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Faculdade de Saúde Pública da USP
Curso de verão: Análise de dados qualitativos

1. Apresentação:

A medida qualitativa está presente em todos os campos da ciência e serve para o dimensionamento de fenômenos materialmente imponderáveis. Envolve juízo, mas deve excluir arbítrio e subjetividade. Um largo repertório de técnicas e métodos apoia a pesquisa científica com as medidas designadas qualitativas ou categóricas. Neste curso busca-se oferecer um conjunto de conceitos e técnicas que possam auxiliar o pesquisador envolvido com o estudo de eventos para os quais não se conheça ou não se tenha acesso a estratégia métrica pré-definida (eg. opiniões, impressões, sintomas, sinais, comportamento clínico, etc.). O curso será conduzido com aulas teóricas acompanhadas de demonstrações e, quando aplicável, exercício coletivo em sala de aula. As demonstrações serão realizadas em computador com auxílio de pacote estatístico com projeção simultanea em tela. As bases de dados das demonstrações ficarão disponíveis para exercícios individuais dos alunos interessados, que nos períodos entre as aulas poderão ter utilizar-se das facilidades do Laboratório de Epidemiologia e Estatística.

 

2. Conteúdo:

  1. A mensuração como instrumento básico da investigação científica: (2 horas)

Referenciais teóricos da filosofia: semântica do conhecimento
Referenciais teóricos da ciência: delimitação de objeto e unidade de mensuração
História e tendências da mensuração de fenômenos em Medicina: os denominadores para contagens e as relações lineares de medidas independentes

  1. Como definir medidas para um fenômeno a ser estudado: (2 horas)

Criação de variáveis qualitativas: categóricas simples, ordinais, quânticas
Variações do objeto e variações do observador
Confiabilidade: repetibilidade, acurácia, precisão

  1. Edição de variáveis qualitativas (8 horas)

Codificação e oportunidades de processamento
Inferência de probabilidade
A escala de Likert
A teoria do diferencial semântico de Osgood

  1. Processamento de variáveis qualitativas (4 horas)

Criação de indicadores e exame de consistência (Cronbach's alfa)
Abordagens descritivas - tabelas e gráficos
Abordagens analíticas - comparação de proporções, tabelas de contingência

  1. Análises multivariadas (8 horas)

Princípios gerais das análises multivariadas: associação por proximidade geométrica em espaço multi-plano e redução de dimensionalidade por projeção plana e linear
Agrupamento de objetos analisados (Cluster analysis, Multidim. Scaling))
Identificação de dimensões abstratas (Factor Analysis, Anacor)

 

3. Objetivos:

Informar o pesquisador sobre os princípios da investigação com medidas qualitativas e das oportunidades de análise neste campo. Oferecer orientações e referências para aprofundamento individual segundo a necessidade de cada aluno.

 

4. Carga horária:

24 horas (4 hs/dia, 2 semanas em dias alternados)

 

5. Público alvo:

Pesquisadores e alunos de pós-graduação
Número de vagas: 15

 

6. Local, Data e horário:

Faculdade de Saúde Pública
Duas semanas, datas redefinidas anualmente, 2ªs, 4ªs, 6ªs feiras
Das 9 às 13 horas

 

7. Literatura de referência

  • Pereira JCR. Análise de dados qualitativos. São Paulo: EDUSP, 2ª Edição, 1.999.
  • Bunge M. Tratado de filosofia básica. Vol 2, Semântica II: Interpretação e Verdade. São Paulo: EDUSP, 1976.
  • Kuhn TS. A estrutura das revoluções científicas. São Paulo: Editora Perspectiva SA, 1994.
  • Kaplan A. Aconduta na pesquisa. SãoPaulo: EDUSP, 1969.
  • Likert R. A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology 1932; 140:1-50.
  • Osgood CE. The measurement of meaning. In: Snider JG, Osgood CE. Semantic differencial technique. Chicago: Aldine Publishing Co., 1969: 3-41.
  • Nunnally JC. Psychometric theory. New York: McGraw-Hill, 1967:210-11.
  • Miles, Matthew B; Huberman, A. Michael. Qualitative Data Analysis: An Expanded Sourcebook. Thousand Oake : Sage, 1994
  • Greenacre MJ. Theory and application of correspondence analysis. New York: Academic Press Inc., 1984.
  • Hair-Jr JF, Anderson RE, Tatham RL. Multivariate data analysis. New York: Macmillan Publishing Co, 1987.

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