Exemplo De Analise De Dados Em Pesquisa De Campo

Exemplo de Análise de Dados em Pesquisa de Campo: Estudo sobre Satisfação com Transporte Público: Exemplo De Analise De Dados Em Uma Pesquisa De Campo

Exemplo De Analise De Dados Em Uma Pesquisa De Campo – Este artigo apresenta um exemplo prático de análise de dados em uma pesquisa de campo, focando em um estudo sobre a satisfação dos usuários com o sistema de transporte público de uma determinada cidade. O objetivo principal é demonstrar as etapas envolvidas na análise, desde a coleta de dados até a interpretação dos resultados, utilizando métodos estatísticos descritivos e, se aplicável, inferenciais.

Introdução: Exemplo de Pesquisa de Campo

O estudo investigou a satisfação dos usuários com o sistema de transporte público da cidade de São Paulo, especificamente na região central. A pesquisa buscou identificar os principais fatores que influenciam a percepção de satisfação, como pontualidade, conforto, segurança e custo. A metodologia empregada foi quantitativa, utilizando questionários estruturados para coleta de dados.

A população alvo compreende todos os usuários do transporte público na região central de São Paulo. Devido à impossibilidade de entrevistar toda a população, uma amostra probabilística de 300 usuários foi selecionada por meio de amostragem estratificada proporcional, considerando a utilização de diferentes modais (ônibus, metrô e trem).

Coleta de Dados: Métodos e Procedimentos, Exemplo De Analise De Dados Em Uma Pesquisa De Campo

Diversos métodos de coleta de dados poderiam ser aplicados neste estudo, como questionários (utilizados neste caso), entrevistas em profundidade e observação participante. A escolha pelo questionário se justifica pela possibilidade de alcançar um grande número de participantes em tempo relativamente curto e com custos menores. Entrevistas em profundidade poderiam aprofundar a compreensão de aspectos específicos, enquanto a observação permitiria a coleta de dados comportamentais.

O procedimento de coleta envolveu a aplicação de questionários estruturados, com perguntas fechadas e escalas de Likert para avaliar a satisfação. A coleta foi realizada em pontos estratégicos de embarque e desembarque do transporte público durante um período de duas semanas. Um cronograma foi estabelecido para garantir a distribuição uniforme das entrevistas ao longo do período. Foram distribuídos 300 questionários, com uma taxa de resposta de 95%.

Um dos principais desafios foi a obtenção de uma amostra representativa, considerando a diversidade de usuários e a necessidade de abranger diferentes horários e dias da semana. Além disso, alguns participantes apresentaram dificuldades em compreender algumas perguntas do questionário, o que gerou dados inconsistentes.

Limpeza e Preparação dos Dados

Após a coleta, os dados foram submetidos a um rigoroso processo de limpeza e preparação. Valores ausentes foram tratados por meio de imputação, utilizando a média para variáveis numéricas e a moda para variáveis categóricas. Inconsistências nos dados, como respostas fora do intervalo definido para as escalas, foram identificadas e corrigidas ou excluídas. As variáveis categóricas foram codificadas numericamente para facilitar a análise estatística.

As variáveis numéricas foram verificadas quanto à presença de outliers e tratados adequadamente, utilizando o método de Winsorização.

O pré-processamento seguiu as seguintes etapas:

1. Importação dos dados;
2. Tratamento de valores ausentes;
3. Tratamento de inconsistências;
4. Codificação de variáveis categóricas;
5. Verificação e tratamento de outliers;
6. Criação de novas variáveis (se necessário).

Análise Descritiva dos Dados

A análise descritiva permitiu sumarizar as características da amostra e as variáveis principais. A média, mediana, desvio padrão, mínimo e máximo foram calculados para as variáveis numéricas, como tempo de viagem e nível de satisfação. Para as variáveis categóricas, como modal de transporte, foram calculadas as frequências absolutas e relativas.

Um histograma ilustrou a distribuição do nível de satisfação, mostrando uma distribuição ligeiramente assimétrica à esquerda, indicando uma maior concentração de respostas em níveis mais altos de satisfação. A moda do nível de satisfação foi 4.

Análise Inferencial (opcional, caso aplicável)

Para verificar se há diferenças significativas no nível de satisfação entre os diferentes modais de transporte, um teste ANOVA (Analysis of Variance) foi realizado. Os resultados indicaram que existe uma diferença significativa (p <0.05) entre os grupos, sugerindo que a satisfação varia de acordo com o modal utilizado. Testes post-hoc foram realizados para identificar quais grupos diferiam significativamente.

Visualização de Dados: Gráficos e Tabelas

A visualização dos dados foi crucial para comunicar os achados da pesquisa de forma clara e concisa. Tabelas foram utilizadas para apresentar estatísticas descritivas e resultados de testes estatísticos. Gráficos de barras foram empregados para comparar o nível de satisfação entre os diferentes modais de transporte. Um gráfico de dispersão mostrou a relação entre o tempo de viagem e o nível de satisfação, indicando uma correlação negativa.

A escolha dos gráficos e tabelas se baseou na necessidade de representar os dados de forma eficiente e acessível ao público-alvo.

Quais são os softwares mais utilizados na análise de dados de pesquisas de campo?

SPSS, R, Stata e Excel são alguns dos softwares mais populares, cada um com suas vantagens e desvantagens dependendo da complexidade da análise.

Como lidar com dados faltantes em uma pesquisa de campo?

Existem várias técnicas, como exclusão de casos, imputação de valores (média, mediana, etc.) ou modelagem de equações estruturais, a escolha depende da quantidade e natureza dos dados faltantes.

Qual a diferença entre análise descritiva e inferencial?

A análise descritiva resume os dados coletados, enquanto a inferencial usa os dados da amostra para fazer inferências sobre a população.