INTRODUOANLISEDEDADOS-MENDELEYEIRAMUTEQ

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<p>See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/331284686</p><p>INTRODUÇÃO À ANÁLISE DE DADOS - MENDELEY E IRAMUTEQ</p><p>Book · February 2018</p><p>CITATIONS</p><p>0</p><p>READS</p><p>2,070</p><p>1 author:</p><p>Margarida Pocinho</p><p>Escola Superior de Tecnologia da Saúde de Coimbra / Instituto Politécnico de Coimbra</p><p>105 PUBLICATIONS   229 CITATIONS</p><p>SEE PROFILE</p><p>All content following this page was uploaded by Margarida Pocinho on 22 February 2019.</p><p>The user has requested enhancement of the downloaded file.</p><p>https://www.researchgate.net/publication/331284686_INTRODUCAO_A_ANALISE_DE_DADOS_-_MENDELEY_E_IRAMUTEQ?enrichId=rgreq-5b0455c16945bc621aa50f1dd5b38f8d-XXX&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzMzMTI4NDY4NjtBUzo3MjkxMzM1NTAxNDk2MzNAMTU1MDg1MDM5MzIyMg%3D%3D&el=1_x_2&_esc=publicationCoverPdf</p><p>https://www.researchgate.net/publication/331284686_INTRODUCAO_A_ANALISE_DE_DADOS_-_MENDELEY_E_IRAMUTEQ?enrichId=rgreq-5b0455c16945bc621aa50f1dd5b38f8d-XXX&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzMzMTI4NDY4NjtBUzo3MjkxMzM1NTAxNDk2MzNAMTU1MDg1MDM5MzIyMg%3D%3D&el=1_x_3&_esc=publicationCoverPdf</p><p>https://www.researchgate.net/?enrichId=rgreq-5b0455c16945bc621aa50f1dd5b38f8d-XXX&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzMzMTI4NDY4NjtBUzo3MjkxMzM1NTAxNDk2MzNAMTU1MDg1MDM5MzIyMg%3D%3D&el=1_x_1&_esc=publicationCoverPdf</p><p>https://www.researchgate.net/profile/Margarida-Pocinho?enrichId=rgreq-5b0455c16945bc621aa50f1dd5b38f8d-XXX&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzMzMTI4NDY4NjtBUzo3MjkxMzM1NTAxNDk2MzNAMTU1MDg1MDM5MzIyMg%3D%3D&el=1_x_4&_esc=publicationCoverPdf</p><p>https://www.researchgate.net/profile/Margarida-Pocinho?enrichId=rgreq-5b0455c16945bc621aa50f1dd5b38f8d-XXX&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzMzMTI4NDY4NjtBUzo3MjkxMzM1NTAxNDk2MzNAMTU1MDg1MDM5MzIyMg%3D%3D&el=1_x_5&_esc=publicationCoverPdf</p><p>https://www.researchgate.net/institution/Escola-Superior-de-Tecnologia-da-Saude-de-Coimbra-Instituto-Politecnico-de-Coimbra?enrichId=rgreq-5b0455c16945bc621aa50f1dd5b38f8d-XXX&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzMzMTI4NDY4NjtBUzo3MjkxMzM1NTAxNDk2MzNAMTU1MDg1MDM5MzIyMg%3D%3D&el=1_x_6&_esc=publicationCoverPdf</p><p>https://www.researchgate.net/profile/Margarida-Pocinho?enrichId=rgreq-5b0455c16945bc621aa50f1dd5b38f8d-XXX&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzMzMTI4NDY4NjtBUzo3MjkxMzM1NTAxNDk2MzNAMTU1MDg1MDM5MzIyMg%3D%3D&el=1_x_7&_esc=publicationCoverPdf</p><p>https://www.researchgate.net/profile/Margarida-Pocinho?enrichId=rgreq-5b0455c16945bc621aa50f1dd5b38f8d-XXX&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzMzMTI4NDY4NjtBUzo3MjkxMzM1NTAxNDk2MzNAMTU1MDg1MDM5MzIyMg%3D%3D&el=1_x_10&_esc=publicationCoverPdf</p><p>Margarida Pocinho Página i</p><p>Coimbra, 2018</p><p>INTRODUÇÃO À ANÁLISE DE DADOS:</p><p>MENDELEY & IRAMUTEQ</p><p>VOLUME I</p><p>Margarida Pocinho Página ii</p><p>Índice</p><p>Etapas de uma Investigação ..............................................................................................5</p><p>Primeira Etapa: Pergunta de Partida ou Problema de investigação .................................................... 6</p><p>Segunda Etapa: a exploração ............................................................................................................... 6</p><p>Terceira Etapa: A Problemática............................................................................................................ 8</p><p>Quarta Etapa: A Construção Do Modelo De Análise ............................................................................ 9</p><p>Quinta Etapa: A Observação .............................................................................................................. 12</p><p>Sexta etapa: A análise das informações ............................................................................................. 16</p><p>Sétima Etapa: Discussão e Conclusão ................................................................................................ 26</p><p>Anexo 1 ............................................................................................................................ 29</p><p>Anexo 2 ............................................................................................................................ 32</p><p>IRaMuTeQ passo-a-passo ................................................................................................ 32</p><p>1. Instale o software “R” .............................................................................................. 33</p><p>Análises do Iramuteq ...................................................................................................... 38</p><p>Tipos de análises possíveis com o IRAMUTEQ .................................................................. 40</p><p>Análises sobre corpus textuais: .......................................................................................................... 40</p><p>Análises sobre tabelas indivíduos / palavras: .................................................................................... 40</p><p>ANÁLISES SOBRE CORPUS TEXTUAIS .................................................................................................. 40</p><p>COMO ANALISAR DADOS TEXTUAIS NO IRAMUTEQ ......................................................... 44</p><p>Margarida Pocinho Página iii</p><p>Índice de figuras</p><p>Figura 1: etapas de uma investigação ............................................................................... 5</p><p>file:///C:/Users/Guida/Desktop/meps%202019/Margarida%20Pocinho%20mip.docx%23_Toc535596275</p><p>Margarida Pocinho Página iv</p><p>Uma análise fiável de dados é essencial para qualquer organização, já que só assim os</p><p>decisores podem tomar decisões fundamentadas. Mas analisar os dados não é o único</p><p>passo num processo analítico – para melhor suportar qualquer decisão temos que estar</p><p>aptos a planear o projeto; a recolher os dados; a aceder‐lhes e geri‐los facilmente; a</p><p>analisar os dados e, finalmente, a partilhar os resultados obtidos. O processo analítico</p><p>compõe‐se por cada uma destas etapas. Para executar uma análise completa, qualquer</p><p>analista necessita de um conjunto de ferramentas integradas e que lhes facilitem</p><p>o trabalho . É disso que trata este primeiro volume.</p><p>Margarida Pocinho Página 5</p><p>• Pergunta de partida</p><p>• Formulação de um problema</p><p>1.ª etapa</p><p>• Exploração</p><p>• Literatura cientifica</p><p>• Métodos de recolha da informação</p><p>2.ª etapa</p><p>• Problemática</p><p>3.ª etapa</p><p>• Modelo de análise</p><p>4.ª etapa</p><p>• Observação</p><p>5.ª etapa</p><p>• Análise das informações</p><p>• analise dos dados</p><p>6.ª etapa</p><p>• Discussão</p><p>• Conclusão</p><p>7.ª etapa</p><p>ETAPAS DE UMA INVESTIGAÇÃO</p><p>FIGURA 1: ETAPAS DE UMA INVESTIGAÇÃO</p><p>Margarida Pocinho Página 6</p><p>PRIMEIRA ETAPA: PERGUNTA DE PARTIDA OU PROBLEMA DE INVESTIGAÇÃO</p><p>A melhor forma de começar um trabalho de investigação em ciências da vida, consiste</p><p>em esforçar-se por enunciar o projecto sob a forma de uma pergunta de partida. Com</p><p>esta pergunta, o investigador tenta exprimir o mais exactamente possível aquilo que</p><p>procura saber, elucidar, compreender melhor. A pergunta de partida servirá de</p><p>primeiro fio condutor da investigação.</p><p>Para desempenhar correctamente a sua função, a pergunta de partida deve apresentar</p><p>qualidades de clareza, de exequibilidade e de pertinência:</p><p>As qualidades de clareza são: Ser precisa; Ser concisa e unívoca.</p><p>As qualidades de exequibilidade são: Ser realista; ser mensurável</p><p>As qualidades de pertinência são: Ser uma verdadeira pergunta; Abordar o</p><p>estudo do que existe, basear o estudo da mudança no funcionamento; Ter uma</p><p>intenção de compreensão dos fenómenos estudados.</p><p>A formulação do problema consiste em dizer, de maneira clara e compreensível, qual a</p><p>dificuldade que se procura resolver, limitando o seu campo e apresentando suas</p><p>características. A formulação deve ser enunciada a respeito de um problema</p><p>específico, limitado e bem caracterizado. Problemas genéricos acarretam dificuldades</p><p>grandes para a investigação. Para a formulação de qualquer problema científico, é</p><p>preciso considerar:</p><p>3- Corrigir e revisar todo o arquivo, para que os erros de digitação ou</p><p>outros não sejam tratados como palavras diferentes.</p><p>4- A pontuação deve ser observada, no entanto sugere-se não deixar</p><p>parágrafos (devido à dificuldade entre nós no uso correto dos</p><p>mesmos).</p><p>5- No caso de entrevistas ou questionários, as perguntas e o material</p><p>verbal produzido pelo pesquisador (intervenções e anotações) devem</p><p>ser suprimidos para não entrar na análise.</p><p>6- Não justifique o texto, não use negrito, nem itálico ou outro recurso</p><p>semelhante.</p><p>Margarida Pocinho Página 46</p><p>7- É desejável certa uniformidade em relação às siglas, ou as usa sempre</p><p>ou coloque tudo por extenso unido por traço underline. Por exemplo:</p><p>ou oms ou organização_mundial _de_saúde.</p><p>8- As palavras compostas hifenizadas quando digitadas com hífen são</p><p>entendidas como duas palavras (o hífen vira espaço em branco). Caso</p><p>necessite-se analisar palavras compostas hifenizadas ou não, una-as</p><p>com um traço underline. Ex: "alto-mar" fica "alto_mar"; “terça-feira”</p><p>fica “terça_feira”; e “bate-papo” fica “bate_papo”.</p><p>9- Todos os verbos que utilizem pronomes devem estar na forma de</p><p>próclise, pois o dicionário não prevê as flexões verbo-pronominais. Ex:</p><p>No lugar de “tornei-me”, a escrita deve ser: “me tornei”.</p><p>10- Números devem ser mantidos em sua forma algarísmica. Ex: usar</p><p>“2013”, no lugar de “dois mil e treze”; “70” no lugar de “setenta”.</p><p>11- 11- Não usar em nenhuma parte do arquivo dos textos os seguintes</p><p>caracteres: aspas ("), apóstrofo ('), hífen (-), cifrão ($), percentagem</p><p>(%) e nem asterisco (*). Este último é usado somente nas linhas que</p><p>antecedem cada texto (linhas de comando).</p><p>12- O arquivo com o corpus preparado no processador de texto deve ser</p><p>salvo em uma nova pasta criada no desktop, somente para a análise,</p><p>com um nome curto, como texto codificado (nome_do_arquivo.txt).</p><p>Exemplo de extrato de um corpus **** *n_014 *sex_1 *posic_1 *cur_2</p><p>Achei interessante o trabalho dele, pois muitas pessoas geralmente não estão</p><p>satisfeitas com o corpo e acabam esquecendo a sensualidade, achando que ninguém</p><p>lhe acha atraentes. Essas meninas deram seu melhor dentro das limitações delas e</p><p>ficou ótimo! Amei. Parabéns ao artista e as modelos.</p><p>**** *n_016 *sex_1 *posic_1 *cur_2</p><p>Ainda bem que há pessoas que nadam contra a maré da nossa cultura de massas e nos</p><p>proporciona uma visão mais abrangente do espaço e das pessoas que habitam ao</p><p>nosso redor. Uma bela iniciativa do fotógrafo e uma linda lição de autoestima das</p><p>modelos.</p><p>CONTINUA /.../</p><p>Margarida Pocinho Página 47</p><p>Outro exemplo</p><p>**** *RS_canc_cmama</p><p>morte, recontrução, pena, sofrimento, cabelo, esperança, dor, mama, sofrimento,</p><p>homem, cura, quimioterapia, pessoa, mama, careca, hospital, dor, soro, dor, implante,</p><p>quimioterapia, tristeza, radioterapia, dor, avô, medo, sofrimento, coragem, angústia,</p><p>luta, desespero, identidade, solidão, feminidade, injustiça, soutiens, tabaco, corpo sem</p><p>mamas, morte, pús, hospital, insegurança, sofrimento, auto-estima, quimioterapia,</p><p>tratamentos, luta, recontrução mamária, careca, mama, pele, caroço, coração, mulher,</p><p>mama, gaglio sentinela, quimioterapia, tatuagem, radioterapia, reconstrução, morte</p><p>**** *RS_canc</p><p>morte, pena, cabelo, dor, sofrimento, cura, pessoa, careca, dor, dor, quimioterapia,</p><p>radioterapia, avô, sofrimento, angústia, desespero, solidão, injustiça, tabaco, morte,</p><p>hospital, sofrimento, quimioterapia, luta, careca, pele, coração, mama, quimioterapia,</p><p>radioterapia, morte, desespero, quimioterapia, morte, doença, hospital, familia,</p><p>sofrimento, emoção, dor, saudade, força, doença, maligno, mortal, respeito, medo,</p><p>força, mama, intestinos, colo do útero, sofrimento, quimioterapia, dor, morte,</p><p>sofrimento, tristeza, sofrimento, dor, tratamento, morte, sofrimento, infelicidade</p><p>**** *RS_cmama</p><p>recontrução, sofrimento, esperança, mama, homem, quimioterapia, mama, hospital,</p><p>soro, implante, tristeza, dor, medo, coragem, luta, identidade, feminidade, soutiens,</p><p>corpo sem mamas, pús, insegurança, auto-estima, tratamentos, recontrução mamária,</p><p>mama, caroço, mulher, gaglio sentinela, tatuagem, reconstrução, morte, desespero,</p><p>quimioterapia, peito, medo, mulher, familia, sofrimento, emoção, mãe, mulher,</p><p>guerreira, mulher, maratona, mastectomia, esperança, fé, lutar, queda de cabelo,</p><p>quimioterapia, radioterapia, mamilos, mulheres, rastreio, doença, incurável, doença,</p><p>Copiar o texto que foi colocado o word e colar no bloco de notas (pois na hora de</p><p>salval ele permite guardar em documento txt e codificação UTF8 com o nome</p><p>corpus_nome e fechar</p><p>Abrir Iramuteq/arquivo/abrir um corpus textual/ corpus_nome</p><p>Margarida Pocinho Página 48</p><p>Margarida Pocinho Página 49</p><p>Dar ok e esperar pacientemente</p><p>Depois aparece</p><p>Se o texto for pequeno dimuir os segmentos de texto</p><p>Margarida Pocinho Página 50</p><p>Ative as 4 e deixe as outras como suplementares</p><p>OBS: Após preparar o corpus, recomenda-se que se leia o mesmo atentamente,</p><p>especialmente no que se refere às linhas de comando. O IRAMUTEQ não possui</p><p>ferramenta para verificação e correção do corpus. Essa verificação precisa ser realizada</p><p>pelo pesquisador antes de lançar o procedimento de análise dos dados.</p><p>View publication stats</p><p>https://www.researchgate.net/publication/331284686</p><p>o registo de dados, o enquadramento teórico, as premissas e as</p><p>incógnitas (Figueiredo & Pocinho).</p><p>SEGUNDA ETAPA: A EXPLORAÇÃO</p><p>Cumprida a 1.ª etapa é chegado o momento das leituras</p><p>A leitura da literatura crítica deve ser acompanhada de imediato pela redação de</p><p>notas(Quivy & Campenhoudt, 1992). Do trabalho realizado nas bibliotecas (clássicas e</p><p>eletrónicas), resulta uma massa de informação armazenada pelo investigador, em</p><p>formato de papel e ficheiros informáticos.</p><p>Margarida Pocinho Página 7</p><p>A pesquisa das fontes primárias (autores do estudo original) deve ser realizada quando</p><p>o trabalho de consulta da literatura crítica já vai num estado muito avançado, porque:</p><p>a) Parte importante das fontes primárias pode ser identificada a partir da</p><p>literatura crítica. O trabalho de heurística sobre as fontes primárias, impressas e</p><p>manuscritas, deve assentar num conhecimento tanto quanto possível exacto das que</p><p>já foram anteriormente estudadas.</p><p>b) Iniciar cedo demais a pesquisa das fontes primárias pode ocasionar a</p><p>repetição inútil de trabalho feito por outros (esforço desnecessário para localizar</p><p>fontes já estudadas ou, pelo menos, conhecida; transcrição de manuscritos já</p><p>publicados). Da mesma forma, também se deve começar pela consulta das publicações</p><p>eletrónicas e só depois as impressas e manuscritas.</p><p>Assim este processo implica:</p><p>Identificar as fontes de informação relevantes para o tema</p><p>Inventariar os documentos pertinentes, anotando as referências e as</p><p>características</p><p>o Comece pela sua pergunta de partida;</p><p>o Identifique em conformidade os temas de leitura que lhe parecem mais</p><p>relacionados com a pergunta de partida;</p><p>o Faça o registo preliminar desses temas;</p><p>Recolher diferentes perspectivas</p><p>Ler e tirar notas</p><p>Confrontar documentos, ideias e pontos de vista</p><p>Trocar ideias com diferentes interlocutores</p><p>o Consulte algumas pessoas informadas;</p><p>o Proceda à pesquisa de documentos, valendo-se das técnicas de</p><p>pesquisa bibliográfica disponíveis nas bibliotecas (clássicas e</p><p>eletrónicas).</p><p>Margarida Pocinho Página 8</p><p>TERCEIRA ETAPA: A PROBLEMÁTICA</p><p>A problemática é a abordagem ou a perspectiva teórica que se decide adoptar para</p><p>tratar o problema colocado pela pergunta de partida.</p><p>É uma maneira de interrogar os fenómenos estudados.</p><p>Construir a sua problemática é atribuir uma resposta à pergunta acerca de como</p><p>abordar o fenómeno em estudo(Quivy & Campenhoudt, 1992).</p><p>Conceber uma problemática pode fazer-se em dois momentos:</p><p>1. Num primeiro momento faz-se o balanço das problemáticas possíveis,</p><p>elucidam-se e comparam-se as suas características. Para esse efeito, parte-</p><p>se dos resultados do trabalho exploratório. Com a ajuda de pontos de</p><p>referência (esquemas de inteligibilidade, modos de explicação) fornecidos</p><p>pelas aulas teóricas ou por obras de referência, tenta-se esclarecer as</p><p>perspetivas teóricas que subentendem as abordagens encontradas e podem</p><p>descobrir-se outras;</p><p>2. Num segundo momento escolhe-se e explicita-se a sua própria problemática</p><p>com conhecimento de causa. Escolher é adoptar um quadro teórico que</p><p>convenha ao problema e sobre o qual se tenha um domínio suficiente. Para</p><p>explicar a sua problemática redefine-se da melhor forma possível o objeto</p><p>da investigação, precisando o ângulo sob o qual se decide abordá-la e</p><p>reformulando, se necessário, a pergunta de partida, de modo que ela se</p><p>torne a pergunta central da investigação. Paralelamente, expõe-se a</p><p>orientação teórica escolhida, o referencial teórico, reorganizando-o em</p><p>função do objeto de investigação, de forma a obter um «sistema conceptual</p><p>organizado» apropriado ao que se investiga.</p><p>O referencial teórico é a base que sustenta qualquer pesquisa científica. Antes de</p><p>avançar, é necessário conhecer o que já foi desenvolvido por outros pesquisadores.</p><p>Assim, o estudo da literatura, contribui em muitos sentidos: definição dos objetivos do</p><p>trabalho, construções teóricas, planeamento da pesquisa, comparações e validação.</p><p>Após a definição do assunto a pesquisar elabore o referencial teórico, segundo o</p><p>método REVISÃO (Reunir; Estruturar; Verificar; Identificar; Selecionar; Apresentar e Otimizar):</p><p>Margarida Pocinho Página 9</p><p>1. Reúnir a bibliografia. Comece com pelo menos 25 referências para ter</p><p>uma visão panorâmica sobre o assunto.</p><p>2. Estruturar o trabalho, observando com atenção as referências e</p><p>identificando a estrutura hierárquica do assunto que pesquisa, nas</p><p>obras que consulta. A estrutura hierárquica vai do assunto mais geral ao</p><p>mais específico.</p><p>3. Verificar a cientificidade da bibliografia reunida, leia com atenção e liste</p><p>as ideias principais.</p><p>4. Identificar as ideias principais a serem aproveitadas no trabalho. Não se</p><p>esqueça de indicar as fontes de cada ideia. Para o efeito atribua um</p><p>rótulo a todas as ideias para facilitar sua referência futura</p><p>5. Selecionar e seccionar as ideia e organizá-las por assunto (normalmente</p><p>entre 3 a 4 secções e 3 ou 4 subseções para cada secção).</p><p>6. Apresentar o referencial teórico seguindo a sequência hierárquica</p><p>predefinida. As ideias abordadas por diversos autores são as mais</p><p>consistentes e por isso preferenciais.</p><p>7. Otimize o referencial teórico sintetizando as principais ideias discutidas</p><p>no seu texto e apontando para as questões de pesquisa em aberto na</p><p>literatura.</p><p>QUARTA ETAPA: A CONSTRUÇÃO DO MODELO DE ANÁLISE</p><p>O modelo de análise é o prolongamento natural da problemática.</p><p>Articula de forma operacional as teorias que serão finalmente retidas para orientar o</p><p>trabalho de observação e da análise composto por conceitos e hipóteses.</p><p>O modelo de análise consiste na construção de hipóteses. Estas apresentam-se sob a</p><p>forma de proposições de resposta às perguntas postas pelo investigador e constituem</p><p>respostas provisórias e relativamente sumárias que guiarão o trabalho de recolha e</p><p>análise dos dados e que terão, por sua vez, de ser testadas, corrigidas e aprofundadas.</p><p>A sua formulação pode ter por base dois métodos:</p><p>O hipotético-indutivo, cuja construção parte da observação, o indicador é de</p><p>natureza empírica, e a partir dele constroem-se novos conceitos e hipóteses;</p><p>Margarida Pocinho Página 10</p><p>O hipotético-dedutivo, em que a construção parte de um conceito que é a base</p><p>do modelo de interpretação, este modelo gera hipóteses, conceitos e</p><p>indicadores para os quais se terão de procurar correspondentes no real.</p><p>Uma hipótese é uma proposição que prevê uma relação entre dois termos que,</p><p>segundo os casos, podem ser conceitos ou fenómenos. É, portanto, uma proposição</p><p>provisória, uma suposição que deve ser verificada. Por conseguinte, a hipótese será</p><p>confrontada, numa etapa posterior da investigação, com dados de observação.</p><p>FORMULAÇÃO DE HIPÓTESES</p><p>Uma hipótese científica deve ser apresentada usando referências claras e observáveis,</p><p>não podendo depender de interpretações subjetivas. Como Já foi mencionado o</p><p>problema científico é enunciado sob a forma de uma sentença interrogativa; já a</p><p>hipótese, por sua vez, constitui uma sentença afirmativa. Por Exemplo. “Fumar causa</p><p>cancro de pulmão”.</p><p>A proposição "Fumar causa cancro de pulmão " é uma hipótese. Hipóteses científicas</p><p>são proposições que especificam a natureza da relação entre dois ou mais conjuntos de</p><p>observações. No exemplo exposto, o primeiro conjunto de observações relaciona-se</p><p>com o hábito de fumar, e o segundo, relaciona-se com as modificações das</p><p>observações ou medições do estado clínico dos doentes no que se refere ao cancro do</p><p>pulmão.</p><p>CARACTERÍSTICAS DA HIPÓTESE CIENTÍFICA</p><p>As hipóteses devem apresentar algumas características para que sejam cientificamente</p><p>aceitáveis:</p><p>Contestabilidade Empírica</p><p>Compatibilidade da hipótese com o conhecimento científico existente</p><p>Uma boa hipótese só pode ser feita quando já se tem algum domínio do tema em</p><p>pesquisa, de forma</p><p>que se possa fazer uma predição, mais ou menos elaborada, sobre</p><p>o que esperar durante a pesquisa.</p><p>Sendo que o papel da suposição é de orientação, ela deve ser capaz de poder</p><p>estabelecer relações entre os diversos elementos do problema e precisam ser</p><p>colocadas como relações de causa-efeito, precisa correlacionar aspectos do problema,</p><p>Margarida Pocinho Página 11</p><p>ser aceite, ou rejeitada, com a realização de experimentos, pesquisas ou análises. A</p><p>resposta a uma boa teoria deve ser conclusiva, do tipo: a afirmação ou é verdadeira ou</p><p>não é, não sendo possível considerar válida somente uma parte dela, ou aceitá-la sob</p><p>ressalva.</p><p>A situação hipotética deverá ser escrita de modo simples, de escrita bem</p><p>esclarecedora e deve resumir o mínimo possível de elementos variáveis, de</p><p>preferência construir uma hipótese para cada variável, permitindo a aceitação ou</p><p>rejeição; deve ser passível de verificação por experimentos, pesquisas ou análises;</p><p>cada situação hipotética deve ter limites, não podendo albergar todas as variáveis do</p><p>problema de pesquisa; deve determinar a relação entre variáveis da pesquisa e a sua</p><p>redação deve ser simples e direta.</p><p>VARIÁVEIS</p><p>Variável é, convencionalmente, o conjunto de resultados possíveis de um fenómeno.</p><p>As variáveis podem ser:</p><p>a. Quantitativas – quando seus valores são expressos em números (salários dos</p><p>operários, idade dos alunos de uma escola etc.). Uma variável quantitativa que</p><p>pode assumir, teoricamente, qualquer valor entre dois limites recebe o nome</p><p>de variável contínua (resultam de infinitos valores possíveis que correspondem</p><p>a alguma escala contínua que cobre um intervalo de valores sem vazios,</p><p>interrupções ou saltos); uma variável que só pode assumir valores pertencentes</p><p>a um conjunto enumerável (Isto é, o número de valores possíveis é 0, ou 1, ou 2</p><p>e assim por diante) recebe o nome de variável discreta.</p><p>b. Qualitativas – quando seus valores são expressos por atributos: sexo</p><p>(masculino – feminino), cor da pele (branca, preta, amarela, vermelha, parda)</p><p>etc.;</p><p>Outra maneira comum de classificar dados é usar quatro níveis de mensuração:</p><p>nominal, ordinal, intervalar e razão.</p><p>Existe ainda a definição de variáveis segundo a naturesa da sua contribuição para a</p><p>explicação do fenómeno em estudo: variável dependente (a que é explicada) e</p><p>variável independente (a que explica).</p><p>Margarida Pocinho Página 12</p><p>QUINTA ETAPA: A OBSERVAÇÃO</p><p>A observação compreende o conjunto das operações através das quais o modelo de</p><p>análise é confrontado com dados observáveis. Ao longo desta etapa são, reunidas</p><p>numerosas informações, que serão analisadas sistematicamente numa etapa</p><p>posterior.</p><p>Conceber esta etapa de observação equivale a responder a três perguntas: Observar o</p><p>quê? Em quem ou quantos? Como?</p><p>Observar o quê? O que é pertinente.</p><p>Os dados a reunir para a verificação das hipóteses ou resposta às questões são</p><p>determinados pelos indicadores das variáveis e chamam-se dados pertinentes ou</p><p>principais. O conhecer o nível de mensuração das variáveis é fundamental para esta</p><p>fase.</p><p>VARIÁVEIS (DADOS) QUANTITATIVAS CONTÍNUAS E DISCRETAS</p><p>Quando trabalhamos com dados quantitativos, é importante usar as unidades de</p><p>medida apropriadas, tais como dólares, horas, metros, e assim por diante. Devemos</p><p>ter especial cuidado em observar referências como “todas as quantidades estão em</p><p>milhares de dólares” ou “todos os tempos estão em centésimos de segundo” ou “as</p><p>unidades são quilogramas”. Ignorar tais unidades de medida pode levar a conclusões</p><p>muito erradas.</p><p>O Nível Intervalar de Mensuração é como o nível ordinal, com a propriedade adicional</p><p>de que a diferença entre quaisquer dois valores de dados tem significado real. No</p><p>entanto, os dados nesse nível não têm um ponto inicial zero natural, mas uma unidade</p><p>de medida (arbitrária, porém fixa) como é o caso das Eras marcadas por Anos: Os anos</p><p>1000, 2000, 1776 e 1492. (O tempo não começa no ano 0, de modo que o ano 0 é</p><p>arbitrário e não um ponto inicial zero natural que represente “nenhum tempo”.). O</p><p>zero é relativo, isto é, convencional como é o caso das escalas termométricas. O zero</p><p>é convencional em todas, bem como a distância entre dois traços contíguos – os</p><p>chamados GRAUS. O valor de 0ºC pode parecer um ponto inicial, mas é arbitrário e não</p><p>significa ausência total de calor. Como 0ºC não é um ponto inicial zero natural, é</p><p>errado dizer que 50ºC é duas vezes mais quente do que 25ºC. Mas não há dúvida de</p><p>que A é bem mais quente que B.</p><p>Margarida Pocinho Página 13</p><p>O Nível de Mensuração de Razão é o nível intervalar com a propriedade adicional de</p><p>que há também um ponto inicial zero natural (onde zero indica que nada da</p><p>quantidade está presente). Para valores nesse nível, diferenças e razões são, ambas,</p><p>significativas. O 4º nível define a chamada escala de razão ou RACIONAL. Essa escala é</p><p>muito parecida com a anterior, excepto quanto à origem: o zero é absoluto, isto é, o</p><p>zero é ausência do atributo.</p><p>Em função disso, todas as operações aritméticas passam a ter sentido e, portanto,</p><p>NÃO HÁ CÁLCULO QUE NÃO POSSA SER FEITO.</p><p>Exemplos:</p><p>Preços: Os preços de livros-texto (€0,00 representa nenhum custo, e um livro de</p><p>€180,00 custa o dobro de um livro de €90,00).</p><p>Este nível de mensuração é chamado nível de razão porque o ponto inicial zero torna</p><p>as razões significantes.</p><p>VARIÁVEIS QUALITATIVAS (OU CATEGÓRICAS) NOMINAIS E ORDINAIS</p><p>O Nível Nominal de Mensuração é caracterizado por dados que consistem em nomes,</p><p>rótulos ou categorias apenas. Os dados não podem ser ordenados (tal como do menor</p><p>para o maior). É o nível de mensuração mais baixo, mais rudimentar possível. Sua</p><p>escala de medida chama-se NOMINAL. A base, o fundamento para a atribuição dos</p><p>números é de natureza QUALITATIVA, DISTINTIVA.</p><p>Os dados nominais não têm ordenação ou significado numérico, pelo que não devem</p><p>ser usados para cálculos. Algumas vezes, usam-se números associados às diferentes</p><p>categorias (especialmente quando os dados são codificados para computador), mas</p><p>esses números não têm qualquer significado matemátimo e qualquer média calculada</p><p>com eles não tem sentido. Este nível de mensuração presta-se a CODIFICAÇÕES e estas</p><p>comportam, no máximo, CONTAGENS.</p><p>Exemplos:</p><p>o Sim/não/indeciso; vermelho, preto, azul, branco;casado, solteiro, viúvo;</p><p>etc….</p><p>o Números de telefones: 239 488030</p><p>o Número de processo clinico: 45061967</p><p>o Número de identificação: 10</p><p>Margarida Pocinho Página 14</p><p>O Nível Ordinal de Mensuração podem ser classificados segundo uma ordem lógica,</p><p>mas diferenças entre os valores dos dados (códigos) ou não podem ser determinadas</p><p>ou não tem significado. Este nível já é um pouco mais elaborado que o anterior e</p><p>corresponde ao que popularmente se designa por ORDENAÇÃO; a escala de medida</p><p>chama-se ORDINAL.</p><p>Exemplo:</p><p>o Postos: ranking das 5 mulhores universidades portuguesas ”. Esses postos</p><p>(primeiro, segundo, terceiro, e assim por diante) determinam uma</p><p>ordenação. No entanto, as diferenças entre os postos não têm significado.</p><p>Por exemplo, a diferença de “segundo menos primeiro” pode sugerir 2 - 1 =</p><p>1, mas essa diferença de 1 não tem significado porque não é uma</p><p>quantidade que possa ser comparada a outras tais diferenças. A diferença</p><p>entre a primeira e a segunda, universidade, não é a mesma que a diferença</p><p>entre a segunda e a terceira instituição.</p><p>o Classificações de uma disciplina: Um professor de faculdade atribui notas</p><p>A, B, C, D ou F. Essas notas podem ser arranjadas em ordem, mas não</p><p>podemos determinar as diferenças entre elas. Por exemplo, sabemos que A</p><p>é maior do que B (assim, há uma ordem), mas não podemos subtrair B de A</p><p>(assim, a diferença não pode ser encontrada).</p><p>o Notas de uma disciplina: se o João tirou 18 e Margarida, 9, podemos</p><p>concluir que João sabe mais que Margarida, embora NÃO se possa concluir</p><p>que João saiba o dobro do que ela sabe, daí que apesar de produzirem</p><p>medidas numéricas que permitem obter médias com sentido, esta variável</p><p>seja, muitas vezes, tratada como ordinal.</p><p>Dados ordinais fornecem informações sobre comparações relativas, mas não as</p><p>magnitudes das diferenças. Usualmente, os dados ordinais não devem ser usados para</p><p>cálculos, tais como uma média, mas essa orientação é, algumas vezes, violada (tal</p><p>como quando usamos as notas para calcular o desempenho médio da turma).</p><p>Observar em quem ou quantos? O conjunto da população considerada ou somente</p><p>uma amostra representativa ou significativa desta população. Trata-se, pois, de</p><p>Margarida Pocinho Página 15</p><p>circunscrever o campo das análises empíricas no espaço geográfico e social, bem como</p><p>no tempo.</p><p>Existem regras para se selecionar uma amostra, pelo que é necessário compreender os</p><p>conceitos. Primeiro deve-se definir a a unidade de observação. Isto é: são pessoas,</p><p>documentos ou fenómenos? Depois devem-se escolher corretamente os sujeitos do</p><p>estudo para garantir que os resultados representem fielmente o que ocorre na</p><p>população de interesse. A saber</p><p>• População é um conjunto completo de pessoas que apresentam um</p><p>determinado conjunto de características (parâmetros), e amostra é um</p><p>subconjunto da população. O Caso é o objecto de interesse num</p><p>indivíduo (doença, resultado clinico, etc), enquanto a população é o</p><p>grupo de onde são originados os casos.</p><p>Podemos distinguir dois tipos de amostragem: a probabilística e a não-probabilística. A</p><p>amostragem será probabilística se todos os elementos da população tiverem</p><p>probabilidade conhecida, e diferente de zero, de pertencer à amostra. Caso contrário,</p><p>a amostragem será não probabilística.</p><p>As técnicas da estatística pressupõem que as amostras utilizadas sejam probabilísticas,</p><p>o que muitas vezes não se pode conseguir. No entanto o bom senso irá indicar quando</p><p>o processo de amostragem, embora não sendo probabilístico, pode ser, para efeitos</p><p>práticos, considerado como tal. Isso amplia consideravelmente as possibilidades de</p><p>utilização do método estatístico em geral.</p><p>A utilização de uma amostragem probabilística é a melhor recomendação que se deve</p><p>fazer no sentido de se garantir a representatividade da amostra, pois o acaso será o</p><p>único responsável por eventuais discrepâncias entre população e amostra, o que é</p><p>levado em consideração pelos métodos de análise da Estatística Indutiva.</p><p>Amostras não-probabilísticas são também, muitas vezes, empregadas em trabalhos</p><p>científicos, por simplicidade ou por impossibilidade de se obterem amostras</p><p>probabilísticas, como seria desejável. No entanto processos não-probabilísticos de</p><p>amostragem têm também sua importância. Sua utilização, entretanto, deve ser feita</p><p>com cuidado.</p><p>Margarida Pocinho Página 16</p><p>SEXTA ETAPA: A ANÁLISE DAS INFORMAÇÕES</p><p>Apenas conhecemos corretamente um método de investigação depois de o termos</p><p>experimentado. Antes de escolhermos um é, portanto, indispensável asseguramo-nos,</p><p>junto de investigadores que dominem bem, da sua pertinência em relação aos</p><p>objetivos específicos de cada trabalho, às suas hipóteses e aos recursos de que</p><p>dispomos. Os panoramas que apresentamos não substituem, de forma alguma, esta</p><p>maneira de proceder, mas pensamos que pode ser útil para a preparar.</p><p>O termo «método» já não é aqui entendido no sentido lato de dispositivo global de</p><p>elucidação do real, mas num sentido mais restrito, o de dispositivo específico de</p><p>recolha ou de análise das informações (assunto desta sexta etapa), destinado a testar</p><p>hipóteses de investigação. Neste sentido restrito, a entrevista de grupo, o inquérito</p><p>por questionário ou a análise de conteúdo são exemplos de métodos de observação.</p><p>No âmbito da aplicação prática de um método podem ser utilizadas técnicas</p><p>específicas, como, por exemplo, as técnicas de amostragem. Trata-se então de</p><p>procedimentos especializados que não têm uma finalidade em si mesmo. Da mesma</p><p>forma, como já referimos, os dispositivos metodológicos fazem necessariamente apelo</p><p>a disciplinas auxiliares, como, a matemática, a estatística, medicina, psicologia social…</p><p>Partindo do pressuposto que o método é o caminho pelo qual fazemos algo, de</p><p>maneira a atingir um objetivo que exige a organização do conhecimento e experiências</p><p>prévias, então temos que definir o foco da pesquisa para determinar o método.</p><p>Quantitativa Qualitativa</p><p>Explicativa Compreensiva</p><p>preocupa-se com as causas preocupa-se com o“como”: em compreender os</p><p>fenômenos, se refere ao mundo dos símbolos</p><p>o objecto de estudo é o facto o objecto de estudo é o significado</p><p>o investigador afasta-se do facto investigado o investigador envolve-se com o fenomeno de</p><p>interesse</p><p>o objetivo da pesquisa é a testagem de</p><p>hipóteses; descrição e estabelecimento de</p><p>correlações (estatísticas) e causais entre factos</p><p>o objetivo da pesquisa é a compreensão;</p><p>explanação,apreensão e interpretação da relação</p><p>de significações dos fenómenos para os indivíduos</p><p>e a sociedade</p><p>a amostra é representativa de uma população a amostra é Intencional: sujeitos individualmente</p><p>eleitos; tamanho pequeno</p><p>Margarida Pocinho Página 17</p><p>a análise de dados é feita com recurso a</p><p>Técnicas estatísticas, habitualmente feitas por</p><p>especialistas</p><p>A análise de é de conteúdo: categorias por</p><p>relevância teórica de repetição</p><p>os intrumentos de dados permitem a obtenção</p><p>de resultados objectivos e fidedignos</p><p>Os instrumentos de recolha de dados permitem a</p><p>obtenção de resultados válidos</p><p>os resultados são expressos em linguagem</p><p>matemática (tabelas, quadros), habitualmente</p><p>em separado no relatório</p><p>Tópicos redigidos, com observações do campo e</p><p>citações literais(falas), não separados da discussão</p><p>a discussão dos resultados levam à</p><p>confirmação ou rejeição das hipóteses</p><p>previamente definidas e consequente</p><p>generalização dos resultados e conclusões</p><p>Existe discussão e Interpretação simultânea à</p><p>apresentação de resultados, revisão de hipóteses,</p><p>conceitos ou pressupostos</p><p>NB: O melhor método de analise das informações é sempre aquele que mais ajuda na</p><p>compreensão do fenómeno a ser estudado</p><p>Estudo Piloto</p><p>É um experimento praticamente idêntico ao projetado para uma investigação, contudo</p><p>preliminar e exploratório, é realizado antes da execução da experiência definitiva. O</p><p>estudo piloto é útil em vários aspetos da investigação, orientando o pesquisador</p><p>quanto à constituição dos grupos de estudo, às características da solução desejada, à</p><p>adequação das técnicas utilizadas e à exequibilidade da pesquisa.</p><p>Estratégias de análise de dados</p><p>SE A ABORDAGEM FOR QUANTITATIVA</p><p>Primeiro examine seu estudo, identifique o que quer com sua análise estatística,</p><p>devendo, para isso, especificar claramente as várias questões a que quer que sua</p><p>análise estatística responda (conhecer a associação ou verificar as diferenças). Comece</p><p>por escrever as suas questões de pesquisa e hipóteses. Depois identifique a variável</p><p>dependente e independente bem como os seus níveis de mensuração. Apos estar na</p><p>posse dessa informação consulte a figura que se segue e vai ver que tudo começa a</p><p>ficar mais fácil.</p><p>Como segundo passo na escolha da estatística apropriada, verifique se sua variável</p><p>dependente é adequada para a estatística paramétrica. A estatística paramétrica</p><p>envolve pelo menos dois pressupostos iniciais: o primeiro é se a variável dependente</p><p>Margarida Pocinho Página 18</p><p>segue uma distribuição normal e, o segundo, é se os dados entre diferentes sujeitos</p><p>são independentes ou emparelhados/relacionados. Portanto, uma variável</p><p>dependente qualitativa ou categórica não se enquadra neste tipo de estatística,</p><p>devendo usar o enfoque da estatística não paramétrica.</p><p>Assim recorremos a estatística paramétrica quando analisamos variáveis</p><p>dependentes contínuas. Se essas variáveis violam os pressupostos</p><p>e não tem como</p><p>corrigir essa violação, então deve utilizar a estatística não paramétrica. Só tem duas</p><p>opções: ou aprende a lidar com a Estatística não paramétrica ou então aumenta o</p><p>tamanho da amostra.</p><p>Examine cada variável dependente uma por uma nesse processo. Nem todas terão as</p><p>mesmas características.</p><p>Testes para uma</p><p>amostra/ variável</p><p>NIVEIS DE MENSURAÇÃO</p><p>Nominal Ordinal Quantitativa</p><p>TESTE DE QUI-QUADRADO</p><p>DA ADERÊNCIA</p><p>-TESTE DE KOLMOROGOV-</p><p>SMIRNOV</p><p>TESTE DE QUI-QUADRADO DA</p><p>ADERÊNCIA</p><p>TESTE DE KOLMOROGOV-</p><p>SMIRNOV</p><p>-TESTE T PARA UMA</p><p>AMOSTRA *</p><p>Variáveis Independentes</p><p>Qualitativas Quantitativa</p><p>V</p><p>a</p><p>ri</p><p>á</p><p>v</p><p>e</p><p>is</p><p>D</p><p>e</p><p>p</p><p>e</p><p>n</p><p>d</p><p>e</p><p>n</p><p>te</p><p>s</p><p>Nominal Nominal/ dicotómica Ordinal/ Grupo</p><p>TESTE DE QUI-QUADRADO DA</p><p>INDEPENDENCIA</p><p>TESTE DE QUI-QUADRADO</p><p>DA INDEPENDENCIA</p><p>Regressão</p><p>KAPPA DE COHEN</p><p>MACNEMAR</p><p>Q DE COCHRAN</p><p>Ordinal TESTE DE QUI-QUADRADO DA</p><p>INDEPENDENCIA</p><p>TESTE DE QUI-QUADRADO</p><p>DA INDEPENDENCIA</p><p>RHO DE SPEARMAN</p><p>TESTE DE U DE MANN-WHITNEY (2) RHO DE SPEARMAN</p><p>TESTE DE H DE KRUSKAL-WALLIS (+2) W DE WILCOXON (2)</p><p>KAPPA DE COHEN (2)</p><p>Quantitativa TESTE T DE STUDENT PARA DADOS</p><p>INDEPENDENTES * (2)</p><p>RHO DE SPEARMAN</p><p>TESTE T DE STUDENT</p><p>EMPARELHADOS * (2)</p><p>TESTE DE U DE MANN-WHITNEY (2)</p><p>W DE WILCOXON (2)</p><p>TESTE ANOVA DE UM CRITÉRIO E</p><p>RESPECTIVO POST-HOC * (+3)</p><p>R DE PEARSON *</p><p>TESTE DE H DE KRUSKAL-WALLIS e U POR</p><p>GRUPO (+3)</p><p>RHO DE SPEARMAN</p><p>TESTE ANOVA MEDIDAS</p><p>REPETIDAS * (+2)</p><p>TESTE FRIEDMAN (+2)</p><p>Margarida Pocinho Página 19</p><p>Definir quais as estratégias estatísticas a utilizar exige o conhecimento das lições</p><p>anteriores.</p><p>As mais robustas estratégias estatísticas exigem que as variáveis apresentem</p><p>propriedades intervalares para que sejam obtidos resultados fidedignos.</p><p>Contudo na investigação com seres humanos nem sempre é possível termos variáveis</p><p>quantitativas, por isso para cada teste estatístico paramétrico existe um equivalente</p><p>não paramétrico mas destes últimos existem vários que não tem equivalente</p><p>paramétrico.</p><p>Por exemplo se tanto a nossa variável dependente (VD) quanto a independente (VI)</p><p>forem nominais e quisermos conhecer a associação entre elas podemos recorrer ao</p><p>qui-quadrado (x2) da independência; se ambas forem ordinais podemos recorrer ao</p><p>rho de spearman mas se forem quantitativas e cumprirem com os restantes pré-</p><p>requisitos da estatistica paramétrica (simétricas, mesocurticas e distribuição normal)</p><p>podemos utilizar o teste r de Pearson.</p><p>Se em vez de querermos ver umas associação ou correlação pretendermos verificar se</p><p>existem diferenças na distribuição de uma variável (VD) em função de outra com nivel</p><p>de mensuração nominal e dicotómica (VI) então podemos utilizar o teste t de Student</p><p>para amostras independentes (caso estejam cumpridos os prerequisitos impostos à VD</p><p>ié, quantitativa, simétrica e apresente distribuição aproximadamente normal) ou o seu</p><p>equivalente não paramétrico u de Mann-Whitney (caso não estejam cumpridos os pré-</p><p>requisitos da estatistica paramétrica mas a VD tenha um nivel de mensuração no</p><p>minimo ordinal).</p><p>Para além das análises supra apresentadas tem outras mais robustas, como é o caso</p><p>das regressões, das factoriais ou descriminantes. Adeqúe a estratégia ao seu objectivo.</p><p>SE A ABORDAGEM FOR QUALITATIVA</p><p>O método quantitativo é oriundo da corrente filosófica Positivista enquanto o</p><p>posicionamento metodológico qualitativo é oriundo do Interpretacionismo.</p><p>Margarida Pocinho Página 20</p><p>Os estudos qualitativos apresentam-se como tipos de estudo, o estudo de campo,</p><p>estudo de casos, Investigação-ação ou Investigação participante, para os quais não há</p><p>fórmulas ou receitas predefinidas para direcionar os pesquisadores. Basicamente, a</p><p>análise dos dados depende diretamente da capacidade e do estilo do pesquisador,</p><p>contudo as três etapas que geralmente são seguidas na análise de dados qualitativos</p><p>são redução, exibição e conclusão/verificação.</p><p>A redução constitui-se no processo de seleção, que abrange a focalização,</p><p>simplificação, abstração e a transformação de dados originais em sumários</p><p>organizados de acordo com os padrões definidos pelos objetivos originais da pesquisa.</p><p>A redução corresponde ao início do processo analítico, nesta etapa são tomadas</p><p>decisões de organização, agrupamento e codificação de categorias. A</p><p>A exibição/apresentação equivale à organização dos dados oriundos do</p><p>processo de seleção, faculta a análise sistemática das semelhanças e diferenças e seu</p><p>inter-relacionamento. A análise de informações na etapa de apresentação pode ser</p><p>constituída por textos, diagramas, mapas, ou matrizes formando uma nova maneira de</p><p>organizar as informações.</p><p>A conclusão/verificação, distinta do modelo adotado nas pesquisas</p><p>quantitativas, consiste na elaboração de revisão para conceituar o significado dos</p><p>dados, suas regularidades, padrões e explicações, para posteriores testes de validade.</p><p>O modelo qualitativo expressa que as conclusões obtidas são dignas de crédito,</p><p>defensáveis, garantidas e capazes de suportar explicações alternativas.</p><p>Quando der inicio ao seu estudo qualitativo, primeiro examine seu estudo, defina as</p><p>categorias conceptuais. As categorias são conceitos indicados pelos dados — não são</p><p>os dados propriamente ditos. Defina as propriedades que descrevem as categorias em</p><p>análise, as possibilidades, laços, ligações entre as categorias e suas propriedades</p><p>Como na pesquisa qualitativa, são utilizadas observações e entrevistas – que podem</p><p>ser abertas ou semiestruturadas, conforme um plano pré-estabelecido. As informações</p><p>colhidas nem sempre rendem comparações exatas como na metodologia quantitativa,</p><p>mas a ideia é compreender as particularidades de uma situação.</p><p>Margarida Pocinho Página 21</p><p>As variáveis acima citadas também servem para ponderar os dados obtidos. No</p><p>entanto, em vez de gráficos ou tabelas, o investigador tem de ser mais narrativo e</p><p>descritivo. O relatório fica mais calcado nas descrições e na seleção de trechos</p><p>importantes e dos depoimentos.</p><p>A transcrição completa das entrevistas ou dos cadernos de campo pode aparecer nos</p><p>apêndices do trabalho. Já o texto principal deve conter apenas as passagens</p><p>relevantes, que ajudem a atingir os objetivos e responder ao problema de pesquisa.</p><p>O processo de investigação qualitativa é indutivo, no sentido em que o investigador</p><p>constrói os próprios conceitos, abstrações, princípios e teorias a partir dos detalhes.</p><p>Como segundo passo gere as questões analíticas (são questões eventualmente mais</p><p>distantes das questões do estudo mas próximas de conceitos ou conduzindo a</p><p>conceitos associados, as questões analíticas ligam-se a conceito e a ligação/articulação</p><p>dos conceitos constitui a teoria substantiva)</p><p>• Desenvolva as categorias através da contagem (frequências), das</p><p>regularidades, da avaliação de plausibilidades; agrupando o que parece</p><p>semelhante segundo um dado critério (clustering) e construir metáforas.</p><p>separar variáveis . Deve proceder ao factoring (colocar hipóteses de que factos</p><p>ou palavras aparentemente díspares têm algo em comum ou são algo em</p><p>comum), identificar relações entre variáveis e variáveis intervenientes e por fim</p><p>construir cadeias lógicas de evidência (integração de categorias e hipóteses)</p><p>Margarida Pocinho Página 22</p><p>Nesta fase deve proceder à Identificação das Ideias Centrais (IC), das Expressões</p><p>Chaves (EC) e enquadrá-la numa teoria para uma posterior construção e análise do</p><p>Discurso do Sujeito Coletivo (DSC).</p><p>Uma escolha analítica pode ser exemplificada desta forma</p><p>Objetivo IC EC Teoria DSC</p><p>Conhecer as</p><p>principais</p><p>características</p><p>da gestão</p><p>participada</p><p>Entrega</p><p>“(…) eu sinto que somos</p><p>mais do que colegas ou</p><p>colaboradores, somos</p><p>uma família”</p><p>1 A gestão Holística se</p><p>preocupa com a interação</p><p>da organização como um</p><p>todo e não com a soma das</p><p>partes isoladas</p><p>e para isso</p><p>depende em especial das</p><p>pessoas que organizam o</p><p>trabalho sob a forma de</p><p>células autogeridas</p><p>1</p><p>.</p><p>As relações sociais</p><p>de trabalho</p><p>remetem ao sentido</p><p>das relações</p><p>familiares</p><p>Justiça</p><p>“(…) sempre se reparte,</p><p>mas quem trabalha mais</p><p>e tem mais</p><p>responsabilidades</p><p>merece ganhar mais</p><p>(…).”</p><p>Justiça organizacional: as</p><p>perceções de justiça são</p><p>incrementadas, se ocorre</p><p>um tratamento digno e</p><p>respeitador por parte da</p><p>chefia, o grau de aceitação</p><p>das decisões aumenta e</p><p>surgem várias reações</p><p>positivas</p><p>2</p><p>.</p><p>A justiça é percebida</p><p>como uma atitude</p><p>indispensável</p><p>A cooperação</p><p>fortalece as relações</p><p>Cooperação</p><p>“(…) se for necessário,</p><p>trabalhamos nas folgas</p><p>para que cumprirmos</p><p>com as datas acordadas.</p><p>(…) Estivemos no</p><p>processo não os vamos</p><p>deixar na mão.”</p><p>A participação</p><p>agrupa todos os</p><p>elementos</p><p>Participação</p><p>“(…) todos devem</p><p>participar. O interesse é</p><p>de todos”</p><p>1</p><p>Leite, Francisco Tarciso & outros (2000) Por uma Teoria da Gestão Participativa: Novo Paradigma de</p><p>Administração Para o Século XXI. Fortaleza: Universidade de Fortaleza</p><p>2 Rego, A. (2002) Comportamentos de Cidadania nas Organizações, Amadora, McGraw-Hill</p><p>Margarida Pocinho Página 23</p><p>Mas as análises de dados textuais ou lexicais também podem (e devem) ser realizadas</p><p>através de software como é o caso do IRAMUTEQ (veja anexo2).</p><p>Ao contrário dos estudos quantitativos que estão vocacionados para analisar medidas</p><p>ou algo que seja mensurável, os estudos qualitativos têm como foco analisar factos ou</p><p>fenómenos que não podem ser mensurados através de unidades de medidas ou</p><p>mesmo sendo mensuráveis, pretende-se analise o aspeto simbológico do fenómeno.</p><p>Assim, um estudo quali ou quanti deve ser configurado em função da forma de análise</p><p>dos dados pretendida e não do tipo de dado recolhido. Ambas as tipologias possuem</p><p>vários MÉTODOS para delinear os estudos, o que configura-se em outra forma de</p><p>caracteriza o estudo. Por exemplo, um estudo quantitativo pode ser transversal ou</p><p>coorte, dependendo como as variáveis de desfecho e independentes são coletadas. Da</p><p>mesma forma, os estudos qualitativos também têm sua classificação baseada a partir</p><p>do modo que os dados são colhidos. O equívoco que muitos pesquisadores cometem</p><p>está em confundir dados qualitativos com análise qualitativa. São coisas distintas e</p><p>precisam ser esclarecidas:</p><p>Os dados qualitativos provém de variáveis qualitativas, as quais têm a característica de</p><p>adjetivar ou qualificar os participantes. Por exemplo: o nome do indivíduo, cor do</p><p>olhos, sexo, classe social e outros.</p><p>Os dados qualitativos podem ser analisados de forma Quanti ou Quali. Quando se</p><p>utiliza uma análise para verificar quantas vezes o nome "Maria" surge num texto ou</p><p>entrevista, ou se pretende observar quais grupos de palavras são mais comuns entre</p><p>homens e mulheres, se aplica-se uma abordagem Quanti do tipo “análise de</p><p>frequências”, com envolvimento de contagem e probabilidades. Por outro lado, ao se</p><p>analisar os dados de uma entrevista sob a ótica simbológica das palavras produzimos</p><p>uma análise Quali, como na Análise de Discurso de Bardin.</p><p>Margarida Pocinho Página 24</p><p>Como esclarecido acima, podemos analisar dados qualitativos, como textos e</p><p>entrevistas transcritas, através de uma estratégia quantitativa, seja para estimar a</p><p>frequência de palavras, comparar grupos quanto às frequências de palavras ou mesmo</p><p>análises mais complexas e multivariada com diversas variáveis incorporadas na análise</p><p>como no método Classificação Hierárquica Descendente (CHD) presente no</p><p>IRAMUTEQ.</p><p>Desta forma, fica evidente que estudos que analisam os dados textuais através dos</p><p>métodos expostos anteriormente são da tipologia quantitativa. Mas isto não restringe</p><p>o estudo apenas a esta tipologia, podendo também integrar abordagens qualitativas</p><p>por meio dos diversos métodos de análise simbólica.</p><p>Outro fator muito importante reside em interpretar as análises produzidas pelos</p><p>métodos estatísticos embutidos nos softwares de análise de texto junto ao corpo</p><p>integral do texto ou entrevista não caracteriza-se como tipologia qualitativa. A</p><p>interpretação dos resultados é parte inerente à qualquer abordagem, seja ela Quanti</p><p>ou Quali. Da mesma forma que interpreto a análise em uma tabela de contingência</p><p>https://pbs.twimg.com/media/CkravZWXEAE4OIW.jpg</p><p>Margarida Pocinho Página 25</p><p>após um teste qui-quadrado, preciso também interpretar as análises na CHD e os</p><p>dendrogramas produzidos a luz do contexto maior, e isto não se traduz em abordagem</p><p>qualitativa. É preciso existir uma teoria simbológica por traz da interpretação para</p><p>configura-se em uma abordagem qualitativa.</p><p>É preciso acrescentar que os softwares estatísticos são apenas ferramentas que</p><p>aceleram o processo de análise por meio de algoritmos matemáticos.</p><p>Os métodos de análise são as teorias e as fórmulas de cálculos utilizados nos</p><p>aplicativos computacionais.</p><p>SE A ABORDAGEM FOR MULTI-MÉTODOS OU MIXED METHODS</p><p>A abordagem multimétodos parte do princípio que não existe um método específico</p><p>que seja mais apropriado, mas que todos os métodos têm falhas e vantagens que</p><p>podem ser compensadas e reunidas num mesmo programa de pesquisa (Sommer &</p><p>Sommer, 1980; Webb, Campbell, Schwartz, Sechrest & Grove, 1981). No prefácio do</p><p>Handbook of Mixed Methods in Social and Behavioral Research os editores chamam de</p><p>Margarida Pocinho Página 26</p><p>“terceiro movimento metodológico” o esforço de se usar métodos combinados de</p><p>pesquisa. Surge, portanto, como resultado das controvérsias envolvidas entre os dois</p><p>movimentos anteriores: a pesquisa quantitativa, que dominou a maior parte do século</p><p>XX, e a reação de foco qualitativo, característica das duas últimas décadas (Tashakkori</p><p>& Teddlie, 2003)</p><p>Para Waszak e Sines (2003) esse esforço multi-metodológico já começa a ser</p><p>considerado essencial na investigação. Na abordagem multimétodos o objeto de</p><p>investigação é o que determina os métodos a serem utilizados pelo pesquisador, como</p><p>alternativa às abordagens que procuram selecionar objetos ou facetas de um objeto a</p><p>partir do domínio de um método específico, a chamada “ditadura do método”</p><p>(Bernstein, 1983). Além das limitações a que estão sujeitas, as abordagens uni-</p><p>metodológicas podem incorrer no risco de ter seus dados ajustados ao sistema de</p><p>medida (ao que se mede), deixando de cumprir sua função pragmática (Howe, 1988).</p><p>SÉTIMA ETAPA: DISCUSSÃO E CONCLUSÃO</p><p>Chegada a esta etapa é um momento de sintetizar os resultados e a sua interpretação</p><p>deduzida da pesquisa.</p><p>A DISCUSSÃO é onde o autor exporá os seus depoimentos pessoais, comentando a</p><p>amostra utilizada, os procedimentos apresentados no método e os seus resultados. Os</p><p>factos são apresentados friamente, com objectividade. O pesquisador confrontará seus</p><p>resultados com os de outros autores (da literatura pertinente), respeitando sempre a</p><p>ordem cronológica dos mesmos.</p><p>A CONCLUSÃO: é a fase que responde à proposição formulada e que deu origem ao</p><p>estudo. É a apresentação legítima e imparcial dos resultados, de modo claro e conciso.</p><p>Muitas vezes, a discussão aparece em conjunto com as conclusões, omitindo-se aquele</p><p>ponto do trabalho. Seja a conclusão um ponto isolado ou conjunto com a discussão é</p><p>aqui que se aceitam ou rejeitam as hipóteses.</p><p>Se a discussão for efectuada em conjunto com a conclusão devem explicar-se os</p><p>resultados recorrendo-se aos conhecimentos científicos que existem sobre a temática</p><p>Margarida Pocinho Página 27</p><p>em estudo, não esquecendo de referir os seguintes aspectos: Amostra; Síntese dos</p><p>resultados pertinentes e hipotetizados; Discussão dos resultados de cada hipótese;</p><p>Limitações e Sugestões.</p><p>Margarida Pocinho Página 28</p><p>Margarida Pocinho Página 29</p><p>Anexo 1</p><p>• O gerir artigos e referências é fundamental para economia de tempo de</p><p>estudantes, pós-graduandos e autores no geral. Principalmente os que tem</p><p>uma base de dados superior a 50 artigos</p><p>• O Programa Mendeley gere-as e faz muito mais.</p><p>• Permite compartilhar os artigos com amigos</p><p>• sublinhar e colocar anotações nos PDFs (formato mais usado para artigos</p><p>científicos).</p><p>• Não usar um gerenciador de artigos ou de referências representa um atraso</p><p>semelhante a digitar uma tese em uma máquina de escrever. .</p><p>• Existem milhares de gerenciadores, neste link</p><p>http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_reference_management_softwar</p><p>e tem a lista completa.</p><p>• O Mendeley é o melhor deles e além de tudo, é gratuito.</p><p>• Criar a sua Biblioteca virtual e física</p><p>• Gerir seus documentos e referências</p><p>• Citar corretamente sem esforço em qualquer tipo de norma</p><p>• Partilhar referências com colegas ou grupos</p><p>• que é Mendeley?</p><p>• Mendeley é software académico gratuito (Win, Mac & Linux) para</p><p>gerir, partilhar, anotar e citar seus artigos científicos…</p><p>• E uma rede de investigação para gerir seus artigos online, descobrir</p><p>tendências de investigadores na sua área de interesse.</p><p>• Existem formas diferentes de criar sua biblioteca: Adicione ficheiros</p><p>individuais ou pasta inteiras; Watch a folder, importa automaticamente</p><p>seus PDFs ; Adicione base de dados EndNote/BibTex/ RIS ou arraste &</p><p>large um ficheiro PDF diretamente para o painel central da biblioteca</p><p>• o Mendeley tenterá extrair os detalhes dos documentos</p><p>automaticamente, Inserir o DOI, PubMed, ou Arxe ID e clicar na lupa</p><p>http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_reference_management_software</p><p>http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_reference_management_software</p><p>http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_reference_management_software</p><p>Margarida Pocinho Página 30</p><p>para iniciar a pesquisa ajudará a que os detalhes do documento sejam</p><p>atualizados ou adicionados automaticamente</p><p>• O Web Importer ajuda a guardar citações diretamente da internet</p><p>• Sincroniza a sua biblioteca</p><p>1. Parte 1- Criar uma conta e instalar o programa</p><p>• Para criar sua conta no Mendeley e instalar o software, acesse:</p><p>www.mendeley.com</p><p>• 1º Passo: registo no Mendeley; Preencher os campos com seus</p><p>dados.</p><p>•</p><p>• Parte 2- Inserindo os artigos e deixando suas referências corretas</p><p>• Como colocar seus artigos no Mendeley e sincronizar com sua conta online.</p><p>• Caso tenha dificuldades em entender o conceito de identificadores digitais veja</p><p>este vídeo.</p><p>http://www.youtube.com/watch?v=iFbybKBHdeg&feature=player_embedded</p><p>• Parte 3- Colocando notas e sublinhando artigos científicos</p><p>• Neste vídeo veja como sublinhar, anotar e como procurar os artigos em sua</p><p>biblioteca.</p><p>• http://www.youtube.com/watch?v=0mU795H__s0&feature=player_embedded</p><p>• Parte 4- Cópia de segurança dos artigos</p><p>• Como ter uma pasta de backup dos artigos do Mendeley no seu computador e</p><p>na nuvem do Mendeley.</p><p>http://www.youtube.com/watch?v=pJyJHkEPZrA&feature=player_embedded</p><p>• Parte 5 – Compartilhamento de artigos</p><p>• Como compartilhar artigos com colegas para colaboração científica.</p><p>• http://www.youtube.com/watch?v=WKBdVw3z2j0&feature=player_embedded</p><p>• compartilhar os artigos anotados com colegas para colaboração científica.</p><p>• A unica forma de fazer isso é usando o WATCHED FOLDERS.</p><p>Clica-se em TOOL>OPTIONS>WATCHED FOLDERS</p><p>• Da mesma forma é possível suprimir do Mendeley dados que você não quer</p><p>que saia nas referências</p><p>http://www.mendeley.com/</p><p>http://www.youtube.com/watch?v=iFbybKBHdeg&feature=player_embedded</p><p>http://www.youtube.com/watch?v=0mU795H__s0&feature=player_embedded</p><p>http://www.youtube.com/watch?v=pJyJHkEPZrA&feature=player_embedded</p><p>http://www.youtube.com/watch?v=WKBdVw3z2j0&feature=player_embedded</p><p>Margarida Pocinho Página 31</p><p>• Caso opte por reinstalar o mendeley tenha MUITO CUIDADO para nao perder</p><p>seus dados.</p><p>• É preciso ter CERTEZA que uma cópia dos seus PDF está na nuvem, por isso</p><p>sincronize.</p><p>• 1- se intalar o mendeley no seu novo computador ele já aloca</p><p>automaticamente seus artigos o processo acabou…</p><p>mas, verifique se tudo está la, principalmente os PDF…</p><p>• 2- caso os dados e principalmente os PDF nao estejam la, o que aconteceu é</p><p>que os dados e arquivos não estão na nuvem…</p><p>então sincronize todos os seus PDF</p><p>para isso clique em</p><p>– all documents => edit settings => synchronize attached files ou Clique</p><p>no botao SYNC e depois verifique se esta tudo na nuvem</p><p>uma vez que os dados estejam na nuvem, eles serão transferidos</p><p>automaticamente para o seu equipamento</p><p>• lembre-se de fazer uma cópia através do FILE ORGANIZER, por segurança e</p><p>praticidade…</p><p>• REPITO: se desinstalar o Mendeley do seu pc antigo e os PDF ANTES DA</p><p>SINCRONIZAÇÃO vai perder os arquivos…</p><p>• por ultimo não deixe o mendeley desktop instalado com sua senha num</p><p>computador que não esteja sobre seus cuidados, pois outra pessoa pode entrar</p><p>nele e apagar dados, que serão automaticamente apagados da nuvem e do seu</p><p>novo equipamento portanto se não quiser usar mais o seu pc desconecte da sua</p><p>conta Mendeley…</p><p>Margarida Pocinho Página 32</p><p>Anexo 2</p><p>IRaMuTeQ passo-a-passo</p><p>O IRAMUTEQ é um Software distribuído sob a GNU GPL (v2) que permite a análise</p><p>estatística do corpo de textos e tabelas individuais/caracteres. O mesmo ancora-se no</p><p>software R aplicado em ambiente de SL para computação estatística e gráficos (análise</p><p>quantitativa) e na linguagem de programação Python. Segundo Camargo e Justo (2013)</p><p>o software viabiliza diferentes tipos de análise de dados textuais, desde aquelas bem</p><p>simples, como a lexicografia básica, que abrange sobretudo a lematização e o cálculo</p><p>de frequência de palavras, análises multivariadas como classificação hierárquica</p><p>descendente, análise pós-fatorial de correspondências e análises de similitude. Por</p><p>meio deste software, a distribuição do vocabulário pode ser organizada de forma</p><p>facilmente compreensível e visualmente clara com representações gráficas pautadas</p><p>nas análises lexicográficas. O IRAMUTEQ reproduz o método de classificação descrito</p><p>por Reinert (1983), classificação hierárquica descendente sobre uma tabela contendo</p><p>as formas sólidas e segmentos de texto. Também executa pesquisas específicas de</p><p>segmentação definida: estatística clássica textual, análise de similaridade nas formas</p><p>sólidas de um corpo cortado em segmentos de texto.</p><p>Para instalar o software gratuitamente em seu computador, basta fazer o download do</p><p>software R em www.r-project.org e instalá-lo; e em seguida fazer o download do</p><p>software IRaMuTeQ em www.iramuteq.org, e instalá-lo também.</p><p>É necessário que antes de instalar o IRaMuTeQ se instale o R, pois este software</p><p>utilizará o software R para processar suas análises.</p><p>Margarida Pocinho Página 33</p><p>1. INSTALE O SOFTWARE “R”</p><p>Execute o software</p><p>Escolha o idioma</p><p>Instale segundo a sequencia</p><p>Margarida Pocinho Página 34</p><p>Apos instalar o R começe a instalar o software IRaMuTeQ (setup_iramuteq-0.7-alpha2)</p><p>na mesma pasta onde foi instalado o R. Exemplo: Program files. Se não for instalado na</p><p>mesma pasta, o Iramuteq pode não reconhecer as bibliotecas do R, mesmo se o</p><p>caminho for informado em Preferências do Iramuteq.</p><p>Execute o software</p><p>Escolha o idioma</p><p>Faça a sequência que se segue</p><p>Margarida Pocinho Página 35</p><p>Após instalar o software abra-o, se automaticamente ele fizer atualizações de pacotes</p><p>do R, deixe o processo ir até o final (geralmente há uma demora nesta etapa). Pode</p><p>aparecer uma tela apontando que a instalação está incompleta, listando alguns</p><p>pacotes, clique em OK</p><p>Aguarde o tempo necessário para atualização completa dos arquivos do software R.</p><p>Margarida Pocinho Página 36</p><p>Abra novamente o software IRaMuTeQ</p><p>e clique em Edition e depois Preférences. O</p><p>software está em francês e vamos mudar para português.</p><p>Na língua de interface escolha o idioma com que vai trabalhar e em "Verifique</p><p>instalação de pacotes R", clique em "Verificar". Caso ainda haja bibliotecas a instalar</p><p>aparecem umas janelas pretas com letras a correr, não estranhe, espere o tempo</p><p>necessário, até que apareça a seguinte janela</p><p>Margarida Pocinho Página 37</p><p>Clique em OK em ambas as janelas e feche o software</p><p>Volte a abrir o IRAMUTEQ e veja que já está em Português</p><p>Importante: para finalizar a instalação do IRaMuTeQ vá novamente a</p><p>http://www.iramuteq.org/telechargement e descarregue e copie o arquivo</p><p>complementar “Rgraph.R” e cole na pasta “Rscripts” substituindo o arquivo já</p><p>instalado. O caminho para encontrar a referida pasta geralmente é: “C: Arquivos de</p><p>programas (x86) /iramuteq / Rscripts”.</p><p>http://www.iramuteq.org/telechargement</p><p>Margarida Pocinho Página 38</p><p>Atualizar o dicionário em português é muito importante pois é o que contém termos e</p><p>suas variantes(Dicionário de termos). É utilizado pelo sistema para classificação das</p><p>palavras conforme o tipo gramatical, a fim de identificar as palavras ativas e</p><p>suplementares do corpus.</p><p>O Dicionário de lemmes, criado a partir de um corpus submetido à análise estatística e</p><p>contém o lema (palavra sem flexão), suas variantes e sua frequência de ocorrência. – A</p><p>Lematização é o processo de deflexionar uma palavra para determinar o seu lema. Por</p><p>exemplo, as palavras gato, gata, gatos, gatas são todas formas do mesmo lema: gato.</p><p>No Iramuteq existem regras próprias de lematização. Os verbos são convertidos ao</p><p>infinitivo, os substantivos ao singular e os adjetivos ao masculino singular. O Iramuteq</p><p>realiza a lematização a partir dos dicionários, sem realizar a desambiguação.</p><p>Nota: Se a instalação do R foi correta, bem como das bibliotecas, o Iramuteq encontra</p><p>todas as bibliotecas e fica pronto para proceder às análises. Caso tenha algum</p><p>problema na instalação do R ou das bibliotecas, o Iramuteq não conseguirá trazê-las e</p><p>continuará solicitando a sua atualização toda vez que se entrar no Iramuteq ou, ainda,</p><p>não executará as análises porque as bibliotecas não existem. Pode ser, ainda, que ele</p><p>não encontre o R e informe que o R não está instalado. Nesse caso, não adianta</p><p>acrescentar o caminho do R em Edição/Preferências porque ele continuará não</p><p>encontrando as bibliotecas. A solução desse problema normalmente envolve a</p><p>desinstalação do Iramuteq e do R e nova instalação nas pastas corretas.</p><p>ANÁLISES DO IRAMUTEQ</p><p>1. Estatísticas textuais Esta análise executa estatísticas simples sobre o “corpus” e</p><p>fornece: o número de textos e segmentos de textos; frequência média e total</p><p>das palavras; e classificação gramatical das palavras, de acordo com o</p><p>dicionário.</p><p>2. Classificação Hierárquica Descendente (CHD) Nesta análise o sistema procura</p><p>obter classes formadas por palavras que são significantemente associadas com</p><p>aquela classe (a significância começa com o qui-quadrado = 2). Ele apresenta</p><p>Margarida Pocinho Página 39</p><p>um esquema hierárquico de classes, tornando possível inferir quais ideias o</p><p>corpus textual deseja transmitir</p><p>3. Análises de especificidades e AFC:</p><p>a. A análise de Especificidades associa textos com variáveis, ou seja,</p><p>possibilita a análise dos textos em função das variáveis de</p><p>caracterização. Todo corpus possui variáveis associadas estabelecidas</p><p>pelo pesquisador. Por exemplo: sexo, escolaridade, Estado, etc. Essa</p><p>análise permite, então, comparar os resultados por variável (por</p><p>exemplo entre homens e mulheres, etc).</p><p>b. A Análise Fatorial por Correspondência (AFC) é uma representação</p><p>gráfica dos dados para ajudar a visualização da proximidade entre</p><p>classes ou palavras.</p><p>4. Análises de similitudes</p><p>a. Mostra um grafo que representa a ligação entre palavras do corpus</p><p>textual. A partir desta análise é possível inferir a estrutura de</p><p>construção do texto e os temas de relativa importância, a partir da</p><p>coocorrência entre as palavras.</p><p>b. Ela auxilia o pesquisador na identificação da estrutura da base de dados</p><p>(corpus), distinguindo as partes comuns e as especificidades, além de</p><p>permitir verificá-las em função das variáveis descritivas existentes.</p><p>5. Nuvem de palavras</p><p>a. Mostra um conjunto de palavras organizadas em forma de nuvem. As</p><p>palavras são apresentadas com tamanhos diferentes, ou seja, as</p><p>palavras maiores são aquelas que detêm maior importância no corpus</p><p>textual, a partir do indicador de frequência ou outro escore estatístico</p><p>escolhido. É uma análise lexical mais simples, porém, bastante</p><p>interessante, na medida em que possibilita rápida identificação das</p><p>palavras-chaves de um corpus, isto é, a rápida visualização de seu</p><p>conteúdo, pois as palavras mais importantes estão mais perto do centro</p><p>e graficamente são escritas com fonte maiores</p><p>Margarida Pocinho Página 40</p><p>TIPOS DE ANÁLISES POSSÍVEIS COM O IRAMUTEQ</p><p>ANÁLISES SOBRE CORPUS TEXTUAIS:</p><p>1) Estatísticas textuais clássicas.</p><p>2) Pesquisa de especificidades a partir de segmentação definida do texto</p><p>(análise de contraste de modalidades de variáveis).</p><p>3) Classificação Hierárquica Descendente (CHD) conforme o método descrito</p><p>por Reinert (1987 e 1990). 4) Análise de similitude de palavras presentes no</p><p>texto.</p><p>5) Nuvem de palavras.</p><p>ANÁLISES SOBRE TABELAS INDIVÍDUOS / PALAVRAS:</p><p>1) CHD conforme algorítimo proposto por Reinert (1987).</p><p>2) CHD por matrizes de distância.</p><p>3) Análise de similitude (por exemplo, de palavras resultantes de evocações livres).</p><p>4) Nuvem de palavras.</p><p>5) Descrição e X2 .</p><p>ANÁLISES SOBRE CORPUS TEXTUAIS</p><p>A análise textual é um tipo específico de análise de dados, na qual tratamos de</p><p>material verbal transcrito, ou seja, de textos.</p><p>Essa análise tem várias finalidades, sendo possível analisar textos, entrevistas,</p><p>documentos, redações etc.</p><p>A partir da análise textual é possível descrever um material produzido por um</p><p>produtor, seja individual ou coletivamente, como também pode-se utilizar a análise</p><p>textual com a finalidade relacional, comparando produções diferentes em função de</p><p>variáveis específicas que descrevem quem produziu o texto.</p><p>Para que se possa compreender a análise textual, é necessário inicialmente explicitar</p><p>alguns conceitos importantes:</p><p>Margarida Pocinho Página 41</p><p>As noções de corpus, "texto" e "segmento de texto"</p><p>Corpus</p><p>O corpus é construído pelo pesquisador. É o conjunto texto que se pretende</p><p>analisar.</p><p>Exemplos</p><p>a. numa pesquisa documental se um pesquisador decide analisar os</p><p>artigos que saíram na sessão de saúde de um jornal, em um</p><p>determinado período temporal, o corpus seria o conjunto destes</p><p>artigos.</p><p>b. um conjunto de 40 transcrições de entrevistas não diretivas</p><p>sobre um tema, feitas por um pesquisador no âmbito de um</p><p>estudo de casos.</p><p>c. um corpus composto de 200 respostas a uma questão aberta,</p><p>que faz parte de um questionário empregado como instrumento</p><p>de uma pesquisa do tipo sondagem.</p><p>Textos</p><p>Como já vimos nos exemplos relativos a um corpus, a definição destas unidades é</p><p>feita pelo pesquisador e depende da natureza da pesquisa. Se a análise vai ser</p><p>aplicada a um conjunto de entrevistas, cada uma delas será um texto. Caso a análise</p><p>diga respeito às respostas de "n" participantes a uma questão aberta, cada resposta</p><p>será um texto e teremos "n" textos. Quando se tratar de artigos de jornais, atas de</p><p>reuniões, cartas, etc.; cada exemplar destes documentos será um texto. Um conjunto</p><p>de textos constitui um corpus de análise. O corpus adequado à análise do tipo</p><p>Classificação Hierárquica Descendente deve constituir-se num conjunto textual</p><p>centrado num tema. O material textual deve ser monotemático, pois a análise de</p><p>textos sobre vários itens previamente</p><p>estruturados ou diversos temas resulta na</p><p>reprodução da estruturação prévia dos mesmos. No caso de entrevistas, onde há</p><p>falas que produzem textos mais extensos, desde que o grupo seja homogéneo, é</p><p>Margarida Pocinho Página 42</p><p>suficiente entre 20 e 30 textos. Se o delineamento é comparativo, sugerem-se pelo</p><p>menos 20 textos para cada grupo. Em se tratando de respostas a questões abertas de</p><p>um questionário, cada texto será composto da adição dos trechos obtidos das</p><p>respostas somente quando elas se referirem a um mesmo tema (uma mesma</p><p>questão ou pergunta). Caso as questões referiram-se a temas ou aspetos diferentes,</p><p>é necessário realizar uma análise para cada questão. Como mencionado</p><p>anteriormente, a análise é sensível à estruturação do estímulo que produz o material</p><p>textual, e isto é uma importante fonte de invalidação das conclusões. Quando as</p><p>respostas apresentarem uma média em torno de três a cinco linhas, é necessário um</p><p>número bem maior de respostas para a constituição de um corpus de análise (refere-</p><p>se aqui a um número mínimo em torno de uma centena de textos).</p><p>Os textos são separados por linhas de comando também chamadas de "linhas com</p><p>asteriscos". No caso de entrevistas, por exemplo, como cada uma delas é um texto,</p><p>elas necessariamente devem começar com uma linha de comando. Esta linha informa</p><p>o número de identificação do entrevistado (do produtor do texto que se segue) e</p><p>algumas características (variáveis) que são importantes para o delineamento da</p><p>pesquisa (como sexo, faixa etária, afiliação a determinados grupos, nível social e</p><p>cultural, etc.). Isto depende de cada pesquisa e o número de modalidades de cada</p><p>uma destas variáveis depende do delineamento da pesquisa e do número de textos</p><p>recolhidos. É desejável certo balanceamento das modalidades das variáveis da linha</p><p>de comando, e parcimónia quanto ao número de variáveis utilizadas.</p><p>Segmentos de Texto</p><p>São excertos de texto, na maior parte das vezes, do tamanho de três linhas,</p><p>dimensionadas pelo próprio software em função do tamanho do corpus. Os</p><p>segmentos de textos que são considerados o ambiente das palavras. Seu tamanho</p><p>também pode ser configurado pelo pesquisador. Numa análise padrão, após</p><p>reconhecer as indicações dos textos a serem analisados, é o software IRAMUTEQ que</p><p>divide os textos do corpus em segmentos de texto. Como o pesquisador pode</p><p>configurar a divisão dos segmentos de texto, no caso de uma grande quantidade de</p><p>respostas curtas a uma pergunta aberta de um questionário, aconselha-se que os</p><p>segmentos de texto sejam definidos enquanto textos, ou seja, enquanto a resposta</p><p>Margarida Pocinho Página 43</p><p>dada à questão. Neste caso configura-se o software a não segmentar os textos</p><p>componentes do corpus.</p><p>POSSIBILIDADES DE ANÁLISE DE DADOS TEXTUAIS NO IRAMUTEQ</p><p>O IRAMUTEQ oferece a possibilidade de diferentes formas de análise de dados</p><p>textuais, desde as bem simples, como a lexicografia básica (como cálculo de</p><p>frequência de palavras), até análises multivariadas (classificação hierárquica</p><p>descendente, análise pós-fatorial) (Lebart & Salem, 1994; Doise, Clemence &</p><p>LorenziCioldi, 1992).</p><p>I) Análises lexicográficas clássicas</p><p>a. – Identifica e reformata as unidades de texto,</p><p>b. identifica a quantidade de palavras, frequência média e hapax (palavras</p><p>com frequência um),</p><p>c. pesquisa o vocabulário e reduz as palavras com base em suas raízes</p><p>(formas reduzidas),</p><p>d. cria do dicionário de formas reduzidas,</p><p>e. identifica formas ativas e suplementares.</p><p>II) Especificidades</p><p>a. – Associa textos com variáveis, ou seja, possibilita a análise da produção</p><p>textual em função das variáveis de caracterização.</p><p>b. É possível modelo de análise de contrastes das modalidades das variáveis</p><p>e também a apresentação em plano fatorial.</p><p>III) Método da Classificação Hierárquica Descendente (CHD)</p><p>a. – Os segmentos de texto são classificados em função dos seus respetivos</p><p>vocabulários, e o conjunto deles é repartido em função da frequência das</p><p>formas reduzidas. A partir de matrizes cruzando segmentos de textos e</p><p>palavras (em repetidos testes do tipo X 2), aplica-se o método de CHD e</p><p>obtém-se uma classificação estável e definitiva (Reinert,1990). Esta análise</p><p>visa obter classes de segmentos de texto que, ao mesmo tempo,</p><p>apresentam vocabulário semelhante entre si, e vocabulário diferente dos</p><p>segmentos de texto das outras classes (Camargo, 2005). A partir dessas</p><p>análises em matrizes o software organiza a análise dos dados em um</p><p>Margarida Pocinho Página 44</p><p>dendograma da CHD, que ilustra as relações entre as classes. O programa</p><p>executa cálculos e fornece resultados que nos permite a descrição de cada</p><p>uma das classes, principalmente, pelo seu vocabulário característico</p><p>(léxico) e pelas suas palavras com asterisco (variáveis).</p><p>b. análise fatorial de correspondência feita a partir da CHD. Com base nas</p><p>classes escolhidas, o programa calcula e fornece-nos os segmentos de</p><p>texto mais característicos de cada classe (corpus em cor) permitindo a</p><p>contextualização do vocabulário típico de cada classe.</p><p>O que são estas classes de palavras e de segmentos de texto?</p><p>Em termos de programa informático, cada classe é composta de vários segmentos de</p><p>texto em função de uma classificação segundo a distribuição do vocabulário (formas)</p><p>destes segmentos de texto.</p><p>IV) Análise de similitude</p><p>a. – Esse tipo de análise baseia-se na teoria dos grafos (Marchand &</p><p>Ratinaud, 2012) e é utilizada frequentemente por pesquisadores das</p><p>representações sociais (cognição social). Possibilita identificar as</p><p>coocorrências entre as palavras e seu resultado traz indicações da</p><p>conexidade entre as palavras, auxiliando na identificação da estrutura da</p><p>representação.</p><p>V) Nuvem de palavras – Agrupa as palavras e as organiza graficamente em</p><p>função da sua frequência. É uma análise lexical mais simples, porém</p><p>graficamente interessante.</p><p>COMO ANALISAR DADOS TEXTUAIS NO IRAMUTEQ</p><p>Para realizar a análise o primeiro passo é configurar o corpus a ser analisado. Isso que</p><p>deve ser feito de acordo com os seguintes procedimentos:</p><p>1- Colocar todos os textos (entrevistas, artigos, textos, documentos ou</p><p>respostas a uma única questão) num único arquivo de texto. Jamais</p><p>abra estes arquivos ou qualquer outro gerado pelo IRAMUTEQ com</p><p>aplicativos da Microsoft (Word, Excel, WordPad ou Bloco de notas),</p><p>Margarida Pocinho Página 45</p><p>pois eles produzem bugs com o Unicode (UTF-8), o usado pelo</p><p>IRAMUTEQ.</p><p>2- Separar os textos com linhas de comando (com asteriscos). Por</p><p>exemplo, para cada entrevista ser reconhecida pelo software como</p><p>um texto, elas devem começar por uma linha deste tipo.</p><p>Exemplo de uma linha de comando (com asteriscos):</p><p>**** *n_014 *sex_1 *posic_1 *cur_2</p><p>Digitar quatro asteriscos (sem espaço em branco antes deles), um espaço branco</p><p>depois, um asterisco e o nome da variável (sem espaço branco entre eles), um traço</p><p>em baixo da linha (underline) e o código da modalidade da variável (também sem</p><p>espaço branco entre eles), um espaço em branco e depois o asterisco da segunda</p><p>variável, e assim por diante. Esta linha exemplo foi extraída de uma pesquisa realizada</p><p>em comentários na internet referentes a um ensaio fotográfico com mulheres obesas.</p><p>Ela indica que o material textual que a segue (comentários em determinado site)</p><p>refere-se ao indivíduo nº 014 (utiliza-se três dígitos, pois a amostra tem mais de 99</p><p>indivíduos e menos de 1000), de sexo masculino (onde 1= masculino; 2= feminino),</p><p>com posicionamento favorável em relação ao ensaio fotográfico (onde 1= favorável; 2=</p><p>contra; 3=neutro); e cujo comentário teve entre 11 e 50 “curtidas” (onde 1= até 10; 2=</p><p>11 a 50; 3= mais de 50). Imediatamente após esta linha com asterisco teclar ENTER, e</p><p>sem tabulação e linha em branco digite ou coloque o texto correspondente a este</p><p>indivíduo.</p>