Análise quantitativa de dados: conceitos básicos

1. ANÁLISE QUANTITATIVA DE DADOS: CONCEITOS BÁSICOS
Amer Cavalheiro Hamdan
Universidade Federal do Paraná - UFPR
1. Introdução
O que é a “Análise Quantitativa de Dados”? A resposta para esta pergunta está no
entendimento do que é o método quantitativo. Os métodos de pesquisas em psicologia podem ser
classificados em duas categorias: métodos quantitativos e métodos qualitativos. Para algumas
pessoas, isto significa que método quantitativo é uma pesquisa que utiliza estatística e método
qualitativo é uma pesquisa sem estatística. Esta é uma falsa dicotomia. Porque todos os dados
quantitativos baseiam-se em julgamentos qualitativos e todos os dados qualitativos podem ser
descritos e manipulados numericamente. Essa confusão ocorre, provavelmente, por uma
compreensão incorreta sobre alguns aspectos essenciais da metodologia científica. Portanto,
devemos procurar compreender, com clareza, o que é uma pesquisa quantitativa.
Podemos definir o método quantitativo como uma explicação dos fenômenos através da
coleta de dados numéricos que são analisados mediante métodos matemáticos (em particular a
estatística). Algumas considerações importantes sobre esta definição. Primeiro, a definição de
método quantitativo tem por objetivo a explicação dos fenômenos. Este é o elemento-chave de
todo método de pesquisa (tanto quantitativo quanto qualitativo). Todo método procura explicar
alguma coisa. Segundo, a expressão “dados numéricos” caracteriza a especificidade do método
quantitativo. Os dados coletados são expressos em termos numéricos. Por fim, “métodos
matemáticos”, incluído na definição, é o procedimento de análise para explicação da realidade.

2. Por outro lado, não devemos esquecer que todos os dados quantitativos baseiam-se em
julgamentos qualitativos e todos os dados qualitativos podem ser descritos numericamente.
2. O que é a Psicologia Quantitativa?
A Associação Americana de Psicologia (APA), através da divisão 5 (Avaliação,
mensuração e estatística) define a Psicologia Quantitativa como o estudo de métodos e técnicas
para a medição dos atributos humanos, por meio da modelagem estatística e matemática dos
processos psicológicos. Em outras palavras, a Psicologia Quantitativa é o ramo da psicologia que
utiliza métodos quantitativos para analisar o comportamento e a cognição.
3. Métodos de pesquisa
A pesquisa científica tem por objetivo explicar e predizer o comportamento humano. Para
realizar este objetivo, o pesquisador utiliza determinados métodos de pesquisa. Método, num
sentido amplo, é um conjunto de meios dispostos convenientemente para se chegar a um fim que
se deseja. Existem diferentes métodos de pesquisa, mas essencialmente, estes podem ser
classificados em: método observacional e método experimental. No primeiro, o pesquisador não
manipula as variáveis de estudo. Não há intervenção do pesquisador. Por exemplo, pesquisas de
opinião, aplicação de questionários, análise de conteúdo, etc., utilizam métodos essencialmente
observacionais. Por ouro lado, no método experimental ocorre a manipulação da variável de
interesse. O método experimental consiste em manter constantes todas as causas (fatores), menos
uma, e variar esta causa de modo que o pesquisador possa descobrir, caso existam, seus efeitos.
Outra característica importante do método experimental é a randomização (aleatoriedade) na

3. composição da amostra para o estudo. Na pesquisa psicológica, em muitas situações, isto não é
possível. Neste caso, a amostragem (processo de seleção da amostra) é feita por conveniência.
Quando o pesquisador tem o controle das variáveis de estudo, porém não satisfaz plenamente o
critério de randomização, o estudo é chamado de quase-experimental.
4. Variáveis
A pesquisa científica investiga variáveis de interesse. Variável é aquilo que se mede, se
manipula ou controla. Variável é, convencionalmente, o conjunto de resultados possíveis de um
fenômeno. O assunto de interesse ou de curiosidade do pesquisador é operacionalmente
transformado numa variável de estudo ou de interesse numa pesquisa. Por exemplo, um
pesquisador pode ter curiosidade em responder a pergunta: o que acontece com a memória
durante o processo de envelhecimento no homem? Neste caso, a memória é uma variável de
interesse. Ela pode ser medida, manipulada e controlada, para se investigar suas consequências
no envelhecimento. Algumas variáveis podem sofrer mudanças ao longo do tempo. Por exemplo,
idade, nível socioeconômico ou escore de um teste psicológico. Contudo, outras variáveis
permanecem constantes, por exemplo, sexo, tipo sanguíneo ou raça. Qualquer aspecto da
realidade pode ser transformado numa variável para uma pesquisa.
No método experimental, as variáveis são definidas como: a) variável independente e b)
variável dependente. A variável independente pode ser controlada ou manipulada. Por outro lado,
a variável dependente é o que é medido (resposta) num experimento. Uma mesma variável pode
funcionar como independente numa análise e dependente em outra, dependendo da questão
estudada. Por exemplo, um pesquisador pode estar interessado em investigar sobre o efeito da
escolaridade (níveis de escolaridade: fundamental, médio e superior) no desempenho de testes de
memória operacional (digamos, no Teste de Dígitos ordem inversa da Bateria WAIS-III). Neste

4. caso, podemos operacionalizar a nossa pesquisa definindo a variável escolaridade como nossa
variável independente (pois, “manipulamos” a formação dos grupos) e a variável pontuação no
teste de dígitos de variável dependente (pois, não temos controle sobre os resultados ou escores).
Podemos ainda, sofisticar um experimento dividindo a variável independente em dois
grupos. Um grupo que sofre o efeito de uma condição especial (por exemplo, administração de
um treinamento cognitivo de aquisição de vocabulário), chamado de grupo experimental e outro
grupo, que não recebe treinamento (tratamento), que chamamos de grupo controle. Este tipo de
experimento é conhecido como estudo caso-controle. O pesquisador “manipula” a formação dos
grupos controle e experimental, ambos são variáveis independentes, e a variável dependente será
o resultado mensurado pelo experimento (que neste caso, o resultado do desempenho de um teste
que mensura a capacidade cognitiva de formar novos vocabulários).
5. Classificação das variáveis
As variáveis podem ser classificadas em: qualitativas e quantitativas. As variáveis
qualitativas ocorrem quando seus valores são expressos por atributos, por exemplo, sexo, cor da
pele, etc. As variáveis quantitativas são variáveis cujos valores são expressos em números
(salário, idade, etc.). Se quantitativa, pode ser contínua (podendo assumir qualquer valor dentro
de dois limites definidos) ou discreta (quando só pode assumir valores pertencentes a um
conjunto enumerável).
Assim, o número de alunos de uma escola pode assumir qualquer um dos valores do
conjunto = {1,2,3,…,58,…}, mas nunca valores como 2,5 ou 3,78, etc… Logo, é uma variável
discreta. Já o peso desses alunos é uma variável contínua, pois um dos alunos pode pesar tanto
72kg como 72,54kg, etc… De modo geral, as medições dão origem a variáveis contínuas e as
contagens dão origem a variáveis discretas.

5. 6. Níveis de mensuração
Desde os tempos antigos o homem tem a necessidade de fazer observações cada vez mais
precisas do mundo ao seu redor. Em outras palavras, mensurar (ou medir) os fenômenos da
natureza e os fenômenos humanos. Esta necessidade levou ao desenvolvimento dos números e
dos instrumentos de medida. Medir é atribuir numerais a objetos e coisas de acordo com regras
pré-estabelecidas (Stevens, 1946). A medida apresenta importantes funções. Ela permite a
quantificação dos fenômenos, ou seja, a descrição precisa dos eventos. Possibilita também a
melhoria da comunicação, pois condensa informações mais relevantes. Por fim, garante maior
objetividade, ao permitir classificar os eventos sem ambiguidades. A especialidade da psicologia
que trata da questão da mensuração do comportamento humano é a psicometria. A psicometria é
definida como um conjunto de técnicas que permite a quantificação dos fenômenos psicológicos
(Erthal, 1987).
As medidas apresentam graus variados de complexidade. Podem ser classificadas em: 1)
nominal, 2) ordinal, 3) intervalar e 4) razão (Para uma crítica desta classificação ver: Velleman e
Wilkinson, 1993). O nível nominal ou categórica mensura objetos que podem ser agrupados em
categorias exclusivas, únicas, por exemplo: sexo, estado civil. É o nível mais básico da
mensuração. O nível ordinal mensura fenômenos que podem ser agrupados em ordem de
categorias. Por exemplo, anos de escolaridade, grau de depressão, etc. É um nível de maior
complexidade que o anterior. O terceiro nível de medida é a escala intervalar. Ela pode ser
quantificada por valores absolutos (discretos ou contínuos), como nas contagens e pontuações de
um teste. São exemplos de medida intervalar, o peso de uma pessoa e a temperatura em graus
Celsius. Por fim, a escala de razão é uma medida semelhante a escala intervalar, mas que dela se
diferencia por apresentar um zero absoluto. Por exemplo, as medidas de distancias entre dois
pontos, contagem de períodos de tempo. Temos que salientar que na avaliação do
comportamento humano não empregamos a escala de razão, pelo simples fato de não podermos

6. estipular um zero absoluto na avaliação de um determinado comportamento. Por exemplo, não
faz sentido falar de um nível zero de inteligência.
7. O que é estatística?
Já vimos em nossa definição que a análise quantitativa de dados utiliza modelos
estatísticos. Por isso, é importante definirmos o que é a estatística. Ela é uma parte da
matemática aplicada que fornece métodos para coleta, organização, descrição, análise e
interpretação de dados e para a utilização dos mesmos na tomada de decisões (Magalhães &
Lima, 2011). A estatística pode ser dividida em duas áreas complementares: a descritiva e a
inferencial.
A estatística descritiva é a coleta, a organização, a descrição dos dados, o cálculo e a
interpretação de coeficientes. Já a estatística indutiva ou inferencial é a análise e a interpretação
dos dados, associado a uma margem de incerteza que se fundamentam na teoria da probabilidade
(Triola, 2008). As análises estatísticas são realizadas basicamente a partir de uma amostra de
dados. Deste modo, é importante a distinção entre população e amostra. População é um
conjunto de pessoas, objetos, eventos que atendem um certo conjunto de critérios pré-
estabelecidos. Por sua vez, amostra é uma parte representativa da população. É a partir de uma
amostra da população que fazemos inferências estatísticas para compreendermos as
características gerais da população, a partir da análise das probabilidades e erros.
População
Amostra
Estatística inferencial
Estatística Descritiva

7. 8. Referências
Magalhães, M. N. & Lima, A. C. P. (2011). Noções de probabilidade e estatística. 7.ed. São
Paulo: Edusp.
Triola, M. F. (2008). Introdução à Estatística. 10. ed. Rio de Janeiro: LTC.
Stevens, S. S. (1946). On the theory of scales of measurement. Science, 103(2684), 677-680.
Erthal, T. C. (1987). Manual de psicometria. Zahar.
Velleman, P. F., & Wilkinson, L. (1993). Nominal, ordinal, interval, and ratio typologies are
misleading. The American Statistician, 47(1), 65-72.