Da populacao a amostra

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Da populacao a amostra

  1. 1. Investigação por Inquérito: Da População à Amostra Métodos de Investigação em Psicologia (MIP) Prof. Doutora Célia M. D. Sales
  2. 2. Conteúdos  Investigação por inquérito  Definição e principais passos  Conceitos básicos e passos para a construção de amostras:  Definição dos objectivos  Critérios de elegibilidade  Métodos de amostragem Abr-10 Célia Sales - UAL 2
  3. 3. Investigação por inquérito  Ou Survey Research  É uma das metodologias mais usadas em ciências sociais  Definição geral  Investigação na qual se pergunta ao participante sobre o fenómeno  Investigação quantitativa  Objectivo genérico  Descrição de populações (geralmente através de amostras)  Técnica de recolha de dados  Questionário Abr-10 Célia Sales - UAL 3
  4. 4. Definir objectivos Investigação por inquérito mediante questionário: Desenho metodológico Principais passos Determinar aplicabilidade Desenvolver instrumentos Seleccionar amostra Teste piloto Rever instrumentos Recolher dados Analisar dados Escrever relatório Abr-10 Célia Sales - UAL 4
  5. 5. Investigação por inquérito mediante questionários OBJECTIVOS E DESENHO METODOLÓGICO Abr-10 Célia Sales - UAL 5
  6. 6. Passos preliminares  Definir com a máxima precisão: 1. Objectivos da investigação 2. Critérios de elegibilidade Abr-10 Célia Sales - UAL 6
  7. 7. Objectivos da investigação. Exemplo.  Objectivo geral  Conhecer as atitudes dos pais em relação ao novo programa de alimentação das escolas primárias  Objectivo específico  Descrever e comparar as atitudes dos pais de diferentes idades, etnias e conhecimentos de nutrição, em relação a três novos menus a introduzir na escola  Perguntas específicas de investigação 1. Quais as atitudes de pais de diferentes idades face à introdução de três novos menus? 2. Quais as atitudes de pais de diferentes etnias face…? 3. Os pais com mais conhecimentos de nutrição têm uma atitude diferente dos restantes pais? Abr-10 Célia Sales - UAL 7
  8. 8. Critérios de elegibilidade  População alvo  Instituições, pessoas, problemas e sistemas aos quais os resultados da investigação se podem aplicar ou generalizar  Critérios de inclusão  Características dos elementos (pessoas) que são elegíveis para participar no estudo  Critérios de exclusão  Características que “põem de lado” certos respondentes, que são excepção entre os elegíveis Abr-10 Célia Sales - UAL 8
  9. 9. Critérios de elegibilidade População alvo Critérios de inclusão Critérios de exclusão População em estudo Abr-10 Célia Sales - UAL 9
  10. 10. Critérios de elegibilidade. Exemplo.  Pergunta de investigação:  Os pais estão satisfeitos com o prolongamento das actividades lectivas?  População alvo:  Pais com filhos a frequentar a escola primária  Critérios de inclusão:  Ter um filho que tenha frequentado uma das escolas da freguesia, durante pelo menos 6 meses, até 15 de abril  Falar português ou crioulo  Critérios de exclusão:  Impossibilidade ou recusa em responder a uma entrevista por telefone ou a uma entrevista presencial, entre 1 e 31 de Maio Em suma: A população alvo são os pais de crianças de escolas da freguesia. Os pais que não falam português ou crioulo, ou que não estejam disponíveis para participar numa entrevista, não fazem parte da população em estudo Abr-10 Célia Sales - UAL 10
  11. 11. Critérios de elegibilidade. Exercício.  Objectivo geral:  Comparar os hábitos de leitura de diferentes utilizadores de uma biblioteca  População alvo:  Todas as pessoas que requisitam livros nessa biblioteca Defina a população em estudo (descrição de possíveis critérios de inclusão e de exclusão) Abr-10 Célia Sales - UAL 11
  12. 12. Desenho metodológico  Depois de definir o que estudar e a população em estudo, é necessário decidir em que momentos se vão recolher os dados  Por exemplo, no caso da satisfação com o menu da escola:  Passar o questionário apenas uma vez? Quando?  Duas ou três vez ao longo do ano?  Passar o questionário em vários anos lectivos, ou apenas em um? Abr-10 Célia Sales - UAL 12
  13. 13. Classificação desenhos metodológicos Quanto aos momentos de recolha de dados Estudo Estudo Estudo Transversal Sequencial Longitudinal (Cohort) (Cross- sectional) Desenhos de Desenhos de Tendência Painel (Panel) (Trend Study) Abr-10 Célia Sales - UAL 13
  14. 14. Tipos de desenhos Estudos Transversais Estudos longitudinais  Recolhe informação  Recolhe informação ao apenas num único ponto longo do tempo (duas ou no tempo mais recolhas de dados)  Pode servir para  Para além dos objectivos caracterizar a população do Estudo Transversal,  quanto a variáveis isoladas permite (ex: a satisfação com o  Analisar as mudanças menu)  Tentar descrever / explicar  Relação entre variáveis as mudanças (ex: relação entre a  Detectar a eventual satisfação com o menu e flutuação dos fenómenos grau de conhecimento de Abr-10 nutrição) Célia Sales - UAL 14
  15. 15. Estudos longitudinais Estudos de Painel Estudos de Tendência  A MESMA AMOSTRA (.ie.,  A MESMA POPULAÇÃO é os mesmos participantes) medida várias vezes no é medida várias vezes no tempo tempo  Em cada medição é seleccionada uma NOVA AMOSTRA Abr-10 Célia Sales - UAL 15
  16. 16. Passos para a construção da amostra 1. Objectivos da investigação 2. Critérios de elegibilidade Método de Dimensão Amostragem da Amostra QUEM QUANTOS PARTICIPA PARTICIPANTES Abr-10 Célia Sales - UAL 16
  17. 17. Quem participa? (quem inquirir?) 2 cenários Universo Amostra (toda a população em (uma parte da população em estudo) estudo) Método de Censos amostragem Não Probabilístico Abr-10 Célia Sales - UAL probabilístico 17
  18. 18. Amostragem População Amostra Abr-10 Célia Sales - UAL 18
  19. 19. Métodos de amostragem. Definição.  Amostragem  Amostragem não- Probabilística probabilística  Todos os elementos do  Quando, para alguns universo têm uma elementos, a probabilidade probabilidade conhecida e de vir a integrar a amostra diferente de zero de vir a é zero, ou não é conhecida integrar a amostra  Amostras sem garantia de  Amostras representativas representatividade  Requisito: Em geral, é necessária a listagem de todos os elementos do universo (grelha de amostragem ou base de sondagem) Abr-10 Célia Sales - UAL 19
  20. 20. Métodos de Amostragem. Tipos.  Amostragem  Amostragem não- Probabilística: probabilística  Intencional  A. Aleat. simples  De casos típicos  A. Aleat. sistemática  De casos críticos  Para a diversidade  A. Aleat. estratificada  De “especialistas”  Proporcional  Em “bola de neve”  Por quota  Não-proporcional  Proporcional  A. Aleat. por clusters  Não-proporcional  Não-intencional  A. Multi-etapas (Multistage  Por conveniência ou Sampling) acidente  A. Multifásica (Multiphase Sampling) Abr-10 Célia Sales - UAL 20
  21. 21. Amostragem aleatória simples  Amostra aleatória simples de n elementos de uma população de N elementos é uma amostra  Cada uma das amostras possíveis de n elementos tem a mesma probabilidade de selecção Abr-10 Célia Sales - UAL 21
  22. 22. Amostragem aleatória simples 1. Atribuir um número a cada um dos N elementos da população (a começar em 1) 2. “Sortear” (i.e., escolher aleatoriamente, através de tabelas de números aleatórios, ou com rotinas no computador) os n elementos que vão constituir a amostra 3. Seleccionar, para a amostra os elementos correspondentes aos números sorteados Abr-10 Célia Sales - UAL 22
  23. 23. Amostragem aleatória simples. Limites. 1. Conseguimos ter, a priori, a listagem de todos os elementos da população?  Geralmente não… 2. Se a população estiver dispersa geograficamente (exemplo, população estudantil portuguesa), os elementos seleccionados podem estar demasiado dispersos  Geralmente não temos orçamento para recolher dados tão dispersos… 3. Se o meu objectivo envolver subgrupos com baixa proporção de presença na população (exemplo, imigrantes do Cazaquistão), a amostra terá, em princípio, muito poucos elementos desde subgrupo  Temos que usar um método de amostragem adequado aos objectivos específicos do estudo… Abr-10 Célia Sales - UAL 23
  24. 24. Como “contornar” estes limites? 1. Não ter, a priori, a listagem de todos os elementos da população Exemplo:  Objectivo: Auditoria contínua de avaliação de qualidade e custos num hospital  Amostra de processos de pacientes internados  Como o estudo é prospectivo, não há grelha de amostragem Como fazer? Abr-10 Célia Sales - UAL 24
  25. 25. Amostragem aleatória sistemática  “De tantos em tantos” (de k em k) Intervalo de amostragem  Cálculo de k (sampling interval) 1. Quantos processos poderei ter num ano? (10 processos por dia x 365 dias = 3650 processos por ano N = 3650 (população) 2. Qual a dimensão da minha amostra? (n=300) 3. K = N/n = 3650/300 = 12.17 (arrendonda-se à unidade) K = 12  Seleccionam-se os processos de 12 em 12 Abr-10 Célia Sales - UAL 25
  26. 26. Amostragem aleatória sistemática. Exemplo.  Numeram-se consecutivamente os processos à medida que vão sendo criados no serviço, começando em 1.  No início do estudo, escolhe-se aleatoriamente um número entre 1 e 12. Este número é o ponto de partida (por exemplo, 4)  Seleccionam-se os processos 4, 16, 28, 40, etc. Abr-10 Célia Sales - UAL 26
  27. 27. Amostragem aleatória sistemática. Limites.  E os senhores do Cazaquistão?...  Quando existem subgrupos que queremos ter a certeza que estarão representados na amostra, podemos usar outro método Abr-10 Célia Sales - UAL 27
  28. 28. Bibliografia  Levy, P. S., Lemeshow, S. (1991). Sampling of populations. Methods and applications. NY: Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics - Applied Probability and Statistics Section.  Apresenta de forma muito simples os princípios básicos e os principais métodos de amostragem, assim como o cálculo de estimativas, para cada método  Os exemplos usados nesta aula (sobre métodos de amostrag.) foram daí retirados  Biblioteca do ISCTE (MQ.123 LEV*Sam)  Survey Kit (Sage)  Muito didáctico: Muito simples, rigoroso e com muitos exemplos  Óptimo referencial para a definição dos objectivos do estudo e os critérios de elegibilidade  Biblioteca da UAL Abr-10 Célia Sales - UAL 28

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