Recolha, qualidade e análise de dados

1Métodos de recolha

• Quantitativos: inquéritos aos agregados familiares, contagens, registos de distribuição, dados de saúde. Dizem «quantos».
• Qualitativos: grupos focais (6 a 10 pessoas homogéneas, por sexo e por idade), entrevistas a informadores-chave, observação direta, estudos de caso. Dizem «porquê» e «como».
• Métodos mistos: a combinação dos dois e a triangulação (comparar várias fontes) reforçam a fiabilidade das conclusões.

Ferramentas digitais comuns: KoboToolbox e ODK (formulários no telemóvel, funcionam sem ligação), e depois Excel, Power BI ou R para a análise.

2A amostragem

Raramente se inquire toda a população: retira-se uma amostra representativa.

Dimensão da amostra para uma proporção: n = z² × p × (1 − p) / e². Com um nível de confiança de 95 % (z = 1,96), uma proporção desconhecida (p = 0,5) e uma margem de erro de 5 % (e = 0,05): n = 3,8416 × 0,25 / 0,0025 ≈ 384 agregados familiares.

• Se a população for pequena, aplica-se a correção: n' = n / (1 + (n − 1) / N). Para N = 1 000 agregados familiares, n' ≈ 278.
• Na amostragem por conglomerados (aldeias sorteadas), multiplica-se pelo efeito de desenho, muitas vezes 1,5 a 2.
• Acrescenta-se 5 a 10 % para as recusas e as ausências.
• Métodos: aleatória simples (lista completa), sistemática (um agregado em cada k), estratificada (por zona ou por grupo), por conglomerados. Para o qualitativo, escolhem-se os participantes de forma intencional.

3A qualidade dos dados

Cinco critérios: validade (mede-se de facto o que se pretende), fiabilidade (mesmo resultado se se repetir), precisão, pontualidade e integridade (sem manipulação).

• Formar e testar os inquiridores, fazer um pré-teste do questionário.
• Restrições e controlos no formulário digital (valores impossíveis, campos obrigatórios).
• Supervisão e revisitas a uma amostra de agregados familiares (backcheck).
• Auditorias da qualidade dos dados (DQA) para os indicadores-chave.

4Analisar e utilizar os dados

Uma análise útil responde a uma pergunta de decisão. Compare com o valor de base e a meta, desagregue (mulheres, homens, raparigas, rapazes, pessoas com deficiência, zonas), procure os desvios e as suas causas com os dados qualitativos.

A monitorização pós-distribuição (PDM) verifica, algumas semanas após uma distribuição, se a ajuda chegou, como foi utilizada e se correspondia às necessidades. Apresente os resultados numa página, com gráficos simples e 3 recomendações, numa reunião em que a equipa decide as correções.