O documento discute diferentes abordagens para análise de dados em pesquisas, incluindo: 1) Análise quantitativa versus qualitativa; 2) Diferentes modelos de análise como positivista e construtivista; 3) Etapas da análise quantitativa como estatística descritiva e inferencial; 4) Abordagens para análise qualitativa como análise concomitante e após coleta de dados.

1. Programa Doutoral em Multimédia em EducaçãoDepartamento de EducaçãoDepartamento de Comunicação e ArteMetodologias de InvestigaçãoAnálise e Tratamento de DadosTrabalho realizado por: Carlota Lemos, Cláudia Cruz, Isabel Araújo, Luís Pereira eLurdes Martins16 de Abril de 2010

2. ÍndiceConceito de análise de dados1234567Modelo Positivista/ConstrutivistaAnálise quantitativaAnálise qualitativaAnálise MistaTriangulaçãoProposta de Actividade

3. Análise de dadosOQUE É ?

4. Análise de dadosA análise de dados pode ser encarada como "a processofinspecting, cleaning, transforming, andmodelingdata withthegoalofhighlightingusefulinformation, suggestingconclusions, andsupportingdecisionmaking. Data analysishasmultiplefacetsandapproaches, encompassingdiversetechniquesunder a varietyofnames, indifferentbusiness, science, and social sciencedomains.“WikipédiaA análise de dados é um “processo de busca e de organização sistemático de (…) materiais que foram sendo acumulados, com o objectivo de aumentar a sua própria compreensão”. Bogdan e Biklen (1991, p. 205)

5. Análise de dadosDependeObjectivos de investigação Problema Paradigma de investigação Modelos de análise

6. Modelos dominantes de análise dos fenómenos sociaispositivista construtivista positivistaconstrutivistabaseia-se em factos observáveis, factos e valores são independentes;

7. não existe interferência do investigador;

8. a generalização de tempo e contexto é possível, sendo possível formular leis gerais;

9. a argumentação vai do geral para o particular.

10. a realidade é múltipla e construída, factos e valores estão interligados;

11. a generalização de tempo e contexto é impossível;

12. a argumentação vai do particular para o geral.Teresa Duarte (2009)

13. Modelos dominantes de análise dos fenómenos sociaispositivista construtivista Metodologia de investigação de vertente epistemológica positivista-metodologiaquantitativa

14. Metodologia de investigação de vertente epistemológica construtivista-metodologia qualitativaSegundo Reichardt e Cook (1986), citados por Carmo e Ferreira (1998)o paradigma qualitativo requer uma concepção global fenomenológica, indutiva, estruturalista, subjectiva que se orienta para o processo, sendo importante o contexto de acção.paradigma quantitativo é orientado por uma concepção global positivista, hipotético-dedutiva, particularista, orientando-se, essencialmente, para os resultados.

15. Análise quantitativaCarmo &Ferreira (1998)Ligação entre os Métodos Quantitativos e a investigação experimental ou quasi-experimental, o que pressupõe:Observação de fenómenos; Formulação de hipóteses explicativas desses fenómenos;Controlo de variáveis;Selecção aleatória dos sujeitos de investigação (amostragem);Verificação ou rejeição das hipóteses mediante recolha rigorosa de dados, sujeitos, depois, a uma análise estatística e uma utilização de modelos matemáticos para testar essas mesmas hipóteses.

16. Análise quantitativaa) elaborar um registo/diário completo de todos os sujeitos abordados para participar no estudo.Realiza-se através da utilização de programas de base de dados (Excel, Acess, SPSS) que permitam definir a gama, formatos e tipos de dados que podem ser aceites em determinados campos. - Seleccionar a relevância dos dados logo após a sua recolha antes do registo- Analisar as respostas;- Averiguar se se encontram dentro dos limites aceitáveis para o estudo; - Ver se as respostas são completas; - Verificar se toda a informação foi incluída.b) Acompanhamento, sistema para seguir os sujeitos e dar ao investigador informações actualizadas sobre o estado geral do estudo.5 - Transformar dados4 - Inserir dados3 - Construir uma base de dados2- Seleccionar dados1- Registar e seguir dadosa) Identificação e codificação de valores em falta - ignorar os casos de variáveis em falta e tratá-los como estando em branco;b) Computar totais e novas variáveis;c) Reverter itens de escalas;d) Recodificar variáveis – recodificar em categorias pode facilitar a análise e interpretação de variáveis.De modo a dar uma descrição completa e clara das variáveis que vão ser incluídas na base de dados.

17. Análise quantitativa - estatística descritiva A estatística descritiva é utilizada quando se deseja apresentar as descrições dos dados observados.construção de tabelas, gráficos, análise das não respostas, identificação de observações aberrantesrecolha, classificação e organização de dadosContagem de frequênciacálculo de medidas de dispersão ou variabilidade: amplitude total, desvio médio ou desvio padrãocálculo de medidas de localização ou de tendência central: média, moda e mediana

18. Análise quantitativa - estatística inferencialA inferência estatística ultrapassa o nível de descrição, permite estimar as características desconhecidas de uma população, mesmo que a população não tenha sido analisada na totalidade, e testar se são plausíveis determinadas hipóteses formuladas sobre essas características. objectivofazer previsões a partir da parte para o todo, ou seja, com base na análise de um conjunto limitado de alguns dados recolhidos (amostra) junto de um conjunto total de indivíduos (população), pretende-se caracterizar a população.

19. Análise quantitativa - estatística inferencial Norton (2009) refere 3 testes: os testes para correlações, os testes de diferenças de média e os testes de ajustamento. Os testes podem-se dividir em paramétricos e não paramétricos. ParamétricosNãoparamétricos<- os dados não têm um verdadeiro valor numérico (escalas de Likert) ;- a dispersão dos dados indica uma grande variabilidade;- o tamanho da amostra é pequeno ou desigual.- os dados têm um verdadeiro valor numérico;- os dados na amostra/s se encontram agrupados em torno da média ou de medidas de tendência central (homogeneidade);- os tamanhos das amostras são grandes e aproximadamente iguais.Os testes paramétricos são mais poderosos. Devem ser usados quando as distribuições são normais e os desvios-padrão das amostras semelhantes, senão utilizar testes não paramétricos.

20. Análise quantitativa - testes mais utilizadosCoeficiente de correlação de PearsonTestes de CorrelaçãoANOVAMANOVARó de SpearmanTestes de diferença de média para grupos independentesTeste de WilcoxonTestes de diferença de médias para amostras emparelhadas (medidas repetidas)Teste tTeste deMann-WhitneyTeste T-StudentTeste do sinalTestes de ajustamentoTeste Qui-quadradoTeste de Fisher

21. Análise QualitativaAfonso (2005) “Processo muito mais ambíguo, moroso e reflexivo, que se concretiza numa lógica de crescimento e aperfeiçoamento”.Consubstancia –se em três fases:Descrição – recursoàs palavras para reproduzir uma imagem mental, experiência, emoção, situação, etc.Estruturação conceptual – estruturação dos dados em categorias específicas, organizadas em função das suas especificidades.Teorização – “a teorização não consiste só na produção e intuição de conceitos e sua formulação num esquema lógico, sistemático e explicativo. Inclui também as considerações das implicações desse esquema, a organização de trabalho empírico para atestar essas implicações, e o confronto entre os esquemas conceptuais que vão sendo elaborados e os novos dados que vão sendo recolhidos, com o objectivo de consolidar a teoria em construção” .

22. Análise QualitativaAfonso (2005) Alude ao plano apresentado por Marshall e Rossman (1999), concretizado em seis fases:

23. Análise QualitativaBogdan e Biklen (1991)Existem diversas formas de trabalhar os dados resultantes da investigação qualitativa.Dois tipos de abordagemAnálise concomitante com a recolha de dadosAnálise após a recolha de dados

24. Análise concomitante com a recolha de dadosBogdan e Biklen (1991)1Fazer escolhas que contribuam para afunilar o âmbito do estudo e recolher dados mais precisos e centrados num contexto ou sujeito(s) específico(s);Optar por um modelo investigativo;23Elaborar questões de natureza aberta e analítica, mais orientadas para processos e significados do que para aspectos como causas ou efeitos;Planificar as sessões de recolha de dados no sentido de dar resposta ao que aindanão se sabe e se pretende saber;45Registar notas / comentários e especular de modo a estimular o pensamento críticosobre o que observa;

25. Análise concomitante com a recolha de dadosBogdan e Biklen (1991)6Redacção periódica de memorandos, num estilo informal e livre, de modo aestabelecer ligações entre os dados que observou e as suas notas / comentários;Confrontar os sujeitos observados ou, segundo os autores, “informadores-chave”, com a informação recolhida, no sentido de estes validarem os dados;7Proceder à revisão da literatura paralelamente ao trabalho de campo;8Expandir os horizontes analíticos através da utilização de metáforas;9Utilizar auxiliares visuais como diagramas, tabelas e matrizes, que poderão facilitar o processo de análise.10

26. Análise após a recolha de dadosBogdan e Biklen (1991)Organizar a informação de acordo com um esquema que tem de ser desenvolvido, denominado por categorias de codificação, para tal procede-se a:21Procura de regularidades, temas recorrentes, padrõesCriação de categorias de codificaçãoAnáliseapósaRecolha de dados3Organização da informação de acordo com as categorias de codificação

27. Análise QualitativaQuivy (2008) O objectivo de uma investigação é responder a um problema. Para tal, começa-se por formular hipóteses e efectuar observações inerentes a essas hipóteses.Neste sentido, distinguem-se:Análise da informaçãoOperações necessárias a essa análisePrincipais métodos de análise

28. Análise QualitativaQuivy (2008) Fase I: análise da informação:Verificação empírica de modo a verificar se os resultados obtidos correspondem aos resultados esperados pela hipótese. Interpretação de factos inesperados e rever ou afinar as hipóteses de modo a poderem tirar-se conclusões.

29. Análise QualitativaQuivy (2008) Fase II: operações da análise das informação:Descrição e preparação dos dados necessários para testar as hipóteses com a ajuda de quadros, gráficos e medidas descritivas (média, desvio padrão e mediana) com o objectivo de evidenciar as características da distribuição da variável.Análise das relações entre variáveis consiste em relacionar as variáveis correspondentes aos termos das hipóteses (conceitos, dimensões, indicadores ou atributos).Comparação dos resultados observados com os resultados esperados a partir das hipóteses pois as conclusões tiram-se da comparação entre os resultados esperados a partir da hipótese e os resultados observados que resultam das operações anteriores.

30. Análise QualitativaQuivy (2008) Fase III: principais métodos de análisea análise de conteúdo - permite tratar de forma organizada informações e testemunhos que apresentam um certo grau de profundidade e complexidade (por exemplo, relatórios de entrevistas pouco directivas).

31. Métodos de análise de conteúdo (categorias)Quivy (2008) análises temáticas - a análise categorial - consiste em calcular e comparar as frequências de certas características previamente agrupadas em categorias significativas. - análise da avaliação -recai sobre juízos expressos pelo locutor, calculando-se a frequência dos diferentes juízos,assim como a sua direcção (juízo positivo ou negativo) e a sua intensidade. análises formais - a análise da expressão - forma da comunicação; - análise da enunciação - recai sobre o discurso e na sua própria dinâmica. análises estruturais - a análise de co-ocorrências – estuda as associações de temas informando acerca de estruturas mentais e ideológicas ou preocupações dissimuladas; - a análise estrutural - estuda os princípios que organizam os elementos do discurso.

32. Análise de conteúdoQuivy (2008) principais vantagens:- São adequados a estudos onde se pretende analisar informação implícita;- Obrigam o investigador a afastar-se de interpretações instantâneas, - Permitem um controle posterior do trabalho, - Não prejudicam a profundidade e criatividade do investigador.limites e problemas- É difícil de generalizar;- Alguns métodos de análise de conteúdos são muito simplistas, como a análise categorial, onde muitas investigações não se adaptam, tendo-se que optar por outro método, ou utilizar vários.- A análise avaliativa é muito laboriosa e exige muito tempo e meios necessários para atingir os objectivos, pelo que se deve ponderar a sua escolha.- A análise de conteúdo tem muita aplicabilidade, no entanto não existe um, mas vários métodos de análise de conteúdos.

33. Análise de qualitativaCasos particularesInvestigação - acçãoEstudo de caso

34. Análise Qualitativa: investigação - acçãoStringer (2007)