Saturação de dados é um termo usado na pesquisa para indicar que não se espera que sejam adicionadas novas informações que irão melhorar ou alterar os resultados de um estudo. A saturação dos dados é importante de se conseguir. Ela é alcançada quando há informação suficiente para replicar o estudo, quando a capacidade de obter novas informações adicionais foi alcançada e quando a codificação adicional (identificação de temas) não é mais viável.
P>Passar o conceito de saturação de dados é considerado como negligenciado. Isto porque é um conceito que é difícil de definir. O que é saturação de dados para um não é quase suficiente para outro.
Existem duas maneiras pelas quais a saturação de dados se joga na pesquisa:
Saturação de dados na amostragem
Quando um pesquisador escolhe os respondentes para um estudo (conduz ‘amostragem’), eles podem fazê-lo usando ‘amostragem teórica’. Isto significa que eles continuarão adicionando novas unidades à amostra até que o estudo tenha atingido um ponto de saturação, ou seja, até que não sejam produzidos novos dados através da inclusão e análise de novas unidades. A amostragem teórica é uma abordagem à aquisição de respondentes para pesquisa que está relacionada com uma abordagem chamada ‘teoria fundamentada’ e se caracteriza pelo fato de que a coleta de dados é controlada pela teoria emergente. O pesquisador tem que constantemente procurar novas unidades e dados, e justificar o propósito teórico para o qual cada grupo adicional é incluído no estudo. Este tipo de abordagem à amostragem é incomum devido às restrições de um orçamento fixo que determina o desenho do estudo e seus parâmetros de amostragem.
Os pesquisadores frequentemente lutam para saber como estimar quantas entrevistas serão necessárias para atingir a saturação dos dados e, novamente, são muitas vezes ditados por orçamentos de projetos. Ao decidir sobre o desenho de um estudo, os pesquisadores devem visar um que seja explícito quanto à forma como a saturação dos dados é atingida. Para melhor atingir a saturação dos dados, deve-se ter bom cuidado na amostragem de uma seção transversal de populações de interesse, para que uma gama completa de opiniões seja provavelmente ouvida.
Saturação de dados em entrevista qualitativa
Entrevista em profundidade e grupos focais são dois métodos comumente usados de pesquisa qualitativa. Cada um deles envolve a busca de profundidade de significado, ao contrário de uma pesquisa quantitativa que tende a focar em questões fechadas, como sim/não ou escalas de classificação. Um grupo focal ou entrevista em profundidade é uma forma exploratória de pesquisa. É uma pesquisa aberta e menos estruturada formalmente do que uma pesquisa. O entrevistador precisa investigar o tópico de interesse com o entrevistado até que não haja mais nada a acrescentar. Isto pode ser feito usando perguntas no final da entrevista, tais como “Mais alguma coisa?” ou “Preciso saber mais alguma coisa para além do que lhe perguntei? Isto é feito para garantir que a saturação foi alcançada; que não há mais nada a acrescentar ao tópico de interesse.
Falecer para atingir a saturação dos dados na pesquisa qualitativa tem um impacto na qualidade da pesquisa e compromete a validade do conteúdo. No entanto, não há uma abordagem de tamanho único para obter saturação de dados. Existem métodos de recolha de dados que têm maior probabilidade de atingir a saturação de dados do que outros, embora estes métodos sejam altamente dependentes do desenho do estudo.
Felizmente, a saturação de dados só pode realmente ser conhecida após o facto, uma vez que as entrevistas qualitativas tenham sido realizadas e os dados tenham sido analisados. No entanto, os estudos de mercado são tipicamente planejados, justificados e orçados com antecedência. Assim, alcançar a saturação dos dados na realidade, deve ser uma combinação de amostragem sensata, bom desenho de pesquisa, ferramentas de pesquisa bem projetadas e a realidade dos parâmetros comerciais do projeto.
Outra forma, seus resultados podem também ser deixados de fora na chuva.