O texto aborda a representação de dados por meio de tabelas, quadros e gráficos. Tabelas são apresentações sistemáticas de dados em colunas verticais ou fileiras horizontais, facilitando a compreensão e interpretação rápida. A simplicidade é valorizada, e quando há muitos dados, é preferível usar várias tabelas para preservar a clareza. As regras para o uso de tabelas incluem identificação, título ordenado em forma de pirâmide invertida e indicação das fontes.
Autores diferenciam tabelas e quadros, sendo as primeiras construídas com dados do próprio pesquisador e as segundas baseadas em dados secundários. Gráficos, como figuras representativas de dados, podem evidenciar visualmente aspectos significativos. Existem dois grupos de gráficos: informativos, que buscam fornecer conhecimento da situação real do problema estudado, e analíticos, que além de informar, fornecem elementos para interpretação, cálculos e inferências. Diversos tipos de gráficos são mencionados, como lineares, de barras, circulares, pictóricos, entre outros.
CONCLUSÕES
As conclusões representam a última fase do planejamento e organização de um projeto de pesquisa, destacando os resultados finais considerados relevantes. Elas devem estar diretamente relacionadas à hipótese de investigação, validando ou refutando seu conteúdo. De maneira formal, as conclusões consistem em uma exposição factual do que foi investigado, analisado e interpretado, oferecendo uma síntese comentada das ideias essenciais e dos principais resultados de forma clara e precisa. Ao redigir as conclusões, é importante apontar os problemas não resolvidos, sugerindo áreas para estudos futuros pelo autor ou outros pesquisadores. Geralmente, vão além de meros conceitos pessoais, apresentando inferências sobre os resultados e destacando aspectos aplicáveis a fenômenos além dos objetivos imediatos. A conclusão é crucial para dar uma sensação de finalização ao trabalho científico, sendo geralmente uma das últimas partes a serem redigidas, juntamente com a introdução.
Relatório
O relatório é uma exposição abrangente da pesquisa, abordando desde o planejamento até as conclusões, destacando os processos metodológicos utilizados. Deve ser formulado com base na lógica, imaginação e precisão, utilizando uma linguagem simples, clara, objetiva, concisa e coerente. A finalidade principal é fornecer informações detalhadas sobre os resultados da pesquisa, destacando sua relevância.
Ao redigir o relatório, é crucial manter objetividade e estilo, utilizando uma expressão impessoal e evitando frases que contenham julgamentos de valor. O relatório deve se concentrar em descrever e explicar as informações, sem a intenção de persuadir.
Conforme apontado por Selltiz (1965:517), o relatório deve abranger quatro aspectos principais:
a) Apresentação do problema abordado no estudo.
b) Detalhes sobre os processos de pesquisa, incluindo o plano de estudo, método de manipulação da variável independente (caso o estudo envolva uma experiência), descrição da amostra, técnicas de coleta de dados e método de análise estatística.
c) Apresentação dos resultados obtidos.
d) Dedução das consequências a partir dos resultados alcançados.
2 – Amostragem
Quando é inviável estudar uma população em sua totalidade, recorre-se à amostragem para coletar informações representativas. O desafio é escolher uma amostra que seja fiel ao todo. O universo/população (representado por XN) engloba todos os elementos com uma característica comum. A amostra (representada por Xn) é uma porção selecionada do universo. O universo depende do tema, e a amostra é determinada por técnicas específicas. A amostragem pode ser probabilista ou não-probabilista, sendo o processo de escolha da amostra o ponto de divisão entre elas.
AMOSTRAGEM PROBABILISTA
As técnicas de amostragem probabilista, também conhecidas como aleatórias ou ao acaso, foram desenvolvidas teoricamente a partir da década de trinta. Sua característica principal é a capacidade de ser submetida a tratamento estatístico, permitindo a correção de erros amostrais e outros aspectos relevantes para a representatividade e significância da amostra. Atualmente, é raro aceitar amostragem não-probabilista, exceto em casos excepcionais nos quais a abordagem probabilista não pode ser aplicada.
Aleatória Simples
A amostragem aleatória simples, segundo Yule e Kendall, ocorre quando a escolha de um indivíduo em uma população é feita de forma aleatória, com cada membro tendo a mesma probabilidade de ser selecionado. Isso exclui escolhas quase aleatórias, como aquelas baseadas em preferências pessoais. Dois exemplos ilustram a importância dessa abordagem.
Primeiramente, ao entrevistar estudantes de várias classes, se a escolha for feita pelos professores “ao acaso”, pode haver uma tendência consciente ou inconsciente de selecionar alunos mais cooperativos e inteligentes, prejudicando a representatividade da amostra. Em segundo lugar, ao selecionar empresas comerciais a partir de um catálogo, a escolha baseada no primeiro olhar pode resultar na preferência por empresas mais populares, comprometendo a imparcialidade.
Para evitar viés na seleção, a amostragem aleatória simples utiliza tabelas de números aleatórios, obtidas por meio de complexa programação estatística em computadores. Essas tabelas oferecem uma seleção completamente aleatória de números, evitando distorções causadas por métodos de escolha pessoal.
Um exemplo prático é apresentado, onde, ao entrevistar 450 alunos de uma faculdade com um total de 980, a escolha é feita através de números aleatórios. A amostra aleatória simples pode ser feita com ou sem reposição, sendo a primeira mais comum, onde cada elemento só pode ser escolhido uma vez para a amostra.
Essa abordagem visa garantir que todos os elementos da população tenham uma chance igual de serem selecionados, proporcionando uma amostra representativa e livre de viés.
Sistemática
A sistemática é uma variação de uma abordagem anterior, na qual a população ou a relação de seus componentes é ordenada de maneira que cada elemento seja identificado de maneira única pela posição. Exemplos incluem listas de membros de uma associação, guias de ruas de uma cidade, indexação alfabética por meio de cartões e filas de pessoas ou prédios em uma rua.
Um exemplo prático é um sistema de indexação por cartões em uma empresa com 1.000 elementos, onde uma amostra de 100 elementos é escolhida aleatoriamente. Se for selecionado o número 8, por exemplo, os componentes cujos cartões estão nas posições 8, 18, 28, 38, 48, 58, 68, 78, 88, 98… até 988 e 998 seriam escolhidos para a pesquisa sobre a alimentação no refeitório.
A amostragem sistemática é eficiente quando a “listagem” de elementos, como filas, prédios, etc., está “misturada” em relação à característica em estudo. Por exemplo, ao estudar a renda, uma listagem alfabética estaria completamente misturada em relação a essa característica, ao contrário de uma listagem por ordem crescente ou decrescente de salários ou funções executadas.
