Nesta seção aborda-se a importância dos itens na construção do instrumento de avaliação e o tratamento adequado quando estes itens possuem dados faltantes.
2.4.1 Itens sem resposta
Comumente utilizam-se questionários como instrumentos de avaliação, en- tretanto, nem todos os entrevistados respondem a todos os itens. Normalmente, são observações que deveriam ter sido feitas, mas não foram por algum motivo gerando um dado faltante, que indica que um atributo de um objeto está vazio.
Mesmo sabendo da existência de dados faltantes desde os primórdios das atividades de coleta de dados (GRAHAM, 2009; BROWN; KROS, 2003), pouca atenção é dada a eles. Muitos pesquisadores utilizavam e ainda utilizam procedimentos analíticos que não foram concebidos para tratar adequadamente bases de dados com valores faltantes (SCHAFER; GRAHAM, 2002). Estes procedimentos foram concebidos para trabalhar com bases de dados completas (bases de dados que não possuem nenhum dado faltante). Outros pesquisadores utilizam métodos muito genéricos para preencher os dados faltantes (FARHANGFAR et al., 2007), por exemplo, o preenchimento de um valor faltante numérico
por zero.
Para que seja realizado um tratamento adequado dos dados faltantes é impor- tante que se identifique algumas características desses dados, como: mecanismo, padrão e quantidade. Uma questão importante é saber se a presença de dados faltantes em uma variável está vinculada a algum processo identificável (LITTLE; RUBIN, 2014), ou seja, conhecer o mecanismo que gerou os dados faltantes. Este conhecimento irá auxiliar na escolha da técnica de tratamento mais adequada.
Para escolher o procedimento mais adequado para tratar os dados faltantes é importante detectar o padrão dos dados faltantes, o qual descreve que valores foram observados e que valores estão faltantes numa matriz de dados (LITTLE; RUBIN, 2014). Através do mecanismo, é possível identificar se há ou não consistência no modo pelo qual os dados não foram observados (MCKNIGHT et al., 2007).
Nogueira (2012) em seu estudo excluiu da sua base de dados todos os itens e empresas com dados faltantes. Este estudo se propõe a utilizar em sua base de dados
todas as empresas e itens excluídos do estudo de Nogueira (2012).
Neste estudo, os dados faltantes são decorrentes de itens que não se aplicam a algumas das empresas participantes da pesquisa, pois estas pertencem aos mais variados elos e cadeias produtivas dos principais arranjos produtivos (APs) do Ceará e de alguns estados brasileiros e estrangeiros. Devido essa diversidade surge uma categoria de respostas de itens denominados “não aplicáveis”. O item “não aplicável” ocorre quando a empresa não tem a oportunidade de realizar a atividade descrita no item devido a atividade ou cadeia produtiva a qual pertence. Entretanto, alguns itens também foram considerados “não aplicáveis” pois foram introduzidos posteriormente no questionário gerando esse tipo
de resposta para empresas que responderam antes dessa alteração.
Existem diversas estratégias práticas para lidar com as respostas na categoria “não aplicável” no contexto da Teoria da Resposta ao Item (ROSE et al., 2010; HOLMAN;
GLAS, 2005): quando os dados faltantes são resultantes da não apresentação do item ao indivíduo, que difere do caso em que o item é apresentado a empresa e esta, por algum motivo que pode estar relacionado ao item ou a própria empresa, não o responde.
A falta de dados devido a não-resposta, neste estudo o item “não aplicável”, pode ameaçar inferências estatísticas se o alvo de inferência e a tendência a omitir respostas não são independentes.
2.4.2 Importância dos itens
Há pouca concordância sobre o significado da importância dos itens de um intrumento de avaliação e como mensurá-los. Anderson (1971) define importância como uma medida de foco de atenção ou concentração que um indivíduo dá para um atributo, dimensão ou informação em uma tarefa de julgamento ou tomada de decisão. Green e Krieger (1985) definem importância como uma medida de impacto estatístico que o atributo, dimensão ou informação tem em uma tarefa específica ou situação.
O grau de maturidade das empresas participantes deste estudo foi avaliado através da TRI, que apresenta modelos para variáveis (habilidades) que não podem ser medidas diretamente. Essas variáveis (habilidades) devem ser inferidas através de variáveis secundárias observáveis (itens de um questionário, por exemplo) que estejam relacionadas a esta habilidade.
uma habilidade, é uma tarefa laboriosa, porém possível e necessária para que o profissional possa ter em mãos instrumentos de qualidade que sirvam como ferramentas complementares ao seu trabalho de avaliação.
Neste estudo, a construção do instrumento de medida (questionário) foi feita após ampla pesquisa onde foram selecionadas as principais tecnologias de gestão a serem consideradas no SIMAP, com base em entrevistas com profissionais atuantes no setor, com professores e pesquisa bibliográfica, resultando-se nas tecnologias de gestão citadas na seção 2.2. Entretanto, a presença de itens do questionário com dados faltantes requer uma análise mais laboriosa para lidar com este tipo de resposta.
A exclusão de itens que apresentaram dados faltantes, considerados neste estudo como itens “não aplicáveis”, pode comprometer a qualidade do instrumento de avaliação (ANEXO A), pois existem itens que são de fundamental importância para a avaliação da
ferramenta de gestão ao qual corresponde, como exemplo, a ferramenta logística.
Atualmente, a logística é conhecida como uma parte essencial nas empresas como um departamento responsável pela gestão dos materiais, sejam eles de qualquer tipo. A logística administra recursos financeiros e materiais, planeja a produção, o armazenamento, transporte e distribuição desses materais. Desta forma, todos os itens relativos às práticas de gestão logística considerados neste estudo, são aplicáveis às empresas.
A exclusão desses itens “não aplicáveis” da base de dados, pode comprometer, ou não, a eficiência da análise, causando um viés nos resultados obtidos. Dessa forma a abordagem foi realizada considerando todos os itens e retirando gradativamente estes itens considerados “não aplicáveis”, para avaliar até que ponto este tipo de resposta pode influenciar nas estimativas e na estimação do grau de maturidade das empresas.
3 TEORIA DA RESPOSTA AO ITEM
Neste Capítulo apresentam-se as técnicas da Teoria da Resposta ao Item, suas aplicações, interpretações e principais modelos, em particular, o Modelo de Escala Gradual e a Análise Fatorial como pressuposto para verificar a unidimensionalidade ou a dimensionabilidade dos dados análisados.