Organização e Codificação Automática de Dados através do webQDA

Um projeto de investigação implica, obrigatoriamente, a recolha e análise de dados. Estes dados podem ser recolhidos em diferentes fases de uma investigação, por exemplo, numa fase inicial, quando realizamos a revisão da literatura, em que se enquadra a revisão sistemática e a revisão integrativa, ou em fases posteriores, através de técnicas de recolha de dados, tais como inquéritos por questionário ou entrevista, grelhas de observação, captura de dados visuais. Posteriormente, independentemente ou não do uso de software específico, a organização inicial dos dados facilitará a sua análise.

Quando a quantidade de dados é elevada, a sua organização facilita a caraterização, permitindo obter informações úteis sobre determinados aspetos. Os dados também podem ser apresentados em forma de tabela ou através de gráficos (histogramas, circulares, diagramas de dispersão…).

Em relação ao webQDA, a organização dos dados pode conduzir a caminhos diferentes no uso desta ferramenta. No âmbito de um determinado estudo, ao aplicar um inquérito por questionário com 2 perguntas abertas a 50 participantes, podemos organizar os dados de duas formas:

  1. 50 documentos com duas respostas por participante (Figura 1);
webQDA Organização de Dados

Figura 1 – Documentos com um único participante (i.e., Entrevista individual)

  1. 2 documentos, em que cada um contém as 50 respostas a cada uma das perguntas (Figura 2).
webQDA Organização de Dados

Figura 2 – Documentos com várias participantes (i.e., Grupo Focal)

Estas abordagens são definidas por várias categorias interpretativas ou descritivas. No caso exemplificado, podemos caraterizar os participantes usando Classificações (Fontes ou Códigos) ou Descritores. As escalas nominais ou ordinais, muitas vezes usadas apenas em estudos unicamente quantitativos, podem ser aplicadas da seguinte forma:

  1. Nominais: não existe uma hierarquização entre as categorias (i.e., participante e idade);
  2. Ordinais: existe uma hierarquização entre as categorias (i.e., grau académico – licenciatura, mestrado, doutoramento).

Ao organizar os dados tendo em conta o que pretendemos extrair dos mesmos, podemos cruzar categorias descritivas, como as apresentadas anteriormente, com categorias interpretativas, ou seja, a opinião dos participantes sobre determinado assunto.

Numa dimensão mais técnica, foram recentemente publicados dois textos em que são descritas três opções de importação de ficheiros .xls ou .xlsx:

  1. Importar diretamente para as Fontes Internas. Cada linha é transformada num bloco de texto. Neste bloco de texto, o conteúdo de cada coluna será separado por parágrafo (saber mais);
  2. Criar automaticamente descritores (código e subcódigos) ou classificações (atributos e variáveis) a partir de dados sociodemográficos (sexo, profissão, idade,..) (saber mais);
  3. Codificação Automática de Fontes Internas para Descritores a partir de ficheiros .xls ou .xlsx (saber mais).

Além da redução substancial de tempo e da diminuição da possibilidade de erro, as funcionalidades apresentadas nos pontos anteriores permitem uma análise mais rica e aprofundada. Contudo, é fundamental uma boa organização prévia dos dados. O webQDA aparece assim como elemento essencial à facilitação do trabalho que, de outro modo, seria bastante mais moroso e permeável ao erro.

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