Técnicas de análise de resultados

Como já referimos dadas as características dos objectivos de estudo, houve necessidade de usar e combinar métodos de análise qualitativa e quantitativa. A análise estatística dos dados, é conveniente quando se trata de relacionar variáveis, permitindo obter correlações positivas ou negativas entre as mesmas, como é o caso deste estudo.

A propósito da combinação dos dois métodos, Branen (1992) salienta que a utilização de métodos quantitativos e métodos qualitativos tem implicações teóricas. Por outro lado autores como Reichardt e Cook (1986) afirmam ainda que um investigador não é obrigado a optar pelo emprego exclusivo de métodos quantitativos ou qualitativos e se a investigação o exigir poderá combinar a sua utilização.

Patton (1990) afirma que uma forma de tornar um plano de investigação mais “sólido” é através da triangulação, isto é, da combinação de metodologias no estudo dos mesmos fenómenos ou programas.

Tendo em conta o que acima é referido, seguidamente referir-nos-emos ao tratamento dos resultados deste estudo.

Começaremos pelo inquérito “Sobre Tempos Livres”. Em primeiro lugar atribuiu- se para o mesmo aluno o mesmo código identificativo para o inquérito e os dois questionários. Seguidamente para cada inquérito as respostas foram classificadas como se indica:

Para as que tinham a escala, “muito, bastante, pouco, nada”, atribuiu-se respectivamente 4, 3, 2, 1 e o zero para não respondeu.

Para as perguntas com escala “sim, não” atribuiu-se o valor 2 e 1 respectivamente e zero para não respondeu.

Na folha de cálculo Excel introduziram-se os dados respeitantes a cada aluno de acordo com as escalas anteriores. Depois determinou-se para cada amostra as frequências de respostas e as respectivas percentagens. Produziram-se tabelas de frequências, de

percentagens e gráficos para cada pergunta. Por fim realizou-se a análise dos dados para cada pergunta e elaboraram-se as conclusões e as comparações das semelhanças e diferenças anotadas para as duas amostras de alunos.

Para o questionário “A Luz e a Cor” depois da codificação feita como se indicou anteriormente, cotou-se cada resposta dada correctamente com um ponto e zero para respostas erradas ou que não responderam. Atribuiu-se um código a cada pergunta e às cinco categorias para mais fácil manuseamento na base de dados.

Introduziram-se os dados de cada resposta, para cada aluno e respectiva amostra numa folha de cálculo Excel e posteriormente transferida para a base de dados do SPSS. Com este programa realizaram-se os testes estatísticos, testes de Wilcoxon, dos Sinais e Teste t, para os globais do questionário e as 5 categorias, tendo-se depois feito a análise dos resultados estatísticos e as respectivas inferências para as duas amostras comparando- se e concluindo-se sobre o desempenho das mesmas para o global e para cada categoria do questionário.

Para o questionário “Atitudes para com a Ciência” depois da codificação feita como se indicou anteriormente, cotou-se cada resposta para cada item de acordo com a escala de Likert (concorda totalmente, concorda, nem concorda nem discorda, discorda, discorda totalmente). As respostas foram classificadas respectivamente com as pontuações ( 5; 4; 3; 2; 1), no caso dos itens ou afirmações positivas e invertendo-se a escala no caso dos itens negativos. Fez-se a base de dados para cada amostra, codificando-se as afirmações sobre a ciência, e as 3 dimensões consideradas. Com o programa SPSS realizaram-se os testes estatísticos, teste t e análise estatística descritiva. Analisaram-se os resultados estatísticos e as respectivas inferências para as duas amostras comparando-se e concluindo-se sobre o desempenho das mesmas para o global e para cada dimensão do questionário.

Desejamos finalmente referir-nos às características dos testes estatísticos utilizados.

Os Testes não paramétricos não necessitam de requisitos tão fortes, como os testes paramétricos, para serem utilizados. São úteis em situações em que as amostras são pequenas, e onde a distância a esses requisitos é grande. A desvantagem destes testes, face aos paramétricos, é não encontrarem tantas diferenças entre os dados, quando elas

No teste dos Sinais dá-se importância a qual dos dois números de um par é maior, mas ignora-se a magnitude dessa diferença.

O teste de Wilcoxon usa a informação sobre o valor da diferença entre os membros de um par. É, por isso, capaz de descobrir, com maior probabilidade, as diferenças quando elas realmente existem. O teste de Wilcoxon exige que as diferenças sejam uma amostra de uma distribuição simétrica. Este teste ordena e classifica as diferenças, separando-as depois em diferenças positivas e negativas. Se a hipótese nula for verdadeira, é esperado que as médias das classificações das diferenças sejam iguais para ambos os grupos (Pereira, 1999

)

Testes paramétricos:

O teste t para amostras relacionadas compara as médias de duas variáveis para o memo grupo. Este teste requer que a diferença seja uma amostra aleatória de uma população normal, ou uma amostra suficientemente grande para que possa ser aplicado, de forma a considerar normal a amostra da diferença das médias (Pereira, 1999

)

Como já referimos, no questionário “A Luz e a Cor” utilizámos os 3 testes estatísticos anteriores de forma a comprovar os resultados, diferenças entre as médias das variáveis para amostras relacionadas.

No caso do questionário “Atitudes para com a Ciência” utilizámos o teste t que compara as médias de duas variáveis para amostras relacionadas, opção que se ajustava ao tratamento estatístico pretendido e a amostra já ser suficientemente grande para se pode aplicar este teste.