1. Análise Qualitativa I
1.1. Quando usar métodos qualitativos em Computação?
1.1.1. Quando se busca ferramentas exploratórias de investigação
1.1.2. Quando se tem estudos de objetos complexos e multifacetados
1.2. Quais as caratéristicas principais destes métodos
1.2.1. Investigação naturalística;
1.2.2. Investigação em profundidade com pequenas amostras
1.2.3. Investigação de significados a partir da perspectiva do participante;
1.2.4. Análise sistemática, interativa e interpretativa do material coletado
1.2.5. Conjunto de técnicas e métodos das ciências sociais com diferentes objetivos e focos
1.3. Quais os métodos de coleta de dados empíricos?
1.3.1. Entrevistas
1.3.1.1. Perfil homogêneo
1.3.1.2. Perfil Heterogêneo
1.3.1.3. Roteiro
1.3.1.3.1. Organização em tópicos
1.3.1.3.2. Introdução: Reassegurar aspectos éticos
1.3.1.3.3. Sequência lógica das questões
1.3.2. Questionários
1.3.2.1. Relação não interativa
1.3.2.2. Preenchimento síncrono ou assíncrono
1.3.3. Grupos de foco
1.3.4. Métodos etnográficos
1.3.5. Estudo de caso
1.3.6. Métodos de Inspeção
1.3.6.1. Quando aplicar?
1.4. Paradigima: Qualificar x Quantificar resultados.
1.4.1. Diferença na maneira de invenstigar o problema
1.4.1.1. Tipo de problema a ser investigada sobre fenÇomenos não previsíveis ou replicáveis
1.4.1.2. Modo de observar o problema sem hióteses prévias
1.4.1.3. Instrumentos utilizados
1.4.1.4. Tipos de resultados não generalizáveis
1.5. Diferenças Qualitativa x Quantitativa
1.5.1. Qualitativo
1.5.1.1. Ocorrência não previsível dos Fenômenos
1.5.1.2. Fenômenos vinculados ao seu contexto de ocorrência
1.5.1.3. Exploração contextualizada
1.5.1.4. Interpretativo-indutivo
1.5.1.5. Exploração de significados
1.5.1.6. Envolvimento interpretativo
1.5.2. Quantitativo-Experimental
1.5.2.1. Estabilidade e previsibilidade
1.5.2.2. Fenômenos abstraídos de seu contexto de ocorrência
1.5.2.3. Teste de hipóteses
1.5.2.4. Hipotético-dedutivo
1.5.2.5. Maniputlação de variáveis
1.5.2.6. Concepção de neutralidade
1.6. Framework PRETAR
1.6.1. P - Objetivo (Purpose)
1.6.1.1. Foco em objetivos exploratórios
1.6.1.2. Obtenção de profundidade
1.6.2. R - Recursos Disponíveis
1.6.2.1. Análise de viabilidade de recursos: tempo, financeiro e humanos
1.6.2.2. Recrutamento de participantes
1.6.2.2.1. Amostras intencionais ou propositais
1.6.2.2.2. Reduzidas
1.6.2.2.3. Identificação de parcipantes de interesse
1.6.2.2.4. Perfil Homogêneo x Heterogêneo
1.6.3. E - Considerações Éticas
1.6.3.1. Reflexão sobre aspectos éticos sempre é necessária quando envolve pessoas
1.6.4. T - Técnicas de Coleta de Dados
1.6.4.1. Diferentes técnicas e métodos
1.6.4.1.1. Coleta de dados diretamente junto a usuários ou especialistas
1.6.4.1.2. Coleta de dados em contextos reais
1.6.4.1.3. Métodos de inspeção de sistemas
1.6.5. A - Técnicas de Análise
1.6.5.1. Registro do material para manipuração iterativa
1.6.5.2. Categorização ou codificação do material
1.6.5.3. Top-down ou bottom-up
1.6.5.4. Análise segmentada
1.6.5.4.1. Ferramentas de apoio à Análise
1.6.5.5. Síntese interpretativa do material
1.6.6. R - Apresentação dos resultados
1.6.6.1. Rastreabilidade
1.6.6.2. Deixar claro a articulação dos temas e contribuição inovadora da pesquisa
1.6.6.3. Equílibrio
1.7. Como validar cientiificamente uma pesquisa ciêntifica
1.7.1. Endógena
1.7.2. Exógeno
2. Análise quantitativa
2.1. É possível fazer um mau uso da estatística?
2.2. Por que é fundamental indentificar o tipo de variável e sua respectiva distribuição de probabilidade em uma análise estatística?
2.2.1. Categórica
2.2.1.1. Norminal
2.2.1.2. Ordinal
2.2.2. Qualitativa
2.2.2.1. Discreta
2.2.2.2. Contínua
2.2.3. O diferentes tipos de variáveis influenciam.
2.2.3.1. Gráficos
2.2.4. É necessário avaliar a distribuição de Probabilidade que está associada a essa variável.
2.2.5. Por que caracterizar os dados?
2.2.5.1. Variáveis qualitativas ou Variáveis Quantitativas (dados não apresentam distribuição Normal)
2.2.5.1.1. Não Paramétricos
2.2.5.2. Variáveis Quantitativas e (dados apresentam distribuição Normal)
2.2.5.2.1. Paramétricos
2.2.6. Inferência Estatística
2.2.6.1. Estimação
2.2.6.1.1. Estimação Pontual
2.2.6.1.2. Estimação intervalar
2.2.6.2. Teste de Hipóteses
2.3. Por que/como empregar os testes de hipóteses em uma análise de dados?
2.3.1. Exempolo de hióteses
2.3.1.1. Substituindo-se o processador A pelo processador B, altera-se o tempo de resposta de um computador
2.3.1.2. Aumentando a dosagem de cimento aumenta-se a resistência do concreto
2.3.1.3. A implementação de um programa de qualidade em uma empresa prestadora de serviços melhora a satisfação de seus clientes
2.3.2. Para a verificação da veracidade de uma hipótese vai precisar de um conjunto de dados observados em termos do problema em questão.
2.3.3. Levando em conta o planejamento da pesquisa, as hióteses podem ser colocadas de forma mais específica, descritas em termos de PARÃMETROS.
2.3.3.1. A média do tempo de resposta dos processadores se diferem.
2.3.3.2. A média dos valores de resitência do concreto d2 é maior que a dosagem d1
2.3.3.3. A proporção de reclamações após a realização do programa de melhoria da qualidade é menor do que antes da realização do programa.
2.3.4. Hipótese Estatística.
2.3.4.1. Teste de Hipóteses
2.3.5. Como empregar testes de hipóteses?
2.3.5.1. Objetivo do teste
2.3.5.1.1. 1 Amostra
2.3.5.1.2. 2 Amostras independentes (Variâncias desconhecidas)
2.3.5.1.3. 2 Amostra relacionadas
2.3.5.1.4. 3 Amostras ou mais independentes
2.3.5.1.5. Variância
2.3.5.1.6. Avaliar aderência a uma distribuição
2.3.5.1.7. Avaliar correlação/associação linear entre duas variáveis quantitativas