Evaluation of the factor analysis technique in theses and dissertations in some higher education institutions/Avaliacao do emprego da tecnica de analise fatorial em teses e dissertacoes de algumas instituicoes de ensino superior/Evaluacion del empleo de la tecnica de analisis factorial en tesis y tesinas de algunas instituciones de ensenanza superior.
| Autor | Prearo, Leandro Campi |
| Cargo | Artigo--Metodos quantitativos e informatica |
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INTRODUCAO
A qualidade da producao cientifica nacional em Administracao tem recebido atencao de muitas areas academicas, sobretudo a partir da decada de 1990: Administracao Publica (MACHADO-DA-SILVA et al., 1989); Financas (LEAL et al., 2003); Marketing (VIEIRA, 1998; BOTELHO; MACERA, 2001); Metodos Quantitativos (BREI; LIBERALI, 2004); Operacoes (ARKADER, 2003); Organizacoes (BERTERO; KEINERT, 1994); RODRIGUES FILHO, 2002); Pesquisa em Administracao (MARTINS, 1994; TORRES, 2000; PERIN, 2002); Recursos Humanos (TONELLI et al., 2003); Sistemas de Informacao (HOPPEN et al., 1998).
Em geral, essa analise critica da producao academica nacional se divide em duas linhas: a linha das discussoes sobre aspectos epistemologicos e a linha com enfase na adocao de criterios de qualidade e consistencia da producao em Administracao, ou seja, centrada nos aspectos metodologicos. Esta segunda linha parece ainda contar com um numero reduzido de estudos.
Martins (1994:65-66) evidenciou, em estudo sobre a Epistemologia da Pesquisa em Administracao, que as dissertacoes e teses apresentadas na FEA/USP, FEA/PUC e EASP/FGV, entre os anos de 1980 e 1993, abusavam da utilizacao dos metodos quantitativos, empregados de forma bastante superficial, em face do nivel de sofisticacao dessas tecnicas. O autor alertou ainda para a desatencao as premissas teoricas da aplicacao da maior parte dos metodos.
Para Gamboa (1987:17), a importancia da analise da producao cientifica, em seus elementos e competencias metodologicas, justifica-se, visto tratar-se de questao de fundamental e decisiva importancia para o desenvolvimento e os resultados da pesquisa.
A evidente contribuicao que a analise multivariada pode oferecer a analise quantitativa dos dados alia-se ao fato de que, nas ultimas decadas, varios pacotes computacionais estatisticos se aperfeicoaram sobremaneira, no sentido de tornar seus conteudos distantes das complexidades matematicas, que lhes sao proprias.
As tecnicas de analise multivariada sofisticaram-se para atender a demanda das ciencias sociais aplicadas, a quais pertence a Administracao. Essas sofisticacoes das ferramentas de analise, que atraem os pesquisadores pelas facilidades oferecidas, podem leva-los a erros de aplicacao, seja por inadequacao dos objetivos do uso das ferramentas aos objetivos propostos na pesquisa, seja por violacao de premissas de aplicacao das tecnicas. Ha situacoes em que o pesquisador apenas exercita o emprego de uma tecnica e se distancia de seu problema de pesquisa e do alcance dos objetivos inicialmente tracados.
Uma das areas da Administracao que mais utiliza o metodo quantitativo, especialmente a analise multivariada, e a area de Marketing. Principalmente pela necessidade de se conhecer o mercado consumidor, busca-se a mensuracao das opinioes, atitudes, preferencias, perfil e outras caracteristicas dos consumidores (MALHOTRA, 2001).
Os estudos em Marketing, especialmente os aplicados a tematica do Comportamento do Consumidor, vem se utilizando sobremaneira das ferramentas da analise multivariada. Para Milagre (2001:74), o uso da tecnica multivariada tornou-se mais comum a partir do momento em que os academicos e profissionais de Marketing passaram a aplica-la em estudos sobre a preferencia e a satisfacao do consumidor, sobre seu perfil e comportamento de compra. Martins (1994:66) afirma que os metodos quantitativos sao, em Administracao, mais aplicados pelos autores de pesquisas nas areas de Marketing, Producao e Financas.
Em razao disso, neste estudo pretende-se aprofundar a discussao e oferecer subsidios a reflexao sobre a tematica dos Metodos Quantitativos, especialmente sob o recorte de suas aplicacoes nos estudos, em Marketing, acerca do Comportamento do Consumidor.
A analise fatorial (factor analysis) e uma tecnica com grande aplicacao na area de Marketing, sobretudo pelo fato de possibilitar a identificacao da estrutura latente de variaveis correlacionadas, simplificando a analise e a compreensao de um grande numero de variaveis e gerando fatores que permitem explicar a maior variancia dos dados originais.
Considerando-se esse contexto, os objetivos deste estudo sao:
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Identificar a frequencia com que se utilizam as tecnicas multivariadas na area de Marketing, no ambito tematico concermente ao Comportamento do Consumidor, tendo como unidade de analise dissertacoes e teses, do periodo 1997-2006, de duas universidades publicas: Faculdade de Economia, Administracao e Contabilidade da Universidade de Sao Paulo, e Escola de Administracao da Universidade Federal do Rio Grande do Sul;
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Identificar o nivel de adequacao do uso da tecnica de analise fatorial aos problemas de pesquisa apresentados nas dissertacoes e teses selecionadas;
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Identificar as fontes de erros na aplicacao da tecnica de analise fatorial, a partir do descumprimento de suas premissas basicas, no conjunto da producao cientifica examinada.
A selecao de tais Programas de PosGraduacao como publico-alvo deveu-se a necessidade de delimitacao, dada a dificuldade operacional de um levantamento representativo da producao nacional, principalmente pela indisponibilidade do material em base de dados on-line, que se verifica numa parcela importante das Instituicoes do pais.
Optou-se, por isso, inicialmente, por um recorte focado nos Programas de Pos-Graduacao de alta performance, segundo a ultima avaliacao da Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior (CAPES). Registre-se que a opcao por esse criterio nao foi motivada pela suposicao de que os programas com avaliacao menos positiva, abaixo da nota 6, tratariam as tecnicas em estudo de forma mais ou menos corretas. A avaliacao da CAPES aponta tres Instituicoes com nota 6: a FEA/USP, a EA/UFRGS e a EASP/FGV.
Um segundo criterio decorreu da necessidade de garantir a maior homogeneidade possivel da populacao- alvo, ja que nao e objetivo especifico deste estudo a comparacao entre Instituicoes. Nesse sentido, a selecao levou em conta a natureza da instituicao: publica ou privada.
Considerando-se que, entre as tres instituicoes citadas, duas sao publicas, optou-se pela analise das dissertacoes e teses das instituicoes publicas: FEA/USP e EA/UFRGS.
Destacam-se alguns fatores restritivos da abrangencia desta investigacao:
* Delimitacao do publico-alvo: os resultados deste estudo sao validos apenas para as dissertacoes e teses da FEA/USP e da EA/UFRGS, de 1997 a 2006;
* As informacoes sobre o respeito as premissas da analise fatorial derivam dos relatos dos autores de cada dissertacao ou tese analisada, que evidentemente podem conter uma descricao subestimada ou superestimada do que foi realizado.
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FUNDAMENTACAO TEORICA
Esta secao contem uma introducao sobre a analise multivariada, seguida de uma apresentacao geral das tecnicas multivariadas e de consideracoes sobre a analise fatorial.
2.1. Analise multivariada
A analise multivariada permite estudar e evidenciar as ligacoes, as semelhancas e as diferencas existentes entre todas as variaveis envolvidas no processo (BOUROCHE; SAPORTA apud TRIVELLONI; HOCHHEIM, 1998).
Segundo Steiner (1995), a necessidade de entender a relacao entre diversas variaveis aleatorias faz da analise multivariada uma metodologia com grande potencial de uso.
Para Lourenco e Matias (2001), as tecnicas estatisticas multivariadas sao mais complexas do que as da estatistica univariada. Alem disso, apesar de uma razoavel complexidade teorica, fundamentada na matematica, as tecnicas multivariadas, por permitirem o tratamento de diversas variaveis ao mesmo tempo, podem oferecer ao pesquisador um material bastante robusto para a analise dos dados da pesquisa.
Conforme Hair et al. (2005), a analise multivariada auxilia na formulacao especifica e precisa de questoes relativamente complexas, possibilitando a conducao de pesquisas teoricamente significativas.
2.2. Tecnicas estatisticas de analise multivariada
A escolha dos metodos e tipos de analise empregados nos trabalhos cientificos deve ser determinada pelo problema de pesquisa. Em face disso, Johnson e Wichern (1998:.2) propoem uma classificacao dos objetivos tecnicos em cinco categorias.
O passo seguinte para a escolha da tecnica de analise multivariada, depois de se terem considerado os objetivos do problema de pesquisa, e verificar o tipo de relacao examinada, o numero de variaveis dependentes e o tipo de escala utilizada.
No tocante ao tipo de relacao, as tecnicas sao classificadas em dois grupos, de acordo com as relacoes de dependencia ou de interdependencia das variaveis. Na primeira situacao, uma ou mais variaveis (variaveis dependentes) podem ser explicadas ou preditas por outras (variaveis independentes). Na segunda, todas as variaveis sao analisadas simultaneamente, sem que se tenha em conta sua dependencia ou independencia.
Quanto ao tipo de escala utilizada, pode-se generalizar, classificando teoricamente as escalas de mensuracao em dois grandes grupos: variaveis metricas e variaveis nao metricas.
2.3. Analise Fatorial Exploratoria (AFE)
Segundo Maroco (2003), a tecnica de Analise Fatorial Exploratoria foi desenvolvida a partir dos trabalhos de Spearman, no inicio do seculo XX, sobre a performance dos estudantes em varias disciplinas. Spearman, a fim de explicitar as relacoes entre as classificacoes e um fator geral de inteligencia, analisou tabelas de intercorrelacoes entre diferentes testes psicologicos, e foi capaz de demonstrar que essas correlacoes podiam ser explicadas tanto por um fator geral, comum a todos os testes, quanto por um fator especifico de cada teste.
A revisao da bibliografia sobre os objetivos de aplicacao dessa tecnica focou sua principal aplicacao. Entretanto, a Analise Fatorial parece ser, dentre as tecnicas multivariadas, aquela que mais tem servido para utilizacoes intermediarias, ou seja, como tecnicas de preparacao dos dados para a sustentacao de outras tecnicas estatisticas. Nesse sentido, Garson (2007a) cita, como exemplo de objetivo intermediario comum no...
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