Metodologia do Trabalho cientifico

HÉLIO ESTRELA BARROCO

(Apontamentos de Aula)

Universidade Estadual de Santa CruzMestrado de Cultura e Turismo

Metodologia Científica

1. RESUMOS

Resumo é uma apresentação concisa dos pontos relevantes de um texto. Visa oferecer elementos capazes de permitir ao leitor, decidir sobre consultar ou não o texto original.

• Deve vir antes do texto – quando na língua nacional;• Após o texto – quando traduzido;• Independente do texto - em periódicos após a

referencia bibliográfica ( ver NBR 6023 );• Deve ser composto de: objetivo, métodos, resultados e

conclusões.

1. RESUMOS

• As técnicas de abordagem (metodologia) devem ser descritas de forma concisa.

• Deve ainda ressaltar fatos novos, descobertas significativas, contradições, relações e efeitos verificados.

• Indicar os limites de precisão e prazos de validade.• Indicar se as hipóteses foram ou não rejeitadas.• Os resultados e conclusões podem ser reunidos para

evitar redundâncias, mas acentuando a distinção entre eles.

1.1 Extensão e formato

• Para notas e explicações breves - 100 palavras;

• Para monografias e artigos – 250 palavras;

• Para relatórios, dissertações e teses – até 500 palavras

• Não deve ser redigido por tópicos - deve ser composto de uma seqüência lógica. Não usar parágrafos (ver manual UESC p. 29-31.

• A primeira frase deve ser significativa, explicando o tema principal.

1.1 Extensão e formato

• Deve-se usar as terceiras pessoas do singular e o verbo na voz ativa.

• Fazer palavras chaves;

• Não usar equações, gráficos, tabelas;

• Sem recuo de parágrafo e espaço simples.

1.2 Tipos de resumos

• Indicativo - aquele que relaciona apenas os pontos

principais do texto, não apresentando dados

qualitativos, quantitativos, etc. É adequado à literatura

de prospectos ( catálogo de editora e livrarias)

• Informativo - aquele que informa suficientemente,

para que o leitor possa tomar a decisão de ler ou não

o texto inteiro. Expõe finalidades, metodologia,

resultados e conclusões.

1.2 Tipos de resumos

• Informativo / Indicativo - combinação dos citados.

• Crítico (também conhecido como resenha) é aquele

redigido por especialistas com análise interpretativa

de um documento.

2. PLANEJAMENTO DE DISSERTAÇÃO E TESES

A estrutura de trabalhos acadêmicos é composta de elementos obrigatórios e opcionais. Ver Manual UESC (2006), p. 18-25 – Elementos pré-textuais.

3. INTRODUÇÃO

Na introdução o leitor colhe a primeira imagem do trabalho. Apresentação do assunto tratado por meio de uma definição objetiva do tema e finalidade da pesquisa, justificando a escolha do assunto, métodos empregados, delimitação das fronteiras da pesquisa em relação ao campo e períodos abrangidos. Não se deve apresentar os resultados obtidos.

3. INTRODUÇÃO

Esta parte deve lembrar a imagem de um funil: começa pelo problema mais amplo seguido da argumentação com base na análise das lacunas e pontos controvertidos na bibliografia, levando o leitor à necessidade de investigar o assunto.

4. PROBLEMA / JUSTIFICATIVA

Fato ou fenômeno que ainda não possui resposta ou explicação. Deve-se escolher um problema que chame atenção e que precise de uma resposta. Analise o mercado local, regional, estadual etc.

O problema diz respeito à relação entre um elemento real e um elemento explicativo concorrentes do mesmo fato.

É uma questão sem solução, objeto de discussão e estudos e que só pode ser respondido pela pesquisa e requer conhecimento teórico (um modelo para interpretação).


Um mesmo tema pode ser enquadrado em problemáticas diferentes Ex.: Na saúde – AIDS – problemática de medicina, social ou política.

Um problema coerente, exige do pesquisador conhecimentos teóricos e da realidade a ser pesquisada. Muitas vezes para se formular um problema corretamente, torna-se necessário realizar uma pesquisa exploratória para a busca do conhecimento.


Responde sempre às questões: O que fazer? Por que fazer? Convém que o pesquisador comece a fazer uma relação de seus constructos.

Escreva sobre: antecedentes do problema, tendências, pontos críticos, justificativas, relevância do assunto/tema.


Não existe regra para se escolher um assunto-tema, contudo não deve se enquadrar: no “senso comum”, conhecimento acrítico, imediatista ou crédulo, falta de profundidade , de rigor lógico, ideologias (tendencioso pois se fundamenta no caráter justificador de posições sociais vantajosas).

Deve ser original, importante e viável.

Regras práticas para formatação do problema (GIL, 1990, p. 52-53):


O problema deve ser formulado com uma pergunta (ter-se-á um problema mais explícito). Ex: Qual a proporção de mulheres no mercado de trabalho...)

O problema deve ser delimitado a uma dimensão visível. (não queira fazer ou resolver todos os problemas sobre o assunto).

O problema deve ter clareza (deixar explícito o significado dos termos utilizados)


O problema deve ser preciso (deixar claro os limites de sua aplicabilidade). Ex: População de baixa renda – precisão do conceito – que população é de baixa renda?

O problema deve ser objetivo (não se deixar envolver por preferências pessoais).

4.1 Justificativa

Nesta parte faz-se uma narração sucinta, porém completa, dos aspectos de ordem teórica e prática que se fazem necessários para a realização da pesquisa. Deve ficar claro a preferência pela escolha do assunto e sua importância em relação a outros.

A justificativa destaca a importância do tema abordado, levando-se em consideração o estágio atual da ciência, sua divergências ou contribuições sobre o problema abordado.

4.1 Justificativa

Envolve aspectos de ordem teórica quando se faz uma reflexão crítica, e aspectos de ordem pessoal, que engloba o interesse e a finalidade da pesquisa.

Recomenda-se um único tópico: problema/justificativa, para facilitar e evitar repetições.

5. OBJETIVOS

O objetivo e o problema possuem relações estreitas e em muitos casos se repetem, estando a diferença no caráter afirmativo dos objetivos. Ele define de modo claro e direto que aspecto da problemática constitui o interesse central da pesquisa.

Segundo Dencker (2000, p. 71) “[... Os objetivos podem ser reformulados, abandonados ou acrescidos de outros no decorrer do trabalho”.

5. OBJETIVOS

No momento de elaborar os objetivos (principalmente os específicos) o pesquisador deve procurar as informações que são necessárias para resolver seu problema.

Os objetivos evidencia a existência de relações entre as variáveis.

5.1 Objetivo geral

Vinculados às implicações práticas e teóricas do problema da pesquisa e sua solução. Indica uma ação ampla do problema

5.2 Objetivo específicos

• Detalhamento do problema de pesquisa no processo de investigação.

• Em geral deve responder as questões - Para quem? Para que? Para que fazer?

• Nos objetivos específicos deve-se usar o verbo no infinitivo: Caracterizar, determinar, busca, aplicar, avaliar, danificar, descrever, distingui, enumerar, exemplificar, reconhecer, explicar, selecionar, etc.

5.2 Objetivo específicos

• Exige síntese e reflexão - que informações básicas são necessárias para resolver o problema de pesquisa?

• São determinados para trazer as informações que solucionam o problema de pesquisa.

• São eles que darão o norte à pesquisa.

6. HIPÓTESE(S)

A hipótese deve ser formulada em termos claros e concisos, sem ambigüidade gramatical e designar os elementos dos quais seja possível apresentar fatos concretos, favoráveis ou não ao objeto da pesquisa, e passíveis de verificação.

Seu enunciado deve estar correlacionado com as variáveis independentes (fator conhecido, a causa), e as variáveis dependentes (efeito, o que se quer medir, provar)

É uma proposição que pode ser colocada à prova para determinar sua validade. Neste sentido, é uma “suposta resposta” ao problema em estudo.

6. HIPÓTESE(S)

6.1 Básica – resposta provisória para a questão pesquisada com relação as variáveis.

6.2 Secundária(s) – respostas provisórias relativas ao detalhamento do problema ou aos objetivos específicos.

Tem importante papel na organização da pesquisa.

À partir de sua formulação o pesquisador tem condições de identificar as informações necessárias, evitar a dispersão, focalizar determinadas segmentos do campo de observação, selecionar dados etc.

6. HIPÓTESE(S)

Existem 3 tipos de hipóteses:

Casuísticas – referentes à freqüência de acontecimentos - Ex.: Pesquisas em história, porque os acontecimentos são ímpares. “Sócrates não existiu”.

As que tentam demonstrar a intensidade de determinados fenômenos. Ex.: o hábito de fumar é mais intenso entre as pessoas das grandes cidades.

Os alunos que irão elaborar hipóteses, recomenda-se ler Dencker (2000, p. 72-78), ou outro autor de sua preferência.

7. QUADRO OU REFERENCIAL TEÓRICO

Nenhuma pesquisa se inicia do nada. Toda investigação é parte de um processo cumulativo de conhecimentos e se enquadra em um modelo teórico a partir de qual se fazem deduções.

Segundo Dencker (2000, p. 68) “as pesquisas não podem ser unicamente indutivas, pois a partir do momento em que o pesquisador define o fato que vai verificar, o faz partir de uma idéia a respeito da realidade”.


Estabelece uma ponte entre os conceitos e as observações, atribuindo significado a um constructo ou variável, especificando as operações necessárias para medi-lo ou manipulá-lo.

É importante e necessário para a condução eficiente da pesquisa. Ajudam o pesquisador a se aproximar da realidade comportamental.


É uma avaliação dos conhecimentos documentais e bibliográficas a fim de garantir a evolução do processo de conhecimento, mediante a revisão da literatura existente, pesquisas similares sobre o tema, explicações e modelos teóricos existentes com o objetivo de situar o estudo no contexto geral do conhecimento.

A pesquisa bibliográfica não deve ser confundida com pesquisa documental. Ela é mais ampla, embora possa ser realizada conjuntamente.


• A pesquisa bibliográfica tem por finalidade conhecer as diferentes formas de contribuição científica que já foram realizadas sobre determinado assunto.

• A revisão da literatura deve ser sintética e crítica, indicando as lacunas e falhas metodológicas dos resultados anteriores, bem como os conceitos e explicações.

8. METODOLOGIA, MÉTODOS E TÉCNICAS DE PESQUISA

8.1 Método e Técnica

Método é a forma de proceder ao longo do caminho. Trata de um conjunto de processos pelas quais se torna possível conhecer determinada realidade. Nos leva a identificas a forma pela qual se alcançar determinado fim ou objetivo.

O método se faz acompanhador da técnica, que é o suporte físico. São os instrumentos que auxiliam para que se possa chegar a determinado resultado: ensino aprendizado, investigação

8.1 Método e técnica

A técnica é a parte material e prática que desenvolve a prática de ensinar, aprender, descobrir etc.

Ex: Ensino da língua portuguesa

Método: Verbalização, exercícios, leitura, escrita

Técnica: Uso de giz, retroprojetor, data show

Conforme se viu, existem vários métodos: Indutivo, dedutivo, cartesiano, fenomenológico, “brainstormig”, estatístico etc. (ver Quadro 5.5, p. 65) - outros métodos e suas aplicações: Oliveira (1997, p. 65-66)


Em turismo por exemplo a coleta de dados pode ser feita:

a)pela técnica de observação (observar a realidade e o registro do fato no momento que ocorre). Nos estudos qualitativos a observação é não estruturada (assistemática), onde registra-se os fenômenos como e na medida que ocorrem.

b)b) Técnica de entrevista (nas pesquisas qualitativas são estruturadas). Ver Dencker (2000, p. 107-109).


8.1.1 Pesquisa quanto aos procedimentos técnicos

Pesquisa bibliográfica (a partir de material já elaborado)

Pesquisa documental (a partir de material que ainda não recebeu tratamento analítico) Ex: documentos de primeira mão em arquivos públicos, relatórios de viagens etc.

Pesquisa experimental – verifica as alterações causadas por uma mudança no objeto escolhido. Mais usada em física, química etc.

Pesquisa exaustiva e profunda – estudo de caso


Pesquisa descritiva – descrevem situação do mercado a partir de dados primários.

Pesquisa descritiva estatística – são realizadas a partir de uma amostra da população e utiliza-se estatística (médias, percentuais etc.)

Pesquisa explicativa – tem como preocupação central identificar fatos que determinam ou contribuem para a ocorrência do fenômeno. Explica a razão, o porque das coisas.


Pesquisa exploratórias - objetiva um aprofundamento maior sobre o tema com o qual o pesquisador não esteja muito familiarizado, ou que possua pouca informação, criando as condições de formulação de hipóteses

Pesquisa quantitativa – procura descobrir e classificar a relação entre variáveis, assim como na investigação da relação de causalidade entre os fenômenos, através da quantificação de opiniões e dados, usando para tanto recursos e técnicas estatísticas;


Pesquisa qualitativa – tendo como pressuposto de que uma relação dinâmica entre o mundo real e o sujeito, visa descrever a complexidade de certos fenômenos sociais, históricos, antropológicos não captáveis por abordagens quantitativas;

8.1.2 Pesquisa quanto a finalidade

Pura - objetiva ampliar generalizações, definir leis

mais amplas, estruturar sistemas e modelos.

Aplicada – pesquisar, comprovar ou rejeitar hipóteses

à luz de modelos teóricos aplicando seus resultados

em benefício das necessidades humanas.

8.2 Procedimentos Metodológicos

8.2.1 Área estudada

Neste item, deve-se incluir informações sobre o local e ou região a ser estudada, como população, localização no estado ou município, estradas, comunicações, sistema bancários, portos, aeroportos etc. Dados sócio econômicos em algumas situações também são colocados.


8.2.2 Dados

A pesquisa bibliográfica é o primeiro passo para qualquer tipo de trabalho científico. Pode ser independente ou complementada por outras modalidades de pesquisas, como: de campo, de laboratório e documental entre outras.

No caso de execução de levantamentos de dados primários (ou de campo), deve-se fazer uma descrição da população a ser pesquisada para delimitação da amostragem se for o caso.


Indicar também instrumento de pesquisa utilizado, como questionários, formulários, entrevistas, etc.

Estas orientações não se enquadram em todos os projetos, pois dependerá da temática e dos objetivos da pesquisa.

8.2.3 Coleta de dados primários

O questionário e a entrevista são técnicas semelhantes e se fundamentam na interrogação.

Tanto no questionário como na entrevista, o pesquisador deve traduzir os objetos específicos da pesquisa em itens bem redigidos.

Quando o pesquisador utiliza-se de dados existentes (secundários) consulta arquivos, relatórios, índices publicados, revistas científicas etc.


Os questionários podem ter perguntas abertas e fechadas segundo os objetivos e hipóteses formuladas, e pode apresentar um roteiro estruturado. Os questionários prontos devem ser testados para ajustes. Perguntas abertas são aquelas que oferecem liberdade de resposta, mas são difíceis de trabalhar e analisar. Perguntas fechadas são aquelas que oferecem diversas alternativas para o entrevistado escolher.


As entrevistas podem ser semi-estruturada ou não estruturada, mas todas as variáveis objetos do estudo devem ser contempladas.

Entrevista estruturada ou estandardizadas é aquela em que são feitas precisamente as mesmas perguntas para cada entrevistado, na mesma seqüencia e com as mesmas palavras. Deve-se ter cuidados com a linguagem usada para que seja compreendida.


Na entrevista não-estruturada as perguntas não são pré-estabelecida e não são feitas na mesma ordem. O pesquisador encoraja o entrevistado para falar livremente. Pode-se direcionar a entrevista mas não induzí-lo.

Deve-se ter em mãos uma lista dos tópicos e de assuntos sobre o qual a entrevista deverá ser desenvolvida.

Uso de escalas – Ver Samara (1997, p. 52-59); Bêrni (2002, p. 145-146)

8.2.4 Variáveis

As variáveis são delineadas ao longo do problema e conseqüentemente são explicitadas nos objetivos específicos e hipóteses. São definidas como:

Variáveis-objetivo – aquelas que pretendem explicar. Correspondem as variáveis dependentes, ou seja, aquelas que sofre a ação da variável independente. Já a variável independente - aquela que existe naturalmente, em decorrência da hipótese ou não. Ela afeta a variável dependente.

8.2.4 Variáveis

Variáveis-instrumento – aquelas que interferem de alguma forma nas variáveis-objetivo. Podem ser segundo Dencker (2000, p. 46):

Exógenas – ainda que focalizada fora do sistema incidem sobre ela.

Endógenas retardadas – aquelas que explicam os processos de ajuste do sistema

8.2.4 Variáveis

Falsas – aquelas que recolhem informações dos indivíduos: sexo, raça

Aproximadas – aquelas que não são mensuráveis, mas podem ser ordenadas

Latentes – aquelas conhecidas e que condicionam certa decisão do indivíduo

Aleatórios – aquelas que não podem ser computadas.

8.3 Delimitação do universo

Quando se necessita levantar informações sobre um ou mais aspectos de um grupo numeroso, na maioria das vezes é impossível fazer um levantamento de TODO O UNIVERSO, devido ao tempo, recursos financeiros e humanos etc.

Então deve-se decidir se a pesquisa se fará sobre todo o universo ou sobre uma amostra representativa ou significativa. O universo a ser pesquisado depende do assunto a ser investigado e dos objetivos.


Conceitualmente, o universo é um “conjunto de seres inanimados ou animados que apresentam, pelo menos, uma característica em comum” (OLIVEIRA, 1997, P. 160). Sendo N o número total de elementos do universo representado por X, tem-se que XN = X1, X2, ... XN.


Segundo Fachin ( 2001), o universo é o conjunto de fenômenos, apresentando uma característica comum, e população é o conjunto de números obtidos, medindo-se ou contando-se certos atributos dos fenômenos ou fatos que compõem o universo. Desse modo, pode-se retirar várias populações de um mesmo universo segundo os atributos que se deseja estudar.


Bêrni (2002, p. 152) informa que “chama-se de população a um conjunto de elementos passíveis de serem mensurados com respeito às características que se pretende levantar”. Este conjunto é limitado pela abrangência da pesquisa. Pode ser formado por estabelecimentos agroindustriais, palavras com a letra B etc., depende do objeto da pesquisa.

Exemplo: grupo ou conjunto de turista em um hotel do sexo masculino, residente em São Paulo.


Desse modo, a primeira etapa do pesquisador consiste, quando não vai fazer uso do universo, na delimitação da população a ser pesquisada.

8.4 Amostragem

Problemas de cadastro e de estatísticas desatualizadas fazem com que o universo ou a população a ser estudado seja estimado em função de dados do passado.

Em turismo, existe ainda o problema da sazonalidade, fato que se leva a ter consumidores com perfis diferentes à cada temporada. Desse modo, a amostragem é calculada em função do tipo de investigação que se pretende realizar.

8.4 Amostragem

O problema da amostragem é, portanto, escolher parte (ou amostra), de tal forma que ela seja a mais representativa possível do todo, e a partir dos resultados obtidos, relativos a essa parte, poder inferir (generalizar, estimar), o mais legitimamente possível, os resultados da população total (ou do universo), se esta fosse verificada.

8.4 Amostragem

Para que um estudo seja bem sucedido, é necessário que a amostra tomada como base para as observações, seja realmente representativa. Ela não é escolhida numa base acidental (por exemplo 10% da população), mas através de planejamento é calculada, procurando-se incluir todos os fatos prováveis.

O problema nas pesquisas sobre turismo/cultura é que raramente encontra-se relações de indivíduos discriminados pelas categorias que se deseja estudar.

8.4 Amostragem

Amostra é uma porção ou parcela, convenientemente selecionada do universo ou da população: é um subconjunto do universo. Sendo n o número de elementos da amostra, esta pode ser representada por x, tal que xn = x1; x2; ... xn onde xn menor que XN onde n menor ou igual a N.

A amostra é desse modo, uma porção ou parcela do universo ou da população, obtida por técnica específica, a qual será submetida a verificação. Quando determinada a amostra, esta passa a ser uma parte de um universo ou da população, com as mesmas características delas.

8.4 Amostragem

Uma das vantagens de se trabalhar com amostras é que, dependendo da proporção da população em estudo, é praticamente impossível pesquisar todo o universo. Ela permite um custo menor, tempo reduzido para o levantamento dos dados e dados fidedignos, pois cada elemento da amostra possui as mesmas características da população/universo estudado.

8.4 Amostragem

8.4.1 Vantagens da amostra

Custo reduzido – os dados são obtidos por uma fração da população ou do universo

Rapidez – os dados coletados são mais rápidos do que nos censos.

Amplitude – em censos há necessidade de pessoa altamente qualificados e de equipamentos

Exatidão – existe maior controle na supervisão dos trabalhos

8.5 Classificação das amostras

8.5.1 Amostras probabilística simples

Através de conceitos estatísticos, obtêm-se esse tipo de amostra, onde todos os elementos da população têm igual probabilidade diferente de zero, de serem selecionados para compor a amostra.

Em turismo, segundo Dencker (2000) esse tipo de amostragem apresenta custo elevado, e inexistência de listas atualizadas da população ou universo.


Os resultados de uma pesquisa, obtidos por amostras probabilísticas, podem ser estimados ou extrapolados (generalizados) para o universo ou população da qual a amostra foi selecionada.

EXEMPLO: Para se obter uma amostra junto à publicitários de uma determinada cidade, calcula-se a amostra independentemente de outros fatores, bastando o entrevistado ser publicitário


É a técnica mais perfeita para se obter uma amostra representativa do universo ou da população, porém impraticável quando a população é muito grande, pois não permite a aplicação de números aleatórios.

8.5.2 Amostra probabilística estratificada

Consiste na subdivisão(ou estratificação do universo ou da população) em grupos mutuamente exclusivos, mas que em conjunto, incluem todos os itens do universo. Em seguida, faz-se uma amostra probabilística simples a qual é independentemente escolhida em cada grupo ou estrato.

Este tipo de amostra proporciona quase sempre estimativas mais seguras do que as amostras probabilísticas simples.


8.5.2.1 Razões para a estratificação conduz a estimativas mais confiáveis, porque todas as

partes do universo são incluídas na amostra, o que nem sempre ocorre na amostra probabilística simples;

permite a obtenção de informações sobre partes do universo de maneira diferenciada.

Aplica-se este tipo de amostra, quando há necessidade de subdividir a população em estratos homogêneos, como por exemplo, por classe social, idade, sexo, nacionalidade, profissão, renda, grau de instrução, nível socioeconômico etc.


8.5.2.2 Critérios para a estratificação

a homogeneidade de cada estrato deve ser bem definida;

as diferenças entre os estratos devem ser as maiores possíveis.

Exemplo: estratificação de turistas estrangeiros – pode-se fazer pela categoria do meio de hospedagem utilizado.

8.5.3 Amostra por conglomerado ou por área (Cluster)

Esta técnica exige a utilização de mapas detalhados da região, estado, município ou cidades, pois, para a seleção da amostra, existe a necessidade de subdivisão da área a ser pesquisada, por bairros, quarteirões e domicílios, que serão sorteados para a composição dos elementos da amostra, e a pesquisa será realizada de forma sistemática para que não ocorra interferência nas informações.

8.5.3 Amostra por conglomerado ou por aérea (Cluster)

Exemplo: Pesquisa do Bairro A – divide-se o bairro em quarteirões, identifica-se a população de cada quarteirão e assim então estabelece-se o intervalo por meio de fórmula dada.

8.5.3 Amostra por conglomerado ou por aérea (Cluster)

Neste caso, os hotéis localizados dentro das áreas sorteadas é que serão sorteados.

Vantagem: custo menor que a probabilidade simples, porém pode conduzir a resultados menos exatos em relação ao universo.

Gil (1990) apresenta outros tipos de amostras probabilísticas. Ler páginas 79-84; Bêrni (2002, p. 155-161).

8.5.4 Amostragem Não Probabilística

É aquela que inclui uma variedade grande de técnicas, possibilitando ao pesquisador a escolha de um determinado elemento do universo ou da população. Além disso possibilita se extrair um elemento de forma totalmente aleatória e não especificada.

Aplica-se quando a relação de uma amostra probabilística é muito difícil ou, até mesmo, impossível, devido a dificuldade de obter uma lista dos elementos do universo/população.

8.5.4 Amostragem Não Probabilística

Outras vezes por ser mais adequada quando o pesquisador tem bom conhecimento sobre a população e pode solucionar casos representativos.

Em geral este tipo de amostra perde um pouco do rigor quantitativo, não sendo impossível extrapolar ou generalizar os resultados, ficando especificamente sobre os elementos pesquisados ou entrevistados.

8.5.5 Amostragem Por Conveniência

É utilizada quando o pesquisador se defronta com um subconjunto de elementos da população obtido de forma não aleatória.

Escolhe-se uma pessoa na rua ao acaso. De modo geral, as pessoas escolhidas são aquelas que estão ao alcance do pesquisador e dispostas a responder o questionário. Esta técnica não é conclusiva e é menos confiável, além de ser simples e de menor custo.

Exemplo: Pesquisa sobre um produto turístico. O pesquisador no hotel, obtém entrevistas com turistas que sabidamente já foram visitar o produto.

8.5.6 Amostragem por julgamento

É também conhecida como amostragem por escolhas racionais ou por escolha deliberada, pois as unidades selecionadas para entrevistas atendem a critérios de ordem prática.

O julgamento “definido” pelo pesquisador fica a seu critério em função de seu problema e de seus objetivos.

Quando o pesquisador considera um melhor estrato da amostra para o estudo e desenvolvimento da pesquisa. É também muito usada quando deseja-se saber a opinião em termos técnicos, de determinado produto lançado no mercado.

8.5.6 Amostragem por julgamento

Neste caso procura-se entrevistar técnico especialista no assunto, ou consumidor específico, tipo dona-de-casa de determinada área geográfica da cidade. A seleção ou escolha do elemento a ser entrevistado, é critério de julgamento do pesquisador.

Em geral o pesquisador determina o tempo (dias e horários) para entrevistar.

8.5.7 Amostragem por cota

Consiste no estabelecimento de um determinado número de unidades a serem investigadas. Cumprida esta cota o levantamento está concluída. Este tipo de amostragem é feita em função de limitação de recursos e tempo.

Procura-se uma amostra que se identifique em algum aspecto com o universo. Esta identificação pode estar ligado a sexo, idade etc. e a quantidade a ser entrevistada é aleatória

8.5.7 Amostragem por cota

Exemplo: pesquisa de opinião sobre determinado jornal, em que o pesquisador tenta entrevistar uma quantidade de pessoas da classe A e B, de faixas etárias entre 30 e 45 anos e de ambos os sexos.

Inicialmente, na primeira fase este tipo de amostragem assemelha-a a amostragem estratificada proporcional, onde a população é dividida em diversos subgrupos.

Para selecionar a amostra, seleciona-se uma cota de cada subgrupo, proporcional a seu tamanho.

8.5.8 Amostragem intencional por exaustão

Explicar, segundo pesquisa sobre Perfil da Demanda Turística da UESC.

8.5.9 Amostragem de voluntários

É constituída por unidades que, voluntariamente, dispõe-se para entrevistas.

Este procedimento é comum nas ruas quando o transeunte responde um questionário com dados, cuja utilidade ele desconhece.

8.5.10 Amostragem acidental

Neste tipo de amostragem, as amostras caracterizam-se pelo fato de que as unidades investigadas são obtidas a partir de critérios práticos.

Exemplo: Seleciona-se os 1.000 primeiros turistas a descer de um transatlântico, independente de sexo, renda, se fica naquele destino ou não etc.

Segundo Bêrni (2002) considera-se ainda neste grupo os estudos de caso, pois envolve a seleção de um único (ou poucos) elementos de uma população, e quando não se propõe gerar generalizações.

8.5.10 Amostragem acidental

Dencker (2000) diz que o estudo de caso é profundo e exaustivo de determinado objetos ou situações e permite o conhecimento em profundidade dos processos e relações sociais. Não possibilita a generalização dos resultados.

Pode-se utilizar qualquer técnica para obtenção dos dados e o objeto de estudo pode ser um indivíduo, um grupo, uma organização, ou um conjunto de organização.

Interessados neste tipo de estudo ver Lima (2008, p. 34-39) ou outro autor preferido.

8.5.11 Amostragem mista

Neste caso tem-se a aplicação de técnicas probabilísticas e não probabilísticas. Pode-se selecionar arbitrariamente os locais em que devem ser efetuadas as entrevistas, e, a seguir, sorteia-se os elementos que serão pesquisados dentro da área escolhida. Este tipo de amostra e mais econômica e apresenta a vantagem de assegurar ao pesquisador que todos os grupos importantes foram incluídos na amostra.

Ver Gil (1990, p. 83-84) para outros esclarecimentos em amostragem não probabilística.

8.6 Cálculo amostral

Para o cálculo de amostras, assume-se os conceitos estatísticos de que as populações, e também as amostras, têm uma distribuição normal de freqüência (Curva de Gauss), sendo suas principais características a simetria das freqüências, a presença das principais medidas de tendência central (média, mediana e moda), no mesmo ponto e a presença de desvios padrões (Z) significativos para qualquer curva normal onde:

8.6 Cálculo amostral

8.6.1 Fatores que determinam a extensão da amostra

Para que uma amostra probabilística represente com fidelidade as características do universo ou da população, deve ter um número suficiente de casos, e que depende de:Extensão do universo/população;Erro máximo permitido;Porcentagem com o qual o fenômeno se verifica;Nível de confiança estabelecido.


8.6.1.1 Extensão ou amplitude do universo

O universo pode ser finito (não ultrapassar de 1.000.000), e infinito aqueles superiores a 100.000)

8.6.1.2 Nível de confiança

As informações coletadas a partir de amostras ajusta-se a “curva de Gauss ou Normal”, a que apresenta valores centrais elevados e valores externos reduzidos.


O nível de confiança refere-se à área da curva definida a partir dos desvios padrões em relação a média.




A área compreendida por um a direita e um a esquerda de X corresponde a 68% de seu total, e sucessivamente:

- 1 + 1 68% da curva total

- 2 + 2 95,5% da curva total- 3 + 3 99,7% da curva total

Conhecido como nível de confiançaou de significação estatística


Em pesquisa, o número de desvios padrão utilizados representará a margem de segurança dada ao cálculo da amostra, influindo diretamente na sua amplitude, pois, quanto maior a margem de segurança, ou intervalo de confiança, maior será a amostra.


Erro Máximo Permitido

Os resultados obtidos apresentam um erro de medição, que diminui a medida que á proporção que aumenta de tamanho da amostra.

O erro máximo permitido em pesquisa sociais fica entre 3 e 5%.


Percentagem com que o fenômeno se verifica

Essa estimação prévia de percentagem com que se verifica o fenômeno é muito importante para a determinação do tamanho da amostra. Ela é determinada em função do conhecimento do pesquisador, do fato a ser pesquisado. Em geral é representada pela letra p.

8.7 Cálculo da extensão da amostra (n)

Fórmula básica:

onde:n = tamanho da amostra² = nível de confiança escolhido, expresso em desvios – padrão, ou (Z)p = percentagem com qual o fenômeno se verificaq = percentagem complementar = (100 – p )N = tamanho da populaçãoe² = erro máximo permitido

qpNe

Nqpn

..)1(

...22

2


Ex: suponha que você queira entrevistar funcionários dos hotéis da Costa do Cacau. O cadastro evidenciou um total de 10.000 empregados. Qual o número de pessoas a ser entrevistada considerando-se:

a)percentagem prevista(p) para o número de pessoas a serem entrevistadas: 30% do total;

b)nível de confiança: 95% (2 desvios-padrão);

c)tolera-se um erro de até 3%;

n = 4 . 30 . 70 . 10.000 = 84.000.000 = 853 pessoas

(3)2 . (9.999) +4 . 30 . 70 98.391


No caso de considerar o número de pessoas (853) elevado, pode-se reduzir o universo, para uma população, considerando por exemplo, em vez de todos os hotéis, somente aqueles abaixo de X leitos, ou somente os resorts, ou somente os de 3 estrelas etc. Depois aplica-se a fórmula. Tal proposta fica em função do problema e objetivos.


Quando a população a ser pesquisada é muito grande (maior do que 100.000 elementos) considera-se como infinita. Neste caso a fórmula é:

Ex.: Verificar o número de pessoas que trabalham com turismo e cultura em Ilhéus, mas que são residentes em Itabuna, que apresenta uma população superior a 100.000.

2

2 ..

e

qpn


Considere ainda que estas pessoas situam-se em torno de 10% (ou seja p=10), logo q=(100-p)=90 e o nível de confiança desejado é de 99%(muito alto) ou seja 2 = = 32 = 9.

Espera-se ainda que o erro máximo tolerado seja de 2%, logo e2 = 22 = 4

n = 9 . 10 . 90 = 8.100 = 2.025 pessoas

4 4


Se o nível de confiança fosse de 95% (2 desvios) e o erro de 3% ,ter-se-ia:

n = 4 . 10 . 90 = 3.600 = 400 pessoas 9 9

Observação: A estimativa da percentagem com a qual o fenômeno se verifica nos exemplos é estabelecida previamente (no seu caso também). Quando isto não é possível (por desconhecer a realidade), adota-se o valor máximo de p = 50 (GIL, 1990, p. 87)

8.8 Determinação da margem de erro da amostra

A margem de erro da amostra varia em função do valor encontrado. Para defini-la com precisão utiliza-se a seguinte fórmula, para saber o limite de confiança:

= erro padrão ou desvio da % com se verifica o fenômenop = percentagem com se verifica o fenômeno q = percentagem complementar (100-p)n = número de elementos incluídos na amostra.

n

qp. =


Ex.: em uma pesquisa efetuada com uma amostra de 1.000 pessoas adultas, verifica-se que 30% das pessoas beberam café, pelo menos, uma vez por dia. Qual a probabilidade de que tal resultado seja verdadeiro para o universo?

que corresponde a um desvio. Para 2 desvios seria (2,95) e para 3 desvios seria (4,35).

= = 1,45000.1

70.30


No nosso caso, o resultado encontrado indicou que, com um nível de confiança de 95%(dois ) o resultado da pesquisa apresentou uma margem de erro de 2,95%(a mais ou a menos).

O erro padrão também é conhecido como desvio padrão e calcula-se pela fórmula:

1

N

nN

nx


Fórmula para o tamanho mínimo de amostra (BERNI, 2000, p. 171)

Quando N é muito grande pode utilizar:

Outras fórmulas ver autor referido, páginas 173-177

22

2

)1(4

4

eN

Nn

2

24

en

onde e = erro

onde e = erro


Ex.: deseja-se fazer uma pesquisa para sabe a aceitação de um novo produto no mercado. Qual o número de pessoas que devem ser entrevistadas com 7% de erro e 95% de significância?

n = ?

N = desconhecidop = 50%q = 50% pois não sabemos a população


p = 7% com 95% significância = = 1,96

49 = 50 . 50 . 3,86 49n = 2.500 . 3,84 49n = 9.600

n

n = 196 pessoas a serem entrevistadas

zn

qpp .

.

96,1.50.50

n

operacionalizando e extraindo-se a raiz quadrada:7 =

8.8.1 Outros tipos de fórmulas

Fórmula Estratificada por partilha proporcional segundo COCHRAN (1977, p.89)

onde: n = Nº de elementos da amostrano =Nº arbitrário da Amostra PilotoN = Nº total do Universo

Nnono

n1

1

8.8.2 Fórmulas para variável com população infinita

onde: d = e(erro) z = nível de confiança = desvio-padrão de população.

Pode-se obter de 3 formas:

a)resgatar resultados ou % usadas em estudos semelhantes;b)fazer conjecturas sobre possíveis valores;c)calcular

d

Zn

2).(

8.8.3 Fórmulas para variável com população finita

Onde:

z = nível de confiança

= desvio padrão

N = tamanho da população

e = erro amostral

222

22

.)1.(

..

ZNe

NZn


Exemplo: Suponha que a variável escolhida em um estudo seja o peso de certa peça, e, que a população é infinita. Sabe-se que o desvio-padrão é de 10 kg. Admitindo-se um nível de confiança de 95,5% e e= 15 Kg, qual o tamanho de n ?

e

Zn

2).(

1787,1775,1

)10.2( 2

n


Exemplo: Admitindo-se os dados do exemplo anterior e com população finita de 600 peças, qual o valor de n?

13831,13710.2)1600.(5,1

600.10.222

22

n

8.8.4 Fórmula para amostra estratificada

1

1..

.

n

Nz

n

qpp


Exemplo: Deseja-se fazer uma pesquisa junto a uma empresa, com 3.000 funcionários para saber o interesse deles em fazerem curso no exterior, sendo 1,8 mil com mais de 10 anos na empresa e 1,2 mil com menos. Qual deve ser o tamanho da amostra probabilística estratificada, sabendo-se que em cursos semelhantes 5% dos funcionários acima de 10 anos e 10% com menos de 10 anos na empresa participaram. Considera 2% de erro com 95,5 de significância.


N = 3.000

N1= 1.800 N2 = 1.200

p1= 5% p2 = 10%

q1 = 95% q2 = 90%

σp = 2 σp = 2

Z = 2 Z = 2

1

1..

.

n

Nz

n

qpp


1800.1

1800.1.2.

1

95.521

n

nN

1800.1

800.1.1.

1

95.51

n

n

799.1

800.1.1.

1

95.51

n

n

799.1

)800.1(.1.

95.51

n

n

1.799 n1 = 475 (1.800 – n)4,78 n1 = (1.800 – n) 4,78 n1 = 1.800n1 = 376,5 ou 377

n2 = 515 o mesmo procedimento

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Metodologia do Trabalho cientifico