Inflasjon og reell vekst

Durante todo o processo de desenvolvimento da pesquisa, é importante a preocupação contínua em manter claros os focos de interesse, para evitar desvios com as observações de aspectos não relevantes para a pesquisa, para evitar terminar com um amontoado de informações irrelevantes e, por fim, para evitar deixar de lado dados que possibilitariam uma análise mais completa do problema pesquisado (GODOY, 1995a).

O mesmo autor afirma que, como geralmente ocorre nas pesquisas qualitativas, o conteúdo final das observações envolve uma parte descritiva do que foi encontrado em campo e uma outra reflexiva, representada pelas observações pessoais do pesquisador durante o processo de coleta dos dados ou quando de sua finalização, quando o ideal seria que a análise estivesse presente durante os vários estágios da pesquisa por meio dos confrontos de dados a medida em que os mesmos são obtidos (GODOY, 1995a).

Gil (2006) avalia que a carência de modelos de sistematizações, de análise e de interpretação de dados em pesquisas do tipo “estudo de caso”, permite admitir que “a análise dos dados seja de natureza predominantemente qualitativa”, o que exige a preservação da totalidade da unidade social pesquisada, que deve ser suportada pelo desenvolvimento de tipologias dessas unidades sociais. Observa também o autor que “um dos maiores problemas na interpretação dos dados no estudo de caso deve-se à falsa sensação de certeza que o próprio pesquisador pode ter sobre suas conclusões”, o que leva à necessidade de desenvolver um quadro de referência teórica para evitar especulações no momento da análise.

No que tange à análise de dados coletados, para Martins (2006), não existe um único roteiro, o que faz com que cada caso seja um caso, mas recomenda que seja tomado cuidado para não adotar estratégias exclusivamente baseadas na descrição dos dados coletados. Recomenda também que a análise já seja feita de forma paralela ao desenvolvimento dos trabalhos de coleta e que seja utilizado material bibliográfico e de outras naturezas para darem suporte às análises, comentários, classificações, categorizações, teorizações e conclusões.

O autor afirma que, num estudo de caso, onde as etapas que compõem a abordagem metodológica não são estanques e distintas, a análise de dados serve como um exame, uma classificação e, muito freqüentemente, uma categorização dos dados, opiniões e informações coletadas, ou seja, para, a partir das proposições, teorias preliminares e resultados encontrados, construir uma teoria que ajude a explicar o fenômeno do estudo. O investigador “deve deixar claro que todas as evidências relevantes foram abordadas e deram sustentação às proposições que parametrizam toda a investigação”, com cuidado para que ocorram triangulações de dados e encadeamentos de evidências para dar força, confiabilidade e validade aos achados da pesquisa e às suas conclusões.

Para Yin (2005), ao analisar a questão de forma mais detalhada, com a preocupação de propor estratégias e técnicas a serem adotadas, define a análise de dados como uma ação que “consiste em examinar, categorizar, classificar em tabelas, testar ou, do contrário, combinar as evidências quantitativas e qualitativas para tratar as proposições iniciais do estudo”. O autor recomenda que “cada estudo de caso deve se esforçar para ter uma estratégia analítica geral – estabelecendo prioridades do que deve ser analisado e por quê”. Estas estratégias podem ser aplicadas com o uso de cinco técnicas específicas, o que permitirá a produção de

“análises de alta qualidade, que exigem pesquisadores que considerem todas as evidências (dados), exibam e apresentem as evidências separadas de qualquer interpretação e demonstrem um interesse adequado para explorar interpretações alternativas”.

As estratégias propostas são:

1. Baseando-se em proposições teóricas – seguir as proposições teóricas que levaram ao estudo de caso.

2. Pensando sobre explanações concorrentes – define e testa definições concorrentes – o fenômeno foi resultado da intervenção “A”, “B”, “C”, “...”. Pode ser para complementar a primeira.

3. Desenvolvendo uma descrição de casos – desenvolver uma estrutura descritiva a fim de organizar o estudo de caso.

As “técnicas analíticas específicas”, propostas pelo mesmo autor, que servem para lidar com validades internas e externas nos estudos de caso, são:

1. Adequação ao padrão – utilizar a lógica da adequação ao padrão para comparar um padrão fundamentalmente empírico com outro de base prognóstica ou com várias outras previsões alternativas.

2. Construção da explanação – analisar o estudo de caso, construindo uma explanação sobre o caso.

3. Análise de séries temporais – conduzir a uma análise de séries temporais, diretamente análogas às análises de séries temporais, realizada em experimentos e em pesquisas quase-experimentais.

4. Modelo lógico – estipular deliberadamente um encadeamento complexo de eventos ao longo do tempo.

5. Síntese de casos cruzados – efetuar uma síntese comparativa por meio do cruzamento de dados, que serve de forma especifica para o estudo de casos múltiplos. Apenas é viável se os casos estudados sofreram estudos de caso individual antes, no formato de estudos de caso independentes, por autores diferentes.

“não importa qual estratégia analítica específica seja escolhida, você deve fazer de tudo para ter certeza de que sua análise é de alta qualidade”. Ele propõe quatro princípios a serem observados:

1. A análise deve deixar claro que se baseou em todas as evidências (dados coletados).

2. A análise deve abranger todas as principais interpretações concorrentes. 3. A análise deve se dedicar aos aspectos mais significativos de seu controle

de estudo.

4. Na análise deve ser utilizado o conhecimento prévio de especialista do investigador.

A exemplo de Yin, embora com enfoque diverso, Collins e Hussey (2005), reconhecem que o “principal desafio para a análise de dados qualitativos e que”, conforme Robson (1993), “não há um conjunto claro e aceito de convenções para a análise correspondendo àqueles observados com dados quantitativos”. Assim, o autor propõe métodos diferentes, necessários para a análise de dados qualitativos de pesquisas fenomenológicas de estudos de caso, onde os principais desafios são “como reduzi-los, dar-lhes estrutura e empregá-los em uma forma diferente de texto estendido, tanto na análise propriamente dita quanto ao apresentar as descobertas posteriormente”.

Ao reconhecer o uso crescente de metodologias mistas e a maior flexibilidade nos métodos de coleta de dados, o que podem levar a coletas de dados analisadas de forma quantitativa e qualitativa, Collins e Hussey (2005) propõem metodologias para análises quantitativas e não quantitativas de dados qualitativos.

Para a análise quantitativa de dados qualitativos, propõem as seguintes metodologias:

1. Métodos informais – quantificar dados informalmente com o objetivo de reduzi-los ou examinar “coisas como comportamentos repetitivos ou padronizados”.

2. Análise de conteúdo – converter sistematicamente textos para variáveis numéricas para uma análise quantitativa de dados.

matemática das percepções e dos construtos que um indivíduo usa para entender e gerenciar seu próprio mundo”, o que permite a um entrevistador ter um mapa mental de como o entrevistado vê o mundo, e desenha esse mapa com o mínimo de preconceito.

Para a análise não-quantitativa de dados qualitativos, quando adotado um método de análise fenomenológico, conforme os mesmos autores, são necessárias outras maneiras para reduzir, estruturar e apresentar os dados coletados, de tal forma que seja possível compreender, sintetizar, teorizar e recontextualizar, por meio das seguintes metodologias:

1. Procedimento analítico geral – codificar, resumir, categorizar e definir padrões ou temas.

2. Mapeamento cognitivo – estruturar e analisar para entender o sentido de narrações escritas ou verbais de problemas.

3. Exposição de dados – adotar formatos visuais para apresentar informações coletadas, de forma sistemática, de modo que o usuário possa chegar a conclusões válidas e tomar as atitudes necessárias. É baseada no uso de redes com séries de nodos, com ligações por linhas, que ilustram relações entre eles e no uso de matrizes de linhas e colunas definidas, que podem ser ordenadas de conformidade com os períodos de tempo para analisar seqüências cronológicas de eventos.

4. Teoria não fundamentada – analisar dados qualitativos sem nenhuma estrutura teórica preconcebida.

5. Método quase-judicial – aplicar argumentos racionais para interpretar evidências empíricas quanto à natureza, à fonte e à qualidade das evidências e ao argumento que elas apóiam.

No tocante à interpretação dos dados, Collins e Hussey (2005) propõem o uso de critérios sugeridos por Lincoln e Guba (1985) e Leininger (1994).

Lincon e Guba sugerem quatro critérios que devem ser utilizados:

1. Credibilidade – “demonstrar que a pesquisa foi conduzida de tal modo que o sujeito da investigação foi corretamente identificado e descrito”.

2. Transferência – informar “se as descobertas podem ser aplicadas à outra situação que seja suficientemente similar para permitir a generalização”. 3. Confiança – “mostrar que os processos de pesquisa são sistemáticos,

rigorosos e bem documentados”.

4. Confirmação – garantir que o “estudo descreveu por completo o processo de pesquisa e é possível avaliar se as descobertas provêm dos dados”.

Por outro lado, Leininger, de forma parcialmente semelhante a Lincoln e Guba, desenvolveu seis critérios:

1. Credibilidade – Idem a Lincoln e Guba. 2. Confirmação – Idem a Lincoln e Guba. 3. Transferência – Idem a Lincoln e Guba.

4. Saturação – comprovar a imersão e o entendimento do projeto pelo pesquisador.

5. Significado em contexto – demonstrar a compreensibilidade dos dados dentro do contexto holístico pesquisado ou a preocupação com os significados especiais dos mesmos para os informantes ou pessoas estudadas em contextos ambientais diversos ou semelhantes.

6. Padronização – demonstrar a “repetição de experiências, expressões e eventos que refletem padrões identificáveis de comportamento, expressões ou ações seqüenciais ao longo do tempo”.

No presente estudo, baseado na coleta de dados com o levantamento de evidências empíricas, por meio de observações, entrevistas, documentos, registros em arquivos eletrônicos ou não, ou ainda, em experiências do próprio pesquisador, houve preocupação constante com a forma de representar os dados para o seu armazenamento, localização posterior e o seu ordenamento.

O pesquisador, ao considerar a importância da apresentação de uma exposição clara dos resultados da pesquisa e que não representasse apenas uma descrição dos dados coletados, dedicou preocupação especial em oferecer uma síntese e uma organização de dados que facilitem o desenvolvimento de temas e padrões, que possam ser utilizados no confronto com teorias existentes e para a formação de novas teorias, o que foi desenvolvido concomitantemente quando do

desenvolvimento dos processos adotados para o levantamento de dados.

Houve também a identificação de uma técnica com procedimentos sistemáticos que permitisse controlar e organizar os dados brutos coletados, para obter melhores respostas às questões da pesquisa, garantindo assim a qualidade das análises feitas.

Com base nas estratégias, metodologias e princípios de análise propostas pelos autores pesquisados, o presente estudo, para a análise e a interpretação dos dados, adotou:

1. A estratégia baseada em proposições teóricas, proposta por Yin (2005). 2. A metodologia de exposição de dados, proposta por Collins e Hussey

(2005).

3. Os princípios de credibilidade, transferência, confiança e confirmação, propostos por Lincon e Guba (1985, apud COLLINS e HUSSEY, 2005).