Chapter 3. METODOLOGIA

Objetivo 1 – Fornecer diretrizes sobre como escrever a secção de metodologia.

Objetivo 2 – Explicar o método e os designs de investigação qualitativa.

Objetivo 3 – Explicar o método e os designs de investigação quantitativa.

Objetivo 4 – Explicar o método e os designs de investigação mista.

Objetivo 5 – Explicar como escrever a secção de método e designs de investigação mista.

Objetivo 6 – Explicar como escrever a secção de população/amostra/grupo de estudo em termos do método de investigação.

Objetivo 7 – Explicar os aspetos essenciais das ferramentas e do processo de recolha de dados.

Objetivo 8 – Fornecer diretrizes sobre como relatar a validade, fiabilidade e credibilidade do estudo.

A metodologia na investigação serve como uma abordagem estruturada para a aquisição de conhecimento científico, baseando-se no raciocínio, nos sentidos e na intuição como fontes de conhecimento (Paltridge & Starfield, 2007). Durante a produção do conhecimento, estas três fontes são utilizadas isoladamente ou, por vezes, em conjunto. No entanto, para adquirir ou criar conhecimento científico, este deve possuir certas características. A principal delas é que o conhecimento científico deve seguir uma disciplina em todas as etapas e realizar plenamente a aplicação de certos procedimentos. Além disso, no estudo preparado para a obtenção de informação científica, as limitações, experiências passadas ou preconceitos do investigador que possam afetar o resultado do estudo devem ser explicados em detalhe. Assim, os métodos em estudos científicos podem ser chamados de modelos procedimentais que contêm todos estes conteúdos em conjunto. Os investigadores escolhem um desses modelos que seja adequado aos seus objetivos e às condições dos seus estudos e seguem-no desde o início até ao final do processo de investigação. Desta forma, surge uma informação, cujas etapas podem ser controladas por diferentes investigadores e podem ser repetidas e confirmadas quando necessário. Uma vez que seguir o processo científico e cumprir os requisitos metodológicos é a única forma de alcançar a criação de conhecimento científico, o conhecimento metodológico torna-se mais importante. A Figura 3 oferece uma visão geral dos subtemas da metodologia. No entanto, todos os elementos da metodologia são apresentados de forma mais detalhada.  

A Figura 3 é um mapa visual da metodologia de investigação e mostra os componentes típicos da metodologia de investigação. Este mapa orienta os investigadores a compreender os passos, métodos e estratégias no processo de investigação. Por exemplo, elementos metodológicos como métodos de recolha de dados, técnicas de análise, seleção de participantes, métodos de amostragem e diretrizes éticas estão representados neste mapa. Os investigadores podem utilizar este mapa para criar um quadro conceptual ao planearem os seus próprios estudos ou quando pretendem compreender abordagens metodológicas existentes.

A seleção do método de pesquisa adequado é essencial para abordar o propósito do estudo e as questões de pesquisa. O desenho de pesquisa é um plano para responder à sua questão de pesquisa. Um método de pesquisa é uma estratégia usada para implementar esse plano. Embora o desenho e os métodos de pesquisa sejam diferentes, eles estão intimamente relacionados, pois um bom desenho de pesquisa garante que os dados obtidos ajudem a responder à sua questão de pesquisa de forma mais eficaz.

A pesquisa qualitativa é um meio de explorar e compreender o significado que indivíduos ou grupos atribuem a um problema social ou humano. O processo de pesquisa envolve questões e procedimentos emergentes, dados geralmente recolhidos no ambiente do participante, análise de dados de forma indutiva, construindo de particularidades para temas gerais, e o investigador interpreta o significado dos dados. O relatório final escrito tem uma estrutura flexível. Aqueles que se envolvem neste tipo de investigação apoiam uma forma de encarar a pesquisa que valoriza um estilo indutivo, um foco no significado individual e a importância de refletir a complexidade de uma situação. A Figura 4, adaptada de Creswell (2007), mostra os principais desenhos de pesquisa qualitativa.

A Figura 4 é adaptada do trabalho de Creswell (2007) e mostra os principais desenhos de pesquisa qualitativa. A pesquisa qualitativa é uma ferramenta para explorar e compreender o significado que indivíduos ou grupos atribuem a um problema social ou humano. O processo de pesquisa envolve questões e procedimentos emergentes, dados geralmente recolhidos no ambiente do participante, a análise de dados é realizada dedutivamente, do geral para o específico, e o investigador interpreta o significado dos dados. O relatório final escrito tem uma estrutura flexível. Os participantes deste tipo de investigação adotam um estilo de inquérito redutor, um foco no significado individual e uma perspetiva que valoriza a importância de refletir a complexidade de uma situação.

A pesquisa quantitativa é um meio de testar teorias objetivas ao examinar a relação entre variáveis. Estas variáveis, por sua vez, podem ser medidas, tipicamente em instrumentos, para que os dados numéricos possam ser analisados por procedimentos estatísticos. O relatório final escrito tem uma estrutura definida, consistindo em introdução, revisão da literatura e teoria, métodos, resultados e discussão (Creswell, 2008). Assim como os investigadores qualitativos, aqueles que se envolvem neste tipo de pesquisa têm pressupostos sobre a testagem de teorias de forma dedutiva, construindo proteções contra viés, controlando explicações alternativas e sendo capazes de generalizar e replicar os resultados. A Figura 5 mostra os tipos de métodos de pesquisa quantitativa.

A Figura 5 mostra os tipos de métodos de pesquisa quantitativa. Investigação Descritiva: Visa explicar fenómenos através da recolha, organização, apresentação e interpretação de dados. Investigação Experimental: Visa manipular a interação entre variáveis independentes e dependentes para determinar relações causais. Investigação Correlacional: Visa avaliar as relações entre variáveis, mas não estabelece uma relação causal. Investigação Quase-Experimental: Em vez de fornecer todos os controlos da investigação experimental, é realizada com um nível ligeiramente mais flexível de controlo, sendo assim um tipo de transição entre investigação correlacional e experimental. A pesquisa quantitativa é uma forma de testar teorias objetivas ao examinar a relação entre variáveis. A meta-análise é um método estatístico que visa reunir os resultados de estudos semelhantes numa área de investigação e obter resultados mais fiáveis. Estas variáveis, por sua vez, podem ser medidas, geralmente em instrumentos, para que os dados numéricos possam ser analisados através de procedimentos estatísticos. O relatório final escrito tem uma estrutura específica composta por introdução, revisão da literatura e teoria, métodos, resultados e discussão.

A pesquisa de métodos mistos é uma abordagem de investigação que combina ou associa formas qualitativas e quantitativas. Envolve pressupostos filosóficos, o uso de abordagens qualitativas e quantitativas e a combinação de ambas num estudo. Assim, não se trata apenas de recolher e analisar ambos os tipos de dados; envolve também o uso de ambas as abordagens em conjunto, de modo que a força global de um estudo seja maior do que a pesquisa qualitativa ou quantitativa isoladamente (Creswell & Plano Clark, 2007). Na Tabela 6, a tabela de Abeza et. al. (2015), modificada a partir dos estudos de Creswell e Plano-Clark, contém as principais características dos diferentes tipos de desenhos de pesquisa mista e os seus requisitos específicos.

Os investigadores devem escolher os seus métodos de pesquisa de acordo com a natureza da sua investigação, as suas próprias tendências de utilização de dados, as suas escolhas de análise e a forma como desenham o processo.

Table 6 contains the main characteristics and specific requirements of different types of mixed research designs. Researchers should choose research methods based on the nature of their study, their own data use tendencies, their analysis choices, and the way they design the process. The table covers sequential and concurrent mixed research designs, their theoretical perspectives, timing, weighting, and integration stages. These designs provide researchers with a framework for planning and designing their studies and offer solutions tailored to different research needs.

Na investigação científica, termos como população, amostra, grupo de estudo ou participantes referem-se a pessoas, situações, pensamentos ou objetos sobre os quais a investigação é conduzida. Dependendo do tipo de estudo a realizar, da sua capacidade de chegar à população que vai trabalhar e do resultado que pretende alcançar, o tipo e o tamanho da população podem variar. Assim, identificar a população e determinar o tamanho da amostra é crucial para a generalização e validade (Cohen, Manion, & Morrison, 2013). Por exemplo, num estudo quantitativo, a população poderia incluir académicos de várias disciplinas e níveis de carreira, mas num estudo qualitativo o investigador pode trabalhar com apenas um académico para obter informações mais profundas a partir dos seus pensamentos e experiências específicas sobre o tópico de investigação atual. Além disso, em estudos qualitativos, os investigadores devem considerar “participantes” nos seus estudos e ter em conta as principais características, pensamentos, perspetivas dos participantes, etc. pois diferentes variáveis ​​​​afetam os resultados do estudo. Por outro lado, a população, a população-alvo e os termos da amostra apresentam características diferentes. A Figura 6 mostra a classificação de Creswell sobre os mesmos.

Nos estudos académicos, por diversas razões, os investigadores geralmente não conseguem chegar a toda a população inquirida. Assim, escolher uma amostragem correta que represente com sucesso o todo é crucial. Os métodos de amostragem podem ser divididos em duas partes: amostragem aleatória e não aleatória (intencional). Embora na amostragem propositada os investigadores selecionem indivíduos e locais para aprender ou compreender o fenómeno central intencionalmente; na amostragem aleatória, selecionam indivíduos representativos de forma aleatória para generalizar os resultados desses indivíduos para uma população (Creswell, 2009). A Figura 7 apresenta os principais métodos de amostragem nas categorias de amostragem aleatória e não aleatória.

A Figura 7 apresenta os principais métodos de amostragem nas categorias de amostragem aleatória e não aleatória. Os métodos de amostragem incluem diferentes estratégias que os investigadores utilizam para selecionar uma amostra representativa de uma população. Os métodos de amostragem aleatória incluem métodos em que cada membro tem igual probabilidade de ser selecionado, enquanto os métodos de amostragem não aleatória incluem métodos que orientam a seleção da amostra com base numa característica específica da população. Esta tabela fornece aos investigadores orientação na escolha de um método de amostragem apropriado e ajuda-os a compreender melhor as suas estratégias de amostragem. Além disso, estes métodos de amostragem apresentam algumas vantagens e desvantagens (Tabela 9).

A Tabela 9 descreve cinco métodos de amostragem diferentes – Amostragem Aleatória, Estratificada, por Cluster, Sistemática e de Conveniência – cada um com vantagens e desvantagens específicas. A amostragem aleatória é simples e imparcial, mas não é prática para grandes populações e pode perder subgrupos minoritários. A Amostragem Estratificada garante uma representação proporcional e facilita a comparação de subgrupos, mas requer informação prévia para dividir a população. A amostragem por conglomerados reduz os custos ao concentrar-se num número limitado de grupos, embora possa não fornecer uma amostra genuinamente aleatória e ser menos representativa. A amostragem sistemática é fácil de implementar e distribuída uniformemente pela população, mas pode introduzir preconceitos se o padrão de amostragem estiver alinhado com um padrão populacional. Por último, a amostragem de conveniência consome menos tempo e reduz os custos ao utilizar uma base de amostragem acessível, mas não representa bem a população, introduzindo distorções significativas. Cada método oferece trade-offs entre facilidade de implementação, custo, eficiência temporal e potencial de viés, tornando a escolha do método dependente dos requisitos e restrições específicos do estudo de investigação.

Diferentes ferramentas como inquéritos, entrevistas e observações podem ser utilizadas dependendo do método de investigação. A normalização destas ferramentas é fundamental para garantir a consistência (Bryman, 2016). A recolha de dados pode ser dividida em dois tipos como métodos primários e secundários de recolha de dados. Enquanto na recolha de dados primários os investigadores recolhem dados por si próprios na recolha de dados secundários, utilizam os dados recolhidos a partir de fontes publicadas. Assim, os dados secundários já recolhidos por outra pessoa por outro motivo, mas estes dados podem ser utilizados por outros investigadores nas suas pesquisas (Taherdoost, 2021). Na figura 8, foram fornecidas características principais dos métodos de recolha de dados primários e secundários.

A Figura 8 mostra as principais características dos métodos de recolha de dados primários e secundários. Os métodos primários de recolha de dados representam dados recolhidos diretamente pelos investigadores, enquanto os métodos secundários de recolha de dados referem-se a dados recolhidos anteriormente.

Garantir a validade e a fiabilidade é crucial para a credibilidade do seu estudo. Para aspetos quantitativos, podem ser empregues testes estatísticos de fiabilidade, enquanto que para aspetos qualitativos, podem ser utilizadas técnicas como a triangulação (Lincoln & Guba, 1985).

O alfa de Cronbach poderia ser utilizado para medir a fiabilidade do questionário, enquanto a validade dos dados qualitativos pode ser avaliada através de verificações de membros.

A fim de garantir a fiabilidade da investigação qualitativa, devem ser fornecidos quatro critérios principais como credibilidade, transferbilidade, fiabilidade e confirmabilidade (Stahl e King, 2020). Todos os investigadores trabalham em investigação qualitativa, devem provar que implementaram todas as fases do desenho da investigação de acordo com estes critérios. Estes critérios podem ser resumidos como Tabela 10.

A Tabela 10 resume os quatro critérios básicos que os investigadores se aplicam à fiabilidade na investigação qualitativa. Estes critérios: é definido como credibilidade, transferência, fiabilidade e confirmabilidade. A credibilidade visa determinar o quão consistentes são as conclusões com a realidade, e isto pode ser alcançado através de vários processos de triangulação, como dados, investigadores, triangulação teórica e ambiental. A transfirabilidade refere-se à capacidade de transferir padrões e descrições de um estudo para outro. A dependência visa garantir que o investigador é uma fonte fiável na criação de dados, e a informação é trocada ou avaliada com colegas para aumentar a fiabilidade. A confirmabilidade visa corresponder ao máximo a investigação qualitativa com a realidade objetiva, e os investigadores esforçam-se por promover a sua investigação em termos de precisão e precisão.