Metodos Quantitativos Em Ciencias Sociais
-
Upload
dione-antonio-santibanez -
Category
Documents
-
view
18 -
download
1
description
Transcript of Metodos Quantitativos Em Ciencias Sociais
-
DESENVOLVIMENTO EM QUESTOEditora Uniju ano 12 n. 28 out./dez. 2014 p. 348-369
ENSAIO
Mtodos Quantitativos em Cincias SociaisSugestes para Elaborao do Relatrio de Pesquisa
Marcelo L. D. Gabriel1
Resumo
A produo intelectual brasileira e internacional no campo das Cincias Sociais tem apresentado uso considervel de mtodos quantitativos em pesquisa, impulsionado pela popularizao de sof-twares estatsticos e pela facilidade com que anlises estatsticas executadas anteriormente com o uso de linguagem de programao, passaram a ser incorporadas no repertrio dos pesquisadores. A disponibilidade de softwares estatsticos como o SPSS, Stata, Matlab, SAS, BioEstat, Sistat, a linguagem R, dentre outros, tem acentuando a demanda por um maior aprofundamento por parte dos pesquisadores sobre estatstica aplicada, contribuindo para a difuso de seu uso nas Cincias Sociais. Este artigo tem como objetivo discutir os aspectos tcnicos e metodolgicos e propor um roteiro sugestivo para auxiliar os pesquisadores na elaborao do relatrio de pesquisa de abordagem quantitativa, contribuindo para um maior rigor no tratamento e anlise dos dados e permitindo que os resultados obtidos sejam significativos tanto do ponto de vista estatstico quanto do conceitual. Como referencial terico optou-se pela utilizao de artigos similares publicados internacionalmente e do cotejamento com o texto original dos autores geralmente citados em pesquisas como Likert (1932), Cronbach (1951, 2004) e Nunnally (1978) bem como dos manuais utilizados contemporaneamente.
Palavras-chave: Cincias sociais. Mtodos de pesquisa. Pesquisa quantitativa. Anlise multivariada de dados. Relatrio de pesquisa.
1 Doutor em Educao (Cincia e Tecnologia) pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Mestre em Administrao de Empresas pelo Centro Universitrio lvares Penteado (Unifecap). Bacharel em Histria pela Universidade de So Paulo (USP). Professor do curso de Mestrado Profissional em Gesto Ambiental e Sustentabilidade (GeAS) da Universidade Nove de Julho (Uninove). [email protected]
-
QUANTITATIVE METHODS IN SOCIAL SCIENCES: Suggestions for the Preparation of the Research Report
Abstract
The Brazilian and international intellectual production in the field of social sciences has shown a considerable use of quantitative methods in research, driven by the popularity of statistical software and the ease of usage of statistical analysis previously performed with the use of programming lan-guage. This adoption led to a new toolbox that was incorporated into the repertoire of researchers. The availability of statistical software such as SPSS, Stata, Matlab, SAS, BioEstat, Sistat, the R language, amongst others, has accentuated the demand for a greater depth by researchers on applied statistics, contributing to the spread of its use in the social sciences. This article aims to discuss the technical and methodological aspects and propose a suggestive roadmap to assist researchers in preparing the report of quantitative research, contributing to a more rigorous treatment and analysis of the data and allowing the results are significant both from the statistical point of view as from the conceptual point of view. The theoretical background was based on the use of similar articles published internationally and a systematic revision of the original authors usually cited in surveys as Likert (1932), Cronbach (1951, 2004), Nunnally (1978) as well as the reference manuals used contemporarily.
Keywords: Social sciences. Research methods. Quantitative research. Multivariate data analysis. Research report.
-
Marcelo L. D. Gabriel
350 Ano 12 n. 28 out./dez. 2014
A disponibilidade e popularidade de softwares estatsticos como
o SPSS, Matlab, SAS, Statistica, Sistat, dentre outros, tem ampliado a
utilizao das tcnicas multivariadas para anlise de dados, acentuando a
demanda de um maior aprofundamento por parte dos pesquisadores sobre
estatstica aplicada, contribuindo para a difuso de seu uso nas Cincias
Sociais. Tal fenmeno no recente (Sheth, 1971; Warwick, 1977), mas
foi amplificado nos ltimos 20 anos com a popularizao e disponibilidade
de computadores com alta capacidade de processamento e acessibilidade
(Mesirov, 2010), permitindo que os resultados obtidos por pesquisadores ao
redor do mundo fossem imediatamente disponibilizados por intermdio da
rede mundial de computadores e que as tcnicas empregadas estivessem
disseminadas e disponveis.
Ressalta-se ainda que o progresso tecnolgico habilita os pesquisado-
res a se distanciarem das limitaes tcnicas existentes anteriormente, com
a possibilidade e a capacidade de analisar grandes quantidades de dados,
ampliando as condies de um engajamento em desenvolver e avaliar no-
vos modelos tericos (Hair Jr. et al., 2005), mas que no podem prescindir
do discernimento e conhecimento preliminar sobre os mtodos e tcnicas
aplicados e, consequentemente, de interpretar, inferir e testar hipteses
com propriedade e rigor (Bedeian, 2013).
Assim, a elaborao de um relatrio de pesquisa desenvolvido com
base em uma abordagem quantitativa no est isento de fraquezas e sua
fortaleza no se baseia apenas na robustez dos nmeros apresentados, mas
na forma como a anlise realizada responde aos problemas de pesquisa e
esto em consonncia com as caractersticas do conhecimento cientfico,
independentemente da matriz filosfica subjacente ao mtodo.
Essa viso, ainda presente em alguns crculos de pesquisa, descarta o
fato de que impossvel diferenciar completamente as causas e efeitos e que
conhecedor e conhecimento no podem ser separados, porque o conhecedor
subjetivo a nica fonte da realidade, o que nos remete a uma concluso
epistemolgica de que in extremis toda pesquisa qualitativa.
-
MTODOS QUANTITATIVOS EM CINCIAS SOCIAIS
351Desenvolvimento em Questo
O processo de realizao da pesquisa e as escolhas do pesquisador
Uma pesquisa pode ser entendida, em um sentido amplo, como uma
busca cientfica e sistemtica que pode inicialmente ser qualitativa ou quan-
titativa, e quando se podem distinguir diferentes categorias como bsica,
aplicada ou avaliativa. Alm da distino inicial entre pesquisa qualitativa e
quantitativa, McMillan e Schumacher (2005) destacam que dentre essas duas
classes de pesquisa se encontram duas categorias principais: (a) experimental
e (b) no experimental para as pesquisas quantitativas; (c) interativa e (d)
no interativa para as pesquisas qualitativas.
Uma modalidade de pesquisa informa sobre o delineamento mais
apropriado, que inclui os procedimentos para guiar o estudo levando em
considerao alguns fatores: como se prepara a pesquisa, quais os sujeitos e
como sero coletados os dados.
As modalidades de pesquisa quantitativa foram desenvolvidas inicial-
mente para uso no campo dos estudos de agricultura e das cincias puras, que
adotavam uma filosofia positivista do conhecimento que destacava a objeti-
vidade e a quantificao dos fenmenos. Como resultado desta orientao,
os delineamentos de pesquisa maximizam a objetividade com o emprego
de nmeros, estatstica, estrutura e controle experimental.
Esta atribuio de que o delineamento quantitativo adota uma filo-
sofia positivista do conhecimento, deve-se ao fato de que os pressupostos
articulados pelos defensores do paradigma de pesquisa quantitativo so
consistentes com esta filosofia, ou seja, entendem que as observaes sociais
devem ser tratadas como entidades de maneira similar forma com que os
cientistas tratam os fenmenos fsicos (exemplo: cincias puras), e que o
observador est separado das entidades que esto sujeitas observao, de
modo que a investigao em cincias sociais seja objetiva e livre de genera-
-
Marcelo L. D. Gabriel
352 Ano 12 n. 28 out./dez. 2014
lizaes referentes a tempo e contexto, sendo assim a causadora da validade
e confiabilidade dos resultados produzidos pelas cincias sociais (Johnson;
Onwuegbuzie, 2004, p. 14).
Por outro lado, os tericos da abordagem qualitativa rejeitam o cha-
mado positivismo e defendem a superioridade do construtivismo, idealismo,
relativismo, humanismo, hermenutica e, em alguns casos, ps-modernismo.
Estas afirmaes se baseiam na abundncia de realidades mltiplas, que a
inexistncia de generalizaes referente a tempo e contexto no desejvel
nem existente, que impossvel diferenciar completamente as causas e
efeitos e que conhecedor e conhecimento no podem ser separados, porque
o conhecedor subjetivo a nica fonte da realidade (Johnson; Onwuegbuzie,
2004, p. 14).
Embora no haja uma prioridade epistemolgica de uma modalidade
em relao outra, Babbie (2003) sugere que o exame de um determinado
fenmeno social mais bem-sucedido se puder ser abordado por vrios
mtodos diferentes e que todos os mtodos de pesquisa social so norteados
pelas caractersticas gerais da cincia e que til analisar as foras e fraque-
zas relativas de cada mtodo para escolha do mais adequado ao propsito
da pesquisa.
Assim, preciso clareza ao pesquisador no entendimento de que
a escolha do procedimento metodolgico est intrinsecamente ligada ao
problema da pesquisa e no ao contrrio, ou seja, no por ter maior fa-
miliaridade com uma abordagem de pesquisa (exemplo: qualitativa com o
uso de entrevistas em profundidade, pesquisa etnogrfica, etc.) que todos
os problemas de pesquisa sero respondidos com esta abordagem e que
uma escolha feita no incio da carreira acadmica v predizer o estilo do
pesquisador durante sua produo cientfica.
Dado o carter no definitivo da cincia e suas caractersticas lgicas,
explicativas e empricas, o processo de pesquisa e o delineamento escolhido
pelo pesquisador consistem em uma possibilidade que no esgota as demais,
-
MTODOS QUANTITATIVOS EM CINCIAS SOCIAIS
353Desenvolvimento em Questo
mas tem a funo de definir os problemas e os mtodos legtimos de um
campo de pesquisa (Kuhn, 2000), e como teoria do conhecimento constitui-
-se de uma metodologia geral da cincia emprica, sem determinar seus
mtodos de maneira descritiva, mas busca explicar seus mtodos e isso
que a distingue como sistema emprico-cientfico dos sistemas metafsicos
(Popper, 2013).
Em artigo recentemente publicado, Fakis et al. (2014) avaliaram a
utilizao de estatstica para quantificar informaes qualitativas obtidas
em entrevistas a partir de um protocolo predefinido, e concluram sobre
a necessidade de criao de uma nova abordagem que proponha o uso de
modelagem estatstica avanada para explorar as complexas relaes advin-
das das informaes obtidas. Tais achados evidenciam a necessidade de os
pesquisadores integrarem suas abordagens e, como props Popper (2013),
explicar seus mtodos sem determinao descritiva.
Relatrio de pesquisa com delineamento quantitativo
A adoo de um delineamento quantitativo em pesquisa pressupe
algumas condies especficas que devem estar presentes desde a formulao
do problema, o que implica papel preponderante da reviso da literatura, da
coleta e a anlise dos dados e da redao do relatrio de resultados (Sampieri;
Collado; Lucio, 2013).
Ainda, o objetivo final de uma pesquisa com enfoque quantitativo
quantificar os dados para generalizar os resultados de uma amostra para a
populao-alvo, sempre coletados a partir do maior nmero possvel de casos
que correspondam a uma amostra representativa, por meio de instrumentos
estruturados e cuja anlise se d utilizando estatstica (Malhotra, 2001).
-
Marcelo L. D. Gabriel
354 Ano 12 n. 28 out./dez. 2014
Possivelmente em razo da popularizao dos pacotes computacionais
estatsticos e da facilidade com que a maioria dos dados so coletados, seja
pelo uso de instrumentos de pesquisa estruturados aplicados pelos pesquisa-
dores no campo ou pela utilizao de plataformas web, o fato que se produz
uma grande quantidade de conhecimento em Cincias Sociais Aplicadas com
o uso de delineamentos quantitativos que nem sempre permitem que sejam
feitas as generalizaes e inferncias propostas por seus autores.
Alguns cuidados fundamentais podem e devem ser tomados antes,
durante e depois da redao do relatrio de pesquisa para minimizar os efeitos
nocivos de uma m utilizao de certa anlise estatstica ou de determinada
tcnica multivariada.
Toda pesquisa deve nascer com a formulao de um problema,
geralmente resultado da experincia prvia e vivncia do pesquisador,
enriquecido com uma reviso sistemtica da literatura e que pressupe,
sempre hipoteticamente, uma contribuio ao campo do conhecimento,
seja pela proposio de uma nova articulao entre as variveis identificadas
ou pelo aprofundamento de estudos e pesquisas existentes, amplificando
os resultados anteriores e trazendo tona novas conjecturas ou concluses.
Cabe destacar que as pesquisas com delineamento quantitativo
pressupem a definio do papel de cada varivel e a relao entre elas,
gerando hipteses a serem testadas durante a anlise dos dados coletados.
Para Rosenberg (1976), a relao entre duas variveis podem ter trs signi-
ficados diferentes que geram, por sua vez, relaes diferentes. Quando no
h influncia de nenhuma varivel sobre a outra se tem a chamada relao
simtrica; quando ambas as variveis podem influenciar uma outra temos
uma relao recproca e, finalmente, quando uma varivel tem influncia
sobre outra varivel, apresenta-se a relao assimtrica.
-
MTODOS QUANTITATIVOS EM CINCIAS SOCIAIS
355Desenvolvimento em Questo
A formulao do problema de pesquisa passa pela identificao e
definio das variveis, bem como do estabelecimento das relaes possveis
entre elas, considerando a precedncia de tempo entre elas, principalmente
em relaes de causa e efeito.
Identificar uma varivel como dependente (VD) e outra como in-
dependente (VI) implica tacitamente pressuposio de uma relao causal
entre as duas variveis, que gera, por consequncia, uma hiptese que pode
ser expressa graficamente como VI VD, ou seja, a varivel independente causa um efeito presumido na varivel dependente e tal efeito est sus-
tentado pelo referencial terico e pela experincia prvia do pesquisador.
Identificadas e estabelecidas, a priori, as relaes entre as variveis,
passa-se ento fase de operacionalizao, ou seja, como as dimenses
subjacentes a cada varivel sero mensuradas. Ao analisar o efeito da idade
das crianas em sua altura, parece-nos evidente que, com o passar dos anos,
as crianas devem crescer em altura. Assim, a varivel independente neste
exemplo so os anos de vida de uma criana e, por conseguinte, a varivel
dependente a altura da criana. Tal formulao derivou-se do conhecimento
prtico e sustentado por anos de observao do pesquisador, incluindo sua
prpria experincia.
No mesmo exemplo, a relao entre as variveis permite a formulao
de uma hiptese: com o passar dos anos as crianas ficam mais altas. Trata-
-se de um exemplo simples, mas que permite identificar quais as variveis,
qual a relao entre elas e de que forma elas podem ser operacionalizadas.
Para mensurar a varivel anos de vida utiliza-se como referncia a data
de nascimento da criana e, para mensurar a varivel altura, usa-se um
padro determinado como, por exemplo, centmetros.
Uma das formas mais empregadas para operacionalizao de variveis
o desenvolvimento de escalas. Uma rgua de 30 cm uma escala, uma
balana de 150 kg uma escala, uma garrafa de 1 litro uma escala, ou seja,
para cada uma das variveis exemplificadas existe uma forma padronizada
-
Marcelo L. D. Gabriel
356 Ano 12 n. 28 out./dez. 2014
de medir e atribuir um valor ao fenmeno estudado, por exemplo: 24 cm,
82 kg ou 0,7 l. Para cada valor h uma unidade predefinida e nos pases
que adotam o Sistema Internacional (S.I.) no h maiores dificuldades em
interpretar os resultados.
Os tipos de escala mais utilizados em pesquisas com delineamento
quantitativo so: escala nominal que usa nmeros como rtulos para identifi-
car e classificar os respondentes e cada nmero empregado atribudo a um
nico objeto como, por exemplo, a numerao na camisa dos jogadores de
futebol; a escala ordinal para estabelecer uma graduao em que os nmeros
indicam as posies relativas dos objetos dentro da graduao proposta sem
revelar a magnitude das diferenas entre eles; a classificao de times em
um torneio um exemplo de escala ordinal; uma escala intervalar aquela
que engloba as caractersticas da escala ordinal e permite ainda comparar
a diferena entre os objetos mensurados, pois h um intervalo constante
entre os valores da escala; as escalas de razo contm as caractersticas das
trs escalas anteriores acrescidas de um ponto zero absoluto que permite
ao pesquisador identificar e classificar objetos, dispor os objetos em postos
e comparar os intervalos.2
Definida a forma de operacionalizar as variveis o pesquisador pode
ir a campo coletar seus dados. Dados de quantas crianas, porm, devem ser
coletados para que os resultados da amostra obtidos possam ser generalizados
para a populao?
O clculo da amostra exige do pesquisador um conhecimento es-
pecfico da populao a ser analisada e das tcnicas de amostragem. Este
artigo no visa a detalhar as tcnicas amostrais, porm fundamental que o
pesquisador que utiliza um delineamento de pesquisa quantitativa explicite
em seu relatrio de pesquisa qual a tcnica empregada, as razes do uso, a
2 Muito embora o tema desenvolvimento e validao de escalas seja primordial no delineamento da pesquisa quantitativa, diversos autores (Devellis, 2012; Pasquali, 2003; Urbina, 2007; Pasquali et al., 2010; Anastasi, 1977; Nunnally, 1978; Openheim, 1966, 1992; Likert, 1932; Thurstone, 1928) podem ser estudados pelo pesquisador para um maior aprofundamento e esclarecimento sobre escalas.
-
MTODOS QUANTITATIVOS EM CINCIAS SOCIAIS
357Desenvolvimento em Questo
populao estudada e o tamanho da amostra em que os dados foram coleta-
dos, para que se possa sustentar a generalizao dos resultados ou enfatizar
as limitaes inferenciais em funo da amostra.
Considerando que as variveis foram operacionalizadas e suas re-
laes definidas, que o plano amostral est satisfatoriamente justificado e
que os dados foram coletados, passa-se ento fase de anlise dos dados
e, novamente, fundamental que o pesquisador conhea diferentes tipos
de anlise de dados: univariada ou estatstica descritiva, bivariada ou esta-
tstica inferencial ou teste de hiptese e multivariada, bem como as foras
e fraquezas de cada mtodo. Sheth (1977a) prope que o pesquisador no
busque problemas que se adequem a uma ou outra tcnica estatstica, mas
que cada problema de pesquisa suscite o interesse por aprender e conhecer
novas tcnicas, o que leva a um constante aperfeioamento do pesquisador
e enriquece a anlise dos dados.
Por anlise univariada entende-se o clculo de medidas de tendncia
central como mdia, moda e mediana, e medidas de disperso, tais como
intervalos, varincia, desvio-padro, coeficiente de variao, assimetria e
curtose.
Seja em anlises univariada, bivariadas ou multivariadas, a normali-
dade dos dados representa fator crtico na escolha da tcnica, na anlise dos
dados e, consequentemente, na redao do relatrio de pesquisa que, por
uma interpretao errnea, pode levar a resultados no condizentes com o
que de fato foi coletado.
O pesquisador deve apresentar os testes estatsticos referentes nor-
malidade dos dados. Para amostras at 50 casos sugere-se o teste de Shapiro-
-Wilk, disponvel na maioria dos pacotes computacionais, e para amostras
acima de 50 sugere-se o teste de Komolgorov-Smirnov (Silva; Garcia; Farah,
2012). Em ambos os testes o que se busca testar a H0 (diz-se ag zero) ou
hiptese nula, de que os dados so aderentes distribuio normal.
-
Marcelo L. D. Gabriel
358 Ano 12 n. 28 out./dez. 2014
Dados aderentes distribuio normal so chamados de mtricos ou
paramtricos, enquanto os no aderentes distribuio normal so chamados
de no mtricos ou no paramtricos. Em sua grande maioria, os dados das
Cincias Sociais apresentam-se como no paramtricos.
Se os dados so aderentes distribuio normal, o pesquisador deve
utilizar testes paramtricos para testar as hipteses, tais como: o teste t e o
teste Z para uma amostra, o teste t de dois grupos ou o teste Z para duas
amostras independentes e o teste t em pares para duas amostras relaciona-
das. Inversamente, se os dados no so aderentes distribuio normal, o
pesquisador deve utilizar para teste de hipteses para uma amostra os testes
de qui-quadrado (X2), K-S (Komolgorov-Smirnov), repeties e binomial.
Para duas amostras independentes utilizar os testes de qui-quadrado (X2),
Mann-Whitney, mediana e K-S (Komolgorov-Smirnov) e para duas amostras
relacionadas usar o teste do sinais, de Wilcoxon, de McNemar e qui-quadrado
(X2) (Malhotra, 2001).
Alguns testes, como t de Student, anlise de varincia (Anova) ou o
coeficiente de correlao de Pearson, pressupem que as variveis sejam
mtricas, assim como o coeficiente de correlao de Spearman e os testes de
Wilcoxon, de Mann-Whitney, de Friedman e de Kruskal-Wallis so vlidos
apenas para variveis no mtricas.
extremamente recomendvel que o pesquisador que no tenha
familiaridade com os testes e com a interpretao dos resultados gerados
pelos pacotes computacionais estatsticos, procure usar alguma obra de re-
ferncia que permita a reflexo sobre a teoria implcita no teste ou anlise e
a leitura e interpretao dos resultados obtidos. Dentre as muitas vantagens
da utilizao dos atuais pacotes computacionais estatsticos est a de que
possvel alterar os parmetros e reavaliar os resultados em segundos, o que
fornece ao pesquisador inmeras possibilidades de anlise e teste dos dados,
com custo baixo e nenhum risco.
-
MTODOS QUANTITATIVOS EM CINCIAS SOCIAIS
359Desenvolvimento em Questo
importante que o pesquisador realize o teste de normalidade e
declare os resultados obtidos em seu relatrio de pesquisa. Isso fundamenta
as decises posteriores sobre os testes realizados e assegura que as escolhas
esto de acordo com a natureza dos dados.
Outro aspecto relevante diz respeito ao pacote computacional estats-
tico utilizado pelo pesquisador para a anlise dos dados. Embora no exista e,
alis, nem deva existir, unanimidade sobre este ou aquele pacote estatstico,
importante que o pesquisador indique claramente qual o pacote e qual a
verso utilizada, posto que as atualizaes dos pacotes tendem a incorporar
novos testes e aprimorar os existentes.
Em estudo comparativo sobre testes de normalidade de dados, Yap e
Sim (2011) analisaram dez pacotes computacionais estatsticos em relao a
dez diferentes testes de normalidade e no encontraram muitas similaridades
entre as opes disponveis, e os testes de Shapiro-WilK e Komolgorov-
-Smirnov foram encontrados em 80% dos pacotes analisados, o que reitera
a recomendao para o pesquisador indicar claramente o pacote utilizado e
a verso do pacote.
Conceitos-chave na redao do relatrio de pesquisa
A construo do relatrio de pesquisa pressupe alguns parmetros
e Campbell (2011) sugere aos autores que considerem utilizar a regra Intro-
duo, Mtodos, Resultados e Discusso (IMR&D), ou seja, a Introduo
na qual constem as informaes referentes justificativa da pesquisa, os
marcos tericos, o problema de pesquisa e as hipteses derivadas, seguida de
Mtodos, em que sejam explicitados pontos crticos como desenvolvimento
do instrumento, sujeitos da amostra e como foram amostrados, as anlises
e testes que sero feitos. No item Resultados so apresentadas as tabelas,
quadros e ilustraes que mais bem representem os clculos e outros ndices
calculados.
-
Marcelo L. D. Gabriel
360 Ano 12 n. 28 out./dez. 2014
Antes de tratar do item Discusso importante que o pesquisador
invista tempo e estudo na redao dos resultados, mesmo considerando que
durante as fases anteriores a escolha do mtodo tenha sido bem-executada.
Um aspecto que usual e recorrente em pesquisas de levantamento
ou Survey a existncia de dados perdidos ou faltantes (missing data) e muitos
pesquisadores falham ao relatar quantos foram os dados faltantes, quando
ocorreram e como foram administrados. No h problema algum em que
existam dados faltantes, e os pacotes computacionais estatsticos dispem
de diferentes formas de trat-los. A questo central a identificao dos
dados faltantes e a forma como foram abordados. Os manuais de referncia
mais comumente utilizados (Hair Jr. et al., 2005; Malhotra, 2001; Agresti;
Finlay, 2012) apresentam as diferentes solues para dados faltantes. Cabe
ao pesquisador tomar decises sobre os dados faltantes e inclu-las na redao
do relatrio de pesquisa.
Dois critrios fundamentais em delineamentos quantitativos de pes-
quisa so a Confiabilidade (ou Fidedignidade) e a Validade. A confiabilidade
diz respeito preciso e consistncia dos resultados do processo de mensu-
rao. O mtodo mais amplamente usado para medio de consistncia de
uma escala o clculo do alfa de Cronbach, e uma das razes que este o
nico ndice de consistncia que no necessita de duas administraes de
escala e pode ser determinado com muito menos esforo.
Ao revisar seu artigo de 1951, Cronbach (2004) destaca a quantida-
de de vezes que foi citado, mas alerta para o fato de que possivelmente o
pesquisador no tenha realmente lido o artigo, mas simplesmente o tenha
encontrado por leituras ou indicao de outros pesquisadores ou orienta-
dores que, tampouco, o tenham lido. No obstante leitura e compreenso
do artigo, o que se nota nos relatrios de pesquisa quantitativa publicados
uma generalizao sobre o uso do alfa de Cronbach como critrio de
consistncia interna dos dados e consequentemente de confiabilidade. A
pergunta mais importante no feita: Qual o critrio para aceitar ou rejeitar
a consistncia interna dos dados?
-
MTODOS QUANTITATIVOS EM CINCIAS SOCIAIS
361Desenvolvimento em Questo
Peterson (1994) identificou diferentes critrios para utilizao do
alfa de Cronbach a partir da meta-anlise de artigos publicados entre 1960
e 1992 e constitui uma excelente referncia para os pesquisadores avaliarem
os resultados obtidos. Mais recentemente, Peterson e Kim (2013) compa-
raram os resultados obtidos em pesquisas empricas que empregaram o alfa
de Cronbach e a confiabilidade composta (ou rho de Dillon-Goldstein)
que normalmente calculada em modelos de equaes estruturais (MEE)
e fornecem ao pesquisador mais subsdios para as tomadas de deciso em
relao aos critrios para assuno da confiabilidade.
Se em relao confiabilidade existem pontos divergentes e conver-
gentes, o mesmo tambm se aplica em relao validade. Cronbach e Meehl
(1955) destacam que a Associao Psicolgica Americana (APA) sugeriu em
1954 quatro categorias de validade: validade preditiva, validade concorrente,
validade de contedo e validade do construto. Pasquali (2007), ao propor
um retorno conceituao original, apresenta 32 categorias de validade que
foram desdobradas dos conceitos originais e que levam a um esquecimento
do conceito primordial sobre validade, que ontolgica em sua natureza.
J Urbina (2007) retoma o caminho criticado por Pasquali (2007) e
traz diferentes categorias de validade, como validade convergente, validade
de face, validade diferencial, validade discriminante e validade incremental.
Para DeVellis (2012), existem essencialmente trs tipos de validade: validade
contedo, validade relacionada ao critrio (ou validade preditiva) e validade
de construto, retomando o que foi originalmente proposto pela APA em 1954,
excetuando a validade concorrente do seu repertrio.
Novamente surge um ponto em que o pesquisador deve tomar
decises sobre qual ou quais os critrios de validade ir adotar e por que.
Diferentes mtodos e tcnicas podem propiciar formas de mensurao da
validade mais apropriadas para cada questo-problema e, como fica evidente,
no h uma uniformidade sobre qual ou quais critrios devam ser priorizados
em detrimento de outros. Sugere-se ao pesquisador que durante a elabo-
-
Marcelo L. D. Gabriel
362 Ano 12 n. 28 out./dez. 2014
rao do referencial terico identifique em trabalhos similares as razes e
motivaes pela escolha de cada critrio de validade para, assim, construir
seu prprio conjunto, suportado terica e empiricamente.
Outro aspecto, muitas vezes negligenciado pelos pesquisadores, diz
respeito aos conceitos fundamentais da Estatstica que, diferentemente da
Matemtica, probabilstica e no determinstica. Trata-se fundamental-
mente de incorrer no Erro Tipo I ou no Erro Tipo II. De forma bastante
resumida, o Erro Tipo I, ou erro alfa (), ocorre quando os resultados amos-
trais conduzem rejeio de uma hiptese nula que , de fato, verdadeira
e o Erro Tipo II, ou erro beta (), ocorre quando os resultados amostrais
conduzem no rejeio de uma hiptese nula que, de fato, falsa.
Quando estabelecemos uma relao entre variveis e propomos uma
hiptese, todo o processo subjacente ao mtodo quantitativo visa a testagem
da hiptese. A insistncia em aceitar ou rejeitar uma hiptese quando esta
falsa leva a um comprometimento dos demais resultados e, consequente-
mente, do trabalho de pesquisa como um todo.
Outro aspecto a ser considerado pelo pesquisador a especificao
dos nveis de erro estatstico aceitvel, sendo o mais comum definir o nvel
do Erro Tipo I ou alfa, que ocasiona a exibio de significncia estatstica,
quando ela no est presente. Assim, ao estabelecer um nvel alfa, o pesqui-
sador est estabelecendo os limites permitidos para o erro (Malhotra, 2001;
Hair Jr. et al., 2005; Agresti; Finlay, 2012; Devellis, 2012).
Ainda interessante para que o pesquisador inclua no relatrio de
pesquisa o poder de um teste ou a probabilidade (1-) de rejeitar a hip-
tese nula corretamente, quando ela deve ser rejeitada. Para Hair Jr. et al.
(2005), embora a especificao do valor de alfa estabelea a significncia
estatstica aceitvel, o nvel de poder que determina o sucesso de encontrar
as diferenas. Malhotra (2001) alerta para o fato de que valores extrema-
mente baixos de alfa (ex.: p
-
MTODOS QUANTITATIVOS EM CINCIAS SOCIAIS
363Desenvolvimento em Questo
amostra. Existem pacotes computacionais especficos para clculo do poder
de um teste e tambm do tamanho do efeito (do ingls effect size), uma
vez que o poder de um teste determinado pelo tamanho do efeito, pelo
valor de alfa e pelo tamanho da amostra, conforme exemplificado por Hair
Jr. et al. (2005).
Em estudo realizado com artigos publicados nos peridicos Interna-
tional Business Review (IBR) e Journal of World Business (JWB) entre 2003
e 2008 e utilizando o pacote estatstico G*Power3, Zhan (2012) identificou
que poucos estudos analisados atendiam s recomendaes sobre tamanho
do efeito, valor de alfa e tamanho da amostra, e em 463 artigos analisados
apenas um destacou a escolha da amostra em razo do poder desejado na
anlise.
Outro aspecto que merece a ateno do pesquisador diz respeito
ao critrio de significncia estatstica. Para Hubbard e Lindsay (2013), a
corriqueira utilizao de 5% (p
-
Marcelo L. D. Gabriel
364 Ano 12 n. 28 out./dez. 2014
teste de hipteses que bivariada, buscam salientar a estrutura das relaes
simultneas entre trs ou mais variveis e se distanciam dos nveis (mdias)
e distribuies (varincia) de um fenmeno, concentrando-se no grau de
relao (correlaes ou covarincias) dentro deste fenmeno (Sheth, 1977b).
Dentre as tcnicas multivariadas destacam-se entre as obras de refe-
rncia: a anlise de componentes principais, a anlise fatorial exploratria,
a regresso mltipla, a anlise discriminante mltipla, a anlise conjunta, a
correlao cannica, a anlise de agrupamentos, o escalonamento multidi-
mensional, a anlise de correspondncia, os modelos lineares de probabili-
dade, a anlise fatorial confirmatria e a modelagem de equaes estruturais.
(Hair Jr. et al., 2005; Malhotra, 2001; Sheth, 1977b).
Para a escolha de uma ou outra tcnica multivariada, o pesquisador
deve primeiramente avaliar que o tipo de relao existe entre as variveis.
Se a relao de dependncia, quantas variveis so dependentes e em
quantas relaes, e ainda se os dados so mtricos ou no mtricos. Nova-
mente o pesquisador deve deixar que as questes-problema direcionem as
abordagens de pesquisa e os procedimentos de anlise de dados, e no o
contrrio (Rennie, 1998).
O livro editado por Hancock e Mueller (2010) traz valiosos conselhos
ao pesquisador que deseja publicar os resultados de pesquisa com abordagem
quantitativa, principalmente ao explicitar dentro de cada tcnica multivariada
os aspectos fundamentais que devem estar presentes no texto e a ordem
em que devem aparecer, obedecendo idealmente lgica do IMR&D, ou
seja, qual aspecto da pesquisa deve ser contemplado na Introduo, nos
Mtodos, nos Resultados e na Discusso.
-
MTODOS QUANTITATIVOS EM CINCIAS SOCIAIS
365Desenvolvimento em Questo
Concluses e sugesto de check-list para elaborao do relatrio de pesquisa
Mesmo com a popularizao e disponibilidade dos pacotes computa-
cionais estatsticos e da traduo para a lngua portuguesa da grande maioria
das obras de referncias sobre mtodos e tcnicas de pesquisa, principal-
mente as de origem norte-americana, com maior nfase em abordagens
quantitativas, ainda se nota na produo brasileira alguns relatos de pesquisa
com o uso indevido de tcnicas ou ainda a comprovao de hipteses sem
o devido respaldo estatstico.
Alguns pesquisadores, ao dominar um mtodo ou tcnica, a utiliza
de forma indiscriminada como a panaceia universal, em detrimento de um
aprofundamento terico e metodolgico para o conhecer e apropriar-se de
outras possibilidades de tratamento e anlise dos dados.
Assim como a disponibilidade e a facilidade de recursos (pacotes
computacionais, literatura) pode levar a usos no apropriados das tcnicas
e mtodos, por outro lado permite ao pesquisador a liberdade de realizar a
essncia do seu trabalho: pesquisar, testar, analisar, avaliar, num processo que
h pouco mais de 30 ou 40 anos exigiria a alocao do computador central da
universidade para o processamento dos dados e uma quantidade de horas
investida em programao. Os pesquisadores devem utilizar o potencial
ao mximo, fazendo cincia, ampliando as fronteiras do conhecimento em
seu campo e as discusses intra e extramuros, dialogando constantemente
com a comunidade local e internacional, sem esquecer do rigor cientfico e
acadmico e da criatividade que impulsiona a produo intelectual.
O Quadro 1 apresenta uma proposta de check list para o pesquisador na
redao do relatrio de pesquisa com abordagem quantitativa, considerando
os pontos principais que devem ser realados ou explicitados no texto. No se
espera que a proposta seja definitiva ou que contemple os aspectos especfi-
cos de cada tcnica adotada, principalmente as multivariadas, mas que sirva
como base mnima para a construo e avaliao de relatrios de pesquisa.
-
Marcelo L. D. Gabriel
366 Ano 12 n. 28 out./dez. 2014
Quadro 1 Roteiro para elaborao do relatrio
de pesquisa de abordagem quantitativa
Item O que verificarProblema de
pesquisa
Est em forma de pergunta?
Surgiu a partir da reviso da literatura?
Permite o estabelecimento de relao ou relaes entre as variveis?Variveis Esto identificadas?
possvel atribuir uma relao de causalidade entre elas?
Existe dependncia ou interdependncia entre as variveis?
Podem ser operacionalizadas?
A relao entre elas permite o estabelecimento de hipteses?
Hipteses
So frutos da reviso da literatura e do problema de pesquisa?
So passveis de teste?Tipo da
pesquisa
experimental? Qual?
no experimental? Qual?Escalas Qual o tipo? Como foi construda?
Como foi validada?Populao e
amostra
A populao est caracterizada? Como foi amostrada?
A amostragem foi probabilstica ou no probabilstica? Como foi calculada
a amostra?Plano de coleta
de dados
Como os dados foram coletados? Quando foram coletados?
Anlise dos
dados I
Qual o pacote computacional estatstico utilizado e qual a verso usada?
Como os dados foram analisados?
Os dados eram aderentes curva normal?
Que teste ou testes foram realizados?
Como os dados faltantes foram tratados?
Foram realizados testes relativos ao tamanho do efeito, valor de alfa e
tamanho da amostra?
Como foi feita e apresentada a estatstica descritiva?Anlise dos
dados II
Que testes foram realizados?
Anlise bivariada ou multivariada? Por qu?
Quais os valores de referncia (exemplo: significncia estatstica, alfa de
Cronbach, etc.) e por que foram utilizados?Resultados As tabelas, quadros, figuras e/ou ilustraes esto devidamente
legendadas?
H uma breve explicao dos resultados aps a apresentao?
Os resultados apresentados esto coerentes com as tcnicas e mtodos
utilizados?
-
MTODOS QUANTITATIVOS EM CINCIAS SOCIAIS
367Desenvolvimento em Questo
Discusso As hipteses de pesquisa foram todas testadas?
Os resultados obtidos permitem confirmar ou rejeitar as hipteses?
H relao entre a literatura e os resultados encontrados?
H limitaes no estudo? Quais?
H sugestes para estudos futuros? Quais?
Fonte: Elaborado pelo autor.
Referncias
AGRESTI, A.; FINLAY, B. Mtodos estatsticos para as cincias sociais. 4. ed. Porto Alegre: Penso, 2012.
ANASTASI, A. Testes psicolgicos. 2. ed. So Paulo: EPU, 1977.
BABBIE, E. Mtodos de pesquisa de survey. 2 reimp. Belo Horizonte: Ed. UFMG, 2003.
BEDEIAN, A. More than Meets the Eye: the descriptive statistics and correla-tion matrices reported in management research. Academy of Management Learning & Education, 2013.
CAMPBELL, Malcolm. Editorial: Detailed guidelines for reporting quantitative research in Health & Social Care in the Community. Health & Social Care in the Community, v. 19, n. 1, p. 1-2, 2011.
CRONBACH, L. J. Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, v. 16, n. 3, p. 297-334, sep. 1951.
______. My current thoughts on coefficient alpha and sucessor procedures. Educa-tional and Psychological Measurement, v. 64, n. 3, p. 391-418, jun. 2004.
CRONBACH, L. J.; MEEHL, P. E. Construct validity in psychological tests. Psy-chological bulletin, v. 52, n. 4, p. 281-302, 1955.
DEVELLIS, R. F. Scale development: theory and applications. 3. ed. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications, 2012.
FAKIS, A. et al. Quantitative analysis of qualitative information from interviews: a systematic literature review. Journal of Mixed Methods Research, v. 8, n. 2, p. 139-161, 2014.
HAIR JR., J. F. et al. Anlise multivariada de dados. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2005.
-
Marcelo L. D. Gabriel
368 Ano 12 n. 28 out./dez. 2014
HANCOCK, G. R.; MUELLER, R. O. (Ed.). The reviewers guide to quantitative methods in the social sciences. New York: Routledge, 2010.
HUBBARD, R.; LINDSAY, R. M. From significant difference to significant same-ness: proposing a paradigm shift in business research. Journal of Business Research, v. 66, n. 9, p. 1.377-1.388, 2013.
JOHNSON, R. B.; ONWUEGBUZIE, A. J. Mixed methods research: a research paradigm whose time has come. Educational Researcher, v. 33, n. 7, p. 14-26, 2004.
KUHN, T. S. A estrutura das revolues cientficas. 7. ed. So Paulo: Perspectiva, 2000.
LIKERT, R. A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, v. 140, p. 5-55, 1932.
MALHOTRA, N. K. Pesquisa de marketing: uma orientao aplicada. 3. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.
MCMILLAN, J. H.; SCHUMACHER, S. Investigacin educativa. 5. ed. Madrid: Pearson Educacin, 2005.
MESIROV, J. P. Accessible reproducible research. Science, v. 327, n. 5.964, p. 415-416, 2010.
NUNNALLY, J. Psychometric theory. New York: McGraw-Hill Book Company, 1978.
OPPENHEIM, A. N. Questionnaire design and attitude measurement. New York: Basic Books, 1966.
______. Questionnaire design, interviewing and attitude measurement. London: Conti-nuum, 1992.
PASQUALI, L. et al. Instrumentao psicolgica: fundamentos e prticas. Porto Alegre: Artmed, 2010.
______. Validade dos testes psicolgicos: ser possvel reencontrar o caminho. Psi-cologia: Teoria e Pesquisa, v. 23, n. especial, p. 99-107, 2007.
______. Psicometria: teoria dos testes na Psicologia e na Educao. Petrpolis, RJ: Vozes, 2003.
PETERSON, R. A. A meta-analysis of Cronbachs coefficient alpha. Journal of consumer research, p. 381-391, 1994.
PETERSON, R. A.; KIM, Y. On the relationship between coefficient alpha and composite reliability. Journal of Applied Psychology, v. 98, n. 1, p. 194, 2013.
-
MTODOS QUANTITATIVOS EM CINCIAS SOCIAIS
369Desenvolvimento em Questo
POPPER, K. R. Os dois problemas fundamentais da teoria do conhecimento. So Paulo: Editora Unesp, 2013.
RENNIE, L. J. Guest editorial: improving the interpretation and reporting of quan-titative research. Journal of Research in Science Teaching, v. 35, n. 3, p. 237-248, 1998.
ROSENBERG, M. A lgica da anlise do levantamento de dados. So Paulo: Cultrix; Edusp, 1976.
SAMPIERI, R. H.; COLLADO, C. F.; LUCIO, M. P. B. Metodologia de pesquisa. 5. ed. Porto Alegre: Penso, 2013.
SHETH, J. N. The multivariate revolution in marketing research. The Journal of Marketing, v. 35, p. 13-19, jan. 1971.
______. Seven commandments for users of multivariate methods. In: SHETH, J. N. (Ed.). Multivariate methods for market and survey research. Chicago, IL: American Marketing Association, 1977a.
______. What is multivariate analysis? In: SHETH, J. N. (Ed.). Multivariate methods for market and survey research. Chicago, IL: American Marketing Association, 1977b.
SILVA, D.; GARCIA, M. N.; FARAH, O. E. Mtodos quantitativos na pesquisa de marketing. In: PIZZINATTO, N. K.; FARAH, O. E. (Org.). Pesquisa pura e aplicada em marketing. So Paulo: Atlas, 2012.
THURSTONE, L. L. Attitudes can be measured. American Journal of Sociology, v. 33, n. 4, p. 529-554, jan. 1928.
URBINA, S. Fundamentos da testagem psicolgica. Porto Alegre: Artmed, 2007.
WARWICK, K. M. Computerized multivariate methods. In: SHETH, J. N. (Ed.). Multivariate methods for market and survey research. Chicago, IL: American Marketing Association, 1977.
YAP, B. W.; SIM, C. H. Comparisons of various types of normality tests. Journal of Statistical Computation and Simulation, v. 81, n. 12, p. 2.141-2.155, 2011.
ZHAN, G. Statistical power in international business research: study levels and data types. International Business Review, v. 22, n. 4, p. 678-686, aug. 2012.
Recebido em: 27/10/2013
Aceito em: 14/4/2014