Análise sumativa de dados
Análise sumativa de dados
A análise sumativa de dados é o método de examinar os dados recolhidos durante um período específico para descobrir os resultados de um programa, projeto ou iniciativa. É importante para informar as partes interessadas sobre a eficiência, facilitar decisões futuras e assegurar a responsabilização.
Quais são os principais objectivos da análise sumativa de dados?
Os principais objectivos da análise de dados sumativos são avaliar o sucesso total de um programa ou intervenção, descobrir se as metas e os objectivos foram ou não alcançados e fornecer provas para a tomada de decisões. Para ilustrar, uma escola pode utilizar a análise sumativa de dados para analisar o efeito do novo método de ensino no desempenho dos alunos no final do ano.
Em que é que a análise sumativa de dados difere da análise formativa de dados?
A principal diferença entre a análise de dados sumativa e a análise de dados formativa é que a análise de dados sumativa é feita no final de um projeto ou programa para avaliar o seu sucesso global, enquanto a análise de dados formativa é feita durante o processo de implementação para verificar se é necessário fazer ajustes. Por exemplo, um programa de saúde pode fazer alterações nas suas estratégias utilizando a análise formativa a meio do programa, enquanto a análise sumativa avaliaria a eficácia do programa uma vez terminado.
Que tipos de dados são normalmente utilizados na análise de dados sumativos?
A análise sumativa de dados envolve normalmente dois tipos de dados, nomeadamente os dados quantitativos, como resultados de testes, números de vendas ou resultados de inquéritos, e os dados qualitativos de entrevistas individuais ou grupos de discussão. Por exemplo, uma organização sem fins lucrativos pode efetuar uma análise utilizando dados quantitativos sobre a utilização dos serviços e o feedback qualitativo dos beneficiários para avaliar o impacto dos seus serviços.
Quais são alguns dos métodos mais comuns para efetuar a análise de dados sumativos?
A análise estatística, os estudos comparativos e as avaliações de resultados estão entre os métodos comuns para efetuar a análise de dados sumativos. O método de análise de regressão pode ajudar a detetar as ligações entre as variáveis e as comparações pré e pós-intervenção podem ser a melhor ferramenta para provar as mudanças causadas pelo programa, como um estilo de vida mais saudável após a iniciativa.