PES_TEC_SOC_14_PDF_2015

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Pesquisa, Tecnologia e Sociedade
Aula 14
Tipos de Metodologias Quantitativas
Objetivos Específicos
• Reconhecer que existem diferentes metodologias na pesquisa quantitativa.
Temas
Introdução
1 Conceito de metodologia quantitativa
2 População e amostra 
3 A coleta de dados quantitativos e as técnicas estatísticas
4 O método survey
Considerações finais
Referências
Gabriele Greggersen
Professora Autora
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Pesquisa, Tecnologia e Sociedade
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Introdução
O material que preparamos para esta aula tem, por finalidade, abrir o leque sobre a 
variedade de métodos quantitativos existente. Para isso, começamos com o conceito de 
metodologia quantitativa. Depois, passamos para todos os elementos e as etapas que ela 
envolve, desde a amostragem até o tratamento estatístico. 
A partir de exemplos concretos, faremos alguns cálculos das medidas estatísticas mais 
frequentes, tentando mostrar que são mais simples do que parecem.
Ao final, abordaremos o método survey, uma metodologia importada dos Estados 
Unidos, mas que já se adaptou plenamente à realidade brasileira.
1 Conceito de metodologia quantitativa
Como a própria expressão diz, a abordagem quantitativa valoriza as quantidades ou os 
números. Sua principal técnica é a medição e o levantamento de dados numéricos. De acordo 
com Reis (2015), as abordagens quantitativa e qualitativa distinguem-se de acordo com as 
técnicas empregadas. A autora define a pesquisa quantitativa nos seguintes termos:
A abordagem de pesquisa quantitativa caracteriza-se pelo uso da quantificação na 
coleta, no tratamento dos dados e das informações que é feito por meio de métodos 
e técnicas estatísticas. Isso garante os resultados da pesquisa e evita distorções de 
análise e de interpretação, além de traduzir em números as informações analisadas e 
os dados coletados (REIS, 2015, p. 62).
Devido a esse conceito, muitas vezes, o método quantitativo é confundido com a própria 
estatística, que nada mais é do que o “conjunto de métodos e processos quantitativos que 
servem para estudar e medir fenômenos” (PEREIRA, 2014, p. 21). É claro que a abordagem 
quantitativa envolve mais do que isso pelo simples fato de ser metodologia e, portanto, uma 
filosofia de trabalho e procedimento.
Quadro 1 – Estatísticas em três partes
Segundo Pereira (2014), a estatística tem 
três partes: 
Estatística descritiva – resume, simplifica e sistematiza 
informações e dados em forma de taxas e índices.
Teoria da probabilidade – serve para analisar hipóteses e a 
chance de elas confirmarem-se na prática, fazendo estudos 
que levam em conta o acaso ou a aleatoriedade, como no caso 
dos jogos
Amostragem – sua utilidade está na possibilidade de analisar e 
interpretar dados da realidade, divididos em parcelas de uma 
população.
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A estatística pode ser aplicada a vários campos e áreas do conhecimento, por isso, é 
inclusa nas matrizes de vários cursos, tanto da área de exatas quanto de humanas.
Nesta aula, vamos nos dedicar mais à amostragem e à estatística descritiva. 
2 População e amostra 
Ao contrário do que se pensa no campo da Geografia e da Geopolítica, em estatística, 
população não é o povo habitante de uma região geográfica, mas o “conjunto de todos os 
dados em observação sobre os quais se quer tirar conclusões” (PEREIRA, 2014, p. 25). Ela 
“representa a totalidade de elementos que descrevem certo fenômeno” (PEREIRA, 2014, p. 
25), que podem ser desde pessoas até coisas e animais, que tenham, pelo menos, um aspecto 
comum, que permite que sejam tidos como um conjunto.
Já a amostra é uma parte ou um subconjunto da população, mas não qualquer um. É 
preciso que ela seja representativa, ou seja, que ela reproduza, em escala menor, todas as 
características da população. 
Vamos dar o exemplo das pesquisas realizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e 
Estatística (IBGE), também chamadas de Censos. É claro que o governo brasileiro não pode 
entrar na casa de cada cidadão pertencente à população brasileira para traçar o perfil dela 
quanto ao nível socioeconômico, à formação escolar, à cor de pele etc.
Figura 1 – Como são realizados os Censos?
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Por isso, ele precisa fazer uma seleção, por exemplo, de uma quantidade proporcional 
de pessoas por estado, que representem a população total, em termos proporcionais, nos 
quesitos: densidade demográfica (número de pessoas por metro quadrado); pessoas que 
moram no campo e na cidade; pessoas que moram nas áreas centrais e nas periferias; pessoas 
que moram em casas e apartamentos; pessoas segundo idade, sexo e cor de pele; segundo 
nível socioeconômico; ocupação etc.
A ideia é que a amostra seja um retrato em miniatura da população total. Quanto 
mais características da população como um todo a amostra tiver, mais fidedigna e 
confiável ela será. Ou seja, as estatísticas que se fizerem a partir da amostra poderão 
ser aplicadas sem problemas a toda a população.
Outro exemplo de uso da estatística seria o processo de avaliação de uma empresa ou 
instituição de ensino que não possa ser aplicada a todos os funcionários/alunos. É claro que 
a amostra não pode considerar apenas um departamento ou uma turma da escola ou apenas 
turmas noturnas ou diurnas, pelo que se diz que a amostra estaria enviesada. A palavra vem 
de viés, ou seja, um desvio que sempre puxa para um determinado lado ou aspecto, deixando 
os demais de lado. Um viés é, em outras palavras, uma tendenciosidade. Para ilustrar o que 
acontece quando a amostra está enviesada, imagine um arqueiro que tem um problema em 
um dos dedos, que o impede de manter o arco e a flecha clara e inequivocamente direcionados 
para o centro do alvo, de modo que ele sempre acerta um dos lados, fora do alvo. 
Se o IBGE submetesse, aos seus questionários, pessoas apenas da região Sudeste ou 
apenas pessoas brancas e com empregos remunerados acima da média nacional, teríamos um 
perfil de primeiro mundo para o país, o que distorceria a realidade dos fatos sobre o Brasil.
Outro exemplo importante de uso de amostragem são as pesquisas pré-eleitorais. 
A confiabilidade dos prognósticos feitos pelas entidades de pesquisa está diretamente 
relacionada à qualidade e à representatividade da amostra escolhida por elas.
Algumas entidades que fazem esse tipo de pesquisa por amostragem são o Ibope e o 
Datafolha, além de institutos de pesquisa de mercado.
Uma forma de estabelecer uma amostra é usar o critério da aleatoriedade, por exemplo, 
aplicar um questionário em local de grande circulação de pessoas de todo o tipo, como os 
meios de transporte público ou locais públicos como viadutos, cruzamentos etc.
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Também é muito importante definir o tamanho da amostra, pois, quanto maior ela for, 
maior a precisão e a aplicabilidade do resultado ao todo da população. Mas há um ponto de 
saturação, em que mais questionários não farão diferença. É importante que o pesquisador 
descubra esse ponto.
A definição do tamanho da amostra também é uma questão de custo e tempo, além da 
acessibilidade dos sujeitos (no caso de serem presidiários, por exemplo, ou pessoas internadas 
em um hospital – o acesso a eles é restrito). 
3 A coleta de dados quantitativos e as técnicas estatísticas
Mas, por onde começar uma pesquisa estatística, pergunta-se Pereira (2014)?. Da 
mesma forma, como já dizíamos quando nos referíamos a qualquer tipo de pesquisa, tudo 
começa com a definição do problema a ser investigado e com o planejamento dasetapas da 
pesquisa, envolvendo a metodologia de levantamento de informações e coleta de dados, a 
amostragem, o cronograma de atividades, os custos etc.
A parte estatística, segundo Pereira (2014), tem as fases que serão descritas a seguir.
3.1 Fases do tratamento estatístico
3.1.1 Coleta de dados – amostragem, pesquisa, questionário
 Essa é a primeira e mais fundamental fase da pesquisa, da qual depende todo o resto. 
A coleta pode ser direta, aplicando questionários e fazendo entrevistas e observações; ou 
indireta, a partir de documentos e dados já levantados.
3.1.2 Apuração dos dados – tabulação, contagem, softwares
É a etapa mais matemática de todas, na qual os dados são contatos e organizados em 
tabelas e inseridos em programas de computador específicos. É importante que o pesquisador 
que quiser fazer pesquisa quantitativa pesquise os softwares existentes, que são inúmeros, e 
escolha o melhor para o seu campo de pesquisa e os seus objetivos.
3.1.3 Apresentação dos dados – tabelas, gráficos, planilhas 
Mais uma vez, entram aqui os recursos eletrônicos. Normalmente , os softwares para a 
apuração de dados também podem ser utilizados para a sua apresentação. Há programas gerais, 
como os do pacote Office, a exemplo do Excel. Para casos de cálculos como o quiquadrado 
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(usado para teste de hipóteses, comparando a distribuição obtida com a esperada) ou a 
análise de dispersão (empregada para verificar a distância do resultado obtido da média), por 
serem muito específicos da estatística, há programas próprios para a sua realização.
Figura 2 – Gráficos estatísticos
3.1.4 Análise, interpretação e conclusão das informações
Por mais que os programas de computador possam acelerar e facilitar processos 
estatísticos, eles não são capazes de realizar a parte final da pesquisa, que requer, além de 
raciocínios lógico e analógico, a capacidade crítica, que é habilidade exclusivamente humana.
E ela deve servir para a tomada de decisões, que, segundo Pereira (2014, p. 29), “é a 
síntese de todo o processo de análise estatística”, sem a qual a pesquisa fica sem efeito e 
torna-se mero protocolo e não a ferramenta de simples informação ou real mudança que 
deve ser.
Outro conceito importante na estatística é o de variáveis, que são as categorias que, ao 
contrário das constantes – como são o tempo e o espaço, por exemplo, e qualquer elemento 
da realidade que se quer “congelar” para estudar os demais elementos –, mudam ao longo 
do tempo e do espaço.
Em uma campanha pré-eleitoral, por exemplo, determinado candidato está interessado 
em saber qual a sua popularidade entre as mulheres. Então, ele encomenda uma pesquisa 
junto às mulheres, sendo que, nesse caso, o gênero é uma constante e, a preferência eleitoral, 
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a variável principal a ser constatada. Algumas entidades que fazem esse tipo de pesquisa são 
o Ibope e o Datafolha.
Outras instituições que trabalham apenas com estatística são aquelas que fazem pesquisa 
de mercado, quando se trata de levantar a preferência por certo produto ou a saturação do 
mercado para abrir determinado negócio etc.
Pereira (2014) traça um quadro-resumo muito útil sobre a diversidade de variáveis 
existentes.
 Quadro 2 – Classificação de variáveis
Tipo de variável Classificação Descrição
Qualitativas
Nominais
Uma variável qualitativa é nominal quando não tem uma ordem. 
Por exemplo, as categorias do sexo (masculino e feminino), que não 
apresentam uma ordenação própria.
Ordinais
As variáveis ordinais têm o objetivo de ordenar certa variável, como 
idade, peso, ou altura, por exemplo. Além de classificá-las, como 
na variável nominal, podemos estabelecer uma ordem hierárquica 
entre elas.
Quantitativas
Contínuas
As variáveis quantitativas são consideradas contínuas quando 
puderem assumir qualquer valor em determinado intervalo. São 
aquelas nas quais se encontram infinitos valores em um intervalo, 
ou seja, que aceitam casas decimais.
Discretas
São aquelas nas quais se encontram finitos valores em determinado 
intervalo. Ou seja, são as que não aceitam casas decimais.
Fonte: Pereira, 2014, p. 34.
Por exemplo, uma variável quantitativa poderia ser a idade. No caso, a variável seria 
contínua se o pesquisador escolher trabalhar com faixas de idade: dos 12 aos 15 anos, por 
exemplo, que admite valores quebrados entre eles. Já no caso de preferir usar dados discretos, 
cada idade é trabalhada em números inteiros: são tantos indivíduos com 12 anos de idade, 
tantos outros com 13, 14 e 15 anos de idade etc.
Há, ainda, os níveis de mensuração de variáveis, que podem ser em intervalos; em 
respostas fechadas – tipo “sim” ou “não” –; em categorias como “concordo”, “discordo”, 
“concordo em parte” e “não sei”; escalas numéricas para avaliar opiniões, atitudes e 
comportamentos, percepções etc.
A primeira fase da pesquisa, a estatística descritiva, envolve as etapas: “definição 
do problema, planejamento, coleta de dados e crítica dos dados” (PEREIRA, 2014, p. 
41). E a crítica dos dados inclui a apresentação dos dados por medidas estatísticas, 
tabelas e gráficos e a sua descrição.
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O autor entra em cada uma dessas fases e etapas, conteúdo que você poderá conferir 
se for o caso de querer usá-las futuramente. Mas, para nossos efeitos, vamos abordar 
brevemente algumas das medidas e dos cálculos mais usados nas pesquisas.
3.2 Medidas estatísticas
3.2.1. Frequência
A frequência é a contagem de vezes em que um dado se repete na apuração dos 
resultados. No exemplo da prova, se houve duas notas 9, a frequência dessa nota é dois. 
Essa contagem também pode ser feita em faixas – as faixas salariais, de um a dois salários 
mínimos, por exemplo.
3.2.2. Média aritmética simples; média ponderada; mediana; classe mediana; 
e moda
A média aritmética simples nada mais é do que a soma dos valores obtidos dividida pela 
quantidade de valores. Por exemplo, uma classe obteve resultados bem variados em uma 
prova e o professor quer ter uma ideia do desempenho geral. Então, ele soma cada uma das 
notas obtidas e divide-a pelo número de provas realizadas.
Por exemplo, se for quatro o total de provas, sendo que o primeiro aluno tirou 6; o 
segundo, 9; o terceiro, 7; e o quarto, 10; a média aritmética simples será: 
Média = 6+9+7+10 = 8
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Já a média aritmética ponderada dá-se quando as notas obtidas têm pesos diferentes. 
No caso de um aluno fazer o cálculo de sua média ponderada final, sendo que obteve um 5 
na primeira prova, de peso dois; um 7, na segunda, de peso dois; um 6 na terceira, de peso 
três; e um 7 na quarta, de peso três; o cálculo a ser feito é a soma de cada nota multiplicada 
pelo seu peso, dividida pela soma dos pesos. Assim:
5.2 + 7.2 + 6.3 + 7.3 = 10 + 14 + 18 + 21 = 63 = 6,3
 2 + 2 + 3 + 3 10 10
Com esses valores, é possível ter-se uma ideia geral do resultado a partir dos resultados 
parciais.
Outro valor útil é a mediana. Para entendê-la, é preciso ter a visão da classe mediana, 
que é aquela que se encontra bem no meio da sequência de dados coletados, dispostos em 
ordem crescente ou decrescente.
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Por exemplo, no caso de resultados de provas 4, 7 e 8, a mediana é 7. No caso de um 
número de dados par, calcula-se a média dos dois dados intermediários. Na sequência de 
notas 6, 7, 9 e 10, a mediana é:
7 + 9 = 16 = 8
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Quando se trabalha com faixas ou classes, o cálculo é um pouco mais complexo, como 
veremos no exemplo a seguir. Toma-se o limite inferior da classe mediana mais metade do 
número total de valores menos a frequência acumulada da classe anterior à classe mediana, 
dividido pela frequência da classe mediana vezes a amplitude, que é a quantidade de valores 
contidos em cada faixa. 
Tabela 1 – Distribuição de frequências: um exemplo
Classes Frequência absoluta Frequência acumulada
0-3 2 2
3-6 4 6
6-9 5 11
9-12 6 17
12-15 10 27
15-18 8 35
18-21 6 41
12-24 4 45
24-27 3 48
27-30 2 50
Total 50
Mediana = 12 + 50/2 – 17. 3
 10
Mediana = 12 + 0,8. 3
Mediana = 14,4
Já a moda é o valor mais frequente de uma distribuição, enquanto que a classe modal é 
a classe em correspondência à qual existe maior frequência.
No caso do exemplo, a moda é 10 e a classe modal é a faixa de 12-15.
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3.2.3 Medidas de Dispersão
A principal medida de dispersão, que é o cálculo de quão espalhados ou, pelo contrário, 
concentrados estão os resultados em torno de determinado ponto ou classe média, é o 
desvio-padrão. Ele é calculado a partir da variância, que é a distância que cada valor coletado 
mantém do valor médio. 
O cálculo da variância é feito pela soma do quadrado de cada valor obtido menos a média, 
dividido pelo número dos valores menos 1. Pode-se representar o cálculo assim, sendo x1, x2, 
x3...xn os diferentes valores obtidos; n o número total de valores; e x a média aritmética:
Var. amostral = (x
1
 – x)² + (x2 – x)² + (x3 – x)² + ... + (xn – x)² 
 n – 1
Para um exemplo prático de cálculo de variância e desvio-padrão, recomendamos o 
seguinte texto:
RIBEIRO, Amanda Gonçalves. “Medidas de dispersão: variância e desvio padrão”; Brasil 
Escola. Disponível em <http://brasilescola.uol.com.br/matematica/medidas-dispersao-
variancia-desvio-padrao.htm>. Acesso em: 15 fev. 2016.
O desvio-padrão nada mais é do que a raiz quadrada da variância. A comparação entre 
a média aritmética e o desvio-padrão pode alertar para erros na coleta de dados, já que, 
quanto maior o desvio-padrão, menos confiável é o resultado da análise estatística. 
3.2.4 Comparação de frequências: 
Existem, basicamente, duas formas de comparar as frequências obtidas em uma 
população ou amostra:
• Razão, índice ou proporção: quociente entre o dado de uma classe pelo dado de 
outra. Por exemplo: 1 em cada 10.000 habitantes morre pela doença x. Ou seja, o 
índice é de 0,0001.
• Percentagem ou taxa: é a razão multiplicada por 100. No caso supracitado, seria 
0,01%. Já uma razão de 1 em 10, ou índice de 0,1, equivaleria a 10%. 
Para darmos outro exemplo: na faixa de 15 a 20 anos, existem, em média 2,4 homens e 
1,9 mulheres em determinada amostra. 
Razão de homem para mulher: 2,4/1,9 = 1,26.
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Proporção de homens em relação às mulheres = 126%.
3.3. Cuidados no tratamento dos dados
O tratamento de dados não se resolve apenas na base da matemática e da estatística. É 
preciso também tomar alguns cuidados, como evitar alguns erros que podem comprometer 
a qualidade e a confiabilidade dos resultados:
• Confusão entre afirmações e fatos. As afirmações devem ser comprovadas, tanto 
quanto possível, antes de serem aceitas como fatos.
• Incapacidade de reconhecer limitações da pesquisa realizada, principalmente em 
relação à amostra, ou seja, tamanho, capacidade de representação e a própria 
composição, o que pode levar a resultados falsos.
• Tabulação descuidada, realizada de forma pouco profissional e pouco conhecedora 
de causa, apresentando, por isso, tabelas mal dimensionadas, somas equivocadas etc.
• Procedimentos estatísticos inadequados ou errôneos. Isso leva a conclusões sem 
validade, em consequência de conhecimentos errôneos ou limitações nesse campo.
• Erros de cálculo. Os enganos podem ocorrer em virtude de trabalhar-se com um 
número grande de dados e realizar-se muitas operações.
• Defeitos de lógica. Falsos pressupostos ou construção lógica inadequada podem levar 
a conclusões falaciosas e a confusões e/ou à inversão de causa e efeito.
• Parcialidade inconsciente do investigador. O pesquisador pode deixar-se envolver 
emocionalmente pelo problema ou por interesses estranhos à pesquisa, inclinando-
se à omissão de resultados desfavoráveis à hipótese e enfatizando os dados favoráveis.
• Falta de imaginação. Ela impede a descoberta de dados significativos e/ou sutilezas 
que não escapariam a um analista mais sagaz. A imaginação, a intuição e a criatividade 
podem auxiliar o pesquisador a tirar conclusões, encontrar soluções alternativas e, 
nas conclusões, abrir possibilidades para novas investigações.
Além de evitar esses erros frequentes, é preciso garantir algumas condições importantes 
para o sucesso no processamento dos dados. Nesse sentido, recomenda-se que o pesquisador 
que vai aplicar os questionários:
• Garanta que todos os itens sejam preenchidos.
• Procure incentivar os sujeitos a adotarem uma letra legível (bastão ou de fôrma).
• Procure incentivar os sujeitos a adotarem uma linguagem compreensível e explícita.
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• Forneça todas as condições para que os sujeitos evitem incoerências e erros (de 
interpretação, cálculo etc.) durante a pesquisa. 
• Garanta a uniformidade das instruções e das formas de procedimento adotadas pelos 
pesquisadores.
• Não espere respostas claras e inteligentes de perguntas que não apresentem essas 
mesmas qualidades.
Figura 3 – Preenchendo questionário
4 O método survey
O survey ou levantamento é uma metodologia da abordagem quantitativa, empírica e 
aplicável em grande escala, em geral a empresas, mas também a outras populações e áreas das 
ciências humanas, como as de ciências sociais e exatas, que pode ser combinada à abordagem 
qualitativa em pesquisas quali-quantitativas. Sua utilização é adequada e recomendável nos 
casos em que:
• se deseja responder questões do tipo “o quê?”, “por quê?”, “como?” e “quanto?”, 
ou seja, o foco de interesse sobre “o que está acontecendo” ou “como e porque 
isto está acontecendo”;
• não se tem interesse ou não é possível controlar as variáveis dependentes e 
independentes;
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• o ambiente natural é a melhor situação para estudar o fenômeno de interesse;
• o objeto de interesse ocorre no presente ou num passado recente (FREITAS et 
al., 2016).
A pesquisa que aplica o survey pode ser classificada, segundo os objetivos, em:
• explanatória - tem como objetivo testar uma teoria e relações causais, estabelece 
a existência de relações causais, mas também questiona porque a relação existe;
• exploratória - o objetivo é familiarizar-se com o tópico ou identificar conceitos 
iniciais sobre um tópico, dar ênfase na determinação de quais conceitos devem 
ser medidos e como devem ser medidos, buscar descobrir novas possibilidades e 
dimensões da população de interesse;
• descritiva - busca identificar quais situações, eventos, atitudes ou opiniões estão 
manifestas em uma população; descreve a distribuição de algum fenômeno 
na população ou entre subgrupos da população ou ainda faz uma comparação 
entre estas distribuições. Neste tipo de survey a hipótese não é causal, mas tem 
o propósito de verificar se a percepção dos fatos está ou não de acordo com a 
realidade (FREITAS et al., 2016).
Então, esse tipo de pesquisa é adequado para avaliar processos, programas e políticas 
utilizados em umaempresa ou sociedade, explicando, explorando ou descrevendo-os; e 
coletando sobre eles opiniões, crenças, conceitos, planos, atitudes e comportamentos, 
experiências etc.
As ferramentas ou os instrumentos de coleta de dados mais utilizados são os questionários 
e as entrevistas; de preferência, uma combinação entre eles, para que o resultado não 
dependa de um só instrumento. No caso de uso de amostragem, valem as regras apresentadas 
anteriormente, lembrando que nenhuma amostra é perfeita, sendo que o que se pode fazer 
é apenas minimizar o grau de erro e viés, usando critérios claros de seleção e adequados 
ao objetivo da pesquisa, ou partindo para a amostragem aleatória, também chamada de 
randômica.
Quanto aos questionários, que já abordamos em outra aula, é importante que eles sejam 
pré-testados e que observem as seguintes regras gerais, ainda mais importantes na aplicação 
do método survey:
• as alternativas para as questões fechadas devem ser exaustivas para cobrirem 
todas as possíveis respostas;
• somente questões relacionadas ao problema devem ser incluídas;
• deve-se considerar as implicações das perguntas quanto aos procedimentos de 
tabulação e análise dos dados;
• o respondente não deve se sentir incomodado ou constrangido para responder 
as questões;
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• as questões devem ser redigidas de forma clara e precisa, considerando o nível de 
informação dos respondentes;
• as questões devem possibilitar uma única interpretação e conter uma única idéia;
• o número de perguntas deve ser limitado;
• a seqüência das perguntas deve ser considerada sempre que houver possibilidade 
de contágio, preferencialmente iniciando-se por perguntas mais simples e 
terminando-se com as mais complexas, assim como iniciando-se por temas mais 
amplos, questões mais delicadas no meio do instrumento e terminando por 
dados sócio-demográficos;
• as perguntas não devem induzir as respostas;
• a apresentação gráfica do questionário deve ser observada, procurando-se 
facilitar o preenchimento;
• deve haver um cabeçalho que informe o objetivo da pesquisa, a importância das 
respostas e a entidade patrocinadora, de forma resumida;
• deve haver instruções sobre como preencher corretamente o questionário 
(FREITAS et al., 2016).
Existem formas de verificar, ainda, a validade dos dados, que é a medida que as 
informações coletadas refletem a realidade que se queria constatar e que são confiáveis. 
Tal verificação é feita de forma subjetiva, por meio de pessoas ou comitês que vão julgar a 
adequação do instrumento de coleta.
Quanto à análise de dados coletados por survey, existem técnicas quantitativas e 
qualitativas. Freitas et al. (2016) apresentam uma bibliografia extensa sobre essas técnicas, 
que dependem do tipo de variáveis utilizadas. O fato é que a forma de análise tem que ser 
prevista desde o início e o pesquisador deve reservar bastante tempo para ela.
Podemos dizer, resumidamente, que as etapas do survey são: estabelecimento de 
objetivos; definição de população e amostra; elaboração e teste piloto do questionário; 
coleta de dados; processamento e análise dos dados; conclusão e divulgação dos resultados.
Assim, o método permite obter dados que seriam difíceis de coletar de outra forma; 
portanto, ele é muito importante para a pesquisa científica.
Conheça um material interessante sobre o método survey visitando a Midiateca da 
disciplina.
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Considerações finais
Esta aula foi bastante abrangente e incluiu desde o conceito de abordagem quantitativa 
até as diferentes fases do tratamento estatístico, como a amostragem, a coleta e o 
processamento de dados e o método específico, denominado survey.
Incluímos até mesmo alguns conhecimentos sobre medidas e cálculos estatísticos.
Com isso, mostramos as vantagens e as desvantagens dos métodos quantitativos para 
auxiliá-lo na tomada de decisão sobre os rumos que a sua pesquisa irá tomar.
Espero que, com isso, eu tenha conseguido desmistificar um pouco o tabu em torno da 
estatística e deixado mais claro que ela não é esse “bicho de sete cabeças”.
Referências
FREITAS, Henrique M. R. et al. Método de pesquisa survey. Disponível em: <http://www.unisc.
br/portal/upload/com_arquivo/metodo_de_pesquisa_survey.pdf>. Acesso em: 16 fev. 2016.
MACEDO, Jefferson Baptista; FRANCO, Kátia C. de M. A Pesquisa do tipo Survey. Disponível em: 
<http://pt.slideshare.net/JeffersonBaptistaMac/a-pesquisa-do-tipo-survey>. Acesso em: 16 fev. 
2016.
PEREIRA, Adriano Toledo. Métodos Quantitativos Aplicados à Contabilidade. Curitiba: 
Intersaberes, 2014.
REIS, Linda G. Produção de monografia: da teoria à prática. 5. ed. rev. e ampl. Distrito Federal: 
Senac Distrito Federal, 2015.
RIBEIRO, Amanda Gonçalves. Medidas de dispersão: variância e desvio padrão - Brasil Escola. 
Disponível em <http://brasilescola.uol.com.br/matematica/medidas-dispersao-variancia-
desvio-padrao.htm>. Acesso em: 15 fev. 2016.
	Introdução
	1 Conceito de metodologia quantitativa
	2 População e amostra 
	3 A coleta de dados quantitativos e as técnicas estatísticas
	4 O método survey
	Considerações finais
	Referências