Inferência bayesiana

 

Considere o seguinte cenário e pense na sua resposta intuitiva à questão formulada.

Um taxi que causou um acidente de trânsito se evadiu. Para julgar o caso, são fornecidos os seguintes dados: 85% dos taxis da cidade são da empresa Verde e 15% da empresa Azul. Uma testemunha que presenciou o acidente disse que o taxi era da empresa Azul. Essa testemunha foi colocada em teste e se verificou que nas condições do acidente, acertava a cor dos taxis 80% das vezes. Qual é a probabilidade de o taxi que causou o acidente ser da empresa Azul?

Este é um problema clássico de inferência bayesiana. Há duas fontes de informação: uma estatística populacional e o relato de uma testemunha não perfeitamente confiável. Essas duas informações devem ser combinadas usando o teorema de Bayes. Mas se quem julga nunca ouviu falar de Bayes, o que responderia?

Essa pessoa provavelmente optaria pelo relato da testemunha ali presente e diria 80%. As estatísticas populacionais, quando não são aberrações, são pouco consideradas quando a pessoa tem em mãos um relato pessoal, específico para o caso – principalmente se for recheado de detalhes.

Vamos agora ficar com o mesmo problema, mas mudar a história. Um taxi que causou um acidente de trânsito se evadiu. Para julgar o caso, são fornecidos os seguintes dados: há duas empresas de taxis na cidade, que têm o mesmo número de carros. Os taxis da empresa Verde são responsáveis por 85% dos acidentes de trânsito, e os da empresa Azul por 15% deles. Uma testemunha que presenciou o acidente disse que o taxi era da empresa Azul. Essa testemunha foi colocada em teste e se verificou que nas condições do acidente, acertava a cor dos taxis 80% das vezes. Qual é a probabilidade de o taxi que causou o acidente ser da empresa Azul? Se quem julga nunca ouviu falar de Bayes, provavelmente optará pela resposta 15%.

Isto porque essa pessoa provavelmente argumentará que, não sendo a testemunha plenamente confiável e já sabendo que taxistas da empresa Verde são maus motoristas, é razoável acreditar nas estatísticas populacionais, isto é, que a probabilidade de um motorista da empresa Azul causar um acidente é pequena, ou seja, 15%. Acontece que a pessoa criou um estereótipo: taxistas da empresa Verde são irresponsáveis. E é com base em estereótipos que julgamos verdadeiros fatos não-verdadeiros sobre qualquer membro de determinado grupo.

Mas qual é a probabilidade de o taxi que causou o acidente ser da empresa Azul? É 41,4%, segundo Kahneman. 

 

IMPORTANTE:  toda essa discussão está em

            Kahneman, D. Thinking...fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.  2011 p.167-168.

13 of the most stupid questions teachers have heard in the classroom.

                      

                           Encontrei na internet este artigo¹, que traz junto o comentário:

There's no such thing as a stupid question... we're not so sure.

   A única referência é John Harrington. E o artigo traz umas “preciosidades”:  “Sabemos a velocidade da luz. Qual é a velocidade do escuro? ” Pois é, caro professor, como se responde a uma questão dessas? E esta outra: “o mundo é redondo como uma bola ou redondo como um prato? ” Esta questão – cá entre nós –, até poderia parecer pertinente para alguns, uma vez que já se levantou por aqui a teoria do terraplanismo. Mas minha experiência, como professora de pós-graduação, foi a de aprender muitas coisas com os alunos – e não só sobre a disciplina que eu ministrava. Aliás, os professores em geral admitem que aprendem com seus alunos e até consigo mesmos, quando administram aulas, pois se veem obrigados a estudar mais e a pensar melhor.

Feliz aquele que transfere o que sabe e aprende o que ensina².

Só que algumas vezes já me deixaram sem resposta. Por exemplo, depois de me aposentar na Unicamp, dei aulas em um curso noturno, às sextas feiras e aos sábados, para alunos de pós-graduação com diferentes formações, perfis variados,  que trabalhavam para viver. Minha disciplina tinha o nome pomposo de Metodologia Científica, mas se propunha a ensinar algumas regras práticas para escrever uma tese. Usei, como texto, um livro elementar, que considerei adequado para o propósito do curso (3). Eu tentava dar alguma ideia de ciência, mas como? Pois um aluno com formação em Filosofia me perguntou porque eu não adotava como texto o livro de René Descartes (4) “O Discurso sobre o Método”, um tratado filosófico e matemático publicado na França em 1637. Sem qualquer intenção de desmerecer a importância da obra do filósofo francês (Cogito, ergo sum), ainda dou tratos à bola: o que eu deveria responder a esse aluno?

Em outra ocasião e em outro curso, expliquei que, para levantar dados pessoalmente por meio de um questionário (5), não se deve intervir na resposta do participante da pesquisa, mas apenas anotar suas respostas, sem qualquer tipo de comentário. Se for o caso, o pesquisador pode colocar sua posição profissional para o respondente, mas só depois de gravar (ou anotar) todas as respostas. Claro que perguntar aos alunos que ingressam na faculdade porque escolheram determinado curso não trará respostas inusitadas. Mas elas fatalmente aparecerão se você fizer levantamentos no Brasil profundo. Então perguntei a alunos de Odontologia: “Que você diria, se ao perguntar a uma pessoa se escova os dentes diariamente, receber, como resposta: Não preciso, masco fumo”?  Fui espinafrada por um aluno grã-fino. Pois é, talvez ele não tenha entendido a minha argumentação, de que a resposta  do respondente tem de ser anotada, não importa quão absurda ela seja (ou talvez esse aluno tenha acordado exatamente quando eu dizia"não escovo os dentes, masco fumo). Mesmo assim, ele me fez perder o rebolado.

Aliás, explicar como se faz um questionário é sempre um problema. As pessoas acham que sabem tudo sobre o assunto. E foi discorrendo sobre as idas e vindas necessárias para construir um questionário que fui surpreendida pela pergunta – até certo ponto atrevida, embora equivocada – de um pós-graduando: Por que estamos discutindo “isso”? Em Medicina, todos os questionários já estão prontos! O que eu deveria responder? Se já está tudo pronto, de que interessa uma dissertação de mestrado, mesmo sendo a sua?

Foi também discorrendo sobre a dificuldade de levantar dados (sobre opiniões, ideias, sonhos, sentimentos dos entrevistados) que apontei duas formas de organizar as opções de resposta: a pesquisa quantitativa, que fornece ao respondente respostas prontas, com quadradinhos para ticar e a pesquisa qualitativa, que dá ao entrevistado a possibilidade de responder com suas próprias palavras. Para deixar claro, fiz um levantamento de dados com os próprios alunos. Perguntei por escrito: “se você for ao dentista e ele lhe disser que precisa extrair um dente, qual seria seu primeiro sentimento? ” E os alunos responderam tristeza, desânimo, medo, mal-estar, descrença no profissional etc.  Mas um deles foi taxativo: “ninguém arranca nenhum dente meu”. Minha ideia era buscar diferentes respostas diante de uma situação de perda pessoal – e achei. Mas o que comentar sobre a resposta desse aluno?

...se alguém me desafia e bota a mãe no meio, dou pernada a três por quatro e nem me despenteio (6).

A análise de dados também é difícil de discutir. Em uma pós-graduação de Medicina apresentei, como forma de pesquisa observacional, o British Doctors Study, um marco nesse campo, pois é visto como a primeira prova estatística forte da correlação entre o hábito de fumar e muitas doenças graves, inclusive o câncer de pulmão (7). Para fazer esse estudo (8), que data dos anos de 1950, dois pesquisadores ingleses enviaram questionários para todos os médicos do Reino Unido, com perguntas que visavam levantar os hábitos de fumar dos médicos, além de dados pessoais (sexo, idade, etc.). Foram enviados cerca de sessenta mil questionários e analisadas cerca de quarenta mil respostas. Os autores seguiram a sobrevivência dos médicos por meio de um registro geral. Apresentei para os alunos apenas os dados sobre câncer de pulmão – que são os mais conhecidos – porque não queria me estender demais sobre os testes estatísticos utilizados. Pois um aluno me perguntou se eu não percebia que os dados não tinham validade porque, segundo ele – em um estudo desse tipo – era preciso apresentar todas as causas de morte. Como responder com estatisquês a quem não sabe estatística?

E só mais um caso: em um seminário na USP, apresentei os principais delineamentos experimentais dos ensaios clínicos que comparam apenas dois grupos, que chamei de controle e tratado. Não havia tempo para mais. Reconheço que os slides eram um pouco infantis, considerando o alto nível intelectual dos doutores. Mas ao invés de diagnosticar essa falha, um médico me perguntou porque eu chamava um grupo de “tratado” – quando se tratava de um trabalho experimental. Realmente, o NIH (National Institute of Health) propôs usar, nesses casos, o termo interventional group, mas não aboliu o termo treated group, muito em uso. Só consegui dizer que Estatística não é um ramo caudatário da Medicina (como também não e das ciências biológicas, das engenharias, das ciências agrárias, das ciências sociais). Estatística é uma ciência que anda com suas próprias pernas - tem teorias, técnicas,  paradigmas. E a terminologia de Estatística é usada em várias ciências; pode, portanto, ser genérica. Não convenci. Só recebi um mavioso “tudo bobagem”, comentário que não comprei.

 

Citações

 

1.        13 of the most stupid questions teachers have heard in the classroom.

https://www.joe.ie › life-style › 13-...

2.       Cora Coralina  Vintém de cobre: Meias confissões de Aninha. São Paulo: Global Editora, 1997. Trecho do poema Exaltação de Aninha (O Professor).

3.       Vieira, Sonia.  Como escrever uma tese. Atlas, 6ª ed. 2009.

4.       Descartes, René. O Discurso do Método. Martins Fontes, 2009.

5.       Vieira, Sonia.  Como elaborar um questionário. Atlas, 2009.

6.       Chico Buarque. Partido Alto.

7.       Di Cicco, M.E., Ragazzo, V.,Jacinto, T. . Mortality in relation to smoking: the British Doctors Study. Breathe (Sheff). 2016 Sep; 12(3): 275–276. doi: 10.1183/20734735.013416

8.      Doll R, Hill AB. Smoking and carcinoma of the lung; preliminary report. Br Med J 1950; 2: 739–748. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

Você acredita nas pesquisas eleitorais?

 

 Professora de Bioestatística há longos anos, fui confrontada, algumas vezes, com a pergunta: “Você acredita nas pesquisas eleitorais? ”. Ao dizer que acredito – feitas as ressalvas que logo explico – invariavelmente escuto o comentário: “ Eu não acredito, porque nunca fui entrevistado”.

Vamos então trazer aqui outra questão. Qual é a probabilidade de você ganhar na Mega-Sena, escolhendo na cartela apenas seis números, de 1 a 60? Você sabe que receberá o prêmio máximo se os seis números escolhidos por você forem sorteados. Para uma aposta de 6 números, existem 50.063.860 combinações possíveis. Assim, a chance de vencer na Mega-Sena com uma única aposta é de 1 em 50.063.860, ou seja, a probabilidade de você ganhar com uma única aposta é aproximadamente 0,000002%. (1)

Mas vamos voltar ao nosso problema. De acordo com o Tribunal Superior Eleitoral (2), o número de eleitoras e eleitores aptos a votar na próxima eleição é 156.454.011. Então, se um instituto de pesquisa quisesse fazer uma amostragem aleatória simples do universo de pessoas aptas a votar no Brasil, deveria colocar todos os nomes dessas pessoas em um globo giratório e sortear uma amostra. Qual seria a chance de você ser sorteado? 1 em 156.454.011, ou seja, a probabilidade de você ser sorteado é 0,000000639%. Claro, usar um globo giratório de sorteio é inexequível, mas, em tese, isso poderia ser feito em um supercomputador. De qualquer modo, a chance de você ser sorteado para a entrevista seria menor do que a de ganhar na Mega-Sena.

 

Mas há outro obstáculo – além da necessidade de um supercomputador – para quem quiser fazer uma amostragem aleatória simples das eleitoras e eleitores aptos a votar na próxima eleição. Digamos que o instituto queira coletar uma amostra de 2.500 pessoas. As pessoas sorteadas podem estar distribuídas por todo o Brasil. Também podem ser sorteadas eleitoras e eleitores fora do Brasil. Como localizar todas essas pessoas, obter respostas, analisar e apresentar os resultados em uma semana? Os contratempos serão muitos, mas ainda há outro: podem ser sorteados muito mais homens do que mulheres (ou o contrário) muito mais velhos do que jovens (ou o contrário). Enfim, a amostra obtida pode não ser representativa do universo. Isso poderia ser resolvido usando uma amostra aleatória estratificada, mas o trabalho ficaria ainda mais difícil.

 

Os institutos que fazem pesquisas eleitorais adotam, então, outras formas de amostragem, mais fáceis de fazer e mais baratas, mas nem por isso menos eficazes. Vamos nos ater à metodologia do Datafolha, que mais tem apresentado pesquisas. Esse instituto toma uma amostra aleatória proporcional ao tamanho das cidades, de um total de 4.800 cidades brasileiras que constam do banco de dados do instituto. Depois sorteia os pontos onde ficarão os entrevistadores, em cada cidade amostrada. São 70.000 pontos demarcados pelo instituto nessas cidades, antes do início das pesquisas e guardados em um banco de dados. Os entrevistadores então se posicionam nos pontos sorteados de cada cidade – os chamados pontos de fluxo – que não são, necessariamente, pontos de grande circulação de pessoas – e procuram entrevistar as pessoas que por ali transitam.

A amostragem, agora, é por cotas. Devem ser entrevistadas 53% de mulheres (das pessoas aptas a votar, aproximadamente 53% são mulheres) e obedecer às quotas por faixas de idade dos aptos a votar: 14% com idade entre 16 e 24 anos, 20% de 25 a 34 anos, 21% de 35 a 44 anos, 24% de 45 a 59 anos, e 21% com 60 anos ou mais. Cada entrevistador tem sua cota para preencher: por exemplo, 10 homens entre 26 e 24 anos, 5 mulheres com mais de 60 anos etc.. Somadas as cotas de cada entrevistador, é obtida a distribuição de aptos a votar. Se você for entrevistado, será perguntado sobre sexo e idade (para o entrevistador saber se você corresponde à cota que deve preencher), sobre renda, escolaridade, religião. É o entrevistador que convida você a ser entrevistado ( se ele presumir que você pertence a uma das cotas que ele deve preencher).

 

Em uma amostragem aleatória simples, a probabilidade de você ser escolhido para ser entrevistado é pequena. Mas com a metodologia adotada pelos institutos de pesquisa, suas chances de ser amostrado podem se reduzir a zero. Por exemplo, se você mora no exterior, não tem chance de ser entrevistado. Se você mora em condomínio fechado e só circula de carro fora do condomínio, também não será entrevistado (os pesquisadores do IBGE, que é um órgão governamental, têm muita dificuldade de entrar em condomínios fechados de luxo). Se você circula nas ruas e passa pelos pontos onde estão os entrevistadores, mas não fala com desconhecidos, também não será entrevistado (será um não respondente). Se você mora na zona rural e dificilmente vai à cidade, tem baixíssima chance de ser entrevistado. E também não são entrevistadas pessoas que não saem de casa porque são/estão doentes, cuidam de pessoas da família ou outros motivos. Mas se você for entrevistado, suas respostas serão anotadas em um tablet.

Importante - para ter uma visão crítica das pesquisas eleitorais - é saber que a população alvo, constituída por todas as eleitoras e todos os eleitores aptos a votar na próxima eleição não é atingida. A chamada população configurada, ou seja, a população que pode ser amostrada, é constituída por pessoas que caminham pelas ruas e passam por qualquer um dos pontos de fluxo sorteado pelo instituto de pesquisa em qualquer uma das cidades sorteadas, do conjunto de pontos e cidades brasileiras previamente escolhidas pelo instituto. É razoável imaginar que as cidades que constam do banco de dados do instituto sejam de melhor acesso dentre as cidades brasileiras e os pontos de fluxo tenham sido demarcados em lugares relativamente seguros. Isso está certo? perguntam alguns. É o que se pode fazer. Claro que as pesquisas eleitorais mostram tendências, mas não podem ser esmiuçadas à exaustão. São amostras da população configurada em um certo momento e – mesmo para essa população – já há muitos erros possíveis de amostragem. 

Outra fonte de erro é a dos não-respondentes. Considera-se, em geral, que se o percentual de não-respondentes atingir cerca de 30% das pessoas abordadas em entrevista de rua, a pesquisa não é confiável. Em uma eleição polarizada como a de 2022 no Brasil, é de se esperar – dado que uma das partes envolvida no pleito desdenha pesquisas (ou melhor, afronta a ciência) –, é razoável esperar que seus correligionários também "não percam tempo" respondendo questões. Isso cria um viés em favor dos outros candidatos. 

E eu me lembro que – há muito tempo atrás – um diretor de pesquisa disse, em entrevista, que os erros se deviam à "volatibilidade" do voto feminino. La donna e mobile? Pois é, mas já vi mulheres extremamente aguerridas, defendendo os interesses de seus maridos nos resultados das eleições. E tenho, ainda, um outro palpite, de uma outra variável que talvez tenha efeito sobre o resultado das eleições: as condições meteorológicas. Se chover, mais ricos votarão - porque não irão para suas casas de praia ou suas estâncias no interior e menos pobres votarão, porque será difícil transitar. Se tivermos um tempo de sol na maior parte do Brasil, acontecerá o contrário   

À medida que as eleições se aproximam, há mais chance de as prévias acertarem os resultados, porque os indecisos estarão em menor número. Mas em eleição muito polarizada, também existe a chance de mais pessoas não declararem o voto por se sentirem inseguras devido os conflitos, as desavenças, as disputas, as ameaças.

 

Acredite nas pesquisas eleitorais, mas elas são um retrato do momento.  Um fato novo pode modificar os resultados previstos. Há uma margem de erro, que diminui com o aumento da amostra. Ainda, comentaristas de pesquisas torturam os dados em excesso, tentando tirar deles mais do que a verdade que eles contem. Então, você deve filtrar a opinião dos comentaristas, usando seu arsenal de valores, convicções, ideologia. Eu acredito que as prévias eleitorais (claro, elas também dependem da confiabilidade do instituto de pesquisa que as apresenta), mas análises de aderência, feitas a posteriori mostram que são bastante verossímeis.

 

As pesquisas eleitorais são feitas por diversos institutos: Datafolha, Ipec (Ibope), Ipesp, FSB, Quaest e outros (3).

 

 

Referências

(1)"Chances de ganhar na Mega-Sena" em:

https://brasilescola.uol.com.br/matematica/chances-ganhar-na-mega-sena.htm

(2) Brasil tem mais de 156 milhões de eleitoras e eleitores aptos a votar em 2022. 

https://www.tse.jus.br/comunicacao/noticias/2022/Julho/brasil-tem-mais-de-156-milhoes-de-eleitoras-e-eleitores-aptos-a-votar-em-2022-601043.

(3) Quais são os principais institutos de pesquisa eleitoral do Brasil. https://veja.abril.com.br/coluna/maquiavel/quais-sao-os-principais-institutos-de-pesquisa-eleitoral-do-brasil/

 

Pesquisa espontânea ou questionário com questões abertas

 

Nas questões abertas - as chamadas pesquisas espontâneas nas prévias eleitorais - você não sugere qualquer tipo de resposta. A pessoa usa suas próprias palavras para responder às suas questões. Podem surgir assim ideias que você próprio não teve, quando elaborou o questionário. A desvantagem das questões abertas é o fato de nem todos os entrevistados responderem. Nas pré-campanhas para eleições, pesquisas espontâneas são muito utilizadas porque elas mostram, principalmente, a lembrança que o eleitor tem de um político e mede, assim, o potencial de votos que esse político tem para concorrer a um cargo.

 

Se você quiser fazer questões abertas na pesquisa que está planejando, pense como você próprio responderia cada uma das questões. Perceba se as respostas podem ser longas. Se for este o caso, é importante delimitar o espaço para a escrita, no caso dos questionários de auto – aplicação, ou o tempo de exposição, no caso de entrevistas.

 

Exemplo de resposta curta

 

Questão: Para que time de futebol você torce?

              _________________________________________

 

A questão também é aberta quando você pede ao respondente que complete uma sentença.

 

Exemplo de resposta que pode ser longa

 

Questão: Por que o senhor decidiu comprar este carro?

 

 ________________________________________________

 

A vantagem óbvia da questão aberta é conseguir respostas que refletem, de fato, a opinião do respondente. Você pode receber respostas inesperadas, que ajudarão a entender o assunto que você está estudando.

As dificuldades ficam por conta da análise dos dados coletados. Não há como tabular os resultados e não se pode fazer análise estatística. Isto significa despender muito mais tempo e dinheiro com a análise de questões abertas do que com questões fechadas (1).

As respostas às questões abertas devem ser analisadas por profissional especializado. De qualquer forma, cabe aqui dar alguma noção de como isso é feito (2)

 

1.     Leia todas as respostas.

2.     Anote as ideias mestras descritoras do essencial nos depoimentos.

3.     Agrupe as ideias que têm significado semelhante.

4.     Busque expressões que descrevam cada uma das ideias mestras.

Exemplo

Questão: Que benefícios o curso trouxe para você?

 

Comentário: Se essa pergunta foi feita para 100 alunos no final de um curso, seria preciso examinar pelo menos 40 questionários. Mas imagine que as respostas de três alunos, designados por A, B, C, foram:

 

1.     Aluno A: Oportunidade para conhecer colegas e superar minha dificuldade de trabalhar em grupo.

2.     Aluno B: Conheci colegas e aprendi técnicas para melhorar minhas relações com os clientes.

3.     Aluno C: Gostei de trabalhar com o grupo.

 

Dessas três respostas, você tira que foram assinaladas, pelos alunos, três benefícios do curso:

1. Conhecimento de colegas.

2. Melhoria na participação de trabalhos em grupo.

3. Melhoria nas relações com clientes.

Exemplo

As doenças degenerativas provocam a degeneração de todo o organismo. A artrite reumatoide (AR), também conhecida como reumatismo deformante, é uma delas. Mas os médicos tendem a cuidar do paciente e esquecer o impacto da doença na família. O artigo Family Matters: The impact of RA on the partners and family members (3) chama a atenção para a necessidade de olhar o entorno, a família, o trabalho, os amigos do doente, apresentando os resultados de uma pesquisa com respostas espontâneas. Veja alguns resultados de uma análise de conteúdo (4).

 

                 Impacto em filhos de pessoas com artrite reumatoide

 

Filhos relatam que é difícil ver o sofrimento do pai/da mãe no dia a dia, que sentem ansiedade ao saber de novos tratamentos e que sofreram o impacto da doença na tomada de decisão nas próprias vidas. Os que tinham menos de 18 anos por ocasião do diagnóstico da doença em um dos pais lembraram que, quando crianças, estavam sempre conscientes de que um de seus pais era doente; ficavam amedrontados ou ansiosos; estavam sempre conscientes de que havia coisas que não podiam fazer porque um de seus pais tinha artrite reumatoide.

 

Buscando as “ideias mestras” nos relatos, foi possível obter algumas porcentagens: assim, relataram que a doença de um dos pais afetou sua própria vida como adulto 83% dos respondentes. Desses, relataram:

 

·         Preocupação com o pai ou mãe doente (85%)

·         Escolhas diferentes sobre sua própria saúde e estilo de vida (44%)

·         A doença de um dos pais foi fator decisivo para a escolha de onde morar ou trabalhar (35%).

 

 

 Impacto da artrite reumatoide em pais de pessoas com a doença

 

Pais de pessoas com artrite reumatoide mostraram grande variação nas respostas, mas, em geral, disseram sentir-se sobrecarregados.  Eles relataram ansiedade intensa, estresse e incerteza sobre o futuro desses filhos. Afirmaram sentir o impacto emocional da doença em toda a família. Pais de crianças com artrite reumatoide juvenil contam o impacto dessa doença nos outros filhos e relatam ressentimento e culpa. Pais de filhos adultos ajudam os próprios filhos e as famílias dos filhos, mas sentem que isso é muito pesado.

 

Vantagens e desvantagens

 

Vantagens das questões fechadas

 

§ São fáceis de responder.

§ São fáceis de analisar.

§ Permitem comparação.

 

A grande vantagem dos questionários com questões fechadas é, sem dúvida, a facilidade de análise. Não se está dizendo, com isto, que qualquer pessoa faz a análise estatística de dados obtidos por meio de questionários, mas que um estatístico conhece o procedimento.

 

            Vantagens das questões abertas

            

§   Permitem que os respondentes se expressem em suas próprias palavras.

§   Indicam o nível de informação do respondente.

§   Podem trazer informação inesperada.

 

Os pesquisadores da área qualitativa preferem as questões abertas. Eles enfatizam a relatividade cultural do sentido das palavras – isto é, as palavras do respondente devem ser entendidas com o significado que o respondente dá a elas. Ainda, o significado dado a uma palavra em determinada situação pode ser bem diferente do significado dado em outra situação (5).

As questões abertas são muito úteis na “garimpagem”, gíria que os pesquisadores usam para dizer que é preciso buscar, nas respostas dos respondentes, boas ideias para a discussão do trabalho ou, até mesmo, novas pesquisas. As questões abertas são, portanto, mais recomendadas nos estudos iniciais de certas áreas, porque ajudam o pesquisador a desenvolver opções de resposta para questões fechadas em um projeto maior.

 

Desvantagens das questões fechadas

 

A maior crítica às questões fechadas é – pelo fato de oferecerem opções ao respondente – fazer com que ele dê respostas que não daria por si mesmo. Por essa razão, questões fechadas devem ser usadas apenas nos casos em que é certo que os respondentes sabem escolher entre as diversas opções que lhes são oferecidas e só essas questões são possíveis. E você pode terminar o questionário perguntando ao respondente se foi fácil preencher todo o questionário. Caso a resposta seja “Não”, peça para dizer por quê.

 

Desvantagens das questões abertas

 

As questões abertas exigem reflexão para chegar a uma resposta e podem, por conta disso, cansar ou desagradar o respondente, que acaba desistindo de participar. Ainda, a análise dos dados é difícil.

 

Referências

1.    O que é análise de conteúdo?   https://www.blogger.com/blog/post/edit/24844129/7500330494802219092

2.    Bioética - Universidade São Camilo. https://www.blogger.com/blog/post/edit/24844129/5158806926615870332

3. Survey 2012 - National Rheumatoid Arthritis Society:

 http://www.google.com.br/#sclient=psy-ab&hl=pt-   Acesso em junho de 2012.

4. O impacto da doença degenerativa na família. https://soniavieira.blogspot.com/2013/04/

5. Foddy, W. Constructing questions for interviews and questionnaires: Theory and practice in social research. New York, Cambridge University Press. 1996. p.126.