Triangulação de dados
Triangulação de dados
A combinação de diferentes fontes de dados, métodos ou teorias para aumentar a credibilidade e a validade dos dados é designada por triangulação de dados, uma técnica utilizada na investigação. Através deste método, os investigadores podem verificar se as conclusões uns dos outros são mais corretas, o que diminuiria o número de enviesamentos e daria uma visão mais ampla do problema de investigação.
Quais são os diferentes tipos de triangulação de dados?
A triangulação de dados pode ser classificada em vários tipos, como a triangulação da fonte de dados, a triangulação do investigador, a triangulação teórica e a triangulação metodológica. Um exemplo seria a triangulação da fonte de dados, que implica a utilização de diferentes fontes de dados, como entrevistas e inquéritos, para corroborar os resultados. A triangulação do investigador, por outro lado, é a inclusão de vários investigadores para garantir que as suas diferentes perspectivas reduzirão o enviesamento.
Como é que a triangulação de dados melhora a validade da investigação?
A validade da investigação pode ser aumentada com a ajuda da triangulação de dados, que proporciona uma estrutura mais segura para a análise de dados. O cultivo de dados diferentes permite obter informações sobre o mesmo padrão e sobre as discrepâncias; assim, os investigadores podem obter resultados mais exactos. Para ilustrar, se os dados qualitativos gerados a partir de entrevistas e os dados quantitativos de questionários produzirem resultados semelhantes, pode dizer-se que as conclusões se tornam muito mais credíveis, porque são confirmadas por métodos diferentes.
Pode dar um exemplo de triangulação de dados na prática?
A utilização da triangulação de dados é ilustrada num caso de exploração em que foi estudado o impacto de um novo programa educativo. Os resultados dos testes dos alunos (dados quantitativos), as entrevistas aos professores (dados qualitativos) e as observações de aulas (métodos mistos) foram as ferramentas que os investigadores utilizaram para avaliar a eficácia do programa. Através deste método, os investigadores tiveram a oportunidade de ler nas entrelinhas e compreender melhor os efeitos do programa, uma vez que se tratava de uma convergência de diferentes tipos de provas.
Quais são os desafios associados à triangulação de dados?
A triangulação de dados enfrenta alguns desafios, como a complexidade envolvida no processamento e análise de múltiplas fontes de dados, a perspetiva de resultados variados entre os conjuntos de dados e o aumento da necessidade de tempo e recursos. A conceção da investigação tem de ser construída de modo a que a triangulação funcione de forma sistemática e as fontes de dados sejam congruentes para efetuar uma comparação e uma análise adequadas.