Metodologia cientifica 3 by eadfgMoodle

Daisy Lib贸rio e Lucimara Terra

Metodologia cient铆fica

Sumário CAPÍTULO 3 – Método Científico......................................................................................05 Introdução.....................................................................................................................05 3.1 Definir a amostra e as implicações éticas.....................................................................05 3.1.1 O método científico e as amostras.....................................................................05 3.1.2 Plágio, erro e fraude científica...........................................................................07 3.1.3 Segurança das amostras e dos dados coletados...................................................11 3.2 Definir a coleta de dados...........................................................................................12 3.2.1 Coleta bibliográfica..........................................................................................12 3.2.2 Coleta documental...........................................................................................13 3.2.3 Questionário...................................................................................................13 3.2.4 Entrevista.........................................................................................................15 3.2.5 Observação.....................................................................................................15 3.3 Compreender o processo de análise de dados..............................................................16 3.3.1 Análise dos dados............................................................................................16 3.4 Abordar as noções de estatísticas para o pesquisador...................................................19 3.4.1 O que é Estatística?..........................................................................................19 3.4.2 Termos comuns à Estatística...............................................................................19 Síntese...........................................................................................................................23 Referências Bibliográficas.................................................................................................24

Capítulo 3 Método Científico

Introdução O trabalho científico-acadêmico é uma oportunidade para o pesquisador aprimorar seus conhecimentos. Para ter um bom alcance na comunidade científica, o trabalho deve, entre outras coisas, ser escrito conforme as boas práticas de redação técnica, considerando a metodologia mais assertiva à área do conhecimento em que se insere e a normatização vigente. No nosso caso, a normatização é elaborada pela Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT). Além disso, para ter relevância, ele precisa ser divulgado na comunidade científica – afinal, um trabalho acadêmico não serve apenas para que o pesquisador obtenha nota ou grau junto à instituição na qual estuda; ele serve também para contribuir com o avanço de sua área. Dessa forma, quando iniciar a sua produção, tenha em mente a sua contribuição para determinada questão científica. Mas como é estabelecido o método científico? Como coletar dados, apresentar resultados e tirar o melhor proveito das informações? Este capítulo é dedicado ao processo de captação e análise de dados, considerando as implicações éticas e as noções estatísticas. Agora, iremos compreender melhor os aspectos relativos à fundamentação teórico-metodológica do processo de pesquisa. Faça um bom estudo!

3.1 Definir a amostra e as implicações éticas Você deve compreender que as amostras e o processo de coleta de dados têm uma organização própria, conforme a abordagem escolhida pelo pesquisador. Ao aplicar o método, o cientista deve considerar ainda algumas implicações éticas quanto à veracidade das informações e quanto ao tratamento conferido aos participantes desse processo. Veremos alguns conceitos de amostra científica e as implicações éticas de dados e resultados apresentados pela pesquisa.

3.1.1 O método científico e as amostras Não se faz uma pesquisa científica de qualquer forma. Assim como as citações, por exemplo, que seguem uma normatização e uma lógica própria e implícita à pesquisa, a forma como coletamos os dados e os direcionamentos desse processo também são estabelecidos por regras – sendo estas éticas e técnicas. Eco (1977) afirma que o método científico complementa o trabalho científico, e o pesquisador deve, antes de tudo, aprender a colocar suas ideias em ordem, a fim de organizar os dados obtidos. O método científico específico torna-se essencial para garantir o alcance do que foi inicialmente planejado na pesquisa. Ele serve, portanto, para garantir que os objetivos sejam atendidos.

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Figura 1 – Tenha em mente os objetivos da sua pesquisa ao coletar amostras e informações. Fonte: Shutterstock, 2015.

Quando for a campo, por exemplo, é importante que você, o pesquisador, saiba o que procura, que tipos de dados pretende inserir no seu material científico, quais os participantes, os materiais e os contextos da pesquisa, como serão armazenados os dados e as amostras e, posteriormente, como serão tabulados e apresentados para a apreciação dos interessados no tema. Faça um roteiro, se precisar, seguindo as instruções aprendidas nesta disciplina. Uma amostra científica é um dado ou um conjunto de dados que comprovem ou não as hipóteses da pesquisa. É uma pequena fatia do objeto de estudo, para que o pesquisador consiga comprovar suas ideias e fundamentar seu trabalho. A amostra é uma pequena parte de uma “população”, ou seja, do objeto de pesquisa; segundo Marconi e Lakatos (2009, p. 75) “é uma parcela conveniente selecionada do universo (população); é um subconjunto do universo”. É aquilo que você, como pesquisador, irá encontrar em sua coleta sistematizada de dados. Pitta e Castro (2006, p. 243) afirmam que o pesquisador deve ter uma visão holística (ou seja, do todo) quando empreende uma pesquisa científica, considerando o tipo de estudo, o local de atuação, os sujeitos envolvidos, o tipo e o critério de amostra, os procedimentos, os recursos, as variáveis e o método: No projeto de pesquisa, é preciso ter cuidado especial em vários itens: 1) tipo de estudo – deve ser utilizado o melhor tipo de estudo para responder à pergunta de pesquisa; 2) local – onde estão os sujeitos da pesquisa; 3) amostra (critérios de inclusão, critérios de exclusão, amostragem, consentimento livre e esclarecido) – deve ser descrita com critérios objetivos, que representem com acuidade o universo de pacientes; 4) procedimentos – intervenção, teste, exposição, se necessário; 5) variáveis (variável primária, variáveis secundárias, dados complementares) – deve ser definida cada variável (como, quem) e quando será quantificada; 6) método estatístico (cálculo do tamanho da amostra, análise estatística) – devem ser descritos os critérios para a definição do tamanho da amostra a ser estudada e quais serão os testes estatísticos a serem utilizados (PITTA; CASTRO, 2006, p. 243).

Diante disso, lembre-se de repassar suas estratégias de pesquisa quando chegar à fase de coleta. Se preferir, converse com o seu orientador para descobrir as contingências do tema escolhido e os pontos mais relevantes a serem constatados. 06 Laureate- International Universities

3.1.2 Plágio, erro e fraude científica Ao realizar a coleta de dados, tanto o pesquisador quanto os eventuais participantes da pesquisa devem estar comprometidos com o processo. Os dados e as amostras devem ser coletados e registrados com o máximo cuidado, e o pesquisador deve estar ciente de evitar generalizações ou de supor dados, sem que sejam devidamente levantados por um processo seguro. Muitas vezes, por exemplo, no anseio de encontrar um resultado favorável, o pesquisador pode produzir distorções nos resultados, o que configura fraude científica. Ou, ao não encontrar resultados e soluções em tempo hábil, ele pode ser induzido a obtê-los em pesquisas já realizadas, sem dar o devido tratamento analítico, o que caracteriza o plágio. De maneira geral, as três vertentes de problemas com a pesquisa – plágio, erro e fraude –, por meio de resultados apresentados, indicam que nem toda atitude é correta em termos de ciência. O plágio se caracteriza pela publicação ou pela apropriação de ideias de outra pessoa sem que sejam dados os créditos de autoria. É mais comum na prática escrita, mas também pode ocorrer em apresentações. O plágio, segundo Krokoscz (2011), envolve o plagiador, o autor plagiado e o leitor que terá acesso ao material, e que também poderá ser prejudicado pela prática.

Figura 2 – O plágio é uma falta grave do pesquisador em relação à comunidade científica. Fonte: Shutterstock, 2015.

O plágio é uma ocorrência nefasta para a comunidade acadêmica, uma prática inadmissível que traz descrédito não apenas para o indivíduo que o pratica, mas também para a instituição que ele representa. Embora o plágio seja previsto como infração pela Lei dos Direitos Autorais (Lei 9.610/1998) com enquadramento descrito no Código Penal (Artigo 184), no ambiente universitário, o plágio é uma forma de desacato da integridade acadêmica que escapa da responsabilização judicial (KROKOSCZ, 2011, p. 1).

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NÓS QUEREMOS SABER! Será que apenas o pesquisador que cometeu o plágio é responsável por esse acontecimento? Conforme Krokoscz (2011), o evento do plágio é responsabilidade de todos os envolvidos na instituição educacional: alunos, professores/orientadores, gestores e, também, comunidade científica. Isso porque, segundo o autor, tem ocorrido uma grande banalização dos casos por parte da mídia e da comunidade científica – em âmbito mundial.

O erro, por sua vez, acontece quando o pesquisador apresenta dados incorretos, tendo consciência disso ou não. Caso tenha consciência da natureza errônea das informações, ou seja, esteja propositalmente manipulando indicadores e resultados, o pesquisador poderá ser responsabilizado por fraude. Lembre-se de que os dados coletados devem ser testados; é seu dever garantir que o texto final e os argumentos que ele contém fiquem o mais embasado possível. Dessa forma, antes de você entregar o seu material para avaliação e validação, utilize recursos científicos para testar mais uma vez as suposições que constam em sua pesquisa. É responsabilidade do pesquisador publicar resultados que possam ser comprovados cientificamente. Imagine que um pesquisador da área médica divulgasse um estudo sobre a cura de alguma doença sem a comprovação adequada pelos métodos científicos. Quantas pessoas poderiam ser impactadas por isso? A fraude científica, por fim, ocorre quando os propósitos da ciência são desviados para interesses pessoais. Por exemplo, um pesquisador ou um grupo de pesquisa que ganha notoriedade a partir de uma divulgação inventada e até criminosa. Não há erro ou plágio, mas a criação de uma teoria inteira ou de um objeto de estudo inédito, que não procede em sua veracidade. Há impressionantes histórias, mundialmente conhecidas, sobre pesquisadores que inventaram elos perdidos, culturas sociais inteiras, elementos químicos e outros supostos feitos que, de verídicos, nada tinham – casos que se caracterizaram como grandes escândalos, inclusive, erroneamente sustentados pelas instituições que os apoiavam.

CASO Na década de 1970, o governo filipino divulgou a descoberta de uma nova tribo, até então isolada, que ainda reproduzia os moldes pré-históricos em seu território. O evento foi divulgado por emissoras de televisão e revistas como a National Geographic e a BBC. A suposta tribo era chamada de Tasaday, e seus habitantes viviam na ilha de Mindanao. Não demorou para que antropólogos e outros cientistas sociais se deslocassem em massa para tal ilha, a fim de estudar e compreender os hábitos desse povo que permanecia isolado por mais de dois mil anos, segundo o governo filipino. Imagine poder estudar os primórdios da civilização in loco e ter contato com um povo que sequer conhecia a agricultura. Muitos detalhes de sua cultura, como alimentação, rituais e linguagem, foram revelados e impactaram o mundo. Tempos depois, a verdade veio à tona: a tribo foi uma invenção do governo filipino, então sob a tirania de Ferdinand Marcos. Só após ele deixar o poder, em 1986, foi possível descobrir que a tribo era uma farsa: os membros da Tasaday usavam jeans e camisetas e não morava em cavernas – exceto quando encenavam ser uma tribo pré-histórica. O caso ficou tão conhecido que virou filme em 1998, A Tribo dos Krippendorf. Esse foi um dos casos de fraude científica mais conhecidos de toda a história (apud ANAZ, s/d.)

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Cada vez mais, a comunidade acadêmica tem sido surpreendida por casos de conduta improcedente e antiética dos pesquisadores. Em contrapartida, muitas entidades têm publicizado esses casos e seus autores, para evitar que esse tipo de prática se repita. Atualmente, as ocorrências, sobretudo, de plágio, que são mais comuns, podem ser facilmente descobertas com o auxílio de programas eletrônicos antiplágio, que também constatam similaridades.

NÃO DEIXE DE LER... O artigo Abordagem do plágio nas três melhores universidades de cada um dos cinco continentes e do Brasil, de Marcelo Krokoscz (2011), é um estudo que mostra a questão do plágio mais a fundo – tema ainda pouco estudado no Brasil. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/rbedu/v16n48/v16n48a11.pdf>.

É preciso estar atento: muitas vezes, o estudante, quando está produzindo um trabalho acadêmico, busca uma referência, mas se esquece de dar o devido crédito. Mesmo que não haja a intenção, obviamente, a prática é considerada plágio e poderá ser contestada. Por isso, é muito importante aprender a normatização técnica no que se refere ao padrão de referências bibliográficas, citações e metodologia científica de forma geral. Qualquer tipo de reprodução de uma obra alheia, sem atribuição de créditos e ou permissão, se caracteriza como plágio.

Figura 3 – O plágio se caracteriza por uma atitude antiética. Fonte: Shutterstock, 2015.

Podemos dizer também, quanto à falta de intenção do plágio, que muitos alunos, ainda inexperientes e sem a orientação adequada, podem citar ideias sem as devidas fontes – o que é ainda mais comum no meio científico. O resultado muitas vezes é uma “colcha de retalhos”: um texto desconexo, cheio de ideias pouco desenvolvidas e abruptamente interrompidas entre um parágrafo e outro.

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Nesse caso, a solução é simples: antes de iniciar sua redação científica, crie um planejamento do que pretende escrever. Selecione a bibliografia e por etapas, ou seja, para cada seção do trabalho. Leia tudo antes de começar a redigir o texto. Você deve colocar no papel sua interpretação sobre o tema, citando as fontes, obviamente. É preciso que o pesquisador deixe impresso o seu parecer sobre a questão, explicando os termos implícitos sempre que possível. Assim, você terá um texto próprio e saberá como incluir a fundamentação teórica. Reescreva quantas vezes puder até aprimorar seus argumentos. No caso das normas da ABNT (NBR 10520:2002), se for usada uma citação direta (um trecho idêntico ao original ao do autor consultado) de até três linhas, deve-se colocá-la entre aspas duplas, identificando o autor, bem como o ano de publicação e a página. Se a citação tiver mais de três linhas, deve-se destacá-la em um novo parágrafo, sem aspas, com recuo de 4 cm da margem esquerda, com fonte menor que a do texto e espaçamento simples, indicando novamente o autor, o ano e a página. Quando você as ideias do autor pesquisado forem mescladas às do pesquisador que escreve, deve-se citar o autor e a data, sem necessariamente a página, já que não é uma citação literal. Todos os autores citados na obra devem constar na bibliografia e vice-versa. Kokoscz (2011) cita diferentes tipos de plágio:

• plágio direto: trata-se da cópia literal. • plágio indireto (paráfrase): refere-se à interpretação de um texto original sem indicação da fonte.

• plágio de fontes: é a reprodução de citações de outros trabalhos sem mencionar a fonte. • plágio consentido (conluio): quando o pesquisador apresenta trabalhos feitos por colegas ou comprados – a famosa inclusão de autoria.

• Autoplágio: refere-se à entrega mesmo trabalho em disciplinas distintas, sem informar que o material já fora apresentado em outra ocasião.

Também é muito comum na comunidade acadêmica o “empréstimo de hipóteses”. Nesse caso, o plágio não ocorre na citação de trechos, mas na escolha da hipótese ou na aquisição de teorias. Muitas vezes, por obstáculos linguísticos ou pela má escolha da publicação, que não tem muita visibilidade, muitas ideias de boa qualidade não atingem um público maior, e são aproveitadas por oportunistas em outros trabalhos. Esse também é um ato de desonestidade.

NÓS QUEREMOS SABER! Como você acha que será a carreira de um profissional, após formado, que busca sempre fazer uso das ideias alheias? Que tipo de aprendizados teve na sua experiência de pesquisa científica? Muitas vezes, por falta de um apreço maior das instituições pelas práticas de verificação e punição dos casos de plágio ou fraude, o pesquisador estudante pode ter uma atitude ilícita sem ser questionado. Mas, quando precisar aplicar os conhecimentos adquiridos na faculdade, não terá condições de realizar um trabalho de excelência. Não basta saber citar os autores, inclusive; é preciso aprender a argumentar sobre as teorias deles.

É importante, desde já, você estar atento às novidades de sua área, sempre com o interesse de desenvolver e testar novos conhecimentos de forma ética, trazendo e garantindo benefícios e vantagens para seu campo de pesquisa. 10 Laureate- International Universities

CASO Outro caso famoso de fraude científica data do século XVIII. Os médicos britânicos, que tinham muita reputação naquela época, um deles até atendia o rei George, da Inglaterra, atestaram erroneamente uma das mais famosas e absurdas fraudes científicas de todos os tempos. Eles narraram o caso da mulher que deu à luz 16 coelhos. Isso mesmo: a polêmica repercutiu por toda a Europa na época. A mulher, que se chamava Mary Toft, ficou grávida em 1726 mas, em seguida, sofreu um aborto. Por motivos ainda incertos, Mary, que tinha uma verdadeira obsessão por coelhos, alegou ter dado à luz os animais. O evento envolveu vários cirurgiões da época. Por incrível que pareça, todos os pesquisadores confirmaram a história de Mary. O rei George solicitou que ela fosse a Londres para seu caso ser melhor analisado pelos cientistas. Com isso, ela acabou confessando a farsa. Mary Toft foi presa por fraude, e a comunidade médica britânica caiu em descrédito pela população (NAYADE, 2014).

3.1.3 Segurança das amostras e dos dados coletados É importante dizer que o pesquisador tem uma grande responsabilidade quanto à segurança das amostras e dos dados coletados, que devem ficar sob sua guarda, com garantia de sigilo e integridade da identidade das pessoas, dos documentos e dos instrumentos envolvidos, bem das informações prestadas ou colhidas. Muitas vezes, quando o processo envolve pessoas e instituições, é importante utilizar termos que validam o uso de imagem, áudio e informações de uma forma geral. Todos os envolvidos devem ter ciência da proposta da pesquisa, da identidade do pesquisador e do impacto dos dados para a comunidade científica e a sociedade como um todo. Dessa forma, ao estabelecer sua coleta de dados, tenha desde o primeiro momento uma atitude transparente e clara.

NÃO DEIXE DE VER... Assista à exposição do neurocientista e filósofo Sam Harris, A ciência pode responder questões morais, apresentada na série de conferências destinadas à divulgação de ideias chamadas TED (Technology, Entertainment, Design) em 2010. No vídeo, Harris fala sobre as relações entre as ciências e os valores humanos e também discute até que ponto os cientistas devem se abster de suposições morais. Disponível em: <http://www.ted. com/talks/sam_harris_science_can_show_what_s_right?language=pt-br#t-13703>.

Em alguns casos, os personagens e as localidades não devem ser identificados por questão de privacidade, podendo ser referidos como “personagem 1”, “indivíduo 1”, “escola a”, “empresa 1” etc. Esse tipo de apresentação varia conforme o tipo, a abordagem e as intenções de pesquisa.

NÃO DEIXE DE LER... O texto Ciência, coisa boa!, do educador brasileiro Rubem Alves (2001), traduz um pouco da importância e da satisfação de se fazer ciência. O texto foi publicado na obra Introdução às Ciências Sociais, de Nelson C. Marcelino (Editora Papiro, 2001, p. 9-16).

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3.2 Definir a coleta de dados Essa é uma etapa muito importante do trabalho científico. É preciso escolher e, posteriormente, descrever a forma como foram coletados os dados e as informações que comprovam ou ilustram os argumentos. Veja algumas opções de coleta de dados a seguir.

3.2.1 Coleta bibliográfica Toda pesquisa utiliza a coleta bibliográfica. Mas há aquelas que fazem deste o seu principal ou único método de coleta. Nesse caso, o pesquisador faz uma revisão crítica de diversas fontes de pesquisa relacionadas ao tema. Então, usa diferentes autores para fundamentar suas ideias e as insere no trabalho escrito conforme a padronização técnica, contextualizando cada uma das referências e confrontando-as sempre que possível. É aconselhável que se usem materiais e informações em primeira mão, contemplando apenas as referências sobre o tema em questão, sem se limitar às ideias dos livros técnico-científicos, privilegiando o uso de periódicos especializados (SILVA, 2008).

Figura 4 – É preciso citar de forma organizada como coletou os dados de sua pesquisa. Fonte: Shutterstock, 2015.

NÃO DEIXE DE LER... Consulte as normas da ABNT que padronizam citações de referências sempre que necessário. Elas orientam o modo como as fontes bibliográficas devem aparecer no texto. O documento sobre as citações é o NBR 10520 (ABNT, 2002).

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3.2.2 Coleta documental Esse tipo de coleta é muito usado por algumas áreas do conhecimento, como a História, por exemplo. Os documentos são recolhidos ou acessados em instituições como prefeituras, ONGs, instituições governamentais, empresas privadas, coleções particulares, institutos de pesquisa etc. Como toda fonte, os documentos também devem ser mencionados no texto. Exemplo: Dados coletados nos registros acadêmicos arquivados na secretaria da Universidade de São Paulo (USP) – 2015.

3.2.3 Questionário É composto por questões previamente preparadas e apresentadas por escrito às pessoas que fazem parte do estudo. Para construir um questionário de pesquisa, reflita sobre os objetivos do projeto e tente prever se as respostas podem atender aos objetivos geral e específicos.

Figura 5 – O questionário é uma boa fonte de dados para a pesquisa científica. Fonte: Shutterstock, 2015.

A elaboração do questionário requer algumas etapas (LABES, 1998):

• Análise dos objetivos e do problema de pesquisa; • Criação do questionário propriamente dito; • Testagem

e pré-testagem – verificar se as questões são coerentes com o projeto e se funcionariam como coleta de dados;

• Distribuição e aplicação; • Tabulação dos dados alcançados; • Análise e interpretação dos dados. 13

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Sobre as questões do questionário, segundo Gil (1999), podemos supor três tipos básicos: questões fechadas, questões abertas e questões relacionadas. Questões fechadas: nesse caso, o pesquisador deve apresentar alternativas de resposta ao en-

trevistado, que escolhe a opção que mais se aproxima da sua opinião. É preciso colocar a opção “outros” e orientar para que o participante escolha apenas uma alternativa. Exemplo: Qual sua fruta preferida? ( ) maçã ( ) morango ( ) abacaxi ( ) banana ( ) jabuticaba ( ) Outra: ___________________ Questões abertas: são aquelas em que a pergunta é seguida deum espaço para que a pessoa

responda da forma como preferir, sem sugestão de respostas no enunciado. Esse tipo de pergunta demanda uma tabulação mais complexa dos dados e exige um pouco mais de tempo do participante. Exemplo: O que você considera essencial em seu plano de saúde? ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________ Questões relacionadas: são aquelas que dependem da resposta de questões anteriores. É im-

portante que se inicie o questionário com as questões mais fáceis e impessoais. Também é recomendado que não haja mais de 30 questões, preferencialmente. Exemplo: - Você faz algum tipo de atividade física? ( ) Sim (responda a questão seguinte) ( ) Não (pule para a questão 24) - Qual o período dedicado às atividades físicas semanalmente? (

) 7 vezes na semana

(

) Em dias intercalados

(

) Apenas nos fins de semana

(

) Outro: _________________________

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O questionário é aplicado antes da elaboração do material escrito de sua pesquisa. Todo questionário implicará em amostras, que devem ser organizadas, tabuladas e apresentadas no trabalho escrito. Veja alguns tipos de organização de amostragem, conforme Labes (1998):

• amostragem

causal ou aleatória simples: trata-se do sorteio da amostra coletada –

nem todos os dados são utilizados;

• amostragem

probabilística: ocorre quando há possibilidade de todos os elementos serem usados na pesquisa ou aleatoriamente;

• amostragem sistemática: é caracterizada pela ordenação dos participantes da pesquisa em subgrupos;

• amostra proporcional estratificada: é definida por variáveis – escolaridade, sexo, idade etc.

3.2.4 Entrevista Se você quiser utilizar em sua pesquisa uma coleta de dados que atenda diretamente às pessoas, a fim de obter a opinião delas sobre algo, por exemplo, utilize a entrevista. De acordo com Dencker (2000), uma entrevista pode ser caracterizada pela interação e pela comunicação verbal entre o(s) participante(s) e o pesquisador, de forma organizada. Esse tipo de coleta é muito usado nas pesquisas das ciências humanas e de mercado. A entrevista pode ser estruturada (com perguntas definidas) ou semiestruturada (quando o pesquisador tem liberdade de intervenção). A entrevista pode ser ainda informal (usada principalmente quando ainda há poucos conhecimentos por parte do pesquisador) e por pauta (quando há poucas questões feitas diretamente ao participante, apenas um ordenamento conceitual).

3.2.5 Observação A observação é usada quando há necessidade de aprofundamento em certas áreas. Há seis tipos de observação científica, conforme Gil (1999):

• Observação

estruturada: trata-se da observação científica com estrutura organizada

previamente.

• Observação não estruturada: refere-se à observação que não tem uma ordem específica para a coleta de dados.

• Observação sistemática: ocorre quando há observação e descrição precisa de fenômenos ou testes de hipóteses, com categorias e variáveis previamente estabelecidas.

• Observação simples: ocorre quando o pesquisador observa seus objetos de estudo de maneira espontânea, como um expectador.

• Observação

participante: ocorre quando o pesquisador mantém contato direto com seu objeto de estudo. Nesse caso, ele vira um ator e desenvolve uma função no grupo. É comum entre as pesquisas antropológicas.

• Observação não participante: trata-se de quando o pesquisador não é ativo no grupo que pesquisa e mantém certa distância.

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Figura 6 – A observação sistemática ocorre muitas vezes em laboratórios, em pesquisas sobre reações entre componentes químicos, por exemplo. Fonte: Shutterstock, 2015.

VOCÊ O CONHECE? Um dos mais renomados cientistas brasileiros foi Mário Schenberg (1914-1935). Ele é considerado um dos maiores físicos teóricos do Brasil, com trabalhos publicados nas áreas de termodinâmica, mecânica estatística, relatividade geral, mecânica quântica, astrofísica e matemática. Além disso, foi um grande apreciador de arte, se envolvendo com literatura, artes plásticas e arquitetura. É reconhecido internacionalmente.

3.3 Compreender o processo de análise de dados Com os dados e as amostras em mãos, qual é o próximo passo do pesquisador? Fazer a análise estruturada desses dados e cruzá-los com as demais informações estabelecidas no projeto de pesquisa. Nessa fase, como veremos a seguir, o pesquisador precisa discutir os dados encontrados e confrontá-los com os obtidos por outras fontes, ressaltando os objetivos propostos pela hipótese e incorporando-os a um sistema teórico-prático.

3.3.1 Análise dos dados A análise dos dados é uma das fases mais importantes, pois é quando são apresentados os resultados e a conclusão da pesquisa. O pesquisador poderá comprovar se atingiu os objetivos propostos ou se suas hipóteses não foram comprovadas, o que também é válido para o trabalho científico. Essa fase da pesquisa tem como objetivo reunir as informações de modo organizado, com a preocupação de responder o problema inicialmente proposto. Para isso, é preciso estabelecer uma relação entre os dados coletados. Você pode apresentar uma análise descritiva e geral e, 16 Laureate- International Universities

em seguida, interpretar o cruzamento de dados e a relevância para as demais informações apresentadas na pesquisa. O processo de análise dos dados se dá pela ordem, pela estrutura e pelo significado dos dados, conforme o tipo de abordagem escolhida no projeto. O pesquisador pode considerar algumas premissas gerais:

• Transformar os dados coletados em conclusões úteis e de credibilidade; • Estabelecer

tópicos estruturados, processando os dados e procurando tendências, diferenças e variações na informação obtida;

• Contrapor ou validar as informações previamente estabelecidas; • Descrever como processos, técnicas e ferramentas são baseados em certos pressupostos e investigar suas limitações.

Há muitas técnicas de análise de dados, que podem ser utilizadas em pesquisas de natureza qualitativa ou quantitativa. Para Trivinõs (1987, p. 137), “é possível concluir que todos os meios que se usam na investigação quantitativa podem ser empregados também no enfoque qualitativo”. Segundo ele, é o foco do pesquisador que varia nesse caso: “[...] atenção especial ao informante, ao mesmo observador e às anotações de campo”, o que não ocorre na pesquisa quantitativa. As principais técnicas de análise de dados são a análise de conteúdo, a estatística descritiva univariada e a estatística multivariada. Análise de conteúdo: trata-se do conjunto de técnicas de análise das comunicações, que tem

por objetivo fundamentar a leitura e ultrapassar as incertezas, buscando informações nem sempre aparentes e tirando desses conteúdos uma mensagem que possa ser discutida junto ao leitor (BARDIN, 1977). Para isso, o pesquisador deve fazer recortes no conteúdo, extraindo os elementos que devem ser agrupados em categorias, com o mesmo sentido. Os atributos necessários para a análise de conteúdo são: objetividade, sistemática (o conteúdo deve ser organizado) e quantitativo (deve evidenciar os elementos significativos). Bardin (1977) ainda afirma que o conteúdo tem duas funções básicas:

• função

heurística: que aumenta a expansão da descoberta, enriquecendo a tentativa exploratória;

• função de administração da prova: em que se buscam provas pela análise para afirmação de uma hipótese.

Estatística descritiva univariada: trata-se de descrição e análise sem inferências ou conclu-

sões. Para Malhotra (2001), essas técnicas são utilizadas quando há uma única medida de cada elemento na amostra ou quando cada elemento e cada variável são estudados isoladamente. Logo, o objetivo é representar, de forma concisa, sintética e compreensível, a informação contida num conjunto de dados. Se o volume de dados for grande, é preciso estabelecer os dados em recursos como tabelas e gráficos ou, ainda, estabelecer medidas ou indicadores que representam a informação. Estatística multivariada: como o próprio nome sugere, trata-se de um conjunto de métodos

estatísticos utilizados em situações em que há diversas variáveis medidas simultaneamente. Essas variáveis geralmente são correlacionadas, e, quanto maior o número de variáveis, mais complexa se torna a análise estatística univariada (MINGOTI, 2005). De forma geral, essa técnica serve para simplificar a compreensão dos dados, sistematizando as informações quando o número de variáveis envolvidas é muito grande. 17

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Em relação à análise de dados, Cazorla (s/d.) concebe quatro tipos distintos: Análises qualitativas: não dispõem de uma regra formal. Contudo, quando os dados se apre-

sentam em forma de discurso, a análise pode compreender quatro etapas: a) preparação e descrição do material bruto; b) redução e seleção dos dados; c) escolha e aplicação dos modos de análise; d) análise transversal das situações ou dos casos estudados (CAZORLA, s/d.). Análises quantitativas: ocorre quando o planejamento das análises é realizado em função de

cada uma das questões ou hipóteses da pesquisa. Há ainda dois níveis de análises: as descritivas e as ligadas às hipóteses. Exemplo: Para entender melhor as análises quantitativas, vamos utilizar o exemplo do ruído no estacionamento de um shopping center. Para a análise qualitativa, poderíamos conversar com os usuários e funcionários para determinar a exposição dos mesmos ao ruído. Nesse caso, um simples questionário pode ser uma ferramenta interessante para determinar o quanto a exposição ao barulho pode atingir e incomodar funcionários e usuários. Esse tipo de análise é usado para determinar o risco da exposição ao ruído, sem a utilização de equipamentos de avaliação. A análise quantitativa tem como objetivo determinar o nível exato da exposição do ruído. Essa análise é feita com base em números, ou seja, é estabelecida uma quantidade numérica com ajuda de equipamentos, que verifica a quantidade de ruído no estacionamento ao qual funcionários e usuários estão expostos. Exemplificando: Qualitativa = tem ligação com qualidade. Quantitativa = tem ligação com quantidade (quantidade numérica da exposição). Análises descritivas: servem para descrever o comportamento de uma variável em uma popula-

ção ou amostra. Todos os dados quantitativos requerem análises descritivas, independentemente das hipóteses da pesquisa. Análises ligadas às hipóteses: nesse caso, cada uma das hipóteses formuladas no quadro

conceitual deve ser verificada. Assim, no caso de dados de natureza quantitativa, essa verificação se faz com a ajuda de ferramentas estatísticas. A natureza da hipótese implica na escolha da ferramenta estatística a ser utilizada, devendo ser levados em conta os seguintes pontos: características da estratégia da pesquisa, modelo e variáveis medidas.

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3.4 Abordar as noções de estatísticas para o pesquisador Você sabe como se define a Estatística? Veremos a seguir um pouco mais da importância dela no fazer científico, evidenciando algumas nuances desta disciplina – técnica de amostragem, distribuição de frequência, público-alvo e população, gráficos, tabelas e medidas, probabilidade etc.

3.4.1 O que é Estatística? Sempre que o pesquisador precisar realizar o processamento, a interpretação e a apresentação de dados numéricos, pode fazer uso da Estatística. Você já deve ter visto pesquisas que apresentam a opinião de pessoas sobre candidatos a algum cargo político por votação pública, opinião do público sobre algum produto ou serviço e, até mesmo, sobre previsão do tempo. Todos esses temas (e muitos outros) podem ser apurados graças ao uso de técnicas estatísticas. Em geral, as informações estatísticas são apresentadas e analisadas a partir de recursos gráficos, como tabelas, mapas mentais, gráficos e outros tipos de ilustração que facilitam a interpretação dos dados. Para estabelecê-los, a Estatística propõe o uso de técnicas matemáticas e quantitativas – o que é muito relevante para o método científico e para qualquer área de conhecimento. Assim, podemos definir a Estatística como um conjunto de técnicas e métodos de pesquisa que envolve (CARZOLA, s/d.):

• planejamento do experimento; • coleta dos dados; • inferência (ou seja, estimação das quantidades ainda desconhecidas e teste das hipóteses do pesquisador);

• processamento; • análise; • divulgação das informações. 3.4.2 Termos comuns à Estatística Já vimos algumas técnicas estatísticas bem comuns entre os trabalhos científicos – a análise do conteúdo, a estatística descritiva univariada e a estatística multivariada. Há ainda outras técnicas mais específicas nas quais o pesquisador pode se aprofundar. No caso da pesquisa científica, as diversas técnicas estatísticas ajudam a operacionalizar as hipóteses ou questões de pesquisa. Dessa forma, independentemente da técnica estatística utilizada, devemos considerar a seguinte relação (Figura 7):

Metodologia científica

O papel da estatística Parâmetros populacionais

Hipóteses Amostras Estimadores

Inferência Estatística

Dados Estimativas

Figura 7 – O papel da estatística no fazer científico. Fonte: Carzola, s/d.

Há termos comuns que todo pesquisador que utiliza os métodos estatísticos deve conhecer. Vejamos alguns deles:

POPULAÇÃO

AMOSTRA

Inferência Estatística: - Estimação de quantidades desconhecidas - Extrapolação dos Resultados - Testes de hipóteses

Figura 8 – Relação entre a população, a amostra e a inferência estatística. Fonte: Elaborado pela autora, 2015.

• População ou público-alvo: define-se, a partir de um universo, um grupo específico de sujeitos ou fenômenos que se quer estudar com características em comum.

• Amostra:

trata-se de um subconjunto de indivíduos da população-alvo. Para que as generalizações sejam válidas, as características da amostra devem ser as mesmas da população.

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• Dados: são as informações obtidas pela amostra. • Inferência: trata-se da previsão da quantidade ainda desconhecida da pesquisa. • Variáveis:

são as características de uma população. São divididas em dois tipos, as dependentes (cujos efeitos são esperados de acordo com as causas) e as independentes (cujos efeitos queremos medir, ou seja, as que são assinaladas às “causas” do fenômeno que se quer estudar). Elas variam também conforme o enfoque da pesquisa (Quadro 1):

Tipos de pesquisa

Tipos de variáveis

Pesquisa experimental

Variáveis independentes Variáveis dependentes As “outras” variáveis (variáveis de controle, fator de confusão, entre outras)

Pesquisa sintética

Não é pertinente a classificação, pois as variáveis se relacionam em rede

Pesquisa de desenvolvimento

Não é necessário distinguir as variáveis, pois o objetivo é estabelecer e validar uma intervenção ou intrumento de medida de uma construção

Quadro 1 – Tipos de variáveis estatísticas conforme a natureza da pesquisa. Fonte: Carzola, s/d.

Distribuição de frequência: refere-se à representação do conjunto de dados, ou seja, quando

os dados estão organizados em grupos ou categorias. Probabilidade: são os dados que usamos quando determinamos resultados possíveis. Vamos

supor, como exemplo, que você esteja estudando os problemas de aprendizagem na disciplina de matemática na turma X (5ª série) da escola 1. Para esse problema de pesquisa, você apontou duas hipóteses, que quer verificar pelos métodos estatísticos. Hipótese 1: os problemas de aprendizagem na disciplina de matemática da turma X estão rela-

cionados à falta de situações práticas e à necessidade de exercícios complementares como tarefa. Hipótese 2: os alunos da turma X da escola 1 não recebem acompanhamento dos pais em suas

tarefas domésticas. Dessa forma, temos:

• população: alunos da escola 1. • amostra: alunos de matemática da turma X (5ª série) da escola 1. • dados: informações obtidas pela pesquisa sobre o acompanhamento dos pais. • inferências: quantidade de alunos com acompanhamento dos pais e sua relação com a compreensão dos problemas matemáticos.

• variáveis: características comuns dos alunos.

Metodologia científica

Para estudar o desempenho escolar da turma X na escola 1, vamos verificar quantos alunos têm o acompanhamento dos pais nas tarefas de casa e a relação desse fato com o bom rendimento escolar. A partir daí, teremos a percentagem de alunos com boas notas que são acompanhados e veremos se as hipóteses lançadas são comprováveis.

Alunos

Alunos com notas acima da média

Alunos com acompanhamentos dos pais nas tarefas

38%

81%

Alunos sem acompanhamentos dos pais nas tarefas

53%

13%

Pais/aluno que não responderam à pesquisa

Total

81%

Quadro 2 – Tipos de variáveis estatísticas conforme a natureza da pesquisa. Fonte: Carzola, s/d.

Dos 38% de alunos que são acompanhados pelos pais, 81% têm notas acima da média, o que poderia indicar que o acompanhamento escolar doméstico faz diferença na aprendizagem de matemática entre os alunos da turma X. Dos 53% dos alunos que não são acompanhados, apenas 13% têm notas acima da média, o que pode indicar que a contribuição dos pais é muito relevante para melhorar o desempenho de aprendizagem nas aulas de matemática da turma X. Veja que esse exemplo é bem simplório e preliminar e que muitas outras variáveis podem ser consideradas no caso da turma X, tais como orientação e comunicação da escola com os pais, por exemplo, ou maior participação deles no contexto escolar e, até mesmo, o conhecimento dos pais em matemática. O pesquisador deve fazer uma análise contextualizada (dentro dos parâmetros que determinou para a sua pesquisa) como integral (considerando outros pontos que inicialmente não eram de seu conhecimento ou interesse).

NÃO DEIXE DE VER... Para compreender melhor a estatística e aplicá-la ao seu projeto científico, não deixe de acessar o conteúdo interativo Estudos Estatísticos do portal Khan Academy. O acesso é gratuito e está disponível em: <https://pt.khanacademy.org/math/probability/statistical-studies>.

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Síntese Síntese

Neste capítulo, você pôde:

• compreender o que são as amostras científicas e como ocorre a coleta de dados em um processo de pesquisa;

• constatar a importância de se estruturar os objetivos da coleta de dados antes de iniciar a pesquisa propriamente dita, para torná-la mais assertiva;

• concluir

que os dados devem evidenciar situações e soluções para os objetivos e as hipóteses de pesquisa – e isso o pesquisador poderá verificar na fase de análise dos dados;

• entender que há questões éticas quanto à coleta e à segurança dos dados, bem como à toda a estrutura e pertinência da pesquisa, e que o plágio, o erro e a fraude científica são faltas éticas graves;

• conferir os diferentes tipos de coleta de dados e perceber que o seu uso varia conforme a natureza da pesquisa, assim como ocorre com os tipos de amostragem;

• ver que a análise dos dados é um momento muito importante da pesquisa e é quando o pesquisador discute e contrapõe os dados com a fundamentação do seu trabalho e com as hipóteses mencionadas;

• perceber a importância dos métodos estatísticos para pesquisas científicas e não científicas, e o quanto esses métodos são essenciais para a coleta, o processamento, a interpretação e a apresentação de dados numéricos.

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