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quarta-feira, 31 de outubro de 2012

RESUMO: Análise de dados quantitativos.

  A análise dos dados quantitativos coletados para um projeto de pesquisa é disposta de várias formas. Por isso a necessidade de se conhecer um pouco de estatística. Textos estatísticos diferenciam a análise exploratória de dados/estatística descritiva (que são usadas para resumir ou exibir dados quantitativos) da análise confirmatória de dados/estatística de inferência (que utiliza dados quantitativos coletados de uma amostra para chegar a conclusões sobre uma população completa).
A análise exploratória de dados diz respeito à descrição de dados e é de grande utilidade para resumir e apresentar os dados coletados em tabelas, quadros, gráficos, etc que permitem que relações e padrões não-analisados sejam discernidos. As principais técnicas que podem ser usadas são: 1) apresentação de frequências; 2) medição de localização (tendência central); 3) medição de dispersão (amplitude); 4) medição da mudança.
 Um importante passo para analisar os dados quantitativos é o exame da distribuição de frequência para cada variável. A ideia é agrupar certos valores de dados brutos em categorias ou classes e em seguida contar as frequências para cada um. Isso pode ser feito, conforme a quantidade de variáveis adotada, de diversas maneiras: uso de tabelas de distribuição de frequência, tabulações cruzadas, quadros gráficos, diagramas – variando conforme a variável e a aplicabilidade do estudo.
A medida de localização/tendência central é forma de se descrever uma grande distribuição de frequência por meio de um único valor. As principais medidas são: a média, a mediana e a moda.
A medição da dispersão ajuda a descrever a disseminação de valores em uma distribuição de dados. Para essa medida temos o intervalo e intervalo interquartil, diagrama de caixa e o desvio-padrão.
A medição da mudança pode ser considerada como um número de índice, ou seja, uma medida estatística que mostra a mudança percentual em uma variável, como custos ou preços, de algum ponto fixo no passado. Existe aqui um período escolhido para ser a base com que os outros períodos serão comparados. Os principais são: números de índice simples (mostra cada item em uma série relativa a algum valor escolhido de período-base; dados sobre deflação (deflaciona uma série de dados usando um índice, removendo, assim o efeito da inflação dos dados) e número de índice ponderados (formado por meio do cálculo da média ponderada de alguns grupos de valores, no qual os pesos mostram a importância relativa de cada item no conjunto de dados.
Na análise confirmatória de dados as principais estatísticas usadas para inferência são: 1) estimativas a partir de amostras; 2) medição de associações; 3) medição de diferenças; 4) previsão. Nas estimativas a partir de amostras podemos dividir em intervalos de confiança e intervalos de confiança de uma percentagem. Nas medidas de associação podemos utilizar a técnica de coeficiente de correlação de produto – momento de Pearson (técnica paramétrica que fornece uma medida da força de associação entre duas variáveis); e a técnica do coeficiente de correlação de Spearman (técnica não paramétrica usada para obter uma medida de associação não linear entre duas variáveis que não é possível ou é difícil de mensurar de maneira acurada, mas é possível categorizar). Nas medidas de diferenças temos o teste qui-quadrado (técnica não-paramétrica usada para avaliar a significância estatística de uma descoberta) e o teste t para alunos que consiste em uma técnica paramétrica que pode ser usada para amostras independentes ou relacionadas. O uso da análise de série de tempos pode transformar os dados coletados em previsões para acontecimentos futuros. O principal uso da análise de série de tempo é para prever tendências (previsão de tendências) que depois de calculada, passa-se ao processo de eliminar alguma variação sazonal que permaneceu na série de tempo (eliminação de variações sazonais). Por fim, para avaliar a variação cíclica é preciso obter as séries sem tendência e sem sazonalidade.
Esses temas e assuntos são indispensáveis para o uso na pesquisa, principalmente para o pesquisador que necessitará de técnicas estatísticas para analisar os dados coletados. 

Referência                                                                                          
COLLIS, Jill; HUSSEY, Roger. Pesquisa em administração: um guia prático para alunos de graduação e pós-graduação. 2 ed. Porto Alegre: Bookman, 2005.

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