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“Chamar o estatístico depois que o experimento foi feito é o mesmo que pedir a ele que faça um exame post-mortem – talvez ele consiga dizer do que o experimento morreu”.

Ronald Fisher, criador de técnicas estatísticas fundamentais como a ANOVA, sabia que muitos estudos morrem antes de nascer, na hora da coleta dos dados.

Tanto para experimentos de laboratório quanto pesquisas de campo, o planejamento e cuidado na obtenção dos dados é fundamental.

A maneira mais segura de evitar problemas pelo caminho é contar com o auxílio de um estatístico, mas isso não isenta o pesquisador de conhecer as boas práticas para coleta de dados, para evitar que termine com um material inutilizável para pesquisa.

Começando pelo básico, alguns erros comuns que provavelmente o orientador da pesquisa ajudará a evitar são os seguintes:

1. Não calcular o tamanho de amostra necessário

2. Não planejar a análise posterior a ser feita

3. Não ter objetivos de pesquisa claros em mente

Muitas vezes o pesquisador tem claro para si seus objetivos, mas não sabe como isso se traduzirá numa análise estatística. Por isso deve-se saber não só o que se quer investigar, mas como chegar ao resultado desejado, em termos estatísticos, sabendo quais testes usará.

Isso também envolve, com certeza, obter uma amostra que tenha poder de detecção satisfatório das medidas de interesse, e talvez realinhar seus objetivos se não puder obter o desejado.

4. Coletar amostra “por adesão”

Quem já participou de qualquer tipo de pesquisa é solidário à dificuldade de conseguir voluntários para responder questionários. Algumas pesquisas são ainda mais complicadas porque envolvem unidades amostrais difíceis de se obter.

Ainda assim, não se pode abandonar totalmente o critério de aleatoriedade e pesquisar apenas quem ou o que está mais disponível e próximo.

Tem se tornado corriqueira a pesquisa pela internet em formulários compartilhados por Facebook com os amigos e que com certeza tem um viés em seus resultados. Para quem preza a qualidade de seu trabalho, deve ter cuidado ao utilizar esse método.

5. Não treinar os coletadores de amostra

Assim como você não usaria uma máquina desregulada para medir as variáveis de interesse do estudo, não se pode colocar um pesquisador de campo aplicando questionários sem treiná-lo da forma adequada. Desde a abordagem do pesquisado até a ordem das perguntas, é necessário garantir um padrão. Caso esteja trabalhando sozinho em campo, policie-se para realizar as abordagens sempre da mesma forma.

6. Anotar os dados de forma imprecisa

Por descuido ou mau planejamento, pode-se acabar com informações menos precisas que o necessário. O exemplo comum é da pesquisa em que se pergunta a idade do pesquisado, e não sua data de nascimento. No primeiro caso, há maiores chances de respostas incorretas, por arredondamento, esquecimento ou mentira do pesquisado.

Queremos a informação o mais detalhada possível, pois sempre podemos arredondar ou agrupar os resultados depois. Também pode-se criar critérios que avisem de informações possivelmente erradas durante a coleta. Diversos outros exemplos podem se aplicar, o importante é antecipar-se  e estar atento para evitar incorreções.

7. Acreditar que quanto mais dados, melhor

Em termos gerais, mais informação não costuma atrapalhar o estudo, mas não se deve coletar todos os dados possíveis, deixando para depois a decisão do que fazer com eles (voltando ao item 2 dessa lista).

8. Depois da coleta pronta, querer que os resultados sejam avaliados em subgrupos muito pequenos da amostra

Algo que muitos pesquisadores iniciantes não tem ciência é de que nem sempre é possível avaliar a medida de interesse em qualquer subgrupo da amostra. Caso se tenha interesse em avaliar uma variável de interesse comparando homens e mulheres, por exemplo, é preciso garantir uma quantidade mínima de cada um desses subgrupos na amostra, o que não é possível de ser obtido pós-coleta.

9. Não cuidar dos dados originais

Seja em questionários de papel ou planilhas eletrônicas, os dados originais devem ser guardados até o final da pesquisa (e depois) pois não podem ser substituídos facilmente. Alguns pesquisadores também não sabem que informações resumidas não substituem os dados abertos, por unidade amostral, e a pesquisa ficará bastante limitada se perdê-los por algum motivo.

Fonte: Pós-graduando

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