• Não esquecer que se deve considerar a aleatoriedade e número de medidas ou observações. Por exemplo: Se o tópico for saber opiniões de estudantes e o estudo for feito apenas inquirindo dois melhores amigos, os resultados serão severamente parciais. 3. Analisar a qualidade dos dados recolhidos Muitos fatores podem afetar a qualidade dos dados e, consequentemente, das conclusões daí retiradas. Aqui estão alguns pontos a considerar quando se planear o projeto e recolha dos dados. Poder-se-á mencionar brevemente referir estas questões na realização do póster, se for relevante: • Os dados representam uma situação geral? Quão bem a amostra representa a população-alvo da tua investigação? • Visto que os dados são variados (é por isso que precisamos de estatística!) e as pessoas estão envolvidas no processo da recolha dos dados, os dados podem conter erros. Quais são as possíveis fontes de erros nos seus dados? Como podem ser reduzidas? • Mesmo que sejam usadas medidas e observações para recolher os dados, ainda pode haver alguma variabilidade e erros. Pensar em quais as fontes dos mesmos e como as reduzir. 4. Recolher os dados • Analisar os dados recolhidos, quer manualmente quer por um programa informático. • Lembrar sempre que se está a investigar o tema ou questão inicial. • Usar números e gráficos para descrever os dados: por exemplo: histogramas, gráficos de barras, gráficos de linhas, diagramas de sectores circulares e diagramas de extremos e quartis. As quantidades estatísticas como media, moda, mediana e desvio-padrão também são úteis. 5. Análise e Conclusões Depois de analisar os dados, tem de se interpretar as descobertas e explicar as conclusões em luz do tema ou questão inicial. Pensar sobre estas questões (apesar de que nem todas sejam relevantes para o projeto em questão) • O que é que se aprendeu com os dados ou resultados obtidos? • Os dados ou resultados são importantes, são interessantes? Para quem? Porquê? • Quais são as implicações destas descobertas? Consegue-se fazer alguma sugestão ou recomendação baseado nas conclusões? • Existem limitações dos métodos aplicados ou preocupações com a qualidade dos dados (por exemplo, devido ao tamanho da amostra ou fontes de dados)? Podem fazer-se sugestões para investigações contínuas ou para melhorar os dados para o futuro? IMPORTANTE: notar que a secção das Conclusões no póster é bastante importante. O objetivo de um póster estatístico não é somente mostrar gráficos ou diagramas ou mostrar a habilidade de fazer cálculos estatísticos, mas também mostrar que se consegue pensar “estatisticamente” e que se consegue comunicar as suas conclusões acerca do significado das descobertas e como é que as mesmas ajudaram a resolver a questão ou tema.
RkJQdWJsaXNoZXIy MjM5MTA=