Este documento discute os processos de amostragem e instrumentação para projetos de pesquisa. Ele explica os tipos de amostragem, como definir populações e amostras, e como escolher e desenvolver instrumentos de coleta de dados válidos e confiáveis. O documento também fornece exemplos de instrumentos e atividades para dois projetos de pesquisa.

1. Projecto de dissertação
Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 23.10.2009

2. Plano da aula
a partir de Fraenkel and Wallen (2003)
★ Caracterização e definição dos processos de amostragem e
instrumentação:
★ Tipos de amostragem;
★ Dados, validade, fiabilidade e objectividade;
★ Instrumentos de recolha de dados.
★ Real life: Que dados e instrumentos de recolha de dados
para 2 projectos de investigação (Mónica Aresta).
★ Actividade a distância da UC de Seminário.
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3. Amostragem
★ A realidade...
★ A maior parte das pessoas baseia as suas conclusões acerca
de um determinado fenómeno/situação baseando-se na
experiência que observa com um pequeno grupo de
indivíduos.
★ Uma das etapas mais importantes num projecto de
investigação é a selecção dos indivíduos que vão participar
(ser observados e/ou questionados) no estudo.
★ O processo de selecção desses indivíduos tem a designação
de amostragem.
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4. Amostra e população
★ Uma amostra num projecto de investigação diz respeito a
um grupo de indivíduos a partir do qual obtemos
informação.
★ O grupo maior a que esperamos aplicar/generalizar os
resultados é designado por população.
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5. População-alvo e população acessível
★ A população-alvo, no entanto, raramente está acessível.
★ O investigador, deste modo, está condicionado a trabalhar
com a população acessível.
★ Quanto mais restrita for a definição da população maior
será a poupança de tempo e esforço mas, helas, também a
dificuldade de generalização.
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6. Métodos aleatórios de amostragem
★ Amostragem aleatória simples
★ Método de amostragem em que qualquer membro da
população tem hipóteses iguais de ser seleccionado.
★ Quanto maior for a amostragem maior a probabilidade
de representatividade (embora sem garantias).
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7. Métodos aleatórios de amostragem
★ Amostragem aleatória estratificada
★ Processo pelo qual alguns sub-grupos - estratos - são
seleccionados para a amostra na mesma proporção em
que existem na população.
★ Este método aumenta a probabilidade de
representatividade, especialmente se a população não
for muito numerosa.
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8. Métodos não-probabilísticos de amostragem
★ Amostragem sistemática
★ Cada n indivíduo na população é seleccionado para a
amostra.
★ Intervalo de amostragem: distância - na lista de indivíduos
- entre cada um dos indivíduos seleccionados.
★ Ratio de amostragem: percentagem de indivíduos
seleccionados.
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9. Métodos não-probabilísticos de amostragem
★ Amostragem por conveniência
★ Muitas vezes é extremamente difícil seleccionar uma
uma amostragem aleatória ou até uma amostra
sistemática.
★ Nestes casos, o investigador pode seleccionar uma
amostra de conveniência.
★ A amostra sofrerá, como é óbvio, enviesamentos e não
poderá ser considerada representativa.
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10. Métodos não-probabilísticos de amostragem
★ Amostragem intencional
★ Intenção do investigador - baseada no seu
conhecimento prévio ou no propósito da investigação -
na escolha da amostra.
★ Difere da amostra de conveniência pelo facto de ser um
acto volitivo e pensado por parte do investigador.
★ Altamente discutível e rebatível em termos de
generalização de resultados.
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11. O que são dados?
★ Dados = informação obtida através da investigação.
★ informação demográfica (idade, sexo, etnia, religião,...);
resultados de testes; respostas a uma entrevista do
investigador; respostas a questionários; ensaios; logs;
documentos oficiais, etc...
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12. Instrumentação
★ O processo de preparação de recolha de dados é
normalmente designado por instrumentação.
★ Envolve a selecção e/ou o desenho dos instrumentos mas
também os procedimentos e as condições da sua
administração/aplicação.
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13. Instrumentação - questões importantes
★ Onde serão recolhidos os dados?
★ Quando serão recolhidos os dados?
★ Com que frequência serão recolhidos os dados?
★ Quem vai recolher os dados?
★ Como vão ser recolhidos os dados?
★ Questões a responder ANTES da recolha de dados
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14. Validade, fiabilidade e objectividade
★ Validade?
★ Os instrumentos utilizados medem exactamente o que era
suposto medirem?
★ Influência directa nas inferências feitas a partir dos dados
recolhidos.
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15. Validade, fiabilidade e objectividade
★ Fiabilidade?
★ Consistência nos resultados obtidos.
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16. Validade, fiabilidade e objectividade
★ Objectividade?
★ Ausência de elementos/julgamentos subjectivos.
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17. Instrumentos de recolha de dados
★ Função
★ Recolha de dados que permitam responder às questões
de investigação (ou aos seus indicadores).
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18. Instrumentos de recolha de dados
★ Responsabilidade
★ Investigador (grelhas de observação, escalas de
avaliação, checklists de performance, registos anedotais,
logs, ...)
★ Participantes (questionários, checklists, escalas de
atitude, inventários/testes de personalidade, testes de
aptidão/performance, ...)
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19. Instrumentos de recolha de dados
★ Exemplos práticos (Mónica Aresta)
★ As ferramentas web 2.0 e as comunidades de
aprendizagem.
★ Padrões de construção de presença online em ambiente
informal e em ambiente institucional.
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20. Actividade (Proj_Diss): blog + vídeos
★ Quem serão os participantes no meu estudo? Como serão
seleccionados?
★ Que dados necessito para o meu estudo?
★ Como vou recolher os dados para o meu estudo? Que
instrumentos preciso de adaptar/criar/validar e aplicar?
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21. Actividade (Seminário): blog + vídeos
★ Teorias, modelos e autores relevantes para a minha
investigação (justificar os 3 mais importantes)
★ Alerta: índice provisório do enquadramento teórico (30.10)
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