Cursos de Graduação
ORIENTAÇÕES
PRÁTICAS PARA O TRATAMENTO ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DE DADOS QUALITATIVOS
Gildo João Manuel
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FICHA TÉCNICA
ismma_publicacoes@ismma.co.mz
Índice
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Título:
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Orientações Práticas para o Tratamento Análise e
Interpretação de Dados Qualitativos
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Autor:
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Gildo João Manuel
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Edição
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1ª Edição
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Concepção e Maquete:
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CPT - ISMMA – Departamento de Publicações
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Compilação
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Gildo João Manuel
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Tiragem:
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5 Exemplares
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Maputo, Moçambique
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2014
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INSTITUTO
SUPERIOR MARIA MÃE DE ÁFRICA
ISMMA
Av. Vladimir Lenine, 3621
Telefone: 21419772—Cell: 826253616—Fax: 21419771
Maputo (Moçambique)
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(Direcção de Publicações)
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INSTITUTO SUPERIOR MARIA MÃE DE ÁFRICA
Orientações Práticas Para o Tratamento Análise e Interpretação de Dados
Qualitativos
Elaborado por: Gildo João Manuel
Aprovado pelo Conselho Científico
MAPUTO, OUTUBRO DE 2014
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Índice
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INTRODUÇÃO
O Instituto Superior Maria Mãe de África (ISMMA) tem como um dos
requisitos para a conclusão dos cursos de graduação, a elaboração duma
monografia por parte do candidato a este nível. Sendo que os cursos que ISMMA oferece,
estão inseridos no campo das ciências sociais e humanas facto este, que faz com
que os instrumentos para as pesquisas efectuadas neste campo devem ser bem
aprimoradas para se evitar a subjectividade, porque não se usam instrumentos
universalmente aceites para recolha de dados como termómetro, barómetros,
bússula dentre outros, mas sim entrevistas, observações.
Nas interacções de acessorias tidas
com os estudantes e durante a leccionação da cadeira de Metodologia de
Investigação Científica 2 (MIC II), notou-se que alguns estudantes enfrentam
dificuldades concernentes ao alinhamento da natureza da pesquisa com os
instrumentos de recolha e análise dos dados no campo. Por esta razão, achou-se
pertinente elaborar um instrumento operacional para o tratamento e análise dos
dados qualitativos, seguindo alguns modelos que o manual de metodologia do
ISMMA avança.
O objectivo principal deste
documento é uniformizar a metodologia de orientação aos estudantes na
elaboração das pesquisas, mas também transformar de forma operacinal os modelos
de análise e tratamento de dados do manual de metodologia do ISMMA.
Para elaboração deste instrumento,
recorreu-se à consulta de várias obras, das experiências adquiridas nas
interacções tidas na área de investigação científica.
A pesquisa qualitativa tem uma grande
particularidade, comparando com outras abordagens de pesquisa. Esta lida-se com
valores, sentimentos, percepções, temperamentos. Estes fenómenos sociais não
são todos quantificáveis, nem mensuráveis, mas qualificáveis através da
atribuição de categorias: “as classes e
categorias são sugeridas ou descobertas indutivamente a partir dos dados. O
trabalho é, pois, muito mais inovador, na medida em que o analista tem de
descobrir as categorias pertinentes a partir das quais é possivel descrever e
compreender a realidade observada” (Digneffe et all, 1997, p.120) .
Entretanto
Richardson (2009), advoga que as pesquisas qualitativas
são utilizadas em situações complexas ou particulares e buscam descrever essa complexidade, analisar a interacção de certas
variáveis, compreender os processos
dinâmicos de grupos sociais e contribuir com a mudança de determinado
grupo. Assim, pode-se estudar grupos dos quais se dispõe de poucas informações.
1. INSTRUMENTOS DE RECOLHA E ANÁLISE DE DADOS QUALITATIVOS
Na pesquisa de natureza qualitativa
encontram-se vários instrumentos de recolha de dados a saber: grelha de
observações, questionários de perguntas abertas, entrevistas, leituras de
documentos (literatura, relatórios, jornais...) para produção de fichas de leitura, fotografias
entre outros (Matusse, 2013).
Portanto, para tratamento, análise
e interpretação dos dados recolhidos através destes instrumentos, excluindo as
fichas de leitura e as fotografias, o investigador deve estar bem familiarizado
com o assunto em causa, pois, deve criar categorias das constatações feitas.
A criação de categorias não é uma
tarefa fácil; uma vez que o pesquisador é o principal instrumento de investigação, é ele que faz a interpretação dos dados de uma maneira holística, ou seja,
ampla. Na óptica de Gil (2008) as categorias devem ser:
- Pertinentes;
- Não
serem numerosas, pois a finalidade é reduzir o mais possível que seja o número
das categorias;
- Precisas
(deixar transparecer a mensagem, e colocar as unidades de análise);
- Mutuamente
exclusivas.
Neste documento, apresentam-se apenas alguns exemplos para a análise e tratamento de dados qualitativos (questionários de perguntas abertas e observações). Escolheram-se estes dois instrumentos por serem mais abragentes e por se acreditar que quem consegue ter domínio destes estará apto para usar os outros instrumentos da natureza qualitativa.
1.1. Tratamento e análise de dados das observações
A observação é um exame
minucioso e atento sobre um fenómeno no seu todo, é a captação precisa do
objecto no seu todo para ser examinado. Ela não está restrita apenas no que
vemos mas inclui todos os nossos sentidos.
Por isso, deve-se observar de
maneira aberta para que se possa questionar sobre o quê, porquê e como são os
fenómenos. O pesquisador deve fazer uma pergunta baseada na observação do
fenómeno (fruto do problema de pesquisa) que possa contribuir para a
compreensão da natureza do fenómeno e criar bases de uma ciência aplicada,
tendo sempre como perguntas: Como; o que e quando?
Sendo que a observação a ser feita visa a recolha de
informações para um trabalho científico, ela deve ser sistematicamente
planificada e submetida à verificação e controle de validade e precisão (Gil,
2008).
O
pesquisador deve assumir a confidencialidade dos resultados obtidos, excepto se
algum acordo em sentido contrário foi estabelecido com os participantes. As
referências aos dados da investigação em reuniões científicas, em aulas ou em
publicações não podem, em caso algum, colocar em causa a confidencialidade dos
resultados.
O pesquisador tem a responsabilidade de fazer
uma avaliação cuidadosa da aceitabilidade ética do seu estudo antes de iniciar
a pesquisa. O investigador deve, assim, evitar estudos que ponham em causa os
direitos dos participantes.
Para o tratamento dos dados
recolhidos da observação, poderá usar vários modelos. Aqui propõe-se que se
siga os modelos que o manual de metodologia do ISMMA avança. Neste caso, aqui
coloca-se um exemplo de como tratar esses dados inspirando-se no modelo de
Fielding.
1. 1.1. Tratamento e análise usando o modelo de Fielding
Este modelo preconiza que o
tratamento e análise e interpretação dos dados deve seguir a seguinte
orientação:
-
Transcrição das anotações de recolha de dados,
neste caso concreto tratando-se das observações, o pesquisador vai anotando
como o fenómeno ocorre de forma real no terreno e sem interferência (anota o
que vê).
-
Procuram-se às categorias. O pesquisador nesta
fase senta e analisa as frequências da manifestação do fenómeno observado, faz
inferências e cria categorias específicas.
-
Destaque e selecção dos dados, elaboração de esquemas de análise.
Tendo já as categorias deve fazer um agrupamento de tal forma que consiga ter
poucas categorias objectivas e precisas que explicam o fenómeno observado.
1.1.2. Exemplo duma interpretação e análise das observações seguindo o modelo de Fielding
O pesquisador pretende recolher,
tratar e analisar dados de uma observação numa das avenidas da cidade de Maputo
para identificar e categorizar as causas do congestionamento.
Antes de se deslocar ao terreno
terá que preparar o material que irá usar, e neste caso concreto cria uma
planilha para registar as constatações, isto é, uma grelha de observação sobre
o fenómeno de congestionamento, tentando identificar as causas. Para tornar
fácil o trabalho, deve estruturar o seu raciocínio da seguinte forma:
Base
de dados para o diário das observações
|
O que se pretende observar
|
Frequência
|
Inferência
|
||
|
1º,
2º, 3º, dias
|
1ª,
2ª, 3ª, 4ª semanas
|
1º,
2º, 3º, 4º meses
|
||
|
Causas de Congestionamento na cidade de Maputo
|
Avaria
de semáfros
|
Estradas
esburacadas
|
Estradas
esburacadas
|
O
congestionamento deve-se à avarias de semáfros e o péssimo estado das
estradas
|
Legenda:
1- O que se pretende observar: que é
fruto do problema, das perguntas de pesquisa formuladas, das hipóteses de
pesquisa levantadas.
2- Frequência: que é o número de vezes em que
o fenómeno observado se manifestou.
3- Inferências: que são conclusão parciais a
que se chegou depois de ler a frequência de um determinado fenómeno.
N.B: É
importante que a observação de um determinado fenómeno seja feita pelo menos
três vezes obedecendo um intervalo de uma semana em cada observação pois, só
assim, poderá garantir a fiabilidade dos dados obtidos neste processo.
Para fazer
as inferências é imperioso que se observe a frequência do fenómeno em causa foi
se manifestando, não se pode apenas basear em fenómenos esporádicos, mas sim
aqueles que se apresentaram de forma consiste.
Tendo
terminado esta fase o pesquisador cria uma tabela académica científica
definitiva que irá constar no seu relatório de pesquisa, a mesma é fruto da
base de dados criada, mas esta comporta as seguintes particularidades:
1- O que se pretende observar: que é
fruto do problema, das perguntas de pesquisa formuladas, das hipóteses de
pesquisa levantadas.
2- Categorias: estas, são extraídas a partir
das inferências avançadas.
3- Exemplos: estes explicam a manifestação
da categoria e são obtidos através da leitura das frequências registadas.
Tabela 1.1.2. Grelha das observações sobre as causas do congestionamento na cidade de Maputo
|
PERGUNTA
|
CATEGORIA
|
EXEMPLOS
|
FREQUÊNCIA
|
|
Causas do congestionamento na cidade de Maputo
|
C1. Avarias dos semáforos;
|
Há poucos semáforos operacionais
|
4 semanas
|
|
C2. Vias de acesso
|
Falta de vias alternativas e existência de
muitos buracos nas estradas
|
8 semanas
|
2. TRATAMENTO E ANÁLISE DE DADOS DE PERGUNTAS ABERTAS
Ao falar de dados qualitativos faz-se
referência também, aos dados recolhidos através de questionários de perguntas
abertas aplicados aos intervenientes da pesquisa em forma de entrevistas,
respondidos oralmente ou por escrito. Para a análise e tratamento de dados escolheu-se
dois modelos à saber:
1. Modelo de Laville
e Dionne (1999).
2.
Modelo
de Fielding (1993).
2. 1. Tratamento e análise usando o Modelo de Laville e Dionne
Este modelo oferece a seguinte
orientação para o tratamento, análise e interpretação dos dados:
- Leitura: esta
tem a ver com a familiarização com os dados.
- Descrição:
esta destina-se ao exame profundo dos dados, uma vez feita uma descrição em
detalhes do assunto.
- Classificação:
está ligada à categorização e ao agrupamento dos dados por assuntos ou temas.
-
Interpretação: está ligada à síntese dos dados, organizada em forma de
conclusões gerais.
N.B: Reparem
que ambos modelos começam por codificar as folhas das respostas dos
entrevistados e categoriza as respostas dadas e culmina com a análise e
interpretação.
Por exemplo:
Uma pergunta
de um questionário colocada a vários respondentes:
- Na sua opinião quais são as causas do congestionamento
do tráfego na cidade de Maputo?
Exemplo
das possíveis respostas
1. Existem
poucas vias de acesso;
2. A cidade
tem muitos carros;
3. Existem
poucas estradas e muitos buracos;
4. Regista-se
avarias frequentes de carros na via pública.
2.2. Exemplo duma interpretação e análise de respostas seguindo o modelo de Laville e Dionne (1999)
Este modelo
preconiza os seguintes passos:
1º Leitura –
o pesquisador terá que ler as respostas dos seus respondentes, provenientes dos
questionários, este processo culmina coma codificação que é a enumeração de
cada folha no canto superior direito;
2º
Descrição – nesta fase o
pesquisador terá que pegar numa folha A4 desenhar uma base que poderá ser
considerada como Base de Dados das
respostas (dados brutos), eis o exemplo:
|
Expressão-chave
|
Componentes
explicativas
|
Frequência
|
Nº
de identificação
|
|
Acesso
|
Poucas estradas transitáveis
|
//
|
1,3.
|
|
Disponibilidade
|
Poucos carros,
Avarias constantes
|
//
|
2,4.
|
Legenda
- Expressão-chave: ideia central da resposta dada
- Componentes explicativas: como essa ideia se manifesta
- Frequência: número de vezes em que a resposta é repetida
- Nº de identificação: este é extraído da folha de cada resposta dada
3º Classificação – nesta
fase o pesquisador atribui categorias e exemplos explicativos das mesmas para
tal, deve recorrer a expressão-chave e componente explicativa contida na base
de dados. (Vide tabela acima).
Para uma boa
categorização terá que agrupar e aglutinar as expressões-chave similares e sinonímicas
para garantir que tenha poucas categorias objectivas e concisas no máximo três
(C1, C2, C3). Sendo que as categorias não devem ser numerosas é imperioso que
se faça uma análise crítica que possa possibilitar a separação e agrupamento
das categorias antónimas e sinónimas respectivamente.
Feito isso o
pesquisador cria uma tabela académica científica definitiva que irá constar no
seu relatório de pesquisa, a mesma é fruto da base de dados criada mas com as
seguintes particularidades:
Tabela 2.2. As causas do congestionamento na cidade de Maputo
|
PERGUNTA
|
CATEGORIA
|
EXEMPLOS
|
FREQUÊNCIA
|
PERCENTAGEM
|
Nº IDENTIFICAÇÃO
|
|
P. 1
|
C1. Vias de acesso
|
Poucas estradas transitáveis
|
//
|
2/74=0,02
|
1,3
|
|
C2. Disponibilidade dos carros
|
Tem muitos carros na estradas e as vezes
ocorrem avarias o que obstrui o trânsito
|
//
|
2/74=0,02
|
2,4
|
2. 3. Tratamento e análise usando o Modelo de Fielding
Este modelo oferece a seguinte
orientação para o tratamento, análise e interpretação dos dados::
1º
Transcrição das anotações de recolha de dados;
2º
Procura-se às categorias;
3º
Destaque e selecção dos dados, elaboração de esquemas de análise.
Aqui chama-se a atenção para
observar as fases deste modelo e a criação das tabelas sua interpretação
coincide com a do modelo de Laville
e Dionne.
3. PASSOS PARA ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DOS DADOS DAS TABELAS CRIADAS
É importante que se faça a leitura
das tabelas de forma descritiva pois, o grupo alvo da pesquisa é heterogéno,
isto é, tem aqueles leitores que gostam de ler apenas tabelas e chegar a uma
conclusão, outros gostam de ler o texto e outros aindam leiem as tabelas e
textos.
As tabelas devem
ser precedidas ou seguidas de uma análise ou seja, não deve aparecer
soltas num trabalho científico e, se não tiver algo a dizer, melhor inseri-las
nos apêndices.
Todas as tabelas
devem ter moldura,
sem traços verticais que a delimitem à esquerda e à direita, e com o mínimo de
3 espaços horizontais para estruturar os dados numéricos, separando o topo, o
cabeçalho e o rodapé (Gil, 1999).
Todas as tabelas
devem ter título
inscrito no topo, para indicar a sua natureza este deve ser precedido da
palavra Tabela, seguido de número de identificação subordinado ao capítulo,
tópico ou secções do documento em causa.
Recomenda-se também que as tabelas
de uma publicação científica apresentem uniformidade gráfica, como, por
exemplo, no corpo e tipo de letra, no uso de maiúsculas e minúsculas e nos
sinais gráficos utilizados. Uma opção seria a configuração gráfica do título e
da fonte com espaço simples e letra tamanho 11, quando o trabalho utiliza
letras com tamanho 12.
Tendo já as tabelas das respostas
categorizadas, procede-se com a análise e interpretação destas obedecendo a
seguinte sequência:
1º
Faz-se uma introdução sobre a questão colocada,
destacando o objectivo da mesma;
2º
Coloca-se os tipos de categorias surgidas;
3º
Analisa-se as categorias, estabelecendo esquemas de comparações;
4º Cruza-se com a literatura;
4º Cruza-se com a literatura;
5º
Avança-se com conclusões parciais.
CONCLUSÃO
As pesquisas em ciências sociais são muito complexas
pois os instrumentos de recolha e análise de dados são da criação do
pesquisador, isso pressupõe que este declare ao longo da sua pesquisa como vai
garantir a validade e a fiabilidade, quer dos instrumentos, quer dos dados
recolhidos.
Este instrumento aqui apresentado é uma das visões
para a análise e interpretação des dados qualitativos e destina-se
especialmente aos estudantes do ISMMA, pois constitui instrumento de trabalho
nas aulas de Metodologia de Investigação Científica II e serve também de apoio
para a elaboração de todos os trabalhos científicos internos.
Foi visível ao longo da sua apresentação que há uma
grande necessidade do conhecimento da área que está sendo pesquisada, para
melhor elaboração dos instrumentos de recolha de dados e posterior análise e
interpretação.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Digneffe, F.; Alberello, L.;
Hiernaux & Jean, P.M, (1997). Práticas e Métodos de
Investigação em Ciências Sociais – Trajectos.
Lisboa: Gradiva – Publicações.
Gil, A.C. (1999). Métodos e
Técnicas de Pesquisa Social (5ª ed.). São Paulo: Editora Atlas.
Gil, A.C. (2008). Métodos e
Técnicas de Pesquisa Social (6ª ed.). São Paulo: Editora Atlas.
Laville, C & Dionne J. (1999). A Construção do Saber – Manual de
Metodologia da
Pesquisa
em Ciências Humanas, Porto Alegre, Belo
Horizonte: Editora UFMG.
Matusse, O. M. (2013). Manual de Metodologia de Investigação
Científica: para a
Elaboração de Monografias Escolares e outros
tipos de pesquisas Científicas. (4ª ed.).
Maputo – ISMMA.
Richardson, R.J. (2009). Pesquisa
Social: Métodos e Técnicas (4ª ed.). São Paulo: Editora
Atlas S.a.
