Medidas de encaixe P-O 41 

Por se tratar de um construto naturalmente multinível, diversos cuidados têm de ser tomados na medição de encaixe. As medidas de encaixe podem ser feitas de forma direta ou indireta. As medidas de forma direta são tomadas perguntando aos respondentes qual o grau de congruência que eles reconhecem entre um determinado atributo pessoal e este mesmo atributo da organização (KRISTOF, 1996). A autora critica esta forma de medida, pois, apesar de simples e direta, trata- se de uma medida de percepção do grau de congruência, de forma que a resposta a este instrumento demanda a execução de alguns processos cognitivos que podem escapar à interpretação dos dados, por exemplo se alguém responde que tem grande encaixe de uma variável pessoal com uma variável da organização, não se sabe se o encaixe é elevado por ambos não possuírem tal característica, ou por possuírem muito desta característica. Edwards (199112 apud KRISTOF, 1996) acrescenta que a medição direta cria uma confusão no respondente entre os construtos das entidades ‘P’ e ‘A’. As medidas indiretas são tomadas de maneira independente em cada uma das entidades e depois comparadas. Segundo Kristof (1996) estas medida são mais objetivas, pois podem ser diretamente verificadas, no entanto exige um cuidado maior em relação a sua comensurabilidade.

Se existe um tema que parece ser objeto de (quase) consenso entre os pesquisadores de congruência é a necessidade de que os dados obtidos nas duas entidades sejam comensuráveis (CAPLAN, 1987; EDWARDS, 1994; KRISTOF, 1996; HARRISON, 2007; OSTROFF, 2007). O consenso termina quando se procura definir o que é de fato comensurável. Schneider (2001) explicita sua preocupação com o que ele chamou de obsessão pelos dados comensuráveis, pois isso pode chegar ao ponto de antropomorfizar a organização e Harrison (2007) argumenta que ao utilizar medidas não comensuráveis, o pesquisador está tratando de um outro construto, distinto de encaixe. Apesar de a ideia de comensurável ser bastante clara: “que tem ou admite medida comum, [...] passível de ser comensurado, [...] que pode ser medido com a mesma unidade de outro” (HOUAISS e VILLAR, 2001, p. 769), a

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Referência original: _{EDWARDS, J. R. Person-job fit: a conceptual integration, literature review and} methodological critique. International Review of Industrial and Organizational Psychology. 1991, v. 6, p. 283-357.

aplicação no mundo real pode não ser assim tão simples. Para evitar a ideia de antropomorfismo, a obsessão para que os atributos sejam idênticos ou, no outro extremo, que sejam demasiadamente discricionários, Harrison (2007) propõe que as medidas tenham de ser coerentes, pois a ideia de coerência já seria suficientemente abrangente, ao mesmo tempo em que específica, para definir o tipo de medida que se está utilizando.

Existem diversos instrumentos desenvolvidos com o objetivo de diagnosticar os valores em termos comensuráveis que servem aos estudos de congruência. Tepeci e Bartlett (2002) citam diversos deles: Survey of Work Values (SWV) (WOLLACK et al., 197113), Meaning and Value of Work Scale (MVW) (KAZANAS, 197814), Organizational Culture Profile (OCP) (O'REILLY, CHATMAN e CALDWELL, 1991), Comparative Emphasis Scale (CES) (MEGLINO e RAVLIN, 1998) e Organizational Values Congruence Scale (OVCS) (ENZ, 198615). Além destes trabalhos citados, pode-se acrescentar o Schwartz Value Survey (SVS) (SCHWARTZ, 2005b), Portrait Value Questionnaire (PVQ) (SCHWARTZ, 2005a), Inventário de Valores Organizacionais (IVO) (TAMAYO, MENDES e PAZ, 2000) e Inventário de Perfil de Valores Organizacionais (IPVO) (OLIVEIRA e TAMAYO, 2004). Estes últimos alinhados com a perspectiva teórica de Schwartz (1994).

Segundo Tepeci e Bartlett (2002) todos estes instrumentos se dividem em duas técnicas definidas por Cattel (1944): a técnica normativa prevê o uso de escalas contínuas que permitem aos respondentes avaliarem cada item de forma independente e a técnica chamada ipsative16 (relativo a medidas do mesmo indivíduo) prevê o uso de escalas baseadas em ordenamento ou ranking. Os defensores da técnica ipsative argumentam que a técnica força o respondente a estabelecer um processo cognitivo de priorização, evitando uma grande aglomeração de respostas em extremos da escala, o que compromete a variabilidade. Por outro lado quem defende a utilização de técnica normativa argumenta que a utilização de uma escala contínua e independente permite ao

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Referência original:WOLLACK, S. et al. Development of the survey of work values. Journal of Applied Psychology, 1971, n.55, p. 331-338.

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Referência original:KAZANAS, H.C. Relationship of job satisfaction and productivity to work values of vocational education graduates. Journal of Vocational Behavior, 1978, n.12: p.155-164.

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Referência original:ENZ, C.A. Power and Shared Values in the Corporate Culture. UMI Research Press, Ann Arbor, MI, 1986.

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Apesar de este termo ser amplamente utilizado em outras publicações como ipsativo, a rigor ele não possui tradução para o português (ver VOLP – Vocabulário Ortográfico da Língua Portuguesa), por isso optou-se por utilizar o termo em inglês.

respondente ter mais liberdade de escolha, o que refletiria melhor a realidade, além disso a escala contínua permite o uso de métodos estatísticos mais sofisticados (MEGLINO e RAVLIN, 1998). A RVS é um exemplo de escala por ordenamento (ipsative) enquanto as escalas de Schwartz (2005a; 2005b), o IPVO e o IVO são instrumentos normativos.

Existem diversas formas de se calcular o grau de encaixe P-O. Segundo Kristof (1996) uma forma popular de se estabelecer o grau de congruência é estabelecendo um índice que determine o grau de similaridade entre as entidades ‘P’ e ‘O’.

Harrison e Sin (2007) analisam diversas formas de se calcular os índices de congruência a partir de índices de diversidade (ver Quadro 2). Cada um dos índices elencados serve a um tipo específico de instrumento. Os índices de Blau, Teachman e distância euclidiana podem ser usados em caso de variáveis categóricas ou ordinais. Em se tratando de variável intervalar, desvio padrão (DP), coeficiente de variação (CV), índice de Gini (G) ou distância euclidiana (DE) podem ser utilizados. No entanto os autores alertam para algumas distorções que podem ocorrer em alguns destes índices a depender do conjunto de dados que se dispõe. Em um exemplo, se uma equipe de 4 pessoas tem 1 delas com 10 anos de casa e outras 3 recém-contratadas, o valor de CV para o tempo de casa seria 1,73, enquanto o valor de DP seria 4,33. Suponhamos agora que 1 dos novos deixe a equipe e outro funcionário com 10 anos de casa venha a integrá-la. Neste caso CV passaria a 1,00 e DP passaria a 5,00. Neste exemplo, enquanto o DP aumenta de valor, o CV reduz seu valor, ou seja, os índices teriam comportamentos opostos, o que poderia comprometer a precisão da análise. Ainda de acordo com os autores, somente a distância euclidiana poderia ser utilizada para uma análise de congruência em níveis diferentes.

Variações da distância euclidiana também são amplamente utilizadas, tais como � (somatório das diferenças algébricas), � (somatório das diferenças absolutas) e �!_{(somatório do quadrado das diferenças) (KRISTOF, 1996).}

Outra abordagem proposta é a utilizada no OCP (e em alguns outros instrumentos) de O'Reilly, Chatman e Caldwell (1991). Trata-se de um instrumento do tipo ipsative cuja característica é uma classificação forçada de 9 pontos, distribuídos, aproximadamente como uma curva normal. A proposta de Caldwell, Chatman e O’Reilly (2007) é a utilização de comparação de perfis para análise de

congruência. O perfil é um agregado de informações que representam um determinado grupo e permite a comparação com outros grupos ou agregados de outros grupos (ambiente). Esta comparação é feita a partir de correlações, obtendo inclusive um índice de congruência (coeficiente de correlação). A correlação, no entanto, não se limita a instrumentos do tipo ipsative e pode ser utilizada também em instrumentos normativos.

Quadro 2 – Índices de diversidade mais comuns, úteis para a operacionalização da incongruência interpessoal

Índice Fórmula Min/Máx teórico

Nível da escala assumida de X

Blau 1 − (�!)! 0 até 1 Categórica ou Ordinal

Teachman − �!× ln �! 0 até +∞ Categórica ou Ordinal

Coeficiente de

variação (�!−   �)

!_/�

�

0 até +∞ Percentual Ginia _{1 −}   !!!!!_!!! �!!!−   �! �_!!!  +   �! 0 até 1 Percentual

Desvio padrão _{(�!−   �)}!_/� 0 até +∞ Intervalo

Distância

euclidiana (�!− �!)!/� 0 até 1 Categórica ou Ordinal

0 até +∞ Intervalo Fonte: Adaptação e tradução de Harrison e Sin (2007).

Nota: n é o número de membros de um grupo ou equipe; k é o número de categorias no caso de variáveis categóricas, ou ranking no caso de variáveis ordinais; pk é o percentual de membros de uma equipe na késima categoria; i e j são o iésimo e o jésimo indivíduo em uma equipe. a – A fórmula proposta originalmente pelo autor foi !!(� + 1 − 2

!!!!! !!

!!

), entretanto sua operacionalização é mais complexa que a da fórmula apresentada.

Edwards (2007) faz uma proposta de operacionalização mais sofisticada, baseada na regressão polinomial quadrática com análise de superfície. Este modelo é baseado em uma função: Z=ƒ(X,Y), onde X e Y são as entidades analisadas ou Variáveis Independentes (VI) do modelo (no caso de encaixe P-O, X=P e Y=O) e Z são os resultados esperados ou Variável Dependente (VD, ex. clima organizacional), ou seja X, Y e Z são dados provenientes de 3 instrumentos distintos e o processo consiste em definir quais são os coeficientes de uma equação do tipo: b0 + b1X + b2Y + b3X2 + b4XY + b5Y2 + e. O resultado obtido é uma superfície em três dimensões onde é possível observar a região onde a congruência é otimizada e como as variáveis se relacionam. Em medidas de diversidade, diferença ou distância, se a variabilidade for pequena, pode ocorrer de o resultado demonstrar grande congruência, mas os resultados absolutos de cada entidade serem baixos, ou seja, pode haver casos em que haja grande congruência em um aspecto pouco

importante, o que pode levar a uma conclusão equivocada sobre os resultados desta congruência No modelo de Edwards (2007), como é possível observar o relacionamento entre as variáveis, este tipo de relação fica evidente. A riqueza de informações é maior do que obter somente um índice, porém a complexidade de análise é diretamente proporcional a esta riqueza, por isso necessidade de utilização deste método deve ser avaliada com cuidado.

Uma última proposta utiliza a análise de cluster para definir o nível de congruência (MUMFORD e ESPEJO, 2007). Este tipo de análise não tem ampla utilização em estudos de congruência devido a sua complexidade e pela necessidade de amostras grandes (estimada em 8 a 10 respondentes para cada cluster) para se fazer uma análise fidedigna. Além disso, os autores reconhecem que a análise de cluster per se não tem implicações diretas no encaixe P-O. No entanto, argumentam os autores, os resultados que podem ser obtidos, ampliam as possibilidades de análise acerca das consequências esperadas a partir da observação da congruência.

O encaixe ou compatibilidade pressupõem o uso de construtos diferentes e análise da relação entre eles. No encaixe P-O os construtos estão relacionados a uma entidade ‘Pessoa’ e uma entidade ‘Organização’, o que indica se tratarem de entidades em níveis distintos de análise, demandando o uso de análises do tipo multinível. No tópico seguinte serão discutidas as implicações da análise multinível e as razões pelas quais seu uso não se apresenta adequado neste trabalho.