Pesquisa qualitativa busca entender um fenômeno específico em profundidade. Segundo Minayo (1999), na abordagem qualitativa não podemos pretender encontrar a verdade com o que é certo ou errado, ou seja, devemos ter como primeira preocupação à compreensão da lógica que permeia a prática que se dá na realidade. Ela se preocupa com um nível de realidade que não pode ser quantificado.
A pesquisa quantitativa é um método de pesquisa social que utiliza a quantificação nas modalidades de coleta de informações e no seu tratamento, mediante técnicas estatísticas, tais como percentual, média, desvio-padrão, coeficiente de correlação, análise de regressão, entre outros. (MICHEL, 2005). A pesquisa quantitativa é conseguida na busca de resultados exatos evidenciados por meio de variáveis preestabelecidas, em que se verifica e explica a influência sobre as variáveis, mediante análise da freqüência de incidências e correlações estatísticas. (MICHEL, 2005).
Comparison
Quantitative Research
Qualitative Research
Meaning
Quantitative research is a research technique that is used to create hard facts and numerical data, by employing the statistical, mathematical and logical system.
Qualitative research is a technique of investigation that develops considerate on human and social sciences, to find the way people feel and think.
Approach
Objective
Subjective
Nature
Particularistic
Holistic
Reasoning
Deductive
Inductive
Research type
Conclusive
Exploratory
Data
Measurable
Verbal
Sampling
Random
Purposive
Hypothesis
Tested
Generated
Methods
Structured techniques like questionnaires, observations and surveys.
Non-structured techniques such as group discussions, In-depth interviews etc.
Inquiry
Result-oriented
Process-oriented
Objective
To examine the effect and causal relationship between variables.
To discover and explore ideas used in the ongoing procedures.
Elements of analysis
Numerical data
Words, objects and pictures
Result
Recommends a final course of action
Develops an initial understanding
Figura 1 – Difference between Qualitative and Quantitative Research Table . Fonte: Recuperado de http://higherstudy.org/
Neste post, compartilho convosco este Webinar ministrado pelo Professor António Pedro Costa (Doutorado em Multimédia em Educação pela Universidade de Aveiro) acerca das vantagens e desvantagens do uso de softwares no processo de investigação qualitativa.
“A utilização de pacotes de software na análise de dados qualitativos é uma realidade que poucos investigadores conseguem, atualmente, contornar. Alguns investigadores recorrem a soluções não específicas, tais como o Excel ou o Word para a análise dos seus dados qualitativos. Outros, têm a necessidade de indicar, nas suas publicações, que exploraram determinada ferramenta de análise de dados, sem a terem efetivamente utilizado. Independentemente do caminho que o investigador segue, é claro que o uso correto de ferramentas específicas para a análise de dados qualitativos credibiliza o projeto de investigação.”
Referência
webQDA Software. (2018, March 21). Webinar Análise de dados qualitativos com software vantagens e desvantagens [Video file]. Retrieved from https://www.youtube.com/watch?v=8IIuNs_pcck.
Para que ocorra o processo de investigação, faz-se necessário a utilização de métodos para recolha de dados, que podem ser desde a entrevista, observação directa de factos e comportamentos, à análise de artefactos, documentos, registos culturais e registos visuais ou experiências profissionais. Para um processo analitico dos dados recolhidos, se faz necessário o uso correto do método para análise da informação.
Uma das grandes dificuldades para análise da informação é a escassez de informações e de sistematizações e seu caráter aberto e flexível. Encontramos três dimensões básicas para realizar a análise de acordo com a sua coerência, sendo elas: processos de teorização, estratégias de seleção sequencial e procedimentos analiticos e gerais.
Para a Análise da informação quantitativa, consideremos: Processos de teorização, Técnicas geradoras que são estratégias de seleção em sequência e procedimentos Analíticos. As informações científicas são feitas através destes seguintes passos: Descrição, Interpretação e Teorização.
Nas técnicas geradoras incluem-se a selecção de casos negativos, selecção de casos discrepantes, a amostragem teórica e o método de comparação constante. A codificação e a análise dos dados, permitirá por sua vez, decidir qual é a nova informação que é necessário recolher e onde pode ser encontrada, para desta forma desenvolver a teoria emergente. Através do método de comparação constante vão identificar-se as propriedades da informação, analisam-se as inter-relações e integram-se numa teoria.
Para os procedimentos analíticos descrevem-se como meios sistemáticos para manipular os dados, são a forma mais externa da análise. São métodos diversificados, que vai da auto-reflexão ao tratamento estatístico, passando pela análise temática e a análise semântica.
A redução de dados implica a seleção, focalização, abstração e transformação deste para a formulação de hipóteses de trabalho ou conclusões. A redução de dados é realizada ao longo de toda uma investigação,podem ser reduzidos e transformados, quantitativa ou qualitativamente.
Simploriamente, o processo de análise de dados se dá através de alguns subprocessos: Recolha de dados, Exposição de dados, redução de dados e conclusões e verificação dos dados. Os dados que descobertos, são o produto de muitos níveis de interpretação. Assim, uma boa teoria deve possuir categorias que se ajustam aos dados que possam explicar, predizer e interpretar a ação e deve ser modificável se necessário.
Como estratégias de análise intracaso, existem uma extensa gama de estratégias de análise de dados. Essa diversidade de perspectivas é agrupada por Huberman e Miles (1994) em dois modelos: estratégias orientadas para casos e estratégias orientadas para a variável.
A análise intracaso se divide em dois níveis de compreensão, o descritivo onde as questões clássicas sobre o que está a acontecer e sobre como as coisas se processam reenvia-nos para a descrição do fenómeno. O segundo nível de compreensão está relacionado com o porquê. que pode significar o aprofundamento do contexto teórico, a justificação da ação, a apresentação de razões, a fundamentação de uma posição ou o estabelecimento de uma relação causal. O estudo de caso único constitui um modo tradicional de investigação qualitativa. Podemos dizer que são estudos de um indivíduo ou algo que partilha um conjunto de características comuns por exemplo: família, tribo, pequeno negócio, vizinhança, comunidade.
Deve-se considerar a imensa dificuldade em estudos intercasos, sobretudo quando existe a necessidade de análises de casos múltiplos, considerando causalidade e elaborando-se simplificados conjuntos de generalizações que podem não ser aplicáveis a determinado caso isolado. Em estratégias de análise intracaso, existe uma grande variedade de estratégias de análise de dados provenientes de casos múltiplos ou de dados provenientes de diversas fontes. Essa diversidade de perspectivas é agrupada por Huberman e Miles (1994) em dois modelos: estratégias orientadas para casos e estratégias orientadas para a variável.
As estratégias centradas no caso partem de um marco conceitual que acompanha o primeiro estudo de caso e, posteriormente, são examinados os sucessivos casos para verificar se o novo modelo se assemelha ao modelo detectado anteriormente.
Referência
Texto 4: Aires, L. (2015). Paradigma qualitativo e práticas de investigação educacional. In e-book (pp. 24–43). Lisboa: Universidade Aberta. Retrieved from http://hdl.handle.net/10400.2/2028
Conforme afirmam Meneses & Rodríguez (2011), existem muitas e variadas definições de entrevista, porém todas consideram que a entrevista é o marco da investigação social, consiste na troca oral entre duas ou mais pessoas com o propósito de alcançar uma maior compreensão do objeto de estudo, da perspectiva da(s) pessoa(s) entrevista(s).
Quadro comparativo, com vantagens e desvantagens da técnica de entrevista.
Figura 1 – Principales ventajas e inconvenientes de las entrevistas. Fonte: Recuperado de “El cuestionario y la entrevista”, de Meneses & Rodríguez (2011.p.40)
Abaixo um vídeo explicativo (conceitos e exemplos práticos) do Professor Jeferson Antunes comentando a “entrevista” como método de pesquisa. Iniciar o vídeo aos 01’03”.
Referências
Meneses, Julio & Rodríguez-Gómez, David. (2011). El cuestionario y la entrevista.
Este texto consiste em um reblog da publicação feita por Andre Mazzetto (2016)
Peço licença ao estimado prof. Fernando e aos meus colegas de mestrado para compartilhar este post, um tanto curioso, criativo e pertinente ao tema da UC Metodologia de Investigação I. Este reblog não deixa de ser uma homenagem aos amantes de gatos de nossa classe, nomeadamente @monteiroclaudia e @fcosta2020.
“Ozzy, saia daí agora!”
Esta é a frase mais ouvida e dita aqui em casa.
Nós temos dois gatos, o Ozzy Osbourne e a Norah Jones. Tínhamos também a Amy Winehouse, mas ela morreu muito jovem… é sério! Os tipos de coincidências que até assustam a gente!
Mas o que os gatos aqui de casa têm a ver com o método científico?
Alguns dias atrás uns amigos nos visitaram e fizeram a famosa (e perigosa) pergunta:
“De quem eles gostam mais, de você ou da Josi?
Eu não sabia responder.
A Norah é uma gata independente, que não liga muito para a interação com humanos, então não há preferidos para ela. Em compensação o Ozzy é o gato mais carente que eu já vi na vida! Ele tem a necessidade de estar perto de nós o tempo todo, então pode ser que ele tenha sim uma preferência por um de nós.
Assim, como um bom pesquisador, eu comecei a elaborar maneiras de testar e quantificar o quanto o Ozzy gosta de cada um de nós e de quem ele gosta mais.
Moral da história até aqui: NUNCA faça uma pergunta para um pesquisador que ele não saiba responder.
Meus amigos acabaram desencadeando um processo que quase me deixou louco (em consequência, quase deixou a Josi também…).
Então vamos lá, como um cientista faz pra descobrir uma resposta científica para uma pergunta intrigante?
Como eu vou determinar de quem o Ozzy gosta mais?
As pessoas podem aceitar algo como verdade baseado em intuição, ou credo. Vamos considerar minha própria crença: o Ozzy me ama mais do que qualquer pessoa! Eu SEI que ele me ama, eu sinto isso.
Será que essa crença é uma boa base para o conhecimento?
Bem… não é! Simplesmente acreditar em algo não faz ela ser verdade. Coisas que acreditamos firmemente podem na verdade ser falsas. E se alguém tem uma crença exatamente contrária? A Josi acredita que o Ozzy gosta mais dela do que de mim! Não há como saber quem está certo só comparando as nossas crenças.
Nós podemos contar o número de pessoas que creem na mesma coisa e constituir uma maioria, ou um consenso. Mas esta ainda não é uma boa base para o conhecimento. Só porque mais pessoas dizem que uma coisa é verdade, não quer dizer que realmente seja. Por séculos a maioria das pessoas pensava que a Terra era plana, hoje sabemos que ela não é!
Outra possível fonte é a opinião de uma autoridade, como políticos, esportistas, cientistas.
Também não é uma boa base para o conhecimento, porque a opinião deles é somente isso, uma opinião. Eles podem até ter mais acesso às informações, mas também possuem o seu lado pessoal, querendo que suas visões sejam aceitas. A carreira e a reputação destas pessoas dependem, muitas vezes, da opinião delas!
Vamos supor que a Josi contrate um especialista em gatos e ele diga que o Ozzy ama mais ela do que eu. É claro que eu serei cético a esta opinião, especialmente porque quem pagou o especialista foi ela, não eu! Eu poderia encontrar outro especialista que diria exatamente o contrário. Assim, voltamos ao início, onde temos apenas duas opiniões diferentes.
O que nós precisamos são evidências!
Quando eu chego do trabalho eu percebo que o Ozzy vem sentar no meu colo, não no colo da Josi. Eu estou baseando minha conclusão (que o Ozzy me ama mais) com uma observação do que está acontecendo, ou seja, no colo de quem ele senta quando chegamos em casa.
Esta observação casual é uma estratégia melhor do que as anteriores, mas ainda não é suficiente.
Isso porque pessoas não são muito boas observadoras. Nós tendemos a observar coisas e tirar conclusões que concordam com nossas crenças! Por exemplo, eu posso ter esquecido que o Ozzy senta no colo da Josi durante o café da manhã.
A lógica então parece ser uma boa fonte, mas a nossa lógica informal não é.
Se nós queremos desenvolver conhecimento real, devemos ter certeza que nossas explicações sobre o mundo são válidas… então precisamos de algo mais. Não podemos depender de fontes subjetivas ou não verificáveis, como falamos antes. Nós precisamos de observações sistemáticas, livre de desvios, combinada com lógica aplicada.
Em outras palavras, nós precisamos do método científico.
Vamos então aplicar o método científico na nossa pesquisa. Eis os 6 princípios:
1) A hipótese (que o Ozzy me ama mais) tem que ser testada empiricamente.
Isso significa que eu preciso coletar informações que vão suportar ou contradizer a hipótese. Para testar a hipótese do Ozzy, temos que coletar dados. Mas como eu vou observar isso? Eu posso perguntar ao Ozzy sobre os sentimentos dele (apesar de ele ser bem inteligente, a comunicação entre animais e humanos ainda não alcançou este nível!).Vamos concordar que gatos não expressam amor da mesma forma que humanos. Então não há nada para se observar. Esta hipótese não é empiricamente testável.
2) Um estudo deve ser replicável.
Ou seja, o resultado deve ser o mesmo, independente do número de vezes que o experimento é repetido. Se o resultado esperado ocorre apenas uma vez, ou em poucas vezes, pode ser que tenha sido só coincidência.
Vamos dizer que eu convenci a Josi que a demonstração de amor do Ozzy é ficar no colo da pessoa amada. Nesta semana o Ozzy sentou no meu colo duas vezes mais que no colo dela.
Conclusão: ele me ama mais, fim de papo, a gente já sabia disso mas fiz a pesquisa só pra provar, certo? Seria o fim se eu pudesse mostrar que o resultado é o mesmo em várias semanas.
Mas, e se depois da primeira semana o Ozzy fugir de casa, cansado de ser cobaia de dois loucos tentando testar seus sentimentos? Eu não posso mais repetir o experimento, nem chegar à conclusão. Se eu fizer o mesmo estudo com a Norah não estaremos repetindo o mesmo experimento, porque o teste era com o Ozzy.
3) O terceiro princípio é objetividade.
Isso quer dizer que qualquer pessoa deve poder repetir o experimento, sem necessidade do pesquisador que elaborou o teste (no caso eu) estar presente. Não importa quem está fazendo o estudo, o resultado deve ser o mesmo. Para isso, todos os conceitos e procedimentos do experimento devem estar bem claros, deixando nenhum espaço para subjetividade.
Vamos dizer que agora eu considero que quando o Ozzy fica se esfregando na minha perna é outro sinal de amor, além de sentar no colo, mas não digo isso para Josi. Mesmo se nós dois observarmos sistematicamente o comportamento dele, chegaremos a resultados diferentes, porque eu estou contando duas reações (sentar no colo e se passar na perna), enquanto ela está contando só uma (sentar no colo). O resultado depende de quem está observando porque agora cada um está seguindo um protocolo.
4) O quarto princípio é transparência.
Ser transparente é semelhante a ser objetivo. Todos devem ser capazes de repetir o experimento sozinhos, sejam pessoas que concordam ou discordam do resultado final.
5) O quinto princípio diz que uma hipótese deve ser refutável.
Isso é simples. É só imaginar cenários em que a hipótese pode se contradizer. Se não podemos achar um cenário onde a hipótese não se contradiz, ela não pode ser refutável.
Pergunte para qualquer pessoa com uma crença extremamente forte em uma religião: Quais evidências te convenceriam que a sua crença é falsa? Ou pergunte pra alguém que torce pro Corinthians: Quais evidências te convenceriam que o Palmeiras é melhor? Não importa quantos argumentos você listar, com certeza o Corinthiano dirá que o time dele é melhor e terminará dizendo: Vai Curintia!!!!!.
Ou seja, coisas que se baseiam apenas em crenças, como religião e futebol não podem ser avaliadas pelo método científico.
6) O sexto princípio diz que uma hipótese deve ser logicamente consistente, ou seja, coerente.
As conclusões também devem ser coerentes. Eu espero que o Ozzy venha se sentar mais no meu colo, já que eu acho que ele me ama mais. Mas se ele passar mais tempo no colo da Josi? Bem, eu posso dizer que ele sabe que quando está sentado no meu colo, a posição é desconfortável para mim. Ele demonstra amor ao não sentar no meu colo e me deixar mais confortável. Isso é ser inconsistente!
Eu mudei a interpretação do resultado depois que obtive os dados só para poder comprovar a minha hipótese. Isso também fere o quinto princípio porque torna a minha hipótese irrefutável. Eu sempre vou concluir que o Ozzy me ama mais, esteja ele no meu colo ou não.
Resumindo:
Se você chegou até aqui já deve saber que não adianta adotar o método científico para descobrir quem o Ozzy ama mais. É uma questão de crença, assim como o Corinthiano ali em cima.
Não importa o que você fale, eu tenho certeza que ele gosta mais de mim…
Este foi o método hipotético-dedutivo, ou seja, você formula uma hipótese, com base nos conhecimentos ou observações, faz experimentos e chega a respostas, ou, na maioria das vezes, novas hipóteses e novas perguntas.
Adaptado de “Quantitative Methods” — Annemarie Zand Sholten4
A Carta Ética para a Investigação em Educação e Formação (CEIEF) do Instituto de Educação (IE) da Universidade de Lisboa foi criada em 2016 e estabelece os princípios e normas de conduta ética aplicáveis aos membros docentes, investigadores e estudantes de mestrado, doutoramento e pós-doutoramento no âmbito de suas atividades de pesquisa.
A Carta possui princípios e orientações que devem ser seguidos no âmbito da investigação de pesquisa.
Princípios: 1 — Liberdade de ação. 2 — Pluralidade de paradigmas 3 — Respeito pelos participantes. 4 — Integridade de atuação.
Orientações: 1 — Explicitação dos cuidados éticos. 2 — Proteção dos participantes. 3 — Consentimento informado. 4 — Confidencialidade e privacidade. 5 — Falsificação e plágio. 6 — Proteção e recolha de dados. 7 — Publicação e divulgação do conhecimento.
Importante salientar que os mestrandos devem solicitar parecer da Comissão de Ética (CdE) quando do registo de tema de dissertação e de orientador.
Compartilho dois vídeos elaborados pelo Prof. Dr. João Filipe Matos da Universidade de Lisboa
Questões de ética na investigação em educação e formação Parte I
Questões de ética na investigação em educação e formação Parte II
O conceito de paradigma, segundo Thomas Kuhn, é o conjunto de crenças, valores e técnicas, partilhadas pelos membros de uma dada comunidade científica e, um modelo de referência de como investigar num determinado contexto histórico/social (Coutinho, 2011).
Ao longo do tempo surgem então três paradigmas: o positivista/quantitativo; o interpretativo/qualitativo e o Sócio-crítico.
Paradigma Positivista ou quantitativo ou racionalista Este paradigma recorre a uma metodologia experimental, de natureza quantitativa, e que se baseia na observação, experimentação, explicação, previsão e controle dos fenômenos. Procura adaptar os modelos das ciências naturais, com uma metodologia quantitativa ao estudo das ciências sociais e humanas (Coutinho, 2011).
Paradigma Interpretativo ou qualitativo ou naturalista Valoriza o papel do investigador, este paradigma defende a existências de múltiplas realidades (derivadas de representações mentais e experiencialmente localizadas), fenomenológico. Contrariamente ao paradigma positivista, os pressupostos deste paradigma estão na compreensão, no significado e na ação. Empregam-se tipos de análise de dados qualitativas. O investigador e o objeto ou sujeito passam a ser vistos como simultaneamente intérpretes e construtores de sentidos (Usher, 1998, citado por Coutinho, 2011).
Paradigma Sócio-crítico ou neomarxista ou emancipatório Este paradigma introduz princípios ideológicos da filosofia neomarxista. Ideologia no processo de produção do conhecimento científico.
Abaixo, quadro com a comparação de características dos três paradigmas apresentados, adaptado de Lukas e Santiago (2004, p.33) e disponibilizado por Coutinho, C. (2011, p.21)
Quadro 1 – Comparação de critérios entre paradigmas
Referências Coutinho, C. (2011). Paradigmas, Metodologias e Métodos de Avaliação. In Metodologia de Investigação em Ciências Sociais e Humanas, Teoria e Prática (pp. 9-35). Lisboa: Edições Almedina.
“A ciência parte do senso comum, sendo que é justamente a crítica ao senso comum que permite que este seja corrigido ou substituído. Assim toda ciência é senso comum esclaredico” Popper in Huhnem (1989).
Etimologicamente a palavra ciência vem do latim (scientia) e significa conhecimento, sabedoria.
A ciência tem como base princípios e teorias. Senso comum tem como base sentimentos e crenças.
Conhecimento Comum
Conhecimento Científico
Predominantemente subjetivo. Responde só ao como. Prático. Não é exato. Linguagem cotidiana. Válido para alguns. Baseia na fé ou na confiança. Adquire ao acaso. Crenças. Misticismo.
Organizado. Sistemático. Predominantemente objetivo. Responde ao “como” e ao “por que”. Prático e teórico. Preciso. Linguagem especializada. Universal. Baseia na comprovação. Adquire seguindo um método.
Tema é o assunto que deseja investigar. A delimitação do tema pode ser feita pela sua decomposição em partes. O tema deve ser delimitado levando-se em conta:
espaço;
tempo;
clareza na especificação do que está se pesquisando.
Quanto mais delimitado o tema, mas objetivo será o levantamento.
“Choosing good problems is essential for being a good scientist.“
Como encontrar o Problema?
Na acepção científica, “problema é qualquer questão não solvida e que é objeto de discussão, em qualquer domínio do conhecimento” (GIL, 1999, p.49). Problema, para Kerlinger (1980, p.35), “é uma questão que mostra uma situação necessitada de discussão, investigação, decisão ou solução”
Para Rudio (2000), o pesquisador, neste momento, deve fazer as seguintes perguntas: -o problema é original? -o problema é relevante? -ainda que seja “interessante”, é adequado para mim? -tenho possibilidades reais para executar tal pesquisa? -existem recursos financeiros que viabilizarão a execução do projeto? -terei tempo suficiente para investigar tal questão?
Geralmente o problema deriva do tema, ou seja, é o recorte do tema. Importante: mostrar que existe o problema e evidenciá-lo. O problema sinaliza o foco da pesquisa.
(Almeida, L., e Freire, T. 2000)
Como encontrar a Hipótese?
São algumas respostas “prováveis” a pergunta do problema;
Pode-se dizer que é uma “pré-solução” para o problema;
Verdadeiras ou falsas, as hipóteses precisam ser bem elaboradas.
O trabalho de pesquisa poderá confirmar ou negar a hipótese levantada. As hipóteses devem ser confirmadas ou descartadas no final do estudo e na conclusão deve-se deixar claro qual delas foi confirmada e porque foi excluída ou descartada.
Identificação e formulação de tema, problema e hipótese (Exemplo)
Gil Antônio Carlos. Métodos e técnicas De Pesquisa Social. Atlas, 2008. Rudio, Franz Victor. Introdução Ao Projeto De Pesquisa científica. Editora Vozes, 2015.
A etapa de produção de um trabalho acadêmico envolve diversas etapas, como pesquisa, leitura, análise, redação e, também, a formatação. As Normas da APA (American Psychological Association) são as normas de referenciação bibliográfica da organização científica e profissional nos Estados Unidos.
Compartilho um excelente manual desenvolvido pela equipe de bibliotecários da FECAP.
Primeiramente gostava de agradecer ao querido Armando pela iniciativa e dedicação ao criar este Blog. =)
Tive pouco contacto com a metodologia de pesquisa, apenas durante a elaboração do TCC em minha licenciatura. Na época em questão, escolhi um tema relacionado a uma nova tecnologia que havia pouca documentação a respeito. A biblioteca da faculdade não possuía recursos para o domínio que eu havia escolhido, e tão pouco a Internet. No entanto, com o auxílio de uma excelente orientadora, consegui nortear meu trabalho de pesquisa e o conclui com sucesso.
Espero com esta unidade curricular expandir minha visão acerca dos processos e fases inerentes à pesquisa científica, conseguir “pensar fora da caixinha” e a desenvolver novas habilidades.
MII 2019-2020 