Introdução:

Métodos Quantitativos para Ciências Sociais

Prof. Marcos Vinicius Pó

2019-1

1

Agenda da aula

1. Por que estudar métodos quantitativos?

2. Estrutura e metodologia do curso.

3. Princípios e lógicas do pensamento estatístico.

4. Princípios das ciências sociais e dos métodos quantitativos.

5. Tipos e exemplos de técnicas estatísticas.

• Não dá para escapar, está na grade obrigatória do BPP e do BRI.

• Aproveitar a disponibilidade de dados, indicadores e informações para pesquisas e análises.

• Conseguir aprender sobre populações e grupos de modo rápido e confiável.

• Aprender a lidar com as incertezas e variabilidades do processo científico social.

• Desenvolver um ceticismo saudável em relação a informações quantitativas, conhecendo seus limites e possibilidades.

3

Por que estudar métodos quantitativos?

• Entender melhor a metodologia científica e a lógica das pesquisas quantitativas.

• Dominar algumas técnicas estatísticas de análise de dados e teste de hipóteses.

• Desenvolver uma avaliação crítica sobre os números com que se depararem na vida cotidiana e acadêmica.

• Possuir os conhecimentos básicos para desenhar, executar e analisar uma pesquisa quantitativa.

4

Objetivos de aprendizado

• Teoria ► A lógica dos métodos quantitativos e a estatística na pesquisa social.

► Revisão básica de estatística descritiva e probabilidades.

► Construção e cuidados com dados.

► Amostragem e determinação do tamanho da amostra.

► Estimação por ponto e por intervalo

► Intervalo de confiança.

► Distribuição amostral da média e da variância e Teorema do Limite Central

► Testes de hipótese para médias e proporções.

► Testes não paramétricos: aderência, homogeneidade e independência.

► Análise de variância (ANOVA).

► Correlação.

► Regressão linear simples.

• Prática

► Uso de planilhas e gráficos.

► Trabalho com bancos de dados.

► Uso de pacotes estatísticos para análise de dados.

5

Programa resumido

• Didática:

► Aulas expositivas.

► Atividades em sala.

► Práticas no laboratório (bancos de dados, planilhas e pacotes estatísticos).

• Estudo:

► Capítulos e materiais indicados.

► Exercícios (listas e livros).

► Práticas de análise de dados.

Avaliação:

(a). Duas provas. i. Parte da segunda prova será um

trabalho em grupo a ser entregue no dia.

ii. Recuperação para conceito final D ou F e reposição/subs, ambas incluirão toda a matéria do curso.

(b). Atividades em sala ou para entrega, serão avaliados por participação. Não há reposição.

Conceito final: ponderação entre as provas (peso 0,45 cada) e a média das atividades (peso 0,1).

6

Metodologia didática e avaliação

Material em perguntasaopo.wordpress.com/graduacao/mqcs/

• As provas tem questões e itens com diferentes níveis de aplicação dos conceitos e técnicas estudadas.

• Serão usados “+” e “-” para sinalizar conceitos intermediários.

7

Avaliação das provas e trabalhos

Aplicação às provas

A Mostrou domínio dos aspectos básicos e avançados relacionados aos conceitos e técnicas apresentados no curso, aplicando-os adequadamente e de forma clara.

B Demonstrou domínio dos conceitos e técnicas apresentados em sala aplicando-os adequadamente, mas teve falhas em aspectos de menor relevância.

C Mostrou conhecer os aspectos básicos dos conceitos e técnicas apresentados no curso, mas não o domínio dos aspectos mais avançados ou de sua aplicação.

D Apresentou conhecimento de apenas alguns aspectos e conceitos fundamentais, mas demonstrou confusão ou falta de clareza sobre os conceitos.

F Não demonstrou conhecimento dos conceitos ou aplicações mais básicos tratados nas aulas.

FARBER, B.; LARSON, R. Estatística aplicada. Ed. Pearson Prentice Hall, 2009

LEVIN, J.; FOX, J; FORDE, D.. Estatística para ciências humanas, São Paulo: Pearson, 2012

BUSSAB, W.; Morettin, P. Estatística Básica. Ed. Saraiva, 2017

8

Livros recomendados

Bons exemplos e exercícios, além de

explicações didáticas. Uso moderado de

álgebra.

O mais completo. Usa bastante matemática.

• Calculadora para as aulas e provas. Precisa ter raiz quadrada!

• Formulários: pode-se trazer uma folha A4 de formulário nas provas. Ela não será conferida, então pode anotar o que quiser.

• Serão entregues tabelas de distribuições estatísticas para uso nas aulas e provas.

• Usaremos bancos de dados com frequência. Organizem, façam backup!

• Conhecimento de planilhas eletrônicas como Excel e LibreOffice Calc (será usado no laboratório)

9

Outras necessidades para o curso

• Primórdios:

► Centralização administrativa e burocratização.

► Aritmética política (séc. XVII).

► Estudar fenômenos de massa, de grandes proporções.

► Positivismo: busca de fatos e verdades de forma científica, baseando-se nos padrões das ciências da natureza.

• Lógicas:

► É necessária informação confiável e generalizável para compreender e orientar a ação social.

► Os fenômenos sociais possuem regularidades que podem ser observadas nos grandes números.

► Os métodos quantitativos e estatísticos são consistentes para descobrir e testar relações causais.

10

Pensamento quanti-estatístico

11

O que diferencia esses jogos de

estratégia?

12

Jogo de estratégia com elementos probabilísticos e aleatórios: o resultado não é determinado apenas da estratégia e

capacidade do jogador em analisar as ações dos adversários

13

Lógica probabilística

O mundo não é determinístico, ou seja, não podemos prever completamente o que vai acontecer se

conhecermos as condições iniciais de um fenômeno. Podemos avançar no entendimento sobre as relações

entre os fenômenos, mas a explicação será sempre incompleta. Conseguimos eventualmente encontrar regularidades e determinar as probabilidades de um fenômeno ocorrer, mas não podemos garantir isso.

14

Fonte: https://www.nexojornal.com.br/grafico/2019/02/08/De-onde-v%C3%AAm-os-Grandes-Mestres-do-xadrez-mundial

15

O que a estatística nos diz?

16

The

Eco

no

mis

t, F

eb 1

st 2

014:

Mo

bili

ty, m

easu

red

(h

ttp

://w

ww

.eco

no

mis

t.co

m/n

ews/

un

ited

-sta

tes/

2159

5437

-am

eri

ca-n

o-

less

-so

cial

ly-m

ob

ile-i

t-w

as-g

ener

atio

n-a

go-m

ob

ility

-mea

sure

d)

• Ciências sociais

► A causalidade raramente é evidente e tende a ser múltipla.

► Métodos, premissas e conclusões devem ser claros e são sempre provisórios.

► Métodos:

o Conceitos: construtos teóricos e simbólicos, com imprecisões e contestações.

o Incertezas e imprecisões nas métricas.

o Uso de proxys e medidas indiretas.

o Lidar com a subjetividade.

o Condicionantes históricos e culturais.

• Teorias:

► Ajudam na construção de questões, hipóteses e explicações.

► São uma simplificação da compreensão de mundo que salienta os aspectos e variáveis considerados relevantes para os objetivos da pesquisa.

17

Ciência, teorias e modelos explicativos

Quanti x Quali: resumão

Lógica indutiva: generalizações a partir da observação crítica e fundamentada de fenômenos.

Observação, entrevistas, grupos de discussão,

etnografia... MENOS CASOS, COM MAIOR

PROFUNDIDADE

Métodos qualitativos

Métodos quantitativos

Lógica hipotético-dedutiva: aplicação de pressupostos,

conceitos e princípios gerais a fenômenos.

Levantamentos amostrais, experimentos, quase-

experimentos... MAIS CASOS, COM MENOR

PROFUNDIDADE Objeto social

• Definição do problema e questões de pesquisa.

• Formalização de modelo explicativo teorias.

• Definição de hipótese a ser testada.

• Definição de testes estatísticos a serem usados e de níveis de confiança.

• Operacionalização das variáveis, conceitos, amostragem... ► Proxys; limitações; imprecisões; comparabilidade; viés...

• Processamento e teste das hipóteses.

• Análise dos resultados.

19

Formalização de uma pesquisa quantitativa

• Descritiva: visa sintetizar grandes quantidades de dados em números informativos (contagens, médias, desvio-padrão...) e/ou em visualizações (gráficos, diagramas...) “O que temos aqui?”

• Exploratória: objetiva gerar hipóteses, aprofundar no conhecimento e análise dos dados “O que esses dados parecem querer dizer?”

• Inferencial: busca fazer afirmações gerais a partir de amostras e predições “O que podemos afirmar com base nesses dados?”

► Estimativas de parâmetros

► Testes de hipóteses

► Previsões

20

3 tipos de estatística

21

População Amostra

n = 9

Estatísticas amostrais

Parâmetros populacionais

Inferência estatística: conhecer os parâmetros e fazer afirmações sobre a população com base em suas amostras.

• Análises gráficas

• Comparação (para uma ou várias populações): ► Médias

► Medianas

► Proporções

• Testes não paramétricos: ► Aderência, independência,

homogeneidade

► Wilconox

► Teste dos sinais

► Kruslal-Wallis

• ANOVA (várias populações)

• Regressão

► Simples

► Múltipla

► Logística

• Análise de componentes principais

• Análise de clusters

• Análise discriminante

• Análise fatorial

• Séries temporais

22

Exemplos de técnicas estatísticas

Técnicas multivariadas

23 Prof. Marcos Vinicius Pó