4.2 ANÁLISE SISTÊMICA
4.2.5 Lente 5 Integração
É verificado por meio da quinta lente da análise sistêmica, se o modelo realiza a integração dos critérios de avaliação (agregação aditiva), de modo que propicie uma avaliação global do contexto (ENSSLIN, 2017). Isto deve-se em razão da avaliação de desempenho pressupor, como instrumento de apoio à decisão, a realização desta prática como mais uma ocasião de construção de conhecimento no decisor. O Quadro 35 apresenta as lentes para a visão de conhecimento adotada, com destaque para a Lente 5.
Quadro 35 - Lentes para a visão de conhecimento adotada
Fonte: Ensslin et, al., 2007.
Nº Eixo ou Lente O que busca?
1 Abordagem /
Uso Harmoniza Abordagem e dados do problema com sua Aplicação? 2 Singularidade Reconhece que o Problema é único ( Atores, Contexto, Momento) ?
3 Processo para
Identificar Utiliza processo para identificar os objetivos segundo a percepção do decisor?
4 Mensuração
As escalas (Descritivas, Nominais, Ordinais e Cardinais ) utilizadas atendem à Teoria da Mensuração e suas propriedades (Mensurabilidade; Operacionalidade; Homogeneidade; Inteligibilidade; Permitir distinguir os desempenhos melhor e pior)? 5 Integração Reconhece que a integração requer níveis de referência?
6 Gestão O conhecimento gerado permite conhecer o perfil atual, sua monitoração e aperfeiçoamento?
A Figura 19 mostra a Análise Sistêmica dos artigos no que se refere ao atendimento da Lente 5 – Integração.
Figura 19 - Lente 5 – Integração.
Fonte: Ensslin et al. 2009
Deseja-se não apenas identificar se a integração nos artigos é realizada ou não. Além desse cuidado, existe a intenção de se conhecer se essa integração ocorre também
numericamente, descritivamente ou graficamente. Procura-se averiguar se o processo se
realiza partindo de constantes de integração, determinados com base em níveis de referência. Esta precaução provém de ser necessário impedir o que Keeney (1992, p. 147-148) afirma ser mais comum erro (“the most common critical mistake”) nesta ação, isto é, importância do critério deve ser relativa e associada aos níveis de referência da escala – ocorrendo alteração nos níveis, mudam as constantes de integração.
Tomando estes direcionamentos, a Lente 5 – Integração, tem por objetivo responder as seguintes questões:
a) Como (forma): A integração é realizada: Numericamente; Descritivamente; Graficamente; Duas ou mais das formas anteriores; Não realiza a integração? b) Níveis de referência: A determinação das constantes de integração é realizada a partir de níveis de referência estabelecidos nas escalas?
O Quadro 36 apresenta os dados encontrados no momento da análise do portfólio bibliográfico perante a ótica da Lente 5, em relação a forma como integra e uso de níveis de referência.
Quadro 36 - Lente 5 – Integração – Forma como Integra e Uso de Níveis de Referência.
Artigo Lente 05 - Integração
Nº Forma de citar Como (Forma) Utiliza níveis de referência?
1 Agus; Hajinoor,2012. Numérica Não
2 Bulak; Turkyilmaz, 2014. Numérica Não
3 Cedergren; Wall; Norström, 2010. Não realiza integração Não
4 Espinoza; Bond; Kline, 2010. Numérica Não
5 Gupta; Garg; Kumar, 2018. Não realiza integração Não
6 Jonsson; Rudberg, 2017. Não realiza integração Não
7 Jou et al., 2010. Numérica Não
8 Kathuria et al., 2010. Não realiza integração Não
9 Kumar; Garg; Garg, 2011. Não realiza integração Não
10 Li et al., 2012. Numérica Não
11 Mahmood; Qureshi; Nisar, 2014. Numérica Não
12 Noshad; Awasthi, 2018. Não realiza integração Não
13 Prajogo; McDermott; 2011. Numérica Não
14 Rezapour; Hassani; Farahani, 2015. Não realiza integração Não
15 Teeratansirikool et al., 2013. Numérica Não
16 Vera, 2015. Numérica Não
17 Yang et al., 2010. Numérica Não
Fonte: Elaborado pelo Autor (2019).
O Quadro 37 apresenta o comprovante de enquadramento da Forma Como Integra, referente a Lente 5 – Integração.
Quadro 37 - Comprovante de enquadramento – Integração.
Artigo Lente 05 - Integração Nº Forma de citar Como
(Forma)
Evidência
1 Agus; Hajinoor,2012. Sim "Our overall confirmatory factor analysis (CFA) indicates that all the items a reloaded highly on their corresponding constructs, thus supporting the independence of the constructs and providing a strong empirical evidence of their validity. Finally, divergent or discriminant validity test is conducted by analyzing bivariate correlation between each of the lean production scales and other variables such as demographic variables and company size, etc. We find no significant correlation between these variables and the lean production variables, thus indicating that the scales measure not the other unintended constructs."
2 Bulak; Turkyilmaz, 2014.
Sim "As seen in Table VI, the correlations between all variables except with profit margin, a performance measure, are significant. However, as reported in many previous studies, the correlation values between input and output variables are also found to be considerably low. To test the quality of measurement data, reliability and content validity analyses is carried out whether the internal consistency is achieved for the model".
3 Cedergren; Wall; Norström, 2010.
4 Espinoza; Bond; Kline, 2010.
Sim "After the data collection phase was completed, the quality measurement practices in the supply chain were compared with best practices according to what is reported in the literature. Linear regression analysis was used to find correlation between major quality indicators throughout the supply chain". "Regression analysis was performed between quality indicators at different positions in the supply chain, with the purpose of investigating how quality at any point in the supply chain affected downstream quality. The statistically significant correlations thus found are represented by bold lines in Figure 3 and regression parameters in Table 1. " 5 Gupta; Garg; Kumar,
2018.
Não Não
6 Jonsson; Rudberg, 2017.
Não Não
7 Jou et al., 2010. Sim "During the analysis stage of DFSS (Design for Six Sigm), we could find some variable work items falling outside the boundary lines in the performance evaluation matrix. All weaknesses of the work items were listed, and then by using CRT (current reality tree), a TOC (theory of constraints) analysis tool, the correlation between key potential factors and deficiencies of variable items were established."
8 Kathuria et al., 2010. Não Não
9 Kumar; Garg; Garg, 2011.
Não Não
10 Li et al., 2012. Sim "The Spearman rank correlation is often used to describe the relationship between two ordinal characteristics (Fink, 1995). Therefore, we conduct a series of Spearman bivariate correlation analyses to identify the relationships between the independent variables (transaction - specific supplier development and each of its influencing factors) and the dependent variables (performance outcomes). The results are shown in Table 3. The coefficients of the correlation are all significant at the .05 level (ranging from .18 to .65), indicating that all the supplier development variables are significantly related to performance outcomes."
11 Mahmood; Qureshi; Nisar, 2014.
Sim "The empirical study of Pakistan’s aviation manufacturing industry has shown a strong correlation of all the nine factors significantly. As the results are having a very strong correlation, by positively and directly affecting the organizational profile, therefore, our study concludes that TQM measurement factors selected by Kanagi (2008) are also applicable to PAM industry with an additional factor of “Factual Approach to Decision Making.”
12 Noshad; Awasthi, 2018.
Não Não
13 Prajogo; McDermott; 2011.
Sim "Zero-order correlation, using Pearson’s coefficient, was performed to identify the correlation between each of the relative performances of the ten competitive dimension scores and the composite score of business performance. This calculation was used as a proxy for their effectiveness scores"..."Among the ten competitive performance dimensions, customer retention and brand image are shown to have the strongest correlation with business performance; and thus, have the highest effectiveness scores."
14 Rezapour; Hassani; Farahani, 2015.
15 Teeratansirikool et al., 2013.
Sim "Table II shows the descriptive statistics (mean, standard deviation, skewness, and kurtosis) and reliability coefficients for all variables, and the correlation matrix among the variables. There are significant correlations for all variables of competitive strategy, performance measurement, and firm performance except for cost leadership and firm performance. The correlations between the variables in Table II are generally o0.6, indicating the absence of multi-collinearity."
16 Vera, 2015. Sim "Even though regression weights between perceived value and higher price disposition were significant, it is worth mentioning that they were comparatively low. Likewise, the square multiple correlations for DHP tend to indicate that the degree of explanation for this variable is minor. Nevertheless, in the structural models for the moderating variables, the square multiple correlations can be appreciated as different when the moderator assumes a high value than when observing a low value. The ITSW p-values tend to confirm these differences related to the moderating variables between the regression weights as well as between the square multiple correlations."
17 Yang et al., 2010. Sim "Discriminant validity is tested by comparing the correlation coefficients between latent constructs with the variance -extracted percentages for each construct (Fornell and Larcker,1981), which are presented as diagonal entries in Table2. The results indicate the variance - extracted percentages for constructs were higher than the correlation coefficients between latent constructs, except that the correlation between SM and EM (g=0.445) was marginally higher than the variance - extracted percentages for SM (AV=0.437)." Fonte: Elaborado pelo Autor (2019).
O Quadro 38 apresenta o comprovante de enquadramento da Utilização de Níveis de Referência, referente a Lente 5 – Integração.
Quadro 38 - Comprovante de enquadramento Utilização Níveis de Referência - Integração
Artigo Lente 05 - Integração Nº Forma de citar Utiliza
níveis de referência?
Evidência
1 Agus; Hajinoor, 2012.
Não "Our overall confirmatory factor analysis (CFA) indicates that all the items a reloaded highly on their corresponding constructs, thus supporting the independence of the constructs and providing a strong empirical evidence of their validity. Finally, divergent or discriminant validity test is conducted by analyzing bivariate correlation between each of the lean production scales and other variables such as demographic variables and company size, etc. We find no significant correlation between these variables and the lean production variables, thus indicating that the scales measure not the other unintended constructs."
2 Bulak;
Turkyilmaz, 2014.
Não "As seen in Table VI, the correlations between all variables except with profit margin, a performance measure, are significant. However, as reported in many previous studies, the correlation values between input and output variables are also found to be considerably low. To test the quality of measurement data, reliability and content validity analyses is carried out whether the internal consistency is achieved for the model."
3 Cedergren; Wall; Norström, 2010.
Não Não
4 Espinoza; Bond; Kline, 2010.
Não "After the data collection phase was completed, the quality measurement practices in the supply chain were compared with best practices according to what is reported in the literature. Linear regression analysis was used to find correlation between major quality indicators throughout the supply chain". "Regression analysis was performed between quality indicators at different positions in the supply chain, with the purpose of investigating how quality at any point in the supply chain affected downstream quality. The statistically significant correlations thus found are represented by bold lines in Figure 3 and regression parameters in Table 1. " 5 Gupta; Garg; Kumar, 2018. Não Não 6 Jonsson; Rudberg, 2017. Não Não
7 Jou et al., 2010. Não "During the analysis stage of DFSS (Design for Six Sigm), we could find some variable work items falling outside the boundary lines in the performance evaluation matrix. All weaknesses of the work items were listed, and then by using CRT (current reality tree), a TOC (theory of constraints) analysis tool, the correlation between key potential factors and deficiencies of variable items were established." 8 Kathuria et al., 2010. Não Não 9 Kumar; Garg; Garg, 2011. Não Não
10 Li et al., 2012. Não "The Spearman rank correlation is often used to describe the relationship between two ordinal characteristics (Fink, 1995). Therefore, we conduct a series of Spearman bivariate correlation analyses to identify the relationships between the independent variables (transaction - specific supplier development and each of its influencing factors) and the dependent variables (performance outcomes). The results are shown in Table 3. The coefficients of the correlation are all significant at the .05 level (ranging from .18 to .65), indicating that all the supplier development variables are significantly related to performance outcomes."
11 Mahmood; Qureshi; Nisar,
2014.
Não The empirical study of Pakistan’s aviation manufacturing industry has shown a strong correlation of all the nine factors significantly. As the results are having a very strong correlation, by positively and directly affecting the organizational profile, therefore, our study concludes that TQM measurement factors selected by Kanagi (2008) are also applicable to PAM industry with an additional factor of “Factual Approach to Decision Making.”
12 Noshad; Awasthi, 2018.
Não Não
13 Prajogo; McDermott; 2011.
Não "Zero-order correlation, using Pearson’s coefficient, was performed to identify the correlation between each of the relative performances of the ten competitive dimension scores and the composite score of business performance. This calculation was used as a proxy for their effectiveness scores"..."Among the ten competitive performance dimensions, customer retention and brand image are shown to have the strongest correlation with business performance; and thus, have the highest effectiveness scores."
14 Rezapour; Hassani; Farahani,
2015.
15 Teeratansirikool et al., 2013.
Não "Table II shows the descriptive statistics (mean, standard deviation, skewness, and kurtosis) and reliability coefficients for all variables, and the correlation matrix among the variables. There are significant correlations for all variables of competitive strategy, performance measurement, and firm performance except for cost leadership and firm performance. The correlations between the variables in Table II are generally o0.6, indicating the absence of multi-collinearity."
16 Vera, 2015. Não "Even though regression weights between perceived value and higher price disposition were significant, it is worth mentioning that they were comparatively low. Likewise, the square multiple correlations for DHP tend to indicate that the degree of explanation for this variable is minor. Nevertheless, in the structural models for the moderating variables, the square multiple correlations can be appreciated as different when the moderator assumes a high value than when observing a low value. The ITSW p-values tend to confirm these differences related to the moderating variables between the regression weights as well as between the square multiple correlations."
17 Yang et al., 2010. Não "Discriminant validity is tested by comparing the correlation coefficients between latent constructs with the variance -extracted percentages for each construct (Fornell and Larcker,1981), which are presented as diagonal entries in Table2. The results indicate the variance - extracted percentages for constructs were higher than the correlation coefficients between latent constructs, except that the correlation between SM and EM (g=0.445) was marginally higher than the variance - extracted percentages for SM (AV=0.437)." Fonte: Elaborado pelo Autor (2019).
A Conclusão da Análise Sistêmica da Lente 5 - Integração, apresentou-nos que: a) Análise dos artigos quanto a forma como realizam a integração demonstra que: • 59% dos artigos do PB realizam Integração Numericamente;
• 0% dos artigos do PB realizam Integração Descritivamente; • 0% dos artigos do PB realizam Integração Graficamente;
• 0% dos artigos do PB realizam Integração de duas ou mais das formas acima; e • 41% dos artigos do PB NÃO realizam integração.
b) Análise dos artigos que determinam níveis de referência para a determinação das constantes de integração demonstra que:
• 0% dos artigos do PB realizam a integração a partir de níveis de referência; e • 59% dos artigos do PB realizam a integração sem o uso de níveis de referência.
A Figura 20 apresenta a representação gráfica dos resultados segundo a análise da Lente 5 – Integração.
Figura 20 - Lente 5 – Integração.
Fonte: Elaborado pelo Autor (2019).
A Análise Sistêmica da Lente 5 - Integração, para a amostra de artigos representada pelo PB evidenciou que:
a) Análise dos artigos quanto a forma como realizam a integração: • 59% dos artigos realizam integração numericamente;
• 0% dos artigos realizam integração descritivamente;
• 0% dos artigos realizam integração de duas ou mais das formas acima; e • 41% dos artigos não realizam integração.
b) Análise dos artigos que determinam níveis de referência para a determinação das constantes de integração:
• Nenhum artigo realiza a integração a partir de nível de referência.
Em MCDA-C os modelos multicritério se utilizam de Modelos de Agregação Aditiva para sua integração. As taxas de compensação (Trade-offs) são necessárias para que se possa executar estes modelos. A parte mais complicada de qualquer processo decisório, possivelmente seja a compreensão destas taxas.A determinação das taxas nos modelos aditivos, apenas podem ocorrer de maneira ordenada com os fundamentos científicos, após a operacionalização das funções de valor dos critérios. A geração de taxas bem definidas que terão representação das reais preferencias do decisor provém do reconhecimento desta condição. Esta circunstância é denominada por Keeney (2002) como The Most Commom
casos da literatura na verdade. Apontam falhas nesta perspectiva, mesmo alguns renomados métodos multicritérios, como por exemplo, AHP. DEA e NAIADE.
O quanto deve ser ganho na obtenção de um objetivo de modo a compensar uma conquista menor em um objetivo distinto, são estipulados pelos trade-offs de valor.
Estes trade-offs de valor são necessários tanto para uma correta tomada de decisão em cenários de inúmeros objetivos quanto para análises sagazes de decisões de inúmeros objetivos.
Os trade-offs manifestam de forma adequada os valores de um tomador de decisão. Neste artigo são identificados e ilustrados doze erros significativos praticados com frequência, que suprimem a capacidade de determinar as compensações de valor útil. Também indica como se esquivar de cometer esses erros. O propósito é fornecer conselhos práticos para fazer concessões de bom valor e, desta forma, melhores decisões (Keeney, 2002).
É determinante que para a colocação em prática de um processo fundamentado para estabelecimento das taxas (trade-off), se tenha especificado anteriormente que:
- As funções de valor estejam estabelecidas;
- Os níveis de referência determinados, para clarificar o aumento que está sendo considerado para representar a taxa;
- Se faz necessário que o processo reconheça que as compensações estão sendo realizadas no incremento entre os níveis de referência, e não diretamente nos objetivos.
- Trade-off procedure, swing weighting e MACBETH, estão inclusos como alguns dos processos bem fundamentados.
O estabelecimento dos níveis de referência (Neutro, Bom) proporcionam muitas vantagens:
1. Aumenta a compreensão do objetivo sendo demonstrado;
2. Independentemente de suas avaliações relativas de outras ações ( exemplo: ação X é melhor que Z neste objetivo), torna possível avaliar o valor absoluto da consequência de ações ( exemplo: excelência, mercado, impacto comprometedor);
3. Neste critério, permite uma apreciação imediata da atratividade ou não atratividade de uma ação;
4. Propicia a aplicação de procedimentos cientificamente fundamentados para estabelecimento das taxas;
5. Direciona o processo criação de ações melhores (Ensslin, 2017).
Como forma de sintetizar as conclusões da Lente 5, é com esta compreensão em mente que serão analisados os artigos do Portfólio Bibliográfico, procurando entender como e em que grau os conhecimentos exibidos são utilizados pelos pesquisadores desta área.
Desse modo, constata-se para o fragmento da literatura analisado que, quanto à forma como realizam a integração:
• 59% dos artigos (10) o fizeram de forma numérica; • 41% não realizaram integração (7).
Em contrapartida, nenhum artigo realizou a integração a partir de nível de referência. Pode-se identificar que no momento da aplicação em pesquisa multicritério, nesta área de conhecimento:
• A representação da integração em forma numérica e gráfica será dado como um diferencial;
• A realização da integração a partir de níveis de referência, da mesma forma contribuirá para a cientificidade dos trabalhos científicos.