{"id":70953,"date":"2019-07-03T05:00:25","date_gmt":"2019-07-03T12:00:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=70953"},"modified":"2023-05-25T17:46:02","modified_gmt":"2023-05-25T17:46:02","slug":"metodos-quantitativos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/pt-br\/metodos-quantitativos\/","title":{"rendered":"Quais s\u00e3o os m\u00e9todos quantitativos para uma investiga\u00e7\u00e3o?"},"content":{"rendered":"\n
Os m\u00e9todos quantitativos concentram-se na obten\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es por meio de ferramentas como pesquisas, question\u00e1rios, etc. Uma vez que os dados s\u00e3o coletados com essas ferramentas de pesquisa, uma an\u00e1lise \u00e9 geralmente realizada usando m\u00e9todos estat\u00edsticos.<\/span><\/p>\n\n\n\n Os m\u00e9todos de pesquisa quantitativa<\/a> s\u00e3o geralmente implementados para concluir uma rela\u00e7\u00e3o entre duas ou mais vari\u00e1veis dentro de um p\u00fablico-alvo. Para um pesquisador, a pesquisa quantitativa \u00e9 um processo em que se utiliza l\u00f3gica, algum tipo de software, etc.. As conclus\u00f5es de uma investiga\u00e7\u00e3o baseiam-se principalmente no fato de que a maioria dos membros de uma popula\u00e7\u00e3o possui caracter\u00edsticas semelhantes.<\/span><\/p>\n\n\n\n A pesquisa quantitativa tem perguntas claramente definidas e, a partir delas, as respostas devem ser obtidas de uma popula\u00e7\u00e3o ou grupo alvo. <\/span><\/p>\n\n\n\n Recomendamos tamb\u00e9m: <\/span>7 vantagens de usar pesquisas<\/a><\/p>\n\n\n\n Existem quatro tipos diferentes de m\u00e9todos de pesquisa quantitativa.<\/span><\/p>\n\n\n\n A investiga\u00e7\u00e3o por meio de pesquisas \u00e9 um m\u00e9todo de pesquisa no qual os pesquisadores podem analisar o comportamento de clientes<\/a> usando fontes como pesquisas on-line, question\u00e1rios, etc.<\/span><\/p>\n\n\n\n Esse tipo de pesquisa pode ser realizado com um \u00fanico grupo espec\u00edfico e tamb\u00e9m pode ser realizado com m\u00faltiplos grupos. Um pr\u00e9-requisito para esse tipo de pesquisa \u00e9 que a amostra dos entrevistados deve ter membros selecionados aleatoriamente. Desta forma, um pesquisador pode facilmente manter a precis\u00e3o dos resultados obtidos, uma vez que a pesquisa \u00e9 aplicada a uma grande variedade de respondentes selecionados aleatoriamente.<\/span><\/p>\n\n\n\n Tradicionalmente, a investiga\u00e7\u00e3o de pesquisas foi realizada presencialmente ou por meio de pesquisas por telefone<\/a>. Mas, com o progresso da m\u00eddia tecnol\u00f3gica, atualmente, a pesquisa de mercado por meio de pesquisas on-line \u00e9 a maneira mais f\u00e1cil e mais comum de aplicar. <\/span><\/p>\n\n\n\n Veja tamb\u00e9m: <\/span>Dicas para a an\u00e1lise de dados de pesquisas quantitativos<\/a><\/p>\n\n\n\n Exemplos de perguntas de pesquisa:<\/span><\/p>\n\n\n\n Como o pr\u00f3prio nome sugere, os pesquisadores usam este m\u00e9todo de pesquisa de <\/span>mercado para relacionar duas ou mais vari\u00e1veis usando m\u00e9todos de an\u00e1lise m<\/span>atem\u00e1tica. Algumas das vari\u00e1veis geralmente analisadas s\u00e3o os padr\u00f5es <\/span>relacionamentos e tend\u00eancias. O impacto de uma dessas vari\u00e1veis \u00e9 observado <\/span>quando a rela\u00e7\u00e3o entre elas muda. De fato, \u00e9 comum que os pesquisadores <\/span>manipulem uma das vari\u00e1veis para alcan\u00e7ar os resultados desejados. <\/span><\/p>\n\n\n\n Exemplos de quest\u00f5es de pesquisa correlacional:<\/span><\/p>\n\n\n\n Entre os tipos de m\u00e9todos quantitativos<\/a>, esse se destaca porque depende principalmente do fator de compara\u00e7\u00e3o. Este m\u00e9todo \u00e9 usado pelos pesquisadores para tirar conclus\u00f5es sobre a equa\u00e7\u00e3o causa-efeito entre duas ou mais vari\u00e1veis (onde uma vari\u00e1vel depende da outra vari\u00e1vel independente). A vari\u00e1vel independente \u00e9 estabelecida, mas n\u00e3o manipulada, e o que \u00e9 comumente feito \u00e9 observar o impacto disso na vari\u00e1vel dependente. Uma vez que vari\u00e1veis dependentes e independentes sempre existir\u00e3o em um grupo, \u00e9 aconselh\u00e1vel que as conclus\u00f5es sejam cuidadosamente estabelecidas levando-se em considera\u00e7\u00e3o todos os fatores.<\/span><\/p>\n\n\n\n A pesquisa causal comparativa n\u00e3o se limita \u00e0 an\u00e1lise estat\u00edstica de duas vari\u00e1veis, mas se estende \u00e0 an\u00e1lise de como as diversas vari\u00e1veis ou grupos mudam sob a influ\u00eancia das mesmas mudan\u00e7as.<\/span><\/p>\n\n\n\n Esta pesquisa \u00e9 realizada independentemente do tipo de rela\u00e7\u00e3o existente entre as duas ou mais vari\u00e1veis que est\u00e3o sendo investigadas. A an\u00e1lise estat\u00edstica \u00e9 o m\u00e9todo utilizado para apresentar claramente o resultado obtido deste tipo de pesquisa quantitativa<\/span><\/p>\n\n\n\n Exemplo de quest\u00f5es comparativas de pesquisa causal:<\/span><\/p>\n\n\n\n Outro dos m\u00e9todos quantitativos \u00e9 este que depende basicamente de uma teoria. Pode haver v\u00e1rias teorias em uma investiga\u00e7\u00e3o experimental. Vale ressaltar que uma teoria \u00e9 uma afirma\u00e7\u00e3o que pode ser verificada ou refutada. Saiba mais em: <\/span>O que \u00e9 pesquisa experimental?<\/a><\/p>\n\n\n\n Depois de estabelecer a declara\u00e7\u00e3o, outras tarefas s\u00e3o realizadas para entender se a teoria \u00e9 v\u00e1lida ou n\u00e3o. Este tipo de m\u00e9todo \u00e9 usado principalmente em ci\u00eancias naturais ou sociais, j\u00e1 que existem v\u00e1rias declara\u00e7\u00f5es que devem ser provadas se estiverem corretas ou incorretas.<\/span><\/p>\n\n\n\n Entre os exemplos de uma investiga\u00e7\u00e3o experimental estariam:<\/span><\/p>\n\n\n\n Tend\u00eancias em m\u00e9todos quantitativos est\u00e3o constantemente evoluindo para acompanhar os avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos e as demandas crescentes por an\u00e1lise de dados mais sofisticada. Aqui est\u00e3o algumas tend\u00eancias em m\u00e9todos quantitativos:<\/p>\n\n\n\n Com o aumento exponencial na gera\u00e7\u00e3o de dados, o Big Data tornou-se uma tend\u00eancia importante em m\u00e9todos quantitativos. O Big Data envolve a an\u00e1lise de conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, que podem conter informa\u00e7\u00f5es estruturadas e n\u00e3o estruturadas. Esses dados podem ser provenientes de v\u00e1rias fontes, como redes sociais, sensores, transa\u00e7\u00f5es comerciais, registros m\u00e9dicos, entre outros. Os m\u00e9todos quantitativos aplicados ao Big Data requerem t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de processamento, armazenamento e an\u00e1lise, como algoritmos distribu\u00eddos e computa\u00e7\u00e3o em nuvem.<\/p>\n\n\n\n O aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 uma \u00e1rea da intelig\u00eancia artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que podem aprender com os dados e fazer previs\u00f5es<\/a> ou tomar decis\u00f5es sem serem explicitamente programados. Os m\u00e9todos quantitativos baseados em aprendizado de m\u00e1quina t\u00eam a capacidade de lidar com grandes volumes de dados e identificar padr\u00f5es complexos. Eles s\u00e3o aplicados em diversas \u00e1reas, como reconhecimento de padr\u00f5es, processamento de linguagem natural, recomenda\u00e7\u00e3o de produtos, detec\u00e7\u00e3o de fraudes, diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos e muito mais.<\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise preditiva<\/a> \u00e9 uma abordagem que utiliza t\u00e9cnicas estat\u00edsticas e modelos quantitativos para fazer previs\u00f5es sobre eventos futuros. Com base em dados hist\u00f3ricos e padr\u00f5es identificados, a an\u00e1lise preditiva pode fornecer insights sobre tend\u00eancias, comportamentos e resultados potenciais. Essa tend\u00eancia em m\u00e9todos quantitativos permite \u00e0s empresas tomar decis\u00f5es mais informadas, antecipar necessidades dos clientes, otimizar processos e identificar oportunidades de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n Com o crescimento das redes sociais e da conectividade online, os m\u00e9todos quantitativos aplicados \u00e0 an\u00e1lise de redes sociais <\/a>ganharam destaque. Esses m\u00e9todos envolvem a compreens\u00e3o das intera\u00e7\u00f5es entre indiv\u00edduos, organiza\u00e7\u00f5es ou entidades dentro de uma rede social, por meio da an\u00e1lise de suas rela\u00e7\u00f5es, influ\u00eancias, padr\u00f5es de comunica\u00e7\u00e3o e propriedades estruturais. Isso permite uma compreens\u00e3o mais profunda do comportamento social, dissemina\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, viralidade de conte\u00fado, identifica\u00e7\u00e3o de l\u00edderes de opini\u00e3o e identifica\u00e7\u00e3o de grupos de interesse.<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n4 m\u00e9todos quantitativos para uma investiga\u00e7\u00e3o<\/span><\/h2>\n\n\n\n
Investiga\u00e7\u00e3o atrav\u00e9s de pesquisas<\/span><\/h3>\n\n\n\n
\n
Pesquisa de correla\u00e7\u00e3o<\/span><\/h3>\n\n\n\n
\n
M\u00e9todos quantitativos em uma Pesquisa causal comparativa<\/span><\/h3>\n\n\n\n
\n
<\/a><\/figure>\n\n\n\n
M\u00e9todos quantitativos em uma Pe<\/span>squisa experimental:<\/span><\/h3>\n\n\n\n
\n
\n\n\n\nVantagens dos M\u00e9todos Quantitativos<\/h2>\n\n\n\n
\n
Desafios dos M\u00e9todos Quantitativos<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n\n\n\nTend\u00eancias em m\u00e9todos quantitativos<\/h2>\n\n\n\n
Big Data<\/h3>\n\n\n\n
Aprendizado de M\u00e1quina (Machine Learning)<\/h3>\n\n\n\n
An\u00e1lise Preditiva<\/h3>\n\n\n\n
M\u00e9todos de An\u00e1lise de Redes Sociais<\/h3>\n\n\n\n
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