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Desenho de pesquisa bem feito (Research Design)


Desenho e projeto de pesquisa
Desenho de pesquisa

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:


  1. Coleta de dados primários: envolve a coleta de dados originais diretamente da fonte ou por meio de interação direta com os entrevistados.


  1. Experimentos: manipulação de variáveis para observar seu impacto nos resultados.

  2. Observações: os pesquisadores observam e registram comportamentos, ações ou eventos em seu ambiente natural.

  3. Pesquisas e questionários: coleta de dados de indivíduos ou grupos por meio de entrevistas presenciais, chamadas telefônicas, correio ou plataformas on-line.

  4. Entrevistas: interação direta entre o pesquisador e o entrevistado, realizada pessoalmente, por telefone ou por meio de videoconferência.

  5. 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...

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