Aula 01 Planejamento de uma Pesquisa

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1 Aula 01 Planejamento de uma Pesquisa Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 1

2 Etapas usuais de uma pesquisa científica Tema, definição do problema, objetivos,... Planejamento da pesquisa Metolo- -logia estatística Metodo- -logia da área em estudo Execução da pesquisa Dados Análise dos dados Resultados Conclusões Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 2

3 Planejamento de uma pesquisa 1. Fases do planejamento 1.1. Escolha do Tema É o assunto que se deseja desenvolver e que contém um problema relevante, o qual representa uma dificuldade ainda não solucionada ou solucionada de maneira controvertida. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 3

4 1.2. Definição do Problema - É um enunciado apresentado de forma clara e compreensível, cuja solução poderá ser conseguida com o planejamento de uma pesquisa. - Antes de iniciar qualquer processo de pesquisa deve-se ter bem definido o problema a ser pesquisado. - Geralmente envolve uma revisão da literatura sobre o tema em questão. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 4

5 1.3. Formulação dos Objetivos - Devem ser enunciados de forma bastante clara, já que as demais etapas da pesquisa tomam como base esses objetivos. - Objetivo Geral e os Objetivos Específicos. - A elaboração dos objetivos específicos deve ser feita de tal forma que forneça uma primeira indicação das características que são necessárias observar ou medir nos elementos pesquisados. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 5

6 1.4. Formulação das Hipóteses - Uma hipótese é uma explicação provável do problema. - Toda pesquisa, exceto as descritivas ou expositivas, uma hipótese deve ser formulada para sua comprovação ou rejeição. - A escolha da hipótese a formulada dependerá dos interesses do pesquisador e dos recursos disponíveis. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 6

7 Exemplo: Pesquisa desenvolvida com a participação dos alunos de Estatística do curso de Ciências Sociais da UFSC (Barbetta, A. P. - Estatística Aplicada ás Ciências Sociais) - Problema de pesquisa: A relação do aluno universitário com o curso. - Objetivo geral: Conhecer melhor a relação entre aluno e o seu curso (Ciências da Computação da UFSC), para servir de subsídio nas políticas de melhoria do curso. - Objetivos específicos: 1) Avaliar o nível de satisfação do aluno com o curso que esta realizando. 2) Verificar se existe associação entre o nível de satisfação do aluno com o seu desempenho no curso. 3) Levantar os aspectos positivos e negativos do curso, na visão do aluno. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 7

8 1.5. Verificação das hipóteses (Pesquisa propriamente dita) Delineamento de pesquisa (Desenho de estudo) Pesquisa de levantamento (Observacional) - Observam-se diversas características dos elementos de uma população ou amostra, utilizando-se questionários ou entrevistas. - A observação é feita naturalmente e SEM a interferência do pesquisador. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 8

9 Exemplo: - Objetivo geral: Conhecer o perfil de trabalho dos funcionários de determinada empresa para orientar políticas de recursos humanos. - Objetivos específicos: Conhecer o tempo médio de serviço dos funcionários. Conhecer a distribuição do nível de instrução dos funcionários. Verificar o interesse dos funcionários em participar de programas de terinamento. Avaliar o nível de satisfação dos funcionários com o trabalho que exercem na empresa. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 9

10 Pesquisa experimental - O pesquisador manipula de forma planejada certas variáveis independentes ou fatores (A, B, C,...) para verificar o efeito que esta manipulação provoca numa certa variável dependente ou resposta - É usado para resolver problemas bem específicos formulados sob a forma de hipóteses de causa e efeito. - Gera dados suficientemente estruturados, devido o controle do pesquisador, para que se possa decidir, através de uma análise estatística, se uma hipótese previamente formulada pode ser aceita ou não. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 10

11 Exemplos 1) Verificar quais são os fatores que mais interferem na resistência à compressão (Y) de um concreto. Os fatores a serem estudados podem ser: tempo de hidratação (A); Relação água/cimento (B); a qualidade do cimento (C) e o uso de aditivos (D). 2) Uma empresa de informática quer verificar o tipo de equipamento adequado ao usuário. A resposta Y pode ser o tempo de resposta e os fatores podem ser: o processador (A); a quantidade de memória RAM (B); a quantidade de memória fixa (C) e o tipo de carga de trabalho a ser executada (D).

12 Metanálise ( meta significando ulterior ou mais organizada) - Utiliza informações publicadas de outros estudos e associa os resultados de modo a permitir uma conclusão geral. - É semelhante aos trabalhos de revisão de literatura, porém inclui além deles uma avaliação quantitativa e um resumo dos achados. - Pode-se fazer uma metanálise de estudos obsrevacionais e experimentais, mas deve descrever searadamente os achados desses dois tipos de estudo Execução da pesquisa Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 12

13 1.6. Análise e apresentação dos resultados Análise - Descritiva (descrição numérica dos dados estudos observacionais) - Inferência Estatística Apresentação dos resultados - Tabular - Gráfica Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 13

14 Inferência - A generalização dos resultados obtidos a partir de uma amostra para uma população mais ampla. - Estimação: Predizer (estimar) os valores de parâmetros populacionais. - Testes de Hipóteses: Verificar se o valor de um parâmetro é igual a um certo valor especificado, ou comparar dois (ou mais) grupos. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 14

15 2. Métodos de coleta de dados 2.1. Fontes primárias - Quando não há registro de informação. - A informação é obtida diretamente dos indivíduos nos quais pretendemos realizar o estudo. - Observação, Questionário ou Entrevista 2.2. Fontes secundárias - Quando a informação de interesse está registrada, basta fazer bom uso delas. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 15

16 2. 3. Amostragem Amostra É um subconjunto da população, selecionada de modo a ser representativa de uma população maior. População-alvo - É um grande conjunto de elementos com algo em comum que queremos abranger no estudo. - São elementos para os quais desejamos que as conclusões oriundas da pesquisa sejam válidas. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 16

17 Razões para amostrar - Economia - Tempo - Confiabilidade dos dados - Operacionalidade Razões para não amostrar - População pequena - Característica de fácil mensuração - Necessidade de alta precisão Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 17

18 Métodos de amostragem Amostragem Aleatória Simples (AAS) - lista completa dos elementos da população; - números aleatórios (resultantes de sucessivos sorteios do conjunto {0, 1,..., 9} todo número com a mesma quantidade de algarismos tenha a mesma probabilidade de ocorrência. - números pseudo-aleatórios obtidos através de algorítmos computacionais. Amostragem Sistemática - determinação do intervalo de amostragem I (intervalo de seleção) obtido calculando-se N/n e considerando como h o maior inteiro contido no resultado; - sorteia-se o primeiro elemento do conjunto {1, 2,..., I}; - completa-se a amostra, extraindo um elemento a cada I elementos. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 18

19 Exemplo : Amostragem Sistemática Um pesquisador interessado em estudar algumas características dos 100 funcionários de uma empresa, resolve colher uma amostra de 15 indivíduos usando amostragem sistemática. Quais elementos deverão fazer parte da amostra? Faça I = 100/15 = 6,67 I = 6 O sorteio aleatório de um número de 1 a 6 forneceu o elemento 5. Então a amostra será constituída pelos indivíduos de números: 5, 11, 17,..., 89. x, x + h, x + 2h,..., x + (n-1)h Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 19

20 Amostragem Estratificada - População de tamanho N separada em subpopulações (estratos) de tamanhos N i. - Os estratos devem ser internamente mais homogêneos do que a população toda, com respeito as principais características em estudo. Exemplo: Para estudar a dureza de certo aço, o pesquisador tem corpos de prova de dois fornecedores, então a população dos corpos de prova pode ser dividida em dois estratos. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 20

21 - Sob diversos estratos da população são realizadas seleções aleatórias de forma independente. - Amostra completa de tamanho n será obtida através da agregação das amostras de cada estrato. - A Coleta de Dados Estratificada corresponde à montagem de um quebracabeças : é possível retratar de maneira bastante evidente qual a contribuição de cada uma das partes na composição do quadro da situação real. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 21

22 Na Engenharia: Exemplos de Fatores para a Estratificação Tempo / Período Operador Máquina / Tecnologia Processo / Método de Operação Material / Fornecedor Localização e Tipo do problema Efeitos decorrentes do problema Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 22

23 - Estratifica proporcional: A proporcionalidade do tamanho de cada estrato da população é mantida na amostra, isto é, se um estrato abrange 20% da população ele deve abranger 20% da amostra. - Estratifica uniforme: Seleciona-se o mesmo número de elementos em cada estrato. Usada em situações em que o maior interesse é obter estimativas separadas para cada estrato, ou quando se deseja comparar os diversos estratos. Os cálculos de medidas (média, desvio-padrão, etc) devem ser feitos em cada estrato. Para se ter uma média global, por exemplo, deve-se usar uma média ponderada. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 23

24 Exemplo : Amostragem Estratificada proporcional Para estudar o interesse dos 400 funcionários, de uma grande empresa, em realizar um programa de treinamento a população foi estratificada de acordo com o grau de instrução dos funcionários como segue: E 1 = fundamental: N 1 = 80 (20% da população) E 2 = superior: N 2 = 120 (30% da população) E 3 = médio: N 3 = 200 (50% da população) Desejando um amostra com tamanho n = 50, o pesquisador sorteará quanto de cada estrato? Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 24

25 O pesquisador sorteará: n 1 = 50 (80/400) = 10 indivíduos com ensino fundamental n 2 = 50 (120/400) = 15 indivíduos com ensino superior n 3 = 50 (200/400) = 25 indivíduos com ensino médio Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 25

26 Amostragem Acidental ou a esmo Comum em Engenharia Exemplo: Para avaliar a qualidade em lotes de 1 Kg de pregos, pode-se examinar n pregos de cada lote, extraídos a esmo. - Pode produzir uma amostra com as mesmas propriedades da amostragem aleatória simples, mas nem sempre isso acontece. Exemplo: Se numa pesquisa de mercado as pessoas forem entrevistadas acidentalmente nas ruas mais movimentadas da cidade, então as pessoas que costumam passar por essas ruas têm maior chance de ser selecionadas viés nos resultados da pesquisa. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 26

27 - Em populações infinitas, procura-se realizar as n observações de forma independente e sob as mesmas condições. Exemplo: Para avaliar a quantidade de itens que saem de uma linha de produção, observa-se um item a cada 15 minutos. Se forem extraídos em seqüência pode haver dependência entre as características dos itens. - Quando se examina características de um material contínuo, procura-se sortear (escolher a esmo) as posições em que serão coletadas as amostras. É o caso de se examinar um carregamento de argila que chega em uma fábrica de cerâmica. Em materiais líquidos, deve-se homogeneizar a solução antes da amostragem. Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 27

28 Tamanho da amostra n = n 0 de elementos da amostra N = n 0 de elementos da população Uma expressão genérica: (veremos detalhes mais adiante) n 0 = E n = n 0 se N é muito grande ou desconhecido n = N.n N +n 0 se N não for muito grande e for conhecido 0 Stela Adami Vayego - DEST/UFPR 28