Processamento dos Dados Coletados

Durante o processamento preliminar dos resultados, alguns dados apresentaram um comportamento muito diferente dos outros valores encontrados na análise de uma determinada variável. Quando esse fato ocorreu, a variação desses dados foi examinada por meio da análise da variância dos valores utilizando-se gráficos boxplot. Cada outlier gerado foi confirmado pela pesquisadora com os devidos respondentes. Alguns dados encontrava-se errados por dois motivos: erro de digitação ou falta da informação solicitada. Esses valores foram corrigidos na planilha de dados a serem analisados. Outros dados, apesar de identificado como outlier, foram confirmados pelos respondentes. Esses dados mantiveram seus valores na planilha de dados a serem analisados.

O resultado da pesquisa é apresentado em cinco partes:  _{Caracterização das Unidades estudadas e dos respondentes;}

 Caracterização dos fatores críticos de sucesso em relação aos estágios da gestão do conhecimento;

 Caracterização dos indicadores de desempenho organizacional em relação aos estágios da gestão do conhecimento;

 Identificação de associação entre os fatores críticos de sucesso e os estágios da gestão do conhecimento;

 Identificação de associação entre os indicadores de desempenho organizacional e os estágios da gestão do conhecimento.

Para tal foram necessárias as seguintes análises:  _{Análise descritiva uni e bivariada;}

 Teste exato de Fischer;

 _{Análise multivariada por meio da regressão logística politômica;}  Regressão linear.

A análise descritiva univariada permite o estudo de uma única variável isolada, podendo representar os resultados por meio de gráficos de pizza e histogramas. Já a análise bivariada correlaciona duas variáveis podendo ser ou não estabelecida uma relação entre elas. Esse dados podem ser representados por meio de tabelas cruzadas, histogramas, medidas de posição como média, mediana, valores máximo e mínimo e valores discrepantes. A análise descritiva foi utilizada para caracterizar as Unidades estudadas e os respondentes da pesquisa, bem como para relacionar o comportamento dos fatores críticos de sucesso e dos indicadores de desempenho com relação aos estágios da gestão do conhecimento.

O teste exato de Fisher é utilizado para verificar se há associação entre cada covariável (individualmente) e a variável resposta (PORTAL, 2015). Há outra técnica (Qui- Quadrado) usualmente utilizada para tal, no entanto, devido ao nível de mensuração do estudo (escala nominal) e aos valores das caselas das tabelas de contingências 2x2 (as quais possuíam valores menores que cinco), o Qui-Quadrado não é indicado (GUIMARÃES, 2001). O teste exato de Fischer 1X1 foi utilizado para identificar associação entre cada fator crítico, individualmente, sobre os estágios da gestão do conhecimento.

A análise multivariada estuda as inter-relações existentes entre múltiplas variáveis a fim de explicar a relação existente entre elas por meio da identificação da

influência ou importância de cada uma, estando as restantes presentes (REIS, 1997). A escolha das técnicas multivariadas existentes depende da interpretação de alguns aspectos relacionados às variáveis da pesquisa: se existem variáveis dependentes e independentes; o número de variáveis dependentes; o tipo de escala de medida aplicado para as variáveis; dentre outros (VIANA, 2011).

A regressão logística politômica é usualmente utilizada para quando se tem interesse na avaliação da influência de fatores sobre uma resposta politômica de escala nominal (HOSMER; LEMESHOW, 2002), como é o caso da pesquisa dessa tese. Assim, a regressão logística politômica foi utilizada para identificar a associação entre os fatores críticos de sucesso em conjunto, sobre os estágios da gestão do conhecimento.

Análise de regressão linear é o método utilizado para fazer inferências sobre a relação entre duas variáveis quantitativas e elaborar uma equação que possa ser usada para prever o valor de uma variável dado o valor de outra (AMARAL, 2015). Regressão é o cálculo do valor esperado de uma variável Y, dado o conjunto de informações fornecido por

um conjunto de características X. O modelo linear de regressão é a forma utilizada para calcular médias condicionais de uma variável a partir de dados disponíveis sobre variáveis supostamente relacionadas. Assim, a análise de regressão linear consiste na relação mútua entre duas ou mais equações, ou seja, verifica se duas ou mais variáveis quantitativas estão relacionadas de alguma forma (AMARAL, 2015; PORTAL, 2015). Portanto, essa técnica foi utilizada para identificar a existência de associação entre os indicadores de desempenho organizacional e os estágios da gestão do conhecimento.

O uso dessas técnicas permitiu a análise dos dados coletados e a apresentação dos resultados da pesquisa. A análise dos dados foi realizada com o auxílio de três programas de tratamento de dados. A maior parte da análise descritiva dos dados foi realizada no programa EXCEL devido a maior variedade de possibilidades de apresentação e edição de dados por meio de gráficos. O EXCEL fornece um extenso conjunto de ferramentas estatísticas para análise de dados com limite de 1.6 milhões de observações. No entanto, assim como qualquer software, o EXCEL apresenta desvantagens: algumas análises estatísticas como regressão logística, cluster, fatorial, dentre outras, não estão disponíveis no Excel (BERNAL; SILVA, 2002). Parte da análise descritiva, relativa as medidas de posição e a geração dos gráficos boxplot, e a análise de regressão linear foram realizadas com o uso do

software de estatística MINITAB. O Minitab é um poderoso sistema computacional que

fornece uma gama de opções para análise estatística de dados, caracterizado pela simplicidade de uso e pela exatidão com que as técnicas estatísticas foram implementadas. Diversas são as técnicas possíveis de serem realizadas no MINITAB: análise exploratória dos dados, estatística básica, análise de variância, regressão, métodos não-paramétricos, análise multivariada, distribuições probabilísticas, dentre outros (SANTOS, 2008). E, por fim, o teste exato de Fischer a regressão logística politômica foram realizados pelo software de soluções estatísticas SAS, amplamente utilizado no mundo corporativo e acadêmico, e que permite a realização de técnicas não abordadas pelos dois softwares anteriores (LEITE, 2013).

Todos os procedimentos e etapas citados nesse capítulo - métodos da pesquisa - foram necessárias ao desenvolvimento da presente pesquisa, possibilitando a coleta dos dados e sua posterior análise, apresentada no próximo capítulo - apresentação dos resultados.