método quantitativo

Esta é uma pré-visualização de arquivo. Entre para ver o arquivo original

*
Método Quantitativo
 Bárbara Luna 
*
Método Quantitativo
O método quantitativo, considerando a contribuição para a ampliação do conhecimento sobre (área escolhida), deve ser considerado como uma opção importante a ser adotada, constituindo-se numa base confiável para outros pesquisadores. 
Quando bem realizada a pesquisa quantitativa fornece um grau de generalidade útil ao pesquisador.
*
Pesquisa Quantitativa
A elaboração de um planejamento de pesquisa: 
definição de variáveis, 
amostra, 
hipóteses estatísticas, 
testes estatísticos, 
procedimentos de coleta, tabulação e análise de dados, no caso da pesquisa quantitativa.
*
Amostras e Populações
População ou Universo: um conjunto de indivíduos que partilham de, pelo menos, uma característica comum, seja ela cidadania, filiação a uma associação de voluntários, etnia, matrícula na universidade, etc.
Amostra: posto que o pesquisador trabalha com tempo, energia e recursos econômicos limitados, ele raras vezes estuda individualmente todos os sujeitos da população na qual está interessado.
*
Amostra
Em lugar disso, o pesquisador estuda apenas uma amostra – que se constitui de um número menor de sujeitos tirados de uma determinada população.
Através do processo de amostragem, o pesquisador busca generalizar (conclusões) de sua amostra (o grupo pequeno) para a população toda (o grupo maior) da qual a mesma amostra foi extraída.
*
Métodos de Amostragem
O pesquisador deve preocupar-se em saber se a sua amostra de sujeitos é bem representativa da população, a fim de ser-lhe possível fazer generalizações de uma para outra.
Se todos os componentes de tal população tiverem igual oportunidade (probabilidade) de participar da amostra, diz-se que o método usado é da amostragem causal. Se este não for o caso, fala-se de amostragem não-causal.
*
Amostras não - causais
Também conhecido como amostragem acidental. Nesse tipo de amostragem o pesquisador simplesmente inclui os sujeitos convenientes na amostra, dela excluindo os inconvenientes.
As amostras não – causais podem ser por quotas – neste procedimento, diversas características da população, tais como idade, sexo, classe social ou etnia são amostradas nas mesmas proporções em que figuram na população.
*
Amostras não-causais
A amostra não-causal pode ser por julgamento ou conveniência – a lógica, o senso comum ou um julgamento equilibrado podem ser usados na seleção de uma amostra que seja representativa de um grupo maior (população). 
*
Amostra causal
Exige que todos os sujeitos da população sejam identificados antes da extração da amostra.
Amostra casual simples: equipara-se a um sorteio. Só que, ao invés do pesquisador, soltar papéis em um chapéu, utiliza uma tábua de números aleatórios.
*
Tabela de Números Aleatórios
*
Amostragem causal
Amostra causal sistemática: não há necessidade de utilizar uma tábua de números aleatórios, uma vez que os membros da população que participam da amostra são determinados por intervalos fixos.
Amostra causal estratificada: constitui em dividir a população em subgrupos mais homogêneos – extratos – dos quais amostras aleatórias simples são extraídas. 
*
Amostragem Causal
Amostragem causal por conglomerados: são empregados dois níveis de amostragem:
Unidade primária de amostragem ou conglomerado: área.
Sujeitos encontrados dentro de cada conglomerado.
*
Tamanho da amostra
Na seleção probabilística é necessária a aplicação de fórmulas que consideram o erro amostral desejado, o grau de confiança e/ou universo considerado. 
Na seleção não probabilística fica a critério do pesquisador definir o tamanho da amostra de acordo com as especificações e restrições de seu projeto.