A análise quantitativa constitui uma etapa crucial nas pesquisas do tipo survey, transformando dados brutos em informações significativas. Este processo envolve a aplicação de técnicas estatísticas que permitem identificar padrões, relações e tendências nos dados coletados, possibilitando inferências sobre a população estudada.
Preparação dos Dados para Análise
Antes de iniciar a análise propriamente dita, é fundamental realizar a preparação adequada dos dados:
- Codificação : Transformação das respostas em códigos numéricos ou categóricos
- Limpeza : Identificação e tratamento de valores ausentes, inconsistentes ou extremos (outliers)
- Transformação : Quando necessário, conversão de variáveis para formatos mais adequados à análise pretendida
- Criação de índices ou escalas : Combinação de múltiplos itens para criar medidas compostas
Estatística Descritiva
A análise descritiva resume e organiza os dados coletados, fornecendo uma visão geral dos resultados:
- Medidas de tendência central : Média, mediana e moda
- Medidas de dispersão : Desvio-padrão, variância, amplitude
- Distribuições de frequência : Tabelas, gráficos de barras, histogramas
- Tabulações cruzadas : Relacionamento entre duas ou mais variáveis categóricas
Estatística Inferencial
A estatística inferencial permite generalizar os resultados da amostra para a população-alvo:
- Testes paramétricos :
- Teste t de Student: Compara médias entre dois grupos
- ANOVA: Analisa diferenças entre três ou mais grupos
- Correlação de Pearson: Mede a força da relação linear entre variáveis contínuas
- Regressão linear: Modela relações entre variáveis independentes e dependentes
- Testes não-paramétricos :
- Qui-quadrado: Avalia associações entre variáveis categóricas
- Mann-Whitney U: Alternativa não-paramétrica ao teste t
- Kruskal-Wallis: Alternativa não-paramétrica à ANOVA
- Correlação de Spearman: Mede associações entre rankings
Técnicas Multivariadas
Para análises mais sofisticadas, técnicas multivariadas permitem examinar simultaneamente múltiplas variáveis:
- Análise fatorial : Identifica fatores subjacentes que explicam correlações entre variáveis
- Análise de cluster : Agrupa respondentes com características similares
- Regressão múltipla : Examina influência de múltiplas variáveis independentes sobre uma variável dependente
- Análise de caminhos (path analysis) : Testa modelos causais entre variáveis
- Modelagem de equações estruturais : Combina análise fatorial e análise de caminhos para testar modelos teóricos complexos
Utilizando Softwares Estatísticos
A análise quantitativa geralmente requer o uso de softwares especializados:
- SPSS : Amplamente utilizado nas ciências sociais, com interface gráfica amigável
- Sphinx : Software flexível e intuitivo, com recursos variados, muito utilizado para pesquisas quanti e qualitativas
- R : Linguagem de programação estatística gratuita e flexível
- Stata : Popular em pesquisas econômicas e epidemiológicas
- SAS : Robusto para grandes volumes de dados
- Excel : Útil para análises básicas e visualizações simples
Interpretação dos Resultados
Após a análise estatística, a interpretação adequada é fundamental:
- Significância estatística : Avalia se os resultados podem ser atribuídos ao acaso
- Significância prática : Determina a relevância dos achados no contexto da pesquisa
- Tamanho do efeito : Quantifica a magnitude das relações encontradas
- Comparação com estudos anteriores : Situa os resultados na literatura existente
Apresentação Visual dos Dados
A comunicação eficaz dos resultados frequentemente envolve representações visuais:
- Gráficos de barras ou colunas : Comparam valores entre categorias
- Gráficos de linha : Mostram tendências ao longo do tempo ou sequências
- Gráficos de dispersão : Visualizam relações entre duas variáveis contínuas
- Gráficos de caixa (boxplots) : Ilustram distribuições e identificam outliers
- Mapas de calor : Representam visualmente tabelas de dados complexos
A análise quantitativa rigorosa confere robustez e credibilidade aos resultados de pesquisas survey, permitindo conclusões baseadas em evidências e contribuindo para o avanço do conhecimento científico. A escolha adequada das técnicas analíticas deve sempre ser guiada pelos objetivos da pesquisa e pela natureza dos dados coletados.
