Analisando o uso do método Q nos estudos sobre educação em saúde

Authors

  • Samára dos Santos Sampaio Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, Brasil.
  • Maria Cristiane Barbosa Galvão Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, Brasil.
  • Nayara Ragi Baldoni Universidade de Itaúna, Itaúna, Brasil.
  • Maria Neyrian de Fátima Fernandes Universidade Federal do Maranhão, Imperatriz, Brasil.
  • Josiane Maria Donadeli Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, Brasil.
  • Juan Stuardo Yazlle Rocha Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, Brasil.
  • Ana Maria Palmar Santos Universidad Autónoma de Madrid, Madrid, Espanha.
  • Janise Braga Barros Ferreira Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, Brasil.
  • Aldaísa Cassanho Forster Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, Brasil.

Keywords:

Q-sort, Educação em Saúde, Educação Digital, Métodos mistos.

Abstract

Introdução. O método Q, apesar de criado nos anos de 19301, despertou o interesse de pesquisadores de diversas áreas no século XXI, com crescente uso nas publicações sobre subjetividade2. Caracterizado como um método misto de pesquisa1, enquadra-se na categoria de estudo exploratório sequencial, representado pela expressão QUAL>QUAN, em que resultados quantitativos são mobilizados para confirmar os resultados qualitativos a fim de melhor entender o fenômeno3. Objetivo. Caracterizar o método Q e suas potencialidades como método misto de pesquisa na área da educação na saúde com tecnologias digitais. Método. A pesquisa teve caráter qualitativo, explorou 13 estudos selecionados, de acordo com os critérios de inclusão específicos, nas bases de dados PubMed, Scopus, Cinahl, PsycInfo, Web of Science e LILACS no ano de 2019. Resultados. O método Q é formado por cinco fases, dentre as quais, três abrangem o componente qualitativo do estudo: i. definição do concourse (declarações sobre determinado tema), ii. o desenvolvimento da amostra Q (Q-sample ou Q-set, um conjunto de afirmações), iii. a seleção do P set (amostra de sujeitos que participaram do estudo); uma fase caracteriza o componente quantitativo do método: iv: análise do Q-sort (ordenação das declarações pelo participante do estudo em uma grade) com geração de fatores e análise estatística; v. e por fim, a fase de interpretação dos dados, dar-se pela conciliação dos componentes qualitativos e quantitativos. Na revisão de literatura realizada sobre o uso desse método misto na educação na saúde com o suporte de tecnologias, verificou-se que há variações nas técnicas utilizadas para construção do concourse, como entrevistas, levantamento de literatura, grupos focais; na definição do número de itens da amostra Q, ou seja, o número de declarações; além do conjunto P, nome atribuído aos participantes desse tipo de estudo, não necessita de um número elevado de pessoas, pois, as baixas taxas de resposta não influenciam os resultados, já que o objetivo principalé identificar uma tipologia, não testar a distribuição proporcional dessa tipologia em uma população maior4,5. No caso, dos estudos na área da educação em saúde com tecnologias, extraíram-se os padrões de perfis de estudantes, professores e funcionários (os fatores) por meio dos Q-sorts, que foram analisados com diferentes softwares e variados métodos de rotação (Tabela 1). Conclusão. O método Q é uma estratégia para descobrir diferentes padrões de percepção, podendo tornar as estruturas internalizadas explícitas. Então, aprender sobre esse método e a natureza do seu recorte de pesquisa, tipo misto, parece adequado para o desenvolvimento de estudos na área das ciências da saúde, principalmente na formação profissional na cultura digital.

Author Biographies

Samára dos Santos Sampaio, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, Brasil.

Doutoranda pelo Programa Saúde Pública da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo.

Maria Cristiane Barbosa Galvão, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, Brasil.

Professora Doutora na Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo.

Nayara Ragi Baldoni, Universidade de Itaúna, Itaúna, Brasil.

Professora Doutora na Universidade de Itaúna e no Centro Universitário UNA.

Maria Neyrian de Fátima Fernandes, Universidade Federal do Maranhão, Imperatriz, Brasil.

Professora Adjunta na Universidade Federal do Maranhão

Josiane Maria Donadeli, Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, Brasil.

Doutoranda em Psicologia na Universidade Federal de São Carlos.

Juan Stuardo Yazlle Rocha, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, Brasil.

Docente Colaborador na Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo.

Ana Maria Palmar Santos, Universidad Autónoma de Madrid, Madrid, Espanha.

Professora Doutora na Universidade Autônoma de Madri. 

Janise Braga Barros Ferreira, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, Brasil.

Professora Doutora na Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo.

Aldaísa Cassanho Forster, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, Brasil.

Professora Associada na Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo.

References

Stenner P, Stainton-Rogers R. Q methodology and qualiquantology: the example of discriminating between emotions. In: Mixing Methods in Psychology The integration of qualitative and quantitative methods in theory and practice. Edited by Zazie Todd, Brigitte Nerlich, Suzanne McKeown and David D.Clarke. Taylor; Francis e-Library, 2005:99-118.

Mason H, Collins M, McHugh N, Godwin J, Van Exel J, Donaldson C, et al. Is “end of life” a special case? Connecting Q with survey methods to measure societal support for views on the value of life-extending treatments. Health Econ. 2018;27(5):819–31.

Creswell JW, Clark VLP. Designing and conducting mixed methods research. Thousand Oaks: Sage, 2010.

Petit dit Dariel O, Wharrad H, Windle R. “Exploring the underlying factors influencing e-learning adoption in nurse education”. Journal of Advanced Nursing, 2013;6(69):1289-1300.

Brewer‐Deluce D, Sharma B, Akhtar‐Danesh N, Jackson T, Wainman BC. Beyond Average Information: How Q‐Methodology Enhances Course Evaluations in Anatomy. Anat Sci Educ, 2019; 0:1–12.

Published

2020-12-15