Desenho de pesquisa bem feito (Research Design)
![Desenho e projeto de pesquisa](https://static.wixstatic.com/media/11062b_7c02925a92d2463b9cddb729793db09d~mv2.jpeg/v1/fill/w_147,h_98,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,blur_2,enc_auto/11062b_7c02925a92d2463b9cddb729793db09d~mv2.jpeg)
Mergulhar em qualquer novo projeto de pesquisa exige um plano sólido para navegar no complexo processo da pesquisa científica. Como abordar as questões centrais de sua pesquisa?
Fazendo o desenho de pesquisa.
O desenho de pesquisa é crucial não apenas para orientar todo o seu projeto, da metodologia à análise, mas também para garantir a validade e a reprodutibilidade de seus resultados.
Vamos dar uma olhada mais de perto no desenho da pesquisa, concentrando-nos em alguns de seus benefícios e elementos principais.
Exemplo:
Se o seu projeto busca descobrir como um determinado grupo de pessoas foi influenciado por um desastre natural, você poderia usar entrevistas como um método de coleta de dados. Em seguida, a codificação dos resultados de maneira indutiva ou dedutiva pode ser usada para análise.
Por outro lado, se o seu projeto perguntar como a água potável foi afetada por esse mesmo desastre natural, você realizaria um experimento para medir determinadas variáveis na água potável. A análise estatística inferencial ou aquela que compara as variáveis de interesse pode então ser usada para avaliar os dados.
** Veja que a atenção ao design robusto da pesquisa ajuda o projeto a ser executado de forma tranquila e eficiente, reduzindo erros e trabalho desnecessário.
E a coleta de dados?
Durante todo o processo de pesquisa, você usará uma variedade de fontes para coletar, registrar e organizar informações relevantes para o seu estudo ou projeto. A obtenção de resultados válidos e significativos requer o uso hábil de métodos eficientes de coleta de dados.
Os métodos de coleta de dados primários e secundários são duas abordagens distintas a serem consideradas na coleta de informações para o seu projeto. Vamos dar uma olhada nesses métodos e as técnicas associadas:
Coleta de dados primários: envolve a coleta de dados originais diretamente da fonte ou por meio de interação direta com os entrevistados.
Experimentos: manipulação de variáveis para observar seu impacto nos resultados.
Observações: os pesquisadores observam e registram comportamentos, ações ou eventos em seu ambiente natural.
Pesquisas e questionários: coleta de dados de indivíduos ou grupos por meio de entrevistas presenciais, chamadas telefônicas, correio ou plataformas on-line.
Entrevistas: interação direta entre o pesquisador e o entrevistado, realizada pessoalmente, por telefone ou por meio de videoconferência.
Grupos de foco: pequenos grupos de indivíduos discutem tópicos específicos em um ambiente moderado.
2. Coleta de dados secundários: envolve a coleta e a análise de dados existentes já coletados por outra pessoa para uma finalidade diferente.
Embora os métodos primários ofereçam um controle significativo sobre a coleta de dados, eles podem ser demorados, caros e susceptíveis a vieses. Os métodos secundários, por outro lado, oferecem alternativas econômicas e que economizam tempo, mas oferecem controle reduzido sobre o processo de coleta de dados.
E a análise de dados?
Para extrair o máximo de significado dos dados coletados, é essencial envolver-se em uma avaliação e interpretação bem direcionadas. Esse processo de análise de dados envolve um exame minucioso, e uma modelagem perspicaz para revelar padrões pertinentes às suas perguntas de pesquisa.
A escolha dos métodos depende dos objetivos específicos da pesquisa, das características dos dados e dos requisitos analíticos do seu projeto em particular. Aqui estão alguns exemplos da variedade de métodos que você pode usar para a análise de seus dados:
Estatística descritiva: Resume os principais recursos dos dados, como tendência central, dispersão e variabilidade.
Estatística inferencial: Tira conclusões sobre populações com base em dados da amostra para testar relacionamentos e fazer previsões.
Análise qualitativa: Considera transcrições não numéricas para identificar temas, padrões e conexões.
Análise causal: Examina a causa e o efeito das relações entre variáveis para testar correlações.
Análise de pesquisas e questionários: Transforma as respostas em dados utilizáveis por meio de processos como tabulação cruzada e benchmarking.
Aprendizado de máquina e mineração de dados: Emprega algoritmos e técnicas computacionais para descobrir padrões e percepções de grandes conjuntos de dados.
Ao integrar várias ferramentas de análise de dados, você pode abordar questões de pesquisa a partir de várias perspectivas para aumentar a amplitude da sua análise.
Considerações sobre o projeto de pesquisa
Um projeto de pesquisa meticuloso e completo é essencial para manter a qualidade, a confiabilidade e o valor dos resultados do seu estudo. Considere estas dicas:
1. Defina claramente as perguntas da sua pesquisa e a sua hipótese de pesquisa (veja mais detalhes) https://www.escreverciencia.com/post/passo-a-passo-da-construcao-da-hipotese-de-pesquisa 2. Escolha métodos apropriados para a coleta de dados e não se esqueça das considerações éticas 3. Garanta a confiabilidade e a validade dos dados 4. Diminua vieses e variáveis que confundam seus resultados quando estiver coletando seus resultados 5. Faça um teste piloto do projeto de pesquisa e não ignore o feedback de colegas e especialistas |
Considerações finais
Um projeto de pesquisa robusto é inegavelmente crucial. Ele define a estrutura para coleta, análise e interpretação de dados durante todo o processo de coleta dos resultados da pesquisa.
Como a imprecisão e as suposições podem comprometer o sucesso do seu projeto, você deve priorizar a clareza, fazer escolhas bem informadas e prestar atenção meticulosa aos detalhes. Ao adotar essas estratégias, sua pesquisa terá excelentes chances de causar impacto...