Resumo Metodologia e Técnicas de Análise de Dados

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Resumo Metodologia e Técnicas de Análise de Dados
A Natureza da Ciência e do Conhecimento Científico;
Problemas e Hipóteses de Pesquisa;
Variáveis: Definição, tipos e relações entre as variáveis;
Métodos de Pesquisa: Não experimentais (levantamento e correlacionais), Experimentais e Quase-Experimentais
Procedimentos Quantitativos e Qualitativos de Coleta de dados: Especificidades e complementaridade;
Escalas de mensuração;
 Técnicas Análise dos Dados Quantitativos e Qualitativos;
Estatísticas descritiva, inferencial, paramétrica, não paramétrica, univariada, bivariada e multivariada;
 Parâmetros de medida: validade e precisão e técnicas estatísticas de estimação.
 
A Natureza da Ciência e do Conhecimento Científico
A metodologia em psicologia social tem um caráter multivariado, as possibilidades epistemológicas são diversas na tentativa de compreender os fenômenos psicossociais. Essa exposição seguirá um plano de quatro etapas para explanação dos mesmos. Primeiro será feita uma discussão acerca dos pressupostos epistêmicos que fundamentam a ciência em geral. Em seguida, faremos uma discussão sobre os problemas de pesquisa e sua natureza. Depois, apresentaremos os métodos de pesquisa mais usados na psicologia social. Por fim, será feita uma discussão sobre o lugar da psicologia social dentro do escopo da ciência.
1.1. Pressupostos epistêmicos da ciência
A ciência tem como um de seus pilares a objetividade, isso significa que a pesquisa científica se pauta na noção de que existe um mundo objetivo que pode ser apreendido pelo método científico. Em contrapartida há um mundo subjetivo, que diz respeito às interpretações e percepções dos sujeitos. Muitos autores sustentam que essa separação é possível e a defendem como demarcador da ciência (Lakatos, 1977; Peirce, 1877; Popper, 1963), já outros questionam a possibilidade de se obter neutralidade total perante o objeto que se pretende estudar (e.g. Feyerbend, 1975, 1987).
Esse impasse não tem um resposta definitiva, no entanto o que se predomina é que a ciência deva demonstrar objetividade em seus resultados. Se é possível essa neutralidade e separação de crenças e ideologias ou não, é uma questão mais profunda. Mesmo assim, a objetividade é um pressuposto para atividade científica para maior parte da comunidade acadêmica.
A ciência é baseada por fatos confirmados pela experiência, esse pressuposto está intimamente ligado ao empirismo. Este é um sistema filosófico que procura obter conhecimento através da observação de estímulos e eventos do mundo real, ideia essa que tem sua origem em Aristóteles (sd/2001) e posteriormente Hume (1739/2002) propôs que a associação de observações de ideias simples são a base da formação de conhecimento. Mas foi Berkeley (1710/2010) que propôs que a associação de observações permitiria derivar enunciados complexos e gerais.
No extremo dessa ideia temos a filosofia positivista, essa corrente pressupõe que apenas fatos que podem ser apreendidos pela experiência diretamente podem gerar conhecimento científico. Para o positivismo, o que demarca a ciência da não-ciência é o fato do método derivar suas conclusões desse tipo de observação. Ideias essas que foram aprofundadas posteriormente pelos positivistas lógicos.
Porém, essa ideia positivista tem alguns problemas, alguns deles são:
Os fatos não são sempre fiáveis, podem ser decorrentes de ilusões ou deficiências dos sentidos na apreensão da experiência.
Apenas fatos relevantes interessam, isso faz com que o cientista tenha que escolher qual fato é mais importante para sua pesquisa e o coloca em um posição difícil. Já que essa informação não está no fato em si, é uma decisão vinda de fora.
A interpretação dos fatos é determinada pela teoria, isso porque não só a relevância, mas também a interpretação é fruto da perspectiva do cientista.
A observação científica não é passiva, o pesquisador muitas vezes tem que provocar a situação para provocar o fato a ser observado e isso pode alterar os resultados. 
No entanto, esses problemas não significam que todos os fatos sejam não fiáveis, irrelevantes, interpretados arbitrariamente e selecionados a maneira que os cientistas quiserem. Esses problemas apenas evidenciam que para a atividade científica, a verificação empírica dos fatos é um pressuposto importante e que requer muita atenção e afinco.
A ciência também é baseada por leis gerais derivadas de fatos observáveis. Isso se dá por outra grande contribuição de Aristóteles, que é o raciocínio indutivo. A indução por associação se dá quando derivamos generalizações através de fatos que observamos e associamos em uma cadeia de causa-e-efeito. Algumas regras devem ser respeitadas, pois ele deve ser (1) baseada em numerosas observações; (2) ser um evento regular e não contraditório e (3) ser observado por vários observadores.
Embora com o uso desses critérios, tente-se garantir que generalizações sejam feitas sem evidências firmes, existem alguns problemas com a indução:
O problema lógico da indução é a impossibilidade lógica de estabelecer a necessidade da generalização feita, ou seja o fato de que mesmo uma conclusão baseada em diversas observações e por diversos observadores não garante que o evento necessariamente ocorra sempre da maneira como foi observado, do ponto de vista lógico (Hume, 1748/2000)
O problema prático da indução está no fato de que é preciso decidir quais observações são relevantes. Isso faz com que o cientista tenha que estabelecer o que observar antes de observar e isso só será possível com algum conhecimento prévio do fenômeno, que talvez não seja bem fundamento.
Generalizar do observável ao inobservável é outro problema porque obriga o cientista a generalizar suas observações para fatos que eles (e ninguém) nunca observaram, como por exemplo o DNA.
É importante frisar que esses problemas também não fazem com que a indução seja uma ferramenta descartada na ciência, mas apenas que esse método não pode ser levado ao extremo, por suas limitações.
A ciência é baseada em teorias que podem fazer previsões verificáveis, sendo possível fazer generalizações para explicar um fenômeno e tentar predizer seu acontecimento ou não. O que pode ser feito através da dedução (Aristóteles, sd/1987) que possibilita o uso do método hipotético-dedutivo. A validade do método se dá por verificação da consistência lógico-racional da conclusão. Verifica-se os pressupostos ou premissas que levam a dedução e assim pode-se considerar uma dedução logicamente verdadeira ou falsa. Portanto, é de base argumentativa.
Um exemplo clássico é a enunciado de Descartes (1641/2010) de que se “penso, logo existo”. Ela pode ser verificada se observarmos a validade da premissa universal (PU) e da premissa particular (PP), assim saberemos se a dedução-lógica (DL) é logicamente válida:
PU: Tudo que pensa existe.
PP: Eu penso.
________________________
DL: Eu Existo.
Se PU e PP são coerentes, DL se torna logicamente válida. Se por caso PU e PP não são coerentes e entram em choque, a DL seria logicamente inválida. Esse tipo de raciocínio permite que as predições das teorias científicas possam ser verificadas. Apesar disso, mesmo que uma predição que seja baseada em fatos consistentes e passe pelo crivo do método hipotético-dedutivo, ela pode gerar resultados errados. Por dois motivos principais:
Um raciocínio logicamente válido pode gerar conclusões erradas. Uma das premissas pode ser errada e ser coerente com a(s) outra(s) premissa(s), fazendo com que a conclusão seja logicamente válida, mas ser uma conclusão errada.
Uma conclusão logicamente válida e verdadeira pode ser baseada em premissas erradas. Isso ocorre porque mesmo que a conclusão seja um fato verdadeiro, existe o risco de uma das premissas ser falsa.	Comment by Juan Apolinario: Aprofundar esse tópico!
Esse problemas demonstram que não se pode levar esse critério como demarcador final da validade de uma teoria, mas também não significa que devemos abandoná-lo. É preciso verificar a consistêncialógica dos resultados, mesmo que não tenhamos total sucesso nessa verificabilidade.
A ciência é baseada em teorias falsificáveis, essa ideia é originada em Karl Popper (1963) que utiliza do critério de falseabilidade para demarcar os domínios do que é científico e o que não é. Para este autor, uma teoria para ser científica necessita ter seus resultados passíveis de verificação e que existam possibilidades lógicas de sua refutação. Os fatos científicos são provisórios, no sentido que dependem da comprovação empírica e para que seja possível comprovar empiricamente uma hipótese é preciso que também se possa refutá-la caso se encontrem evidências para isso. Popper chamava de convencionalistas os cientistas que agem de modo a atribuir à fatores externos, como falhas dos instrumentos, os resultados que vão contra suas teorias.
Kuhn (1975) fala que as teorias científicas formam o que ele chama de paradigmas. Que são um conjunto pressupostos metafísicos, teóricos, epistemológicos e metodológicos que são aceitos em determinado tempo pelo meio científico. O que, para Khun, faz com que não seja o falseabilidade que determine o fim de uma teoria e sim a superação de paradigmas.
A ciência é baseada no progresso e na autocorreção. Três visão concordam com esse pressuposto, mas de maneira diferente. A visão positivista considera um ciclo de construção de conhecimento científico que segue a seguinte ordem circular: observação de eventos (únicos) > mensuração dos dados > indução para gerar generalizações > dedução para gerar hipóteses (previsões) > verificação empírica. E o ciclo volta para observação de eventos para confirmar os achados ou não.
Já a visão falsificacionista tem um ponto diferente que pode ser representado da seguinte sequência: formulação da questão-problema > propostas de teorias que expliquem e resolvam o problema por indução > verificação lógica e empírica > avanço científico através de “saltos mais radicais” e não linear. A grande diferença está no fato de que o progresso não se dá por acúmulo de observações, mas por elaborações mais complexas do problema e resoluções.
Por fim, podemos falar de uma terceira visão, a de Kuhn que considera três fases de desenvolvimento científico: pré-paradigmática (pré-científica), onde o paradigma está se formando ou existem paradigmas concorrentes > paradigmática (ciência normal), onde se tem um paradigma e as observações convergem para confirmá-lo > revolução paradigmática, quando o paradigma começa a ser questionado e é superado e surgem paradigmas concorrentes. O ciclo volta ao ínicio depois.
	A ciência não é diferente de outras formas de conhecimento. Dada a dificuldade que apresentamos até então, alguns autores questionam as demarcações entre saber científico e o não-científico. Principalmente Paul Feyerabend (1975), que colocou em xeque a ideia de demarcação objetiva. Ele expôs o fato de que as preferências por teorias não estão livres de influências político-ideológicas ou de qualquer outra natureza que não sejam os critérios mencionados. Sendo assim, os critérios relativos fazem com os saberes que são considerados não-científicos também tenham a mesma validade. Essa posição é chamada de relativismo.
	No entanto, o fato das demarcações não serem bem fundamentadas pode não significar que não exista diferença entre saberes científicos e não-científicos, mas pode ser pelo fato de que a filosofia da ciência ainda não conseguiu demarcar bem essa linha.
A ciência é baseada no consenso e portanto é uma atividade social, podemos perceber que os critérios usados para demarcação são extremamente dependentes da interpretação dos cientistas e de toda comunidade científica. Isso deixa claro que não se pode entender a ciência e o progresso científico sem entender os contextos que levaram a tal. Nesse sentido, o status de atividade social quer dizer que o conhecimento científico é um conhecimento social.
2. Problemas e Hipóteses de Pesquisa
Aquilo que observamos pode não ser tal como o vemos: é essa dúvida que motiva a colocação de problemas de pesquisa, sendo a tarefa do pesquisador propor uma solução, no caso das pesquisas orientadas pelo raciocínio hipotético-dedutivo, ou encontrar uma resposta para o problema, no caso nas pesquisas orientadas pelo princípio da indução. Podemos definir um problema de pesquisa como uma pergunta ou o conjunto de perguntas sobre um fenômeno com potencial interesse para uma área ou domínio científico. Na psicologia social, as perguntas referem-se, evidentemente, ao que se denomina fenômenos psicossociais.
Existem perguntas que possuem uma estrutura para o estudo na psicologia social e outras não. Um dos elementos que são essenciais para uma pergunta ter a estrutura para o estudo na psicologia social é a variável. Podemos aqui traçar um paralelo com essa representação propondo que uma variável é a representação simbólica de eventos ou fenômenos que são objetos de observação em uma pesquisa. Os dados são, portanto, o conjunto de informações que obtemos sobre os fenômenos. Essas informações são organizadas em variáveis.
As perguntas podem ser divididas em tipos, elas vão relacionar variáveis de maneiras diferentes para que seja possível a elaboração de uma pergunta pertinente ao escopo do estudo em psicologia social e que possa vir a ser um problema de pesquisa. Essa pergunta deve ser uma pergunta sobre uma variável.
Começamos pelo problemas de tipo 1. A pergunta refere-se a existência, grau, nível ou magnitude de determinado fenômeno. Possibilitando a averiguar através da observação e descrevendo por meio de linguagem simbólica. São exemplos:
a. existe racismo no Brasil?
b. quais são as representações sociais sobre o papel da mulher na
sociedade contemporânea?
c. quais são as expectativas dos jovens sobre o seu futuro na
sociedade atual?
O problema de tipo 2 é aquele que verifica relação ou a associação entre variáveis. São exemplos:
a. existirá alguma relação entre o racismo e a oposição às políticas de ação afirmativa no Brasil?
b. estará a discriminação contra as mulheres no local de trabalho
associada às representações sociais sobre o papel da mulher na
sociedade contemporânea?
c. quais são as relações entre os valores sociais e as expectativas
dos jovens sobre o seu futuro na sociedade atual?
Problema de tipo 3 também vai verificar a relação entre variáveis. Mas de maneira específica e, implicitamente ou explicitamente, tentam fazer algum tipo de previsão. Diferentemente do tipo 2, esse tipo tenta descobrir a direção da relação entre as variáveis. São exemplos:
	
a. estará o racismo na base da oposição às políticas de ação afir-
mativa no Brasil?
b. estará a discriminação contra as mulheres no trabalho anco-
rada nas representações sociais sobre o papel da mulher na
sociedade contemporânea?
c. são os valores pós-materialistas preditores das aspirações dos
jovens sobre o seu futuro na sociedade atual?
Problemas de tipo 4 também possui a pretensão de verificar relações entre variáveis e seguem uma direção. A direção no entanto vai em sentido de causa e efeito. São exemplos:
a. será que o racismo influencia a oposição às políticas de ação
afirmativa no Brasil?
b. será que a discriminação contra as mulheres no trabalho é
influenciada pelas representações sociais sobre o papel da
mulher na sociedade contemporânea?
c. são os valores pós-materialistas fatores causais das expectati-
vas dos jovens sobre o seu futuro na sociedade atual?
1.3. Método de Pesquisa
O método é o meio pelo qual o pesquisador procederá para encontrar as respostas às questões levantadas. Os métodos se dividem em dois grandes categorias que vão abarcar diversos procedimentos, que vão dos mais contemplativos até os mais interventivos. São eles: experimental e não-experimental.
	Métodos Não-Experimentais: Caminhos que nos levam a obter respostas para os problemas do Tipo 1, 2 e 3. Esse tipo de método é fundamentalmente contemplativo, pois o pesquisador exerce o papel de observador. Mesmo sabendo queo ato de observar pode alterar o objeto observado, ele não tenta intervir no objeto de estudo. Com os métodos não-experimentais é possível reunir informações e fazer análises profundas que poderão levar as respostas das questões suscitadas. São eles:
Observação naturalista: responde principalmente questões do tipo 1, essa categoria de estudos procura colher informações e, com uso de raciocínio indutivo, formular teorias que promovam a compreensão geral do fenômeno, observando-o tal como ele acontece em seu ambiente natural. Ele não está preocupado em estabelecer relações causais entre variáveis, mas serve de base para outras teorias e métodos utilizarem os dados advindos deste método. É bastante utilizado na área de etologia.
Estudos etnográficos: é uma modalidade muito usada na antropologia, mas que pode servir de base para psicologia social. Fundamenta-se na observação de um determinado grupo social em um determinado espaço-tempo. O ponto central é a caracterização do contexto e observar os comportamentos de interação entre os membros do grupo e com o ambiente. Pretende-se com tal abordagem compreender os significados sociais dos padrões de comportamento de maneira fiel e holística. Muito usada para responder perguntas do tipo 1.
Estudo de caso: responde perguntas do tipo 1 e em casos particulares responde do tipo 2. Fundamentalmente é o estudo de um caso particular (pessoa, empresa, grupo) e que permite o levantamento de uma quantidade grande de informações sobre o objeto. Não se preocupa com generalizações e nem relações de causa-e-efeito. Mas pode servir de base para novos estudos sobre o mesmo objeto.
Levantamento de dados: método observacional que pretende levantar informações sobre uma variável ou conjunto de variáveis. Geralmente usa uma amostra que pode depois servir de generalização para a população pesquisada.
Estudos relacionais: um dos mais usados em psicologia social, ele fundamenta-se em observar a relação entre variáveis para responder perguntas do tipo 2 e 3. Como no estudos naturalistas, observa-se essas variáveis representados simbolicamente, mas com intuito de detectar se há relação, força e/ou direção entre elas.
		Essas categorias são muito utilizados para responder questões tipo 1, 2 e 3, mas não tem alcance para responder questões do tipo 4 (exceto em casos específicos de estudos longitudinais). Isso ocorre porque questões do tipo 4 exigem condições necessárias (Kenny,1979), que são:
Antecedência temporal: para que uma variável X possa ser uma causa de uma variável Y é necessário que X anteceda Y em uma linha temporal. Isto significa assumir um intervalo de tempo entre causa e efeito, de modo que se t = tempo e k > 0, X t pode ser causa de Y t +k , mas Y t +k não pode ser causa de X t porque isto violaria o princípio da precedência temporal. No entanto, Y t pode ser causa de X t+k, assim como, em uma relação causal recíproca ou circular, X t pode ser causa de Y t+k, que por sua vez pode ser causa de X t + kn, sendo n > 0.
Relacionamento entre variáveis: a antecedência temporal é necessária, mas não suficiente para estabelecer relações de causa-e-efeito. É preciso que seja possível obter informações de uma variável ao analisar a outra. Elas precisam ter relação entre elas e isso é observado através de uma investigação por parte do pesquisador.
Ausência de relações espúrias: Existirá uma relação espúria entre as variáveis X e Y quando ambas forem causadas por uma terceira variável, a qual podemos designar variável Z. Se controlarmos essa variável e a relação entre X e Y desaparecer, encontramos uma relação espúria que precisa ser limada para o prosseguimento da pesquisa. Obs.: Uma variável fonte de “espuriosidade” não pode ser confundida com uma variável interveniente. Entanto uma variável espúria Z é causa simultânea de X e Y, a qual quando controlada reduz a associação entre X e Y, uma variável interveniente é consequência de X e é causa de Y, embora também, quando controlada, reduza a associação entre X e Y.