A análise de dados de investigação é um processo utilizado pelos investigadores para reduzir os dados a uma história e interpretá-los de forma a obter informações. Neste processo, uma grande quantidade de dados é reduzida a pequenos fragmentos para lhes dar sentido.
Para chegares à fase de análise dos dados Para chegar à fase de análise dos dados, é necessário ter definido previamente o problema de investigação, desenvolvido e implementado um plano de amostragem, uma estrutura de conceção, métodos e instrumentos, pelo que esta é considerada a etapa mais fácil de um projeto de investigação.
Se tiveres dúvidas sobre como realizar corretamente a tua análise, este artigo apresenta-te os principais pontos a ter em conta.
Qual é a importância de analisares os dados da investigação antes de apresentares os resultados?
O objetivo da análise dos dados de investigação é obter informações que possam ser úteis para o teu trabalho e que te permitam:
- Descreve e resume os dados
- Identifica a relação entre variáveis
- Comparação de variáveis
- Identifica a diferença entre variáveis
- Previsão de resultados
Como fazer a análise de dados na investigação?
Na análise dos dados da investigação, estão presentes três elementos: organização dos dados, redução dos dados através da integração e categorização para que os padrões e temas possam ser facilmente identificados e ligados.
A seguir, apresentamos-te o processo de realização de uma análise de dados, que consiste em três fases principais:
Fase I: Validação dos dados
A validação dos dados é feita para perceber se a informação recolhida está de acordo com as normas pré-estabelecidas ou se se trata de uma amostra de dados enviesada. Esta fase divide-se em quatro aspectos diferentes:
- Fraude: Certifica-te de que cada resposta a um inquérito ou questionário é registada por um ser humano real.
- Seleção: Assegura que cada participante ou inquirido é selecionado ou escolhido de acordo com os critérios da investigação.
- Procedimento: Assegura que os padrões éticos foram mantidos durante a recolha dos dados da amostra.
- Completude: Assegura que o inquirido respondeu a todas as perguntas do inquérito em linha. inquérito em linha ou que o entrevistador fez todas as perguntas elaboradas no questionário.
Fase II: Edição de dados
Na maior parte das vezes, uma grande amostra de dados de investigação está repleta de erros. Por vezes, os inquiridos preenchem incorretamente alguns campos ou, por vezes, omitem-nos acidentalmente.
A edição de dados é um processo em que os investigadores têm de confirmar que os dados fornecidos estão isentos de erros e, para tal, têm de efetuar verificações básicas e de anomalias para editar os resultados brutos e prepará-los para análise.
Fase III: Codificação dos dados
Esta é a fase mais importante da preparação dos dados, uma vez que está associada ao agrupamento e atribuição de valores às respostas do inquérito.
Se um inquérito for realizado com uma amostra de 1000 pessoas, o investigador criará uma faixa etária para distinguir os inquiridos com base na sua idade. Por conseguinte, é mais fácil analisar pequenos conjuntos de dados do que lidar com uma grande pilha de dados.
O que deves ter em conta ao analisar dados de investigação?
Lembra-te que, antes de conheceres as diferentes formas de analisar e discutir os dados, é útil conhecer as diferenças entre a investigação qualitativa e a investigação quantitativa e a diferença entre dados qualitativos y dados quantitativos.
Digamos que decides fazer pesquisa etnográfica que é a investigação qualitativa. Na primeira etapa, decide recolher uma pequena amostra (o que normalmente é feito na investigação qualitativa), mas depois decide realizar uma entrevista estruturada ou um inquérito (o que normalmente é feito na investigação quantitativa) para determinar as atitudes particulares das pessoas quando ocorre um fenómeno de interesse (investigação qualitativa).
Porque utilizaste métodos que permitem obter dados quantitativos e qualitativos, a tua investigação será uma mistura de ambos.
Uma fonte de confusão para muitas pessoas é a convicção de que a investigação qualitativa qualitativa só gera dados qualitativos (textos, palavras, opiniões, etc.) e que a investigação quantitativa só gera dados quantitativos (números).
Em alguns casos, isto acontece, mas ambos os tipos de dados podem ser gerados por qualquer tipo de investigação efectuada. Por exemplo, um inquérito (investigação quantitativa) obtém normalmente informações como a idade, o salário, o tempo de serviço (dados quantitativos), mas também é provável que obtenha dados qualitativos, como opiniões e atitudes.
Que técnica deves utilizar para analisar os dados da investigação?
Quando se trata de analisar dados, algumas pessoas acreditam que apenas as técnicas estatísticas podem ser aplicadas a dados quantitativos (números).
Esta afirmação é incorrecta, uma vez que existem muitas técnicas estatísticas que podem ser aplicadas a dados qualitativos, como a escala de classificação, que é normalmente utilizada na investigação quantitativa. Mesmo que um estudo qualitativo não utilize dados quantitativos, há muitas formas de analisar os dados qualitativos obtidos.
Por exemplo, após a realização de uma entrevista, a transcrição de e a organização dos dados são as primeiras etapas da análise. Em seguida, procede à análise sistemática das transcrições, agrupa os comentários, interpreta-os e tira conclusões.
Como compilar os resultados da tua investigação?
Algumas das questões que os investigadores se colocam habitualmente são: Será que a investigação que fiz estará à altura de outras investigações? Será que as pessoas vão acreditar nos meus resultados?
Os investigadores abordam estas questões através de um método de recolha de dados (instrumento de investigação) para conferir fiabilidade e validade aos seus resultados.
- Fiabilidade: Refere-se ao facto de a investigação realizada e a informação obtida serem únicas, ou seja, não se repetirem.
- Validade: pode ser explicada respondendo à seguinte pergunta: Estamos a medir o que pensamos estar a medir?
Esta é uma questão muito difícil de resolver. As perguntas que se seguem são perguntas comuns que podes fazer a ti próprio para resolver a questão da validade e poder analisar os dados com confiança.
- Como é que o investigador teve pleno acesso aos conhecimentos e aos dados obtidos?
- Os investigadores experientes utilizam as mesmas perguntas e métodos?
Nenhum procedimento é totalmente fiável, mas se o procedimento de recolha de dados não for fiável, a investigação é inválida. Outro problema é que, mesmo que a investigação seja fiável, isso não significa que seja válida.
No entanto, alguns métodos que podes implementar são:
Triangulação
A triangulação é a verificação cruzada de dados utilizando várias fontes ou dois ou mais métodos de recolha de dados. métodos de recolha de dados. Existem diferentes tipos de triangulação, incluindo:
- Triangulação do tempo: estudos longitudinais.
- Triangulação metodológica: utilizar o mesmo método várias vezes ou métodos diferentes com o mesmo objeto de estudo.
- Triangulação de investigadores: envolve mais de um investigador
Erro de amostragem
O erro de amostragem é um indicador que mede a diferença entre os resultados da amostragem e os parâmetros da população do inquérito. Não pode ser eliminado, quando se utiliza a amostragem aleatória, o erro de amostragem pode ocorrer por acaso e também, o erro de amostragem pode diminuir se a dimensão da amostra aumentar.
Estas são algumas das perguntas básicas que temos de fazer a nós próprios para avaliar a nossa amostra:
- A amostra é aleatória e representativa da população?
- A amostra é grande ou pequena?
Erro de não amostragem
Todos os erros, exceto os erros de amostragem, são erros não amostrais e podem ser eliminados. Existem diferentes tipos, alguns dos quais são:
- Erro do investigador: definições pouco claras; problemas de fiabilidade e validade; problemas de análise de dados, por exemplo, falta de dados.
- Erro do entrevistador: abordagem geral; técnicas de entrevista pessoal; registo das respostas.
- Erro do inquirido: incapacidade de responder; falta de interesse em responder; mentir ao responder; poucas respostas.
Utiliza as melhores ferramentas para a tua investigação!
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