(1). Enquadramento do tema:
. A investigação quantitativa e a investigação qualitativa encontram – se associadas a paradigmas distintos que lhes conferem a sua identidade “própria”.
Neste contexto, podemos afirmar que o paradigma quantitativo é regido por uma concepção global positivista, hipotético – dedutiva, particularista orientando – se, essencialmente, para os resultados. Esta é uma concepção típica das Ciências Naturais. O paradigma qualitativo, por seu turno, é perspectivado de acordo com uma concepção global fenomenológica, indutiva, estruturalista, subjectiva que se orienta para os processos – característica esta típica da Antropologia Social.
. Cada paradigma reúne características distintas e únicas. Estas, serão a essência dos métodos que lhes subjazem, nomeadamente os métodos quantitativos e os métodos qualitativos. Mas, a distinção entre estes dois tipos de métodos é feita, genericamente, tendo como base os processos de recolha de dados e a forma segundo a qual estes são registados e analisados.
. “Patton (1990) afirma que provavelmente nada põe tão bem em evidência a diferença entre métodos quantitativos e métodos qualitativos como as diferentes lógicas que estão subjacentes às técnicas de amostragem. A investigação quantitativa tem como base amostras de maiores dimensões seleccionadas aleatoriamente, enquanto a investigação qualitativa tipicamente focaliza – se em amostras relativamente pequenas, ou mesmo casos únicos, seleccionados intencionalmente” (Carmo. H., Ferreira. M., Metodologia da Investigação – Guia para Auto – aprendizagem (1998), Lisboa: Universidade Aberta, p. 191).
(2). Métodos quantitativos e / ou métodos qualitativos? A possibilidade de combinação dos métodos. . Relativamente a este item convém referir que existem opiniões divergentes no seio da comunidade científica:
. Alguns autores referem – se às “dificuldades” encontradas na utilização conjunta destes dois métodos apontado, por exemplo, as seguintes razões para a “inviabilização” desta hipótese:
. Implicações teóricas (Brannen);
. Suporte – paradigmático distinto (Smith e Heshusus; Bogdan e Biklen);
. No entanto, vários autores preconizam o recurso à utilização dos dois métodos, concomitantemente, caso este procedimento se revele crucial para a investigação (Denzin; Cronbach; Miles e Hubermann; Patton; Reichardt e Cook):
. Patton (1990) salienta que uma das formas de tornar um plano de investigação mais “sólido” / “consistente” será através de um processo de “triangulação”, ou seja, através “da combinação de metodologias no estudo dos mesmos fenómenos ou programas” (Carmo. H., Ferreira. M., Metodologia da Investigação – Guia para Auto – aprendizagem (1998), Lisboa: Universidade Aberta, p. 183).
. Denzin (1978) identificou quatro “grupos” distintos de triangulação:
1. Triangulação de dados – recurso a fontes variadas num mesmo estudo;
2. Triangulação de investigadores – contributo de vários investigadores ou avaliadores;
3. Triangulação de teorias – utilização de vários pontos de vista de forma a interpretar, sob diferentes prismas, um mesmo conjunto de dados;
4. Triangulação metodológica – utilização de diferentes métodos para estudar um dado problema ou programa.
. Nota:
. Pessoalmente, e tendo em atenção a minha ainda “escassa” (nula) experiência neste campo, sou apologista da combinação dos dois métodos desde que o investigador detenha “experiência” nesta (s) área (s) para poder utilizar os mesmos de forma eficaz não pondo em “risco” o processo investigativo.
(3). Métodos formais de amostragem:
. Os métodos para procedermos à selecção de uma amostra podem ser agrupados da seguinte forma:
. Métodos de amostragem casual ou “métodos probabilísticos”;
. Métodos de amostragem não – casual ou “não – probabilísticos”.
. Relativamente aos primeiros, podemos identificar, como métodos mais vulgares de amostragem casual, os seguintes:
. Amostragem aleatória simples;
. Amostragem sistemática;
. Amostragem estratificada;
. Amostragem por clusters;
. Amostragem multi – etápica;
. Amostragem multi – fásica.
. Relativamente aos segundos, podemos identificar, como métodos mais vulgares de amostragem não – casual, os seguintes:
. Amostragem por conveniência;
. Amostragem por quotas.
. Notas:
1. Independentemente da técnica a ser utilizada, quando realizamos uma amostragem devemos, sempre, considerar as seguintes etapas:
. Definição da população – alvo;
. Determinação da dimensão ou grandeza da amostra necessária;
. Selecção da amostra.
2. As amostras probabilísticas são seleccionadas de forma a que “cada um dos elementos da população tenha uma probabilidade real (conhecida e não nula) de ser incluída na amostra”, enquanto as amostras não – probabilísticas são seleccionadas “de acordo com um ou mais critérios julgados importantes pelo investigador tendo em conta os objectivos do trabalho de investigação que está a realizar” (não está garantida uma probabilidade conhecida e não nula de cada um dos elementos da população ser seleccionado para fazer parte da amostra)” (Carmo. H., Ferreira. M., Metodologia da Investigação – Guia para Auto – aprendizagem (1998), Lisboa: Universidade Aberta, pp. 191 e 192).
(4). A natureza da análise estatística: “Um investigador assemelha – se a um marceneiro. Não produz móveis, mas produz informação na forma de conclusões e, muitas vezes, obtém estas conclusões aplicando técnicas estatísticas aos dados da investigação. As técnicas estatísticas são as ferramentas do investigador e, tal como o marceneiro, é preciso escolhê – las cuidadosamente. O investigador tem de entender também o papel de cada técnica e tem de saber como usá – la correctamente e como não abusar dela. A “madeira” do investigador é a amostra de dados e, tal como o marceneiro que precisa de madeira de boa qualidade, o investigador precisa de uma amostra de dados de boa qualidade” (M. Hill, A. Hill, Investigação por Questionário (2005), Edições Sílabo, pp. 191 e 192).
. Classificação das técnicas estatísticas:
. Podemos proceder a esta classificação, por exemplo, da seguinte forma:
. Técnicas paramétricas e técnicas não – paramétricas;
. Técnicas que tratam de diferenças entre amostras de casos, e técnicas que tratam da relação entre variáveis (para uma só amostra de casos);
. Técnicas univariadas, técnicas bivariadas e técnicas multivariadas.
. Notas:
1. Convém, contudo, fazer uma breve “introdução” a este tema, partindo da distinção entre estatísticas descritivas e estatísticas indutivas:
. As primeiras descrevem, de forma sumária, “alguma característica de uma ou mais variáveis fornecidas por uma amostra de dados” (Hill. Manuela., Hill. Andrew., Investigação por Questionário (2005), Edições Sílabo, p. 192). As mais conhecidas são, talvez, as medidas de tendência central e, em particular, o valor médio, a mediana e a moda. No entanto, podemos, ainda, apontar como estatísticas descritivas: *
. O desvio padrão;
. A variância;
. O intervalo inter – quartil;
*. Estas, permitem – nos, também, obter uma descrição sumária da variação dos valores de uma variável.
. As segundas (estatísticas indutivas), permitem – nos “avaliar o papel de factores ligados com o acaso quando estamos a tirar conclusões a partir de uma ou mais amostras de dados” (Hill. Manuela., Hill. Andrew., Investigação por Questionário (2005), Edições Sílabo, p. 193).
2. As técnicas paramétricas são estatísticas que lidam com parâmetros. As estatísticas paramétricas pressupõe que os valores de uma variável têm uma distribuição normal e preconizam, ainda, que os valores de uma variável são medidos numa escala de intervalo ou rácio.
. Incluímos neste tipo de técnica estatística o teste t, a análise da variância, a correlação (do tipo Pearson) e a regressão linear.
3. As técnicas não – paramétricas não lidam com parâmetros e não assumem que os valores de uma variável têm uma distribuição normal. Permitem – nos, pelo contrário, a análise de variáveis com valores numa escala ordinal ou numa escala nominal.
. Podemos incluir neste tipo de técnica estatística o teste de Qui – quadrado, o teste de Wilcoxon, o teste entre medianas, e a correlação (do tipo Spearman).
(5). Recursos da unidade curricular:
(5.1 ). Bibliografia:
. Bogdan e Biklen, Investigação Qualitativa em Educação – Uma Introdução à Teoria E Aos Métodos (1994), Porto Editora.
. Carmo. H., Ferreira. M., Metodologia da Investigação – Guia para Auto – aprendizagem (1998), Lisboa: Universidade Aberta.
. Hill. M, Hill. A, Investigação por Questionário (2005), Edições Sílabo.
. Marcos., M., Ciências Da Comunicação – Princípio da Relação e Paradigma Comunicacional (2007), Lisboa: Cadernos Universitários – Edições Colibri.
( 5.2). Sitografia:
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