Coleta de dados: Técnicas de amostragem

Pesquisas qualitativa e qualitativa

A coleta de dados tem o propósito de recolher informações que satisfaçam o objetivo da pesquisa por meio de métodos estatísticos. Uma pesquisa científica pode ser classificada como sendo quantitativa ou qualitativa, e a partir daí pode ser dividida em outras subcategorias: estudo experimental e não experimental para as pesquisas quantitativas; interativa e não interativa para as pesquisas qualitativas. A pesquisa quantitativa é congruente quando as variáveis (características de interesse) em análise são quantificáveis, já a pesquisa qualitativa é mais subjetiva, visto que não há medidas que podem ser mensuradas, é necessário observar a interação entre as variáveis, registrando se há associação ou não entre elas.

Método de coleta de dados

O método abordado para uma correta e confiável coleta de dados está diretamente ligado a categorização da pesquisa, ou seja, se ela é quantitativa ou qualitativa.

Um exemplo de método clássico utilizado para obtenção inicial dos dados é a aplicação de um questionário, empregado em pesquisas quantitativas (que pode ser executado via internet, telefone, carta, entre outros meios de comunicação), em que são formuladas questões de acordo com o objetivo do estudo, essas questões podem ser objetivas e também abertas, coletando assim, dados qualitativos.

Outra ferramenta também bastante utilizada nas pesquisas quantitativas é a entrevista, que é muito parecida com o questionário, contudo, há o adicional do contato com a pessoa que estará sendo entrevistada, visto que existe a possibilidade de captar suas reações e comportamento, e evita que haja dados faltantes caso o entrevistado não compreenda alguma pergunta. E em pesquisas qualitativas há o método de observação, em que é exigido um grande rigor metodológico do pesquisador, para examinar, analisar e constatar as variáveis que estarão sendo avaliadas.

Existe também, a possibilidade de um estudo observacional, em que as variáveis de interesse são apenas analisadas, e sua principal característica é a não intervenção do pesquisador no ambiente de pesquisa. Ademais há a facilidade de se utilizar dados já existentes, isto é, dados de um estudo já realizado anteriormente, o que torna o tempo gasto e os custos relacionados a pesquisa consideravelmente menores.

Resultados tendenciosos

Os métodos acima citados são apenas alguns dos vários que podem ser empregados para uma confiável coleta de dados, entretanto, precisa-se estar atento aos vícios provocados por falta de cuidado durante o desenvolvimento dessa coleta.

Adicionar vícios ou informações tendenciosas a pesquisa é algo muito conflitante pois pode interferir nos resultados do estudo. Métodos que possibilitam a interação entre o pesquisador e a pessoa que está sendo entrevistada podem introduzir vícios uma vez que o comportamento do pesquisador pode influenciar nas respostas do entrevistado. Em casos de metodologias aplicando questionários há grande possibilidade de dados tendenciosos devido a amostra, visto que as respostas coletadas são de caráter voluntário (em que as pessoas alcançadas decidem se vão ou não participar do estudo), pois aqueles que responderem ao questionário podem não ser uma amostra representativa da população de interesse do estudo.

Amostragem por conveniência é outro fator que causa vício nos resultados de uma pesquisa, devido a amostra ser composta por elementos convenientes, que são fáceis de serem adquiridos. E quando utilizados dados já existentes, é fundamental um imenso rigor durante a análise dos dados obtidos, é necessário confiança em relação a integridade dos mesmos, e se foram coletados de maneira precisa.

Amostra e população

Como mencionado anteriormente, a amostra deve ser representativa da população de interesse, para evitar assim, resultados tendenciosos durante a elaboração da pesquisa. O objetivo é generalizar os dados obtidos através da amostra para a população e, quanto maior for o número amostral, mais próximos estarão os resultados amostrais dos números reais, ou seja, se a amostra for suficientemente grande e os dados forem coletados de maneira correta, o valor estimado (amostral) pode ser próximo do valor real (populacional).

A primeira coisa que deve-se ter em mente para a etapa de amostragem é a aleatorização, deste modo, espera-se que as características presentes na população sejam proporcionalmente representadas na amostra. Em seguida serão apresentados alguns dos principais métodos para coleta de dados da amostra.

– Amostragem Aleatória Simples com Reposição

Nessa amostragem os elementos da população são sorteados aleatoriamente, afim de que, aqueles que forem sortidos serão os que irão compor a amostra. Os elementos da população devem ser equiprováveis, ou seja, ter igual probabilidade de serem sorteados, contudo, como o sorteio é com reposição, toda vez que um elemento for retirado ele deve ser reposto na população, e o sorteio acaba quando completar o número apropriado da amostra.

– Amostragem Aleatória Simples sem Reposição

Este método de amostragem segue o mesmo raciocínio do anterior, os elementos da amostra são escolhidos através de um sorteio e devem ser equiprováveis, porém com uma pequena distinção, o elemento que for sorteado não deve ser reposto na população, ele deve ser retirado, e o sorteio continua até que se conclua um número amostral satisfatório.

– Amostragem Aleatória Estratificada

Esta metodologia consiste em dividir a população em grupos(chamados de estratos), e em cada grupo são obtidas amostras aleatórias simples de proporções convenientes, em outras palavras, o tamanho amostral do estrato pode ou não ser proporcional ao tamanho do estrato representado na população. É preferível que os estratos sejam heterogêneos entre si, mas que um mesmo estrato possua elementos homogêneos que o compunham, constituindo grupos com variâncias pequenas.

– Amostragem Aleatória por Conglomerados

A amostragem por conglomerados torna-se útil quando é dificultoso ter acesso a toda população de interesse, sendo assim, os elementos da população são escolhidos aleatoriamente. A população é dividida em grupos denominados conglomerados, e a amostra deve ser constituída de forma aleatória, de maneira que os conglomerados sejam proporcionalmente representados na amostra. É preferível que os elementos de um mesmo grupo sejam heterogêneos, mas que os grupos entre si sejam homogêneos. Esse método amostral pode ser usado em um estudo de dimensão geográfica, para com parar cidades, bairros, ruas e afins.

– Amostragem Aleatória em Estágios

Tal estratégia visa dividir a população de interesse em grupos, chamados estágios. A amostra aleatória em estágios pode flutuar entre dois a múltiplos estágios. Emu ma amostra de dois estágios a população é dividida em grupos, no primeiro estágio são selecionados alguns grupos de forma aleatória, e no segundo estágio são sorteadas amostras destes grupos, também de maneira aleatória. A amostragem em múltiplos estágios é benéfica quando o estudo em questão visa efetuar aproximações sobre populações de áreas extensas, obtendo maior precisão nos resultados.

– Amostragem Aleatória Sistemática

Neste método de amostragem, deve-se escolher um elemento(n) da população de forma aleatória, “n” será o marco inicial, e a partir daí escolhe se sistematicamente todos os n-ésimos elementos para constituir a amostra. Como por exemplo, o quinto elemento foi sorteado, então os elementos da amostra serão escolhidos de 5 em 5 da lista populacional, até que o número estimado da amostra seja alcançado.

Considerações Finais

É de suma importância que as metodologias para coleta de dados sejam confiáveis e contemplem os objetivos do estudo. Evitar a tendenciosidade na pesquisa é essencial, para que as conclusões sejam genuínas, pois assim a pesquisa refletir á real situação abordada na população, oferecendo também, soluções reais.

Mark Twain diz que: “Há três espécies de mentiras: as mentiras, as mentiras sagradas e as estatísticas”.

Os dados podem ser facilmente manipulados quando a intenção do pesquisador é selecionar uma amostra por conveniência, que supra suas expectativas pessoais já pré definidas. Dessa forma, os resultados obtidos mostrarão algo que não é verdadeiro, pois os dados coletados foram baseados nos critérios do pesquisador, incorporando um vício na amostra e gerando resultados tendenciosos.

Referências

[1] Sofia Galvão Baptista and Murilo Bastos Cunha. Perspectiva sem Ciência da Informação. 2007.

[2] Heleno Bolfarini and Wilton O. Bussab. Elementos de Amostragem. 1 edition, 2005. [3] Cnicas De, Mostragem Ralph, and Santos Silva. Ralph dos Santos Silva.

[4] Augusto Dias and Segundo Liebscher. GRUPO FOCAL: técnica de coleta de dados em pesquisas qualitativas. Informação & Sociedade: Estudos, 10(2):1–12, 2000.5


[5] Marcelo Luiz Gabriel. Métodos Quantitativos em Ciências Sociais: Sugestões para Elaboração do Relatório de Pesquisa. Desenvolvimento em Questão, 12(28):348, 2014.

[6] Mark Twain. Citador.

 

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