Método Científico e Tipos de Investigação

Método Científico

• O método científico é um processo sistemático para adquirir conhecimento sobre o mundo.
• As etapas principais do método científico incluem: definir um problema, coletar informações, formular hipóteses, definir variáveis, coletar dados, analisar dados, interpretar dados e divulgar resultados.
• Uma hipótese é uma proposição testável que prevê como as variáveis se relacionam.
• As hipóteses podem investigar a associação entre duas variáveis, a diferença entre dois ou mais grupos em uma determinada variável, ou a diferença entre duas ou mais condições experimentais em uma determinada variável.

Tipos de Investigação

• As pesquisas podem ser experimentais ou não experimentais.
• As pesquisas experimentais envolvem manipulação direta de variáveis e controle sobre fatores externos.
• As pesquisas experimentais podem ser conduzidas em laboratório ou em campo.
• As pesquisas de laboratório oferecem mais controle, mas os resultados podem ser mais artificiais.
• As pesquisas de campo oferecem menos controle, mas os resultados podem ser mais próximos da realidade.
• As pesquisas não experimentais não envolvem manipulação direta de variáveis.
• As pesquisas não experimentais podem ser qualitativas ou quantitativas.
• As pesquisas qualitativas exploram as características de um grupo ou fenômeno usando descrições narrativas, análise de conteúdo, etc.
• As pesquisas qualitativas incluem estudos fenomenológicos, etnográficos e de caso.
• As pesquisas quantitativas analisam dados numéricos através de análises estatísticas.
• As pesquisas quantitativas incluem estudos correlacionais, longitudinais, de observação naturalista, de meia análise e de inquéritos.

Conceitos Básicos

• Estatística: Uma ciência que coleta, organiza, interpreta e apresenta dados de uma amostra extraída de uma população.
• Amostra: Um subconjunto da população que é representativo da população alvo.
• População: O conjunto completo de elementos que se deseja estudar.
• Amostragem: O processo utilizado para coletar a amostra da população.
• Variável: Uma característica ou qualidade atribuída ao objeto de investigação.

Tipos de Variáveis

• Variável independente: A variável que o investigador manipula para medir o efeito.
• Variável dependente: A variável que sofre o efeito da variável independente.
• Variável atributo: Uma característica própria do participante.
• Variável parasita: Uma variável estranha que pode contaminar os resultados.
• Variável de controle: Uma variável mantida constante e inalterada durante a investigação.

Tipos de Variáveis: Qualitativas e Quantitativas

• Variáveis qualitativas: Representam qualidades dos indivíduos e podem ser representadas por números, mas estes não têm significado matemático.
• Variáveis nominais: Os dados identificam categorias sem relação de ordem.
• Variáveis ordinais: As categorias podem ser ordenadas de forma crescente ou decrescente.
• Variáveis quantitativas: São representadas por números que têm significado matemático.
• Variáveis discretas: Não há casas decimais, pois estas não fazem sentido.
• Variáveis contínuas: Qualquer número, incluindo os com casas decimais.
• Variáveis intervalares: Os intervalos entre cada número são iguais, mas de origem arbitrária. Não possuem zero absoluto.
• Variáveis proporcionais ou de razão: Cada número pode ser concebido como uma distância medida a partir de zero (0 reflete a ausência da característica). Permitem o uso de todas as técnicas estatísticas.

Estatística Descritiva

• Medidas de tendência central: Um conjunto de medidas que descrevem o centro da distribuição de valores de uma determinada variável na amostra.
• Média: A soma de todos os valores dividida pelo número total de valores.
• Moda: O valor que surge com maior frequência na amostra.
• Amplitude total: A diferença entre o valor máximo e o valor mínimo dos dados observados.
• Intervalo interquartílico: Dividir os dados em partes iguais.
• Variância: A diferença ou o quão distante os valores estão da média.
• Desvio padrão: Traduz a dispersão média dos valores individuais em relação ao valor da média da amostra.

Amostragem

• Amostragem probabilística: Cada elemento da população tem a mesma probabilidade de pertencer a uma amostra, e esta deve ser diferente de zero.
• Amostragem aleatória simples: Cada indivíduo tem a mesma chance de ser selecionado. Uma ótima opção para populações homogêneas.
• Amostragem aleatória estratificada: Aplicada quando a população possui características distintas, garantindo uma amostra mais representativa da população.
• Amostragem sistemática: Usada com uma lista ordenada da população. Seleciona um primeiro elemento aleatório e, em seguida, escolhe elementos a cada X até atingir o tamanho desejado.
• Amostragem por clusters: Seleciona grupos aleatórios em vez de indivíduos.
• Amostragem não probabilística: Cada integrante da população não tem a mesma probabilidade de ser selecionado para a amostra.
• Amostragem de conveniência: Baseada na avaliação do pesquisador para escolher indivíduos típicos ou atípicos que forneçam dados relevantes.
• Amostragem bola de neve: Indivíduos são selecionados por meio de recomendações de outros, ideal para atingir grupos de difícil acesso.
• Amostragem por quotas: Similar à amostragem estratificada, mas os indivíduos não são selecionados aleatoriamente dentro de cada cota.

Erro de Amostragem

• Erro de amostragem: A diferença entre os resultados da amostra e os da população alvo.

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