método quantitativo de pesquisa

Higor Amario de Souza USP nº 5.619.750

Cláudio Frizzarini USP nº 7.462.541

Método de Pesquisa Quantitativa

Prof. Dr. Edmir P. V. Prado

Nov/2010

Introdução

Análise Univariada de Dados

Análise Bivariada de Dados

Análise Multivariada de Dados

Agenda

Benchmarking

Benchmarking é um processo contínuo de comparação

dos produtos, serviços e práticas empresarias entre os

mais fortes concorrentes ou empresas reconhecidas

como líderes. É um processo de pesquisa que permite

realizar comparações de processos e práticas

"companhia-a-companhia" para identificar o melhor do

melhor e alcançar um nível de superioridade ou

vantagem competitiva.

Benchmarking surgiu como uma necessidade de

informações e desejo de aprender depressa, como

corrigir um problema empresarial.

Benchmarking

Benchmarking é... Benchmarking não é...

Um processo contínuo Um evento isolado

Uma investigação que fornece

informações valiosas

Uma investigação que fornece

respostas simples e "receitas“

Um processo de aprendizado com

outrosCópia, imitação

Um trabalho intensivo, consumidor

de tempo, que requer disciplinaRápido e fácil

Uma ferramenta viável a qualquer

organização e aplicável a qualquer

processo

Mais um modismo da

administração

Medidas Numéricas

Categórica ou Nominal

p.e. tipos de frutas do café da manhã

Ordinais

Classificação do campeonato

Medidas Intervalares

Aparelho de pressão, termómetro

Medida de Razão

Distância em quilómetros

Introdução




Agenda

Análise por Tipo de Variável

Tipo de Variável

Quantitativa(medições e

contagens)

Qualitativa(define grupos)

Contínua(Poucos valores

repetidos)

Discreta(Vários valores

repetidos)

Categórica(Sem idéia de

ordenação)

Ordinal(Há ordenação

natural)

Análise por Tipo de Variável

Tipo de Variável

Quantitativa(medições e

contagens)

Qualitativa(define grupos)

Média, Mediana, Quartis, etc

Análise Estatística

•Exame de Distribuição

•Média Geométrica

Análise Gráfica (Barras e

Setores)

Distribuição de Freqüência

Médiana (para as Ordinais)

Hipótese, Erro Tipo I e II

Decisão Situação

H0 Verdadeira H0 Falsa

Rejeitar H0 Erro tipo I Decisão Correta

Não Rejeitar H0 Decisão Correta Erro tipo II

Hipotese

Nula X Amostra Valor-P XNível de

Signific.

Intervalo de Confiança

Estimativa Intervalar – É quando fazemos uma estimativa

de um intervalo de valores possíveis.

Neste tipo de estimativa temos um intervalo de valores

em torno do parâmetro amostral

A esse intervalo chamamos intervalo de confiança.

Média amostral = 50 Estimar Média populacional no

Intervalo de 40 à 60

Introdução




Agenda

Análise Bivariada

• Relações entre duas variáveis

– Duas variáveis qualitativas

– Duas variáveis quantitativas

– Uma qualitativa e outra quantitativa

• Parte da análise multivariada

Análise Bivariada

Exemplo:

“ Para se estimar a magnitude da associação entre cada variável independente e baixo peso ao nascer, pré-termo e retardo de crescimento intra-uterino, o risco relativo foi calculado. [...] O processo de análise multivariada iniciou com a inclusão de todas as variáveis independentes que haviam mostrado significância estatística na análise bivariada, sendo eliminadas em cada passo da modelagem aquelas variáveis que não contribuíam significativamente até a definição do modelo final”. (Halpern, 1996)

Análise Bivariada

• Tabela de Contingência

– Variáveis categóricas

– Teste do Qui-quadrado

Análise Bivariada

• Tabela de Contingência

Análise Bivariada

• Análise de Variância (ANOVA)

– Avaliar diferenças entre médias de amostras

– Teste F

Análise Bivariada


Ex: comparar o teor de cafeína de 6 marcas de chá

Análise Bivariada


Análise Bivariada

• Correlação

– Variáveis intervalares ou de razão

– Coeficiente de correlação de Pearson

Introdução




Agenda

Análise Multivariada

• Relação entre mais de duas variáveis

• Domínios mais complexos

• Objetivos:

– Redução de dimensionalidade

– Ordenação

– Análise de dependência

– Predição


• Técnicas:

– Partição de Variância

– Regressão Múltipla

– Correlação Canônica

– Análise Discriminante

– Análise de Estruturas de Covariância


• Partição de Variância

– Analisar a participação de uma variável independente na variância da variável dependente

– Variáveis independentes correlacionadas


• Partição de Variância


• Regressão Múltipla

– Estima pesos para as variáveis independentes

– Quanto maior a correlação da variável independente com a dependente melhor a predição

– Quanto maior a correlação entre variáveis independentes, mais difícil é a interpretação


• Regressão Múltipla

– Equação de regressão múltipla

• Y = p1X1 + p2X2 + p3X3

• Y = 0,63X1 + 0,3X2 + 0,45X3

– Valores independentes normalizados

– Coeficiente de regressão


• Correlação Canônica

– Índice composto para as variáveis independentes e outro para as dependentes

– É possível verificar quais das independentes contribuem mais para a correlação

– Difícil interpretação


• Análise Discriminante

– Identificar o grupo ao qual uma amostra pertença

– Atribuição de pesos às variáveis independentes

– Variável dependente discreta


• Análise de Estruturas de Covariância

– Compara a covariância de um modelo teórico proposto com os resultados medidos

– Matriz residual


• Análise de Estruturas de Covariância

Referências Bibliográficas

• Aneshensel, C. S. Bivariate Analysis: Estimating Associations.University of Califórnia, 2003. Disponível em:<www.ph.ucla.edu/class/chs/chs219/BIVAR.pdf>. Acesso em02/11/2010.

• Halpern (et al.) Fatores de risco para baixo peso ao nascer em uma comunidade rural do sul do Brasil. Jornal de Pediatria - Vol. 72, Nº6, 1996. Disponível em: <http://www.jped.com.br/conteudo/96-72-06-369/port.pdf>. Acesso em: 01/11/2010.

• Kerlinger, F. N. Metodologia da pesquisa em ciências sociais: umtratamento conceitual. EPU, 1979

• Richardson, R. J. (et al.) Pesquisa social: métodos e técnicas. Atlas1999

• Wainer, J. Métodos de pesquisa quantitativa e qualitativa para aciência computação in Tomasz Kowaltowski and Karin Breitman.(Org.). Atualização em informática 2007. Sociedade Brasileira deComputação e Editora PUC-Rio, 2007

Obrigado!

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