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INFERÊNCIA DESCRITIVA MARIA DAS GRAÇAS RUA

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Apresentação em tema: "INFERÊNCIA DESCRITIVA MARIA DAS GRAÇAS RUA"— Transcrição da apresentação:

1 INFERÊNCIA DESCRITIVA MARIA DAS GRAÇAS RUA

2 INFERÊNCIA DESCRITIVA 1DISTINÇÃO: 1.1DESCRIÇÃO Coletar e narrar fatos 1.2INFERÊNCIA DESCRITIVA 1.2INFERÊNCIA DESCRITIVA 1.2.1Seleção dos Fatos a serem registrados 1.2.2Inferir informação sobre os fatos não observados a partir dos fatos observados 1.2.3Distinguir o que são os componentes sistemáticos dos fatos observados e o que são componentes não sistemáticos TAREFA

3 FUNDAMENTAL DA CIÊNCIA 2Componentes da Inferência Científica 2.1Componentes sistemáticos de um evento: são aqueles próprios do evento, que fazem parte da sua natureza e sua estrutura. 2.2Componentes não-sistemáticos de um evento: são aqueles que não fazem parte da natureza e da estrutura do evento, mas de um contexto específico. Podem ter impacto próprio. Desafios da Inferência Científica: Unicidade/Complexidade/Simplificação Unicidade/Complexidade/Simplificação

4 REGRA: Na medida do possível, a inferência deve informar sobre classes de eventos (o que é geral, constitui um padrão) e sobre eventos específicos em contextos específicos. A melhor maneira de entender um eventos específico pode ser o estudo de padrões sistemáticos em eventos similares A melhor maneira de entender um eventos específico pode ser o estudo de padrões sistemáticos em eventos similares Isso pode ser feito mediante o estudo comparativo Isso pode ser feito mediante o estudo comparativo Estudo comparativo: regras de inferência descritiva

5 3.1ESTRUTURAÇÃO: a comparação tem que Ter um foco: hipótese 3.1.1O melhor modo de organizar fatos é tomá-los como implicações observáveis de alguma teoria ou hipótese 3.2CONTROLE:devem ser coletados dados sobre as mesmas variáveis em unidades de estudo selecionadas 3.3INTERAÇÃO: deve-se observar as interações entre teoria e dados à luz da lógica da inferência científica buscar as implicações observáveis

6 3.4.1A regra é buscar dados desagregados para mais tarde fazer as agregações necessárias. MODELOS DE COLETA DE DADOS: todos se baseiam em variáveis, unidades e observações (p.51) 4.1Variável: é um conceito que representa alguma coisa cujos valores mudam de um conjunto de unidades para outro. 4.2Unidades: podem ser pessoas, organizações, etc 4.3Observações: são os valores assumidos pela variável conforme cada unidade.

7 4.4.1Métodos e técnicas de coleta que incluem observação simples ou participantes, entrevistas em profundidade individuais ou em grupos, registros históricos ou administrativos, surveys de amplo escopo, experimentos controlados ou pesquisa quasi-experimental, etnografia, análise de conteúdo.o que é importante é: 4.4.1Adequação entre método/técnica e objeto de estudo 4.4.2Relato preciso de como os dados foram coletados, sua fonte, como foram sistematizados

8 5 SUMARIZAÇÃO DE DADOS É a organização do que é essencial nos dados, separando os detalhes relevantes e irrelevantes É a organização do que é essencial nos dados, separando os detalhes relevantes e irrelevantes Sumários devem focalizar os resultados que queremos descrever ou explicar Sumários devem focalizar os resultados que queremos descrever ou explicar Sumários devem simplificar a informação Sumários devem simplificar a informação (usa-se medidas, categorias e não unidades ou observações) Sumários são essenciais para a inferência descritiva, mas não a substituem. A inferência descritiva exige a distinção entre os fenômenos sistemáticos e não sistemáticos Sumários são essenciais para a inferência descritiva, mas não a substituem. A inferência descritiva exige a distinção entre os fenômenos sistemáticos e não sistemáticos

9 6CRITÉRIOS PARA JULGAMENTO DA INFERÊNCIA DESCRITIVA 6.1Na medida do possível, as inferências não devem conter viezes Um viéz ocorre quando existe um erro sistemático que força a variação de uma fenômeno mais em uma direção do que em outra. Erro sistemático não é aleatório, não resulta do caos. Repete-se consistentemente Erro não sistemático é aleatório 6.2Eficiência significa que o estimador que usamos para basear a nossa inferência contém pouca variância, portanto, é mais acurado e mais preciso. Quanto menor a variância do estimador, maior a eficiência da nossa inferência.

10 6.3Consistência significa que – mantendo as mesmas condições - à medida que aumenta o número de replicações e/ou de observações, a variância observada no fenômeno estudado permanece dentro da média.


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