Este documento descreve os principais aspectos de um estudo de survey e análise estatística realizado por Thiago Reis para seu mestrado na UFRN. O documento discute tópicos como finalidades de um survey, formatos, fases, amostragem, instrumentos e análise estatística de dados.

1. Engenharia de Software Experimental
Survey e Análise
Estatística
MSc. Thiago Reis
UFRN
Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação –
PPgSC

2. Roteiro
2

Introdução;

Finalidades;

Formato;

Fases;

Amostras;

Questionários;

Análise estatística;

Referências.

3. Introdução

4. Introdução
4

Métodos de pesquisa podem ser qualitativos ou
quantitativos;

Qualitativos:
 Estudo

de caso, Focus Group, dentre outros;
Qualitativos:
 Experimentos,
Survey, outros.

5. Introdução
5

Pode ser descrita como a obtenção de dados ou
informações
sobre
características,
ações
opiniões de determinado grupo de pessoas;

Características:
 Produzir
 Uso
descrições quantitativas de uma população;
de um instrumento predefinido;
 Semelhante
ao CENSO.
ou

6. Introdução
6

É Apropriado quando:
 Se
deseja responder questões do tipo “o quê?”, “por
que?”, “como?” e “quanto?”;
 Não
se tem interesse ou não é possível controlar as
variáveis dependentes e independentes;
o
objeto de interesse ocorre no presente ou no
passado recente.

7. Finalidades

8. Finalidades
8

Várias razões diferentes para aplicar um survey;

Ex.:
 Um
político pode encomendar um survey visando a sua
eleição;
 Uma
empresa de marketing pode realizar um survey
visando vender mais sabonete da marca X.

9. Finalidades
9

Classificados:
 Survey
Descritivo;
 Survey
Explicativo; e
 Survey
Exploratório.

10. Finalidades
10

Survey Descritivo:

Permiti descobri a distribuição de certos traços e atributos;

Busca identificar quais situações, eventos, atitudes de uma
população;

Ex.:

Perguntar a engenheiros de software quais os tipos de
ferramentas de gerência de configuração usadas;

Perguntar a engenheiros de software qual a ferramenta de
modelagem mais usada.

11. Finalidades
11

Survey Explicativo:
 Faz
asserções explicativas sobre a população;
 Objetiva
familiarizar-se com uma área;
 Ex.:
 Estudo
de preferências eleitorais.

12. Finalidades
12

Survey Exploratório:

Fornecer perspectivas para estudos futuros;

Assume grande importância antes de iniciar a investigação;

Ex.:

Avaliar entre engenheiros de software qual o método de teste
que detecta mais problemas;

Avaliar qual o método de gerência de projetos é mais efetivo.

13. Formatos

14. Formato
14

Quanto ao número de formatos ou momentos, os
Survey podem ser:
 Survey
Longitudinal;
 Survey
Corte-transversal.

15. Formato
15

Longitudinal:
 Coleta
de dados ocorre ao longo do tempo em
períodos especificados;
 Buscando
estudar a evolução ou mudanças;
 Desenhos
longitudinal;
 Estudo
de tendência;
 Estudo
de cortes;
 Estudo
de Painel.

16. Formato
16

Estudos de tendência:
 Uma
população pode ser estudas em ocasiões
diferentes;
 Ex.:

Pesquisas eleitorais;
Estudos de cortes:
 Utiliza
a mesma população dos estudos de tendência,
com amostras diferentes;
 Ex.:
Acompanhar um grupo de eleitores

17. Formato
17

Estudos de painel:

Estudos de tendência e cortes apresentam desvantagens;

Estudos de tendência pode determinar que os eleitores
estão mudando do candidata A para o B, mas não indica o
POR QUE da mudança;

Estudos de Painel envolve a coleta de dados ao longo do
tempo;

Ex.: Estudo politico;

18. Formato
18

Corte-transversal:
A
coleta de dados acontece em um só momento;
 Ex.:
Pesquisa para intenção de voto;
 Adequação
 Unidade
 Ex.:
dos respondentes a unidade de análise;
de análise = indivíduo;
Pesquisa de mercado sobre preferências de consumo
das marcas X e Y;
O
consumidor é a unidade de análise.

19. Fases

20. Fases
20
PLANEJAR
Definição das variáveis
CONSTITUIÇÃO
DA AMOSTRA
Definição da população
Seleção da amostra
Piloto do Questionário
RECOLHER
OS DADOS
Categorias
de dados
Condução da entrevista
ORGANIZAÇÃO
DOS DADOS
Síntese
ANÁLISE DOS
DADOS
Fases do Survey. Extraído e Adaptado de Garcês et. al. 2013.
CONCLUSÕES E RELATÓRIOS

21. Amostragem

22. Amostragem
22

É um conjunto de dados e observações, recolhidas a
partir de um conjunto da população;

Aspectos considerados:
 Definição

dos objetivos
Tipos de métodos de amostragem:
 Amostragem
probabilística;
 Amostragem
não-probabilística.

23. Amostragem
23

Amostragem probabilística:

Todos os elementos da população tem a mesma chance de
ser escolhidos;

Implica em utiliza a seleção randômica ou aleatória dos
respondentes eliminando a subjetividade;

Pode ser:

Aleatória;

Sistemática;

Estratificada.

24. Amostragem
24

Aleatória:


Os elementos da amostra são escolhidos por acaso;
Sistemática;

Os elementos da amostra são escolhidos em um processo
pré-estabelecido;

Estratificada:

Utiliza-se quando a população é constituída por grupos
diferenciados;

Ex.: nível social, idade, dentre outros.

25. Amostragem
25

Exemplo:
 “Uma professora tem 20 bilhetes para uma exposição. Pretende
distribui-los pelos seus 100 alunos, mas para isso terá de escolhe um
grupo de felizes contemplados”

Aleatório: colocar 100 papéis individuais a identificação de
cada aluno;

Sistemático: atribuir a cada aluno um número de 1 a 100;

Estratificado: atribuir os bilhetes aos 20 alunos com maiores
carências econômicas.

26. Amostragem
26

Amostragem não-probabilística:
 Obtida
 Os
a parti de critérios;
elementos não tem a mesma chance de ser
selecionados;
 Eficiente
quando os respondentes são difíceis de
encontra;
 Ex.:
 Criminosos
e pacientes com doenças raras.

27. Amostragem
27

Podem ser identificados seis tipos de amostra não
probabilística (Henry apud Bickman e Rog, 1997):

Por conveniência:


Participantes escolhidos por estarem disponíveis;
Mais similares ou mais diferentes:

Os participantes são escolhidos por julgar-se que representam uma
situação similar;

Por quotas:

Os participantes são escolhidos proporcionalmente a determinado
critério.

28. Amostragem
28

Bola de neve:


Os participantes iniciais indicam novos participantes;
Casos críticos:

Os participantes são escolhidos em virtude de representarem
casos essenciais ou chave para o foco da pesquisa;

Casos típicos:

Os participantes são escolhidos por representarem a situação
típica, não incluindo extremos.

29. Amostragem
29

Aspectos levados em conta:
 Qualquer
elemento da população tem a mesma chance
de ser escolhido;
 Deve
ter elementos suficiente para que se possam
posteriormente e, com algum rigor, inferir para a
população e os resultados obtidos;
 Deve
representar as características da população.

30. Instrumento

31. Instrumento
31

Questionário;

Entrevista;

Diário;

Análise Estatísticas;

Checklist.

32. Instrumento
32

Um dos instrumentos mais utilizado é o QUESTIONÁRIO;

Cuidados na elaboração do questionário:

As alternativas fechadas devem cobrir todas as possíveis
respostas;

Somente questões relacionados ao problema deve ser incluídas;

As questões devem possibilitar uma única representação e contar
com uma resposta.

33. Instrumento
33

Tipos de questões:

A opção por itens de resposta aberta ou fechada depende
das opções assumidas pelo investigador;

Questões abertas o entrevistado dá suas próprias suas
próprias respostas;

Questões fechadas o entrevistado escolhe uma alternativa;

São mais populares e dão maior uniformidade de respostas.

34. Instrumento
34

Abertas:

Devem ser utilizadas sempre que o investigador não conheça todas as
possibilidades de respostas;

Ex.:


Quais requisitos funcionais considera mais importante ?
Vantagens:



Estimula a originalidade;
Podem ser utilizados em fases preliminares da pesquisa;
Desvantagens:

Dificuldade em organizar e categorizar respostas;

Requerem mais tempo para responder e analisar as respostas.

35. Instrumento
35

Fechadas:

Pode ser dividida em categorias: resposta única, múltipla ou numérica;

Vantagens:


Facilidade para categorização das respostas;


Rapidez e facilidade de respostas;
Maior clareza e sintetização das respostas.
Desvantagens:

Dificuldade em elaborar as respostas possíveis para uma determinada
questão;

Dificuldades em detectar erros e omissões.

36. Instrumento
36

E-questionário:
 Realizado
através da internet;
 Vantagens:
 Custos
reduzidos;
 Atinge
um maior número de participantes;
 Acesso
a população distantes e inacessíveis;
 Maior
facilidade e acesso de dados;
 Diminuição
dos erros no preenchimento de formulário.

37. Análise Estatísticas

38. Análise Estatística
38

Descodificação dos resultados;

Tratamento dos dados;

Elaboração das conclusões;

Consideração dos dados analisados;

O que precisa ser feito com os dados recolhidos?

Como estes dados serão analisados?

Como serão verificados e validados os dados da análise?

39. Análise Estatística
39

Os critérios para decidir quais as formas de análise
de dados a efetuar são regidos tanto pela sua
finalidade como pela sua legitimidade;

A análise pode ser:
 Quantitativa;
 Qualitativa.

40. Análise Estatística
40

Quantitativa:
É
a representação e manipulação numérica de
observações para descrever e explicar os fenômenos
que essas observações refletem (Barbie, 2003);
 Relacionada
 Existe
com a investigação experimental;
uma quantificação dos dados através de
ferramentas como gráfico, quadro e tabelas;
 Podem
ser: Descritivas e Inferencial.

41. Análise Estatística
41

Quantitativa:

Descritiva:

A função é obter uma primeira leitura dos dados propiciando uma
visão ampla da dispersão, forma e estrutura da distribuição dos
dados adquiridos pela análise estatística (Wiersma 1995 apud
Coutindo 2011).

Inferencial:

Para inferir da amostra para a população tem que utilizar outro tipo
de estatística que nos permitam descreve os resultados, ou seja,
generalizar: estatística inferencial (Glass e Hopkins, 1996 apud
Coutindo 2011).

42. Análise Estatística
42

Qualitativa:

O importante é os processos de compreensão e descrição
dos fenômenos;

São avaliadas opiniões, atitudes, perspectivas, observações
e experiências;

A representação das estatísticas qualitativas podem ser
numéricas, medidas de variabilidades e tendências centrais,
histogramas, gráficos de barras e de dispersão (Given e
Samure, 2008).

43. Análise Estatística
43

Qualitativa:

A utilização de medidas centrais auxilia na leitura e
tratamento dos dados. As mais conhecidas:

Media: é a média aritmética obtida somando os resultados e
dividindo pelo número delas;

Mediana: é o ponto da escala da media do qual se localizam
metade dos resultados da distribuição do resultado da análise;

Moda: é a pontuação dos resultados (números) mais frequentes.

44. 44
Referências

45. Referências
45




Barbie, E. Métodos de pesquisas de Survey. Belo
Horizonte, UFMG, 1999, 519p.
Bickan, L.; Rog, D. J. Handbook of applied social
research methods. Thousand Oaks, Sage, 1997.
Coutinho, C. Metodologias de Investigaçao em
Ciências Sociais e Humanas: teoria e prática.
Coimbra: Edições Almedina. 132p. 2011.
Freitas, H.; Oliveira, M.; Saccol, A. Z.; Moscarola, J.
O método de pesquisa survey. São Paulo/SP:
Revista de Administração da USP, RAUSP, v. 35, nr.
3, Jul-Set. 2000, p.105-112.

46. Referências
46


Garcês, E.; Milho, I.; Soeiro, J. E.; Araújo, L.; Silva, R.
Survey e Análise Estatística. Instituto de Educação.
Universidade de Lisboa.
Given, L.; Hopkins, K. Statistical Methods in
Education and Physchologya. (3ª edicação).