Survey e Análise Estatística
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Survey e Análise Estatística Survey e Análise Estatística Presentation Transcript

  • Engenharia de Software Experimental Survey e Análise Estatística MSc. Thiago Reis UFRN Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação – PPgSC
  • Roteiro 2  Introdução;  Finalidades;  Formato;  Fases;  Amostras;  Questionários;  Análise estatística;  Referências.
  • Introdução
  • Introdução 4  Métodos de pesquisa podem ser qualitativos ou quantitativos;  Qualitativos:  Estudo  de caso, Focus Group, dentre outros; Qualitativos:  Experimentos, Survey, outros.
  • Introdução 5  Pode ser descrita como a obtenção de dados ou informações sobre características, ações opiniões de determinado grupo de pessoas;  Características:  Produzir  Uso descrições quantitativas de uma população; de um instrumento predefinido;  Semelhante ao CENSO. ou
  • Introdução 6  É Apropriado quando:  Se deseja responder questões do tipo “o quê?”, “por que?”, “como?” e “quanto?”;  Não se tem interesse ou não é possível controlar as variáveis dependentes e independentes; o objeto de interesse ocorre no presente ou no passado recente.
  • Finalidades
  • Finalidades 8  Várias razões diferentes para aplicar um survey;  Ex.:  Um político pode encomendar um survey visando a sua eleição;  Uma empresa de marketing pode realizar um survey visando vender mais sabonete da marca X.
  • Finalidades 9  Classificados:  Survey Descritivo;  Survey Explicativo; e  Survey Exploratório.
  • Finalidades 10  Survey Descritivo:  Permiti descobri a distribuição de certos traços e atributos;  Busca identificar quais situações, eventos, atitudes de uma população;  Ex.:  Perguntar a engenheiros de software quais os tipos de ferramentas de gerência de configuração usadas;  Perguntar a engenheiros de software qual a ferramenta de modelagem mais usada.
  • Finalidades 11  Survey Explicativo:  Faz asserções explicativas sobre a população;  Objetiva familiarizar-se com uma área;  Ex.:  Estudo de preferências eleitorais.
  • Finalidades 12  Survey Exploratório:  Fornecer perspectivas para estudos futuros;  Assume grande importância antes de iniciar a investigação;  Ex.:  Avaliar entre engenheiros de software qual o método de teste que detecta mais problemas;  Avaliar qual o método de gerência de projetos é mais efetivo.
  • Formatos
  • Formato 14  Quanto ao número de formatos ou momentos, os Survey podem ser:  Survey Longitudinal;  Survey Corte-transversal.
  • Formato 15  Longitudinal:  Coleta de dados ocorre ao longo do tempo em períodos especificados;  Buscando estudar a evolução ou mudanças;  Desenhos longitudinal;  Estudo de tendência;  Estudo de cortes;  Estudo de Painel.
  • Formato 16  Estudos de tendência:  Uma população pode ser estudas em ocasiões diferentes;  Ex.:  Pesquisas eleitorais; Estudos de cortes:  Utiliza a mesma população dos estudos de tendência, com amostras diferentes;  Ex.: Acompanhar um grupo de eleitores
  • Formato 17  Estudos de painel:  Estudos de tendência e cortes apresentam desvantagens;  Estudos de tendência pode determinar que os eleitores estão mudando do candidata A para o B, mas não indica o POR QUE da mudança;  Estudos de Painel envolve a coleta de dados ao longo do tempo;  Ex.: Estudo politico;
  • Formato 18  Corte-transversal: A coleta de dados acontece em um só momento;  Ex.: Pesquisa para intenção de voto;  Adequação  Unidade  Ex.: dos respondentes a unidade de análise; de análise = indivíduo; Pesquisa de mercado sobre preferências de consumo das marcas X e Y; O consumidor é a unidade de análise.
  • Fases
  • Fases 20 PLANEJAR Definição das variáveis CONSTITUIÇÃO DA AMOSTRA Definição da população Seleção da amostra Piloto do Questionário RECOLHER OS DADOS Categorias de dados Condução da entrevista ORGANIZAÇÃO DOS DADOS Síntese ANÁLISE DOS DADOS Fases do Survey. Extraído e Adaptado de Garcês et. al. 2013. CONCLUSÕES E RELATÓRIOS
  • Amostragem
  • Amostragem 22  É um conjunto de dados e observações, recolhidas a partir de um conjunto da população;  Aspectos considerados:  Definição  dos objetivos Tipos de métodos de amostragem:  Amostragem probabilística;  Amostragem não-probabilística.
  • Amostragem 23  Amostragem probabilística:  Todos os elementos da população tem a mesma chance de ser escolhidos;  Implica em utiliza a seleção randômica ou aleatória dos respondentes eliminando a subjetividade;  Pode ser:  Aleatória;  Sistemática;  Estratificada.
  • Amostragem 24  Aleatória:   Os elementos da amostra são escolhidos por acaso; Sistemática;  Os elementos da amostra são escolhidos em um processo pré-estabelecido;  Estratificada:  Utiliza-se quando a população é constituída por grupos diferenciados;  Ex.: nível social, idade, dentre outros.
  • Amostragem 25  Exemplo:  “Uma professora tem 20 bilhetes para uma exposição. Pretende distribui-los pelos seus 100 alunos, mas para isso terá de escolhe um grupo de felizes contemplados”  Aleatório: colocar 100 papéis individuais a identificação de cada aluno;  Sistemático: atribuir a cada aluno um número de 1 a 100;  Estratificado: atribuir os bilhetes aos 20 alunos com maiores carências econômicas.
  • Amostragem 26  Amostragem não-probabilística:  Obtida  Os a parti de critérios; elementos não tem a mesma chance de ser selecionados;  Eficiente quando os respondentes são difíceis de encontra;  Ex.:  Criminosos e pacientes com doenças raras.
  • Amostragem 27  Podem ser identificados seis tipos de amostra não probabilística (Henry apud Bickman e Rog, 1997):  Por conveniência:   Participantes escolhidos por estarem disponíveis; Mais similares ou mais diferentes:  Os participantes são escolhidos por julgar-se que representam uma situação similar;  Por quotas:  Os participantes são escolhidos proporcionalmente a determinado critério.
  • Amostragem 28  Bola de neve:   Os participantes iniciais indicam novos participantes; Casos críticos:  Os participantes são escolhidos em virtude de representarem casos essenciais ou chave para o foco da pesquisa;  Casos típicos:  Os participantes são escolhidos por representarem a situação típica, não incluindo extremos.
  • Amostragem 29  Aspectos levados em conta:  Qualquer elemento da população tem a mesma chance de ser escolhido;  Deve ter elementos suficiente para que se possam posteriormente e, com algum rigor, inferir para a população e os resultados obtidos;  Deve representar as características da população.
  • Instrumento
  • Instrumento 31  Questionário;  Entrevista;  Diário;  Análise Estatísticas;  Checklist.
  • Instrumento 32  Um dos instrumentos mais utilizado é o QUESTIONÁRIO;  Cuidados na elaboração do questionário:  As alternativas fechadas devem cobrir todas as possíveis respostas;  Somente questões relacionados ao problema deve ser incluídas;  As questões devem possibilitar uma única representação e contar com uma resposta.
  • Instrumento 33  Tipos de questões:  A opção por itens de resposta aberta ou fechada depende das opções assumidas pelo investigador;  Questões abertas o entrevistado dá suas próprias suas próprias respostas;  Questões fechadas o entrevistado escolhe uma alternativa;  São mais populares e dão maior uniformidade de respostas.
  • Instrumento 34  Abertas:  Devem ser utilizadas sempre que o investigador não conheça todas as possibilidades de respostas;  Ex.:   Quais requisitos funcionais considera mais importante ? Vantagens:    Estimula a originalidade; Podem ser utilizados em fases preliminares da pesquisa; Desvantagens:  Dificuldade em organizar e categorizar respostas;  Requerem mais tempo para responder e analisar as respostas.
  • Instrumento 35  Fechadas:  Pode ser dividida em categorias: resposta única, múltipla ou numérica;  Vantagens:   Facilidade para categorização das respostas;   Rapidez e facilidade de respostas; Maior clareza e sintetização das respostas. Desvantagens:  Dificuldade em elaborar as respostas possíveis para uma determinada questão;  Dificuldades em detectar erros e omissões.
  • Instrumento 36  E-questionário:  Realizado através da internet;  Vantagens:  Custos reduzidos;  Atinge um maior número de participantes;  Acesso a população distantes e inacessíveis;  Maior facilidade e acesso de dados;  Diminuição dos erros no preenchimento de formulário.
  • Análise Estatísticas
  • Análise Estatística 38  Descodificação dos resultados;  Tratamento dos dados;  Elaboração das conclusões;  Consideração dos dados analisados;  O que precisa ser feito com os dados recolhidos?  Como estes dados serão analisados?  Como serão verificados e validados os dados da análise?
  • Análise Estatística 39  Os critérios para decidir quais as formas de análise de dados a efetuar são regidos tanto pela sua finalidade como pela sua legitimidade;  A análise pode ser:  Quantitativa;  Qualitativa.
  • Análise Estatística 40  Quantitativa: É a representação e manipulação numérica de observações para descrever e explicar os fenômenos que essas observações refletem (Barbie, 2003);  Relacionada  Existe com a investigação experimental; uma quantificação dos dados através de ferramentas como gráfico, quadro e tabelas;  Podem ser: Descritivas e Inferencial.
  • Análise Estatística 41  Quantitativa:  Descritiva:  A função é obter uma primeira leitura dos dados propiciando uma visão ampla da dispersão, forma e estrutura da distribuição dos dados adquiridos pela análise estatística (Wiersma 1995 apud Coutindo 2011).  Inferencial:  Para inferir da amostra para a população tem que utilizar outro tipo de estatística que nos permitam descreve os resultados, ou seja, generalizar: estatística inferencial (Glass e Hopkins, 1996 apud Coutindo 2011).
  • Análise Estatística 42  Qualitativa:  O importante é os processos de compreensão e descrição dos fenômenos;  São avaliadas opiniões, atitudes, perspectivas, observações e experiências;  A representação das estatísticas qualitativas podem ser numéricas, medidas de variabilidades e tendências centrais, histogramas, gráficos de barras e de dispersão (Given e Samure, 2008).
  • Análise Estatística 43  Qualitativa:  A utilização de medidas centrais auxilia na leitura e tratamento dos dados. As mais conhecidas:  Media: é a média aritmética obtida somando os resultados e dividindo pelo número delas;  Mediana: é o ponto da escala da media do qual se localizam metade dos resultados da distribuição do resultado da análise;  Moda: é a pontuação dos resultados (números) mais frequentes.
  • 44 Referências
  • Referências 45     Barbie, E. Métodos de pesquisas de Survey. Belo Horizonte, UFMG, 1999, 519p. Bickan, L.; Rog, D. J. Handbook of applied social research methods. Thousand Oaks, Sage, 1997. Coutinho, C. Metodologias de Investigaçao em Ciências Sociais e Humanas: teoria e prática. Coimbra: Edições Almedina. 132p. 2011. Freitas, H.; Oliveira, M.; Saccol, A. Z.; Moscarola, J. O método de pesquisa survey. São Paulo/SP: Revista de Administração da USP, RAUSP, v. 35, nr. 3, Jul-Set. 2000, p.105-112.
  • Referências 46   Garcês, E.; Milho, I.; Soeiro, J. E.; Araújo, L.; Silva, R. Survey e Análise Estatística. Instituto de Educação. Universidade de Lisboa. Given, L.; Hopkins, K. Statistical Methods in Education and Physchologya. (3ª edicação).