A Análise de resultados sucedeu à fase da sua recolha. Os inquéritos realizados foram transcritos para o google forms e alvo de análise estatística. Para esta análise foram utilizados dois softwares, numa primeira fase o Microsoft Excel 2016, para uma análise dos dados mais simples e numa segunda fase o IBM SPSS Statistics 24, para a análise de contingência entre as variáveis através de ensaio de hipóteses, testes de independência do Qui-quadrado, testes t e teste Anova.
A análise de contingência terá por base o ensaio de hipóteses, onde se confronta duas afirmações em hipóteses exaustivas e mutuamente exclusivas: a hipótese nula (H0) e a hipótese alternativa (Ha), escolhendo com base nos resultados e com menor erro
possível, qual delas se adequa melhor aos dados. As hipóteses dos testes de independência são:
• H0: Não há relação entre as variáveis e, portanto, são independentes entre si. • Ha: Há relação entre as variáveis e, portanto, relacionam-se entre si.
Os testes de independência do Qui-Quadrado são: • Qui-quadrado de Pearson;
• Rácio/Razão de Verosimilhança; • Teste Exato de Fisher;
• Associação Linear-by-Linear;
O teste do Qui-quadrado de Pearson exige dois pressupostos:
1. Que no máximo 20% das células tenham frequências esperadas inferior a 5; 2. Sejam raras as frequências esperadas iguais a 1.
Comos estes pressupostos não se aplicam nos testes apresentados, como poderão comprovar pelos resultados, iremos aplicar o teste exato de Fisher. Pois segundos os autores Pestana e Cageiro (2014), quando se violam os pressupostos do teste do Qui- quadrado de Pearson, ou quando as frequências esperadas são pequenas, ou quando a dimensão da amostra é pequena, ou ainda quando a tabela de contingência está muito desequilibrada, os testes assintóticos de Pearson e do rácio de verosimilhança podem ser enganadores.
Tal não acontece com os testes exatos, como é o caso do de Fisher, cujos níveis de significância são sempre fiáveis, qualquer que seja a dimensão, a distribuição, a escassez ou o balanceamento de dados (Pestana & Gageiro, 2014).
Geralmente, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 é comumente aceite pelas ciências sociais. O que indica um risco de 5% de concluir que existe uma associação entre as variáveis quando não existe uma associação real.
Para a análise dos testes t de student e teste Anova, iremos seguir os mesmos pressupostos do teste de hipótese a cima apresentados. E será considerado o mesmo valor de alfa, assumindo desta forma o nível de confiança de 95%, aceite nas ciências
sociais. Ainda, de acordo com Pestana e Gageiro (2014), se a amostra for menor ou igual a 30, os testes t exigem a verificação da normalidade. Daqui se conclui que, se a amostra for superior a 30, não há necessidade da verificação da normalidade, como é o caso.
De seguida, apresentam-se e analisam-se os resultados das entrevistas realizadas às entidades organizadoras da festividade do São João. Através de uma análise de conteúdo será apresentada uma tabela com a transcrição das respostas das entidades. A confidencialidade dos entrevistados manteve-se igualmente, na identificação das transcrições, sendo associada a cada uma um código fictício. Nesta análise de conteúdo procedeu-se a uma análise simples de comparação de respostas e de discursos dos entrevistados, de forma a realçar aos aspetos mais interessantes à luz do objeto em estudo, assim como à confirmação de princípios teóricos explanados nos capítulos reservados à revisão da literatura.
4.6. Conclusão
Ao longo deste capítulo foram expostos alguns conceitos relacionados com o processo de construção de uma metodologia de investigação científica, tendo sido abordadas, em simultâneo, as opções feitas no decorrer deste estudo e as justificações para as mesmas, que se encontram sempre relacionadas, em primeira instância, com o objetivo em estudo e, em segundo lugar, com as características dos métodos e técnicas estudadas e a sua adequação aos mesmos.
Desta forma foi possível esclarecer o processo que conduziu à obtenção dos resultados e posteriores conclusões que permitiram, com uma base assente em pressupostos científicos, perceber de que forma a cocriação pode ajudar os eventos populares a inovar e permitir um maior envolvimento dos participantes. Até se chegar a esta fase, atravessámos um processo que se iniciou com a formulação de uma questão de pesquisa pertinente para a investigação científica da área do turismo, que resulta de um conjunto de leituras e análises, ainda que um pouco sintéticas e superficiais, de casos semelhantes àquele que se pretendia estudar. Após a definição desta questão, pudemos estabelecer um fio condutor que orientou toda a revisão bibliográfica efetuada e a posterior fase de elaboração de objetivos. Sem perder a linha orientadora inicial, e agora com o auxílio dos objetivos definidos, foi possível selecionar os métodos e técnicas aplicar ao estudo empírico. Concluiu-se que, para que os objetivos fossem atingidos em pleno, se deveria apostar em duas vertentes de análise, efetuando um estudo qualitativo, através da análise de entrevistas realizadas às entidades organizadoras do evento, e um outro quantitativo, que permitiu realizar questionários os visitantes/participantes do evento, para tentar avaliar a ligação à comunidade que o evento permite e que contexto foi inserido o evento na viagem dos participantes. Procedeu-se, depois, à análise dos dados resultantes do questionário, os quais foram submetidos a operações estatísticas de natureza descritiva, como a análise das frequências absolutas e relativas, bem como a testes estatísticos mais complexos, que pretenderam analisar a relação existente entre variáveis selecionadas (Testes de Independência do Qui-Quadrado, Coeficiente de Contingência) e as diferenças de opinião estatisticamente significativas entre os inquiridos (através da análise de variância através do teste ANOVA e teste t). As entrevistas foram submetidas a uma análise de conteúdo que nos permitiram comparar resultados e avaliar o envolvimento dos participantes com a comunidade e com o evento São João.
Finalmente, foi objetivo deste capítulo efetuar uma avaliação crítica à metodologia selecionada, na tentativa de sumariar os pontos fortes e menos fortes da mesma, permitindo perceber que diferentes opções se tomariam, na hipótese de se iniciar esta investigação de novo.