Análise Qualitativa de Dados

Inicia-se hoje, com a Análise Qualitativa de Dados, a segunda parte do Tema "Análise de Dados", desta Unidade Curricular.

A Análise Qualitativa de Dados gerou técnicas próprias que, actualmente, caracterizam uma metodologia específica. Neste domínio, importa salientar duas ideias básicas:

1. A análise de dados deve ser estudada em estreita relação com as abordagens metodológicas qualitativas e não deve ser reduzida a técnicas que o investigador selecciona e aplica arbitrariamente;
2. A análise é mediada pelos objectivos da investigação, devendo, portanto, obedecer a uma meta e a orientações claras (Colás, 1997).

Retomando a Dissertação “Processos de Liderança e Desenvolvimento Curricular no 1º. Ciclo do Ensino Básico: Estudo de Caso” e privilegiando o estudo empírico realizado nesta investigação, nomeadamente, o que diz respeito à análise de dados (pp. 110-183), é-nos solicitada uma reflexão sobre algumas questões.

Nessa reflexão, deverão ser tidos em conta o corpus recolhido pela investigadora e a metodologia de análise adoptada na Dissertação em análise.

As questões para reflexão são as seguintes:

1) Se desenvolvesse uma investigação centrada no objecto de estudo desta Dissertação, escolheria a entrevista como método de recolha de informação?

2) Os procedimentos adoptados para a análise das entrevistas adequam-se aos objectivos da investigação?

3) Quais são as principais etapas de análise de conteúdo seguidas pela autora?

4) A análise de conteúdo revela-se um método adequado para o tratamento da informação recolhida?

5) De acordo com as leituras que realizou, poderiam ter sido seguidas outras metodologias de análise das entrevistas?

6) Compare a sistematização da análise de conteúdo realizada pela autora com os outputs parciais publicados no espaço de documentos sobre análise qualitativa (“Análise Qualitativa.Tratamento” e Análise Qualitativa.Quadros). Que comentários lhe sugerem as diferenças que identifica?

As respostas a estas questões serão publicadas, até 9 de Junho de 2008, inclusive, no Fórum Livre da Actividade, criado no espaço da Unidade Curricular.

Análise Qualitativa de Dados

Ao contrário do que se passa com a análise quantitativa de dados, a análise qualitativa não parte de unidades fixas pré-determinadas. Para além desta característica, também a interdependência entre dados empíricos e processos intelectuais de teorização é um dos elementos caracterizadores da análise qualitativa de dados.

São 4 (quatro) as etapas da análise qualitativa:

1. Determinação da unidades de análise;
2. Categorização / codificação;
3. Formulação de hipóteses / problemas;
4. Leitura interpretativa dos resultados.

O processo analítico utilizado em análise qualitativa passa pela seguinte sequência: recolha, redução e exposição de informação, conclusão e verificação.

Os processos intelectuais de Teorização passam, normalmente, pela sequência análise exploratória (desenvolvimento e aplicação de categorias ao material empírico), descrição (análise dos segmentos de cada categoria a fim de estabelecer padrões nos materiais empíricos recolhidos), interpretação (estabelecer ligações e relações entre categorias de dados) e teorização (arbitrar procedimentos que assegurem a plausibilidade de relações).

Análise Quantitativa de Dados

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.

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).