Regras sobre análise de dados para TCC

Conheça exemplos de análises de dados e aprenda qual utilizar em sua pesquisa 

A análise de dados no TCC ou em qualquer outro trabalho acadêmico é fundamental pois, é por meio dela que você dará uma identidade para o seu trabalho.

Isso acontece porque os dados existem aos montes e podem ser quantificados e qualificados de diversas maneiras.

Apesar de achar que você sabe o que é uma análise de dados, vamos dar um conceito e significado?

Análise de Dados é o processo de examinar, limpar, transformar e modelar dados com o objetivo de descobrir informações úteis, tirar conclusões e apoiar a tomada de decisões. No seu TCC, é quando você pega toda aquela informação que coletou e dá sentido a ela.

Vamos ver 2 exemplos de como a análise de dados pode direcionar seu TCC?

  1. Imagine que você está estudando como as redes sociais se relacionam com a saúde mental dos adolescentes. Após aplicar questionários, você analisa os dados e descobre uma correlação forte entre o tempo gasto nas redes sociais e níveis de ansiedade. Essa análise não só responde à sua pergunta de pesquisa, mas também pode trazer novas ideias para discussões mais amplas sobre o uso de tecnologia na juventude.
  2. Agora, pense em um TCC sobre sustentabilidade em empresas na sua cidade. Ao analisar dados qualitativos de entrevistas com gerentes da empresa, você identifica padrões nas dificuldades enfrentadas para implementar práticas sustentáveis. Essa análise pode levar a recomendações para a empresa e formular políticas.

Percebe?

É neste momento de análise de dados que você poderá encontrar uma série de questões que vão te trazer grandes aprendizados. Além de fazer com que você se aproxime e entenda ainda mais sobre seu tema de pesquisa.

Assim, uma análise feita com rigor científico poderá trazer uma singularidade para o seu TCC e mostrar as suas capacidades acadêmicas.

Então, nunca menospreze essa parte de seu trabalho!

→ Bom, temos mais informações sobre análise de dados. Veja o que abordaremos no texto de hoje.

Quais os tipos de análise de dados para TCC? 

Tipos de Análise de dados

Saiba escolher o tipo de análise de dados que vai ser útil para sua pesquisa 

Você já sabe! É na análise de dados do TCC onde você transforma os dados brutos coletados em informações significativas.

Sendo bem direto, não basta apenas você coletar a água da chuva. Você precisa fazer a análise dessa água para indicar quantos milímetros choveu, o ph dela, etc.

Só assim, a análise de dados te permite chegar a conclusões relevantes para a pesquisa e até mesmo a alterar toda a sua rota de elaboração de seu TCC.


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A análise também envolve a aplicação de métodos e técnicas específicas para interpretar os dados e responder às perguntas de pesquisa levantadas no trabalho.

Por conta disso, é que destacamos que é fundamental que o seu projeto de pesquisa esteja bem elaborado e claro para você.

Você saberá qual a pergunta que está norteando a sua pesquisa e como você pode fazer uma análise de dados respondendo a essa questão que você levantou.

E quais os tipos de análises de dados?

Basicamente, a análise de dados pode ser separada entre análise de dados qualitativos e quantitativos.

Não necessariamente essas análises precisam ser separadas, elas podem se cruzar em seu trabalho para você ter uma leitura mais profunda de seu objeto de pesquisa.

Ao contrário, elas também podem ser separadas a depender a dimensão de seu objeto de pesquisa.

E qual técnica escolher?

Vamos abordar um pouco mais sobre essas técnicas de análise de dados quantitativos e qualitativos para que você escolha o que for mais adequado para a pesquisa que você está realizando.

Análise de dados quantitativos 

Análise de dados quantitativos para pesquisas TCC

Aprenda quando escolher análise de dados quantitativas em TCCs 

A Análise de Dados Quantitativos ocorre quando organizamos informações para interpretar dados numéricos e partir disso buscamos possíveis padrões, tendências, relações e diferenças entre essas variáveis.

Esse tipo de análise tenta quantificar fenômenos para assim poder testar hipóteses e generalizar resultados para uma população ou evento maior.

Para exemplificar melhor, vamos te mostrar alguns métodos de coleta de dados qualitativos.

  • Questionários: neste caso você pode usar diversas ferramentas para fazer perguntas fechadas para um determinado grupo de participantes.
  • Escalas: este é um instrumento de medida que atribui valores numéricos a diferentes níveis de uma característica ou atitude, como a escala de satisfação do cliente ou a escala de dor.
  • Experimentos: neste caso, você faz a manipulação controlada de variáveis para observar como elas se comportam em diferentes ambientes ou dentro de outras variáveis.

Essas são somente algumas das possibilidades de como você pode conseguir dados quantitativos.

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Mas, é fundamental que, ao fazer a análise, você leve alguns pontos em consideração.

Em uma análise de dados quantitativos em seu TCC, você sempre tem de buscar a objetividade.

Tente minimizar os possíveis efeitos da sua subjetividade na pesquisa para analisar os dados, é por conta disso que normalmente neste tipo de análise se trabalha muito com números.

Essa análise também visa à generalização e à precisão.

Isso para que se tente obter resultados que possam representar uma população maior, ao mesmo tempo que usa medidas criteriosas para explicar determinados fenômenos.

Desta maneira, você já deve ter percebido que a estatística é uma grande aliada.

Afinal de contas, por meio dela você pode usar ferramentas para analisar os dados, como testes de hipóteses, análise de variância, regressão linear, entre outras.

Vou abordar mais sobre isso abaixo.

Mas como professor de TCC, posso dizer que talvez você não precise destas técnicas tão avançadas.

A não ser que esteja fazendo um Artigo Científico para uma publicação, por exemplo.


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Técnicas Estatísticas Avançadas para Análise Quantitativa 

Na análise de dados quantitativos, além dos métodos básicos de coleta e interpretação de dados, é essencial conhecer técnicas estatísticas avançadas que podem proporcionar uma análise mais robusta e detalhada.

Vamos dar uma olhada em algumas dessas técnicas?

Começando pela regressão linear, que é uma técnica usada para entender a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes.

Esta técnica é útil para prever valores e identificar tendências.

Por exemplo, você pode usar a regressão linear para prever o desempenho acadêmico de alunos com base em suas horas de estudo e participação em atividades extracurriculares.

Já a regressão logística é aplicada quando a variável dependente é categórica, como sim/não ou sucesso/falha.

Esta técnica é amplamente utilizada em pesquisas de saúde para prever a presença ou ausência de uma condição médica com base em vários fatores de risco.

Também há a análise fatorial, que é usada para identificar estruturas subjacentes em um conjunto de dados, agrupando variáveis correlacionadas.

Esta técnica é útil para reduzir a dimensionalidade dos dados e identificar fatores latentes que explicam padrões observados.

Quer um exemplo?

Em psicologia, a análise fatorial pode ser utilizada para identificar dimensões subjacentes de traços de personalidade.

Agora vamos falar da Análise de Variância (ANOVA).

Ela é utilizada para comparar médias de três ou mais grupos para entender se existem diferenças estatisticamente significativas entre eles.

Vamos ver um exemplo?

A ANOVA pode ser usada para comparar os efeitos de diferentes métodos de ensino sobre o desempenho dos estudantes.

Existe também os Testes de Hipóteses, que são usados para determinar se uma suposição sobre um parâmetro da população é verdadeira.

Eles ajudam a tomar decisões baseadas em dados, como verificar se uma nova medicação tem efeito diferente de um placebo.

Exemplos incluem o teste t, utilizado para comparar as médias de dois grupos, e o teste chi-quadrado, usado para testar associações entre variáveis categóricas.

A análise de regressão multinível é usada quando os dados têm uma estrutura hierárquica ou agrupada, como estudantes dentro de escolas ou pacientes dentro de hospitais.

Esta técnica permite a análise de variáveis em diferentes níveis e é útil para compreender variações dentro e entre grupos.

Agora, a Modelagem de Equações Estruturais. Esta técnica combina análise fatorial e regressão para examinar complexas relações entre variáveis latentes e observadas.

É frequentemente utilizada em ciências sociais para testar teorias sobre como diferentes fatores influenciam um fenômeno.

Como disse antes, essas técnicas são muito avançadas e pode ser que não precise incorporá-las ao seu TCC.

Na análise de dados quantitativos, elas não só melhoram a precisão e a validade dos seus resultados, mas também proporcionam uma compreensão mais profunda dos fenômenos estudados.

Ao dominar essas técnicas, você estará bem equipado para conduzir pesquisas de alta qualidade e contribuir de maneira significativa para o campo acadêmico.

Vamos falar da análise de dados qualitativa?

Análise de dados qualitativos

Análise de dados qualitativos

Será que uma análise de dados qualitativa é o ideal para seu TCC? 

A Análise de Dados Qualitativos é importante para quem está em busca de compreender e interpretar fenômenos sociais e humanos.

Ela costuma a ser utilizada para quem está explorando os significados, experiências, perspectivas e contextos dos participantes de uma pesquisa.

Entende?

Diferentemente da análise quantitativa, que se pauta em dados numéricos e estatísticas, a análise qualitativa se debruça sobre dados textuais, visuais e narrativos.

Ficou mais claro?

Antes de entrar na análise, é importante destacar alguns métodos de coleta de dados qualitativos:

  • Entrevistas: como você já deve ter imaginado, são conversas que podem ser estruturadas, semiestruturadas ou não estruturadas com os participantes. Isso permite que você tenha acesso a opiniões sobre um determinado assunto, histórias de vida etc.
  • Observação participante: neste caso, o pesquisador entra em um determinado contexto social que ele quer pesquisa. Por exemplo, podemos citar alguém que quer compreender mais sobre as torcidas organizadas de futebol no Brasil. O investigador poderá entrar em uma delas para observar e interagir com as pessoas deste grupo e assim analisar suas práticas, comportamentos e interações sociais.
  • Análise de documentos: essa é a análise de textos, imagens, vídeos e outros materiais produzidos por alguém ou por um determinado grupo de pessoas e que está relacionado ao seu objeto de pesquisa. Dessa maneira, podem ser tratados, leis, cartas, relatório, matérias de jornais etc.
  • Etnografia: esse é um método normalmente utilizado na antropologia e que trata de uma imersão prolongada do pesquisador em um grupo ou comunidade, buscando compreender sua cultura, valores, práticas e relações sociais.

Agora, vamos falar de como analisar dados de pesquisa?

Como fazer a análise desses dados? 

Aprenda como fazer a análise dados

E agora, como fazer a análise dos dados coletados? 

A partir do momento que você tiver aplicado esses métodos de coleta de dados, é preciso fazer as suas devidas análises.

É fundamenta que para essa análise de dados seja levado em conta a subjetividade.

Isso mesmo!

É preciso que o pesquisador reconheça de onde ele fala e os participantes.

Ao mesmo tempo, uma pesquisa qualitativa, por exemplo, também cruza a flexibilidade com a profundidade.

Vou explicar melhor.

Pode haver uma adaptação de métodos e coleta de dados a partir dos desafios que aparecem na pesquisa.

Ao mesmo tempo, essa flexibilidade existe para que você consiga se aprofundar ao máximo no contexto em que está pesquisando.

A interpretação em uma análise de dados qualitativa também cruza diversas teorias que foram indicadas por você em seu projeto de pesquisa.

Então fica a dica.

Realize a interpretação os dados à luz da teoria, da literatura que você selecionou e do contexto social em que foram produzidos.

No entanto, é essencial balancear a subjetividade e flexibilidade com o rigor e a consistência.

Como professor de TCC, aqui estão algumas práticas recomendadas para garantir que sua análise qualitativa mantenha o rigor científico.

Triangulação: utilize múltiplas fontes de dados, métodos, teorias e pesquisadores para validar suas conclusões.

A triangulação ajuda a corroborar os achados e aumentar a credibilidade da pesquisa.

Também mantenha um registro minucioso de todas as etapas do processo de pesquisa, incluindo decisões metodológicas e interpretações de dados.

Isso cria uma trilha de auditoria que permite que outros pesquisadores sigam seu raciocínio e verifiquem a coerência das suas conclusões.

Seja transparente sobre suas próprias influências, preconceitos e experiências que possam afetar a pesquisa. Você pode expor isso na pesquisa.

A reflexividade envolve constantemente refletir sobre como essas influências podem estar moldando a coleta e a interpretação dos dados de seu TCC.

Conte sempre com uma coerência Teórica.

O que é isso?

Alinhe sua análise com as teorias e a literatura existente.

Realize a interpretação dos dados à luz da teoria e da literatura que você selecionou e do contexto social em que foram produzidos.

Isso ajuda bastante a embasar suas interpretações em um quadro teórico sólido.

Outra coisa: sempre que possível, volte aos participantes da pesquisa para validar suas interpretações.

Isso não apenas fortalece a validade dos dados, mas também assegura que suas conclusões refletem fielmente as perspectivas dos participantes.

Adote um método sistemático para a análise de dados. Você pode conhecer melhor no artigo: Revisão Sistemática: aprenda com 5 exemplos e passo a passo

Bom, é isso!

Ao seguir essas práticas, você pode assegurar que sua pesquisa qualitativa é conduzida com rigor.

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REFERÊNCIAS: