Titulo do Artigo:
Método multi-critérios no processo de análise de Racionalidades Conflituosas na Gestão do Desempenho
Nome dos autores e filiação científica (instituição de vínculo do autor):
Autor: Francisco Edinaldo Lira de Carvalho (edinaldo.lira@gmail.com) - Ministério Público do Estado do Amazonas.
Co-Autor: Teresa Carla Oliveira (tcarla@fe.uc.pt) – Universidade de Coimbra
Co-autor: Silvia Leticia de Lara Pahins (silvialp@gmail.com) – Ministério Público do Estado do Amazonas
Resumo:
Este artigo documenta os resultados preliminares da aplicação de método multi-critérios no processo de análise de dados da investigação intitulada: Racionalidades
Conflituosas na Gestão do Desempenho no Serviço Nacional de Saúde Portugues, visando
compor um exemplo de Multi-Critéria Decision Aiding aplicada a gestão de pessoas. Para a presente actividade, escolheu-se analisar, por meio de métodos multi-critérios, dados resultantes de um estudo que teve como objectivo entender as Racionalidades Conflituosas na Gestão do Desempenho no Serviço Nacional de Saúde, o qual descreve em que medida os indicadores de desempenho sustentados pela New Public Managemant (NPM) podem fortalecer ou violar a concretização do contrato psicológico.
Palavras-chave: Analise Multi-critério, Gestão de Pessoas, Desempenho, Bem-estar Psicológico.
Summary:
This article documents the preliminary results of applying multi-criteria method in the process of data analysis of research entitled: conflicting rationalities in Performance Management in the National Health Service in order to make an example of Multi-Criteria Decision Aiding applied to people management. For this activity, we chose to analyze, through multi-criteria methods, evidence from a study that aimed to understand the conflicting rationalities in Performance Management in the National Health Service, which describes the extent to which indicators sustained performance by the New Public Managemant (NPM) can strengthen or violate the completion of the psychological contract.
Keywords: Multi-criteria analysis, Personnel Management, Performance, Psychological Well-Being.
1. Introdução:
Este artigo documenta os resultados preliminares da aplicação de método multi-critérios no processo de análise de dados da investigação intitulada: Racionalidades
Conflituosas na Gestão do Desempenho no Serviço Nacional de Saúd, vinsando compor
um exemplo de Multi-Critéria Decision Aiding aplicada a gestão de pessoas.
Para a presente actividade, escolheu-se analisar, por meio de métodos multi-critérios, dados resultantes de um estudo que teve como objectivo entender as Racionalidades Conflituosas na Gestão do Desempenho no Serviço Nacional de Saúde, o qual descreve em que medida os indicadores de desempenho sustentados pela New Public Managemant (NPM) podem fortalecer ou violar a concretização do contrato psicológico (Guest, 2004: Rousseau & Tinsley, 1997), em termos de compromisso, autonomia e desenvolvimento pessoal (Arnold, 2008; Oliveira & Holland, 2007).
Abaixo temos a representação gráfica deste modelo desenvolvido:
Figura 1. Representação Gráfica do modelo VBP- Sistema de Códigos. Com base nas entrevistas junto com estes gestores, foi colectado dados qualitativos através da opinião dos mesmo em confronto com perspectivas elencadas na Figura 1. A próxima etapa, será determinar indicadores de desempenho baseados nas perspectivas e conflitos dos gestores, facilitando uma melhor performance e o bem-estar psicológico.
Desta feita, o presente estudo de caso focou-se no HUC (Hospital da Universidade de Coimbra), composto por mais de 5000 profissionais, o qual atravessa um complexo processo de gestão da mudança traduzido na integração de 42 serviços em 7 Áreas de Gestão Integrada e 2 Centros de Responsabilidade Integrada, bem como a fusão de mais duas unidades de saúde, o CHC- Centro Hospitalar de Coimbra e o CHPC- Centro Hospitalar Psiquiátrico de Coimbra, o qual teve como Universo da pesquisa:
9 Médicos, a nível de Sênior managers;
23 Médicos, 25 Enfermeiros e Técnicos de Saúde e 21 Administradores, a nível de Middle managers;
21 Médicos, 22 Enfermeiros e Técnicos de Saúde, a nível Junior managers. De acordo com uma abordagem teórica fundamentada, foram então realizadas entrevistas individuais de aproximadamente 45 minutos, gravadas em áudio, onde as diferentes sequências do discurso foram transcritas e analisadas com recurso a um novo sistema de códigos desenvolvido e utilizando o MAXqda201.
Após o início da investigação, realizaram-se entrevistas semi-estruturadas, de maneira preliminar, com o objectivo de testar o modelo. A abordagem ocorreu a 05 médicos que actuam no nível de Middle managers da organização, representando esse grupo. As entrevistas gravadas em áudio formato Mp3 foram transcritas para ficheiros de texto e submetidas ao processamento e analise do software MaxQDA, gerando uma base de dados quantitativa, a qual guarda características dos indicadores de dimensões através da frequência estatística das opiniões e reflexões no discurso dos médicos. Os resultados orientam-se pelo seguinte guião de entrevista, demonstrado na Figura 2, no qual estão descritas as dimensões e indicadores utilizados na base de dados do Software Maxqda e que originaram os valores que serão submetidos a análise multi-critério:
2. Caracterização do problema.
Desta feita, surgiu a oportunidade de utilizar métodos de análise multi-critério para analisar os resultados obtidos. O grupo de dados remete a tomada de conclusões ou decisões sobre qual o medico entrevistado apresentará o melhor resultado para o modelo de new public
managmant, possibilitando a utilização de métodos multi-critérios para escolha, ordenação e
ou classificações que possibilitem a equipa de investigadores a melhor compreenderem os dados e o contexto ali apresentados.
É valido registar que através das entrevistas podemos ter uma frequência de palavras que estatisticamente pode expor resultados. Tal frequência demonstra uma tradução válida da opinião destes profissionais a respeito dos parâmetros utilizados.
Todavia, com a utilização de outros métodos, como os baseados em multi-critério, é possível ampliar estas conclusões, através da escolha do melhor resultado, de estabelecimento de um rating ou raking dos desempenhos, ou até mesmo observar qual prevalência de desempenhos dos profissionais perante aquele grupo de indicadores, como pode-se observar no decorrer deste relatório.
Então, á partida, o foco do estudo será em um grupo destes dados colectados e codificados em uma planilha de frequências estatísticas, aplicar-se-á métodos multi-critério com o objectivo de ordenar e escolher qual dos cinco primeiros médicos entrevistados possui um melhor desempenho na categorização do modelo do estudo.
Regista-se ainda que como este estudo é preliminar, será realizado o ensaio com métodos de multi-critério em apenas uma dimensão do modelo, especificamente nos indicadores de Flexibilidade, Envolvimento, Autonomia e Satisfação (considerados no estudo Multi-Critério como “os critérios”).
Dessa forma, pode-se verificar (Figura 03) os valores obtidos (considerados no estudo critério como os “desempenhos”) por cada médico (considerados na Análise Multi-Critério como as “alternativas”) e que serão aplicados na sequência deste estudo de caso:
Figura 03 Valores obtidos nos indicadores Flexibilidade, Envolvimento, Autonomia e Satisfação.
3. Os envolvidos no processo: Clientes, decisores e o analista
Ao organizar os envolvidos no processo da análise Multi-Critério, o autor se estabeleceu com o papel de analista do método multi-critério actuando como facilitador e responsável em aplicar métodos de análise, afastando-se temporariamente de sua função de investigador do grupo de investigação que conduziu o processo.
Como clientes e decisores, permaneceu o Professor líder do grupo e um aluno representando o restante do grupo de investigadores que compõem o projecto, buscando
DR1
DR2
DR3
DR4
DR5
1.Flexibilidade
2,50
0,50
1,25
2,50
1,50
2. Envolvimento
3,00
3,83
1,17
3,67
2,83
3.Autonomia
1,33
1,67
0,67
1,33
1,67
4. Satisfação
2,25
0,50
1,50
4,50
2,00
Alternativas
Critério
opinar sobre o andamento da análise e convertendo suas opiniões e experiência em parâmetros para toma de decisão.
4. O Método Multi-Critérios utilizados no estudo.
Para explicar os métodos, primeiramente é necessário entender os dados desta etapa preliminar. Os dados utilizados são oriundos da entrevista e da codificação utilizando o software MaxQda, convertidos em uma tabela com resultados de desempenho, critérios e alternativas, como descritos na figura 3, na secção anterior. Os valores dos parâmetros utilizados, podem ser explicados da seguinte forma:
Critérios: São os indicadores de Flexibilidade, Envolvimento, Autonomia e Satisfação do Modelo aplicado.
Desempenhos: os valores obtidos na forma de frequência estatística após a codificação das entrevistas;
Alternativas: Os próprios entrevistados Médicos (Dr1…Dr5), lembrando que o objectivo é ordenar e escolher o melhor desempenho,
Quanto aos métodos multi-critérios utilizados, regista-se que os clientes e decisores foram fundamentais no decorrer do processo, no qual opinaram em várias situações.
A primeira negociação decorreu na escolha dos indicadores a serem submetidos a uma análise multi-critérios, reduzindo então para quatro alternativas de uma lista mais de trinta indicadores, estes quatro considerados mais relevantes ao estudo remetem directamente ao bem-estar e satisfação das equipas.
Por tratar-se de uma equipa que tem como base a formação prevalecendo as ciências humanas e comportamentais, a equipa decidiu por conhecer primeiramente os métodos de analise multi-critérios, a forma que se apresenta os resultados e qual seria a complexidade do entendimento dos mesmos.
Entendendo como a segunda negociação que se apresentava, o analista sugeriu que o primeiro método a ser utilizado seria analise através do método da Soma Ponderada, buscando demonstrar que a possibilidade de utilizar analises multi-critérios seria de fácil compreensão e sem maiores complexidades, pois como ensina Dias (2002) p.14, a respeito da soma ponderada em analise multi-critérios,
“…trata-se de um método da soma ponderada, onde atribui-se um “peso”a cada critério e se multiplica pelo desempenho….a simplicidade reside nos cálculos a efectuar, bem como na familiaridade do método... todavia a soma ponderada apresenta armadilhas que não podemos aconselhar.” (Dias 2002)
Superando esta segunda negociação, partiu-se para definição do método final para escolha e classificação, pois quando a equipa percebeu como funcionaria a analise após vislumbrar o exemplo utilizando a soma ponderada, sentiu-se confortável para dar andamento.
Em continuidade, ofereceu-se a escolha de um dos métodos da família Electre, respectivamente o Electre I, baseando a escolha no objectivo deste estudo, que é verificar quais dos médicos estariam em melhor colocação a respeito do bem-estar psicológico, analisando suas frequências de respostas, cabendo desta forma utilizar elementos do Método Electre I, como a Concordância e a Discordância dos decisores sobre determinado aspecto.
ROY (1993), explica que o objectivo do Electre é separar do conjunto total das alternativas aquelas que são preferidas na maioria dos critérios de avaliação e que não causam um nível inaceitável de descontentamento nos outros critérios.
Dias (2002), ensina ainda o Electre favorece confrontar as acções dos resultados, possibilitando analisar os resultados no prisma da Indiferença, Preferência ou Incomparabilidade, o que foi percebido ser interessante para o estudo. Com o exposto, justificam-se os modelos e já na próxima sessão serão apresentados resultados, cálculos, tabelas e analises.
5. Os resultados
5.1. O Exemplo com a Soma Ponderada:
Iniciaremos demonstrando a primeira análise dos dados utilizando analise multi-critério, a qual foi realizada através da Soma Ponderada. Abaixo temos novamente os dados originais do estudo:
Figura 04- Valores obtidos nos indicadores Flexibilidade, Envolvimento, Autonomia e Satisfação.
Ocorreu a negociação entre o analista e a equipa, os quais definiram que seriam mantidos os mesmos desempenhos, critérios e alternativas, sendo acrescido de “pesos”, respectivamente Flexibilidade com 35%, Envolvimento com 25%, Autonomia com 20% e Satisfação com 20%, chegando ao resultado como mostra a Figura 5 abaixo, onde: kj = Critério / pesos e N(ai) = Nota Global:
Figura 5, Resultados da Soma Ponderada, onde : kj = Critério / pesos e N(ai) = Nota Global:
DR1
DR2
DR3
DR4
DR5
1.Flexibilidade
2,50
0,50
1,25
2,50
1,50
2. Envolvimento
3,00
3,83
1,17
3,67
2,83
3.Autonomia
1,33
1,67
0,67
1,33
1,67
4. Satisfação
2,25
0,50
1,50
4,50
2,00
Alternativas
Critério
Percebendo-se então que com a utilização de outros métodos além da frequência estatística é possível ordenar através de uma nota global, tornando-se possível identificar os desempenhos.
Como pode-se ver no gráfico abaixo, das alternativas ou Médicos entrevistados, o DR4 mostra o melhor desempenho e o DR3 mostra o pior despenho do Grupo, de acordo com a frequência e a ponderação de resultados da entrevista depois do tratamento de análise multi-critério.
Figura 6- Gráfico dos Resultados da Soma Ponderada, N(ai) = Nota Global:
5.2. O Exemplo com Electre I 5.2.1. A escolha do Electre I
Com o exemplo anterior da Soma Ponderada, a equipa passou a compreender a lógica que prevalece nas avaliações utilizando métodos multi-critérios, sendo possível dar continuidade nas análises com outro método possivelmente mais robusto, onde seria possível não apenas elencar os melhores resultados, mas também ser possível um processo de escolha e ponderação dos resultados.
Foi então proposta a escolha de um dos métodos da Família Electre. A primeira instância pensou-se no Electre TRI, apenas para gerar uma ordenação, sendo descartado para um outro método que alem da ordenação possibilita-se uma ponderação sobre os resultados. Optou-se dessa forma por utilizar o Método Electre I com o objectivo de definir os melhores resultados baseado nas concordância e discordância, construindo uma relação de prevalências sobre o conjunto das acções, como explica Dias (2002), onde abaixo temos uma citação do autor elencando esta família, sua evolução e as possibilidades de utilização:
The family of ELECTRE Methods : ELECTRE I (1967): choice, crisp S relation, ELECTRE IS (1984): choice, valued S relation, ELECTRE II (1971): ranking, crisp S relation, ELECTRE III (1978): ranking, valued S relation, ELECTRE IV (1982): ranking, valued S relation, no weights on criteria, • ELECTRE TRI (1992): sorting, valued S relation. (Dias 2002)
Dias (2002) ensina ainda que a família Electre são os primeiros e mais conhecidos métodos, de prevalência e que correspondem a uma reunião de relações de indiferença e de preferência, surgindo uma sequência de possibilidades de decisões, como veremos a seguir.
5.2.2. O Electre I aplicado ao caso
De inicio, utilizamos os dados colectados, preservando a fiabilidade dos dados codificados pelo software MAxqda, conforme mostra a tabela abaixo:
Figura 07 - Valores obtidos do MaxQda
Nesta etapa, realizaram-se ajustes modificando os critérios anteriormente aplicado no Método da Soma Ponderada, resultantes de novos parâmetros apontados pela equipa. Foram redefinidas, junto com os decisores, as seguintes alterações para o processo de decisão:
Os pesos deveriam ter uma escala menor. Modificaram-se os pesos, mudando a escala de 0-10, com o objectivo de melhorar o entendimento de cálculos;
Definiram-se novos níveis para os critérios: Flexibilidade passa ser o mais importante, seguido de Envolvimento e finalizando com Autonomia e Satisfação com o mesmo patamar de importância em terceiro lugar;
Realizou-se então uma nova ordenação nas colunas X e Linhas Y, preservando os resultados originais, como podemos observar na figura 8:
Figura 08- Nova ordenação X e Y dos Valores Flexibilidade, Envolvimento, Autonomia e Satisfação
Em continuidade, foi elaborado a Matriz de Concordância, utilizando-se da fórmula abaixo, conforme ROY(1993):
DR1
DR2
DR3
DR4
DR5
1.Flexibilidade
2,50
0,50
1,25
2,50
1,50
2. Envolvimento
3,00
3,83
1,17
3,67
2,83
3.Autonomia
1,33
1,67
0,67
1,33
1,67
4. Satisfação
2,25
0,50
1,50
4,50
2,00
Alternativas
Critério
W
W
W
W
W
j
i
C
2
1
,
O cálculo do índice de concordância é mostrado abaixo para as alternativas e critérios para o C(1,2) e C(2,5), em caso de empate foi utilizado a metade do peso para cada avaliação. Caso seja necessário, é possível verificar no ficheiro Excel denominado Analise Multi-critério VBP.xls.
C(1,2)= (1/10)*(5+0+1+1)=0,7 C(2,5) =(1/10)*(0+3+(1/2)+0)=0,35
Iniciou-se então a construção da matriz de concordância, relacionando os Critérios (coluna y) e as Alternativas (coluna X), on ou a qual mostra o resultado abaixo. O conjunto completo dos índices de concordância é representado na matriz C a seguir, possibilitando ainda fazer uma analise com uma tolerância de C(i,j) £ 0.7e o a4 foi o que teve melhor desempenho, neste critério acima de 0,7.
Figura 9 – Matriz de concordância.
Elaborou-se uma Matriz de Discordância, para a qual os decisores com o analista definiram valores máximos para um formato numérico para as alternativas, estabelecendo um corte em que o desempenho das alternativas teria um corte igual ou menor de 1,5.
Calculou-se o valor dos níveis para cada critério. Por exemplo, para o critério “Satisfação” existem dois níveis, alto ou baixo, consequentemente o valor de cada nível é = 50. Os níveis para “Autonomia” e “Envolvimento” têm valor 20 e sendo sucessivo nos outros critérios, sempre buscando maximizar este resultado, a Figura 10 abaixo traz estes novos dados:
Figura 10 – Matriz com valores para o Índice de Discordância.
Com estes valores validados com os decisores, ocorreu a aplicação dos mesmos ao resultado dos dados da pesquisa, como podemos observar abaixo na Figura 11:
Figura 11 – Valores validados com os decisores aplicados ao resultado dos dados da pesquisa.
Na sequência, realizou-se o cálculo do índice de discordância utilizando a fórmula abaixo:
R k i z k j z r k j i D , max , , O cálculo do índice de discordância como exemplo é mostrado abaixo para as alternativas e critérios para o D2,1;D2,2;D2,3; D2,4;D2,5, conforme mostra a Figura 12, sendo também possível verificar no ficheiro Excel denominado Analise Multi-critério VBP.xls:
Figura 12: Cálculo do índice de discordância para o D2,1;D2,2;D2,3; D2,4;D2,5.
Calculou-se a razão de discordância para cada critério onde j > i, e foi escolhido a razão máxima como sendo o índice de discordância, elaborando então a Matriz de Discordância, como esta abaixo na Figura 13:
Figura 13 – Matriz de discordância.
Foi estabelecida uma condição mínima de concordância de C(i,j) £ 0.7, e uma condição máxima de discordância de D(i,j) £ 0.5, possibilitando a construção de um gráfico das alternativas e das correspondências entre elas, em função de R. As alternativas estudadas estão representadas por nós e as setas que saem de nós representam as preferências, como mostra na Figura 14 abaixo.
Figura 14 : Gráfico das alternativas e das correspondências
Assim, o a2 domina os restantes e cria uma transição, prevalecendo e se relacionando na forma de um fluxo de relações, mas sempre satisfazendo a condição imposta pelo decisor. A sensibilidade da solução pode ser analisada variando-se os valores de p e q.
6. Considerações e conclusões
Iniciamos esta conclusão registando o carácter experimental da utilização de métodos multi-critérios na base de dados desta investigação junto aos hospitais com o objectivo de avaliar o bem-estar psicológico. Dessa forma, o resultado deste relatório torna-se relevante para os próximos passos desta investigação, pois com os experimentos fica a experiencia de que é possível analisar com multi-critérios uma pesquisa que teve os dados de origem qualitativa mas tratados de maneira quantitativa, com riqueza nas definições de atributos, parâmetros possibilitando o processo decisório dos decisores.
Salienta-se, que anterior a esta iniciativa com o estudo multi-criterio, existia a previsão de que os dados desta investigação seriam analisado apenas a luz da frequência estatística geradas pelo sistema MAxQda e oriundas as perspectivas dos entrevistados. Com a utilização dos métodos, em ambos os exemplos surgiram conclusões e evoluções no modo de decidir junto aos envolvidos.
Percebe-se que reflexões iniciais foram se alinhando em métodos mais fiáveis, como recordando o primeiro exemplo da Soma Ponderada, em que pelos critérios escolhidos o melhor desempenho seria do entrevistado Dr4, com a melhor Nota Global 2,96 e o pior desempenho nestes critérios seria o Dr3, com 1,16, já surgindo aí um score de resultados, respeitando os primeiros pesos escolhidos pela equipa, respectivamente Flexibilidade com 35%, Envolvimento com 25%, Autonomia com 20% e Satisfação com 20%.
A mudança surge então com o interessante fato de que até este momento a certeza dos membros da equipa era que todos variáveis são importantes para as conclusões da investigação, mas ainda não tinham reflectido qual seria, ou como seria escolhida, uma variável determinante para o estudo, possibilitando a utilização em outro método mais robusto, que foi o caso da utilização Electre I.
Com esta etapa, a utilização do Electre I trouxe em seus resultados outros elementos para este relatório. Comecemos pelo inicio do exemplo do Electre I, na fase de estabelecer critérios e definições, onde envolvidos mudaram seus parâmetros, alterando os pesos e critérios, reflectindo em outras formas de decidir e mostrando outra contribuição do presente estudo, ou seja não trata-se da Analise Multi-critério decidir de maneira pior ou melhor, mas sim de buscar uma melhor fiabilidade ao processo de decisão, tratando de uma forma não empírica o decisor e os resultados esperados.
Quanto as conclusões do Electre I regista-se que após a aplicação do Método a prevalência, que o critério a2 foi apontado pela matriz de discordância como melhor apontado e pela matriz de concordância com uma análise com uma tolerância de C(i,j) £ 0.7e, onde o a4 teve melhor desempenho.
Estes exemplos, demonstram que é possível aplicar analise multi-critérios nas dimensões e indicadores deste estudo dos hospitais, onde é possível ordenar os desempenhos dos entrevistados, ou ordenar qual o critério é o de maior ou menor importância na opinião dos mesmos, ou ainda qual o critério que se relaciona e domina os demais, possibilitando em um estudo com mais tempo hábil, analisar a sensibilidade variando-se os valores de p e q ou seja, onde os decisores trariam modificação nos critérios e assim em novas decisões.
Quanto feedback dos envolvidos, após participarem deste estudo preliminar e mesmo reconhecendo o fato que os dados da pesquisa são extensos em comparação com os utilizados neste relatório, ocorreu a concordância que a utilização de métodos multi-critérios é promissora e necessária, até para facilitar a análise e aumentar a fiabilidade do estudo. Surgiu ainda uma serie de oportunidades para a utilização dos dados do projecto em outras analises, tanto para outros métodos de escolha e ordenação, como também para o cruzamento de dados e outros conclusões do estudo.
7. Referencial Bibliográfico
BELTON, Valerie, Stewart, Theodor J., Multiple Criteria Decision Analysis: An Integrated Approach, Kluwer, 2001.
DIAS, Luís C.; Apontamentos de análise de decisão: como considerar múltiplos critérios, Coimbra, FEUC, 2002.
Dias, Luis C.;Diapositivos Multi-Criteria Decision Aiding Apoio Multicritério à Decisão ELECTRE I , Coimbra, FEUC, 2011
Dias, Luis C.;Diapositivos Multi-Criteria Decision Aiding Apoio Multicritério à DecisãoValued Outranking Relations and ELECTRE TRI , Coimbra, FEUC, 2011.
Dias, Luis C.;Diapositivos Multi-Criteria Decision Aiding: Apoio Multicritério à Decisão, Other approaches, Coimbra, FEUC, 2011.
EVALUATION AND DECISION MODELS: a critical perspective, Denis Bouyssou et al., Boston, Kluwer Academic Publishers, 2000.
GUEST, D.E. (2004). The psychology of the employment relationship: An analysis based on the psychological contract. Applied Psychology: An International Review, 53 (4), 541-555. OLIVEIRA, T.C. and Holland. S, (2007) Alternative Paradigms of Hospital Work Organisation and Health Provision, in Revista Portuguesa de Saúde Publica. 1,19-37.
ROY, Bernard; Denis Bouyssou, Aide multicritère à la decision: méthodes et cas, Paris, Economica, 1993.
