Caracterização da pesquisa

Uma pesquisa pode ser entendida, em um sentido amplo, como uma busca científica e sistemática que pode inicialmente ser qualitativa ou quantitativa, e onde se podem distinguir diferentes categorias como básica, aplicada ou avaliativa. (MCMILLAN e SCHUMACHER, 2005, p. 38)

Uma modalidade de pesquisa informa sobre o delineamento mais apropriado, que inclui os procedimentos para guiar o estudo levando em consideração fatores como se prepara a pesquisa, quais os sujeitos e como serão coletados os dados.

Além da distinção inicial entre pesquisa qualitativa e quantitativa, McMillan e Schumacher (2005, p. 40) ainda apontam que dentre essas duas classes de pesquisa se encontram duas categorias principais: (a) experimental e (b) não- experimental para as pesquisas quantitativas. (c) interativa e (d) não-interativa para as pesquisas qualitativas.

O quadro 2 apresenta as diferentes modalidades de pesquisa a partir das definições propostas por McMillan e Schumacher (2005, p. 40):

QUANTITATIVA QUALITATIVA

Experimental Não-experimental Interativa Não-interativa

Experimental Descritiva Etnográfica Análise de conceitos

Semi-experimental Comparativa Fenomenológica Análise histórica Caso único Correlacional Estudo de caso

Teoria fundamentada Estudos críticos

Quadro 2 - Modalidades de pesquisa

Fonte: McMillan e Schumacher (2005, p.40)

As modalidades de pesquisa quantitativa foram desenvolvidas inicialmente para uso no campo dos estudos de agricultura e das ciências puras, que adotavam uma filosofia positivista do conhecimento que destacava a objetividade e quantificação dos fenômenos. Como resultado desta orientação, os delineamentos de pesquisa maximizam a objetividade com o emprego de números, estatística, estrutura e controle experimental (MCMILLAN e SCHUMACHER, 2005, p. 39).

Esta atribuição de que o delineamento quantitativo adota uma filosofia positivista do conhecimento se deve ao fato de que os pressupostos articulados pelos defensores do paradigma de pesquisa quantitativo são consistentes com esta filosofia, ou seja, entendem que as observações sociais devem ser tratadas como entidades de maneira similar à forma com que os cientistas tratam os fenômenos físicos (ex.: ciências puras), e que o observador está separado das entidades que estão sujeitas à observação, de modo que a investigação em ciências sociais seja objetiva e livre de generalizações referentes a tempo e contexto, sendo assim a causadora da validade e confiabilidade dos resultados produzidos pelas ciências sociais. (JOHNSON e ONWUEGBUZIE, 2004, p.14)

Por outro lado, os teóricos da abordagem qualitativa rejeitam o chamado positivismo e defendem a superioridade do construtivismo, idealismo, relativismo, humanismo, hermenêutica e, em alguns casos, pós-modernismo. Estas afirmações se baseiam na abundância de realidades múltiplas, que a inexistência de generalizações referentes a tempo e contexto não é desejável nem existente, que é impossível diferenciar completamente as causas e efeitos e que conhecedor e

conhecimento não podem ser separados, porque o conhecedor subjetivo é a única fonte da realidade. (JOHNSON e ONWUEGBUZIE, 2004, p.14)

Embora não haja uma prioridade epistemológica de uma modalidade em relação à outra, Babbie (2003, p. 67) sugere que o exame de um determinado fenômeno social é mais bem sucedido se puder ser abordado por vários métodos diferentes e que todos os métodos de pesquisa social são norteados pelas características gerais da ciência e que é útil analisar as forças e fraquezas relativas de cada método para escolha do mais adequado ao propósito da pesquisa.

Este estudo caracteriza-se como uma pesquisa quantitativa de caráter exploratório. As pesquisas exploratórias servem tipicamente para: (1) satisfazer o desejo e a curiosidade do pesquisador por uma melhor compreensão do fenômeno, (2) testar a viabilidade de desenvolver um estudo mais extenso e (3) desenvolver métodos a serem empregados em estudos subsequentes (BABBIE, 2003, p. 88).

Para identificar as relações de causalidade entre concepções, atitudes e processos de adoção de tecnologia entre estudantes optou-se pelo modelo de equações estruturais. Deste modo é condição preliminar à aplicação da técnica a definição dos procedimentos de análise descritiva e multivariada.

Para a utilização da modelagem de equações estruturais (do inglês

Structural Equation Modeling – SEM), é necessário que o pesquisador estabeleça

um modelo de pesquisa a priori para que a análise seja conduzida, sendo que este modelo deve estar fundamentado na teoria, estudos realizados previamente e que possam refletir a experiência e domínio do conhecimento pelo pesquisador. (KLINE, 2005, p. 9)

Por englobar um conjunto inteiro de modelos como análise de estrutura de covariância, análise de variável latente, análise fatorial confirmatória ou análise LISREL2, SEM também pode ser utilizada como forma de estimar outros modelos

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LISREL (do inglês Linear Structural Relations)– nome do pacote computacional mais popular para SEM. Destacam-se ainda os softwares EQS, SmartPLS e AMOS.

multivariados como regressão, componentes principais, correlação canônica e ANOVA. (HAIR JR. et al., 2005, p. 470)

Para Hair Jr. et al (2005, p. 470), duas características principais distinguem as técnicas SEM: (1) a estimação de relações de dependências múltiplas e inter- relacionadas e, (2) a habilidade de representar conceitos não observados nessas relações, o que permite explicar os erros de mensuração no processo de estimação.

Em geral, existem duas abordagens para estimação dos parâmetros de um modelo de equações estruturais: (a) a abordagem baseada na análise de covariância (representada pelo modelo LISREL) e (b) a abordagem baseada em variância (ou baseada em componentes) mediante o uso da análise dos mínimos quadrados parciais (do inglês PLS - PM -> partial least squares path model). (HAENLEIN e KAPLAN, 2004, p. 285)

Um modelo PLS - PM, como qualquer outro modelo de equações estruturais, consiste de uma parte estrutural que reflete as relações entre as variáveis latentes e um componente de mensuração, que apresenta como as variáveis latentes e seus indicadores ser relacionam. (HAENLEIN e KAPLAN, 2004, p. 290)

Para analisar modelos estruturais com variáveis observadas, utiliza-se a técnica de diagramas de caminhos (do inglês path analysis), que são construídos a partir de dois elementos básicos: o construto, que vem a ser um conceito teórico usado para definir relações, e setas, usadas para representar relações específicas entre os construtos. A técnica do diagrama de caminhos envolve a estimativa das relações causais presumidas entre as variáveis observadas (KLINE, 2005, p. 93).

Setas retilíneas indicam relações causais entre os construtos, setas curvilíneas indicam correlação entre os mesmos e setas retilíneas com dois sentidos indicam uma relação não recursiva ou recíproca entre os construtos. (HAIR et al., 2005, p. 477)

Todos os construtos podem ser colocados no diagrama de caminhos em uma das duas classes: exógenos ou endógenos. Construtos exógenos ou variáveis independentes (ou ainda variáveis fonte) são aqueles que não são ocasionados ou previstos por qualquer outra variável no modelo e não existem setas apontadas para estes construtos. (KLINE, 2005, p. 67)

Já os construtos endógenos ou variáveis dependentes são aqueles previstos por um ou mais construtos. Como no caso da regressão, a diferenciação entre construto exógenos e endógenos é determinada exclusivamente pelo pesquisador. (HAIR et al., 2005, p. 478)

A inferência da causalidade exige mais do que a mera correspondência aceitável entre o modelo e os dados. Para inferir razoavelmente que X é a causa de Y, todas as seguintes condições devem ser atendidas: (1) deve existir uma precedência de tempo, isto é, X deve preceder Y no tempo. (2) a direção da relação causal deve estar corretamente especificada, o que significa dizer que X causa Y, não ao contrário, ou que X e Y são causas recíprocas de um e outro em uma relação direta de feedback, e (3) a associação entre X e Y não desaparece quando as variáveis externas, como as causas comuns de ambos, são mantidas constantes (KLINE, 2005. p. 94).