No processo de investigação, passada a fase de recolha de dados há que analisar esses mesmos dados, com vista à obtenção de resultados que possam contribuir para os objectivos da investigação.
A análise desses dados, tal como se referiu no post anterior pode ser quantitativa ou qualitativa. Neste post iremos focar-nos sobre a análise quantitativa de dados.
Em análise quantitativa, os dados podem ser do tipo estatístico (dados representados sob a forma numérica, dizendo respeito a uma amostra concreta) ou paramétrico (dados generalizáveis, por estatística inferencial, à população que inclui a amostra).
A análise quantitativa de dados pode incidir sobre dados de natureza quantitativa ou qualitativa. Isto corresponde a analisar variáveis de natureza quantitativa (características mensuráveis, passíveis de ser expressas em valores numéricos, reportados a uma unidade de medida ou a uma relação de ordem) ou qualitativa (atributos ou categorias descrevendo sujeitos e situações, podendo ser de natureza dicotómica ou politómica).
A atribuição de valores às variáveis ou características em análise, faz-se recorrendo a uma escala de medida, que poderá ser nominal (para atributos qualitativos), ordinal (traduzindo gradientes de intensidade, relativamente a variáveis de natureza qualitativa), intervalar (adequadas a variáveis quantitativas, mas sem zero absoluto) ou de razão/proporcional (adequadas a variáveis quantitativas, mas com zero absoluto).
Em análise quantitativa de dados, o tipo de dados condiciona os testes estatísticos a adoptar. Neste aspecto particular, amostras de reduzida dimensão tornam alguns desses testes desadequados ou mesmo de impossível aplicação.
Tendo em conta o que se referiu relativamente à escala de medida, apenas as escalas intervalar e de razão/proporcional, por serem adequadas a variáveis quantitativas, permitem operações matemáticas no interior da escala (adição e subtracção na escala intervalar; adição, subtracção, multiplicação e divisão na escala de razão/proporcional).
Tal como vimos relativamente ao tipo de dados passíveis de análise quantitativa, esta pode recorrer à estatística descritiva e/ou à estatística inferencial.
Recorre-se à estatística descritiva para descrever (de modo numérico e/ou gráfico) e organizar os dados. Por outro lado, recorre-se à estatística inferencial para procurar relações entre os dados analisados e/ou verificar hipóteses previamente colocadas, ou ainda a estimar parâmetros da população a partir dos dados da amostra.
A estatística inferencial pode socorrer-se de técnicas paramétricas (exigindo determinadas condições, como, por exemplo, escala intervalar, curva de distribuição normal, amostra não inferior a 30 elementos e uma dispersão em subgrupos com variância semelhante) ou não paramétricas (não exigindo condições especiais), sendo que as primeiras, pelo facto de exigirem determinadas condições, são mais fiáveis, dotando, por isso, os testes de maior potência.
A análise desses dados, tal como se referiu no post anterior pode ser quantitativa ou qualitativa. Neste post iremos focar-nos sobre a análise quantitativa de dados.
Em análise quantitativa, os dados podem ser do tipo estatístico (dados representados sob a forma numérica, dizendo respeito a uma amostra concreta) ou paramétrico (dados generalizáveis, por estatística inferencial, à população que inclui a amostra).
A análise quantitativa de dados pode incidir sobre dados de natureza quantitativa ou qualitativa. Isto corresponde a analisar variáveis de natureza quantitativa (características mensuráveis, passíveis de ser expressas em valores numéricos, reportados a uma unidade de medida ou a uma relação de ordem) ou qualitativa (atributos ou categorias descrevendo sujeitos e situações, podendo ser de natureza dicotómica ou politómica).
A atribuição de valores às variáveis ou características em análise, faz-se recorrendo a uma escala de medida, que poderá ser nominal (para atributos qualitativos), ordinal (traduzindo gradientes de intensidade, relativamente a variáveis de natureza qualitativa), intervalar (adequadas a variáveis quantitativas, mas sem zero absoluto) ou de razão/proporcional (adequadas a variáveis quantitativas, mas com zero absoluto).
Em análise quantitativa de dados, o tipo de dados condiciona os testes estatísticos a adoptar. Neste aspecto particular, amostras de reduzida dimensão tornam alguns desses testes desadequados ou mesmo de impossível aplicação.
Tendo em conta o que se referiu relativamente à escala de medida, apenas as escalas intervalar e de razão/proporcional, por serem adequadas a variáveis quantitativas, permitem operações matemáticas no interior da escala (adição e subtracção na escala intervalar; adição, subtracção, multiplicação e divisão na escala de razão/proporcional).
Tal como vimos relativamente ao tipo de dados passíveis de análise quantitativa, esta pode recorrer à estatística descritiva e/ou à estatística inferencial.
Recorre-se à estatística descritiva para descrever (de modo numérico e/ou gráfico) e organizar os dados. Por outro lado, recorre-se à estatística inferencial para procurar relações entre os dados analisados e/ou verificar hipóteses previamente colocadas, ou ainda a estimar parâmetros da população a partir dos dados da amostra.
A estatística inferencial pode socorrer-se de técnicas paramétricas (exigindo determinadas condições, como, por exemplo, escala intervalar, curva de distribuição normal, amostra não inferior a 30 elementos e uma dispersão em subgrupos com variância semelhante) ou não paramétricas (não exigindo condições especiais), sendo que as primeiras, pelo facto de exigirem determinadas condições, são mais fiáveis, dotando, por isso, os testes de maior potência.
Na prática, as técnicas de estatística descritiva podem criar as condições para que o investigador recorra às técnicas de estatística inferencial.
Na sequência da análise exploratória dos dados, com recurso a técnicas de estatística descritiva, poderão surgir condições para, no processo de investigação, se utilizarem técnicas de estatística inferencial, com o objectivo de explorar as possíveis hipóteses de relações entre os dados obtidos, mesmo que essas relações não tenham sido consideradas a priori como hipóteses de investigação (como acontece no caso de investigações exploratórias, que, normalmente, utilizam abordagens do tipo indutivo).
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