Matriz de Análise de Conteúdo

Após conduzir a entrevista e proceder à sua transcrição, recai a pesada tarefa da análise de dados. Para tal, foi  reduzida a entrevista a uma matriz. Assim, a análise de dados é facilitada.

Este trabalho de Teresa Küffer, foi licenciado com uma Licença Creative Commons - Atribuição - NãoComercial - CompartilhaIgual 3.0 Não Adaptada

Amostra

Segundo Cohen (2005), existem quatro  fatores-chave na amostragem:

1 - Tamanho da amostra.
Citando Borg e Gall (1979:195), Cohen refere que, como regra geral, tamanhos de amostra deve ser grande, onde:
• há muitas variáveis​​;
• apenas pequenas diferenças ou relações de pequeno porte são esperados ou previstos;
• a amostra será dividida em subgrupos;
• a amostra é heterogênea em termos das variáveis ​​em estudo;
• medidas confiáveis ​​da variável dependente não estão disponíveis.

Fonte: D'Arcy (1990)

2 - Representatividade e parâmetros da amostra.
É importante que a amostra represente de fato toda a população em questão. Verificar as variáveis que poderão alterar o resultado (idade, sexo, ocupação, região, clima...)


3 - Acesso à amostra.
Cohen menciona que nem sempre é suficiente ser capaz de "obter" a amostra, o problema poderá ser "conseguir que a informação flua" para o público em geral.

4 - Estratégia de amostragem a ser utilizada.

Existem dois métodos de escolha de amostra: a probabilística e a não-probabilística. 

Numa amostra probabilística as chances de membros da população em geral serem selecionados para a amostra são conhecidas, enquanto que numa amostra não-probabilística as chances de membros da população em geral sendo selecionados para a amostra são desconhecidos. No primeiro (amostra probabilística) todos os membros da população em geral tem uma chance igual de ser incluído na amostra; inclusão ou exclusão da amostra é uma questão de sorte e nada mais. Na amostra não-probabilística alguns membros da população em geral serão excluídos definitivamente e outros definitivamente incluídos (ou seja, cada membro da população em geral não têm a mesma chance de serem incluídos na amostra). Neste último tipo o pesquisador pode ter deliberadamente selecionado uma seção especial de toda a população para incluir ou excluir da amostra.

Fonte: rpublicando.blogspot.com (adapt.)

Sampling Methods in Qualitative and Quantitative Research

Fonte: Slideshare

Bibliografia:
Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2005). Research Methods in Education (5th ed.). London: Routledge Falmer. Obtido em 18 de 10 de 2011 em http://www.mums.ac.ir/shares/nurse/nurse_coll/EDO/manabe%20Amuzeshi/research%20method%20in%20education.pdf 

D'Arcy, D. (2009). The community's toolbox: The idea, methods and tools for participatory assessment, monitoring and evaluation in community forestry. Community Forestry Field Manuals. Rome. FAO. Obtido em 26 de 11 de 2011 em http://www.fao.org/docrep/x5307e/x5307e00.htm 

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Recolha de Dados - Questionário

A recolha de dados pode ser diferenciada. Consultemos o esquema que cruza duas fontes sobre este assunto.

in http://efolioinvestiga.blogspot.com/2009/11/metodos-de-recolha-de-dados.html

Segundo Cohen (2004:245), ao construir um questionário deveremos passar pelas seguintes etapas:

• questões éticas;
• planeamento de um questionário;
• operacionalização do questionário;
• questionários estruturados, semi-estruturados e não estruturados ;
• evitando armadilhas na escrita das questões;
• perguntas dicotômicas;
• questões de múltipla escolha;
• ordem;
• escalas de avaliação;
• perguntas abertas;
• fazer perguntas sensíveis;
• sequenciamento das perguntas;
• questionários contendo poucos itens verbais;
• o layout do questionário;
• carta/página de abertura e carta de acompanhamento;
• pilotagem do questionário;
• considerações práticas sobre o design de questionário;
• questionários postais;
• processamento de dados do questionário.

Elaborar um questionário implica tempo e esforço.

O processo de recolha de dados - inquérito

 

 A arte de fazer questionários

Métodos de recolha de dados - Questionários

Entre outras classificações possíveis, as questões podem ser classificadas de acordo com a estrutura da resposta. Assim Cohen e outros (2007) distinguem as seguintes:

• Questões dicotómicas - Podem ter várias formas e frequentemente requerem respostas do tipo "Sim"/"Não";
• Questões de escolha múltipla - o investigador pode optar por este tipo de pergunta onde o conjunto de opções possíveis pode captar melhor todo o tipo de respostas possíveis. A questão 11 do questionário da dissertação em análise nesta actividade é um exemplo de item de escolha múltipla;
• Questão de ordenação - Este tipo de questão pede aos respondentes que identifiquem prioridades, atribuindo graus de importância ou de valor a determinadas opções.
• Questões de classificação - Questões que requerem que o respondente classifique, assinalando uma opção de uma escala composta por diferentes valores de resposta.
• Questões de soma constante - É, por exemplo, pedida a distribuição de um número de pontos, livremente, por diferentes opções disponíveis, de acordo com o valor que o respondente dá a cada uma delas.
• Questões "ratio data" - Questões que solicitam valores como idade, peso ou classificação de terminado parâmetro de 1 a 10, por exemplo.
• Questões abertas - Requerem uma resposta livre, que se pretende honesta, sendo por vezes um comentário pessoal.
• Questões matriz - Estas questões não são propriamente um tipo de questão, mas refere-se a uma forma de apresentar as respostas e é em muito semelhante a questões de classificação.
• Questões de contingência - Dependem de respostas dadas a questões anteriores. A primeira questão funcionou como uma "questão filtro" e a necessidade de responder à segunda depende da resposta dada à primeira.
  Este último tipo de questões, assim como as questões ramificadas, são desaconselhadas pelos autores, uma vez que tornam maçadora a resposta ao questionário.

in http://efolioinvestiga.blogspot.com/2009/11/metodos-de-recolha-de-dados_29.html a 16/10/2011

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Fluxograma

Trabalho do grupo Quatro

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