JUSTIFICATIVA

Este trabalho foi demandado pela empresa DXI – Consultoria em Planejamento Financeiro, empresa que realiza reuniões com casais para definir quais são as prioridades de sua família.

De acordo com a pesquisa professora Orbuch (2012) da Universidade de Michigan, o dinheiro é o principal motivador de conflitos entre os casais. No estudo, 49% das pessoas divorciadas disseram que brigaram muito com seus parceiros por causa de perfis econômicos diferentes e de mentiras sobre os gastos. Outro motivo apontado era a tendência que os que ganham mais tinham de controlar o outro. Como consequência, seis em cada dez desses divorciados que começaram uma nova relação preferiram não juntar as finanças.

Desta maneira, a falta de diálogo entre o casal a respeito de gestão financeira acarreta dificuldades futuras de realizar sonhos grandiosos, como por exemplo, a compra de um imóvel ou uma viagem ao exterior.

O casamento pode facilitar ou dificultar a realização de desejos e projetos pessoais. Alguns casais conseguem, através de uma atuação em cooperação, somar inteligências, recorrem ao diálogo permanente e

conseguem trilhar um caminho de estabilidade financeira e sucesso.

Entretanto, há igualmente situações que levam a momentos de conflito.

Sendo assim, este trabalho consiste em identificar como os casais em período pré-nupcial que residem em Brasília planejam gerir suas finanças pessoais.

2 REVISÃO DE LITERATURA

AMOSTRA

Para se aplicar um instrumento de levantamento de dados, precisa-se, de antemão, decidir em quais pessoas ele será aplicado. Devido à impossibilidade de realizar com todos, escolhe-se uma amostra desse grupo.

Existem dois grandes grupos nos quais os tipos de amostragem são normalmente classificados. O primeiro, chamado amostragem probabilística, baseia-se nas leis fundamentais da estatística, enquanto que o grupo de amostragem não-probabilística segue critérios definidos pelo próprio pesquisador. No segundo grupo, tem-se a amostra por acessibilidade/por conveniência que, como o nome diz, é a amostra definida de acordo com o que é acessível para os pesquisadores. Sendo essa última utilizada para este trabalho. (GIL, 2011)

Para se obter um número-meta, suponhamos que a amostra fosse na verdade uma amostra probabilística e aleatória simples para assim usarmos a seguinte fórmula:

n = Z² . (p.q) . N e². (N-1) + Z². (p.q)

Sendo “Z” o intervalo de confiança igual a 95%, “p.q” o grau de homogeneidade de 50/50, “N” a população da pesquisa igual a, de acordo com o IBGE, 18.198 casamentos e “e” igual a margem de erro que é 5%. Dessa forma, encontrou-se o valor da amostra “n” igual a 96 casais.

Apesar de todo literatura relacionada à amostra e às melhores práticas para consegui-las, “nenhum plano de amostragem pode garantir que a amostra seja exatamente semelhante à população da qual foi extraída”. (STEVENSON, 1986, p. 158)

QUESTIONARIO

Segundo Parasuraman (1991), o questionário é um instrumento de coleta de informação, utilizado numa pesquisa ou Inquérito feito para gerar os dados necessários para se atingir os objetivos do projeto. Possibilita atingir grande número de pessoas de diversas localizações geográficas com baixo custo, permite o anonimato das respostas, não expõe os pesquisados à influência da pessoa do pesquisador e são fáceis de ministrar.

As questões podem ser de três tipos:

 Abertas: exigem respostas subjetivas nas quais os entrevistados ficam livres para responder com suas próprias palavras.

 Múltipla Escolha: apresentação de um rol de opções predefinidas das quais o entrevistado deve escolher uma ou mais opções, dependendo do modelo do questionário.

 Dicotômica: são questões objetivas nas quais são apresentadas somente duas opções de resposta. São geralmente do tipo sim/não, conheço/desconheço, etc.

Existem três principais tipos de questionários: aberto, fechado e misto. O questionário do tipo aberto é aquele que utiliza questões de resposta aberta, no qual há maior subjetividade no preenchimento das indagações. O questionário do tipo fechado tem na sua construção questões de resposta fechada, permitindo obter respostas que possibilitam a comparação com outros instrumentos de recolha de dados. Este tipo de questionário facilita o tratamento e análise da informação, exigindo menos tempo. Por outro lado, podem ser mais suscetíveis a erros de preenchimento devido à falta de informações.

BANCO DE DADOS

De acordo com O’Brien (2007), Bancos de dados, ou database, são coleções de arquivos afins contendo dados que se relacionam de forma que crie um relacionamento lógico. Estes dados devem poder ser utilizadas por programas, por usuários diferentes. A vantagem essencial da utilização dos bancos de dados é a possibilidade de poder ser acessada por vários usuários, simultaneamente.

TESTE DE HIPÓTESE QUI-QUADRADO

Segundo Magalhães (2010), para se testar uma informação estatística é necessário estabelecer uma hipótese nula e uma alternativa, sendo ambas antagônicas e mutuamente excludentes. A hipótese nula H0 é uma hipótese estatística inicial tida como verdadeira até que provas estatísticas indiquem o contrário, ou seja, é usado para ver se alguma hipótese estabelecida inicialmente pode ser rejeitada ou não. A hipótese alternativa deve ser contrária, antagônica à hipótese nula. É comumente designada por H1 ou Há.

Grau de liberdade ( ): É o número de classes de resultados menos o número de informações da amostra que é necessário para o cálculo dos valores esperados em cada classe. Entretanto, se os dados estiverem tabelados, evidentemente, deve-se considerar apenas a área dos dados. O valor de GL é assim calculado:

GL = (número de linhas -1) x (número de colunas -1)

O Teste Qui Quadrado, simbolizado por X², é um teste de hipóteses que se destina a encontrar um valor da dispersão para duas variáveis nominais, e avaliar a associação existente entre variáveis qualitativas. É um teste não paramétrico, ou seja, não depende de parâmetros populacionais, como média e variância. O princípio básico deste método é comparar as

possíveis divergências entre as frequências observadas e esperadas para um certo evento (MAHALHÃES, 2010).

O p-valor, ou nível descritivo, é a probabilidade de se obter uma estatística de teste igual ou mais extrema que aquela observada em uma amostra, sob a hipótese nula. Em testes de hipótese, pode-se rejeitar a hipótese nula caso o p-valor seja menor que 5% (0,05). Um p-valor pequeno significa que a probabilidade de obter um valor da estatística de teste como o observado é muito improvável, levando assim à rejeição da hipótese nula.

Contudo, um p-valor maior que 0,05 não rejeita a hipótese alternativa, apenas diz-se que não há dados suficientes para rejeitar a hipótese nula (MAGALHÃES, 2010).

3 METODOLOGIA

O projeto aplicou as metodologias: brainstorming, quando era necessário levantamento de ideias; pesquisa bibliográfica, para embasamento da teoria de finanças pessoais e de meios de levantamento e análise estatística de dados;

pesquisa de campo, onde foi utilizado o questionário como instrumento de coleta de dados, por ser o meio mais viável para o tamanho do universo que a pesquisa tem foco.

O questionário foi construído com foco no objetivo geral e alinhado com os objetivos específicos, onde cada objetivo era representado por um tópico. A construção de um questionário, segundo Aaker et al. (2001), é considerada uma “arte imperfeita”, porque não há procedimentos exatos que garantam que seus objetivos de medição sejam alcançados com boa qualidade. Porém, na tentativa de garantir que os objetivos fossem alcançados, foi seguido o passo a passo sugerido pelo mesmo autor, onde se deve:

 Planejar o que vai ser mensurado (aplicação de brainstorming);

 Formular as perguntas para obter as informações necessárias;

 Definir o texto e a ordem das perguntas e o aspecto visual do questionário;

 Testar o questionário, utilizando uma pequena amostra, em relação a omissões e ambiguidade;

 Caso necessário, corrigir o problema e fazer novo pré-teste.

O planejamento foi feito a partir de uma sessão estruturada de brainstorming (Baxter, 2003), onde juntamente com os orientadores foram levantados os pontos mais importantes para o alcance dos objetivos.

O questionário elaborado é estruturado não disfarçado, em que os participantes têm conhecimento do objetivo da pesquisa e foram utilizadas questões fechadas. Escolheu-se por questões fechadas do tipo dicotômica, onde o respondente podia escolher entre duas opções, por exemplo, “sim” ou

“não” e de múltipla escolha, onde havia a possibilidade de escolha de uma ou mais opções e em algumas questões também existia a possibilidade de

“outros”, a qual é uma sugestão dos autores Mattar (1996) e Boyd & Wetfall (1964). Esses tipos de questões têm as vantagens de rápido preenchimento, fácil tabulação e análise dos dados. (Mattar, 1996).

Foi avaliada a necessidade de todas as perguntas a clareza com que foram escritas e a ordem das questões. O questionário contém 20 questões e obedece a uma sequência lógica: inicia com perguntas simples e finaliza com perguntas mais complexas (Marconi; Lakatos, 1996).

Após a finalização do questionário, foram aplicados pré-testes e foram constatados alguns erros visuais e de formulação das questões. Os erros foram corrigidos, foi feito um novo pré-teste que obteve sucesso e, só então, iniciou-se a aplicação.

A aplicação foi feita por dupla de pesquisadores em cartórios, em Encontros de Preparação para a Vida Matrimonial (EPVM), oferecidos pela Arquidiocese de Brasília.

A amostra definida foi a citada anteriormente de 96 casais. A partir dos resultados dos questionários, foi montado um banco de dados com o software Excel® e, então. Foi feita uma sessão estruturada de brainstorming (Baxter, 2003) entre os pesquisadores e os orientadores para definição de quais correlações seriam mais interessantes para o alcance do o objetivo do projeto.

Para análise estatística do banco de dados foi decidido utilizar o software SAS® (Statistical Analysis Software) para verificação da frequência das respostas e verificação do teste de hipótese qui-quadrado.

Uma situação comum é termos observações de uma variável aleatória cuja distribuição na população é desconhecida. Nesse caso, uma das primeiras providências é tentar identificar o comportamento da variável com um modelo teórico. Em algumas situações, é possível incorporar informações de outras variáveis que descrevam fenômenos aleatórios similares e tenham distribuição conhecida. Dessa forma, teríamos um candidato a modelo e nosso problema seria estabelecer um procedimento para aceita-lo ou não. Existem, contudo, vários outros casos em que não se tem a menor ideia do comportamento da variável. Uma das maneiras iniciais de análise é construir um diagrama, com as frequências de ocorrências, nos moldes do histograma. Dessa representação gráfica, pode sair a sugestão de modelos adequados aos dados. Em qualquer caso, o modelo proposto pode ser testado através do chamado Teste de Aderência. Um desses testes usa a distribuição Qui-quadrado. (MAGALHÃES E LIMA 2010, p. 283)

O princípio básico deste método é comparar proporções, divergências entre as frequências para certo evento. Pode-se dizer que dois grupos se comportam de forma semelhante se as diferenças entre as frequências observadas e esperadas em cada categoria forem muito pequenas, próximas de zero. (BRACARENSE, 2012 , p. 240)

O Teste χ 2 mede a discrepância entre as frequências observadas (oj) e esperadas (ej), e é medido da seguinte forma:

As frequências esperadas são calculadas com base em uma hipótese H0.

Se, sob essa hipótese, o valor de χ 2 , calculado por meio de (1), for maior do que alguns valores críticos (tais como χ 2 0,95 ou χ 2 0,99 , que são os valores críticos para os níveis de significância 0,05 e 0,01, respectivamente), concluir-se-á que as frequências observadas diferem de modo significativo, das esperadas e rejeitar-se-á H0 ao nível de significância correspondente. No caso contrário, deve-ser-á aceitá-la ou, pelo menos,

não rejeitar. Esse processo é denominado teste de qui-quadrado da hipótese ou significância.(SCHAUM e SPIEGEL 2006, p. 304).

O nível de significância escolhido para a análise dos resultados foi de 0,05 então haverá significância (dependência) nos testes com ρ-value menores ou iguais a 0,05. E Obtendo um valor menor que 0,05, H0 será rejeitado e H1 será aceita.

H0: Não há associação entre as variáveis.

H1: Há associação entre as variáveis.

O teste de significância (p) chama a atenção para algumas restrições que podem inviabilizar o teste, como:

 Não mais do que 25% das células podem ter frequências esperadas menores do que 5.

 Nenhuma célula pode ser zero.

 Cada pessoa deve ser computada uma única vez.

Ocorrendo essas restrições o SAS® automaticamente irá apontar tais problemas, e para não inviabilizar a pesquisa é possível agrupar os dados de forma a satisfazer as restrições.

Você pode estar se perguntando o porquê dessas restrições. Isso ocorre em razão de estarmos assumindo que as nossas amostras são provenientes de populações normais. Se o valor esperado de uma célula é muito pequeno, é pouco provável que estejamos retirando amostras de populações normais.

A nossa estatística não será confiável a menos que essas hipóteses estejam satisfeitas. (DANCEY E REIDY 2013 p. 291)