Pd mcmm 2010_11_aula7

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Pd mcmm 2010_11_aula7

  1. 1. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010Projecto de dissertação Luís Francisco Pedro MCMM U. Aveiro 26.11.2010
  2. 2. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 agendacaracterização e definição dos processos deamostragem e instrumentação tipos de amostragem dados, validade, fiabilidade e objectividade instrumentos de recolha de dados
  3. 3. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 amostragema maior parte das pessoas baseia as suas conclusões acercade um determinado fenómeno/situação baseando-se naexperiência que observa com um pequeno grupo deindivíduosuma das etapas mais importantes num projecto deinvestigação é a selecção dos indivíduos que vão participar(ser observados, analisados e/ou questionados) no estudoo processo de selecção desses indivíduos tem adesignação de amostragem
  4. 4. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 amostra e populaçãouma amostra num projecto de investigação dizrespeito a um grupo de indivíduos a partir do qualobtemos informaçãoo grupo maior a que esperamos aplicar/generalizar osresultados é designado por população
  5. 5. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 população-alvo vs acessívela população-alvo, no entanto, raramente está acessívelo investigador, deste modo, está condicionado atrabalhar com a população acessívelquanto mais restrita for a definição da população,maior será a poupança de tempo e esforço mas, 5,também a dificuldade de generalização
  6. 6. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 métodos aleatórios de amostragemamostragem aleatória simples método de amostragem em que qualquer membro da população tem hipóteses iguais de ser seleccionado quanto maior for a amostragem maior a probabilidade de representatividade (embora sem garantias).
  7. 7. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 métodos aleatórios de amostragemamostragem aleatória estratificada processo pelo qual alguns sub-grupos - estratos - são seleccionados para a amostra na mesma proporção em que existem na população este método aumenta a probabilidade de representatividade, especialmente se a população não for muito numerosa
  8. 8. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 métodos não probabilísticos de amostragemamostragem sistemática cada n indivíduo na população é seleccionado para a amostra intervalo de amostragem: distância - na lista de indivíduos - entre cada um dos indivíduos seleccionados ratio de amostragem: percentagem de indivíduos seleccionados
  9. 9. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 métodos não probabilísticos de amostragemamostragem por conveniência muitas vezes é extremamente difícil seleccionar uma uma amostragem aleatória ou até uma amostra sistemática nestes casos, o investigador pode seleccionar uma amostra de conveniência a amostra sofrerá, como é óbvio, enviesamentos e não poderá ser considerada representativa
  10. 10. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 métodos não probabilísticos de amostragemamostragem intencional intenção do investigador - baseada no seu conhecimento prévio ou no propósito da investigação - na escolha da amostra difere da amostra de conveniência pelo facto de ser um acto volitivo e pensado por parte do investigador altamente discutível e rebatível em termos de generalização de resultados
  11. 11. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 o que são dados?dados = informação obtida através da investigaçãoinformação demográfica (idade, sexo, etnia, religião,...);resultados de testes; respostas a uma entrevista doinvestigador; respostas a questionários; ensaios; logs;documentos oficiais, etc...
  12. 12. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 instrumentaçãoo processo de preparação de recolha de dados énormalmente designado por instrumentaçãoenvolve a selecção e/ou o desenho dos instrumentosmas também os procedimentos e as condições da suaadministração/aplicação
  13. 13. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 instrumentação: notas importantesonde serão recolhidos os dados?quando serão recolhidos os dados?com que frequência serão recolhidos os dados?quem vai recolher os dados?como vão ser recolhidos os dados?questões a responder ANTES da recolha de dados
  14. 14. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 validade, fiabilidade e objectividadevalidadeos instrumentos utilizados medem exactamente o queera suposto medirem?influência directa nas inferências feitas a partir dosdados recolhidos
  15. 15. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 validade, fiabilidade e objectividadefiabilidadeconsistência nos resultados obtidos
  16. 16. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 validade, fiabilidade e objectividadeobjectividadeausência de elementos/julgamentos subjectivos
  17. 17. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 instrumentos de recolha de dadosfunção --> recolha de dados que permitam responder àsquestões de investigação (ou aos seus indicadores -modelo de análise)responsabilidadeinvestigador (grelhas de observação, escalas de avaliação,checklists de performance, registos anedotais, logs, ...)participantes (questionários, checklists, escalas de atitude,inventários/testes de personalidade, testes de aptidão/performance, ...)
  18. 18. Luís Pedro | UA | DeCA | MCMM | Projecto de Dissertação 26 11 2010 actividade projecto dissertaçãoQuem serão os participantes no meu estudo? Comoserão seleccionados?Que dados necessito para o meu estudo, em função domeu modelo de análise?Como vou recolher os dados para o meu estudo? Queinstrumentos preciso de adaptar/criar/validar e aplicar?

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