Análise Quantitativa de Dados

Segundo Carmo e Ferreira (2008:196), a utilização de métodos quantitativos está essencialmente ligada à investigação experimental ou quasi-experimental e que pressupõe a observação de fenómenos, a formulação de hipóteses explicativas, o controlo de variáveis, a amostragem, a verificação ou rejeição de hipóteses e, posteriormente, a análise estatística com utilização de métodos matemáticos para testar as hipóteses. Esta metodologia visa generalizar os resultados a uma determinada população e o estabelecimento de causa-efeito e a previsão de fenómenos.

Neste caso, os objectivos da investigação quantitativa consistem em encontrar relações entre variáveis, fazer descrições recorrendo ao tratamento estatístico de dados recolhidos e testar teorias.
Quer se trate de investigação experimental, quer se trate da caracterização estatística de uma determinada população (por inquérito ou entrevista estruturada), procede-se à selecção de uma amostra que deve ser representativa da população em estudo, para que os resultados possam ser generalizados a essa mesma população, o que implica a selecção aleatória dos sujeitos de investigação.
Para a testagem de hipóteses (verificação ou rejeição) existe uma grande variedade de testes, cuja eficácia é reconhecida, por exemplo o teste t, o teste de Mann-Whitney, a análise da variância (ANOVA) ou a análise da variância multivariada (MANOVA), entre os mais utilizados.
Uma das principais limitações de utilização dos métodos quantitativos em Ciências Sociais está ligada à própria natureza dos fenómenos estudados: complexidade dos seres humanos; estímulo que dá origem a diferentes respostas; grande número de variáveis cujo controlo é difícil ou mesmo impossível; subjectividade do investigador; medição que é muitas vezes indirecta (o caso das atitudes) e, por fim, o problema da validade e fiabilidade dos instrumentos de medição.

A Investigação Correlacional

O propósito de um estudo correlacional consiste em averiguar se existe ou não relação entre duas ou mais variáveis quantificáveis.
Variáveis cujo grau de correlação é forte podem estar na base de estudos causais- comparativos, experimentais ou quase-experimentais, estudos esses conduzidos com o objectivo de verificar se as relações existentes entre as variáveis são de natureza causal. Pode haver um grau de correlação forte entre duas variáveis sem que uma das variáveis seja “causa” da outra, podendo, neste caso, ser uma terceira variável a “causa” das duas variáveis que apresentam um grau de correlação forte.
A investigação correlacional apenas estabelece que há uma relação entre duas variáveis mas não estabelece uma relação causa-efeito. No entanto, o estabelecimento de uma correlação entre duas variáveis poderá ser utilizado na previsão dos valores de uma delas a partir do conhecimento dos valores da outra.
Um estudo correlacional não deve ser feito com um número de sujeitos inferior a 30. Além deste requisito, para se efectuar este tipo de estudo há cuidados precisos a ter: as relações entre as variáveis serem provenientes da teoria ou da experiência, supondo-se indutiva ou dedutivamente que existe relação entre ela; os dados recolhidos têm de ser precisos e válidos, sem os quais as conclusões poderão ser igualmente não válidos.
O grau de correlação entre duas variáveis é geralmente expresso como um coeficiente cujo valor varia entre 0.00 e + 1.00 ou -1.00. Duas variáveis que estão altamente correlacionadas apresentam um coeficiente perto de +1.00 ou de -1.00. No caso de não estarem correlacionadas apresentam um coeficiente de perto de 0.00.
A correlação pode ser classificada quanto ao sentido, em positiva e negativa. Uma correlação positiva indica que os sujeitos que obtiveram altos numa das variáveis também obtiveram valores altos na outra variável ou, inversamente, se obtiveram valores baixos numa variável também obtiveram valores baixos na outra variável. Uma correlação diz-se negativa quando os sujeitos obtêm valores altos numa variável a valores baixos na outra variável.
A correlação apresenta valores baixos quando não há relação entre duas variáveis, por exemplo a relação entra a altura do aluno e o se aproveitamento escolar.
Uma correlação positiva ou negativa representa um tipo de relação linear. Esta correlação pode ser apresentada através de diagramas de dispersão. A aglomeração de pontos faz-se em torno de uma linha recta imaginária, ou de linhas imaginárias curvilíneas.
A interpretação de um coeficiente de correlação depende da forma como vai ser utilizado, isto é, a sua utilidade. A sua interpretação é em termos de significância estatística. Diz-se que há significância estatística quando um determinado, sendo diferente de zero, reflecte uma verdadeira relação com um nível que representa a probabilidade com que a hipótese experimental possa ser aceite ou rejeitada ou aceite com confiança. Para determinar a significância estatística é necessário construir uma tabela de variância do coeficiente. Quando se estuda a totalidade dos elementos de uma população, o valor da correlação representa o grau de associação entre as variáveis consideradas, quer seja alto o baixo. As previsões são feitas baseando-se em coeficientes de correlação, quanto mais alta a correlação melhor previsão se pode fazer. O estabelecimento de uma correlação entre duas variáveis tem utilidade na previsão do valor de uma delas a partir do conhecimento dos valores da outra.

Investigação Experimental

O objectivo da investigação experimental é o estabelecimento de relações causa-efeito. O método experimental é descrito como aquele que é conduzido para rejeitar ou aceitar hipóteses relativas a relações de causa-efeito entre variáveis. O investigador manipula pelo menos uma variável independente e outras variáveis dependentes. Esta manipulação é a principal característica da investigação experimental. A variável dependente é a mudança ou diferença resultante da manipulação da variável independente. A variável dependente deverá poder ser medida.

As etapas da investigação experimental são basicamente as mesmas de outros tipos de investigação: definição de um problema, selecção de sujeitos e instrumentos de medida, escolha de um plano experimental, execução de procedimentos, análise dos dados recolhidos e formulações de conclusões. A experimentação é conduzida de modo a verificar uma ou mais hipóteses previamente definidas, que são verificadas ou aceites ou rejeitadas de acordo com os resultados da investigação.

Um plano experimental normalmente compreende dois grupos, o grupo experimental e o grupo de controle, no entanto, pode haver um só grupo. Ao grupo experimental será dado o tratamento daquilo que se quer medir, enquanto o grupo de controle não será administrado qualquer tratamento. No final do estudo pode-se retirar conclusões comparando o ponto de chegada dos dois grupos, o da experiência e o de controlo. Podendo referir-se que a diferença de comportamento da variável dependente se deveu à manipulação das variável independente. Só pode ser generalizado se tiver validade interna a investigação. Este controle é igualmente necessário para que se possam fazer generalizações.

O controlo das variáveis e a validade da investigação pode fazer-se através de planos factoriais. Estes permitem investigar uma ou mais variáveis, individualmente ou em interacção umas com as outras. Após uma variável ter sido estudada utilizando um plano com uma só variável, torna-se muitas vezes útil estudá-la em combinação com uma ou mais variáveis. Dado estes planos factoriais compreenderem uma ou mais variáveis, há um número quase infinito destes planos.

Outro processo semelhante de correlação entre variáveis é estudado pela investigação causal-comparativa. Um investigador tenta estabelecer relações de causa- efeito procedendo à comparação dos grupos. As diferenças residem no facto de na investigação experimental a variável independente (a causa) é manipulada e na investigação causal- comparativa não o é, porque já ocorreu. O investigador depois de observar que determinados grupos diferem relativamente a uma ou várias variáveis, procura investigar qual o factor ou factores que provocaram essa ou essas diferenças. Designa-se esta investigação por pos-facto, porque a causa e o efeito já ocorreram e são estudados em rectrospectiva.
Esta metodologia é muito utilizada em estudos de carácter sociológico ou educacional. As variáveis independentes num estudo causal comparativo são variáveis que não podem e não devem ser manipuladas.
Este tipo de estudo apresenta como desvantagem o não poder haver controlo e manipulação de variáveis independentes. As conclusões devem ser cuidadosas porque o que pode aparecer como causa, pode não o ser na realidade. As relações causa-efeito são ténues, não podendo haver correlações como no caso dos estudos experimentais, onde mais facilmente se manipulam variáveis.
Uns dos tratamentos estatísticos usados são a covariância e para as análises são muito utilizadas as medidas de tendência central, como a média, o desvio padrão e a mediana, além de outros. O tratamento de dados inclui frequentemente tabelas e gráficos para facilitar as investigações exploratórias dos dados e continuar o processo de verificação. As ferramentas informáticas oferecem tratamentos estatísticos através de gráficos que ajudam os investigadores a uma melhor leitura, validação e compreensão de dados recolhidos e tratados na investigação realizada.

Arquivo de dados e realização de ficheiros de dados

Os dados e programas a partir de um projecto de investigação devem ser arquivados de modo a que permaneçam seguros e possam ser reequacionados posteriormente.
Embora a cópia de dados de arquivo se faça no final da investigação, a forma como as informações serão transferidas para o arquivo deve ser cuidadosamente feito desde o início. O arquivo é mais do que um local de armazenamento permanente de arquivos usados para a análise. Ela deve dar acesso a todas as informações a partir da experiência ou projecto. Durante a fase operacional do projecto, as informações sobre a pesquisa é, em parte, o computador, em parte, do papel e outros registos.

Carmo, H. e Ferreira, M. (2008). Metodologia da investigação Guia para a Auto-aprendizagem. Lisboa: Universidade Aberta.