Este documento discute os conceitos e passos fundamentais da investigação por inquérito e amostragem. Primeiro, define investigação por inquérito e seus principais passos. Em seguida, explica os conceitos de objetivos, critérios de elegibilidade e métodos de amostragem, incluindo amostras probabilísticas e não probabilísticas. Por fim, descreve os tipos de desenhos metodológicos e os passos para construir uma amostra representativa.

1. Investigação por Inquérito: Da
População à Amostra
Métodos de Investigação em Psicologia
(MIP)
Prof. Doutora Célia M. D. Sales

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
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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
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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
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5. Investigação por inquérito mediante questionários
OBJECTIVOS E DESENHO
METODOLÓGICO
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6. Passos preliminares
 Definir com a máxima precisão:
1. Objectivos da investigação
2. Critérios de elegibilidade
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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?
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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
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9. Critérios de elegibilidade
População alvo
Critérios de inclusão
Critérios de exclusão
População em estudo
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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
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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)
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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?
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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)
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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. 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
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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
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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
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18. Amostragem
População Amostra
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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)
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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)
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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
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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
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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…
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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?
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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
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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.
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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
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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
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