Este documento apresenta o projeto de dissertação de Luís Pedro na UA. Discute os processos de amostragem e instrumentação de dados, incluindo tipos de amostragem, validade e instrumentos de recolha de dados como questionários e entrevistas. Também aborda a seleção de participantes e recolha de dados necessários para responder às questões de investigação.
Plano de aula Nova Escola períodos simples e composto parte 1.pptx
Projeto MCMM 2012_11_23
1. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projeto de Dissertação 23 11 2012
projeto de dissertação
Luís Francisco Pedro
MCMM
U. Aveiro
23.11.2012
2. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projeto de Dissertação 23 11 2012
agenda
caracterização e definição dos processos de
amostragem e instrumentação
tipos de amostragem
dados, validade, fiabilidade e objetividade
instrumentos de recolha de dados
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amostragem
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 projeto de
investigação é a seleção dos indivíduos que vão participar
(ser observados, analisados e/ou inquiridos) no estudo
o processo de seleção desses indivíduos tem a designação
de amostragem
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amostra e população
uma amostra num projeto 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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população-alvo vs 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 população acessível, maior
será a poupança de tempo e esforço mas, também, a
dificuldade de generalização
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métodos probabilísticos de
amostragem
amostragem aleatória simples
método de amostragem em que qualquer membro
da população tem hipóteses iguais de ser
selecionado
quanto maior for a amostragem maior a
probabilidade de representatividade (embora sem
garantias).
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métodos probabilísticos de
amostragem
amostragem aleatória estratificada
processo pelo qual alguns sub-grupos - estratos -
são selecionados 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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métodos probabilísticos de
amostragem
amostragem sistemática
cada n indivíduo na população é selecionado para a
amostra
intervalo de amostragem: distância - na lista de
indivíduos - entre cada um dos indivíduos
selecionados
ratio de amostragem: percentagem de indivíduos
selecionados
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métodos não probabilísticos de
amostragem
amostragem por conveniência
muitas vezes é extremamente difícil selecionar
uma amostra aleatória ou até uma amostra
sistemática
nestes casos, o investigador pode selecionar uma
amostra de conveniência
a amostra sofrerá, como é óbvio, enviesamentos e
não poderá ser considerada representativa da
população
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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 ato volitivo e pensado por parte do
investigador
altamente discutível e rebatível em termos de
generalização de resultados
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em suma...
Blaxter et al., 2006:163
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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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tipos de dados
data may be numerical, or may consist of words, or may be a
combination of the two;
data may be neither numbers nor words, but consist of, for example,
pictures or artefacts;
data may be ‘original’, in the sense that you have collected information
never before collected; or may be ‘secondary’, already put together by
somebody else, but re-used, probably in a different way, by you;
data may consist of responses to a questionnaire or interview
transcriptions, notes or other records of observations or experiments,
documents and materials, or all of these things.
Blaxter et al. (2006)
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acerca dos dados...
dados primários
dados secundários
muitas vezes é possível recolher e analisar dados
secundários, ganhando tempo para outras tarefas
fontes possíveis:
INE: www.ine.pt
PORDATA: www.pordata.pt
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instrumentação
o processo de preparação de recolha de dados é
normalmente designado por instrumentação
envolve a seleção, adaptação e/ou o desenho dos
instrumentos mas também os procedimentos e as
condições da sua administração/aplicação
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instrumentação: notas 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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validade, fiabilidade e objetividade
validade
os instrumentos utilizados medem exatamente o que é
suposto medirem?
influência direta nas inferências feitas a partir dos
dados recolhidos
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validade, fiabilidade e objetividade
fiabilidade
teste-piloto (deteção de inconsistências,
ambiguidades, redundâncias, etc...)
consistência nos padrões de resposta (a questão dos
20s e dos 19s)
controlo do efeito de posicionamento (as pessoas
tendem a ficar “cansadas” e a responder de forma
automática quando o questionário é muito longo)
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validade, fiabilidade e objetividade
objetividade
ausência de elementos/julgamentos subjetivos
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instrumentos de recolha de dados
função --> recolha de dados que permitam responder
às questões de investigação (ou aos seus indicadores -
modelo de análise)
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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técnicas e instrumentos
técnicas:
observação (participante, não-participante)
inquérito
análise (documental, de conteúdo, etc...)
instrumentos (exemplo):
inquérito por questionário
inquérito por entrevista
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inquérito por questionário
importância da fiabilidade e validade (por
especialistas) e da realização de testes-piloto
importância da dimensão
importância da adequação do tipo de perguntas ao
que se pretende, efetivamente, medir/saber
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inquérito por questionário
Blaxter et al., 2006:181
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inquérito por questionário
Blaxter et al., 2006:181
25. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projeto de Dissertação 23 11 2012
inquérito por questionário
dicas importantes:
. escalas ímpares e pares
. respostas abertas
. perguntas hipotéticas...
. formulação na negativa/dupla negativa
ex: “Não acha que ser ateu/católico/... é uma má ideia?”
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inquérito por questionário
exemplos interessantes :
ICT in Europe's schools: http://essie.eun.org/
information;jsessionid=38CB7C00BDBF0DAE72DB80C1
1F5490AB
UGC: http://www.edu-inno.bme.hu/surveys/Concede/
survey.php?lang=2
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inquérito por questionário
28. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projeto de Dissertação 23 11 2012
inquérito por entrevista
adequado a situações em que se quer obter mais informação
para além de uma mera resposta do tipo sim/não ou de um
posicionamento numa escala
estruturada, semi-estruturada, aberta
pode ocorrer apenas com um participante ou com um grupo
de participantes, formado em função dos objetivos de
investigação: perfis similares (para confirmar padrões) ou
perfis distintos (para gerar controvérsia e construir/validar
hipóteses de resposta)
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inquérito por entrevista
Blaxter et al., 2006:176
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atividade projeto dissertação
Quem serão os participantes no meu estudo? Como
serão selecionados?
Que dados necessito de recolher para o meu estudo,
em função das minhas questões de investigação/
modelo de análise?
Como vou recolher os dados para o meu estudo? Que
instrumentos preciso de adaptar/criar/validar e aplicar?