Metodologia de Coleta de dados

A triangulação de dados é uma metodologia na pesquisa científica que visa fortalecer a confiabilidade e a robustez dos resultados através da convergência de diferentes fontes de dados, métodos de coleta e perspectivas analíticas. Essa técnica permite uma visão mais completa e multifacetada do problema em estudo, minimizando vieses e aumentando a validade das conclusões.

Tipos de Triangulação:

1. Triangulação de dados:

Fontes de dados:

Diversificar as fontes (entrevistas, questionários, documentos, etc.) para obter perspectivas distintas.

Métodos de coleta:

Empregar diferentes métodos (pesquisas, entrevistas, observação participante) para capturar diferentes nuances do fenômeno.

Pesquisadores:

Envolver múltiplos pesquisadores com diferentes visões e expertise para analisar os dados de forma crítica e interdisciplinar.

Colaboração entre sociólogos, psicólogos e economistas em um estudo sobre pobreza.

Teorias:

Aplicar diferentes frameworks teóricos para interpretar os dados de diversas perspectivas e evitar explicações simplistas.

Momentos no tempo:

Coletar dados em diferentes momentos para observar mudanças e tendências ao longo do tempo.

Exemplo: Realizar um diagnóstico, identificar pontos críticos, propor política pública e medir a política durante o mandato do Prefeito.

2. Triangulação metodológica:

Combinação de métodos quantitativos e qualitativos para obter uma compreensão mais abrangente do problema.

Exemplo: Combinar análise estatística de dados de questionários com entrevistas qualitativas para explorar as motivações dos participantes.

3. Triangulação de análise:

Aplicar diferentes técnicas de análise aos mesmos dados para identificar convergências e divergências nos resultados.

Exemplo: Utilizar análise de conteúdo e análise estatística para interpretar dados coletados em entrevistas.

Benefícios da Triangulação:

Aumento da confiabilidade: Convergência de diferentes fontes e métodos reforça a validade dos resultados.

Redução de vieses: Múltiplas perspectivas minimizam o impacto de vieses individuais ou metodológicos.

Riqueza de detalhes: Ampliação da compreensão do problema e suas nuances.

Validação interna: Aumento da consistência interna da pesquisa.

Complementaridade: Combinação de diferentes tipos de dados para uma visão holística.

Saturação de dados: Aprofundamento da análise até o ponto de não haver novas informações relevantes.