Coleta, Preparação e Análise de Dados Preparação de Dados. Cap. 14 Pesquisa de Marketing Naresh K. Malhotra

Transcrição

1 Coleta, Preparação e Análise de Dados s Cap. 14 Pesquisa de Marketing Naresh K. Malhotra

2 Antes que os dados brutos contidos no questionário sejam submetidos à análise estatística, devem ser alinhados em um formato apropriado para análise. A qualidade dos resultados estatísticos depende dos cuidados adotados na fase de preparação dos dados.

3 O Processo de Preparação dos Dados 1-Preparar o Plano Preliminar de Análise dos Dados 2- Verificar os Questionários 3- Editar 4- Codificar 5- Transcrever 6- Depurar os Dados 7- Ajustar os Dados Estatisticamente 8- Escolher uma Estratégia de Análise dos Dados

4 1-Preparar o Plano Preliminar de Análise dos Dados Este plano deverá ter sido formulado durante a fase de planejamento da pesquisa. 2- Verificar os Questionários Consiste em selecionar os questionários aceitáveis, ou seja, que apresentem uma entrevista com qualidade e completa.

5 2- Verificar os Questionários (Cont.) Um questionário entregue pelos entrevistadores é inaceitável quando: a) Partes do questionário estão incompletas; b) O padrão das respostas indica que o entrevistado não entendeu ou não seguiu as instruções; c) As respostas acusam pequena variância; d) O questionário devolvido está fisicamente incompleto; e) O questionário é recebido após a data estipulada para o encerramento; f) O questionário é respondido por alguém não qualificado para participar da pesquisa.

6 3- Editar É a revisão do questionário visando a aumentar a sua precisão. Como lidar com respostas insatisfatórias: a) Retorno ao campo; b) Completando Valores Faltantes; c) Eliminação de Entrevistados Insatisfatórios.

7 4- Codificar A Codificação significa atribuir um código, em geral um número, a cada resposta possível a cada questão. O código inclui uma indicação da posição na coluna (campo) e o registro de dados que vai ocupar.

8 5- Transcrever Transcrever os dados significa transferir os dados codificados do questionário ou das folhas de codificação para discos ou fitas magnéticas, ou diretamente para os computadores, por meio de digitação. Além do uso da digitação, os dados podem ser transferidos utilizando-se formulários de marcação sensitiva, escaneamento ótico ou análise sensorial computadorizada.

9 5- Transcrever (Cont.) Dados Brutos CAT/CAPI Digitação via Terminal CRT Formulários de Marcação sensitiva Escaneamento ótico Análise Sensorial Computadorizada Verificação: Corrigir erros da Digitação Memória do Computador Discos Fitas Magnéticas Dados Transcritos

10 6- Depurar os Dados/Limpeza dos Dados Verificação detalhada e ampla da consistência e tratamento de respostas faltantes. Verificação de Consistência Identifica os dados que estão fora de padrão, são inconsistentes logicamente ou apresentam valores extremos.

11 6- Depurar os Dados/Limpeza dos Dados (Cont.) Tratando Respostas Omitidas Respostas omitidas ou faltantes representam valores de uma variável que são desconhecidos, seja porque os respondentes deram respostas ambíguas, ou porque suas repostas não foram registradas corretamente. O tratamento de respostas faltantes suscita problemas principalmente se a proporção de tais respostas for superior a 10%.

12 6- Depurar os Dados/Limpeza dos Dados (Cont.) Lidando com Respostas Omitidas 1- Introduzir um Valor Neutro: um valor neutro, tipicamente a resposta média da variável, é introduzido em lugar da resposta faltante. 2- Substituição de uma Resposta Atribuída: costuma-se utilizar o padrão das respostas dadas por um entrevistado a outras questões para atribuir ou calcular uma resposta adequada das questões omitidas. 3- Deleção caso a caso: desprezam-se na análise os casos, ou os entrevistados, com respostas faltantes. 4- Deleção aos pares: ao invés de descartar todos os casos com quaisquer valores omitidos, o pesquisador utiliza apenas os casos, ou respondentes, com respostas completas para cada cálculo.

13 7- Ajustar os Dados Estatisticamente Processos para ajustar estatisticamente os dados: a) Ponderação; b) Re-especificação das variáveis; c) Transformação de escala. a) Ponderação A cada caso ou respondente no banco de dados se atribui um peso que reflete sua importância relativamente aos outros casos ou respondentes.

14 7- Ajustar os Dados Estatisticamente (Cont.) b) Re-especificação das Variáveis Transformação de dados para criar novas variáveis ou modificar variáveis existentes, de modo que se tornem mais consistentes com os objetivos de estudo. Variáveis Mudas ou Dummy : processo de re-especificação que utiliza variáveis que podem assumir apenas dois valores, em geral 0 ou 1.

15 7- Ajustar os Dados Estatisticamente (Cont.) c) Transformação de Escala Manipulação dos valores de uma escala a fim de assegurar a comparabilidade com outras escalas ou adaptar os dados para análise.

16 8- Escolher uma Estratégia de Análise dos Dados Processo de escolha de uma estratégia de análise de dados: 1-Etapas Iniciais (1, 2 e 3) do Processo de Pesquisa de Mkt; 2- Características conhecidas dos dados; 3- Propriedades de Técnicas Estatísticas; 4- Formação e Filosofia do Pesquisador; 2- Estratégia de análise de dados;

17 Classificação de Técnicas Estatísticas Técnicas Univariadas: quando há uma única medida de cada elemento, cada variável é estudada isoladamente. Podem ser classificadas conforme os dados sejam métricos ou não-métricos. Técnicas Multivariadas: servem para analisar dados quando há duas ou mais medidas de cada elemento e as variáveis são analisadas simultaneamente. Podem ser classificadas como: técnicas de dependência ou de interdependência.