Apesar da importância da aplicação de métodos estatísticos para assegurar os dados coletados, a maior parte dos estudos de engenharia do tipo diagnóstico
survey voltados à coleta de dados porcentuais não apresentam quaisquer métodos
estatísticos aplicados em seus resultados, como por exemplo: Brischke et al. (2013), Brodrechtova (2015), Browder et al. (1996), Buck et al. (2015), Fernandes et al. (2007), Giacon & Mesquita (2011), Jones et al. (2016), Koppelhuber et al. (2017), Kuzman & Grošelj (2012), Lentini et al. (2012), Mesquita & Castro (2008), O’Connor (2004), Payn et al. (2008), Punhagui (2014), Roos et al. (2010), Schlanbusch et al. (2016), Smeraldi & Veríssimo (1999), Sobral et al. (2002), Valdés et al. (2015), Viluma (2017), Wahl (2008), Yuba (2001), entre outros.
Em muitos surveys oriundos das áreas da economia e da produção industrial, a estatística descritiva se torna uma saída bastante conveniente para apresentar as maiores popularidades ou frequências centrais em amostras representativas, como fizeram declaradamente os estudos de: Bysheim & Nyrud (2010), Dau & Elisha (2014), Dave et al. (2017), Frazier et al. (2013), Howe et al. (2013), Morgado & Pedro (2011), Pedroso et al. (2014), Pereira et al. (2010), Saurin et al. (2010), etc.
O uso forçado de métodos estatísticos inadequados a um tipo de pesquisa pode, segundo Baker (2016), comprometer a qualidade de seus resultados, por não indicar a importância do achado. À vista disso, para as variáveis nominais, reunidas em classes ou categorias, Freitas et al. (2000) salientaram que essas possibilidades estatísticas se resumem apenas na contagem do número de casos amostrais, cujas comparações entre as categorias incluem razões, proporções e porcentagens.
Diante do enfoque deste survey, para averiguar a popularidade das respostas coletadas junto aos produtores avaliados, a demonstração gráfica dos porcentuais foi o método estatístico descritivo utilizado, o qual é popular nesse tipo de pesquisa.
Na contramão desse panorama geral, este estudo se embasou no cálculo estatístico da margem de erro, com o fim de verificar a abrangência da amostragem. Essa estratégia segue as prescrições de Diamond (2011), o qual menciona que ―as estimativas de erro da amostragem devem ser um passo importante em um survey, entretanto, essa tática é pouco utilizada.‖. Então, raros estudos de engenharia são embasados nessa verificação estatística, como exemplo, os surveys de Kozak & Cohen (1999), Pakzad et al. (2017), Sejdiu et al. (2015) e Sheppard et al. (2006).
O cálculo do tamanho da amostra foi realizado com o suporte de um software específico para o seu dimensionamento correto. A etapa de mensuração da amostra contida na população existente dentre produtores de casas de madeira no Brasil baseou-se no programa Raosoft Sample Size Calculator. Então, a margem de erro (E) e o tamanho da amostra (n) puderam ser determinados por meio das seguintes equações, de acordo com Raosoft (2004), o desenvolvedor dessa ferramenta:
x = Z . (c/100)2 . r . (100 - r) (Equação 1)
n = N . x / [(N-1) . E2 + x] (Equação 2)
E = √{[(N - n) . x] / [n . (N - 1)]} (Equação 3)
Assim, as equações 1, 2 e 3 envolvem os seguintes elementos: tamanho da população (N), fração de respostas de interesse (r), e valor crítico Z(c/100) para um nível de confiança (c). Segundo as recomendações de Raosoft (2004), esse nível de confiança e a sua distribuição resposta devem ser 95% e 50%, respectivamente.
Após o cálculo do tamanho ideal da amostra (n), a presente pesquisa teve um valor específico para ser atendido. De acordo com Ramos (2017), o intervalo de confiança de 95% sinaliza que o resultado possui a margem de erro de 5%, cujo intervalo varia entre 2,5% acima ou 2,5% abaixo do valor obtido.
Inicialmente, os resultados obtidos serão divididos por questão específica e identificados em gráficos (valores porcentuais) e tabelas (numéricos).
Os valores porcentuais descritos em gráficos analíticos têm como finalidade orientar claramente cada categoria avaliada, conferindo destaque às relações mais significativas. Nesse caso, a margem de erro foi averiguada para identificar o grau de confiabilidade da amostragem perante os dados obtidos para o cenário nacional.
A representação dos dados numéricos em tabelas sistematizou e organizou as variáveis analisadas. Nesse âmbito, o conjunto de valores por categoria, isto é, por resposta obtida, foi submetido a uma estatística descritiva, por intermédio do cálculo dos valores de sua média aritmética. No entanto, em três casos da coleta de respostas numéricas por técnica (volume de madeira, tempo de produção e custo por metro quadrado) os resultados obtidos foram analisados com o apoio do teste t, investigando as variedades estudadas, na condição de duas a duas.
As condições das amostras serem independentes, a aleatorização da amostra e a aleatorização de sua normalidade foram admitidas, para a consideração de duas hipóteses. A primeira hipótese designou uma similaridade entre as médias obtidas (H0: µ1 = µ2), enquanto que a segunda apontou uma diferença entre essas médias
(H1: µ1 ≠ µ2). Ao passo que as variâncias são diferentes e desconhecidas, a partir do
P-valor identificado nesse teste t, o nível de significância de 5% determina a rejeição da hipótese da igualdade de médias para H0 se o P-valor for menor que esse índice
porcentual (P-valor < 0,005). Esse teste t foi calculado pelo Microsoft Excel 2010.
Referências
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