Introdução à Metodologia - ppt carregar
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Apresentação em tema: "Introdução à Metodologia"— Transcrição da apresentação:
1 Introdução à Metodologia
3 O que é pesquisa? "...estratégia múltipla, sistemática de gerar conhecimento sobre o comportamento humano, a experiência humana, e o ambiente humano no qual o processo de ação e pensamento do pesquisador são claramente especificados de forma lógica, compreensível , reprodutível e utilizável." ( DePoy & Gitlin, 1994)
4 Principais Diferenças entre Pesquisas Naturais e Experimentais
5 Pesquisa como um Processo de Pensamento e de Ação
São as diferentes formas de pensamento e específicas série de ações que distinguem pesquisadores "naturais"e pesquisadores "experimentais" na condução de suas pesquisas. As possíveis estratégias estão fundamentadas em duas formas de pensamento humano: Dedução Indução
6 Pensamento Dedutivo Pesquisadores do tipo experimental usam pensamentos dedutivos. Começam com a aceitação de um princípio ou crença, e então testam aquele princípio para explicar determinado caso ou fenômeno.
7 Pensamento Indutivo Utilizado nas pesquisas Naturais. Envolve um processo no qual as regras gerais se originam, ou são desenvolvidas, a partir de casos individuais ou observação de um fenômeno.
9 As 4 características Básicas:
1. Ser Lógico: o processo de pensamento e ações são claros e de acordo com as normas de racionalização dedutiva ou indutiva.
10 Formas não lógicas de aquisição de conhecimento:
Experiência indireta Crença Compreensão espiritual Intuição Autoridade Tradição sem verificação sistematizada Tentativa e erro
11 As 4 características Básicas:
2. Ser Compreensível: O processo lógico de desenvolvimento e socialização dos resultados tem fazer sentido, ser preciso, legível, e passar credibilidade aos leitores e consumidores de pesquisas.
12 As 4 características Básicas:
3. Reprodutibilidade: O pesquisador deve deixar clara as estratégias utilizadas no estudo para que outros possam seguir os passos e chegar a conclusões semelhantes. Tem que ser claro de forma que permita outro repetir a pesquisa e alcançar os mesmos resultados .
13 As 4 características Básicas:
4. Utilidade: o conhecimento derivado das pesquisas deve informar , e melhorar a prática profissional. É uma característica subjetiva e pode ser medida considerando o quanto o estudo foi aceito, e quantas pesquisas originaram dele.
14 Por quê pesquisa é importante?
15 Por quê pesquisa é importante?
16 Por quê pesquisa é importante?
3. Pesquisa é um componente de qualquer disciplina acadêmica legítima
17 Por quê pesquisa é importante?
É o melhor meio de obter conhecimento científico para resolver problemas que enfrentamos em nossa rotina clínica É essencial para garantir o avanço de nossa profissão Norteia, orienta legisladores na definição de políticas e formulação de leis e diretrizes
18 Níveis de Envolvimento com Pesquisa
19 Níveis de Envolvimento com Pesquisa
20 Possibilidades de partipação em projetos de pesquisa:
Iniciante: coletor de dados, entrevistador, responsável pela intervenção, ou pelo recrutamento dos participantes. Intermediário: Organizador das informações ( dados), supervisão dos iniciantes, executor do cronograma, co-pesquisador. Avançado: Coordenador de projetos de pesquisa,
21 Bases Filosóficas das Pesquisas Experimentais
Teoria da Ciência Tradicional David Hume ( filósofo do sec. 18): "há uma separação entre os pensamentos individuais e o que é real no Universo além de nós mesmos." O conhecimento é parte da realidade que é separada e independente dos indivíduos e verificável através de métodos científicos. Somente através de observação e dados sensoriais podemos alcançar o conhecimento verdadeiro.
22 Bases Filosóficas das Pesquisas Experimentais
Positivismo Lógico : empiricismo "é a crença de que um realidade particular pode ser descoberta reduzindo-a em partes". A relação entre as partes e os seus princípios lógicos e estruturais que os guiam, também podem ser descobertos e conhecidos de forma a permitir a previsão do fenômeno conhecido. Desenvolvimento da estatística como forma de demonstrar um fato através de análise matemática A utilização de metodologia padronizada pode eliminar os viéses e alcançar resultados através de medidas quantitativas e objetivas.
23 Bases Filosóficas das Pesquisas Naturais
Filosofia Holística: "Os indivíduos criam sua própria realidade subjetiva e portando o pesquisador e o "seu" conhecimento são interdependentes e relacionados." "Não é possível separar o mundo real das idéias que um indivíduo tem sobre este mundo, portanto, o conhecimento é baseado na percepção , experiência e compreensão individual Sugere uma visão plural do conhecimento ou que múltiplas realidades podem ser indentificadas e compreendidas dentro de um contexto natural.
24 Implicações das Diferenças Filosóficas nos Desenhos de Pesquisa
A abordagem filosófica define o conhecimento e sua relação com o pesquisador e com o objeto, desde a forma de conceber o problema de pesquisa até a publicação dos resultados. Exemplo: Grupo para aumentar a auto-confiança
25 Continuum do Desenho Experimental
Quasi-Experimental Pre-exeperiemntal Não Experimental Descritivo Exploratório Extensão que o pesquisador impõe estrutura Grau de Controle Grau de Manipulação
26 Continuum do Desenho Natural
Teoria Fundamental Etnográficos Curso de Vida Fenomenológico Heurístico Teoria Crítica Endógeno Extensão que o pesquisador impõe estrutura Padrões de Experiência Extensão do Foco no Grupo
27 Integração dos Desenhos
Inteiramente Integrados Métodos Mistos Triangulação
28 Relação entre a Teoria e a Pesquisa
O nível de conhecimento e teorização de um campo do conhecimento determina, em parte, o tipo de desenho que deverá ser escolhido, e os métodos específicos e análise de um estudo. Propósito final das pesquisas: Testar teorias: Métodos dedutivos e desenhos experimentais Gerar teorias: Métodos Indutivos, desenhos naturais
29 O que é teoria? " Um conjunto de constructos inter-relacionados, definições e proposições que apresentam uma visão sistemática de um fenômeno via a especificação das relações entre as variáveis, com o propósito de explicar ou predizer um fenômeno." Kerlinger, 1973 Os teóricos desenvolvem um mapa estrutural do que é observado e expecienciado no esforço de promover a compreensão e facilitar a previsão de resultados sob uma condição específica. As pesquisas apoiam e verificam , ou refutam demonstrando sua falsidade.
30 Níveis de Abstração Aumento da Complexidade Diminuição da Complexidade
Teoria Proposição/princípio Relação Constructo Conceito Experiência Compartilhada Construindo as Teorias ( met. naturais) Verificando/ experimentando
31 Definições Conceito: primeiro nível de abstração, "representação simbólica de um fato observado ou experienciado", são utilizados para expressar as idéias, sem eles não haveria linguagem. Nos estudos experimentais , os conceitos são selecionados antes do início da pesquisa e são definidos de forma a permitir observação ou mensuração direta. Nas pesquisas naturais, os conceitos são derivados da observação direta via o engajamento no campo.
32 Definições Constructo:é o segundo nível de abstração, não é diretamente observável ou experienciado, é composto por partes ou componentes ( conceitos) que podem ser observados ou submetidos à mensuração. Ex: saúde, bem-estar, papéis desempenhados, reabilitação, e bem estar psicológico.
33 Definições Proposição:( ou princípios) são normas que governam um conjunto de relações e fornece a estrutura. Sugere a direção da relação e a influência de um constructo sobre outro.
34 Níveis de Abstração e Seleção do Desenho de Pesquisa
Quanto maior o nível de abstração, mais distante da experiência compartilhada, e mais complexo é o desenho da pesquisa. Se o objetivo da pesquisa é examinar um constructo, este projeto de pesquisa não vai requerer os procedimentos requeridos para desenvolver ou testar uma teoria completa, estes seriam muito mais complexos. À medida que adicionam-se constructos ( variáveis) o desenho da pesquisa se torna mais complexo.
35 Teoria nas Pesquisas Experimentais
Meta das pesquisas experimentais: redução da abstração Teoria Hipótese Definições Operacionais dos Conceitos Achados/Resultados Observações
36 Como Pesquisas Experimentais usam a Teoria
Processo Lógico-Dedutivo Teste primário da Teoria Mover-se da Teoria para um nível menor de abstração Demonstrar uma realidade unidade que possa ser mensurada Conhecimento através dos conceitos existentes Foco nas partes mensuráveis de um fenômeno
37 Teoria nas Pesquisas Naturais
Meta das Pesquisas naturais: aumentar a abstração. Nas pesquisas naturais , o pesquisador começa com a experiência compartilhada e então representa aquela experiência em níveis crescentes de abstração. Definições dos conceitos e constructos não são definidos antes do início começar, mas ao contrário, emerge da coleta de dados e do processo analítico.
38 Teoria nas Pesquisas Naturais
" Gerar uma teoria a parti de dados significa que a maioria das hipóteses e conceitos não somente surgem dos dados, mas sã sistematicamente expostas e trabalhadas em relação aos dados durante o desenvolvimento da pesquisa. Gerar uma Teoria envolve um processo de pesquisa." Glase e Strauss , 1967
39 Desenvolvimento do Constructo
Observação Conceitos Desenvolvimento do Constructo Geração da Hipótese Observação Refinamento dos Constructos Formação da Teoria
40 Passos em uma investigação Científica
1. Identificação do problema 2. Formulação da pergunta ou hipótesse 3. Revisão da literatura 4. Desenvolvimento do projeto de pesquisa 4.1. Selecionar o design 4.2. Coletar os dados 4.3. Analizar os dados 5. Interpretar os resultados 6. Partilhar / Divulgar os achados
41 Fontes de Idéias para Pesquisa
42 Revisão da literatura:
43 Variáveis 1. Variável independente: é o fator que é manipulado e medido, ou selecionado pelo pesquisador para determinar o seu impacto 1.1. Variável de controle: é controlada pelo pesquisador para neutralizar qualquer efeito que este fator possa provocar no resultado ( idade, sexo, status sócio-econômico). 2. Variável dependente: é o fator observado e medido para determinar o efeito da variável independente
44 Variáveis Em pesquisas correlacionais não se usam os termos variáveis dependentes e independentes, e sim : Variável preditiva: é o fator medido ou selecionado pelo pesquisador para predizer a relação com uma segunda variável. Variável criteriion: é o fator observado e medido para determinar sua relação com a variável preditiva.
45 Escalas de Medida O tipo de escala dos dados é que vai determinar qual abordagem estatística que será utilizada para a análise dos dados.
46 Estatistica Não- Paramétrica
Escalas de Medida Nominal: refere a categorias, não tem um valor quantitativo inerente: cor dos olhos, religião, sexo, etc. Ordinal: os valores refletem uma classificação. O tamanho do intevalo ou o grau de distância de uma posição a outra é desconhecida ou variável: colocações numa corrida de fórmula um, níveis de espasticidade ( 1= leve; 2= moderado, 3= severa), teste de função muscular, etc. Estatistica Não- Paramétrica
47 Estatística Paramétrica
Escalas de Medida Intervalar: valores que relatam uma ordem e os valores entre os intervalos é o mesmo. A distância entre dois pontos na escala é igual. Não há um ponto zero verdadeiro. Graus em uma escala de temperatura. Racional: Os valores contêm distância igual entre os escores e há um verdadeiro zero. Idade, altura, quilometragem, etc. Estatística Paramétrica
48 Validade É a propriedade da medida que responde a seguinte questão: "Em qual grau este teste ( instrumento) mede aquilo que pretende medir?
49 Tipos de Validade: 1. Validade lógica ( face):
Existe quando os componentes da habilidade avaliada são medidos de forma direta. Ex. Medir a capacidade vital assoprando um balão.
50 Tipos de Validade: 2. Validade de conteúdo: Refere ao grau que os ítens do teste representam a área de interesse. O teste é compreensível e os itens estão numa proporção razoável? Ex: um teste de desempenho motor deve incluir itens sobre habilidades de coordenação motora grossa e fina. Validade lógica e de conteúdo dependem de julgamento qualitativo feito por especialistas no assunto (index numérico de correlação).
51 Tipos de Validade Construtiva :
1. Validade Concorrente: Refere a relação entre o desempenho do instrumento de interesse e o desempenho de outro instrumento semelhante e que já tenha sua validade conhecida. Ex. Comparar os escores de uma nova medida de independência em AVD's com a versão brasileira da MIF.
52 Tipos de Validade Construtiva :
2. Validade Preditiva: Refere a habilidade de um teste ou medida predizer o desempenho numa área de interesse. Ex. A nota do vestibular é capaz de predizer o desempenho acadêmico do universitário? Validade concorrente e preditiva podem ser avaliadas quantitativamente ( coeficientes numéricos)
53 Confiabilidade O conceito de confiabilidade refere à habilidade de medir o fenômeno consistentemente. Um teste/instrumento é confiável se ele mede consistentemente sobre condições que poderiam causar erros. Tipos de confiabilidade: 1. Entre examinadors ( Inter-rater) 2. Teste - reteste 3. Consistência interna
54 Confiabilidade Entre Examinadores ( Inter -Rater)
Envolve o ato de dois ou mais examinadores aplicarem o teste no mesmo paciente e encontrarem o mesmo resultado. Os escores encontrados são correlacionados e é possível calcular um coeficiente. Este coeficiente nos diz o quanto o teste é confiável quando usado por examinadores diferentes. Este coeficiente varia de a , sendo que o valor de é aceitável como uma boa confiabilidade entre examinadores de um teste.
55 Confiabilidade Teste - Reteste
Envolve aplicar o mesmo instrumento aos mesmos indivíduos em duas ocasiões diferentes e então correlacionar os resultados. O coeficiente teste-reteste varia de +1.0 a -1.0 e reflete o grau o qual o resultado varia através do tempo. Informações que devem ser relatadas para averiguação da confiabilidade teste-reteste: I. O coeficiente de confiabilidade e como ele foi obtido II. O intervalo entre o teste e o reteste.
56 Confiabilidade Interna
Envolve a consistência interna ou estabilidade de um teste ou seções de um teste. É muito importante em teste que tem muitos ítens. Cronbach's alpha é a medida mais freqüentemente usada para confiabilidade interna e provê uma medida de consistência entre ítens.
57 EA= DP/N EA= 10/100=1 vs. EA=10/25=2
Desvio Padrão (Standard Deviation) x Erro amostral (Standard Error) Qual a diferença? O Desvio Padrão é a medida de variabilidade entre indivíduos em relação ao fator estudado. Erro amostral ( erro padrão) é a medida de incerteza da amostra estatística. Esta medida depende do desvio padrão e do tamnho da amostra ( EA= DP/N) e reflete o quanto a amostra é representativa em termos de número a população. Quanto menor o erro amostral maior é o poder do estudo . EA= DP/N EA= 10/100=1 vs. EA=10/25=2
58 Erro Padrão da Medida Refere a variabilidade associada com o escore de cada indivíduo no teste. O EPM é baseado nas propriedades da distribuição normal. O EPM provê os limites nos quais os verdadeiros escores vão estar. Se o teste não é confiável ( não mensura consistentemente) o EPM será grande.
59 Amostragem É o processo de selecionar um número de sujeitos ( unidades) para um estudo de forma que estas unidades representam o grupo maior do qual elas forma selecionadas. O objetivo da amostragem é conseguir informação sobre a população.
60 Métodos de Amostragem Representativo por Probabilidade:
1. Amostra aleatória ( casual) simples ( forma mais poderosa) 2. Amostra aleatória ( casual) estratificada: baseada em alguma característica particular ( ex. sexo) 3. Amostras grupais : seleciona a amostra por agrupamentos ( ex. instituições)
61 Métodos de Amostragem Não por Probabilidade / não casuais:
1. Acidental ou por conveniência: baseia-se no que convêm ao pesquisador. 2. Amostra proposital: a lógica, o senso comum ou um julgamento equilibrado podem ser usados na seleção de uma amostra representiva de uma população maior. 3. Amostra de Quotas: diversas características de uma população , tais como idade, sexo, classe social são amostradas nas mesmas proporções em que figuram na população.
62 Classificação dos Desenhos de Pesquisas
1. Por objetivo: Exploratório , Descritivo e Explanatório ( experimental) 2. Por estrutura: Experimental e segundo a natureza dos dados - quantitativo ou qualitativo 3. Por elemento temporal: Retrospectivo, Prospectivo ( Transversal ou Longitudinal) 4. Por conteúdo: específico para alguma disciplina 5.Por contexto: pesquisa de campo, de laboratório ou clínica.
63 Tipos de Pesquisa Pesquisas Descritivas
Objetivo: descrever ou mapear um fato ou fenômeno. Características: Baseado em informações apresentadas no formato de narrativa, pode incluir estatística descritiva. Exemplos: Estudo de casos, Estudos Qualitativos, "Surveys", Estudos Históricos, Estudos Normativos, Estudos Desenvolvimentais, Estudos Documentários, Meta-análises
64 Tipos de Pesquisa Pesquisas Relacionais
Objetivo: Estabelecer uma relação ou associação entre duas ou mais variáveis. Características: Pode ser exploratório ou direcionado por uma teoria; sempre envolve o uso de estatística correlacional para a obtenção de um índice numérico que represente a associação/correlação. Tipos: Estudos Correlacionais, Estudos de Confiabilidade, Estudos de Validade, "Surveys"Analíticas, Estudos Comparativos Causais, alguns Estudos Históricos, Desenvolvimentais e Naturais.
65 Tipos de Pesquisas Pesquisas Experimentais
Objetivo: Explorar ou estabelecer causa ou efeito entre variáveis e gerar ou testar uma teoria Características: Envolve a manipulação da variável independente e o uso de estatística inferencial para testar as hipóteses. Deve prevalecer a tentativa de controlar todos os fatores envolvidos no experimento com exceção da variável independente. Tipos: Pré-experimental ( não obtém relações causais, tem dois ou três critérios do experimental); quasi-experimental ( não tem grupo controle equivalente, ou sequência temporal interrompida ou estudos de casos) e experimental verdadeiro
66 Tipos de Revisão da Literatura
67 Tipos de Revisão da Literatura
68 4. Revisão Quantitativa: Meta- Análise
69 Meta- Análise A premissa é que localizando e integrando estudos realizados separadamente sobre um mesmo tema, estaremos somando os resultados , ou seja mantendo a inferência científica como ponto central para validar esse conhecimento surgido por esta somatória, assim como as inferências envolvidas na análise dos dados dos estudos primários.
70 Meta- Análise Etapas: 1. Definição do problema 2. Coleta dos Dados
71 Meta- Análise 1. Definição do problema: Definição das variáveis e do racional para relacionar uma variável a outra ( definir as variáveis para selecionar os artigos, fazer a mesma perguntas "aos artigos"). 2. Coleta dos Dados: Buscar todos os artigos reacionados com a área das variáveis escolhidas ( pesquisadores, citação em outros artigos, sumários de congressos, pesquisas não publicadas, pesquisas via computador, etc.)
72 Meta- Análise 3. Avaliação dos dados: Depois de coletar os artigos, eles devem ser relacionados os artigos que são relevantes ao assunto e os que não são ( defina as palavras chaves, como conseguiu os artigos, os banco de dados usados, etc.) 4. Análise dos dados: Utilizar estudos com desenhos semelhantes para poder somar os "n" e então combinar as probabilidades 5. Relatar os resultados: Introdução, Métodos, Resultados, Discussão, Conclusão.