Capítulo 4. ANÁLISE DE DADOS

Objectivo 1 – Definir o processo quantitativo de análise de dados na escrita científica.

Objectivo 2 – Definir o processo de análise de dados qualitativo na escrita científica.

Objectivo 3 – Dar orientações sobre como comunicar a secção de análise de dados na escrita científica.

A análise de dados quantitativos envolve métodos estatísticos para interpretar os dados recolhidos dos instrumentos de investigação (Field, 2013). As estatísticas descritivas e inferenciais poderiam ser empregues para compreender a distribuição e o impacto dos obstáculos na publicação académica. A Tabela 11 descreve os erros comuns cometidos pelos autores ao conduzir análises quantitativas:

A Tabela 11 descreve erros comuns cometidos durante a investigação quantitativa e as suas causas, consequências e possíveis soluções. Exemplos destes erros incluem o tamanho da amostra insuficiente, o p-hacking, a falta de variáveis ​​de controlo, os testes estatísticos inadequados, ignorando as suposições de testes estatísticos, a dependência excessiva em testes de significância, ignorando as comparações múltiplas e a apresentação não clara dos resultados. Por exemplo, o tamanho da amostra insuficiente pode resultar em baixo poder estatístico e reduzir a credibilidade dos resultados. Para resolver esta situação, pode ser realizada uma análise de tamanho de amostra com antecedência. A manipulação dos valores de p pode comprometer a integridade do estudo, pelo que o estudo pode ter de ser registado antecipadamente e aderir às análises planeadas.

A análise qualitativa requer a codificação e o desenvolvimento temático para compreender os padrões subjacentes nos dados (Saldaña, 2015). A análise de conteúdos poderia ser realizada nas transcrições da entrevista para identificar temas recorrentes relacionados com obstáculos e mecanismos de coping.