• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Análise Qualitativa de Dados com o NVIVO
 

Análise Qualitativa de Dados com o NVIVO

on

  • 41,829 views

 

Statistics

Views

Total Views
41,829
Views on SlideShare
35,852
Embed Views
5,977

Actions

Likes
110
Downloads
1
Comments
33

71 Embeds 5,977

http://joselucio2006.wordpress.com 1843
http://letragorda.blogspot.com.br 639
http://analisedeconteudo.blogspot.com.br 458
http://mpelearning.pbworks.com 402
http://marciorrsantos.blogspot.com 272
http://analisedeconteudo.blogspot.com 271
http://analisedeconteudo.blogspot.pt 253
http://letragorda.blogspot.pt 229
http://letragorda.blogspot.com 224
http://www.slideshare.net 208
http://lizard-one.blogspot.pt 151
http://marciorrsantos.blogspot.com.br 142
http://luismiguel-digital.blogspot.com 139
http://odentistaeomundodotrabalho.blogspot.com.br 126
http://investmentigation.nsaprofile.net 79
http://odentistaeomundodotrabalho.blogspot.com 77
http://myphdis.wordpress.com 76
http://lizard-one.blogspot.com 70
http://luismiguel-digital.blogspot.com.br 48
http://luismiguel-digital.blogspot.pt 44
http://marciorrsantos.blogspot.pt 44
http://elearninghoje.blogspot.pt 30
http://elearninghoje.blogspot.com 30
http://www.analisedeconteudo.blogspot.com 12
http://corcastro.blogspot.com.br 10
http://corcastro.blogspot.pt 7
http://letragorda.blogspot.fr 6
http://pinmodeis.wordpress.com 5
http://elearninghoje.blogspot.com.br 5
http://lizard-one.blogspot.com.br 5
http://www.linkedin.com 5
http://static.slidesharecdn.com 5
url_unknown 5
http://www.pearltrees.com 4
http://analisedeconteudo.blogspot.fr 3
http://letragorda.blogspot.com.ar 3
http://analisedeconteudo.blogspot.it 3
http://analisedeconteudo.blogspot.com.au 3
http://luismiguel-digital.blogspot.fr 2
http://letragorda.blogspot.com.es 2
http://www.lizard-one.blogspot.com 2
http://www.marciorrsantos.blogspot.com 2
http://analisedeconteudo.blogspot.de 2
http://corcastro.blogspot.com 2
http://meduc.fc.ul.pt 2
http://analisedeconteudo.blogspot.co.uk 2
http://odentistaeomundodotrabalho.blogspot.pt 1
http://letragorda.blogspot.ru 1
http://elearninghoje.blogspot.com.au 1
http://letragorda.blogspot.co.uk 1
More...

Accessibility

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel

110 of 33 previous next Post a comment

  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • Prezada Prof. Rosário, parabéns pela apresentação, seguramente nos traz caminhos claros sobre a utilização da plataforma. Estou em doutoramento e minha pesquisa tem foco na análise qualitativa. Gostaria de discutir melhor com meu orientador a utilização do NVIVO, assim, pergunto se há possibilidade da professora nos encaminhar sua apresentação.
    Att.
    Gilvana - gilvanamachado@yahoo.com.br
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • Prezada Prof. Rosário, parabéns pela apresentação, seguramente nos traz caminhos claros sobre a utilização da plataforma. Estou em doutoramento e minha pesquisa tem foco na análise qualitativa. Gostaria de discutir melhor com meu orientador a utilização do NVIVO, assim, pergunto se há possibilidade da professora nos encaminhar sua apresentação.
    Att.
    Deborah - deborah@egc.ufsc.br
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • Prezada Prof. Rosário
    sua apresentação ajudaria muito no meu trabalho de doutorado utilizando o Nvivo. è possível enviar por e-mail.
    Vc oferece algum curso presencial para melhor utilização do programa? Grata
    amandamsreinaldo@gmail.com
    att,
    amanda
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • Saudações!

    Estimada Rosário, parabéns pelo trabalho e pela apresentação.
    Assim como os que me antecederam, sou estudante. Nos últimos tempos, tenho ouvido 'maravilhas' acerca do NVivo. Neste sentido, gostaria de ter acesso a sua apresentação para conhecer um pouco mais esta ferramenta. Se lhe aprouver, este é meu endereço: ehe_gujamo@hotmail.com

    Respeitosos cumprimentos
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
  • Parabéns, pelo trabalho. Desenvolvo minha pesquisa com foco na análise qualitativa utilizando o NVIVO será que há a possibilidade de ceder sua apresentação, tenho certeza que seu tutorial irá me ajudar bastante.
    minesa30@gmail.com
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…

110 of 33 previous next

Post Comment
Edit your comment

    Análise Qualitativa de Dados com o NVIVO Análise Qualitativa de Dados com o NVIVO Presentation Transcript

    • ANÁLISE QUALITATIVA DE DADOS COM O NVIVO Rosário Cação Originalmente apresentado em 31 de Outubro 2008 no Departamento de Engenharia Informática da Universidade de Coimbra
    • INDICE 1. Introdução à análise qualitativa 2. O processo de análise qualitativa 3. O NVIVO 4. Os dados (sources) 5. Casos (cases), atributos (attributes) e conjuntos (sets) 6. Codificação 7. Fiind, queries & matrices 8. Relações e modelos 9. Relatórios
    • 1. INTRODUÇÃO À ANÁLISE QUALITATIVA
    • 1. INTRODUÇÃO À ANÁLISE QUALITATIVA Análise qualitativa Dados quantitativos Questionário Estrevista estruturada Entrevista informal observação estruturada Observação participante Envolvimento do investigador
    • 1. INTRODUÇÃO À ANÁLISE QUALITATIVA Análise qualitativa Análise quantitativa versus análise qualitativa (Bardin, 1977, pp. 107-110) Análise quantitativa: • Obtém dados descritivos através de métodos estatísticos • É mais objectiva e mais exacta mas mais rígida • É mais útil na fase de verificação de hipóteses Análise qualitativa: • Corresponde a um procedimento mais intuitivo • Assenta na inferência Exemplo: o que significa a presença/ausência de um determinado elemento? • É mais maleável a índices não previstos ou à evolução das hipóteses • Deve ser utilizada na fase de colocação de hipóteses
    • 1. INTRODUÇÃO À ANÁLISE QUALITATIVA Análise qualitativa A análise qualitativa (também) tem outputs quantitativos “Um conjunto de técnicas de análise das comunicações visando obter, por procedimentos, sistemáticos e objectivos de descrição do conteúdo das mensagens, indicadores (quantitativos ou não) que permitam a inferência de conhecimentos relativos às condições de produção/recepção (variáveis inferidas) destas mensagens” (Bardin, 1977, p. 37).
    • 1. INTRODUÇÃO À ANÁLISE QUALITATIVA Análise de conteúdos A análise qualitativa (também) tem outputs quantitativos
    • 1. INTRODUÇÃO À ANÁLISE QUALITATIVA Análise de conteúdos “A análise de conteúdo (seria melhor falar de análises de conteúdo) é um método muito empírico, dependente do tipo de ‘fala’ a que se dedica e do tipo de interpretação que se pretende como objectivo. (…) Não existe o pronto-a-vestir em análise de conteúdo, mas somente algumas regras de base, por vezes, dificilmente transponíveis. (…) A técnica de análise de conteúdo adequada ao domínio e ao objectivo pretendidos, tem que ser reinventada a cada momento....” In Bardin, 1977
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVA
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVAE Etapas do processo de análise Principais etapas da análise (Bardin, 1977, pp. 89-96): 1. Pré-análise 2. A exploração do material 3. Tratamento dos resultados, inferência e interpretação Bardin, L. (1977). Análise de Conteúdo. Lisboa: Almedina.
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVAE Etapas do processo de análise Missões na pré-análise: não necessariamente por esta ordem Pré-análise 1. A escolha dos documentos 2. A formulação das hipóteses e dos objectivos Exploração do 3. Identificação dos indicadores que irão fundamentar a material interpretação final Tratamento, Documentos versus objectivos: O que se define primeiro? inferência e • A escolha dos documentos depende dos objectivos interpretação • O objectivo é definido em função dos documentos disponíveis Os indicadores versus hipóteses: o que se define primeiro? • Os indicadores são construídos em função das hipóteses • As hipóteses são criadas após detectados certos índices
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVA Etapas do processo de análise Actividades levadas a cabo na pré-análise: 1. A leitura “flutuante” Pré-análise Conhecer os documentos e criar primeiras impressões. É a primeira leitura. Dá lugar a uma leitura mais precisa, em função Exploração do das hipóteses emergentes, da projecção de teorias adaptadas ao material e da aplicação de técnicas usadas em materiais material análogos. Tratamento, 2. A escolha dos documentos inferência e Pode ser definido a priori (exemplo: análise das notícias da semana) ou em função dos objectivos (exemplo: análise da percepção da interpretação qualidade do ensino universitário ao longo de um ano). Regras a cumprir: • Exaustividade (não deixar de fora nenhum documento, por falta de acesso ou aparente inutilidade, etc.); • Representatividade da amostra; • Homogeneidade • Pertinência
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVA Etapas do processo de análise Actividades levadas a cabo na pré-análise: (cont.) A formulação das hipóteses e dos objectivos 3. Pré-análise Nem sempre se formulam hipóteses nesta fase. A pré-análise pode ser feita “às cegas” e sem ideias pré-concebidas. Exploração do • Procedimentos fechados (para experimentação de hipóteses) material • Procedimentos abertos (para construção de novas hipóteses) Tratamento, 4. A referenciação de índices e a elaboração de indicadores inferência e Exemplo: os “hã”, frases interrompidas, repetição, gaguez, sons incoerentes, e a sua frequência de aparição vão servir de indicador interpretação do estado emocional. 5. A preparação do material Edição, transcrição de material, recorte de notícias. Exemplo: “Esta é a resposta à pergunta aberta nº 4”
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVA Etapas do processo de análise Actividades levadas a cabo na exploração do material: Codificação: é o processo pelo qual os dados brutos são Pré-análise transformados sistematicamente e agregados em unidades, as quais permitem uma Exploração do descrição exacta das características material pertinentes do conteúdo. Tratamento, Escolhas a fazer: inferência e interpretação • O recorte: a escolha das unidades de codificação • A enumeração: a escolha das regras de contagem • A classificação e agregação: a escolha das categorias
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVA Etapas do processo de análise Unidades de registo e Regras de enumeração Categorização de contexto Unidades de registo ou codificação Pré-análise Unidade de registo Unidade de significação a codificar; Exploração do Corresponde ao segmento de conteúdo a material considerar como unidade de base, visando a categorização. Tratamento, Exemplos de unidades de registo a codificar: inferência e • O tema interpretação • O objecto • A frase • A palavra: palavras-chave, palavras instrumentais, ou categorias de palavras: substantivos, adjectivos, verbos, advérbios • O personagem • O documento • O acontecimento
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVA Etapas do processo de análise Unidades de registo e Regras de enumeração Categorização de contexto Unidades de contexto Pré-análise Unidade de Serve de unidade de compreensão para contexto codificar a unidade de registo e corresponde ao Exploração do segmento da mensagem cuja dimensões material (superiores às da unidade de registo) permitem compreender o significado da unidade de Tratamento, registo. inferência e interpretação Exemplos: • O contexto da palavra é a frase • O contexto da frase é o tema
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVA Etapas do processo de análise Unidades de registo e Regras de enumeração Categorização de contexto Regras de enumeração Pré-análise • Unidades de registo: o que se conta Exploração do • Regras de enumeração: o modo como se conta material Exemplos: Tratamento, • A presença/ausência de determinados elementos inferência e • A frequência (simples ou ponderada) de ocorrência interpretação • A intensidade (exemplo: tempo do verbo, advérbios de modo, adjectivos, etc.) • A direcção: critérios de preferência (favorável/desfavorável), de estética (bonito/feio, de tamanho (grande/pequeno), etc. • A ordem de aparição das unidades de registo • A co-ocorrência (a associação, a equivalência e a oposição de unidades)
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVA Etapas do processo de análise Unidades de registo e Regras de enumeração Categorização de contexto Categorização: Operação de classificação de elementos constitutivos de um conjunto, por diferenciação, e Pré-análise seguidamente, por reagrupamento segundo o género, com os critérios previamente definidos. Exploração do material • As categorias são rubricas ou classes que reúnem um grupo de unidades de registo. Tratamento, inferência e • A categorização não introduz desvios mas dá a interpretação conhecer índices invisíveis, ao nível dos dados brutos. • O sistema de categorias pode ser fornecido previamente (para irmos ‘enchendo’) ou ir sendo criado • As categorias devem ser mutuamente exclusivas e ter apenas um critério de classificação
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVA Etapas do processo de análise Unidades de registo e Regras de enumeração Categorização de contexto Exemplo de conjuntos categoriais: Pré-análise Análise dos valores (White, 1951): Exploração do Valores fisiológicos Valores de jogo e Valores relativos ao •Alimentação material alegria Ego •Sexo •Experiência nova •Independência •Repouso •Excitação, emoção •Cumprimento •Saúde •Beleza •Reconhecimento Tratamento, •Segurança • Humor •Amor-próprio •Conforto inferência e •Dominação •Agressão interpretação Valores sociais Valores práticos Valores cognitivos •Amor sexual •Sentido prático •Conhecimentos •Amor familiar •Possessão •Amizade •Trabalho Valores de Diversos •Felicidade segurança •Valor em geral emocional
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVA Etapas do processo de análise Unidades de registo e Regras de enumeração Categorização de contexto Os sistemas de análise categorial Pré-análise • Sãotheasaurusque podem ser utilizados pelo investigador • Aumentam o rigor da “rotulação” Exploração do • Permitem uma definição unívoca das categorias material Incluem: Tratamento, - índice categorial inferência e - Índice alfabético de palavras e conceitos-chave interpretação Exemplos: • Harvard PsychosociologicalDictionary • StandfordPoliticalDictionary • NeedAchievementDictionary Stone, P. J. (1967). General Inquirer: Computer Approach to Content Analysis. Boston: MIT Press
    • 2. O PROCESSO DE ANÁLISE QUALITATIVA Etapas do processo de análise Actividades levadas a cabo no tratamento, inferência e interpretação: Tratamento dos Pré-análise resultados e • Estatística descritiva interpretações • Análises estatísticas complexas Exploração do Exemplo: análise factorial material Operações • Provas de validação estatísticas • Síntese de resultados Tratamento, inferência e Exemplo: tabelas, diagramas, modelos Provas de interpretação • validação Inferências Síntese de resultados Inferências
    • 3. O NVIVO
    • 3. O NVIVO Softwares de análise qualitativa Objectivo: Criar categorias, codificar, filtrar, fazer buscas e questionar os dados para responder às perguntas de investigação. • AQUAD • QED • ATLAS/ti • TATOE • CoAn • TEXTPACK • Code-A-Text • TextSmart • DICTION • Transana • DIMAP-MCCA • WinMaxPro • HyperRESEARCH • WordStat • KEDS • NVIVO Lowe, W. (2007). Software for Content Analysis – A Review [Electronic Version]. Retrieved 10 October 2007 from http://people.iq.harvard.edu/~wlowe/Publications/rev.pdf.
    • 3. O NVIVO Vantagens e desvantagens Vale a pena utilizar o NVIVO para fazer análise qualitativa?
    • 3. O NVIVO Vantagens e desvantagens Vale a pena utilizar o NVIVO para fazer análise qualitativa? Vantagens Desvantagens • Faz o registo histórico de todo • Introdução e codificação dos o processo de investigação dados é trabalhosa e demorada • Garante a portabilidade do • A maioria do trabalho depende material da pessoa, não no programa • Organiza a documentação • Não apresenta soluções (não tem nenhuma fórmula mágica) • Permite pesquisas múltiplas sobre o mesmo material • Dá flexibilidade ao investigador • Promove a criatividade
    • 3. O NVIVO Tipo de dados • Imagens • Áudio • Vídeo • Texto • E-mails • Relatórios • Notícias • Entrevistas • Notas de campo • Discursos • Comentários
    • 3. O NVIVO Vista geral
    • 3. O NVIVO Zonas de trabalho 2 1 3
    • 3. O NVIVO Organização do NVIVO 1. Configuração do projecto 1.1. Inserção dos dados (sources) 1.2. Agrupamento (cases, sets) 1.3. Categorização (nodes, attributes, relationships, links) 2. Análise do projecto 2.1. Codificação 2.2. Exploração dos dados (find, queries, matrices) 2.3. Construção de modelos (models) 2.4. Resumo de dados (reports, charts)
    • 4. OS DADOS (SOURCES)
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Sources Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • Internas São os dados centrais para analisar • Inclui documentos, vídeo, áudio e imagens Categorização (nodes, • Podem ser inseridas directamente ou importadas attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto • Externas Funcionam como links para material que não possa Codificação ser importado. Inclui sites, apresentações power points, recortes em papel, livros, manuscritos. Questionar os dados (find, • Podem ser inseridos resumos do conteúdo destas queries, matrices) sources Construção de modelos (models) • Memos Comentários e notas pessoais que podem ser Relatórios associadas às sources ou aos nodes.
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Existem três formas de adicionar documentos: •Botão direito do rato Sistema de dados (sources) •Menu project Codificação (nodes) •Botão new Agrupamento (sets, attributes) Categorização (nodes, cases, relationships) 2. Análise do projecto Questionar os dados (find, queries, matrices) Classificação de atributos e relações (links, classifications) Construção de modelos (models)
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Importação de dados: Sistema de dados (sources) •Podem ser importados vários documentos de cada vez; Agrupamento (cases, sets) •Devem ser logo criados casos. Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Sources Sistema de dados (sources) Para visualizar/editar cada documento, basta fazer duplo clique. Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Registo de data e hora Sistema de dados (sources) Especialmente nos memos, pode ser útil inserir a hora e data de cada anotação. Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Memos Sistema de dados (sources) São anotações do investigador Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Memos Sistema de dados (sources) Os memos podem ser associados aos documentos Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Memos vs. Anotações Sistema de dados (sources) Memos: Agrupamento (cases, sets) •Têm estatuto de documento e como tal podem ser Categorização (nodes, codificados attributes, links, relationships) •Estão ligados a um documento 2. Análise do projecto Codificação Anotações: •Não podem ser codificadas Questionar os dados (find, queries, matrices) •Estão ligadas a um pedaço de documento, e não ao Construção de modelos (models) documento inteiro •Assumem a codificação do texto a que estão ligadas Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto As anotações Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • É texto adicionado pelo investigador • Quando o documento é impresso aparece como notas finais. Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto As anotações Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Sources Sistema de dados (sources) Fontes externas: Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Sources Sistema de dados (sources) Fontes externas: Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Sources Sistema de dados (sources) Fontes externas: Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Fontes externas Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto Áudio, imagens e o vídeo Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 4. OS DADOS (SOURCES) Dados (sources) 1. Configuração do projecto As imagens Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS ( SETS)
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Dados e casos 1. Configuração do projecto Criar casos a partir de dados Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios Devem ser constituídos casos para todos os dados
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Dados e casos 1. Configuração do projecto Criar casos a partir de dados Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Casos 1. Configuração do projecto Criar casos Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Casos 1. Configuração do projecto Atributos do caso Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Atributos 1. Configuração do projecto Atributos do caso Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • Podem ser anexados a cada caso um conjunto de atributos. Categorização (nodes, • Exemplos: género, país, nível académico, idade/faixa etária, attributes, links, relationships) semestre, partido, etc. 2. Análise do projecto • Servem para, por exemplo, comparar casos com base em variáveis Codificação demográficas • Por exemplo: a opinião sobre o Orçamento de Estado variam com a Questionar os dados (find, côr política dos inquiridos? E com o sexo? queries, matrices) Construção de modelos (models) Um atributo tem duas componentes: • Um nome (exemplo: Sexo) Relatórios • Valores (exemplo: feminino; masculino)
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Atributos 1. Configuração do projecto Atributos Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Atributos 1. Configuração do projecto Atributos Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Atributos 1. Configuração do projecto Atributos Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Atributos 1. Configuração do projecto Atributos Sistema de dados (sources) Associar atributos aos casos Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, • Nas propriedades do caso, attributes, links, relationships) podem ser especificados os 2. Análise do projecto seus atributos Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Atributos 1. Configuração do projecto Atributos Sistema de dados (sources) Associar atributos aos casos Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Casos 1. Configuração do projecto Casebook Sistema de dados (sources) Associar atributos a vários casos simultaneamente Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Casos 1. Configuração do projecto Casebook Sistema de dados (sources) Associar atributos a vários casos simultaneamente Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Sets 1. Configuração do projecto Sets Sistema de dados (sources) Agregações de sources ou nodes Agrupamento (cases, sets) • Permitem agrupar diferentes items de diferentes tipos. Categorização (nodes, • É uma forma flexivel de agrupar sources e nodes attributes, links, relationships) • Podem ser temporários 2. Análise do projecto • Funcionam como atalhos para os ficheiros originais Codificação Por exemplo: um set de documentos, memos e nodes que pertencem a um investigador da equipa Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios Exemplo: Sources: •Documentos diversos com comentários ao orçamento de Estado Sets: •Comentários só dos membros do governo •Comentarios da oposição, sindicatos e entidades patronais
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Sets 1. Configuração do projecto Sets Sistema de dados (sources) Agregações de sources ou nodes Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Sets 1. Configuração do projecto Criar sets Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Sets 1. Configuração do projecto Adicionar a sets Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Sets 1. Configuração do projecto Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 5. CASOS (CASES), ATRIBUTOS E CONJUNTOS (SETS) Sets 1. Configuração do projecto Consultar sets Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES)
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Codificação Sistema de dados (sources) Mecanismos de codificação Agrupamento (cases, sets) • Free nodes não têm nenhuma relação com outros Categorização (nodes, attributes, links, relationships) • Tree nodes nodes que estão catalogados numa estrutura 2. Análise do projecto hierarquica com outros Codificação • Cases usado para categorizar pessoas, como o sexo ou Questionar os dados (find, idade. Podem ter relações hierarquicas queries, matrices) • Relationships descreve a ligação entre dois items do projecto Construção de modelos (models) (entre dois cases ou entre dois nodes) Relatórios • Matrices Colectânea de nodes que resultam de uma query
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Tree nodes Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Tree nodes Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Tree nodes Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Codificar Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Codificar Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Codificar Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Codificar Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Codificar Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Codificar Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Codificar Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Links e See also link Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • Links: para documentos ou páginas web • See also link: para sources do projecto Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Codificação 1. Configuração do projecto Links e See also link Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Visualização da codificação 1. Configuração do projecto Visualização da codificação Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • Depois de codificar, é possível visualizar as codificações feitas Categorização (nodes, attributes, links, relationships) • 2. Análise do projecto Existem 3 formas de visualizar a codificação: • Highlight coding Codificação • Coding stripes Questionar os dados (find, • Coding density stripe queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Visualização da codificação 1. Configuração do projecto Highlight coding Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Visualização da codificação 1. Configuração do projecto Highlight coding Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Visualização da codificação 1. Configuração do projecto Coding density e coding stripes Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Visualização da codificação 1. Configuração do projecto Coding density e coding stripes Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Densidade Questionar os dados (find, queries, matrices) mouse over para ver os nodes Construção de modelos (models) Stripes Relatórios Clicar para abrir os nodes
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Visualização da codificação 1. Configuração do projecto Visualização da codificação Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Visualização da codificação 1. Configuração do projecto Visualização da codificação Sistema de dados (sources) Coding context Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Resultados da codificação 1. Configuração do projecto Visualização da codificação Sistema de dados (sources) Coding context Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios Cobertura (coverage): percentagem de uma fonte (source) que está codificada num node.
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Visualização da codificação 1. Configuração do projecto Modo gráfico da codificação Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 6. CODIFICAÇÃO (NODES) Visualização da codificação 1. Configuração do projecto Visualização da codificação Sistema de dados (sources) Coding context Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Pesquisa simples e avançada 1. Configuração do projecto Find Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Pesquisa avançada 1. Configuração do projecto Find Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Queries 1. Configuração do projecto Find Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Quais são os casos femininos de olhos azuis? Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 8. FIND , QUERIES, & MATRICES Find & Queries 1. Configuração do projecto Queries Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • Os resultados de find e query podem ser guardados como sets ou nodes. Categorização (nodes, • O find apenas fornece uma lista de itens do projecto attributes, links, relationships) • Query responde com conteúdo 2. Análise do projecto As queries podem ser: Codificação • Text search query • Coding query Questionar os dados (find, • Matrix coding query queries, matrices) • Compound query Construção de modelos (models) Relatórios Exemplos: • Compound query: Qual o node em que há maior ocorrência da palavra x ? • Coding query: o que está codificado simultaneamente nos nodes x e no y?
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Queries 1. Configuração do projecto Queries Sistema de dados (sources) Podem ser feitas queries por atributos Agrupamento (cases, sets) Exemplo: Todas as pessoas que referiram a ‘crise internacional’ nas entrevistas, que são da oposição Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Queries 1. Configuração do projecto Queries Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • Podem servir só para visualização • Ou podem ser guardados os resultados num novo node ou num Categorização (nodes, node já existente. attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Queries 1. Configuração do projecto Query de texto Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Queries 1. Configuração do projecto Query de texto Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Queries 1. Configuração do projecto Query de texto Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios Os resultados podem ser logo gravados como nodes
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Queries – Frequência de palavras 1. Configuração do projecto Frequência de palavras Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Set “Governo” Set “Oposição” Categorização (nodes, • • Responsabilidade Governo attributes, links, relationships) • • Rigor Crise 2. Análise do projecto • • Crise Salários • • Internacional Aumentos Codificação • • Famílias Inflação • • Questionar os dados (find, Empregos Presidente • • queries, matrices) Empresas Famílias • • Escolar Investimento Construção de modelos (models) • • Legislatura Ministro • Bruxelas Relatórios • Criticou • Eleitorialista • Pensionistas • Défice
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Queries – Frequência de palavras
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Queries – Frequência de palavras
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Queries – Frequência de palavras 1. Configuração do projecto Frequência de palavras Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • É a forma mais rápida de identificar nodes potenciais Categorização (nodes, • Não é suficiente para a identificação dos nodes attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação “A evolução das economias europeias depende do desfecho da situação política Questionar os dados (find, queries, matrices) nos Estados Unidos” Construção de modelos (models) Node: Eleições Americanas Relatórios
    • 7. FIND, QUERIES & MATRICES Matrices 1. Configuração do projecto Matrices Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • Uma matriz é uma colectânea de nodes resultantes de uma matrixcoding query Categorização (nodes, • Os resultados são quantitativos attributes, links, relationships) • São úteis para procurar padrões entre nodes e atributos(isto é, entre 2. Análise do projecto categorias interpretativas e a caracterização dos dados) Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 8. RELAÇÕES E MODELOS
    • 8. RELAÇÕES E MODELOS Relações 1. Configuração do projecto Relações Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • Instrumento para organizar as relações entre ideias Categorização (nodes, • São nodes que definem relações observadas entre attributes, links, relationships) sources, nodes e sets. 2. Análise do projecto • São nodes que definem a relação entre dois items Codificação do projecto. Questionar os dados (find, • Exemplo: queries, matrices) Relações entre dois casos: Construção de modelos (models) António é filho de Sara António é irmão de Diogo Relatórios • Exemplo: Relações entre dois nodes: Dificuldades financeiras levam a penhora de bens
    • 8. RELAÇÕES E MODELOSS Relações 1. Configuração do projecto Tipos de relações Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 8. RELAÇÕES E MODELOS Relações 1. Configuração do projecto Criar relações Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 8. RELAÇÕES E MODELOS Relações 1. Configuração do projecto Criar relações Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 8. RELAÇÕES E MODELOSS Modelos 1. Configuração do projecto Models Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • Ilustram ideias iniciais sobre o projecto e identificam padões ou relações emergentes; Categorização (nodes, • Permitem fazer uma evolução temporal de snapshots do projecto. attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 8. RELAÇÕES E MODELOSS Modelos 1. Configuração do projecto Models Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • 9. RELATÓRIOS
    • 9. RELATÓRIOS Relatórios 1. Configuração do projecto Reports Sistema de dados (sources) Agrupamento (cases, sets) • Sintetizam informações de diversas partes do projecto. Categorização (nodes, attributes, links, relationships) 2. Análise do projecto Codificação Questionar os dados (find, queries, matrices) Construção de modelos (models) Relatórios
    • CONCLUSÃO
    • CONCLUSÃO Principais ideias a reter • O trabalho feito no NVIVO replica as técnicas prescritas por Bardin • Os conceitos base do NVIVO são: • Sources • Cases, sets e attributes • Codes • Uma boa parte dos resultados do NVIVO são quantitativos • A inferência tem um papel crucial na utilidade da análise qualitativa
    • ANÁLISE QUALITATIVA DE DADOS COM O NVIVO