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Tecnólogo · Capítulo 24 · Português
Código do curso: OCA-077Capítulo 24: OCA-077-C024

Capítulo 24 — Métodos de pesquisa aplicada

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Mapa da aula

Aula 24 publicada. Mapa, exemplo, EX070.

flowchart TD
  N0["24.1 Enquadrar uma questão"]
  N1["24.2 Coleta ética de dados"]
  N2["24.3 Conclusões cautelosas"]
  N3["Síntese"]
  N0 --> N1 --> N2 --> N3
  N3 --> EX["Exemplo resolvido"]
  EX --> Q["Exercício EX070"]

Desenho lógico

flowchart LR
  N0["24.1 Enquadrar uma questão"]
  N1["24.2 Coleta ética de dados"]
  N2["24.3 Conclusões cautelosas"]
  N3["Síntese"]
  N0 --> N1 --> N2 --> N3 --> Q["EX070"]
[24.1 Enquadrar uma questão]
    |
    v
[24.2 Coleta ética de dados]
    |
    v
[24.3 Conclusões cautelosas]
    |
    v
[Síntese]
    |
    v
[Exemplo resolvido] --> [Exercício EX070]

Objetivos de aprendizagem

Você vai (1) enquadrar uma pequena questão de pesquisa aplicada; (2) coletar dados de forma ética a partir de sistemas que você está autorizado a usar; (3) tirar conclusões cautelosas.

24.1 Enquadrar uma questão

O curso de Rosa exige um pequeno estudo aplicado. Ela pergunta: quanto tempo os certificados da prefeitura levam para ser renovados depois dos alertas, e que fatores preveem os atrasos? A questão pode ser respondida com dados a que ela tem acesso, é útil para a prefeitura e é estreita o bastante para um semestre. Sua tutora, a Dr Imogen Hale, a ajuda a reescrever objetivos vagos, como "estudar a ICP", numa questão com variáveis mensuráveis: tempo do alerta até a renovação, tipo de certificado, equipe dona e se a renovação é automatizada. Ela também escreve que resultado a surpreenderia, o que a ajuda a perceber se está apenas procurando confirmação. A Dr Hale pede que ela liste os dados que não consegue obter, para que os limites sejam conhecidos desde o início.

24.2 Coleta ética de dados

Rosa obtém de Owen uma permissão por escrito para usar os dados dos chamados e do monitoramento. Ela remove os nomes dos funcionários, substituindo-os por rótulos de equipe, e armazena os dados apenas nos sistemas da prefeitura. Ela não coleta nenhum dado de cidadãos, já que não são necessários. Sua tutora confere o plano em relação às orientações de ética em pesquisa da politécnica. Rosa aprende que até os dados operacionais sobre colegas merecem cuidado, porque os resultados poderiam constranger pessoas se publicados sem cuidado. Ela combina com Owen que a prefeitura pode revisar o relatório antes da entrega, para pegar qualquer coisa que possa identificar pessoas ou revelar configurações sensíveis. Os dados brutos são apagados no fim do semestre, como o plano prometia.

24.3 Conclusões cautelosas

Em 41 renovações, as automatizadas foram concluídas em até um dia depois dos alertas, enquanto as manuais levaram uma mediana de seis dias. Rosa conclui que a automação está associada a uma renovação mais rápida, mas adverte que as equipes com automação também podem ter mais recursos, de modo que o estudo mostra uma associação, e não uma prova de causa. Ela relata quantos casos foram excluídos por falta de dados, e por quê. Sua tutora elogia a contenção e sugere um estudo de acompanhamento comparando as equipes antes e depois da automação. Ela também publica seu script de análise com dados de amostra sintéticos, para que outros possam repetir o método.

Exemplo resolvido

Rosa estuda 41 renovações, descobre que as automatizadas terminam em até um dia contra uma mediana manual de seis dias e relata uma associação, e não uma causa.

Caso sintético. O estudo e os números são inventados.

Erros e limites

Amostras pequenas dão resultados instáveis. Dados observacionais não conseguem provar causa sem um desenho cuidadoso.

Exercícios

Síntese

A pesquisa aplicada precisa de uma questão estreita, de um tratamento ético dos dados e de conclusões limitadas pelo desenho.

Respostas comentadas

EX070. Quanto tempo as renovações de certificados da prefeitura levam depois dos alertas e que fatores preveem os atrasos.

EX071. Ela obteve uma permissão por escrito e substituiu os nomes dos funcionários por rótulos de equipe.

EX072. Porque as equipes que automatizam também podem ter recursos diferentes, então os dados mostram associação, e não causa.