Opção 4 Como Escrever um Trabalho de Pesquisa Académico? 1

Agenda Metodologia Perspectivas (Positivista e não-Positivista) Abordagem qualitativa e quantitativa Desenho da pesquisa e processo da pesquisa Estratégia da pesquisa Técnicas de colheita de dados Métodos de análise de dados Metodologia de desenvolvimento de sistemas 2

Perspectivas/ Paradigmas de Pesquisa Não-Positivista....O mundo é subjectivo...a realidade é construída pelo homen... As pessoas atribuem diferentes significados aos fenómenos... O pesquisador não é neutro as suas convicções, crenças fazem parte da pesquisa 3

Perspectivas/ Paradigmas de Pesquisa Positivista...o mundo é objectivo, mensurável,... Existem variáveis (dependentes e independentes) pré- definidas,... Aplicam métodos de ciências naturais para estudar um fenómeno O mundo existe, independentemente da existência dos seres humanos (leis de gravidade, etc.). Este mundo é baseado em leis universais Teste de hipóteses Análise de dados quantitativas 4

Abordagens (qualitativa, quantitativa, mista) Qualitativa É um processo indutivo com enfâse na geração de teorias e interpretação dos fenómenos Não usa modelos de ciências naturais para explicar os fenómenos, mas sim usa a interpretação que os individuos fazem sobre os fenómenos Perspectiva não-positivista 5

Abordagens Quantitativa Enfâse na quantificação tanto na colheita como na análise de dados É um processo dedutivo com enfâse no teste de teorias As práticas, normas usadas são das ciências naturais Perspectiva positivista 6

Desenho e Processo da pesquisa Desenho da pesquisa oferece um framework para a colheita e análise dos dados. Nesta secção escrevem-se os detalhes de como foi realizada a pesquisa: Estratégia (falamos numa das aulas anteriores), Triangulação O porquê de determinadas escolhas, vantagens de cada uma, quando são usadas no geral, estágios/fases do teu trabalho O processo de pesquisa pode também ser visto da seguinte maneira: Conceptualização, operacionalização, generalização 7

Desenho e Processo da pesquisa Conceptualização – explicação do problema e questão da pesquisa e como pretende resolver o prolema. Inclui teorias, estratégias, métodos, aspectos éticos e legais e os paradigmas ou perpectivas de pesquisa Operacionalização – colocar os plano em acção Generalização – avaliar, o que aprendeste com o teu trabalho que pode ser aplicado em mais que um projecto 8

Desenho e Processo da pesquisa Pode-se caracterizar o processo de pesquisa em analogia com CICLO DE VIDA DE DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS que tem as fases de análise, desenho, implementação e teste. Cada uma tem uma analogia ao processo de pesquisa 9

Método de Colheita de Dados Entrevista Questionário Observação Revisão de Documentos 10

Métodos de Análise de Dados Métodos Quantitativos Métodos Qualitativos 11

Métodos Quantitativos de Análise de Dados Dados quantitativos – dados ou evidências baseadas em números. Geralmente gerados por experiências e inquéritos, embora possam também ser gerados por outras estratégias. 12

Métodos Quantitativos de Análise de Dados Usados por pesquisadores positivistas, embora possam também ser gerados por pesquisadores não positivistas (interpretativistas e críticos) Exemplos de dados númericos: nr de utilizadores satisfeitos com o helpdesk de uma organização;lucros de uma empresa durante os últimos 5 anos; tempo de processamento de um ficheiro de dados, nr de links de um website 13

Tipos de dados quantitativos: Nominais, categóricos – descrevem categorias e não tem nenhum valor númerico Por exemplo: um questionário pode solicitar que a pessoa que responde uma questão sobre género coloque 1 para feminino e 2 para masculino. Ordinais – números colocados em escala. Por exemplo: as notas dos estudantes podem ser organizadas em escala, 1, 2, 3. Intervalos Os dados númericos pode também ser discretos e contínuos Há dados que necessitarão de ser codificados para facilitar o processo de análise 14 Métodos Quantitativos de Análise de Dados

Os dados quantitativos pode ser melhor apresentados em tabelas e gráficos - ajudam a organizar os dados empíricos. Contudo, são dependentes da interpretação do pesquisador 15

Métodos Quantitativos de Análise de Dados A análise de dados pode ser feita com ajuda de técnicas estatísticas que oferecem um significado universal e critério de avaliar aspectos chaves e generalizar as conclusões baseadas em evidêncis. O gráfico mostra que o valor de uma variável está ligada a outra váriavel. E a análise estatística pode de facto confirmar se existe esta ligação ou não. 16

Métodos Quantitativos de Análise de Dados Medidas Estatísticas para análise quantitativa de dados Média Mediana Moda Desvio padrão Variância

Métodos Quantitativos de Análise de Dados Interpretação dos Dados Tendo feito a análise númerica de dados, não pense que tudo acabou. É necessário interpretar os resultados. Isto é atribuir significado aos teus dados. Dicas: O que mostram os resultados? Qual é a implicação destes resultados? Como se relacionam com outros estudos feitos anteriormente? Concordas ou não com os resultados das outras pesquisas? O achas que é importante na tua pesquisa? Qual a relevância que os teus resultados tem para as pessoas para além da comunidade universitária? Geralmente em estudos quantitativos existe uma secção de resultados e outra de discussão dos resultados. 18

Métodos Quantitativos de Análise de Dados  Vantagens de estudos quantitativos:  Oferecem respeito científico. Alguns pensam que esta é única forma de apresentar uma pesquisa válida.  A análise é baseada em técnica s bem estabelecidas, e os testes de significância oferecem mais confidência aos resultados.  A análise é baseada em medidas mensuráveis, não sujeitas à subjectividade (ex. Impressões) e,  Testes estatísticos podem ser verificados por outros.  Grandes volumes de dados podem que rapidamnte analisados por s/w próprios. 19

Métodos Quantitativos de Análise de Dados  Desvantagens:  Muitas pessoas não gostam de trabalhar com números  Existe um perigo de usar tecnologias (s/w) sofisticadas sem entender o seu propósito  Aspectos não mensuráveis da pesquisa são perdidos  É preciso estar claro dos testes estatísticos a fazer, que tipo de dados quantiativos são necessários, antes de gerar os dados  Muitas decisões tomadas pelo pesquisador podem influenciar nos resultados, tais como a escala dos eixos de x e y, o tamanho da amostra 20

Métodos Qualitativos de Análise de Dados  Dados qualitativos – incluem todos os dados não númericos tais como, palavras, imagens, sons.  É o principal tipo de dados gerado em estudos do caso, pesquisa de acção e estudos etnográficos.  É o prinicipal tipo de dados usado e analisado em estudos interpretatvos e críticos.  Pode-se usar análise quantitativa em dados qualitativos. Por exemplo:  Contar o número de vezes uma palavra/frase é repetida num texto, por exemplo:  quantas vezes nas entrevistas os programadores se refem aos utilizadores.  Num web site de um partido,.....quantas páginas explinam as políticas do partido, e quantas são usadas para criticar o outro partido? 21

Métodos Qualitativos de Análise de Dados  Muitos dos métodos de análise de dados qualittaivos envolvem abstracção.  Existe uma critica forte, de que os pesquisadores não mostram evidências de como chegaram à certas conclusões apartir dos dados.  Enquanto que análise quantitativa possui métodos matemáticos e estatísticos de análise bem estabelecidos, a análise qualitativa não tem.Dados qualitativos – incluem todos os dados não númericos tais como, palavras, imagens, sons.  É o principal tipo de dados gerado em estudos do caso, pesquisa de acção e estudos etnográficos.  É o principal tipo de dados usado e analisado em estudos interpretativos e críticos.  Pode-se usar análise quantitativa em dados qualitativos. Por exemplo:  Contar o número de vezes uma palavra/frase é repetida num texto, por exemplo:  quantas vezes nas entrevistas os programadores se refem aos utilizadores.  Num web site de um partido,.....quantas páginas explicam as políticas do partido, e quantas são usadas para criticar o outro partido? 22

Métodos Qualitativos de Análise de Dados  É preciso preparar os dados para análise (por exemplo, transcrever as entrevistas).  Análise de dados: comece por ler todos os teus dados e identificar as impressões gerais sobre os mesmos.  Identifique nos dados os principais temas/tópicos.  Agrupe os dados (temas) em: não relevantes para o teu trabalho, informação decritiva, informação importante para o teu trabalho 23

Métodos Qualitativos de Análise de Dados  Da informação importante para o teu trabalho, categorize ou agrupe as frases sob vários sub-títulos  Continue trabalhando nos teus dados, lendo várias vezes e categorizando  Depois olhe para os temas e a ligação que existe entre eles  Após este exercício tente explicar os temas e as ligações entre eles. Ligando os temas à teorias, contexto social e político, literatura, etc.  Enquanto isso vai resgistando os processo que te ajudaram a chegar as tuas conclusões. 24

Métodos Qualitativos de Análise de Dados  Para dados não textuais como clips, videos, fotografias e documentos multimídia é necessário fazer uma análise que vai além do que a pessoa está observando questionando por exemplo:  Quem criou este video, fotografia...?  Que aspectos estão sendo visualizados nestas fontes?  Em que contexto foram produzidos? 25

Métodos Qualitativos de Análise de Dados  Vantagens:  Os dados e a análise podem ser ricos, detalhados... Os factos não são reduzidos a números  Existe a possibilidade de existirem explicações alternativas... Isto é, vários pesquisadores podem alcançar diferentes resultados/conclusões válidas  Desvantagens  A pesquisador pode se sentir “bombardeado” por um volume enorme de dados. O que pode dificultar a análise e identificação dos temas  A interpretação está mais ligada ao pesquisador (sentimentos, visões, experiência)  Os dados não textuais podem não combinar devidamente nas teses e artigos 26

Metodologia de Desenvolvimento de Sistemas Metodologias (ex. Orientadas a objectos, estruturadas) Ferramentas (ex. Linguages de programação e sistemas de gestão de base de dados) Técnicas (ex., técnica de modelação, Pair programming) 27

Métodos de Colheita de Dados - Entrevista É uma conversa entre pessoas Assume que não é um tipo de conversa normal Normalmente uma das pessoas tem como propósito, conduzir a entrevista de modo a colher informação do (s) outro (s). Isto implica que a conversa não acontece por acaso, é algo planeado Há sempre uma agenda onde o pesquisador prepara os tópicos dos quais deseja se informar. A entrevista não é algo secreto, onde por exemplo o pesquisador esconde o registo das discussões 28

Métodos de Colheita de Dados - Entrevista A entrevista é adequada como método de colheita de dados quando: O pesquisador deseja coler informação detalhada O pesquisador deseja fazer perguntas complexas, ou abertas (open-ended) Explorar emoções, experiêncis ou sentimentos que não podems er facilmennten observados ou colhidos em questionário O pesquisador deseja investigar casos sensitivos, ou sobre informação importante que os entrevistados poderão não querer colocar em formas escritas 29

Métodos de Colheita de Dados - Entrevista Tipos de Entrevista: Estruturadas – contém perguntas pré-determinadas, padronizadas e idênticas para todos os que forem entrevistados Semi-estruturadas – o pesquisador tem um conjunto de temas por perguntar, mas pode mudar a ordem das perguntas de acordo com o entrevistado. Os entrevistados podem responder as questões com mais detalhes e acrescentar mais aspectos que acharem elevantes. Não estruturadas – o pesquisador ten pouco controlo sobre as mesmas. O pesquisador começa por introduzir o tema e depois deixa que o entrevistado desenvolva. 30

Métodos de Colheita de Dados - Entrevista  Preparação da entrevista (marcação preparação)  Gravação  Organização do equipamento  A entrevista – apresentação, objectivo da entrevista, clarificações  Transcrever a entrevista  Verificações  Entrevistas em grupo e pela internet 31