido arbitrariamente denominado como ponto zero;

� A variações iguais em termos de medidas intervalares, correspondem variações iguais em termos do valor que assume a variável;

� Nestas escalas a diferenciação dos indivíduos assume um valor quantitativo constante;

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Escala intervalar

� Os valores nas escalas intervalares envolvem classificação, grandeza e unidades de tamanho idêntico;

� A escala intervalar pode ser considerada como um caso particular das escalas métricas, em que é possível quantificar as distâncias entre as medições mas não existe um ponto nulo natural e uma unidade natural;

� A escala intervalar permite o posicionamento de valores em relação a um ponto arbitrário.

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Exemplo (Escala intervalar)

�Um exemplo clássico de uma grandeza medida numa escala intervalar é a escala Celsius de temperatura.

� Existe um ponto zero, arbitrariamente definido como sendo a intensidade exacta na qual a água começa a congelar, e uma unidade de medida (grau) definida como sendo um centésimo da diferença entre a intensidade a partir da qual a água congela (0°) e a intensidade a partir da qual a água ferve (100°).

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Escala proporcional ou de razão

� Nas escalas proporcionais ou de razão, em acrescento às intervalares, dispõe-se de um zero absoluto. Tal “ponto zero” (total ausência de uma característica ou propriedade) é difícil de fixar em psicologia ou em educação (Almeida & Freire: 2000, pp. 62-66);

� A escala de razão é a mais completa e sofisticada das escalas. É uma quantificação produzida a partir da identificação de um ponto zero que é fixo e absoluto, representando, de facto, um ponto zero ou mínimo.

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� Uma unidade de medida é definida em termos da diferença entre o ponto zero e uma dada intensidade;

� Cada observação é aferida segundo a sua distância ao ponto zero, distância essa expressa na unidade de medida previamente definida;

� Nas escalas de razão, um valor "2" indica, efectivamente, uma quantidade duas vezes maior do que o valor "1", o que não acontece, necessariamente, nas outras escalas;

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� Nesta escala, além de ser possível quantificar as diferenças entre as medições, também estão garantidas certas condições matemáticas vantajosas, como um ponto de nulidade;

� Isto permite o quociente de duas medições, independentemente da unidade de medida;

� É possível fazer diferenças e quocientes e, consequentemente, conversões entre medidas expressas em unidades diferentes.

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� Nesta escala, além de ser possível quantificar as diferenças entre as medições, também estão garantidas certas condições matemáticas vantajosas, como um ponto de nulidade;

� Isto permite o quociente de duas medições, independentemente da unidade de medida;

� É possível fazer diferenças e quocientes e, consequentemente, conversões entre medidas expressas em unidades diferentes.

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Actividade (Escala proporcional ou de razão)1. Considerem a distância, em quilómetros, entre Bragança e a localidade onde residem.

1.1. Qual é a variável em estudo?1.2. Façam a recolha dos dados relativos às distâncias de

Bragança às residências de cada um dos presentes;

1.3. Representem os dados recolhidos numa tabela;1.4. Representem os dados recolhidos num gráfico;1.5. Quantos quilómetros percorreram o conjunto dos alunos

do mestrado, para estarem na aula do dia ----(hoje)?


1.7. Que conclusões se podem obter com a investigação?

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Transição de Escalas (20-11-2009)

�Existe a possibilidade de se transformarem dados de um determinado tipo de escala numérica em dados de outro tipo de escala, desde que se respeite a hierarquia e os atributos básicos de cada uma;

� Assim, os dados de uma escala de razão podem ser transformados em dados intervalares, os intervalares podem ser transformados em ordinais e os ordinais podem ser transformados em nominais;

� A transição de uma escala para outra envolve, perda de informação. Apenas em certas situações, muito especiais, é possível fazer a trajectória no sentido inverso, porém isso deve ser feito sempre com extremo cuidado, sob pena da perda de significado. http://www.vademecum.com.br/iatros/Numericas.htm (18/07/2002)

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Transição de Escalas

http://www.vademecum.com.br/iatros/Numericas.htm (18/07/2002)

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Actividade

Para cada uma das escalas de medida das variáveis estudadas dê um exemplo de uma variável (contextualizada) que possa ser medida nessa escala:

Escala de medida Variável/ Contexto

Escala nominal

Escala ordinal

Escala intervalar

Escala proporcional(ou razão)

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Estatística Descritiva

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Conceito de estatística descritiva

� A estatística descritiva consiste na recolha, análise e interpretação de dados numéricos através da criação de instrumentos adequados: quadros, gráficos e indicadores numéricos (Reis, 1996: 15).

� A estatística descritiva é o conjunto das técnicas e das regras que resumem a informação recolhida sobre uma amostra ou uma população, e isso sem distorção nem perda de informação (Huot, 2002: 60) .

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Conceito de estatística descritiva

� A estatística descritiva pode ser considerada como um conjunto de técnicas analíticas utilizado para resumir o conjunto dos dados recolhidos numa dada investigação, que são organizados, geralmente, através de números, tabelas e gráficos;

� Pretende proporcionar relatórios que apresentem informações sobre a tendência central e a dispersão da amostra de dados. Para cada amostra de dados, deve-se evidenciar: valor mínimo, valor máximo, soma dos valores, contagens, média, moda, mediana, variância e desvio padrão.

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Amostra

Amostra

� Tamanho de uma amostra é o número de unidades que a constituem;

� A característica mais importante de uma amostra é a sua representatividade, ou seja, o seu grau de similaridade com a população em estudo;

� Considera-se que a dimensão mínima de uma amostra deve ser de 30 unidades estatísticas.

� O tamanho da amostra depende:

� Do grau de confiança que se pretende para os resultados;

� Do grau de pormenor desejado na análise;

� Dos recursos e do tempo disponíveis.78

Amostras

Modelos de amostras

� As amostras podem ser:

� Probabilísticas;

� Não probabilísticas.

� Uma amostra diz-se probabilística quando as unidades que a constituem tiveram a mesma probabilidade de serem seleccionadas na população, e considera-se amostra não probabilística nas outras situações.

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Amostras

Amostras probabilísticas

� As amostras probabilísticas podem ser:

� Aleatórias simples;

� Aleatórias sistemáticas;

� Aleatórias estratificadas;

� Agregados.

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Amostras

Amostras probabilísticas� Aleatórias simples

� As unidades são seleccionadas, uma a uma, ao acaso, a partir de um conjunto.

� Aleatórias sistemáticas� Selecciona-se uma única unidade ao acaso, as

outras são extraídas com intervalos fixos.� Aleatórias estratificadas

� As unidades são seleccionadas ao acaso, no seio de subgrupos homogéneos.

� Agregados ou cachos� É constituída por subgrupos homogéneos

seleccionados ao acaso. Não se seleccionam unidades mas grupos.

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Amostras

Amostras não probabilísticas

� As amostras não probabilísticas podem ser:� Voluntárias;� Intencionais (por acerto);� Acidentais (ao acaso);� Por quotas.

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Amostras

Amostras não probabilísticas

� Voluntárias ou por conveniência

� Constituídas por unidades que se disponibilizam voluntariamente para integrar a amostra. Neste método selecciona-se a amostra em função da disponibilidade e acessibilidade dos elementos da população.

� Intencionais (por acerto)

� Constituídas a partir das intenções ou necessidades do investigador para estudar uma situação particular, baseiam-se em opiniões de uma ou mais pessoas que conhecem características específicas que se pretendem analisar da população em estudo.

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Amostras

Amostras não probabilísticas� Acidentais (ao acaso)

� As unidades são seleccionadas respeitando a ordem com que aparecem. O método consiste em seleccionar inicialmente os inquiridos de modo aleatório e, em seguida, escolher unidades adicionais a partir da informação obtida dos primeiros.

� Por quotas� A característica principal de uma amostra por quotas é

a necessidade de se qualificar o respondente "a priori";� Têm as vantagens da economia de tempo e de

dinheiro;� São estratificadas com a locação proporcional ao

número de sujeitos de cada estrato.

84

Amostras

Actividade1. Justificando, convenientemente, proponha para cada

alínea um problema que possa ser resolvido a partir de um estudo experimental, no qual possa utilizar uma amostra probabilística do tipo:

1.1. Aleatórias simples;

1. 2. Aleatórias sistemáticas;

1.3. Aleatórias estratificadas;

1.4. Agregados.

15

85

Amostras

ActividadeJustificando, convenientemente, proponha para cada alínea um problema que possa ser resolvido a partir de um estudo experimental, no qual possa utilizar uma amostra probabilística do tipo:

1.1. Voluntárias;

1.2. Intencionais (por acerto);1.3. Acidentais (ao acaso);1.4. Por quotas.

86

Interpretação de dados

Dados (27-11-2009)

�Os dados são o resultado final dos processos de observação e experimentação (Vairinhos, 1996: 21);

�Da interpretação de dados deve resultar um resumo que pode ser: verbal, numérico ou gráfico para descrever as suas principais características;

� O método mais apropriado para tratar dados depende da natureza dos dados;

� Os dois tipos fundamentais de dados são:

� Dados qualitativos;

� Dados quantitativos.

87


Dados qualitativos

� Os dados qualitativos (ou categóricos) podem ser:

� Nominais, por exemplo o género: masculino, feminino;

� Ordinais, por exemplo o desempenho: baixo, médio, alto.

88


Apresentação numérica de dados qualitativos

� Para sumariar dados qualitativos numericamente, utilizam-se, entre outras, as formas:

� Contagens;

� Proporções;

� Percentagens;

� Taxas por 1000, taxas por 1 000 000.

89


Dados quantitativos

� Os dados quantitativos representam informação resultante de características susceptíveis de serem medidas, apresentando-se com diferentes intensidades, que podem ser de natureza discreta (descontínua) ou contínua.

� Os dados quantitativos podem ser:

� Dados discretos;

� Dados contínuos.

90


Dados quantitativos

� Dados discretos (exemplos): - contagens; número de alunos das escolas (uma a uma); número de ataques de asma no ano passado; número de irmãos de 10 alunos de uma determinada turma, cujos valores são: 3, 4, 1, 1, 3, 1, 0, 2, 1, 2.

� Dados contínuos (exemplos): medidas numa escala contínua, tais como volume, área, peso, massa ou as alturas de um grupo de 10 alunos representadas, em metros, por: 1,53; 1,57; 1,61; 1,60; 1,58; 1,55; 1,62; 1,56; 1,52; 1,59.

16

91


Dados quantitativos e qualitativos

� A distinção do tipo de dados, para uma variável, pode admitir diferentes interpretações;

� A variável “idade” das pessoas pode assumir dados do tipo:

- Quantitativo contínuo, a variável pode assumir todos os números reais de um intervalo;

- Quantitativo discreto, basta considerar a idade como o número de anos completos e apenas assume valores inteiros;

- Qualitativo, classificando as pessoas, em “crianças”, “jovens”, “pessoas de meia idade” e “idoso”.

92

Organização e apresentação de dados

� A utilidade dos dados estatísticos depende, muitas vezes, da forma como são organizados e apresentados.

� A apresentação dos dados faz-se, muitas vezes, através de:

� Quadros;

� Gráficos;

� Distribuições de frequência.

93


Quadros e gráficos

� Os quadros e os gráficos devem apresentar sempre três partes:

� Cabeçalho

� No cabeçalho deve ser dada informação sobre os dados.

� Corpo

� No corpo representam-se os dados.

� Rodapé

� No rodapé deve ser indicada a fonte dos dados e observações pertinentes.

94


Tipos de gráficos

� Dos vários tipos de gráficos destacamos:

� Gráfico de linhas;

� Gráfico de barras;

� Gráfico de sectores;

� Pictogramas.

� Os gráficos podem ser construídos a partir de diversos programas informáticos ou estatísticos, dos quais destacamos a folha de cálculo Excel e o SPSS.

95

Técnicas de recolha de dados (Lessard-Hébert, & Boutin, 1990: 145-146)

A) Inquérito

�Entrevista (oral)

�Questionário (escrito)

B) Observação

�Observação directa e sistemática (observador exterior)

�Observação participante (observador conhecido ou oculto)

C) Análise documental

Técnicas de recolha de dados

96

A) Inquérito

� Inquérito por entrevista (oral)

� Estruturada (protocolo fixo)

� Livre (sobre um tema geral)

� Centrada num tema específico (lista - controlo)

� Informal e contínua

� Painel (entrevistas repetidas, mudanças de atitudes e de influências)

� Em profundidade indirecta (significado das respostas)


17

97

A) Inquérito

� Inquérito por questionário (escrito)

� Questões

� Fechadas (opções reduzidas de resposta);

� Abertas (liberdade nas respostas, quer no conteúdo quer na forma);

� Pré - formatadas (compromisso entre questões fechadas e questões abertas).


98

B) Observação

�Observação directa e sistemática (observador exterior)

�Definição dos objectos a observar;

�Amostragem representativa;

�Contagem;

�Selecção de dados;

�Monografias ou etnografias;

�Sistematização (notas, categorias, escalas).


99

B) Observação

�Observação participante (observador conhecido ou oculto)

�Factos tais como são para os sujeitos observados;

�Fenómenos latentes (que escapam ao sujeito observado,

mas não ao observador);

�Relação face a face prolongada (ver, escutar, partilhar);

�Observador simultaneamente distante e interveniente.


100

C) Análise documental

�Fontes podem ser privadas ou oficiais (arquivos, relatórios e estatísticas);

�Tipos de informação

� Factos, atributos, comportamentos e tendências.

�Opções técnicas

�Análise qualitativa de conteúdo;

�Análise quantitativa de conteúdo.


101

Distribuição de Frequências

Frequência absoluta e frequência relativa

� Frequência absoluta de um valor da variável é o número de vezes que esse valor ocorre na amostra ou na população;

� Frequência relativa de um valor da variável é o quociente entre a frequência absoluta desse valor e o número total de ocorrências de todos os valores da variável na amostra ou na população.

102

Distribuições de frequências

Distribuições de frequências (exemplos) 1. Considerem os dados de 20 alunos de uma turma de 9.º

ano, relativos às variáveis: � Avaliação final: R-A-A-A-A-A-R-A-A-A-R-A-A-A-A-R-R-A-A-A

(aprovado, reprovado)

� Idade:14-14-13-13-15-15-16-17-14-14-14-14-14-15-15-15-15-14-14-15 (anos)

� Altura: 150 -165 -140 -155 -145 -165 -146-157-149-154-154-164-154-165-155-148-163-154-144-150 (cm)

Apresente numa tabela a distribuição de frequências de cada uma das variáveis:

1.1. Avaliação final;1.2. Idade;1.3. Altura.

18

103


Distribuições de frequências avaliação final

� 1.1) Turma de 20 alunos

� A variável “Avaliação final” pode assumir os valores: “Aprovado (A)” e “Reprovado (R)”. Assim temos a variável qualitativa “Avaliação final” que assume dois valores A e R, expressos numa escala nominal. Recolhendo os dados obtivemos as seguintes observações:R-A-A-A-A-A-R-A-A-A-R-A-A-A-A-R-R-A-A-A.

104

Valor Frequência absoluta

Frequência relativa

A 15

R 5

Total 20 1


Distribuições de frequências (avaliação final)

20

5

20

15

105


1.2 Idades

� Identificaram-se as idades de 20 alunos de uma turma. Os dados obtidos, em anos completos, foram os seguintes: 14-14-13-13-15-15-16-17-14-14-14-14-14-15-15-15-15-14-14-15.

a) Qual o tipo de dados que assume a variável idade;

b) Como classifica a variável idade relativamente ao tipo de dados que assume;

c) Construa uma tabela de distribuição de frequência, na qual constem: os valores da variável (idade) e as respectivas frequências absolutas, frequências relativas, frequências absolutas acumuladas e frequências relativas acumuladas.

106

Definição de classes

Dados agrupados em classes (04-12-2009)

� Na definição de classes deve-se tentar conseguir aplicar as seguintes regras:

� Determinar a amplitude de variação (diferença entre os extremos das observações (máximo e mínimo);

� Determinar o número de classes;

� Usar classes de igual amplitude;

� Para uma amostra de tamanho n, um critério consiste em considerar o número de classes igual a k, sendo k o menor número tal que 2 k≥n.

107

Definição de classes

1.3. AlturasIdentificaram-se as alturas de um conjunto de 20 pessoas. Os dados, em cm, obtidos foram os seguintes: 150 -165 -140 -155 -145 -165 -146-157-149-154-154-164-154-165-155-148-163-154-144-150.a) Qual o tipo de dados que assume a variável altura;b) Como classifica a variável altura relativamente ao tipo de

dados que assume;c) Defina as classes que considere adequadas;d) Construa: um quadro no qual figurem as classes e

respectivas observações;e) Construa uma tabela de distribuição de frequência, na qual

constem: a identificação das classes e as respectivas frequências absolutas, frequências relativas, frequências absolutas acumuladas e frequências relativas acumuladas.

108

1.3. Resolução

Variável: altura

� Considerando a altura, expressa em centímetros, podemos admitir que esta variável é quantitativa, os dados são quantitativos do tipo contínuo, que assume valores numa escala intervalar.

� Os dados obtidos são os seguintes: 150-165-140-155-145-165-146-157-149-154-154-164-154-165-155-148-163-154-144-150.

19

109

� Resolução

Variável: altura

Na definição de classes deve-se tentar conseguir aplicar as seguintes regras:

a) Determinar a amplitude de variação (diferença entre os extremos das observações (máximo e mínimo));

b) Determinar o número de classes. Para uma amostra de tamanho n, um critério consiste em considerar o número de classes igual a k, sendo k o menor número natural tal que 2k≥n;

c) Usar classes de igual amplitude.

110

� Resolução

Variável: altura

Atendendo ao critério referido:

� A amplitude de variação é 25 (165-140);

� O número de classes é 5, pois, 5 é o menor número natural, tal que 2k ≥20;

� A amplitude de cada classe é 5 (25/5).

� Os intervalos correspondentes às cinco classes são:

[140, 145[, [145, 150[, [150, 155[, [155, 160[, [160, 165].

111

Variável: altura

Agrupando os dados em classes, obtemos:

Classes Observações

[140, 145[

[145, 150[

[150, 155[ [155, 160[

[160, 165]

140, 144

145, 146, 148, 149

150, 150, 154, 154, 154, 154 155, 155, 157

163,164, 165, 165, 165

112

Figura 1: Distribuição de frequência da variável “altura”

Classes Frequência absoluta

Frequência absoluta

acumulada



acumulada

[140, 145[ 2 2 20

2

20

2

[145, 150[ 4 6 20

4

20

6

[150, 155[ 6 12 20

6

20

12

[155, 160[ 3 15 20

3

20

15

[160, 165] 5 20 20

5

20

20

Total 20 1

113

� Identifique a “altura” de cada um dos mestrandos que está na sala.

a) Qual o tipo de dados que assume a variável “altura”;b) Como classifica a variável “altura” relativamente ao tipo de

dados que assume;c) Defina as classes que considere adequadas;d) Construa: um quadro no qual figurem as classes e

respectivas observações;e) Construa uma tabela de distribuição de frequência, na qual

constem: a identificação das classes e as respectivas frequências absolutas, frequências relativas, frequências absolutas acumuladas e frequências relativas acumuladas;

f) Construa um gráfico no qual constem as classes e respectivas frequências absolutas.

Actividade

114

Medidas de Estatística Descritiva

Medidas de estatística descritiva (11-12-2009)

� As medidas de estatística descritiva, designam-se por:

� Parâmetros, quando se referem à população;

� Estatísticas, quando se referem à amostra.

� Permitem sintetizar os dados da população ou da amostra através de um só valor;

� Medidas de localização: medidas de concentração e medidas de dispersão.

20

115


Medidas de tendência central

� As medidas da tendência central são indicadores que permitem que se tenha uma primeira ideia ou um resumo, do modo como se distribuem os dados de uma experiência, informando sobre o valor (ou valores) da variável aleatória.

� Média aritmética;

� Moda;

� Mediana.

116


Média aritmética

� A média aritmética é o quociente entre a soma de todos os valores observados e o número total de observações;

� Considerando um conjunto n de observações,

x1, …, xn,

A média aritmética é igual a

(x1 +…+ xn)/n.

117


Moda

� A moda de um conjunto de observações é o valor mais frequente, caso exista;

� Quando existe mais do que um valor com a frequência mais elevada, o conjunto dos valores mais frequentes constituem uma classe modal.

118


Mediana

� A mediana é uma medida de localização do centro da distribuição dos dados;

� Após a ordenação dos elementos da amostra de dados, a mediana é o valor (pertencente ou não à amostra) que a divide ao meio;

� A determinação da mediana de um conjunto de n observações, obtém-se, depois de ordenada a amostra das n observações:

� Se n é ímpar, a mediana é o elemento médio;

� Se n é par, a mediana é a semi-soma dos dois elementos médios.

119


Actividade

� Considere as idades de 20 alunos de uma turma. Os dados obtidos, em anos completos, foram os seguintes: 14-14-13-13-15-15-16-17-14-14-14-14-14-15-15-15-15-14-14-15.

a) Apresente uma tabela de distribuição de frequências da variável idade.

b) Determine, para o conjunto das idades: a) Média aritmética; b) Moda; c) Mediana.

c) Apresente uma análise dos dados apresentados.

120


Actividade

� Considere a variável “número de anos que terminou o ensino secundário” no conjunto dos mestrandos presentes.

a) Recolha os dados e apresente uma tabela de distribuição de frequências da variável “número de anos que terminou o ensino secundário”;

b) Determine, para o conjunto dos dados obtidos: a) Média aritmética; b) Moda; c) Mediana;

c) Distribua os dados por classes e respectivas frequências;

d) Construa um gráfico com as classes que definiu e respectivas frequências absolutas;

e) Faça uma apreciação crítica dos dados e resultados que obteve.

21

121


Medidas de dispersão

� Desvio absoluto médio;

� Variância;

� Desvio padrão.

122


Desvio absoluto médio

� Desvio absoluto médio de um conjunto de n observações x1, …, xn, é a média dos valores absolutos das diferenças entre as observações e a média.

Actividade

Determine o desvio absoluto médio do conjunto de observações: 14-14-13-13-15-15-16-17-14-14-14-14-14-15-15-15-15-14-14-15.

123


Variância

� Define-se variância, e representa-se por s2, como sendo a medida que se obtém somando os quadrados dos desvios das observações da amostra, relativamente à sua média, e dividindo essa soma:

A) por n, quando o tamanho da amostra é superior a 20;

B) por n-1, quando o tamanho da amostra é menor ou igual a 20.

Actividade

� Determine a variância do conjunto de observações: 14-14-13-13-15-15-16-17-14-14-14-14-14-15-15-15-15-14-14-15.

124


Desvio padrão

� O desvio padrão s é a raiz quadrada da variância s2.

� O desvio padrão é sempre não negativo e é tanto maior, quanto maior for a variabilidade dos dados.

� Se s = 0, então não existe variabilidade, isto é, os dados são todos iguais.

Actividade

Determine o desvio padrão do conjunto de observações: 14-14-13-13-15-15-16-17-14-14-14-14-14-15-15-15-15-14-14-15, 15, 14.

125


Actividade

Considere a variável “número de professores que já teve” no conjunto dos mestrandos presentes.

a) Recolha os dados e apresente uma tabela de distribuição de frequências da variável “número de professores que já teve”;

b) Determine, para o conjunto dos dados obtidos: a1) Desvio absoluto médio; b1) Variância; c1) Desvio padrão;

c) Distribua os dados por classes e respectivas frequências;

d) Construa um gráfico com as classes que definiu e respectivas frequências absolutas;

e) Faça uma apreciação crítica dos dados e resultados que obteve.

126

Inferência Estatística

(08-01-2010)

22

127


Conceito de Inferência Estatística

� Inferência estatística é o processo pelo qual é possível obter conclusões acerca da população usando informação de uma amostra;

� A estatística inferencial permite:

� A generalização a uma população de informações obtidas a partir de uma amostra representativa;

� Tomada de decisão (Huot, 2002: 62).

128


Conceito de Inferência Estatística

� A base da Inferência Estatística consiste na possibilidade de se tomarem decisões sobre os parâmetros de uma população, sem que seja necessário proceder a um recenseamento de toda a população (Reis et. al., 1999: 21);

� A questão central da inferência estatística: saber como usar os dados da amostra para obter conclusões acerca da população.

129

Conceitos de Estatística

Unidade, população e amostra

� Unidade estatística: elemento da população estudada;

� População: conjunto de unidades com características comuns (Reis et al, 1999: 19);

� A população refere-se a todos os casos ou situações acerca dos quais o investigador quer fazer inferências ou estimativas;

� Uma amostra é um subconjunto da população, usado para obter informação acerca do todo.

130

Amostragem, recenseamento e sondagem

� Amostragem é a obtenção de informação sobre parte de uma população (Reis et al, 1999: 19);

� Recenseamento é uma recolha de dados, sobre certas características da população, obtida directamente a partir do conjunto das unidades da população;

� Sondagem é uma recolha de dados, sobre certas características da população, obtida a partir de uma amostra.


131

Parâmetro e estatística

� Estatística é um número que representa características da amostra.

� Calcula-se o valor de uma estatística a partir de valores observados na amostra;

� Utiliza-se uma estatística para estimar um parâmetro, desconhecido, na população.

� Parâmetro é um número que representa características da população.

� Este número, geralmente, é desconhecido;

� Um parâmetro desconhecido pode ser estimado a partir de uma estatística (ou estimador).


132

Classificação de dados na investigação

� Quando em cada objecto a observar, obtemos valores relativos:

� A um único aspecto, os dados resultantes dizem-se univariados;

� Simultaneamente, a dois aspectos relevantes, os dados são bivariados;

� Simultaneamente, a vários aspectos relevantes, dizemos que os dados são multivariados, mais precisamente, se pretendemos obter, simultaneamente, valores de p aspectos diz-se que os dados são p-variados.


23

133

Actividade

Considere um problema à sua escolha. Seleccione nesse problema:

a) Um único aspecto a estudar;

b) Dois aspectos relevantes a estudar simultaneamente;

c) Três aspectos relevantes a estudar simultaneamente;

d) Mais de três aspectos relevantes a estudar simultaneamente.


134

Inferência Estatística (15-01-2010)

Fases da investigação para obter conclusões por inferência estatística

� Almeida & Freire (2000: 39-40) salientam que para obter conclusões a partir de uma amostra por inferência é essencial percorrer as seguintes fases:

� Definição do problema;

� Revisão bibliográfica;

� Formulação de hipóteses;

� Definição operacional das variáveis.

135

Definição do problema

Definição do problema

� Características

� Identificar e descrever o problema;

� Estabelecer relações;

� Apreciar pertinências;

� Precisar o objectivo.

� Estratégia

� Teoria existente;

� Observação directa;

� Investigações anteriores;

� Problemas anteriores.

136

Revisão bibliográfica


� Características� Situar o problema;� Precisar a metodologia.

� Estratégia� Consulta de bases de dados;� Debates, consulta a especialistas;� Sínteses temáticas.

137


Tarefa

� Defina um problema e faça uma pesquisa associada à revisão bibliográfica sobre o problema que definiu.

138

Formulação de hipóteses

22-01-2010:----Resolução de um problema

24

139


Hipóteses (29_01_10)

� Relativamente ao processo da sua formulação, as hipótese podem classificar-se em: � Dedutivas;� Indutivas.

� As hipóteses dedutivas decorrem de um determinado campo teórico e procuram comprovar deduções implícitas das mesmas teorias;

� As hipóteses indutivas surgem da observação ou reflexão sobre a realidade;

� A hipótese de investigação é a resposta temporária, provisória, que o investigador propõe a uma interrogação formulada a partir de um problema de investigação.

140


Hipóteses estatísticas

� As decisões, acerca das características da população, baseiam-se em hipóteses que, de um modo geral, são afirmações suportadas pelas distribuições dos dados relativas às características da amostra que se pretende testar.

� Utilizamos estatísticas de uma amostra para estimar os verdadeiros valores populacionais.

� Exemplos de estatísticas: a média amostral, o desvio padrão amostral, a mediana amostral.

141


Hipóteses estatísticas� Para cada característica a testar definem-se duas

hipóteses:� Hipótese nula (H0);� Hipótese alternativa (H1);

� A hipótese nula (H0) consiste em admitir que a acção experimental realizada com a amostra não provocou alterações nas suas características;

� A hipótese alternativa (H1) consiste numa afirmação relativa às alterações que se espera que ocorram nas características da amostra, em função da acção experimental realizada;

� A aceitação da hipótese alternativa depende dos resultados da aplicação do teste estatístico e do nível de significância adoptados.

142


Teste de hipóteses

� Formulada uma hipótese acerca do comportamento da população, considera-se que um teste de hipóteses é uma regra de decisão que permite aceitar ou rejeitar essa hipótese, com base na informação obtida na amostra (Vairinhos, 1995);

� Quando se formulam hipóteses estão-se a identificar variáveis e as suas relações, ou seja está-se a definir o papel das variáveis na investigação;

� A explicitação das variáveis e das suas relações é essencial na definição de um modelo para a investigação que se pretende efectuar.

143

Papel das Variáveis

(Abordado em 13-11-2009)

� Identificar as unidades a observar e a controlar;

� Definir os papéis das variáveis.

144


Estatuto das variáveis na investigação

� As variáveis podem ser: independentes, dependentes, moderadoras e parasitas (Almeida & Freire: 2000: 56);

� Variável independente: identifica-se com a dimensão ou a característica que o investigador manipula deliberadamente para conhecer o impacto que produz noutra variável;

� Variável dependente: característica que pode ser influenciada quando se manipula a variável independente.

25

145


Estatuto das variáveis na investigação

� Variáveis moderadoras ou intervenientes: são geralmente assumidas como variáveis alheias ao estudo que podem influenciar os resultados;

� Variáveis estranhas ou parasitas: variáveis associadas à variável independente, que não são consideradas na experiência, mas que podem ter influência nos resultados esperados para a variável dependente.

146



Questão de investigação: Quanto maior for o número de horas de estudo numa dada disciplina mais elevada é a classificação obtida no teste.

� Variável independente: horas de estudo;

� Variável dependente: classificação no teste;

� Variáveis moderadoras ou intervenientes: apoio dos pais, conhecimentos anteriores na disciplina, colaboração dos colegas, … ;

� Variáveis estranhas ou parasitas: ambiente familiar, condições de estudo, ruídos, … .

147



Questão de investigação: O tratamento A cura o estado gripal

� Variável independente: estado gripal (actua-se relativamente à gripe com medicamentos ou outros tratamentos);

� Variável dependente: a cura, ou a situação de saúde resultante do tratamento;

� Variáveis moderadoras (intervenientes): conforto habitacional, bom tempo;

� Variáveis estranhas: corrente de ar, alimentação, ansiedade.

148


Erros de decisão sobre aceitação ou rejeição de hipóteses� A rejeição ou não - rejeição de uma hipótese depende da

probabilidade de erro admitida (nível de significância) para cada situação, que nas investigações no âmbito da educação é, geralmente, de 0,05;

� Na aceitação ou rejeição da hipótese nula, podem ser cometidos dois tipos de erro:� Erro tipo I;� Erro tipo II.

� O erro tipo I comete-se quando se opta por rejeitar a hipótese nula H0, sendo esta verdade;

� O erro tipo II comete-se quando se opta por não rejeitar a hipótese nula H0, sendo esta falsa.

149


Testes estatísticos� A selecção do teste estatístico depende sempre do

design experimental escolhido para testar a hipótese experimental.

� Existem fundamentalmente dois tipos de testes estatísticos:� Testes paramétricos;� Testes não - paramétricos.

� A principal diferença entre os dois tipos de testes é a sofisticação das medidas utilizadas para calcular a variabilidade dos resultados.

� Uma das vantagens dos testes não - paramétricos é que podem ser utilizados quando os dados experimentais apenas podem ser medidos numa escala ordinal, admitindo-se ainda a sua utilização em algumas situações, em que os dados são medidos numa escala nominal.

150


Procedimentos na aplicação de testes estatísticos

� Os principais procedimentos que devem preceder a aplicação de um teste estatístico são:

� Definir a hipótese nula H0 e a hipótese alternativa H1;

� Decidir qual o teste a ser usado, analisando se este é válido para o problema;

� Encontrar a probabilidade (p - valor);

� Avaliar a força da evidência contra H0 (quanto menor for p - valor, maior é a força para rejeitar a hipótese nula);

� Estabelecer conclusões e interpretação dos resultados.

26

151


Força da evidência contra H0

� O p - valor é a probabilidade que permite decidir sobre a hipótese nula.

� Algumas interpretações acerca de p - valores:

� Se p ≥ 0,1, não existe evidência contra a H0, não é possível rejeitar a hipótese nula;

� Se p ≥ 0,05 e p < 0,1 fraca evidência contra a H0;

� Se p < 0,05, evidência significativa contra a H0, é possível rejeitar a hipótese nula;

� Se p < 0,01, evidência altamente significativa contra a H0, é possível rejeitar a hipótese nula;

� Se p < 0,001, evidência muito altamente significativa contra a H0, é possível rejeitar a hipótese nula.

152


Tarefa:

Proponha um problema para estudar e defina as principais etapas da sua resolução, tendo em conta as fases da investigação propostas por Almeida & Freire: (2000: 39-40).

a) Definição do problema;

b) Revisão bibliográfica;

c) Formulação de hipóteses;

d) Definição operacional das variáveis.

153

Tratamento e Interpretação de Dados

154

Exemplo 1 (Dados quantitativos)

ProblemaFracos resultados dos alunos de 7.º Ano no desempenho em Matemática

Hipóteses:A utilização de comunicação mediada por computador no contexto de ensino e aprendizagem melhora o desempenho dos alunos em MatemáticaH0: ...H1: …

VariáveisPontuações dos alunos obtidas nos testes

155


Contexto para apreciar a hipótese de investigação� Comparar os resultados de desempenho em Matemática

de dois grupos de alunos de 7.º ano, um grupo experimental (GE), submetido a uma estratégia experimental e um grupo de controlo (GC).

Dados� Pontuações obtidas pelos alunos dos grupos

experimental e de controlo em cada uma das aplicações do teste de avaliação de conhecimentos, ou seja, no pré -teste administrado antes do processo formal de ensino e aprendizagem e no pós - teste administrado depois deste ter terminado.

Instrumento de recolha de dados� Teste de avaliação de conhecimentos.

156


Amostras de dados

� Pontuações dos alunos, do grupo experimental e do grupo de controlo, no pré-teste e no pós-teste.

Apresentação dos dados

� Gráficos e tabelas.

Tratamento estatístico dos dados

� Definição de variáveis;

� Estabelecimento de correspondência entre os objectivos, que precederam a realização dos testes de desempenho e variáveis;

� Definição das pontuações correspondentes a cada variável.

27

157


Tratamento de dados

� As pontuações relativas às questões subjacentes ao objectivo:

� "Resolver problemas que envolvem equações", foram assumidas pela variável "resolução de problemas que envolvem equações";

� Resolver equações", foram assumidas pela variável "resolução de equações";

� "Resolver problemas", foram assumidas pela variável "resolução de problemas".

158


Hipóteses estatísticas (alternativas)

� Ha1: Os alunos de 7º ano de escolaridade que utilizam comunicação mediada por computador, no apoio às actividades lectivas, obtêm resultados de desempenho mais elevados na “resolução de problemas que envolvem equações” do que aqueles que a não utilizam;

� Ha2: Os alunos de 7º ano de escolaridade que utilizam comunicação mediada por computador, no apoio às actividades lectivas, obtêm resultados de desempenho mais elevados na “resolução de equações” do que aqueles que a não utilizam;

� Ha3: Os alunos de 7º ano de escolaridade que utilizam comunicação mediada por computador, no apoio às actividades lectivas, obtêm resultados de desempenho mais elevados na “resolução de problemas” do que aqueles que a não utilizam.

159


Hipóteses nulas

� H01: Não é significativa a diferença entre as médias das pontuações, obtidas na resolução de problemas que envolvem equações, dos alunos de 7º ano de escolaridade que utilizam comunicação mediada por computador no apoio às actividades lectivas e aqueles que a não utilizam;

� H02: Não é significativa a diferença entre as médias das pontuações, obtidas na resolução de equações, dos alunos de 7º ano de escolaridade que utilizam comunicação mediada por computador no apoio às actividades lectivas e aqueles que a não utilizam.

� H03: Não é significativa a diferença entre as médias das pontuações, obtidas na resolução de problemas, dos alunos de 7º ano de escolaridade que utilizam comunicação mediada por computador no apoio às actividades lectivas e aqueles que a não utilizam.

160


Condições de aplicabilidade do teste t de Student� Para que o teste t possa ser aplicado:

� A distribuição da população dos dados de cada amostra não pode diferir muito da normal;

� As variâncias das populações de que se extraem as amostras e os seus tamanhos não podem ser excessivamente diferentes;

� Tratamento estatístico na comparação de resultados de aprendizagem (exemplo):� O teste t de Student para comparar a diferença entre as

médias;� O teste de Kolmogorov-Smirnov para verificar se a

distribuição de cada amostra de dados é normal;� O teste de Levene para verificar se as variâncias das

amostras de dados a comparar não são significativamente diferentes.

161


Pontuações dos alunos nos testes realizados

Gráfico 4. 1: Resultados globais dos alunos de 7º ano

Pré-tes te (p) e tes te (t)

0

20

40

60

80

100

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Alunos de 7º ano

Po

ntu

ações

pge7

pgc7

tge7

tgc7

162

Exemplo 1 (Dados quantitativos)Tabela 4. 1: Distribuições das pontuações dos alunos de 7º ano obtidas no pós-teste

Grupo Pontuações (%) Grupo Pontuações (%)

Experimental O71ge O72ge O7ge de Controlo O71gc O72gc O7gc

E7T1 42,5 35 77,5 C7T1 10 2,5 12,5

E7T2 7,5 10 17,5 C7T2 32,5 22,5 55

E7T3 42,5 45 87,5 C7T3 10 2,5 12,5 E7T4 0 0 0 C7T4 5 0 5

E7T5 35 20 55 C7T5 0 0 0

E7T6 42,5 40 82,5 C7T6 25 5 30

E7T7 32,5 37,5 70 C7T7 0 0 0

E7T8 10 5 15 C7T8 17,5 0 17,5

E7T9 7,5 12,5 20 C7T9 25 20 45

E7T10 15 25 40 C7T10 5 2,5 7,5

E7T11 42,5 45 87,5 C7T11 30 35 65

E7T12 25 30 55 C7T12 15 2,5 17,5

E7T13 15 10 25 C7T13 0 0 0

E7T14 25 17,5 42,5 C7T14 10 0 10 E7T15 22,5 37,5 60 C7T15 0 0 0

E7T16 32,5 35 67,5 C7T16 2,5 0 2,5

E7T17 2,5 12,5 15 C7T17 32,5 22,5 55

E7T18 17,5 22,5 40 C7T18 0 0 0

E7T19 15 15 30 C7T19 40 35 75

E7T20 5 25 30 C7T20 32,5 22,5 55

E7T21 15 2,5 17,5 C7T21 0 0 0

E7T22 27,5 27,5 55 C7T22 5 0 5

E7T23 37,5 35 72,5 C7T23 30 27,5 57,5

E7T24 47,5 22,5 70 C7T24 12,5 2,5 15

E7T25 42,5 40 82,5

28

163

Resultados da aplicação dos testes estatísticos

Tabela 4. 1: Dados estatísticos das distribuições das pontuações dos alunos de 7º ano

no pós-teste

Variáveis Amostras

de dados

(*)

Médias Desvio

Padrão

Teste de

Kolmogorov-

Smirnov (1)

Teste de

Levene

(2)

Teste t de Student

(3)

Z Nível

de

signif.

F Nível

de

signif.

t

(**)

Nível

de

signif.

Difer.

entre

médias

Resolução de

problemas que

O7ge 48,60 26,66 0,604 0,859 0,294 0,590 3,524 0,001 26,00

envolvem

equações

O7gc 22,60 24,90 1,214 0,105

Resolução de O71ge 24,30 14,76 0,678 0,747 0,402 0,529 2,520 0,015 10,13

equações O71gc 14,17 13,30 0,839 0,482

Resolução de O72ge 24,30 13,49 0,731 0,660 0,201 0,656 4,297 0,000 15,86

problemas O72gc 8,44 12,29 1,725 0,005

(*) As amostras de dados são as pontuações apresentadas na tabela anterior e o tamanho das

amostras O7ge, O71ge e O72ge é 25 e das amostras O7gc, O71gc e O72gc é 24

(**) O número de graus de liberdade é 47 em todas as situações

(1) - Teste para verificar se a distribuição é normal

(2) - Teste para verificar a igualdade de variâncias

(3) - Teste para verificar a igualdade das médias

164


Resultados de aplicabilidade do teste t de Student

� O teste t é um método que permite decidir se a diferença observada entre as médias de duas amostras se pode atribuir a uma causa sistemática ou se pode ser considerada como efeito de flutuações devidas ao acaso.

� Os resultados da aplicação dos testes de Kolmogorov-Smirnov, Levene e t de Student podem ser fornecidos pelo programa estatístico SPSS for Windows (Statistical Package for the Social Sciences).

� Os dados a testar, pontuações obtidas no pós-teste pelos alunos dos grupos experimental e de controlo, podem ser organizados em tabelas de acordo com as variáveis, já referidas, resolução de problemas que envolvem equações, resolução de equações e, resolução de problemas.

165


Possíveis conclusões da aplicação dos testes estatísticos

� Os alunos de 7º ano de escolaridade que utilizam comunicação mediada por computador, no apoio às actividades lectivas, obtêm resultados de desempenho mais elevados na “resolução de problemas que envolvem equações” do que aqueles que a não utilizam;

� Os alunos de 7º ano de escolaridade que utilizam comunicação mediada por computador, no apoio às actividades lectivas, obtêm resultados de desempenho mais elevados na “resolução de equações” do que aqueles que a não utilizam.

� Não se pode concluir que existam diferenças significativas entre os resultados de desempenho do grupo experimental e os do grupo de controlo de 7º ano, relativos à variável “resolução de problemas.

166

Exemplo 2 (Dados qualitativos)

� Problema: Os alunos não gostam do modo como são ensinados pelos professores

� Objectivo(s): Compreender as percepções dos alunos acerca dos principais aspectos que um professor deve considerar para ensinar Matemática

� Questão de investigação: Quais são as percepções dos alunos acerca dos principais aspectos que um professor deve considerar para ensinar Matemática?

� Categorias:�Categorias identificadas: Qualidades pessoais do professor, atitudes do professor relativas ao ensino da Matemática, estratégias de ensino, Conhecimento dos alunos e Outras

167

Exemplo 2 (Dados qualitativos)

Resultados� Distribuição das opiniões dos alunos relativas aos aspectos

que um professor deve considerar para ensinar Matemática

Aspectos associados ao professor para ensinar Matemática Opiniões

nº %

Qualidades pessoais 35 27,3

Atitudes relativas ao ensino da Matemática 26 20,3

Estratégias de ensino 37 28,9

Conhecimento dos alunos 29 22,7

Outras 1 0,8

Total 128 100,0

168

Pressupostos da Investigação26-02-10

29

169

“Assim começou portanto todo o conhecimento humano, com intuições, passando daqui a noções e acabando com ideias.”Kant

(Citação constante na 7ª Edição, 1952, do livro Fundamentos da Geometria, de David Hilbert)

Conhecimento Humano

170

�Paradigma é a representação do padrão de modelos. É um conhecimento que origina o estudo de um campo científico e uma referência inicial que funciona como base de modelos que orientam os estudos e as pesquisas;

�Paradigmas podem ser considerados regulamentos que identificam os limites da problemática com a qual se está a trabalhar e como se pode ter sucesso resolvendo questões dentro destes limites.

(Adaptado de http://pt.wikipedia.org/wiki/Paradigma, 10-10-07)

Paradigmas de investigação

171

�Kuhn define "paradigma" como uma série de suposições, métodos e problemas típicos, que determinam para uma comunidade científica quais são as questões importantes e qual a melhor forma de lhes dar resposta;

�A vantagem de um paradigma é que ele concentra a pesquisa. Sem um paradigma, investigadores diferentes acumulam colecções diferentes de dados quase ao acaso e ficam todos ocupados demais em dar um sentido ao caos e derrotar as teorias concorrentes para progredir de forma consistente. (Thomas Samuel Kuhn July 18, 1922 – June 17, 1996, American intellectual who wrote extensively on the history of science)


172

�O problema com os paradigmas é que eles tendem a tornar-se fechados e rígidos;

�Os cientistas que rejeitam os paradigmas aceites pela comunidade científica são frequentemente descartados como excêntricos;

�Embora a aceitação de um paradigma possibilite descobertas, todo paradigma constitui uma teoria bastante fechada, impossibilitando o seu desenvolvimento com teorias concorrentes.

(http://www.geocities.com/~esabio/paradigmas.htm, 10-10-07)


173

�Paradigma da investigação quantitativa (05-03-2010)

�É fundamentado no positivismo de Augusto Comte;

�Considera-se que existe uma realidade objectiva que o investigador tem de ser capaz de interpretar objectivamente;

�Cada fenómeno deverá ter uma só interpretação objectiva

�A investigação assume uma abordagem positivista/behaviorista.(http://www.educ.fc.ul.pt/docentes/ichagas/mi2/Fernandes.pdf, 16-10-07)

Paradigmas de Investigação

174

Tópicos associados ao paradigma da investigação quantitativa

�Questões de mensuração;

�Definições operacionais;

�Variáveis;

�Testes de hipóteses;

�Correlações;

�Generalizações.


30

175

�Paradigma da investigação qualitativa

�A investigação assume uma abordagem interpretativa;

�É fundamentado no idealismo de Kant e seus sucessores;

�Admite-se que há tantas interpretações da realidade quantos os investigadores que a procuram interpretar;

(http://www.educ.fc.ul.pt/docentes/ichagas/mi2/Fernandes.pdf, 16-10-07)


176

�Tópicos associados ao paradigma da investigação qualitativa

�Descrições;

�Indução;

�Teoria fundamentada;

�Estudo de percepções pessoais;

�Os dados surgem mais sob a forma de palavras do que de números.


177

�Não se pode afirmar que uma metodologia de investigação é boa ou má pelo facto de se basear num ou no outro paradigma;

�A opção pelo paradigma de investigação quantitativa ou qualitativa depende do assunto a estudar;

�Não existem barreiras vincadas entre os dois paradigmas;


178

�Eisner (1997) defende a existência de formas híbridas na mesma investigação;

�Lessard-Hébert e al. (1994) referem que se podem verificar duas posturas bastante diferentes:

� uma que toma partido de uma distinção dicotómica;

� outra que opta pela tese de um continuum entre o qualitativo e o quantitativo;

�Blaxter, Hughes & Tight (2005) salientam que os dois tipos de investigação, quantitativa e qualitativa, ambos são úteis e válidos e não se excluem mutuamente, sendo possível utilizar os dois paradigmas na mesma investigação.


179

�Palavras Chave�Paradigma de investigação quantitativa

�Números;�Exterior;�Explicação;�Objectividade.

�Paradigma de investigação qualitativa�Palavras;�Interior;�Compreensão;�Subjectividade.


180

Actividade

1. Identificar paradigmas que possam ser utilizados no âmbito das áreas de actividades ou de interesse, de cada aluno;

2. Apresentar as principais características dos paradigmas identificados;

3. Relacionar os paradigmas identificados com contextos da vida real.


31

181

�Conceito de método (12-03-2010)

�A ciência caracteriza-se por uma permanente e sistemática procura da verdade;

�De um modo geral a verdade nunca é definitiva, depende muitas vezes da observação associada ao raciocínio;

�Essa procura de verdade faz-se através de procedimentos que ganharam forma e estrutura ao longo dos tempos;

�Esses procedimentos assumem a forma de métodos quando são claramente identificadas as principais etapas que os caracterizam.

Métodos científicos

182

�Conceito de método

�As ciências são caracterizadas pela utilização de métodos científicos;

�Nem todos os ramos que utilizam métodos científicos podem ser considerados científicos;

�“O método é o conjunto das actividades sistemáticas e racionais que, com maior segurança e economia permite alcançar o objectivo – conhecimentos válidos e verdadeiros - , traçando o caminho a ser seguido, detectando erros e auxiliando as decisões do cientista”; (Marconi & Lakatos, 2003).


183

�Método e métodos

�O método caracteriza-se por uma abordagem mais ampla, com um nível de abstracção mais elevado, dos fenómenos da natureza e da sociedade;

�Os métodos são etapas mais concretas da investigação, com finalidades mais restritas em termos de explicação geral dos fenómenos e menos abstractas.

(Marconi & Lakatos, 2003).


184

�Etapas do método científico (adaptado de Bunge 1980, citado por Marconi & Lakatos, 2003)

� Definição do problema;

� Contextualização do problema;

� Procura de meios e de conhecimento relevante relacionado com o problema;

� Tentativa de resolução do problema a partir dos meios e do conhecimento identificado;

� Invenção de novas ideias ou produção de novos dados empíricos;


185

�Etapas do método científico (continuação)

� Obtenção de uma solução do problema;

� Investigação das consequências da solução obtida;

� Prova da solução: confronto da solução com as teorias existentes;

� Caso a solução não seja consistente, proceder à correcção das hipóteses, teorias ou dados utilizados na obtenção da solução.


186

�Alguns métodos científicos (19-03-2010)

� Método indutivo

� Método dedutivo

� Método hipotético-dedutivo


32

187

�Método indutivo

� Indução é um processo mental através do qual, partindo de premissas particulares, suficientemente constatadas, infere-se uma verdade geral, não incluída nas premissas particulares;

� A utilização deste método conduz a resultados com elevada probabilidade de serem verdade, mas nem sempre se tem completa segurança;


188

�Principais etapas do método indutivo

� Observação dos fenómenos;

� Descoberta da relação entre eles;

� Generalização da relação entre os fenómenos.

�As inferências indutivas são justificadas por:

� Expectativas e crenças que existe uma regularidade nos fenómenos e, assim, o futuro será idêntico ao passado;

� A crença que o futuro é idêntico ao passado assenta nas observações e registos do passado.


189

�Método dedutivo

� Admitindo o todo como verdade deduz-se que as partes também são verdade;

� A conclusão verdadeira garante a verdade das premissas que lhe deram origem;

� Todo o argumento dedutivo reformula ou enuncia de forma explícita a informação já contida nas premissas, tendo como finalidade o propósito de explicar o conteúdo das premissas.


190

�Método dedutivo

� No método dedutivo também chamado por Aristóteles de silogismo, o raciocínio dedutivo parte da dedução formal tal que, postas duas premissas, delas, por inferência, se obtém uma terceira, chamada conclusão.

� A dedução não oferece conhecimento novo, uma vez que é um caso particular da lei geral.

� A dedução organiza e especifica o conhecimento que já se tem, mas não é geradora de conhecimentos novos.

� A dedução tem como ponto de partida o pressuposto do inteligível, ou seja, da verdade geral, já estabelecida.


191

�Método dedutivo

� Exemplo 1

� Todo o número par é divisível por dois.

� 30 é um número par, portanto 30 é divisível por dois.

�Exemplo 2

� O conjunto dos números naturais está contido no conjunto dos números reais.

�25 é um número natural; portanto 25 é um número real.

(http://pt.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_dedutivo, acedido em 01-11-2007)


192

�Método hipotético-dedutivo

� Caracterizado por: partir de um problema, ao qual se oferece uma espécie de solução provisória, uma teoria tentativa, passando-se depois a criticar a solução, com vista à eliminação do erro, repetindo-se este processo criando novas soluções e novos problemas.

� Consiste na construção de conjecturas, que devem ser submetidas a testes, à crítica intersubjectiva, ao controle mútuo pela discussão crítica, à publicidade crítica e ao confronto com os factos, para ver quais as hipóteses que sobrevivem, resistindo, portanto, às tentativas de refutação e falseamento.


33

193

�Etapas do método hipotético-dedutivo (Popper)

� Definição do problema (surge, em geral, de conflitos tendo em conta expectativas e teorias existentes;

� Proposta de uma solução (construção de uma conjectura ou dedução de consequências na forma de proposições que podem ser testadas;

� Testes de falseamento (tentativas de refutação de hipóteses, entre outras formas, pela observação e experimentação).


194

�Etapas do método hipotético-dedutivo (adaptado de Bunge 1980, citado por Marconi & Lakatos, 2003)

� Colocação do problema;

� Construção de um modelo teórico;

� Dedução de consequências particulares;

� Testes de hipóteses;

� Adição ou introdução das conclusões na teoria.


195

�Pesquisa

�O que é a pesquisa?

�É a procura de resposta para problemas;

�“É um procedimento reflexivo sistemático, controlado e crítico que permite descobrir novos factos ou dados, relações ou leis em qualquer campo do conhecimento” (Ander-Egg, 1978: 28, citado por Marconi & Lakatos, 2003);

�É uma atitude e uma prática de permanente procura da verdade ou da realidade;

Pesquisa e técnicas de pesquisa

196

�Pesquisa

�É um procedimento ou conjunto de procedimentos com método de pensamento reflexivo que requer um tratamento científico e se constitui no caminho para conhecer realidades ou descobrir verdades;

�Uma pesquisa é um processo de construção do conhecimento, tendo como principais metas gerar novos conhecimentos, ou corroborar ou refutar algum conhecimento preexistente.


197197

Classificação das pesquisasClassificação das Pesquisas

Finalidade NaturezaObjectivos Procedimentos

Localde

Realização

Bás

ica

Apl

icad

a

Qua

litat

iva

Qua

ntita

tiva

Exp

lora

tória

Des

criti

va

Exp

licat

iva

Bib

liogr

áfic

a

Doc

umen

tal

Exp

erim

enta

l

Cam

po

Labo

rató

rio

Out

ros

Critérios

(Adaptado_de_http://www.unifa.aer.mil.br/ecemar/pesquisa/aulas/classificacao%20das%20pesquisas.ppt, acedido em 02-11-07)

198

�Níveis de pesquisa (Finalidade)� Os níveis de pesquisa variam de acordo com a finalidade da pesquisa. Assim, a pesquisa pode ser classificada em:

�Básica;�Aplicada.

�Pesquisa básica: aquela que acumula conhecimentos e informações que podem, eventualmente, levar a resultados académicos ou aplicados importantes, mas sem fazê-lo directamente;�Pesquisa aplicada: aquela que tem um resultado prático visível em termos económicos ou de outra utilidade que não seja o próprio conhecimento. (http://www.schwartzman.org.br/simon/acad_ap.htm, aced. 02-11-2007)


34

199

�Níveis de pesquisa (Objectivos)

� Os níveis de pesquisa variam de acordo com os objectivos a que a pesquisa se propõe. Assim, a pesquisa pode ser classificada em:

�Exploratória

�Descritiva

�Explicativa

(http://www.unb.br/fef/downloads/dulce/metodos_e_tecnicas_de_pesquisa.ppt#257,2,Níveis de Pesquisa, acedido em 01-11-07)


200

�Pesquisa exploratória

�A pesquisa exploratória constitui parte integrante da pesquisa principal. Pode ser entendida como um estudo preliminar realizado com a finalidade de melhorar a adequação dos instrumentos de medida à realidade que se pretende conhecer;

�A pesquisa exploratória, ou estudo exploratório, tem por objectivo conhecer as variáveis de estudo tal como se apresentam, o seu significado e o contexto onde se inserem. Pressupõe-se que o comportamento humano compreende-se melhor no contexto social onde ocorre. (http://br.monografias.com/trabalhos2/pesquisa-exploratoria-procedimento/pesquisa-exploratoria-procedimento2.shtml, aced. 02-11-07)


201


�Contribui para que se conheçam melhor as características da população e, assim, poder planificar mais adequadamente o tamanho da amostra;

�Permite identificar e categorizar de forma adequada certas variáveis independentes mais complexas, principalmente no que diz respeito à aplicação do princípio da utilidade;

�Tem por objectivo proporcionar maior familiaridade com o problema (fenómeno a ser investigado), no sentido de o tornar mais explícito e facilitar a construção de hipóteses;

�Visa o aparecimento de ideias ou de intuições.


202


� A planificação é bastante flexível, dando a possibilidade de identificar diversos aspectos relativos ao facto estudado;

�É um estudo preliminar visando a familiarização com o fenómeno a ser investigado, de forma que um estudo mais detalhado possa ser efectuado e definido com maior precisão e compreensão;

�A pesquisa exploratória pode usar várias técnicas de pesquisa, mas com amostras reduzidas;

�É adequada para investigar em áreas ou tópicos novos, para os quais não existam teorias satisfatórias;


203


�Pode ser utilizada para estimar a viabilidade de realização de estudos mais rigorosos ou extensos no mesmo tópico;

�Para estudos em larga escala é conveniente explorar as eventuais dificuldades com uma versão menor do estudo;

�É muito útil quando o objecto da pesquisa é novo e pouco estudado;

�A pesquisa exploratória tem por objectivo conhecer as variáveis de estudo, tal como se apresenta o seu significado e o contexto onde ela se insere.


204


� A pesquisa exploratória leva o investigador, frequentemente, à descoberta de enfoques, percepções e terminologias novas, contribuindo para que, gradualmente, para que seja modificado o seu próprio modo de pensar;

� Por exemplo: Quando se aplica um questionário pré--estabelecido (estabelecido antes de se conhecer a realidade, ou seja, antes de se conhecer o repertório popular de respostas), costumam distorcer-se os resultados.


35

205


�Para se obter determinada resposta, é preciso fazer a pergunta correspondente.

�Para se obter "boas" respostas é preciso fazer-se "boas" perguntas.

�Para fazer "boas perguntas", ou perguntas pertinentes e de interesse, é preciso conhecer com antecipação as possíveis respostas, que constituem o universo de respostas.


206

�Pesquisa exploratória (Exemplo)

�Admita uma insatisfação generalizada dos contribuintes com o Governo. As pessoas deixam de pagar impostos e organizam-se num movimento de protesto. Um estudo exploratório pode responder às questões:

�Como está organizado o movimento?�Quem são os principais fomentadores?�Quais as principais reivindicações?�Qual o apoio que o movimento tem na comunidade?�Com quem se deve negociar?�Quais são as respostas que o movimento espera do Governo?


207

�Pesquisa descritiva�Tem como principal objectivo a descrição das características de determinada população ou fenómeno;�A pesquisa descritiva justifica-se em estudos relacionados com:

� Distribuição de idades, sexo, proveniência, nível de escolaridade;� Nível de atendimento nas instituições públicas;� Características de uma comunidade, condições de habitação e índice de criminalidade;�Levantamento de opiniões, atitudes e crenças de uma população.


208

�Pesquisa descritiva (exemplos)

�Pesquisas com objectivos eleitorais que procuram identificar a relação entre as preferências políticas partidárias e o nível de rendimentos ou de escolaridade.

�Algumas pesquisas descritivas vão além da simples identificação de relações entre variáveis e pretendem determinar a natureza dessa relação - tendem a uma pesquisa explicativa;

�Há pesquisas que, embora definidas como descritivas com base nos seus objectivos, acabam por proporcionar uma nova visão do problema – aproximam-se de uma pesquisa exploratória.


209

�Pesquisa explicativa

� Preocupa-se com a explicação do “porquê” das coisas, visando identificar os factores que as determinam ou contribuem para a ocorrência dos fenómenos.

�É o tipo de pesquisa que mais aprofunda o conhecimento da realidade porque explica a razão e o porquê das coisas.

�É o tipo de pesquisa mais complexo e delicado, já que existe o risco de cometer erros ao explicar os fenómenos.

�A pesquisa explicativa pode ser a continuação de uma pesquisa descritiva, uma vez que a identificação dos factores que determinam um fenómeno exige que este esteja suficientemente descrito e detalhado.


210

Actividade1. Admita que tem necessidade de investigar sobre um tema

que envolve a população de Portugal.1.1. Proponha e contextualize um tema do seu interesse; 1.2. Defina claramente o problema que deseja investigar e

apresente as questões de investigação que considere relevantes, associadas ao problema definido;

1.3. Saliente como pensa fundamentar e aprofundar cada uma das questões de investigação;

1.4. Refira etapas da metodologia a utilizar;1.5. Apresente alguns resultados esperados para cada

questão de investigação.


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�Níveis de pesquisa (Procedimentos) (http://www.unb.br/fef/downloads/dulce/metodos_e_tecnicas_de_pesquisa.ppt#257,2,Níveis de Pesquisa, acedido 01-11-07)

�Pesquisa bibliográfica

�Pesquisa documental

�Pesquisa experimental


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�Pesquisa bibliográfica�A pesquisa bibliográfica tem por objectivo conhecer as diferentes contribuições científicas disponíveis sobre determinado tema;�Baseia-se em livros e periódicos científicos;�Compreende o universo de trabalho teóricos desenvolvidos, entre outros, nos campos da filosofia, sociologia e antropologia;�Fundamenta e serve de suporte às diferentes fases de uma investigação, pois, é fundamental: na definição do problema, na definição dos objectivos, na construção de hipóteses, na apresentação e elaboração do relatório final.


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�Pesquisa documental

�Assemelha-se à pesquisa bibliográfica, no entanto as fontes que a constituem são documentos e não apenas livros publicados e artigos científicos divulgados.

�A pesquisa documental pode utilizar documentos que nunca foram submetidos a qualquer tratamento analítico ou documentos que já foram tratados;

�Entre outros, pode utilizar documentos em 1.ª mão, arquivados em instituições públicas ou privadas e documentos em 2.ª mão, que foram objecto de análise, tais como: dissertações de mestrado, teses de doutoramento; relatórios de empresas e tabelas estatísticas.


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�De um modo geral a experimentação é o meio mais tradicional para se realizar uma pesquisa;

�A pesquisa experimental consiste em determinar um objecto de estudo e seleccionar as variáveis que o influenciam, definindo as formas de controlo e de observação dos efeitos que as variáveis independentes produzem nas variáveis dependentes;

�Na pesquisa experimental há um alto nível de controlo da situação estudada. A característica principal consiste no facto da variável independente ser manipulada pelo investigador.


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�Pesquisa genuinamente experimental;

�Pesquisa pré-experimental;

�Pesquisa quase – experimental;

�Pesquisa ex – post – facto;

�Pesquisa por inquérito (surveys);

�Estudo de campo;

�Estudo de caso.


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�Pesquisa genuinamente experimental

�Constituição de dois grupos: um grupo experimental e um grupo de controlo, a inclusão dos indivíduos nos grupos deve ocorrer de modo aleatório;

�Após a definição dos grupos, submete-se o grupo experimental a certos aspectos ou condições, enquanto que o grupo de controlo permanece em condições normais.


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�Pesquisa pré-experimental

�Não há comparação entre os dois grupos (experimental e de controlo);

�A pesquisa é realizada com um único grupo, mudando-se apenas as condições deste grupo.


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�Pesquisa quase - experimental

�Aproxima-se dos procedimentos das pesquisas experimentais, mas não é realizada a partir da selecção aleatória dos indivíduos dos grupos;

�Tem um rigor considerável, estabelecendo comparações, após o tratamento experimental:

�Entre grupos não equivalentes, ou

�Com os mesmos sujeitos antes do tratamento.


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�Pesquisa ex-post-facto

�Significado “ex-post-facto”: “O que é feito posteriormente?”; depois dos acontecimentos, retrospectivamente;

�Investigação sistemática e empírica na qual o investigador não tem controlo directo sobre as variáveis independentes, porque já ocorreram as suas manifestações, ou porque são intrinsecamente não manipuláveis;

�São feitas inferências sobre as relações entre variáveis em observação directa, a partir da variação concomitante (ao mesmo tempo) das variáveis independentes e dependentes.


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�Pesquisa por inquérito (Survey)

�Caracteriza-se pela interrogação directa das pessoas, cuja opinião se quer conhecer;

� Procura informação directamente com um grupo de interesse, acerca dos dados que se desejam obter. É um procedimento útil, principalmente em pesquisas exploratórias e descritivas;

� A qualidade das respostas individuais pode ser influenciada pelo cepticismo ou optimismo do inquirido;

�A pesquisa pode ser realizada ao longo do tempo, configurando um estudo longitudinal.


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�O questionário é um dos procedimentos mais utilizados para obter informações. É uma técnica de custo razoavelmente baixo, apresenta as mesmas questões para todas as pessoas e garante o anonimato;

�Este tipo de pesquisa pode ser desenvolvido para medir, entre outras, atitudes, opiniões, comportamentos, circunstâncias da vida do cidadão, e outras questões;

� Na aplicação dos questionários fazem-se uso de materiais simples como sejam lápis, papel ou formulários.


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�Os questionários podem ser aplicados individualmente ou em grupos, por telefone, pelo correio ou na internet. Podem incluir questões abertas, fechadas, ou de escolha múltipla, de resposta numérica, ou do tipo sim ou não;

�As etapas necessárias para o desenvolvimento de um questionário são: (a) Contextualização e justificação; (b) Definição dos objectivos; (c) Redacção das questões e afirmações; (d) Definição do formato e das opções de resposta; (e) Construção de versões provisórias e respectivas validações e revisões; (f) Construção da versão final.


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�Pesquisa por inquérito

�Vantagens

�Abordagem simples e directa para fazer o levantamento de atitudes, valores, crenças e motivos;

�Conhecimento directo da realidade, economia rapidez e quantificação;

�Podem ser adaptadas para obter informação generalizável sobre quase toda população;

�Muitas vezes é a única pesquisa possível, ou o processo mais fácil de pesquisar uma população de tamanho elevado;


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�Vantagens

�Eficiente para fazer o levantamento de grandes quantidades de dados a baixo custo e em tempo relativamente curto;

�Permite o anonimato, o que convida à sinceridade quando se investiga em áreas sensíveis;

�As entrevistas podem ser esclarecedoras;

�O entrevistador motiva à participação e pode sugerir seriedade.


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�Limitações

�Possibilidade de colocar muita ênfase nos aspectos associados a perspectivas, pouca profundidade nas respostas, limitada apreensão do processo de mudança;

�Os dados podem ser afectados pelas características momentâneas dos respondentes;

�Os respondentes não são necessariamente sinceros;

�Nas entrevistas os dados podem ser afectados pela empatia entre os respondentes e o entrevistador.


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�Estudo de campo

�Assemelha-se à pesquisa por inquérito, mas os assuntos são mais aprofundados, apresenta maior flexibilidade, podendo-se reformular os objectivos da pesquisa ao longo do processo;

�Descrição minuciosa de informações como: sexo, idade, estado civil, escolaridade, nível de rendimento são importantes tanto para o inquérito, quanto para o estudo de campo.


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Estudo de caso

�Estudo aprofundado e exaustivo de um ou mais objectos, de modo a permitir o seu conhecimento amplo e detalhado;�É adequado para explorar situações da vida real;�Descreve a situação investigada no contexto em que se realiza a investigação;�Adequado para explicar as variáveis causais de determinado fenómeno em situações muito complexas.�Limitações:

�Falta de rigor metodológico;�Dificuldade de generalização;�Exige muito tempo dedicado à pesquisa.


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�Níveis de pesquisa (Natureza da pesquisa)�Pesquisa qualitativa

�O ambiente natural constitui a fonte directa de dados;�O investigador é o instrumento fundamental na recolha dos dados;�A interpretação que as pessoas dão aos factos e à sua vida são essenciais para o investigador;�Enfatiza-se o método indutivo na obtenção de resultados;�Envolve ouvir o que as pessoas têm para dizer, explorando as suas ideias e preocupações sobre determinado assunto.


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�Níveis de pesquisa (Natureza da pesquisa)

�Pesquisa quantitativa

�Permite medir opiniões, reacções, sensações, hábitos e atitudes, através de uma amostra que represente a população de forma estatisticamente comprovada;

�Os principais instrumentos utilizados para recolha de dados são o questionário estruturado com questões fechadas (lista de respostas pré-codificadas) ou questionário semi-estruturado com perguntas fechadas e abertas.


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�Níveis de pesquisa (Local de realização)�Pesquisa de campo

�A pesquisa de campo caracteriza-se pela observação de factos e de fenómenos como ocorrem no real e pela recolha de dados referentes aos mesmos fenómenos;�A análise e interpretação de dados processa-se com base numa fundamentação teórica consistente, tendo como objectivo compreender e explicar o problema em estudo;�A pesquisa de campo usa-se frequentemente para o estudo de indivíduos, grupos, comunidades, instituições, com o objectivo de compreender os diferentes aspectos de uma determinada realidade.


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�Níveis de pesquisa (Local de realização)�Pesquisa de laboratório

�O que caracteriza a pesquisa de laboratório é o facto de ocorrer em situações controladas;�Estas pesquisas, quer se realizem em recintos fechados ou ao ar livre, em ambientes artificiais ou reais, em todos os casos, requerem um ambiente adequado, previamente estabelecido e de acordo com o estudo a ser realizado (http://pt.wikipedia.org);�Descreve e analisa o que ocorrerá em situações controladas;�Exige instrumentos específicos, precisos e ambientes adequados.


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ActividadeO conceito de pesquisa admite várias abordagens. Neste curso foi dada ênfase ao conceito de pesquisa atendendo à classificação da pesquisa, baseada em critérios associados a:

- Finalidades;- Objectivos;- Procedimentos;- Natureza;- Local de realização.

- Proponha um protótipo de uma pesquisa, contextualizado num tema do seu interesse, no qual sejam identificados e justificados os critérios estudados.


escola superior de educação no fim da unidade curricular o...

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