O presente item detalha de forma ordenada as etapas necessárias para a realização do estudo, conforme exposto na Figura 13 e na discussão detalhada de cada etapa, destacando sua importância no contexto da pesquisa.
FIGURA 13 – Plano de Coleta, Análise e Interpretação de Dados.
Fonte: autoria própria
A coleta de dados foi baseada em questionários estruturados, buscando obter a percepção dos profissionais da cooperativa em relação ao uso dos sistemas de informação e seu alinhamento com os propósitos do negócio. Os questionários seguiram um padrão que possibilitou a captura de dados, que retratam a percepção dos participantes, sendo assim, possuem questões simples e fáceis de interpretar de forma a minimizar erros.
Gil (2009), reforça algumas vantagens no uso de questionários, tais como: atingir um número maior de pessoas, mesmo distribuídas geograficamente; menores gastos com pessoal; garante o anonimato nas respostas; permite aos participantes responderem quando for mais conveniente; e não expõe os pesquisadores a influenciar a opinião e aspecto pessoal do entrevistado.
As questões presentes neste instrumento foram divididas em abertas e fechadas. Nas questões abertas solicita-se ao entrevistado que ele ofereça sua própria resposta, no entanto, nem sempre as respostas oferecidas são relevantes. Nas questões fechadas, os entrevistados devem escolher uma alternativa, ou
Pesquisa Documental
•Estudo dos processos da Cooperativa •Estudo da TI da Cooperatativa
Coleta de Dados
•Interpretação e Adaptação dos Questionários •Seleção dos Integrantes da Pesquisa
•Distribuição dos Questionários
Análise de Dados •Preparação de Dados •Análise Descritiva •Análise Fatorial Interpretaçã o de Dados •Nível de Processo •Nível de Perspectiva •Nivél de Dimensão
assinalar uma escala, são muito utilizadas por conferir maior uniformidade nas respostas.
O questionário aberto aplicado neste estudo buscou respostas em torno das atividades exercidas pelo participante, da importância destas atividades para o processo em estudo e também a sua aderência ou necessidade essencial da Tecnologia da Informação. Estas respostas têm importante papel de contextualizar os resultados, o qual deve inferir opiniões que caracterizam o resultado final do estudo.
No questionário fechado, as alternativas do questionário representam o grau de concordância ou discordância com a questão posta. Para esta etapa, foram utilizadas escalas sociais, que Gil (2009), define como instrumentos construídos com o objetivo de medir a intensidade das opiniões e atitudes da maneira mais objetiva possível. Consiste em solicitar ao entrevistado que informe dentro de uma escala graduada de itens aqueles que melhor expressem sua opinião acerca da questão.
Uma das escalas sociais mais utilizadas é a Escala de Likert, que possui uma elaboração simples e de caráter ordinal, não medindo, portanto, o quanto uma atitude é mais ou menos favorável (GIL, 2009). Para a elaboração desta escala seguem-se os seguintes passos: Recolhe-se um grande número de enunciados sobre o problema a ser pesquisado; pede-se a certo número de pessoas que manifestem seu grau de concordância ou discordância sobre cada um dos enunciados, seguindo uma graduação; procede-se a avaliação dos itens, graduando os mesmos; calcula-se o resultado total de cada indivíduo pela soma dos itens; analisam-se as respostas, verificando quais itens possuem resultados mais elevados e resultados menos elevados, podendo-se utilizar testes de correlação.
O conteúdo das questões foi dividido em quatro partes, conforme as perspectivas identificadas pelo modelo Integrado de Análise de SI e TI (MASITI) utilizado por Senger (2005) e Mulller (2007), a saber, as perspectivas são: suporte às operações, controle, alinhamento e competitividade. No apêndice A, podem ser observados os questionários de suporte às operações e controle e os questionários de alinhamento e competitividade. Os questionários tiveram sua redação adaptada conforme os processos em que foram aplicados.
O questionário elaborado para analisar a perspectiva Suporte às Operações e Controle está voltado a analisar questões relacionadas aos módulos do sistema
utilizados no dia-a-dia para executar as atividades da cooperativa, e aos módulos utilizados pelos supervisores para acompanhar os resultados. Portanto, este questionário foi direcionado a um grupo de pessoas responsáveis pela operacionalização dos processos.
O questionário elaborado para analisar a perspectiva de Alinhamento e Competitividade trouxe questões voltadas ao uso da Tecnologia da Informação como apoio para alcançar vantagem competitiva e estabelecer a comunicação com os demais níveis de informação (suporte e controle). Portanto, este questionário foi direcionado para um grupo de pessoas responsáveis pela gestão da cooperativa e pela elaboração das estratégias.
Para Malhotra (2006), uma pesquisa estatística deve seguir as seguintes etapas: definição do problema, abordagem, formulação e concepção da pesquisa, formulação dos questionários, coleta dos dados, e a análise e interpretação dos dados. No presente estudo, a etapa de definição do problema, abordagem, formulação da concepção da pesquisa, formulação dos questionários não foi desenvolvida, pois é utilizado como base o estudo de Muller (2007).
Segundo Malhotra (2006), a coleta de dados é a quarta etapa de uma pesquisa. Nesta etapa os pesquisadores entram em contato com os entrevistados para a obtenção dos dados através de diferentes métodos. Esta etapa é de extrema importância, pois os entrevistados devem ser informados sobre os motivos da pesquisa para motivá-los a responder. No presente estudo, a etapa de coleta de dados foi executada pela gerência administrativa, a qual forneceu os questionários aos entrevistados e coletou os mesmos para serem devolvidos ao pesquisador.
Malhotra (2006), explica que posteriormente a coleta de dados, antes que os dados brutos coletados através de questionários sejam submetidos para a análise estatística, devem ser alinhados em um formato apropriado. A qualidade dos resultados estatísticos depende dos cuidados adotados nesta fase de preparação, que contempla atividades como: verificação dos questionários, editoração, codificação, transcrição, depuração dos dados, ajuste estatístico e escolha de uma estratégia de análise de dados. A verificação dos dados coletados serve para verificar cada questionário durante e depois da coleta, objetivando eliminar questionários incompletos, respostas com pouca variância aparente (todas as questões no mesmo item) e questões de não entendimento do questionário. A
editoração ou organização visa revisar os questionários aumentando a precisão, procurando por respostas ilegíveis, incompletas e ambíguas. Na editoração, se for o caso, alguns questionários podem retornar a campo ou serem descartados da análise. A codificação é utilizada para classificar e codificar dados para a análise A transcrição equivale a digitar os questionários do papel para uma planilha eletrônica (quando da coleta impressa).
Para Malhotra (2006), a depuração consiste em verificações de consistência e tratamento de respostas faltantes, e que geralmente é feita por computador. A verificação de consistência identifica dados fora do padrão, que estão inconsistentes logicamente ou apresentam valores extremos. Outro problema que pode ser detectado nesta etapa são as respostas faltantes, que representam valores de uma variável que são desconhecidos ou ambíguos, das quais, se forem superior a 10% podem caracterizar problemas. Há duas maneiras de tratar respostas faltantes, substituir por um valor neutro (geralmente médio) ou substituir por uma resposta já imputada em outras questões (exige mais esforço e conhecimento).
Após a etapa de coleta de dados, é realizada a análise e a interpretação de dados. Gil (2009), explica que estes itens apesar de distintos aparecem sempre estreitamente relacionados. A análise tem como objetivo organizar e sumarizar os dados de forma a mostrá-los de uma maneira que proporcionem respostas ao problema proposto. A interpretação tem como objetivo a procura por sentido mais amplo nas respostas, o que é feito através da ligação com outros conhecimentos previamente obtidos (GIL, 2009).
A análise de dados tem como objetivo fornecer informações que auxiliem na abordagem do problema de estudo. Para Malhotra (2006), a definição de uma estratégia de análise de dados deve levar em conta as etapas anteriores, como a definição do problema, abordagem e concepção da pesquisa. As técnicas de pesquisa estatística tratam estratégias como: técnicas univariadas ou multivariadas, dados métricos e não-métricos, além de técnicas de dependência e interdependência de variáveis. Abaixo se descrevem as técnicas utilizadas no presente estudo.
a) Estatística Descritiva
As técnicas descritivas visam descrever os dados coletados que são postos em análise. Para Malhotra (2006), a distribuição de frequências, é uma forma conveniente de analisar diferentes valores de uma variável.
Para Triola (1998), a tabela de frequência relaciona categorias (ou classes) de valores, juntamente com contagens (ou frequências) do número de valores que se enquadram em cada categoria. A frequência de determinada classe é o número de observações originais que se enquadram naquela classe. Este tipo de análise permite algumas definições como limite inferior da classe, limite superior da classe, amplitude, entre outros.
A frequência relativa é uma modalidade importante da tabela básica de frequência, obtêm-se a mesma dividindo a frequência de cada classe pela frequência total. Neste estudo, as classes serão representadas pelas classificações: BAIXO, MÉDIO, ALTO. A classificação BAIXA é representada pelas opções um e dois da escala de Likert, a classificação MÉDIA pelas opções três, quatro e cinco, e a classificação ALTA pelas opções seis e sete da escala. As tabelas de frequência relativa facilitam a compreensão da distribuição e a comparação de diferentes conjuntos de dados.
Triola (1998), também destaca algumas medidas de variações aplicáveis em conjuntos de dados (técnicas univariadas), das quais se destacam a mediana, a variância e o desvio padrão. A variação se refere a quanto os valores podem diferir- se entre si e pode ser medida por números específicos. Números próximos uns dos outros têm baixas medidas de variação, enquanto valores dispersos têm altas medidas de variação. Triola (1998), destaca que o desvio padrão é a mais importante e mais útil medida de variação, pois leva em conta todo o conjunto de dados, relacionando com a média.
b) Análise Fatorial (Multivariada e Interdependente)
Para Malhotra (2006), a análise fatorial é um nome genérico que denota uma classe de procedimentos utilizados essencialmente para redução e resumo de dados. Em pesquisas, geralmente existe um número muito grande de variáveis que
precisam ser reduzidas para serem gerenciáveis. Estudam-se a relação entre conjuntos de muitas variáveis inter-relacionadas representado-as em termos de alguns fatores fundamentais. A análise fatorial é uma técnica de interdependência, em que se examina um conjunto todo de relações interdependentes.
A análise fatorial é utilizada em circunstâncias como a identificação de dimensões latentes ou fatores que expliquem a correlação entre um conjunto de variáveis. Também pode ser utilizada para identificar um conjunto novo e menor de variáveis não-correlacionadas para substituir o conjunto original. No presente estudo será utilizada para identificar conjunto de variáveis (dimensões) que expliquem um determinado alinhamento/desalinhamento entre os sistemas de informação e as estratégias de negócio.
A análise fatorial tem a capacidade de identificar variáveis que não são tão simples de medir ou que são observáveis diretamente, tais como: quantidade de funcionários, faturamento, entre outras. No entanto, existem variáveis como reputação e satisfação que não são simples de mensurar, por isso necessitam-se instrumentos como a análise fatorial para estabelecermos uma “régua” capaz de medir estes tipos de variáveis. Para realização dos cálculos estatísticos específicos desta análise, utilizou-se o software estatístico Minitab15, versão trial 30 dias.
Para a realização da análise fatorial, faz-se necessário elaborar um roteiro de procedimentos que necessitam ser realizados em ordem lógica para atingir os resultados esperados. O roteiro definido para o presente estudo é composto das seguintes etapas:
Depuração dos dados: Nesta etapa da técnica estatística é realizada a adequação de variáveis faltantes. Segundo Malhotra (2006), em pesquisas que apresentam poucas amostras, com a intenção de evitar a perda de dados coletados, se faz necessário completar as variáveis com valores neutros.
Gerar gráfico boxplot para verificar a mediana individual das variáveis.
Rodar o cálculo de Alfa de Cronbach, que permitirá a validação da consistência interna do conjunto de dados; atribuindo confiabilidade à pesquisa.
Realizar a primeira rodada da análise fatorial com a finalidade de identificar o número de fatores a serem extraídos. Para identificar o número de fatores analisa-se a matriz de cargas fatoriais. As bibliografias estudadas recomendam utilizar os fatores, que somados, explicam 60% da variância dos itens.
Realizar a segunda rodada da análise fatorial, identificando o número de fatores a serem extraídos. Nesta etapa, verifica-se a comunalidade, ou seja, o quanto cada fator extraído explica da variância total de uma variável. Em ciências sociais o ideal é que o valor seja superior a 50%.
Através da matriz ordenada, de cargas fatoriais rotacionadas, monta-se a tabela com as cargas fatoriais de cada variável (questão), nesta tabela consideram-se os valores absolutos.
Gerar gráfico dendograma para identificar a similaridade entre as variáveis (questões).
Após a fase de análise, foram gerados os gráficos utilizados na fase de interpretação de dados, os mesmos são descritos pelo pesquisador para destacar sua percepção e correlacionar com os conhecimentos previamente obtidos através da pesquisa bibliográfica.
A interpretação de dados se deu através da observação dos gráficos e das respostas de questões abertas, correlacionando estes fatos e descrevendo as opiniões obtidas com relação aos mesmos. Para aprimorar a interpretação dos dados, a análise de dados deve proporcionar recortes relevantes, permitindo analisar os dados através de diversas dimensões, das quais as entrevistas serão organizadas e distribuídas. Algumas das dimensões que podem ser citadas são: por processo, por perspectiva (Operações, Controle, Alinhamento, Competitividade), por papel (Gerente, Supervisor, Coordenador), por dimensão (Clientes, Processos, Estratégias e Pessoas). Através desta variedade de recortes, representados pela Figura 14, é possível detalhar a análise conforme as necessidades do pesquisador, podendo conciliar novas abordagens de interpretação durante o desenvolvimento do estudo.
FIGURA 14 – Níveis de Análise
Fonte: autoria própria
Para interpretação destes gráficos é utilizado o método científico dedutivo, que é definido por Gil (1999) e Lakatos e Marconi (1993), como um método baseado em raciocínio lógico em ordem decrescente de análise. Partindo de uma análise mais geral, para análise mais particular, chegando desta forma à conclusão.
Conforme proposto, será analisado o processo principal da Cooperativa (conhecido como macro processo) que é representado pela comercialização de grãos, do qual é subdivido em quatro processos, a saber: recebimento, armazenamento, compras e vendas. A análise dos processos partirá de um gráfico de radar, em que cada extremidade representa uma perspectiva e sua classificação em relação ao alinhamento. A extremidade externa do gráfico é representada por zero, enquanto que o centro do gráfico é representado por 10 (ou 100%).
As perspectivas e as dimensões são representadas por gráficos de barras compostas, representando a classificação do alinhamento para cada item nas escalas Baixo, Médio e Alto, conforme a figura 15.
Recebimento
Suporte
Estratégias Pessoas Processos Clientes
Controle Alinhamento Competitividade Armazenamento Suporte Controle Alinhamento Competitividade Compra Suporte Controle Alinhamento Competitividade Venda Suporte Controle Alinhamento Competitividade Nível 1 Nível 2 Nível 3
FIGURA 15 - Modelo de Análise
Fonte: autoria própria
A análise das medianas e desvio padrão, por questão ou variável, é representada por um gráfico boxplot, onde cada coluna representa uma questão ordenada por dimensão. Este gráfico permitirá compreender a influência de cada questão com o resultado das dimensões analisadas no nível anterior.