Análise de conteúdo

Berelson (1952, 1968) definiu a análise de conteúdo como “ uma técnica de investigação que permite fazer uma descrição objectiva, sistemática e quantitativa do conteúdo manifesto das comunicações, tendo por objectivo a sua interpretação”.
Bardin (1977) diz que a análise de conteúdo não deve ser utilizada apenas para proceder a uma descrição do conteúdo das mensagens, pois a sua principal finalidade é a inferência de conhecimentos relativos às condições da produção ( ou eventualmente de recepção), com a ajuda de indicadores (quantitativos ou não).

Tipos de Análise de Conteúdo

Segundo Grawitz(1993) existem vários tipos de análise de conteúdo:
Análise de exploração e análise de verificação
Corresponde à distinção entre a análise de documentos que tem como finalidade a verificação de uma hipótese e que conduz à quantificação dos resultados, e aquela cuja finalidade é fundamentalmente explorar.
Análise quantitativa e análise qualitativa
Na análise quantitativa o que é mais importante é o que aparece com mais frequência, sendo o número de vezes o critério utilizado, enquanto na analise qualitativa, a noção de importância implica a novidade, o interesse, o valor de um tema.
Análise directa e análise indirecta
A analise quantitativa utiliza na maior parte das vezes a medida de forma directa. Esta pode incluir unicamente a comparação entre o número de vezes que certos temas, palavras ou símbolos aparecem. Já a analise indirecta é geralmente considerada como característica de uma analise qualitativa.

Etapas da Análise de Conteúdo

Segundo Carmo & Ferreira (1998) as etapas são:
- Definição dos objectivos e do quadro de referência teórico;
- Constituição de um corpus;
Escolha de documentos para análise de conteúdo que deverá ser baseada na exaustividade, representatividade, homogeneidade e pertinência.
- Definição de categorias;
Esta definição poderá ser feita a priori ou a posteriori. As categorias deverão ter as seguintes características: exaustivas, exclusivas, objectivas e pertinentes.
- Definição de unidades de análise;
· Unidade de registo
· Unidade de contexto
· Unidade de enumeração.
- Quantificação (não obrigatória);
-Interpretação dos resultados obtidos.

Bardin (1977) considera três fases na análise de conteúdo a saber:
- Pré-análise;
- Exploração do material:
- Tratamento dos resultados, inferência e interpretação.
O autor diz que na fase da pré-análise o investigador deverá proceder à escolha dos documentos que vão ser sujeitos à análise, à formulação das hipóteses e dos objectivos da investigação e à elaboração de indicadores nos quais se deverá apoiar a interpretação final. Nesta fase também deverão ser determinadas as operações a realizar de divisão de texto, de categorização e de codificação.

Vala (1986) refere que a análise de conteúdo de natureza quantitativa pode tomar três direcções:
a) Análise de ocorrências;
Visa determinar o interesse da fonte por determinados objectos ou conteúdos.
b) Análise avaliativa;
É o estudo das atitudes da fonte relativamente aos objectivos, recorrendo a uma escala de atitudes.
c) Análise estrutural.
Visa fazer inferências sobre a organização do sistema de pensamento da fonte implicado no discurso que se pretende estudar.

Carmo, H. & Ferreira, M.M. (1998). Metodologia da investigação: Guia para Auto-aprendizagem. Lisboa: Universidade Aberta

Resposta ao Problema 2

Face ao corpus recolhido pela investigadora e à metodologia de análise adoptada na dissertação em análise, produza uma reflexão em torno das seguintes questões:
1) Se desenvolvesse uma investigação centrada no objecto de estudo desta dissertação, escolheria a entrevista como método de recolha de informação?
Dado que se trata de um estudo exploratório e descritivo, centrado na análise de um caso específico, e em que a metodologia utilizada é a metodologia qualitativa com aproximação ao estudo de caso, escolheríamos tal como a investigadora, a entrevista como método de recolha de informação. No entanto, poderíamos escolher outro método como por exemplo a observação, pois como a própria investigadora refere a observação permite “explorar com mais detalhe a dinâmica da escola, vendo os sujeitos em acção”(p.118) e assim recolher outros elementos que permitissem complementar os dados da investigação.
2) Os procedimentos adoptados para a análise das entrevistas adequam-se aos objectivos da investigação?
Pensamos que os procedimentos adoptados se adequam aos objectivos da entrevista, uma vez que a análise de conteúdo foi utilizada, segundo uma matriz de análise qualitativa, quer para descrever o conteúdo das entrevistas quer para inferir e atribuir significado aos discursos, de acordo com o modelo de análise construído e os conceitos analíticos mobilizados. Para isso a investigadora começou por efectuar uma leitura flutuante a partir da qual identificou os dados pertinentes, os temas e categorias gerais. Neste processo
foram utilizados sobretudo procedimentos abertos e uma abordagem dedutiva, uma vez que alguns temas e categorias foram definidas a priori.
A validação da categorização processou-se de acordo com os princípios, enunciados por Esteves (2006:122): exclusão mútua, homogeneidade, exaustividade, pertinência, produtividade e objectividade.
O processo decorreu em duas fases: uma análise vertical em que cada uma das entrevistas dos diferentes actores foi analisada separadamente e uma análise horizontal ou comparativa onde procurou semelhanças e diferenças nos discursos dos diferentes actores educativos.
Por fim fez-se uma análise transversal onde se procurou esclarecer os problemas, aprofundar as questões, analisar as incongruências dos discursos e categorizar conteúdos.
3) Quais são as principais etapas de análise de conteúdo seguidas pela autora?
As principais etapas de análise de conteúdo seguidas pela autora foram as seguintes:
1º Leitura integral de cada entrevista;
2º Identificação de temas e categorias, fazendo uma análise temática, sublinhando segmentos de texto, que permitiram a selecção de unidades de significação;
3º Utilização de grelhas com os temas e categorias para a análise do corpus das entrevistas;
4º Interpretação dos dados fazendo inferências.
4) A análise de conteúdo revela-se um método adequado para o tratamento da informação recolhida?
A análise de conteúdo, pode considerar-se como um conjunto de procedimentos que tem como objectivo a produção de um texto analítico sobre os dados recolhidos. Esta técnica permite, por um lado, a descrição objectiva e sistemática do conteúdo manifesto da comunicação e, por outro, realizar inferências válidas dos dados analisados.
A maioria dos autores refere-se à análise de conteúdo como sendo uma técnica de pesquisa que trabalha com a palavra, permitindo de forma prática e objectiva produzir inferências do conteúdo da comunicação de um texto replicáveis ao seu contexto social.
A este propósito a investigadora refere que para cada dimensão, foram seleccionados excertos de frases, parágrafos ou períodos da entrevista, procurando a investigadora agrupar as unidades de análise semelhantes. Neste processo, cada unidade de análise foi dissecada ao máximo, procurando não as desligar do seu contexto, para não perderem o seu significado. Esta fase de categorização permitiu a simplificação e clarificação do material recolhido levando a fazer uma interpretação dos dados recolhidos, através de inferências sobre as mensagens.
5) De acordo com as leituras que realizou, poderiam ter sido seguidas outras metodologias de análise das entrevistas?
Sim, poderia ter sido seguida outra metodologia de análise das entrevistas. Pois estas podem ser analisadas através da análise de conteúdo, análise semiótica[1], Grounded Theory[2] e usando Sofware de análise qualitativa[3]. No caso especifico desta investigação, pensamos que seria adequado a utilização de software de análise qualitativa.
6) Compare a sistematização da análise de conteúdo realizada pela autora com os outputs parciais publicados no espaço de documentos sobre análise qualitativa (“Análise Qualitativa. Tratamento” e Análise Qualitativa.Quadros). Que comentários lhe sugerem as diferenças que identifica?
Ao compararmos a análise de conteúdo realizada pela autora com os outputs parciais publicados no espaço de documentos sobre análise qualitativa (“Análise Qualitativa. Tratamento” e Análise Qualitativa. Quadros) podemos constatar que foram utilizadas metodologias diferentes para análise das entrevistas. Na investigação foi utilizada a análise de conteúdo e nos documentos disponíveis sobre a análise qualitativa foi utilizado um software de análise qualitativa.


Sites consultados:
http://www.en.articlesgratuits.com/pt/content-analysis-as-a-research-tool-id998.php
http://www.clihc.org/2007/papers/AliandoGroundedTheory_ID11_longpaper.pdf
http://www.moodle.univ-ab.pt/moodle/mod/resource/view.php?id=35875
http://www.ispa.pt/ISPA/vPT/Investigacao/Laboratorios/Laborat%C3%B3rio+de+Psicologia/LABPSI+-+Analise+qualitativa.htm
http://www.scu.edu.au/schools/gcm/ar/arp/grounded.html



[1] A Metodologia de Análise Semiótica é a ferramenta capaz de apontar no signo escolhido os elementos trabalhados na representação, sua relação com o objeto e os seus significados. Inicialmente uma descrição dos elementos identificados: Signo, Objeto e Interpretante, e uma posterior análise nos Níveis Sintático (domínio da informação estética, onde suas características materiais, formas e meios emprestam singularidade ao signo), Semântico (domínio da informação semântica pois trabalha com as articulações/relações do signo com o referente, apesar de ancorado no nível sintático) e Pragmático (domínio do significado na produção de sentido e significado para o usuário).
[2] Grounded Theory é um método indutivo com base nos dados para formulação de teorias, ou explanações, sobre os fenômenos. A idéia básica da Grounded Theory é ler (e re-ler) um banco de dados textuais (tais como, notas de observações de campo e/ou transcrições de entrevistas) para “descobrir” ou nomear variáveis (chamadas categorias, conceitos e propriedades) e seus relacionamentos. Grounded Theory estrutura este processo indutivo em três etapas, que não necessariamente ocorrem de forma linear: codificação aberta, codificação axial e codificação seletiva. Uma crítica associada ao uso de Grounded Theory é que ela auxilia o pesquisador a teorizar sobre o mundo do ponto de vista de quem está codificando, ao invés de como os usuários enxergam aquela situação.
[3] Existem vários tipos de software de suporte a este tipo de análise com destaque para o NVivo da QSR International Pty Ltd e para o Atlas.ti da Software Development. Estes programas constituem poderosas plataformas para análise qualitativa de grandes quantidades de dados em vários tipos de formato (texto, imagem e áudio). Permitem transformar os dados em informação intelegível (relações, co-ocorrências, frequências, padrões, etc.), através das suas ferramentas intuitivas, sistemas de codificação, gestão, extracção, comparação, exploração e associação de documentos, textos, códigos, categorias e notas. Baseados na grounded theory estão vocacionados para a criação de modelos teóricos, além de sustentarem de forma flexível diferentes métodos de análise qualitativa, tais como o estabelecimento de grelhas de análise criadas apriori.

Análise Qualitativa de Dados - Problema 2

Retome a dissertação “Processos de Liderança e Desenvolvimento Curricular no 1º Ciclo do Ensino Básico: Estudo de Caso” e privilegie o estudo empírico realizado nesta investigação, nomeadamente, a análise de dados (pp.110-183).
Face ao corpus recolhido pela investigadora e à metodologia de análise adoptada na dissertação em análise, produza uma reflexão em torno das seguintes questões:
1) Se desenvolvesse uma investigação centrada no objecto de estudo desta dissertação, escolheria a entrevista como método de recolha de informação?
2) Os procedimentos adoptados para a análise das entrevistas adequam-se aos objectivos da investigação?
3) Quais são as principais etapas de análise de conteúdo seguidas pela autora?
4) A análise de conteúdo revela-se um método adequado para o tratamento da informação recolhida?
5) De acordo com as leituras que realizou, poderiam ter sido seguidas outras metodologias de análise das entrevistas?
6) Compare a sistematização da análise de conteúdo realizada pela autora com os outputs parciais publicados no espaço de documentos sobre análise qualitativa (“Análise Qualitativa.Tratamento” e Análise Qualitativa.Quadros). Que comentários lhe sugerem as diferenças que identifica?

6- Análise Qualitativa de Dados

A análise qualitativa de dados gerou técnicas próprias que, actualmente, caracterizam uma metodologia específica. Neste domínio, importa salientar duas ideias básicas: 1) A análise de dados deve ser estudada em estreita relação com as abordagens metodológicas qualitativas e não deve ser reduzida a técnicas que o investigador selecciona e aplica arbitrariamente; 2) A análise é mediada pelos objectivos da investigação, devendo, portanto, obedecer a uma meta e a orientações claras (Colás, 1997).

Técnicas de Análise

Grounded Theory
Hermenêutica
Análise Qualitativa de Conteúdo
Criação Indutiva de Categorias
Análise Explicitante de Conteúdo
Análise Estruturante

Grounded Theory
Instrumento Central – fichas de anotação
Construção de conceitos durante o levantamento.
- Servem para criação de categorias de análise
- Registram o contexto da observação
Conceitos são integrados pela comparação de códigos e anotações.
Usada na observação participante
Objeto de Estudo é novo (pesquisas exploratórias

Análise Fenomenológica
Variação destas, para entender qual é o cerne do fenômeno.
Entender o cerne de um fenômeno através de suas variações.
Definição do Fenômeno
Criação de unidades significativas

Hermenêutica
Técnica dispendiosa, para análise de material de texto, especialmente entrevistas abertas e pouco estruturadas.
Trabalha com vários intérpretes
Participantes discutem suas interpretações
Conversas gravadas e transcritas
Seguidas de retrabalho e novas interpretações
Identificam as idéias centrais.
“Sujeitos Observados são consultados quanto a interpretação resultante”

Análise Qualitativa de Conteúdo
Análise Sumarizante
Envolve indução de categorias
Análise Estruturante
Estabelece um recorte do material baseado em critérios estabelecidos
Análise Explicante
Acrescenta-se material para explicar segmentos do texto

Criação Indutiva de Categorias
Determinação da Pergunta
Determinação de critérios e seleção de categorias
Passagem linha a linha
Revisão das categorias (10 a 50% do material)
Passagem Final
Avaliação

Análise Estruturante
Determinação das dimensões da estrutura
Formulação de definições, exemplos de ancoras
Marcação das localidades do material

Análise Explicitante
Determinação dos trechos a explicitar
Determinação do material explicativo aceitável
Coleta
Formulação da Explicação
Verificação da Suficiência da Explicação

Resposta ao Problema 1

No âmbito da análise de dados e após uma primeira abordagem onde foram exploradas e identificadas técnicas de análise de dados, foi-nos colocado um problema para resolver: “Coloque-se na “pele” da investigadora que realizou a investigação Setúbal, as TIC e o ensino de inglês: atitudes dos professores. Analise os dados publicados e os itens do questionário aplicado. Suponha que depois de recolhidos as respostas ao questionário, tal como é descrito na dissertação, resolvia explorar os dados para além de uma análise descritiva.” Inicialmente tivemos muita dificuldade em nos organizarmos, mas após a orientação da professora tudo se tornou mais claro. Perante este desafio, e procurando suporte na bibliografia recomendada, fomos organizando as ideias de forma a responder ao solicitado.
Face aos dados obtidos, considere as seguintes situações:
1) Pretendia saber se havia alguma relação entre as finalidades da utilização do computador (concretamente perguntas 16 a 21) e a frequência diária ou quase diária de utilização do computador (pergunta 28).
Para respondermos a esta questão, baseámo-nos nos dados da investigadora e verificámos que para a questão sobre a finalidade da utilização do computador, foram construídos seis itens, enquanto para a questão sobre a frequência da utilização do computador foi utilizada apenas uma questão com cinco categorias, sendo que a maioria dos respondentes referiu que utiliza o computador quase todos os dias( 95) para escrever textos(231) e para pesquisar na internet(216).
Perante este quadro, podemos dizer que estamos perante duas variáveis nominais:
1ª variável “finalidades da utilização do computador”
2ª variável “frequência diária de utilização do computador”
O teste estatístico a utilizar será do tipo não-paramétrico e como numa primeira questão queremos saber se existe relação entre elas pensamos que devemos utilizar o teste “Coeficiente de contingência” para verificar a hipótese de associação e relação entre as duas variáveis.
2) 99 Professores indicaram que nunca utilizaram computador com os alunos (pag. 99). Poder-se-á dizer que os professores que nunca utilizaram o computador tendem a ser os que indicam que se sentem constrangidos a usar as TIC frente aos alunos (pergunta 101), ou os que indicam que o uso das TIC na sala de aula exige novas competências por parte dos professores (pergunta 105), ou os que indicam que os conteúdos da Internet não se adequam à disciplina (pergunta 107) ou ainda os que indicam que as TIC não melhoram a aprendizagem de Inglês (pergunta 112)?
Penso que para podermos responder a esta questão precisávamos dos dados do questionário e de cruzar as respostas dos respondentes. Socorrendo-nos da investigadora e referindo as suas palavras diremos que “é notória a tendência dos professores para considerarem as TIC ferramentas que ajudam a prática lectiva” e a “consciência sólida das potencialidades das TIC na educação” da mesma forma têm consciência de que "os alunos, em muitos casos, dominam os computadores melhor do que os/as professores/as", sem no entanto se sentirem constrangidos perante os alunos (40,4% discorda totalmente da frase "ao usar as TIC, sinto-me constrangido/a frente aos meus alunos").

Para responder à questão “As TIC na prática lectiva”foram construídos vários itens, de acordo com a escala de tipo LiKert em que o respondente assinala a sua concordância ou discordância em relação às afirmações. Utilizando uma escala de 1 a 5, em que 1 equivale a discordo totalmente e 5 a concordo totalmente. Deste modo, podemos dizer que estamos presente de uma escala ordinal.

Que testes estatísticos faria para verificar as hipóteses colocadas?
Uma vez que se trata de verificar hipóteses entre grupos de professores: os que nunca utilizaram o computador; professores que se sentem constrangidos a usar as TIC; os que indicam que o uso das TIC na sala de aula exige novas competências; os que indicam que os conteúdos da Internet não se adequam à disciplina e que indicam que as TIC não melhoram a aprendizagem de Inglês, o teste estatístico a utilizar será um teste não paramétrico para verificar hipótese de diferenças entre grupos -Teste-H de Kruskal-Wallis (análise factorial), uma vez que se trata de mais de dois grupos independentes.
Que nível de significância pensaria adequado para estes testes?
O nível de significância: a = 0,05 (que equivale à confiança de 95%). Se for superior a 5%,não se pode dizer que as hipoteses sejam diferentes. No entanto, quanto menor o p-valor, maior a significância, ou seja, a sua confiabilidade (p<0,01 quer dizer confiança de 99% e p<0,001 quer dizer confiança de 99,9%).
O máximo aceito para garantir um mínimo de confiabilidade estatística é o nível de 5%.

3) Analise os dados encontrados e que estão expostos na dissertação. Gostaria ainda de colocar outras hipóteses de relações entre esses dados? Explicite uma dessas relações e indique qual o teste estatístico que consideraria adequado para verificar essa relação.

Pensamos que seria interessante saber se a falta de motivação dos professores está relacionada com a falta de formação específica para a integração das TIC.
116 - Falta de formação específica para a integração das TIC em contextos educativos.
119 - Falta de motivação dos professores.

Uma vez que estas questões pressupõem escalas ordinais, e dado que se pretende saber se existe relação entre elas, optaríamos por utilizar um teste não paramétrico que permitisse verificar se as duas variáveis ordinais se encontram relacionados, neste caso penso que utilizaria o teste Correlação de Spearman e não o Teste-U de Mann-Whitney uma vez que não vamos comparar duas amostras para verificar se há diferenças estatisticamente significativas entre elas.

Análise quantitativa de dados - Problema 1

Como sabe, a primeira atitude a tomar face a um conjunto de dados obtidos com a aplicação de um questionário passa pela criação de um ficheiro de dados estatísticos (Hill & Hill, 2002), devendo-se em seguida proceder à análise exploratória dos dados, aplicando técnicas de estatística descritiva. Por sua vez, a análise dos resultados obtidos com a estatística descritiva pode fazer sugerir ao investigador a utilização de algumas técnicas de estatística inferencial, com vista á exploração de possíveis hipóteses de relações entre as respostas, mesmo que essas relações não tenham sido consideradas a priori como hipóteses de investigação, como é o caso de investigações exploratórias. Face a estes procedimentos, considere o problema que se apresenta em seguida.
Problema
Coloque-na na “pele” da investigadora que realizou a investigação Setúbal, as TIC e o ensino de inglês: atitudes dos professores. Analise os dados publicados e os itens do questionário aplicado. Suponha que depois de recolhidos as respostas ao questionário, tal como é descrito na dissertação, resolvia explorar os dados para além de uma análise descritiva.
Em particular, face aos dados obtidos, considere as seguintes situações:
1) Pretendia saber se havia alguma relação entre as finalidades da utilização do computador (concretamente perguntas 16 a 21) e a frequência diária ou quase diária de utilização do computador (pergunta 28).
Qual o teste estatístico que faria?
2) 99 Professores indicaram que nunca utilizaram computador com os alunos (pag. 99). Poder-se-á dizer que os professores que nunca utilizaram o computador tendem a ser os que indicam que se sentem constrangidos a usar as TIC frente aos alunos (pergunta 101), ou os que indicam que o uso das TIC na sala de aula exige novas competências por parte dos professores (pergunta 105), ou os que indicam que os conteúdos da Internet não se adequam à disciplina (pergunta 107) ou ainda os que indicam que as TIC não melhoram a aprendizagem de Inglês (pergunta 112)?
Que testes estatísticos faria para verificar as hipóteses colocadas?
Que nível de significância pensaria adequado para estes testes?
3) Analise os dados encontrados e que estão expostos na dissertação. Gostaria ainda de colocar outras hipóteses de relações entre esses dados? Explicite uma dessas relações e indique qual o teste estatístico que consideraria adequado para verificar essa relação.

5- Análise Quantitativa de Dados

Em investigação, depois da fase de recolha de dados passamos à fase da análise e tratamento desses mesmos dados, de forma a que os resultados obtidos possam contribuir para os objectivos da investigação.

A análise quantitativa, pode ser do tipo estatístico (dados, codificados sob a forma numérica, referentes a uma amostra concreta) ou parâmetros (dados que mediante cálculos adequados de estatística inferencial são passíveis de serem generalizados à população da qual se extraiu a amostra).
A abordagem paramétrica trata de testes paramétricos. O termo “parâmetro” refere-se a medidas que descrevem a distribuição da população como a média ou variância, daí o termo teste paramétrico. Dados com comportamento paramétrico seguem a curva gaussiana de distribuição normal da frequência dos dados.
A abordagem não-paramétrica, por sua vez, trata de testes não-paramétricos. Testes não-paramétricos são assim chamados porque não dependem de formas precisas de distribuição da população da amostra. Logo, os métodos não-paramétricos não assumem uma distribuição probabilística conhecida e permitem inferências independentemente das características ou da forma de distribuição da frequência dos dados.
A análise quantitativa de dados pode incidir sobre dados de natureza qualitativa (atributos ou categorias que descrevem sujeitos e situações; podem ser de natureza dicotómica ou politómica) ou dados de natureza quantitativa (características mensuráveis e que se podem exprimir por em valores numéricos reportados a uma unidade de medida ou a uma relação de ordem).
A análise quantitativa das informações obtidas depende da natureza dos dados colectados e faz-se com base numa escala de medida, que poderá ser nominal (relativas a variáveis que pressupõem atributos que só podem ser expressos em termos qualitativos), ordinal (construídas com base em atributos ou propriedades de natureza qualitativa, atributos esses que permitem estabelecer uma gradação de intensidade, uma ordenação), intervalar (pressupõem variáveis quantitativas e são expressas segundo uma escala de intervalos, sem ponto de referência (não têm um zero absoluto) ou de razão/proporcional (Pressupõem variáveis quantitativas e a escala pressupõe a existência de um zero absoluto que indica a ausência completa da propriedade a medir).
Na análise quantitativa de dados, o tipo de dados condiciona os testes estatísticos a adoptar e as amostras muito reduzidas tornam alguns testes inadequados ou impossíveis de aplicar.
As escalas e operações matemáticas permitidas no interior da escala e adequadas a variáveis quantitativas são as escalas intervalar e de razão/proporcional.

Análise quantitativa dos dados

Pode recorrer-se à estatística descritiva (organização dos dados) e à estatística inferencial.

Estatística descritiva

Descrição e organização dos dados:
• Descrições gráficas – histogramas, polígono de frequência, curva de distribuição de dados.
• Descrições numéricas – tabelas de frequências, medidas de tendência central (média, mediana, moda), medidas de dispersão (desvio padrão, variância), enviesamentos na distribuição, medidas de relação entre as variáveis.

Estatística inferencial

• Procedimentos e raciocínios efectuados com vista a procurar relações e/ou a verificar hipóteses
• Procedimentos com vista a estimar parâmetros da população com base nos dados da amostra.
A estatística inferencial pode valer-se de técnicas paramétricas que requerem determinadas condições: curva de distribuição normal (distribuição de dados simétrica à volta da média), escala intervalar (amostra não inferior a 30 sujeitos) , dispersão homogénea em subgrupos a comparar (variância semelhante) ou não paramétricas (não exigindo condições especiais), sendo que as primeiras, pelo facto de exigirem determinadas condições, são mais fiáveis, e os testes mais potentes.

Tipos de testes paramétricos

• Teste t de Student – teste de comparação de médias; permite verificar se a diferença entre duas amostras é estaticamente significativa
• Correlação de Pearson – permite verificar se há correlação entre duas variáveis
• Análise de variância – teste de comparação entre várias médias; usado quando se quer comparar resultados no caso de várias variáveis independentes

Testes para verificar hipótese de diferenças entre grupos
Grupos independentes: Teste t de Student (dois grupos), Anova – análise factorial (mais de dois grupos) Manova se uma ou mais variáveis independentes e mais do que uma variável dependente.
Grupos emparelhados: Teste t de Student (dois grupos), Anova – análise factorial (mais de dois grupos)
Testes para relações entre variáveis
2 Variáveis: Correlação de Pearson (r)- Regressão da variável independente sobre a variável dependente quando se pretende fazer previsão.
Mais do que 2 variáveis: Correlação múltipla (r múltiplo) - Regressão múltipla quando se pretende fazer previsão.

Testes não paramétricos

Testes para verificar hipótese de diferenças entre grupos
Grupos independentes: Teste-U de Mann-Whitney (dois grupos), Teste-H de Kruskal-Wallis -análise factorial (mais de dois grupos)
Grupos emparelhados: Teste T de Wilcoson (dois grupos), Teste de Friedman - semelhante à análise factorial(mais de dois grupos)
Testes para verificar relações entre variáveis ordinais
Correlação de Spearman (rs)
Variáveis nominais
Testes para verificar hipótese de diferenças entre grupos (amostras): Teste do Chi quadrado
Testes para verificar hipótese de associação entre variáveis: Coeficiente de contingência
Variáveis ordinais
• Teste-U de Mann-Whitney – teste de comparação de duas amostras para verificar se há diferenças estatisticamente significativas
• Correlação de Spearman – permite verificar se dois conjuntos de valores se encontram relacionados

Drª Alda Pereira (2008) Universidade Aberta