Final do webfolio

Antes de dar por concluído o webfolio, gostaria de fazer uma análise sobre o percurso feito, reflectindo sobre 3 aspectos, ao mesmo tempo: os documentos que serviram de base para esta UC, como decorreram as actividades, a avaliação que faço acerca do que aprendi.

Os recursos disponibilizados para a UC "Investigação Educacional" foram bastante úteis em todo este processo. Numa fase inicial foi muito importante o esclarecimento e a discussão tida em torno dos paradigmas em investigação. Se tinha já conhecimento prévio do uso de diferentes metodologias, não tinha uma consciência tão fundamentada acerca do que cada paradigma representava. Desse ponto de vista sinto que houve uma franca evolução no meu pensamento e conhecimento. Contudo, sinto a necessidade de pesquisar mais detalhadamente determinadas metodologias usadas dentro de cada paradigma, uma vez que fiquei com uma noção bastante genérica nalguns casos. Um aspecto francamente positivo esteve relacionado com o tempo determinado para a primeira actividade, havendo bastante tempo para a análise individual (auto-aprendizagem), a discussão em pequeno grupo e em grupo alargado.

Numa segunda fase, tivemos diferentes actividades que consistiam na análise individual e discussão em pequeno grupo quase em simultâneo, havendo posteriormente um momento para a reflexão em grupo. Neste período, resultado de diversos factores, senti que foi feito um esforço muito grande para conseguir acompanhar todo o processo. Fruto disso, foi também o momento em que comecei a abrir espaços de reflexão no blog, que só acabaria por "pegar" muito mais tarde. Um outro indicador do "estado de espírito" da turma nessa altura foi a incapacidade inicial que demonstrámos para conseguir terminar a matriz da entrevista semi-estruturada (concluída posteriormente à data prevista por um dos colegas). Apesar desta situação julgo que foram aprofundados os conhecimentos relativos à recolha de dados a partir das entrevistas e dos questionários.

Mais uma vez, os recursos bibliográficos usados pareceram-me mais que suficientes.

A partir daí houve duas mudanças nos processos de aprendizagem nesta UC que me pareceram muito produtivos e onde se sentiu uma "lufada de ar fresco": o facto das datas do fim das actividades terem mudado para outros dias que não o fim-de-semana e a própria metodologia de trabalho, que não passava pela elaboração de um documento final, mas que era centrado exclusivamente na discussão em grupo alargado. Durante este processo senti que fiquei mais esclarecido no que diz respeito à investigação-acção, na medida em que tinha a ideia pré-concebida que esta era uma forma de investigação levada a cabo por investigadores e não por qualquer tipo de pessoa. A discussão em torno da análise de dados quantitativos foi onde tive menos dificuldades em toda a UC, na medida em que já tinha algumas bases com certo grau de consistência nesta área. Contudo, no que diz respeito à análise de dados qualitativos, apesar das leituras efectuadas, sinto que há ainda muito terreno para desbravar, o que me obriga a uma maior dedicação a esta temática. Por outro lado considero que a prática na análise de dados qualitativos também me poderá ajudar no cimentar desses conhecimentos.

A última discussão, sobre a ética em investigação, pareceu-me ser pouco aprofundada, embora o essencial tenha sido explorado. Talvez isto tenha acontecido por questões motivacionais, isto é, como a turma já tinha tido uma UC no semestre anterior em que se discutiu sobre ética na educação, alguns dos assuntos já tinham sido abordados.

Finalmente, gostava de referir que o processo foi bastante enriquecedor e que a interacção criada entre os alunos neste tipo de contexto de aprendizagem favorece a troca de conhecimentos e de saber. Como foi referido houve áreas onde aprofundei bastante aspectos não tão bem estruturados do meu conhecimento e outras em que fiquei com a noção que preciso de maior dedicação. Haverá um ou outro aspecto que necessita de ser analisado durante a produção do relatório de investigação, embora os pilares para que consigamos avançar com a investigação tenham sido adquiridos.

Outras Questões Investigativas

Este espaço é dedicado a questões sobre a investigação que ainda não foram abordadas de forma explícita nos temas sobre os quais nos debruçámos, mas que acabaram por fazer parte de algumas das discussões que tivemos.

Observação participante e não participante

A observação é típica nas abordagens qualitativas e podemos catalogá-la como participante e não participante. Estes dois conceitos destinguem-se, grosso modo, pela forma como o investigador participa, ou não, na vida da comunidade que está a investigar. De facto são duas visões extremadas da observação, mas que do ponto de vista prático são muito pouco prováveis de acontecer. Assim, "os investigadores de campo situam-se algures entre estes dois extremos" (Bogdan & Biklen, 1994, p. 125), sendo que essa participação varia ao longo da investigação.

Na observação não participante, os nossos olhos funcionam como se de uma câmara de vídeo se tratassem, enquanto que na observação participante é necessário ter recursos como uma câmara de vídeo para poder registar de forma mais fidedigna os dados que se querem recolher. Assim, notamos que cada tipo de observação tem as suas limitações e é necessário recorrer a instrumentos diversificados de modo a colmatar essas lacunas. A escolha sobre qual deverá ser o papel do investigador acaba por ser definido de acordo com a investigação em si, mas também de acordo com as próprias características do investigador. Este pode sentir-se melhor num papel activo ou pelo contrário distante.

Como redigir um relatório

Na altura da análise dos paradigmas investigativos, analisou-se igualmente como se estrutura um relatório de investigação. Por seu turno, a análise que fizemos em torno de dois relatórios (um que seguia uma abordagem qualitativa e outro uma abordagem quantitativa) permitiu entender a forma como se estrutura um documento deste tipo. Parece ser consensual que o relatório deve estar estruturado com a introdução (onde surge o problema teórico, as questões investigativas, a revisão bibliográfica, as hipóteses e as variáveis), o método (com a indicação dos participantes, os intrumentos e os procedimentos), os resultados (consoante o tipo de abordagem a apresentação dos resultados varia) e a discussão.

Contudo, há outros aspectos a ter em conta na redacção de um relatório: capa, agradecimentos, índice, listas de tabelas e de figuras, resumo, referências bibliográficas, formatação, letra, espaços, tabelação, paginação, etc...

Provavelmente, um dos aspectos que sugere mais dúvidas é a forma como se fazem determinadas citações: um paper de um simpósio que se obteve numa base de dados online; um artigo de uma revista científica que não tem o nome do autor, mas temos a indicação de uma associação; ... Estes são alguns dos exemplos que podem suscitar dúvidas. A necessidade de haver um documento com normas sobre como redigir um relatório de investigação orienta e ajuda neste processo.

Recursos usados:

Bogdan, R. & Biklen, S. (1994). Investigação Qualitativa em Educação: uma introdução à teoria e aos métodos. Porto: Porto Editora.

Garcia-Marques, T. (2002). Como escrever um relatório de um estudo empírico?. Lisboa: ISPA.

Lopes, C. (2003). Citações & referências bibliográficas. Lisboa: ISPA.

Ética na Investigação - Análise ao Tema 5

As questões éticas remetem-nos sempre para a análise de valores filosóficos como o bem, a liberdade, a justiça, a solidariedade, o prazer, etc...

Na investigação a ética está presente (ou deve estar) nas diferentes fases investigativas. Podemos então levantar algumas questões éticas:

• O que é que o investigador deve investigar?
• Deve o investigador estar manietado a imposições investigativas externas?
• Como devem ser canalizados os fundos de investigação?
• Deve o investigador omitir determinados aspectos por que põem em causa interesses maiores?
• Devemos sempre reservar o direito de confidencialidade?
• Devemos sempre divulgar os resultados?
• ...

De facto na comunidade científica surgiram várias questões éticas que são alvo de discussão. Contudo, há um conjunto de condutas que parecem ser unânimes. Assim importa analisar nas diferentes fases que condutas devem estar presentes no investigador.

Antes da fase de recolha

• Não recorrer ao plágio;
• Indicar as fontes que serviram de suporte teórico;
• Pedir autorização às fontes de pesquisa, quando estas contém dados que ainda não foram publicados;
• Não colocar os interesses do investigador acima de tudo, colocando em causa a própria investigação e todos aqueles que poderão estar envolvidos.

Durante a fase de recolha

• Informar detalhadamente os participantes acerca da investigação;
• Estabelecer um conjunto de obrigações e direitos do investigador e do participante;
• Aceitar a declínio à participação;
• Respeitar os interesses e os direitos daqueles que participam na investigação;
• Não ter uma postura discriminatória perante os participantes.

Após a fase de recolha

• Proteger os participantes envolvidos na investigação, garantindo a confidencialidade e o anonimato;
• Informar os participantes dos resultados;
• Não alterar dados ou resultados;
• Não enviesar conclusões;
• Não omitir dados ou resultados assim como justificar a não análise de dados recolhidos;
• Indicar as limitações da investigação;
• Dar a conhecer à comunidade e aos investigadores as metodologias usadas;
• Não usar metodologias, ou adoptar posturas investigativas que levem a consequências negativas do ponto de vista social.

Não há uma regra geral para o comportamento ético em investigação. Há um conjunto de condutas éticas que devem ser tidas em conta, mas que não devem servir como regra para toda e qualquer situação.

Recursos usados:

Ethical Standards

Dados Quantitativos e Qualitativos - Análise ao Tema 4

Nas duas entradas onde se explorou a análise de dados quantitativos e qualitativos, apenas se abordou uma pequena franja daquilo que pode ser a análise em ambos os casos.

Enquanto que na investigação que obriga à obtenção de dados qualitativos, o que importa são processos ligados à compreensão e descrição de fenómenos, nas abordagens quantitativas o que importa é a predição e explicação de fenómenos, o que obriga a tipos de recolha diferentes e, consequentemente, a formas de tratamento de informação diferenciada. Mesmo dentro de cada abordagem, podemos encontrar metodologias diferentes. A procura pela resposta mais adequada, obriga ao conhecimento das "ofertas" metodológicas, mas também ao conhecimento das potencialidades que existem no cruzamento de diferentes tipos de metodologia.

Devido às experiências que tenho tido no campo da investigação, mas também no que diz respeito à própria formação, o tratamento de dados quantitativos é aquele com que me sinto mais à vontade. Mesmo assim, tenho noção que há muitos aspectos que necessitam de melhor exploração. Na análise de dados qualitativos sinto-me muito pouco à vontade, o que me obriga a um maior investimento pessoal nesta área.

Análise de Dados Qualitativos

À semelhança do que aconteceu na análise de dados quantitativos, foi-nos proposto um desafio onde teríamos que reflectir sobre 6 questões, tendo como base uma tese de dissertação (Proc. de Liderança e Desenv. Curric. 1º Ciclo do Ensino Básico: Estudo de Caso ).

1. Se desenvolvesse uma investigação centrada no objecto de estudo desta dissertação, escolheria a entrevista como método de recolha de informação?

A investigadora usou a entrevista como instrumento de recolha para compreender as percepções que os diferentes participantes no estudo, mas apoiou-se na análise de documentação para, essencialmente, caracterizar o contexto que ia ser investigado.

Tendo em consideração o problema levantado para a investigação em causa, a entrevista foi uma boa opção tomada pela investigadora. Um dos aspectos que a levaram ao uso exclusivo de uma abordagem qualitativa, prendeu-se com limitações temporais (ver p. 87 da tese), como tal, a entrevista é um método que se enquadra perfeitamente neste tipo de investigação. Se não houvesse essa limitação seria interessante, a partir dos dados recolhidos, criar um questionário dirigido aos restantes membros da comunidade educativa, para confirmar algumas das percepções referidas pelos participantes entrevistados, através da análise estatística, até porque a própria investigadora refere que o número de participantes no estudo foi limitado, não permitindo uma generalização da análise dos resultados. Mesmo assim, o que se pretende num estudo qualitativo diz mais respeito à descrição e compreensão de fenómenos (Almeida & Freire, 2003), por isso, a opção de usar a entrevista como método de recolha parece ser adequada ao contexto.

Por outro lado, também seria interessante, caso fosse exequível, uma metodologia de observação participante, com o objectivo de "sentir na pele" os processos de liderança. Seria igualmente pertinente, e uma vez que duas das questões do problema se prendiam com os comportamentos e o aproveitamento dos alunos, fazer uma análise de documentação dirigida a estes aspectos.

2. Os procedimentos adoptados para a análise das entrevistas adequam-se aos objectivos da investigação?

Tendo em vista o problema colocado, colocaria os seguintes pontos a serem analisados durante as entrevistas:

1. Percepção da liderança
2. Seus efeitos ao nível:

• cultura escolar;
• clima escolar;
• comportamentos dos alunos;
• aproveitamento dos alunos;
• relacionamento com as famílias;
• relacionamento com a comunidade.

Os procedimentos adoptados para a análise de conteúdo das entrevistas parecem ser bastante adequados, na medida em que são expostos de uma forma extensa e clara ao longo da tese. Dois dos aspectos referidos pela investigadora, sobre os quais teve especial preocupação, tinham a ver com a flexibilidade da categorização dos conteúdos, bem como a preocupação em não perder o significado dos conteúdos. De facto, esta preocupação revela-se bastante importante em estudos de abordagem qualitativa, na medida em que a descrição e a compreensão dos fenómenos obrigam a que estes dois pontos nunca sejam postos de lado.

Relativamente à percepção de liderança, este aspecto parece ser amplamente analisado pela investigadoras. Contudo, alguns dos efeitos definimos no problema parecem não ser analisados com a mesma profundidade. A entrevista, enquanto método de recolha de dados, tem a flexibilidade suficiente para que o entrevistador saiba gerir da melhor forma possível os dados que vai recolhendo, como tal, provavelmente a investigadora terá obtido as informações necessárias para o problema que havia colocado, mas necessitou de aprofundar mais no que diz respeito à liderança, acabando por ter que retomar o tema nas diferentes entrevistas que foi realizando.

3. Quais são as principais etapas de análise de conteúdo seguidas pela autora?

Parece-me que as principais etapas são enunciadas na página 113 da tese:

1) Leitura integral de cada entrevista (leitura flutuante). Este primeiro passo parece ser importante para tirar um conjunto de notas úteis para a análise dos dados, mas também para sublinhar aspectos que podiam ter sido aprofundados de outra forma, ou outros que não tinham sido pensados sequer, que possam ser aproveitados numa futura entrevista.

2) Identificação de temas e categorias, fazendo uma análise temática, sublinhando segmentos de texto, que permitiram a selecção de unidades de significação (através do uso simultâneo da abordagem indutiva - essencialmente - e dedutiva).

3) Utilização de grelhas com os temas e categorias - do tipo semântico - para a análise do corpus das entrevistas (com base nos princípios da exclusão mútua, homogeneidade, exaustividade, pertinência, produtividade e objectividade).

4) Interpretação dos dados fazendo inferências.

A análise de conteúdo surge como pivô na análise de entrevista. Contudo, este pode seguir diferentes tipos de procedimentos, o que significa que temos que conhecer área em que vamos aplicar a análise de conteúdo, de modo a usar a metodologia de análise de conteúdo mais apropriada à investigação.

4) A análise de conteúdo revela-se um método adequado para o tratamento da informação recolhida?

A forma como foi feita a análise de conteúdo parece ser um método bastante adequado, apesar de podermos cruzar esta análise com aquela que é feita com programas informáticos para o efeito, de modo a dar maior credibilidade à análise que é feita.

5) De acordo com as leituras que realizou, poderiam ter sido seguidas outras metodologias de análise das entrevistas?

Como já foi referido na questão anterior, o uso de programas informáticos para a análise de entrevistas parecia ser uma boa solução. Para além desta hipótese poderíamos recorrer à análise semiótica ou à grounded theory. Contudo, o conhecimento que tenho nesta área ainda é reduzido e não me permite uma maior exploração.

6) Compare a sistematização da análise de conteúdo realizada pela autora com os outputs parciais publicados no espaço de documentos sobre análise qualitativa (“Análise Qualitativa.Tratamento” e Análise Qualitativa.Quadros). Que comentários lhe sugerem as diferenças que identifica?

Enquanto que na tese é feita uma análise de conteúdo, nos dados fornecidos é feita uma análise de discurso. À semelhança do que se passou na questão anterios, o conhecimento que tenho nesta área ainda não é suficientemente amplo para poder dar uma resposta mais complexa.

Recursos usados:

Qualitative Content Analysis

Análise Qualitativa

Análise.Qualitativa.Tratamento

Análise Qualitativa.Quadros

Almeida, L. & Freire, T. (2003). Metodologia da Investigação em Psicologia e Educação. Braga: Psiquilibrios.

Análise de Dados Quantitativos

Uma das tarefas que é considerada das mais difíceis para a maioria dos alunos no momento da investigação, prende-se com a análise quantitativa de dados estatísticos, principalmente as que não dizem respeito a medidas de tendência central e de dispersão.

Para a realização desta tarefa, foi-nos proposto um desafio, onde nos era solicitado o uso de algumas técnicas de estatística inferencial, tendo em vista a exploração de possíveis hipóteses de relações entre as respostas obtidas de um questionário aplicado por uma investigadora. De facto, é na leitura mais profunda dos dados recolhidos, recorrendo à inferência estatística, que podemos generalizar algumas conclusões para a população que estamos a estudar, já que a estatística descritiva apenas nos permite a caracterização da amostra.

Assim, o primeiro passo a tomar, após a recolha dos dados, é a construção da base de dados com a qual vamos trabalhar. Um dos programas mais usados para a análise estatística é o SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) e seria com base neste programa que iriam ser introduzidos os dados recolhidos pela investigadora. Primeiro seria feita a codificação das diferentes perguntas (variáveis) do questionário, de modo a colocar na folha do “variable view” cada uma das variáveis e as suas respectivas características. Depois seleccionaria a folha “data view” para introduzir os dados relativos a cada sujeito, ou então importaria esses mesmos dados, caso eles já estivessem numa folha de excel, de preferência onde constassem o mesmo nome das variáveis, de forma a facilitar todo o processo de importação.

O segundo passo seria no sentido de dar resposta aos três desafios colocados para a segunda fase do tema 4.

Problema 1 – Relação entre a variável “utilização do computador (diária e quase diária)” e as variáveis “utilização do computador para escrever textos” e a “utilização do computador em ambientes virtuais de aprendizagem”.

Para este primeiro problema, a primeira tarefa a realizar será “congelar” todos os indivíduos que não tenham respondido na pergunta 28 aos seguintes pontos: 1) uso diário; 2) uso quase diário. Assim, a análise irá incidir em 169 dos participantes do estudo (74 que usam todos os dias e 95 que usam quase todos os dias), no que se refere a duas variáveis, o que implica o uso do mesmo teste para cada uma dessas variáveis.

As perguntas a colocar, para cada uma das variáveis seriam as seguintes:
1. A proporção de indivíduos que usa o computador diariamente dá maior uso à escrita textos no computador do que aqueles que usam quase todos os dias?
a. H0:p(todos dias) = p(quase todos dias); H1:p(todos dias) > p(quase todos dias)
2. A proporção de indivíduos que usa o computador diariamente dá maior uso a ambientes virtuais de aprendizagem do que aqueles que usam quase todos os dias?
a. H0:p(todos dias) = p(quase todos dias); H1:p(todos dias) > p(quase todos dias)
Uma vez que estamos na presença de tabelas de contigência (neste caso 2x2), poderíamos usar o teste do Qui-quadrado se fossem cumpridas as seguintes condições:
· N ≥ 20;
· Todos os valores esperados (E i ) Superiores a 1;
· Pelo menos 80% E i ≥5.

Caso não houvesse cumprimento dos pressupostos, e como estamos na presença de tabelas 2X2, em alternativa poder-se-ia usar o teste não paramétrico de Fisher.

Relativamente aos resultados o valor para rejeitar H0 tem que ter um p-value inferior a 0,05, de modo a podermos afirmar que a associação encontrada entre as duas variáveis é significativa. Contudo, para que possamos ter um olhar mais crítico, seria interessante ter um gráfico de barras na ajuda da interpretação dos resultados, de forma a podermos verificar, mesmo não havendo resultados significativos, se essa associação poderia ser considerada razoável ou não.

Problema 2 – Analisar se existem diferenças significativas entre os professores que nunca utilizaram computadores com os alunos e os que já utilizaram, no que se refere à opinião que estes têm relativamente a 4 variáveis.

Neste segundo problema, antes de se proceder à análise estatística, tem que se agrupar todos os professores que responderam na questão 73 outra resposta que não seja “nunca utilizaram o computador com os alunos”, ou seja, nesse agrupamento iríamos colocar todos os professores que tivessem respondido “algumas vezes por ano”, “algumas vezes por mês” e “algumas vezes por semana”. Para além disso temos que “congelar” as respostas dos 5 professores que não responderam a esta questão. Ficamos assim com duas amostras independentes.

Um outro aspecto a referir, prende-se com o facto das variáveis que vão ser analisadas estarem formuladas de forma semelhante à de uma escala do tipo Likert. Nas Ciências Sociais há uma grande discussão sobre como podemos definir este tipo de dados: qualitativos ou quantitativos? Para os estatísticos mais ortodoxos este tipo de escala tem que ser enquadrada como variável qualitativa, mas é comum e aceitável nas Ciências Sociais considerar-se este tipo de dados como variáveis quantitativas. De facto este aspecto é essencial porque é a partir deste pressuposto inicial que se define o uso de testes paramétricos ou não paramétricos. Assumindo então que as variáveis analisadas são quantitativas, podemos usar, à partida, um teste paramétrico. Contudo, há outros pressupostos que temos que ter em conta:
· Variável dependente quantitativa;
· Amostras independentes;
· Variável Dependente ~ N(μ,σ);
· σ1 = σ2 (variâncias homogéneas).

Um outro aspecto a ter em conta diz respeito ao facto da variável ter uma distribuição normal. Mesmo não tendo aplicado um teste para analisar este aspecto, como por exemplo o do Kolmogorov-Smirnov, a nossa amostra têm um número elevado de participantes (>50), o que nos leva a crer que esta seguirá uma distribuição normal. Quanto à homogeneidade, na aplicação do teste estatístico para verificar se existem diferenças significativas, no SPSS o teste da homogeneidade é feito em simultâneo, o que nos permite olhar para os resultados da linha correcta, de modo a interpretar esses dados.

Deste modo, o teste a aplicar será o t-student. E as perguntas a colocar serão as seguintes:
1. O constrangimento no uso das TIC frente aos alunos é igual para quem nunca usou o computador com os alunos e quem já usou
a. H0:μ(nunca usou) = μ(já usou); H1:μ(nunca usou) ≠ μ(já usou)
2. A exigência de novas competências por parte dos professores para o uso das TIC é igual para quem nunca usou o computador com os alunos e quem já usou
a. H0:μ(nunca usou) = μ(já usou); H1:μ(nunca usou) ≠ μ(já usou)
3. Os professores que consideram que conteúdos da internet não se adequam à disciplina é igual para quem nunca usou o computador com os alunos e quem já usou
a. H0:μ(nunca usou) = μ(já usou); H1:μ(nunca usou) ≠ μ(já usou)
4. Os professores que consideram que as TIC não melhoram a aprendizagem é igual para quem nunca usou o computador com os alunos e quem já usou
a. H0:μ(nunca usou) = μ(já usou); H1:μ(nunca usou) ≠ μ(já usou).

Uma vez definidas as hipóteses, avançamos para a aplicação do teste. Antes de darmos a indicação para a obtenção do output, define-se o intervalo de confiança a usar. É habitual, neste tipo de testes, o uso de um intervalo de 95%, o que nos leva à existência de uma probabilidade de erro reduzida (5%). Mais uma vez, usamos como nível de significância o α=0,05, o que significa que se o p-value for inferior a esse valor rejeitamos H0 e aceitamos H1, referindo que há diferenças significativas na opinião de quem nunca usou e quem já usou computadores com os alunos. Contudo, se tivermos um resultado 0,10 < p-value ≤ 0,05, podemos afirmar que há uma tendência para que haja diferenças na opinião.

Para melhor interpretação dos resultados, isto é, para referirmos que quem já usou computadores com alunos tem uma posição mais favorável ou desfavorável do que quem nunca usou, temos que recorrer à análise das médias obtidas para cada variável em cada um dos grupos, ou então, de modo a termos uma leitura mais facilitada, o uso de gráficos de médias, que nos permitem uma análise mais imediata dos resultados.

Ainda relativamente a este problema, se não fossem garantidos os pressupostos é necessário usar o teste não paramétrico equivalente ao t¬-student, que neste caso é o Wilcoxon-Mann-Whitney. Por outro lado, se quisessemos analisar na variável independente, cada um dos pontos relativos aos que já usaram computador com os alunos (algumas vezes por ano, algumas vezes por mês, algumas vezes por semana), teríamos que recorrer ao teste ANOVA de medições repetidas. Contudo, julgamos que esta análise seria desadequada devido à discrepância do número de sujeitos que fariam parte de cada amostra:
• algumas vezes por semana – 8,
• algumas vezes por mês – 32,
• algumas vezes por ano – 96,
• nunca usaram – 99.

Problema 3 – Colocação de outras hipóteses.

Para esta última tarefa, a única variável independente que surgiu de imediato, como possível dado para a colocação de hipóteses, esteve relacionado com a idade. Dentro desta variável, poderíamos optar pela reformulação de classes. Assim, teríamos duas hipóteses para a definição de classes, com base no número de inquiridos:
• 1 – 26 aos 35; 2 – 36 aos 45; 3 – 46 aos 55 (retiraram-se as outras duas classes por terem um número reduzido de inquiridos);
• 1 – 18 aos 35; 36 aos 45; 3 – Maiores de 46.

A partir desta definição poderíamos avançar para análises de inferência estatística onde o nosso objectivo fosse no sentido de encontrarmos associações, como analisamos no problema 1. Um possível exemplo a analisar podería estar relacionado com as questões colocadas nos pontos 21 (proporção do uso de ambientes virtuais de aprendizagem) e 26 (proporção do uso de software educativo para inglês).

Nestes dois exemplos teríamos como hipótese: H0: p(idade1) = p(idade2) = p(idade3); H1: Existe pelo menos uma classe de idade que tem uma proporção diferente. O teste a usar seria o do Qui-quadrado caso tivessemos cumprido as exigências anteriormente descritas, ou então o de Fisher caso isso não acontecesse (actualmente já se pode usar no SPSS tabelas que vão para além do 2x2).

Uma outra hipótese seria a análise dos três tipos de formação mais frequente referidos pelos inquiridos (auto-formação; formação com o apoio de pessoas próximas; formação na escola) e algumas das questões relacionadas com o ponto “As TIC na prática lectiva” (da questão 96 à 112). Neste caso seria necessário fazer uma análise de variância multivariada.

Este quadro surge já depois da cadeira de investigação qualitativa e na sequência de um comentário deixado no blog:

Retirado do 3º curso de Estatística Aplicada às Ciências Sociais e Humanas com o apoio do SPSS, Professor Doutor João Maroco

Recursos usados:

Análise quantitativa de dados

Guides to Good Statistical Practice

Estatística não paramétrica

Maroco, J. (2003). Análise estatística com utilização do SPSS. Lisboa: Edições Sílabo.