Parte 4. PONTOS FORTES E LIMITAÇÕES DOS DESENHOS DE PESQUISA QUANTITATIVA

Um benefício da realização de pesquisa experimental é que ela permite que os pesquisadores atribuam os resultados aos efeitos do experimento com confiança. Isso difere da pesquisa descritiva e correlacional, que usa abordagens menos rígidas para explorar e descrever fenômenos e pode não produzir conclusões claras. O rigor científico e estatístico da investigação experimental maximiza a validade interna e aumenta a probabilidade de generalização dos resultados para além da amostra do estudo. No entanto, é essencial notar que a literatura destaca limitações metodológicas que podem impactar a validade interna e externa dos resultados da pesquisa, limitando, em última análise, suas aplicações práticas (Walker, 2005).

Conseguir a aleatorização da amostra num estudo é essencial para garantir que a amostra reflete com precisão a população parental e que os resultados são generalizáveis. Sem randomização, pode ser um desafio para os pesquisadores combinar os participantes com base em características críticas que podem afetar os resultados do estudo. Mesmo com procedimentos sistemáticos e protocolizados em vigor, fatores externos ainda podem influenciar os resultados de experimentos com seres humanos, especialmente em projetos de pesquisa longitudinais.

Os desafios à validade, tanto internos como externos, bem como o efeito Hawthorne, impõem limitações à investigação experimental. Os participantes podem alterar o seu comportamento simplesmente porque são observados, levando os investigadores a adotar uma técnica "duplo-cego". Além disso, medidas de resultados confiáveis e validadas são cruciais para resultados significativos. Desenhos de pesquisa quantitativa podem contribuir significativamente para a base de evidências, enquanto desenhos descritivos e correlacionais são essenciais para gerar perguntas e hipóteses. Apesar dos procedimentos rigorosos para controlar erros e vieses, as preocupações éticas e metodológicas permanecem para a pesquisa experimental.

Uma conceção de investigação sólida visa reduzir distorções e aumentar a fiabilidade dos dados recolhidos e analisados. O desenho que produz o menor erro experimental é tipicamente considerado a abordagem ideal na investigação científica. Da mesma forma, um design adequado e eficaz resulta na aquisição de informações abrangentes e permite considerar várias facetas de um determinado problema. As características de um design de pesquisa robusto incluem:

• A precisão é crucial no que diz respeito aos métodos utilizados para recolher dados e avaliar as respostas. Para garantir a objetividade, é essencial implementar ferramentas de medição imparciais que entreguem resultados consistentes, independentemente de quem realiza a avaliação.
• A confiabilidade, por sua vez, refere-se ao grau de consistência nas respostas obtidas a partir de múltiplas medições. Essencialmente, se um participante oferecer uma resposta específica a uma pergunta específica, espera-se que forneça a mesma resposta se a pergunta for colocada novamente. Quaisquer flutuações nas suas respostas podem enfraquecer a fiabilidade dos dados recolhidos. Como tal, os investigadores devem conceber os seus inquéritos de forma a garantir a fiabilidade e consistência nas respostas obtidas.
• O Quantitative Research Design enfrenta um obstáculo significativo na medição precisa das variáveis pretendidas. A validade de um dispositivo ou instrumento de medição deve ser considerada válida medindo apenas o que pretende, e esta qualidade pode ser demonstrada. Por exemplo, um teste de QI deve medir apenas a inteligência e usar perguntas adequadamente enquadradas. Para estimar a validade das medidas, incluindo validade facial, convergente, discriminante e preditiva, é necessária concordância com a literatura disponível e análises quantitativas de consistência e previsões disponíveis, apesar da natureza em constante evolução das medidas.
• A generalizabilidade refere-se à aplicação de dados coletados de uma amostra a uma população maior. É crucial conceber cuidadosamente o estudo de investigação para garantir que os resultados de um investigador possam ser generalizados. Isso envolve definir com precisão a população, selecionar uma amostra apropriada, realizar análises estatísticas adequadas e garantir que as conclusões do estudo possam ser aplicadas à população.

Informações suficientes são essenciais para analisar o problema de pesquisa de uma perspetiva mais ampla, criar um desenho de pesquisa eficaz e identificar fatores importantes, como objetivos de pesquisa, métodos para obter informações, disponibilidade de recursos humanos e financeiros qualificados, minimização de vieses e maximização da confiabilidade e generalização. Um projeto de pesquisa ideal deve ser flexível, adaptável, eficiente e econômico.

O desenho da pesquisa é a base para a coleta e análise de dados. Descreve os métodos e procedimentos para medir e analisar dados, permitindo aos investigadores investigar questões de investigação e estabelecer as condições para a recolha e análise de dados para que os resultados de uma amostra possam ser generalizados para a população em geral  (Kuçuksayraç, 2007).

Um desenho de pesquisa é uma base para a coleta e análise de dados em um estudo. Descreve os métodos e procedimentos, servindo de modelo para medir e analisar dados. Esta estratégia permite aos investigadores investigar questões de investigação e organizar as condições para a recolha e análise de dados de forma a permitir que os resultados de uma amostra sejam generalizados à população em geral (Pandey ou Pandey, 2015).

Escolher o desenho de pesquisa apropriado é crucial durante a realização de pesquisa. Envolve considerar vários fatores, desde pressupostos mais amplos até técnicas específicas de coleta e análise de dados. É essencial notar que não existe uma ordem fixa para tomar essas decisões, e elas devem depender do que é mais relevante para seus objetivos de pesquisa.

As abordagens de pesquisa consistem em muitos planos e procedimentos que orientam as etapas de pressupostos mais amplos para métodos detalhados de coleta, análise e interpretação de dados. Ao selecionar uma abordagem para estudar um tópico, você precisa considerar os pressupostos filosóficos, procedimentos de investigação (desenhos de pesquisa) e métodos específicos de pesquisa de coleta, análise e interpretação de dados. Sua escolha de uma abordagem de pesquisa deve ser informada pela natureza do problema ou questão de pesquisa, suas experiências pessoais e o público-alvo. Estes três elementos - abordagens de investigação, desenhos de investigação e métodos de investigação - fornecem um quadro para a compreensão da perspetiva da investigação.

Em última análise, seu design de pesquisa dependerá de vários fatores, como o problema ou questão que você está investigando, suas experiências pessoais e o público que você pretende alcançar. Por exemplo, a pesquisa quantitativa pode ser a abordagem mais adequada se você pretende testar teorias objetivas examinando a relação entre variáveis. Este método envolve a medição de variáveis usando instrumentos, que geram dados numéricos que podem ser analisados usando métodos estatísticos (Creswell, 2014).

Um desenho ou estrutura deve ser estabelecido para iniciar a coleta ou análise de dados em pesquisa social. No entanto, um desenho de pesquisa é mais do que apenas um plano de trabalho. Enquanto um plano de trabalho descreve as etapas necessárias para concluir um projeto, ele é baseado no design da pesquisa. Essencialmente, a função de um desenho de pesquisa é garantir que as evidências coletadas nos permitam responder claramente à pergunta inicial.

É importante notar que o desenho da pesquisa é um problema lógico e não logístico. Na pesquisa social, fatores como amostragem, método de coleta de dados e desenho de perguntas são subsidiários à questão de quais evidências precisam ser coletadas. Infelizmente, muitos pesquisadores saltam para a conceção de questionários ou conduzir entrevistas antes de considerar quais informações eles precisam para responder às suas perguntas de pesquisa.

É também essencial distinguir entre o desenho da investigação e o método de recolha de dados. O método de recolha de dados não tem qualquer influência na lógica da conceção. A pesquisa explicativa procura desenvolver e avaliar teorias causais, mas nas ciências sociais, a causalidade é probabilística e não determinística. É por isso que o papel do design de pesquisa é tão crucial - minimiza a probabilidade de tirar inferências causais incorretas dos dados. Ao projetar a pesquisa, o tipo de evidência necessária para responder à pergunta de pesquisa de forma convincente deve ser identificado.

O objetivo da pesquisa serve como uma declaração explicando por que um estudo está sendo realizado e o que o estudo visa alcançar. Normalmente, envolve identificar, descrever, explicar ou prever um conceito, situação ou solução específica. A declaração de propósito é importante porque esclarece as variáveis, a população e o cenário para o estudo, e geralmente é derivada do problema de pesquisa. A declaração de propósito deve ser objetiva e livre de preconceitos ou valores de qualquer pesquisador para garantir que a pesquisa seja credível e confiável. Normalmente, a declaração de propósito vem depois do problema de pesquisa e o sustenta, esclarecendo o conhecimento gerado através do estudo (Durand, 2023).

A pesquisa quantitativa está enraizada na dedução. Este tipo de pesquisa é guiado pela teoria, ou seja, começa e termina com a teoria. Antes de embarcar em qualquer projeto de pesquisa, os pesquisadores precisam se familiarizar com a literatura relevante. Isso envolve a compreensão das teorias e explicações estabelecidas sobre o fenômeno que está sendo estudado e a identificação de lacunas ou controvérsias no conhecimento existente (Fig. 13.). Ao utilizar este conhecimento, os investigadores podem desenvolver hipóteses para abordar estas lacunas ou controvérsias. O objetivo principal da pesquisa quantitativa é testar teorias existentes usando novos dados quantitativos para estabelecer os limites de uma teoria ou determinar as condições sob as quais ela se aplica. Independentemente da questão de pesquisa, ela deve sempre ser derivada da teoria. Uma pergunta de pesquisa bem formulada deve ser pertinente e ter o potencial de fazer uma contribuição teórica para a literatura. Deve acrescentar, modificar, desafiar ou preencher lacunas na teoria existente ou controvérsias (Stockemer, 2019).

Um projeto de pesquisa bem elaborado é a chave para uma pesquisa eficiente e econômica sem comprometer a precisão dos resultados. Ele estabelece a base para toda a jornada de pesquisa e garante que todos os aspetos do projeto sejam meticulosamente planejados para produzir insights valiosos. Com um Design de Pesquisa sólido, o dimensionamento torna-se fácil e os recursos são alocados criteriosamente, tornando-se um elemento indispensável no cumprimento dos objetivos de pesquisa.

O desenho adequado da pesquisa também é crucial ao mapear metodologias para coletar dados pertinentes e analisar técnicas, considerando objetivos de pesquisa, tempo de pessoal e restrições orçamentárias. Não preparar um projeto de pesquisa adequadamente pode prejudicar todo o projeto (Pandey & Pandey, 2015).

O design de pesquisa é como um plano para operações de pesquisa perfeitas, assim como um plano ou mapa é necessário para a construção eficiente e esteticamente agradável de uma casa.

Além disso, o design da pesquisa oferece uma visão geral do processo de pesquisa, permitindo que os especialistas de campo forneçam informações valiosas. Também ajuda os investigadores a organizar os seus pensamentos e a identificar possíveis falhas.

Em última análise, o desenho da pesquisa fornece uma trajetória clara para todas as partes envolvidas no projeto de pesquisa, garantindo um resultado coordenado e bem-sucedido.