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Unidade 3 – O inquérito. . Porquê inquirir? . O que inquirir? . Como inquirir? .Que tipo de amostra?. Operacionalização de conceitos. Operacionalização de conceitos teóricos: fase intermédia do processo de investigação.
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Unidade 3 – O inquérito . Porquê inquirir? . O que inquirir? . Como inquirir? .Que tipo de amostra? MEIE
Operacionalização de conceitos • Operacionalização de conceitos teóricos: fase intermédia do processo de investigação. • Estados implicados no processo de ligação dos conceitos teóricos aos processos de medição Conceptualização Indicadores • Processo de Operacionalização Medição MEIE
Operacionalização de conceitos • Conceito : Não observável (variável latente) • Indicador: A resposta observável (que permite ser medida) • Toda a operacionalização dos conceitos teóricos se faz a partir dos seguintes considerandos: • Entre os indicadores e o conceito há uma correspondência perfeita • Os indicadores podem materializar-se por diversas maneiras (pergunta aberta, fechada…) • No processo de operacionalização existe sempre um grau de incerteza (na representação da variável latente) MEIE
Medição da variável • Variável : característica de um objecto ou acontecimento • Atributos: categorias que compõem a variável • Medição: processo de fazer corresponder valores ou categorias às diversas características do objecto de estudo • Requisitos básicos da medição: • Ser exaustiva • Ser exclusiva • Ser precisa MEIE
Medição da variável • Princípio da exclusividade MEIE
Medição da variável • Princípio da precisão MEIE
Tipologia das variáveis segundo os critérios de classificação MEIE
Variáveis ORDINAIS MEIE
Escala de medição MEIE
Escala de medição MEIE
Inquérito e questionáriocaracterísticas de um inquérito • A informação adquire-se mediante observação indirecta • Contempla uma vasta amplitude de questões • A Informação encontra-se estruturada • Permite agrupar respostas • Significância do inquérito dependente de vários erros MEIE
Significância do inquérito dependente de vários erros • Erros da amostra • Erros de cobertura • Erros de não resposta • Erros de medição - Erros no desenho do questionário • Erros introduzidos pelo entrevistador • Erros atribuídos ao entrevistado MEIE
Modalidades de inquérito • Entrevista • Inquérito por telefone • Inquérito por correio • Erros de medição - Erros no desenho do questionário • Erros introduzidos pelo entrevistador • Erros atribuídos ao entrevistado MEIE
Amostra e População • População: População que se pretende inquirir • - Empresas? • - Empresas de construção civil? • - Agregados familiares? • - Cidadãos anónimos? • Amostra: porção de uma população • n / N • n : Indivíduos da amostra • N : população MEIE
Conceitos preliminares • População • Conjunto de indivíduos (famílias ou outras organizações), acontecimentos ou outros objectos de estudo que o investigador pretende descrever ou para o quais pretende generalizar as suas conclusões/resultados. Também designada por UNIVERSO. • POPULAÇÃO TEÓRICA (ou de INFERÊNCIA) — A população para a qual se pretende generalizar as conclusões do inquérito. A totalidade dos elementos que compõem a População. • POPULAÇÃO-ALVO — A População Teórica, menos os grupos ou indivíduos que o investigador decidiu explicitamente excluir, com base em critérios devidamente fundamentados. • POPULAÇÃO-GRELHA — A parte da População que pode ser efectivamente listada na Grelha de Amostragem. A População que é contactável e da qual se selecciona efectivamente a Amostra. Também designada por POPULAÇÃO ACESSÍVEL, POPULAÇÃO INQUIRIDA ou POPULAÇÃO DO ESTUDO. MEIE
Conceitos preliminares • Unidade • Cada um dos elementos que constitui a População ou Universo. Uma unidade concreta sobre a qual se recolhem informações designa-se por CASO. • UNIDADE DE AMOSTRAGEM: Cada um dos elementos da população identificado e listado na Grelha de Amostragem. • NÚMERO DE IDENTIFICAÇÃO (ID): Número sequencial (de 1 a n) atribuído aos casos que compõem a Grelha de Amostragem. MEIE
Conceitos preliminares • Estrato Subconjunto ou segmento da população caracterizado simultaneamente por um ou mais atributos. As unidade de amostragem de um estrato situam-se no mesmo nível hierárquico das unidades junto das quais se obtém a informação. VARIÁVEL DE ESTRATIFICAÇÃO: Qualquer variável utilizada como critério na determinação de um estrato. Em regra, tomam-se como variáveis de estratificação as características sociodemográficas dos indivíduos (v.g., sexo, idade, nível de escolaridade, classe social, etc.). A intersecção das categorias de duas ou mais variáveis de estatificação define um estrato: se consideremos o sexo (1 = masculino; 2 = feminino) e o nível de escolaridade (1 = 4º ano de escolaridade ou inferior; 2 = do 5º ao 12º ano de escolaridade; 3 = escolaridade superior ao 12º ano), dividimos a população em seis estratos. MEIE
Conceitos preliminares • Cluster • Subconjunto ou segmento da população caracterizado por um ou mais atributos. • As unidades de amostragem de um cluster situam-se num nível hierárquico superior ao das unidades junto das quais se obtém a informação (casos). Na situação mais frequente, os clusters constituem zonas ou áreas geográficas (v.g., bairros ou quarteirões de uma cidade). • Podem, igualmente ser formados por organizações (v.g., empresas, escolas, etc.) ou qualquer outra entidade supra-ordenada na qual se “encaixam” as unidades a inquirir (v.g., indivíduos). MEIE
Conceitos preliminares • Amostra • Subconjunto da População ou Universo. Teoricamente, um MODELO da População. • AMOSTRA TEÓRICA — A totalidade unidades da População-Grelha ou Grelha de Amostragem que foram efectivamente seleccionadas para o inquérito. • AMOSTRA OBTIDA — As unidades contactadas e que responderam ao inquérito. • Plano de Amostragem Conjunto que inclui, entre outros elementos, a definição da População em estudo, a especificação dos Procedimentos de Amostragem, a Grelha de Amostragem e a indicação do Tamanho pretendido para a Amostra. • Grelha de Amostragem Operacionalização da População. Lista ou registo de todas as Unidades que compõem a População ou dispositivo equivalente (v.g., um programa que gere aleatoriamente os números de telefone de uma População é uma Grelha de Amostragem que substitui adequadamente — e com vantagens evidentes — a lista telefónica). MEIE
Conceitos preliminares • Tamanho da População e da Amostra TAMANHO DA POPULAÇÃO (N): Número de Unidades que compõem a População em estudo. TAMANHO DA AMOSTRA (n): Número de Unidades que integram a Amostra. Para calcular o tamanho da amostra teórica, o investigador deve estabelecer previamente, o nível de confiança e o grau de precisão (intervalo de confiança) para as estimativas e/ou generalizações a efectuar. Inversamente, uma vez realizado o inquérito, o grau de precisão das estimativas depende do tamanho da amostra obtida, do nível de confiança pretendido para as generalizações e do erro-padrão das estatísticas amostrais .FRACÇÃO DE AMOSTRAGEM (FA): Proporção de casos da Amostra em relação à População (FA = n/N).I NTERVALO DE AMOSTRAGEM (IA): Na Amostragem Aleatória Sistemática é a razão N/n (arredondada para o inteiro imediatamente inferior) e corresponde à distância entre os números de ordem ou identificação (ID) das sucessivas unidades seleccionadas para integrar a Amostra. INÍCIO ALEATÓRIO (R): Na Amostragem Aleatória Sistemática, número de ordem da primeira unidade a incluir na Amostra. Gerado aleatoriamente no Intervalo de Amostragem MEIE
Conceitos preliminares • Erro Total do Inquérito • Enviesamento das estimativas dos parâmetros populacionais a partir das respostas obtidas na amostra efectivamente inquirida. • Divide-se em quatro componentes: • 1) ERRO DE COBERTURA:Desfasamento entre a População Teórica e a População efectivamente incluída na Grelha de Amostragem; • 2) ERRO DE NÃO-RESPOSTA: Desfasamento entre a Amostra Teórica e a amostra efectivamente inquirida; • Percentagem de resposta: Percentagem de inquéritos válidos em relação ao número total de casos incluídos na Amostra Teórica (o mesmo que taxa de resposta “bruta” ou não corrigida);Taxa de resposta: Percentagem de resposta corrigida para as diferentes categorias de não-respondentes MEIE
Conceitos preliminaresErro Total do Inquérito (cont1) • 3) ERRO DE AMOSTRAGEM: • Erro resultante da heterogeneidade das possíveis amostras com o mesmo tamanho que podem ser extraídas de uma dada população. Para um dado nível de confiança, a margem máxima do erro de amostragem (ou magnitude do intervalo de confiança das estimativas e/ou generalizações) é função do tamanho da amostra, do erro padrão das estatísticas amostrais e da fracção de amostragem.O grau de precisão das estimativas baseadas na totalidade dos efectivos da amostra é, obviamente, superior ao das estimativas feitas a partir das diversas segmentações (v.g., por sexo, classe etária, nível de escolaridade, etc.) dos inquiridos. • NÍVEL DE CONFIANÇA: Grau de “certeza” associado às estimativas, geralmente expresso em percentagem. Mais exactammente, o nível de confiança é a probabilidade complementar do Erro de Tipo I (rejeição da hipótese nula quando esta é verdadeira) e corresponde à decisão correcta de rejeitar a hipótese nula quando ela é falsa [NC = (1 – a) x 100]. • INTERVALO DE CONFIANÇA: Margem de erro em torno de uma estatística.ERRO-PADRÃO: Desvio padrão de uma estatística. MEIE
Conceitos preliminaresErro Total do Inquérito (cont2) • 4) ERROS DE MEDIÇÃO: • Distância entre os “verdadeiros valores” dos parâmetros e as respostas efectivamente registadas. Os erros de medição podem ser conceptualizados como problemas de validade (erros sistemáticos) e de fidelidade (erros aleatórios) das medidas, sendo imputáveis a quatro fontes distintas: • Questões e categorias de resposta • Inquiridor ou entrevistador • Modo de administração do inquérito e de registo das respostas • Respondente MEIE
Tipo de amostras • AMOSTRAGENS PROBABILÍSTICAS • AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES • AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SISTEMÁTICA • AMOSTRAGEM ALEATÓRIA ESTRATIFICADA PROPORCIONAL • NÃO PROPORCIONAL • AMOSTRAGEM ALEATÓRIA POR CLUSTERS • AMOSTRAGEM MULTI-ETAPAS (MultistageSampling) • AMOSTRAGEM MULTIFÁSICA (Multiphase Sampling) MEIE
Tipo de amostras • AMOSTRAGENS NÃO PROBABILÍSTICAS • AMOSTRAGENS INTENCIONAIS • AMOSTRAGEM DE INSTÂNCIAS MODAIS (Casos típicos) • AMOSTRAGEM DE CASOS CRÍTICOS • AMOSTRAGEM PARA A HETEROGENEIDADE OU DIVERSIDADE (Casos mais similares/dissimilares) • AMOSTRAGEM DE “ESPECIALISTAS”AMOSTRAGEM FOCALIZADA EM GRUPOS PARTICULARES (FocusGroups) • AMOSTRAGEM EM “BOLA DE NEVE” • AMOSTRAGEM POR QUOTASProporcional • Não proporcional • AMOSTRAGENS NÃO INTENCIONAIS (por conveniência ou acidentais) MEIE
CONCLUSÃO • Quando não há informação disponível recorre-se à inquirição. • Este processo tem um custo mas também benefícios • O processo de inquirição encontra-se generalizado nas empresas quer externamente através de inquéritos de opinião a consumidores quer internamente através de procedimentos de recolha de informação ou auscultação dos trabalhadores. MEIE
Trabalho para unidade 3 • Considere uma questão (se conveniente pode ser a formulada na aula anterior). • Considere as hipóteses para essa questão (Confronte uma hipótese com a hipótese nula). Exemplo: • Ha : A falta ao trabalho prejudica a minha carreira • Ho : A falta ao trabalho não prejudica a minha carreira • Faça um desenho de questionário ( uma página) de opinião que permita investigar a questão posta, que deve ser respondido por um cidadão anónimo. • Teste o questionário junto de três colegas que não pertençam ao seu grupo. MEIE