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Metodologias de Investigação Cientifica Parte I Investigação Científica
Margarida Pocinho Página i
Margarida Pocinho
Mestrado em Psicologia Clínica
2009
LIÇÃO N.º1Unidade Curricular:
MÉTODOS E TÉCNICAS DE INVESTIGAÇÃO
Metodologias de Investigação Cientifica Parte I Investigação Científica
Margarida Pocinho Página i
Índice
Objectivos e contexto.........................................................................................................3
Características básicas das metodologias de investigação cientifica....................................4
Metodologia (s) e Técnicas de investigação..................................................................................4
Qualidade da Investigação................................................................................................13
A validade experimental...................................................................................................................14
Bibliografia...............................................................................................................20
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OBJECTIVOS E CONTEXTO
As disciplinas que versam nas Metodologias de Investigação científica visam capacitar
o aprendiz para a investigação e produção de conhecimento nas áreas específicas da sua
formação, mediante o domínio da coerência científica dos caminhos heurísticos da
investigação em curso.
Aceitando que a investigação é necessariamente multidimensional, deverão ser
valorizados igualmente os paradigmas, quantitativo, qualitativo epidemiológico, meta-
analítico e a própria a investigação/acção.
Um trabalho de investigação científica deverá estar em consonância com os objectivos a
que se propõe, mobilizando integralmente o vigor e a criatividade dos aprendizes do
processo, colaboradores e investigadores num esforço individual e cooperativo com real
interesse e significado no contexto educativo/ profissional em que se encontram
inseridos.
A primeira coisa a considerar é o porquê dos cientistas realizarem determinadas
experiências. A resposta é simples uns querem desenvolver e testar teorias acerca do
comportamento e da experiência humana, outros descobrir a causas que levam ao
sofrimento, quer físico, quer mental, outros pretendem reverter o processo maligno que
determinada acção causou. A verdade é que o fim último é sempre o mesmo, melhoria
da qualidade de vida do ser humano.
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CARACTERÍSTICAS BÁSICAS DAS METODOLOGIAS DE INVESTIGAÇÃO
CIENTIFICA
METODOLOGIA (S) E TÉCNICAS DE INVESTIGAÇÃO
Toda a investigação se suporta em métodos e técnicas, sendo que
Metodologia inclui o estudo dos vários métodos aplicáveis ou seja, os processos
de conduzir cada projecto de investigação específico;
Técnicas referem os meios, as ferramentas específicas, as abordagens que
permitem a aquisição de informações relevantes, a respectiva análise (dos dados) assim
como inferências subsequentes a realizar.
METODOLOGIAS
DEPENDENDO DA MOTIVAÇÃO:
Compreensão teórica e formulação mais abstracta de fenómenos: Investigação Pura;
Intervenção humana em ambientes do mundo real: Investigação Instrumentalista. Esta
metodologia apresenta duas sub-categorias:
1. ‘Investigação Aplicada’: Parte da Tecnologia (aparelhos, técnicas, ambas as
coisas) para os processos (físicos, organizacionais, sociais, pessoais,...)
2. Investigação Orientada-ao-Problema’. Parte do problema para as técnicas
(adequam-se as técnicas ao problema e não o contrário).
(A investigação nas tecnologias da saúde deve ser deste tipo)
DEPENDENDO DA TEORIA NA BASE DA INVESTIGAÇÃO:
Descritiva dos aspectos significativos dos domínios
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Explicativa do comportamento dos fenómenos
Preditiva do futuro
Prescritiva indo além da predição pode prescrever e aplicar normas e processos em
determinadas circunstâncias específicas
DEPENDENDO DA TRADIÇÃO NUMA DADA ÁREA OU
DOMINIO DO CONHECIMENTO:
Investigação Científica tradicional se a tradição é mais quantitativa
Investigação Interpretativa quando a tipologia mais habitual é mais qualitativa
Investigação aplicada ou orientada ao problema quando se pretende intervir numa dada
realidade.
INVESTIGAÇÃO CIENTÍFICA TRADICIONAL
A INVESTIGAÇÃO CIENTÍFICA TRADICIONAL É BASEADA
NO PENSAMENTO RACIONAL POSITIVISTA:
Das observações constroem-se Teorias que tentam explicar o que é observado. As
Teorias são expressas na forma Dedutiva por Axiomas e Postulados operados pela
Lógica. As Teorias Científicas, segundo Popper, são capazes de gerar inferências que
são, em princípio, refutáveis empiricamente. Popper (1)aponta quatro caminhos, através
dos quais se pode submeter uma teoria à prova:
Em primeiro lugar, comparando logicamente as conclusões, umas com as outras, a fim
de conhecermos se a teoria é internamente coerente;
Em seguida, procurando conhecer sua forma lógica para saber se é uma teoria empírica
ou se é tautológica;
Depois pode-se comparar a teoria com outras, para se aquilatar se esta se afirma como
uma conquista científica;
Finalmente, temos as provas da teoria através das aplicações empíricas que podem ser
deduzidas nela.
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Se a mesma resistir às provas e não for substituída por outra no decurso do avanço
científico, poderemos dizer que ela foi corroborada pela experiência.
Segundos os positivistas, era lícito admitir científico apenas conceitos que proviessem
directamente da inferência, isto é, que fossem logicamente redutíveis a impressões da
experiência sensorial, como percepções, lembranças etc. É evidente então, que o critério
de demarcação para os positivistas era o da indução lógica.
O cientista ideal de Popper é aquele que procura, busca o contra-exemplo para obter a
melhoria, o progresso e aprimoramento da teoria. É aquele que formula as suas teorias
não partindo de enunciados singulares e por meio de indução conseguir leis universais,
mas iniciando da observação de enunciados singulares através da imaginação. Revela-se
assim sua filiação Kantiana.
A imaginação seria um tipo de categoria que, ordenando as informações singulares, dá
condições ao cientista de formular sua teoria que deverá ser posteriormente testada e ir
em busca de contra-exemplo para seu próprio progresso.
"A razão que me leva a pensar que devo começar com alguns comentários
em torno da teoria do conhecimento reside no facto de estar em desacordo com
toda a gente a este respeito, excepto com Charles Darwin e Albert Einstein. (...) O
ponto fundamental é a relação entre observação e teoria. Creio que a teoria vai
sempre à frente, pelo menos uma teoria ou expectativa rudimentar precede sempre
as observações cujo papel fundamental, como o das contrastações experimentais, é
mostrar que algumas das nossas teorias são falsas estimulando-se deste modo à
construção de outras melhores. Por conseguinte, afirmo que não partimos de
observações mas sempre de problemas seja de problemas práticos ou de uma
teoria que se encontra em dificuldades. (...) inverto os termos daqueles que pensam
que a observação deve preceder as expectativas e os problemas." Popper,
Conhecimento Objectivo: 238(2 p. 1)
Thomas Kuhn é um norteamericano, historiador da ciência, que não concorda com esta
imagem de desbravador do homem de ciência, de mente aberta em busca da verdade.
Seria ingénuo pensá-lo e a história nos tem dado incontáveis exemplos, de que nem
sempre o cientista se defronta com os factos de forma objectiva e sem preconceitos.
Este seria o ideal, mas na realidade não acontece. Normalmente o cientista dá mostras e
age como se já conhecesse os pormenores ou alguns dos resultados que possam advir de
sua investigação.
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O êxito imediato é factor de satisfação pessoal e de estima entre os colegas; mas se este
não aparecer, então ele envidará todos os esforços para proteger suas ideias, tentando
colocar os factos e moldá-los à sua teoria. Resistência a toda e qualquer novidade e um
comportamento quase geral que encontra sua justificação no facto de estarmos
arraigados às nossas convicções, às nossas crenças, ao status quo, seja porque é mais
cómodo, seja porque nos dispensa de empreender esforços para tentar captar mais
profundamente aquilo que se nos afigura merecedor de ulterior pesquisa e explicação.
A formulação de uma hipótese científica passa por uma primeira fase que Kuhn chama
de pré-paradigmática: há várias tentativas e vários esforços em diferentes direcções.
Este é o período da dispersão intelectual: cada cientista trabalha por sua conta, envolto
num mundo conceitual só seu: ele tem perante si verdadeiros enigmas que reclamam
uma solução, até que será possível encontrar um paradigma, isto é, uma teoria associada
a certas aplicações padrão.
Este paradigma passa a merecer o consenso dos demais pelos resultados obtidos e pela
solução de grande parte dos enigmas de que se procurava a chave.
Um cientista será considerado tal, somente quando vinculado a um paradigma pré-
estabelecido.
Mas este consenso exerce um papel fundamental na ciência. Somente quando há um
paradigma é que toda a força da investigação fica voltada num só sentido para esgotar
todas as possibilidades e aplicações e somente neste instante é que é possível o
aparecimento de alguns factos que não se coadunem com a teoria.
É evidente que um cientista isolado que enfrentasse tais dificuldades, não as
consideraria devidamente, culpando sempre a imperfeição de sua teoria ou observação e
medições incorrectas.
Não obstante a adesão dogmática seja um factor desestimulante para quaisquer
inovações, é exactamente neste contexto que há a maior probabilidade de aparecerem
factos estranhos e serem levados na devida conta.
Obtido o consenso da comunidade, a ciência paradigmática ou assim chamada normal
passa a ser objecto de estudo em escolas e universidades e o sucesso obtido na solução
dos problemas e a grande harmonia de opiniões em torno da teoria desencorajam
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quaisquer possibilidades de surgirem objecções e de haver posições críticas a respeito
dela.
É este o cientista normal, afirma Kuhn, preocupado em resolver os problemas, as
dificuldades que aparecem na teoria.
Não existe um problema avulso; um problema só se caracteriza como tal quando está
em contraste com o contexto que o gerou; é algo desconhecido que não encontra seu
lugar adequado no esquema previamente estabelecido.
O cientista normal adere a uma teoria sem discussão, dogmaticamente, aniquilado
intelectualmente pelo sucesso da mesma e até porque ainda não tem capacidade
suficiente para criticá-la.
O sucesso desta faz com que ele se consciencialize sempre mais de sua acuidade mental
e da bondade de sua teoria. Neste momento ele passa a ser seu defensor, mostrando-se
altamente conservador a quaisquer tentativas de mudanças(1).
O resultado de testar as hipóteses realimenta a Teoria, verificando-a ou detectando
eventuais “anomalias. Se a observação é do mundo real ela é dita empírica e torna-se
relevante em duas situações:
1. Durante a formação do próprio corpo teórico através de observações passivas
2. Durante a verificação de hipóteses, recolhendo informação de forma activa e
guiada pela própria teoria.
Quando não existe teoria disponível, faz-se ‘investigação exploratória’ onde os estudos
são abertos, não guiados pela teoria, fornecendo um Conhecimento empírico que podem
postular teorias.
As tecnologias da saúde não são uma ciência, mas um conjunto de disciplinas sem uma
Teoria construída, pelo que são disciplinas aplicadas utilizam teoria parcial ou, co-
optando uma teoria de “disciplinas de referência” como: Comportamentos das
Organizações, Ciências da saúde, Ciência da Gestão, Ciência da Computação, das
Engenharias biomédicas, etc.
MÉTODO POSITIVISTA:
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Assume que a realidade é objectivamente dada, pode ser descrita e medida pelo
observador e seus instrumentos. Usam-se testes e tenta-se a previsibilidade dos
fenómenos.
A Investigação nas tecnologias da saúde poderá ser positivista se usar formalismos e
variáveis quantificáveis e mensuráveis, testar hipóteses e fizer inferências a partir do
conhecido.
Em resumo: Na Ciência tradicional (ou convencional) extraem-se novas hipóteses da
teoria existente, testam-se e juntam-se os resultados à teoria. Pressupõe portanto a
existência de um corpo teórico, um enquadramento teórico explícito para guiar a
investigação, definição das questões a investigar, Hipóteses explícitas que possam ser
verificáveis e refutáveis e um método de investigação aplicado e técnicas bem definidas
para testar as hipóteses.
INVESTIGAÇÃO INTERPRETATIVISTA
Pressupõem uma filosofia Interpretativista. Tem a sua origem no pós-positivismo,
critica a “quimera” científica (convencional), declara impossível a observação e
interpretação objectiva, já que são dependentes do Observador. Faz uma crítica
endereçada quer às “Ciências Exactas” quer às Sociais.
As dificuldades de objectividade apontadas são a intangibilidade de alguns factores e
relações devido ao necessário envolvimento do investigador no domínio da
investigação e os Resultados dependentes da perspectiva do investigador, face ao
seu envolvimento na selecção e definição do domínio; selecção da teoria existente;
definição das questões a investigar; enquadramento da investigação (âmbito); selecção,
definição das variáveis bem como a própria estratégia de medida dos valores dessas
variáveis.
Neste tipo de investigação, atitudes diferentes quanto ao aspectos referidos levam a
múltiplas interpretações do mesmo fenómeno.
MÉTODO INTERPRETATIVISTA
Assume que o acesso à realidade só é possível através construções sociais como a
linguagem, consciência e ontologias (partilha de significados).
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Filosofia baseada na hermeneutica (compreensão humana e interpretação de textos) e na
fenomenologia (descrever, compreender e interpretar os fenómenos percepcionados.
Propõe a extinção da separação entre "sujeito" e "objecto". As perguntas de partida são
do tipo:
Em que medida as tecnologias da saúde influenciam ou são influenciados pelo
contexto?
O foco não é tanto nas variáveis e processos mas na interpretação dada ao que é medido
ou testado ou realizado
INVESTIGAÇÃO APLICADA OU ORIENTADA AO PROBLEMA
Nesta abordagem à investigação é bastante importante a tecnologia (artefactos, técnicas
usadas) que implica aspectos variados como a aplicação de tecnologia, a
conceptualização de requisitos e modelos, a construção e/ ou demonstração da
tecnologia bem como a avaliação da capacidade diagnostica da tecnologia utilizada.
TENDÊNCIA NA INVESTIGAÇÃO APLICADA
1. Até anos 90 predomínio de artigos conceptuais (não empíricos)
2. Investigação baseada em Estudos-de–Caso, descritiva simples, com pouca
relevância científica
3. Investigação Empírica é dominada pelas aproximações descritivas. Modelos
com capacidades explicativas limitadas e com pouco valor preditivo.
Depois dos anos 90 artigos menos teóricos, menos acumulativos, mais aplicados,
cumprindo com os requisitos para a Investigação em saúde. Este avanço, implicou:
1. A escolha de um Método de Investigação apropriado
2. Explicitação de um Corpo Teórico que, em alguns casos, vem de outras
disciplinas (ex: Ciências da saúde, biomédicas, Estatística, imagiologia,
Computação, ...)
3. Combinação de Técnicas e sua avaliação
4. Reflectir os fenómenos em estudo e a natureza do contexto
5. Dados validados e Analisados estatisticamente
6. Extracção de relacionamentos entre variáveis
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7. Relevância dos resultados (para as Organizações a montante e jusante,
sociedade...)
8. Publicação
9. Ambição (teórica e prática)
10. O teste da Extensão de uma Teoria
11. Representatividade
DESAFIOS
FALTA DE TEORIA PRÓPRIA E A QUE EXISTE TEM UM
PERÍODO DE VALIDADE REDUZIDO FACE A:
1. Fenómenos instáveis:.a , “ ” - . Dados de desactualização rápida secções de corte alteram se Período
;de validade organizações e tecnologia em movimento2. ;Variações culturais significativas
.a ( , , ,O acto de Investigar interacção questionários estruturação ) ;demonstrações influencia o domínio da investigação
3. , :Pressão para publicar contemporaneamente apesar de a investigação depender.a De cortes longitudinais no tempo.b Dos participantes directos que são afectados.c Dos investigadores no objecto de estudo.d Da adopção da nova tecnologia que pode ser demorada no tempo
4. :Conclusões sobre Investigação.a Considerar o balanço Rigor Versus Relevância.b Identificar os desafios antes de iniciar a Investigação.c Clareza acerca das convenções relativas à investigação a efectuar.d - Seleccionar um sub domínio significativo.e Definir as questões a responder pela investigação.f ( Seleccionar o Método de Investigação e Técnicas possivelmente uma
) - .combinação delas e justificá los
TÉCNICAS
1. Técnicas não empíricas
2. Técnicas de investigação científica positivista
3. Técnicas de investigação interpretativista
4. Técnicas de investigação na fronteira cientifico/interpretativista
5. Técnicas de investigação secundária
EXISTEM VÁRIAS TÉCNICAS DE INVESTIGAÇÃO:
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1) Técnicas não empíricas baseiam-se em dados criados artificialmente, ou em
pensamentos conceptuais sobre abstracções. Incluem:
a) Conceptualização baseada em especulações e opiniões. (análise argumentativa e dialética)
b) Demonstração de teoremasc) Aplicação de métodos formais e induçõesd) Abstracções matemáticas e verificação e simulação de modelos e) Outras como cenários hipotéticos futuros (simulados)... Revisões teóricas e
Meta-análise teórica2) Técnicas de Investigação Científica positivista (aplicáveis nas tecnologias da saúde):
a) Técnicas de previsão aplicando algoritmos de regressão e Séries temporais extrapolando a partir de dados passados.
b) Experiências de Campo:i) Isolar ou controlar, no mundo real, um conjunto determinado de fenómenos
e factores para estudoc) Experiências Laboratoriais:
i) Criação de um ambiente artificial onde se isolam e controlam determinados fenómenos, factores e variáveis.
3) Técnicas de Investigação Interpretativista:
a) Investigação realizada em grupo (ou sobre um grupo de pessoas):i) Discussão frequente com o grupo ou com quem é afectado” pela técnicaii) Uso de ferramentas para Trabalho colaborativoiii) Pesquisa pela Acção investigador - “Agente” altera as condições existentes
para estudar a reacção.iv) Outros Métodos das Ciências Sociais (Etnografia...)
4) Investigação Descritiva/Interpretativista:
a) Parte-se da observação empírica para uma análise de rigor limitado.b) Controlo da perspectiva do investigador:
i) Exame críticoii) Revisão de preconceitos e princípios de baseiii) Variação das observaçõesiv) Revisão crítica pelos pares
5) Técnicas de fronteira Científicas/Interpretativas.
a) Incluem:i) - Trabalho de Campo:ii) Observação directa pelo investigador do objecto de estudo no seu contexto
originaliii) - - Baseado em Questionários: Colecção dos dados a partir de entrevistas e
questionários estruturadosiv) - Estudos de Caso: Envolve a colecção de dados detalhados, a partir de
múltiplas fontes, sobre um fenómeno específico e bem definido do mundo real.
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6) Investigação Secundária:
a) Análise de documentos (textos, artigos, descrições) já pré-existentes e reexamina-os à luz de novas teorias ou processos.
7) Técnicas de Investigação baseadas na tecnologia (Tecnologias da saúde, Engenharia
Biomédica, instrumentação, imagiológica...)
a) Dividem-se em duas categorias:i) Técnica da Construção:
(1) Incluem a Concepção, projecto, realização (ou prototipagem) de um artefacto/sistema (ex:Sistema de programas de computador, ou aparelho físico)
(2) Objectivo:(a) Explicitamente testar uma hipótese ou resolver um problema.
(i) Implica a existência de teoria ou modelo explicativo dos resultados a testar
ii) 2 - Técnica da Desconstrução:(1) Analisar um sistema ou conjunto de métodos revelando nova informação
sobre o que está a ser analisado.(2) - Tal informação e características podem depois ser de novo utilizadas de
forma eventualmente diversa
QUALIDADE DA INVESTIGAÇÃO
É fundamental que todo o investigador se preocupe com a questão da fiabilidade e
validade dos métodos a que recorre sejam eles de cariz quantitativo ou qualitativo,
porque sem rigor a investigação não tem valor, torna-se ficção e perde a sua utilidade.
A questão do rigor e da qualidade científica da investigação está envolvida numa
polémica acesa que se arrasta há muitas décadas e tem apaixonando a comunidade de
investigadores em desde então. Separam-na em função da sua natureza qualitativa ou
quantitativa. O cerne da polémica pode sintetizar-se da seguinte forma: temos por um
lado a posição dos que consideram que a natureza intrínseca da investigação qualitativa
não precisa de se preocupar com os critérios de cientificidade adoptados pelo modelo de
pesquisa quantitativo, de forte cariz positivista e normativo que apenas faz sentido no
âmbito da investigação realizada nas Ciências Naturais e Exactas.
Numa posição intermédia, menos ortodoxa, temos a linha dos que defendem que a
pesquisa qualitativa se deve pautar por critérios de qualidade científica, embora em
termos totalmente distintos dos padrões assumidos pela investigação quantitativa.
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Por último, temos a posição menos conhecida porque mais recente e menos divulgada
na literatura dos que consideram que os conceitos abstractos de validade e fiabilidade
típicos da pesquisa quantitativa deveriam ser aplicados também para a aferição da
qualidade da investigação qualitativa já que, consideram, a utilização de uma
terminologia diversa acaba por ser prejudicial levando a que os métodos qualitativos
sejam vistos como inválidos e não fiáveis o que explica a má reputação que impera em
torno da investigação qualitativa e que se estendeu até aos nossos dias.
A qualidade da investigação depende em grande parte da qualidade do investigador, do
empenho deste em compreender o universo que o rodeia e do ambiente de cultura e de
estímulo em que se insere. A qualidade de um estudo, seja ele qualitativo ou
quantitativo depende do treino, dos conhecimentos e sobretudo das capacidades do
investigador em dar o devido ênfase à relevância e ao rigor da investigação em curso.
A qualidade da investigação tem de ser assegurada pela validação externa, pelo rigor,
pela relevância e pelo questionamento da própria investigação acerca dos seus
princípios, dos p , , aradigmas que suportam as teorias dos conceitos fenómenos e , .técnicas etc
É fundamental o reconhecimento de que a ciência progride por rupturas
sucessivas dependendo dos paradigmas aceites e que estes correspondem a “diferentes
olhares” sobre a realidade influenciados por outros aspectos que não os científicos.
A VALIDADE EXPERIMENTAL
A qualidade da investigação e a validade experimental andam de “mãos dadas”. A
validade experimental inclui a validade interna e a validade externa.
Para se certificar que o estudo que realiza tem qualidade tem que ceder às exigências da
validade interna, por isso deve construir o seu desenho de maneira a introduzir uma
variável independente e a observar os efeitos desta manipulação sobre a variável
dependente. A validade interna é assegurada se nenhum outro factor entra em jogo ou se
outros factores de invalidade são neutralizados (variáveis parasitas). Em qualquer
investigação experimental é, portanto, essencial assegurar-se que os resultados são
atribuíveis a uma só variável experimental e não ao efeito de variáveis estranhas.
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Os problemas de validade interna dizem respeito especialmente aos desenhos não
experimentais ou quasi-experimentais, dado que os desenhos experimentais verdadeiros
estão melhor protegidos dos factores de invalidade e prestam-se melhor ao estudo da
casualidade.
A validade externa de um estudo não tem valor senão quando a validade interna foi
primeiramente estabelecida sem equívoco (3) Se a validade externa é julgada adequada,
uma validade interna estabelecida, os resultados ou as conclusões de um estudo podem
ser generalizados a outras pessoas e a outros contextos para além dos considerados no
estudo.
Temos a convicção de que não conseguimos abranger todos os paradigmas e criticas
que envolvem um design de uma investigação. Mas esperamos ter-lhe dado uma
panorâmica do tipo de teorias e paradigmas envolvidos. Basicamente a escolha depende
do objecto da investigação e do problema em estudo. Na investigação aplicada, quando
o objecto é um ser humano é importante termos em conta que cada um tem as suas
próprias subtilezas, história pessoal e reacções quando tomam parte em experiências.
Podem assim existir uma série de factores, aparentemente irrelevantes, que afectem o
comportamento de cada pessoa e que poderão não ter nada a ver com o problema em
que o investigador está interessado, por isso tudo deve ser cuidadosamente planeado,
evitando enviezamentos
Façamos um exercício: Imagine que tem uma teoria acerca da forma como os
estudantes do ensino superior adquirem as capacidades de memorização. Vamos supor
que um docente e investigador, face aos maus resultados na disciplina de estatística que
ministra, desenvolveu uma mnemónica para decorar e aplicar fórmulas. Deseja agora
conduzir uma investigação com que possa verificar a viabilidade da sua teoria. Cheio de
entusiasmo, encontra uma universidade disposta a cooperar consigo e que lhe permite
apresentar a sua mnemónica a um grupo de estudantes e ainda avaliar os resultados do
mesmo no final da sua aplicação. Qual poderá ser a reacção de um professor de
estatística céptico?
Céptico: Como é que eu posso saber que os resultados dos alunos são melhores, após o
esquema de mnemónica, do que eram antes?
Investigador: Bem, eu avaliei os resultados de memorização antes de dar o esquema e
depois de dar o esquema de mnemónica. Os resultados após a apresentação do esquema
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de mnemónica foram superiores, o que mostra ter melhorado a capacidade de
memorização.
Céptico: Pode ter a certeza de que os resultados não melhoravam mesmo sem o
esquema? É que, apesar de tudo, os alunos tinham mais três meses de prática quando
foram testadas pela segunda vez.
Investigador: Eu comparei os resultados do esquema de mnemónica dos alunos que
usaram o esquema de leitura com outros alunos a quem não foi apresentado o esquema.
Os alunos que usaram o esquema melhoraram significativamente mais.
Céptico: Mas como é que sabe que os alunos que usaram o esquema de mnemónica não
possuíam já maior capacidade? Ou então que tinham mais dificuldades de memorização
no início, pelo que tiveram um maior aumento. Ou então o primeiro grupo era
constituído só por raparigas que têm tendência a memorizar mais depressa.
Investigador: Eu tentei igualar os meus dois grupos de alunos, da forma mais cuidadosa
possível, em todos os factores relevantes, como por exemplo o sexo, a inteligência,
classe social, a capacidade de memorização inicial. Como não teria sido possível igualar
os alunos em todas as características possíveis, preferi, pelo contrário, distribuí-las
igualmente pelos dois grupos. Assim, quaisquer diferenças entre os grupos terão de ser
devidas ao meu esquema de mnemónica e não a qualquer outro factor.
Céptico: Mas como é que pode ter a certeza de que o professor que administrou o seu
esquema de mnemónica não estava com tantas expectativas e tão entusiasmado com o
esquema que fez melhorar os resultados? O outro grupo pode ter tido um professor
chato e desmotivante e daí não terem melhorado tanto os resultados; isso não tem nada a
ver com o esquema de mnemónica.
Investigador: Eu tive o cuidado particular de que fosse o mesmo professor o responsável
por ensinar os dois grupos e que ele/ela tivesse algo de interessante para fazer o mesmo
com o outro grupo de alunos.
Céptico: Mas se você apenas utilizou um professor de uma escola, como é que eu posso
saber que o seu esquema de mnemónica poderá ajudar outros alunos de outras
universidades?
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Investigador: Após os primeiros resultados obtidos na primeira universidade, realizei
esta investigação em várias outras, de áreas muito diferentes entre si e com diferentes
tipos de alunos.
Céptico: Como é que normalizou as situações experimentais em todas nessas diferentes
universidades? ou será que deixou apenas que as coisas acontecessem?
Investigador: Eu apresentei aos professores a forma de explicar o esquema de
mnemónica e as instruções acerca de quanto tempo se devia operar com aquele
esquema, da quantidade de alunos por turma, etc.
Céptico: Quanto mais o ouço falar mais intrigado fico com a variabilidade que pode ser
introduzida pela utilização de alunos diferentes, diferentes professores e escolas
diferentes. Os indivíduos variam tanto nas suas produções de dia para dia. Como é que
podemos ter a certeza de que as melhorias na memorização que atribui ao seu esquema
são suficientemente grandes para que possamos dizer que existem realmente entre o
grupo que foi sujeito ao esquema de mnemónica e o grupo que não foi sujeito ao
esquema de mnemónica? Provavelmente as diferenças nos resultados que obteve na sua
experiência foram devidas a acasos nas performances.
Investigador: Bem, eu realizei um teste estatístico que me confirmou que as diferenças
nos resultados na memorização entre os dois grupos não foram devidas ao acaso. A
diferença era suficientemente grande e consistente para que a possamos considerar real
quando comparamos os dois grupos de alunos.
Céptico: Tenho estado agora a pensar, não estou verdadeiramente interessado em
diferenças tão gerais entre alunos que tiveram o esquema de mnemónica e aquelas que
não o tiveram. O que eu gostava de saber era se são os alunos que menos dificuldades
têm com os cálculos aqueles que beneficiam mais do esquema ou se o esquema é
também um auxiliar para aqueles que têm maiores dificuldades com a estatística.
Investigador: Mas porque é que não disse isso antes? Eu poderia ter avaliado as
performances dos alunos na estatística no início da investigação, para verificar se eram
os alunos com melhores performances ou com piores performances que aquelas que
apresentavam maiores ganhos após a apresentação do esquema de mnemónica.
Céptico: Mas não será que mesmo que melhores resultados na estatística estejam
associados a melhores resultados posteriores isso se possa dever a qualquer outro
factor? Não poderá acontecer que os alunos que gostam mais de estudar sejam aquelas
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que fazem menos erros de memória e estejam também mais predispostas a assimilar um
novo esquema de ensino? Nesse caso seria a capacidade de memorização e não o seu
esquema de mnemónica, a responsável pelo facto destes alunos apresentarem melhores
resultados.
Investigador: É certamente um novo problema. Descobrir exactamente qual é a relação
entre a elasticidade de raciocínio para a estatística e capacidade de memorização. É por
isso que seria uma excelente ideia ter um igual número de alunos bons e maus em
estatística e de alunos que gostem muito e pouco de estudar na minha experiência.
Dessa forma poderia descobrir se factores como a capacidade de memorização ou as
atitudes face à escola têm algum efeito na forma como os alunos beneficiam mais ou
menos do esquema de mnemónica.
Que deve então fazer o investigador?
É óbvio que não é possível a um investigador ter em consideração todos os factores
possíveis que podem intervir na forma como os alunos aprendem as formulas. Por vezes
torna-se apropriado a um investigador realizar um estudo exploratório, no qual possa
observar até que ponto existe comportamentos que influenciem a investigação. Esta
poderá ser uma fase importante quando se pretende desenvolver uma teoria sobre os
factores mais importantes que afectam um tipo particular de comportamento. De
qualquer das formas haverá sempre um momento em que o investigador pretenderá
testar a sua teoria.
Para que o possa fazer, terá sempre de fazer uma previsão do tipo de comportamento
que se espera que ocorra se a teoria se confirmar.
Uma previsão deste tipo é conhecida como hipótese experimental (H1).
Todo o trabalho de investigação se insere num continuum, podendo ser situado em
correntes de pensamento que o influenciam. Embora a nomenclatura das etapas de uma
investigação seja algo variada consoante o recurso bibliográfico utilizado, apresentamos
uma tipologia que com algumas adaptações vai “beber” a sua essência quer à obra de
Quivy e Campenhoudt(4) e quer à de Balnaves (5). A opção por estas duas obras deve-
se ao facto de querermos apresentar uma metodologia que se pudesse aplicar quer nos
estudos de natureza qualitativa quer de natureza quantitativa.
Metodologias de Investigação Cientifica Parte I Investigação Científica
Margarida Pocinho Página i
BIBLIOGRAFIA
1. Cella, Mario e Pelella, Giovanni. Universidade Federal do Maranhão -
Departamento de filosofia. Popper x Kuhn: Considerações sobre a ciência. [Online]
Cynthia Moreira Lima, Março de 2001. [Citação: 20 de Dezembro de 2008.]
http://cynthia_m_lima.sites.uol.com.br/pokuhn.htm.
2. Barata, João Madeira. problemática da evolução da ciência. modelos de evolução
da ciencia. [Online] 13 de Dezembro de 2001. [Citação: 2 de Fevereiro de 2009.]
http://www.prof2000.pt/users/baratoni/TextosPopper.htm.
3. William R. Shadish, Thomas D. Cook, and Donald T. Campbell. Experimental
and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference. Boston : Houghton
Mifflin, 2001.
4. Quivy, Raymond e Campenhoudt, Luc Van. Manual de Investigação em Ciências
Sociais. Lisboa : Gradiva, 1992.
5. Balnaves, Peter Caputi Mark. Introduction to quantitative research methods-an
investigative approach. London : Sage Publications , 2001 .
PS: as referências bibliográficas neste documento estão formatadas segundo a norma
ISO-690 referência numérica
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