3
Dados e métodos do estudo
3.1.
Objetivo da pesquisa
O objetivo principal desta pesquisa é retratar e analisar, a partir de uma
amostra de estudantes de administração, os valores dos jovens profissionais
representantes da geração Y, além de tentar identificar quais são os fatores que
podem influenciar na escolha deste jovem por um determinado trabalho ou
organização. Para alcançá-lo, optou-se, pela realização de pesquisa quantitativa,
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no caso um levantamento ou survey, para que a partir de uma amostra da
população de integrantes da geração Y, pudessem ser feitas inferências sobre
características, atitudes ou comportamentos desta população (BABBIE,1990 apud
CRESWELL, 2007).
A coleta de dados deu-se por meio de uma pesquisa de campo, baseada na
aplicação de questionário fechado, elaborado com base na metodologia
desenvolvida por Schwartz (1992). O questionário foi aplicado junto a estudantes
de graduação em Administração de Empresas.
A escolha da pesquisa quantitativa se deu pela natureza descritiva do
trabalho, que tem como objetivo retratar e analisar determinadas características
dos indivíduos que compõem a geração Y. O papel da pesquisadora neste trabalho
foi isento de qualquer intervenção, dado que se trata de pesquisa realizada com
questionário fechado.
50
3.2.
Definição de amostra para a pesquisa
A amostra para a pesquisa foi constituída por jovens de um curso de
graduação de Administração de Empresas de uma Universidade privada do Rio de
Janeiro. Os dados foram levantados com a ajuda da professora orientadora da
presente pesquisa no Brasil, para inicialmente subsidiar estudo comparativo entre
valores de jovens de diferentes países, cujo artigo se intitula: A Cross-Cultural
Study of Job Choice: the Role of Personal Values (MILLER et al, 2010). Cabe
ressaltar que os dados levantados sobre o Brasil só foram analisados,
isoladamente, nesta dissertação.
A amostra com oitenta e cinco estudantes apresentou as seguintes
características:
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1. Todos os pesquisados foram considerados como representantes da
geração Y, uma vez que informaram que tinham entre dezenove e vinte e
nove anos de idade na época da realização da pesquisa, o que está em
linha com a caracterização de Alsop (2008), que identifica como “Yrs”
os indivíduos nascidos entre os anos de 1980 e 2000;
2. Os participantes informaram que estavam entre o quinto e o oitavo
período do curso de graduação de Administração de Empresas;
3. Da amostra pesquisada, cinquenta e dois estudantes são do sexo
masculino e trinta e três estudantes são do sexo feminino;
4. Na época da realização da pesquisa, oitenta e quatro estudantes da
amostra informaram que trabalhavam e apenas um estudante informou
que não trabalhava;
5. As respostas em relação a tipo de trabalho que o pesquisado possuía no
momento da realização da pesquisa foram informadas conforme a tabela
2:
51
Tabela 2 – Tipos de trabalhos informados pelos pesquisados:
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Tipo de trabalho
Estágio Área Comercial
Estágio Área Controle de Qualidade
Estágio Área de Administração
Estágio Área de E-commerce
Estágio Área de Finanças
Estágio Área de Logistica
Estágio Área de Marketing
Estágio Área de Planejamento
Estágio Área de Projetos
Estágio Área de Recursos Humanos
Estágio Área de Seguros
Estágio Área de Suprimentos
Estágio Área de TI
Estágio Área de Aviação
Estágio Área de Contabilidade
Estágio Área de Contratos
Estágio (sem identificação de área)
Trabalho Área de Material Cirúrgico
Trabalho Área Comercial
Trabalho Área de Recursos Humanos
Trabalho Área de Administração
Trabalho Área de Assistência Técnica
N°
pesquisados
1
1
7
1
28
1
5
2
1
1
1
2
3
1
3
3
18
1
1
1
1
1
Sem resposta
1
Pode-se observar, na Tabela 2, que setenta e nove estudantes que
participaram da pesquisa informaram que estavam trabalhando como estagiários e
apenas seis pesquisados trabalhavam na época da realização da pesquisa como
funcionários. Pode-se observar, também, que nesta amostra um número maior de
pesquisados atuava como estagiário na Área de Finanças.
52
3.3.
Procedimentos de coleta e registro de dados
Dado que o principal objetivo da pesquisa foi identificar e retratar os
principais valores dos representantes da geração Y, o questionário utilizado
(Apêndice 1) foi estruturado com base na metodologia de tipos motivacionais de
valores desenvolvida por Schwartz (1992), uma vez que em diversos estudos esta
estrutura de valores tem sido usada para examinar características geracionais
(EGRI e RALSTON apud MILLER et al., 2010) e questões que envolvem a
escolha do trabalho (MILLER et al., 2010). O roteiro do questionário fechado
utilizado na pesquisa é apresentado no Apêndice I.
Os dados foram coletados durante o ano de 2009 e a coleta de dados foi
realizada na Universidade durante o período de aulas. Somente indivíduos que
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atenderam aos seguintes critérios foram considerados para a pesquisa:
1. O indivíduo deveria estar cursando Administração de Empresas;
2. O indivíduo deveria estar cursando entre o quinto e o oitavo período.
Após a coleta, todos os dados coletados nos questionários foram registrados
e tabulados em uma planilha Excel.
3.4.
Procedimentos para análise e tratamento dos dados
Para a realização da análise dos resultados obtidos optou-se pela realização
de análise de freqüência relativa aos valores e atributos de trabalho observados e
pela análise de cluster, conforme descrito nos itens seguintes.
3.4.1.
Procedimentos para análise de frequência dos dados
Para a realização da análise de freqüência de dados, os seguintes passos
foram seguidos:
1. Todos os dados foram organizados em uma planilha Excel, de acordo
com as respostas de cada pesquisado;
2. Para análise dos resultados dos valores pessoais da amostra, das
cinqüenta e seis questões sobre valores, as perguntas V6 e V7 foram
descartadas por se tratarem de questões de “Espiritualidade”;
53
3. Após a organização dos dados em uma planilha Excel, as questões V21 e
V44 foram descartadas, uma vez que um número considerável de
pesquisados respondeu “contra os meus valores” ou -1. Este
procedimento foi realizado uma vez que o foco da presente pesquisa era
retratar os resultados em relação aos graus de importância dos valores da
amostra pesquisada;
4. Todas as demais questões do questionário (Apêndice I) relativas ao
levantamento sobre os valores pessoais foram classificadas de acordo
com os tipos motivacionais de valores propostos por Schwartz (1992);
5. Após a realização da classificação descrita, as respostas das questões
validadas relativas a valores pessoais foram agrupadas de acordo com os
10 tipos motivacionais de valores (Auto-suficiência, Estimulação,
Hedonismo, Realização, Poder, Segurança, Conformidade, Tradição,
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Benevolência e Universalismo);
6. Optou-se por analisar os dez tipos motivacionais de valores em vez de
analisar os quatro grupos superiores sugeridos por Schwartz (1992), uma
vez que considerou-se que a análise dos dez tipos motivacionais retrataria
com maior detalhe os resultados dos valores pessoais da amostra
pesquisada;
7. Foram obtidas as médias das respostas por tipo motivacional de valores.
Para a obtenção das médias, foi considerado que a escala de 0 a 7
utilizada na pesquisa se aproximara de uma escala contínua de valores;
8. Para a análise de freqüência das questões relativas aos valores pessoais
foram definidos intervalos para verificação dos graus de importância
atribuídos pelos respondentes para cada tipo motivacional de valores,
conforme abaixo:
- Intervalos:
• Não importante: resultado média de 0 até 2;
• Importante: resultado média maior que 2 até 4;
• Muito importante: resultado média maior que 4 até 6;
• Suprema importância: resultado média maior que 6 até 7.
54
9. Para a análise das freqüências de grau de importância de cada tipo
motivacional de valores os resultados foram calculados em percentuais e
posteriormente foram feitos gráficos em uma planilha de Excel para
retratar os resultados das freqüências obtidas para cada tipo motivacional
de valores;
Para a análise de freqüência dos resultados relativos aos atributos do
trabalho, primeiro foram verificadas as categorias respondidas e posteriormente
foram verificados os quatro atributos mais votados. Para análise das freqüências
dos resultados relativos aos atributos do trabalho os resultados foram calculados
em percentuais e foi feito um gráfico em uma planilha de Excel para retratar os
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atributos do trabalho mais citados pelos pesquisados.
3.4.2.
Procedimentos para análise de Cluster
Por tratar-se de pesquisa quantitativa, decidiu-se utilizar uma abordagem
estatística para o tratamento dos dados.
Optou-se pela análise de cluster (K-Means) através da utilização do software
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). A análise de cluster é um
grupo de técnicas multivariadas cuja finalidade principal é agrupar objetos com
base nas características que possuem. Esta análise tem sido referida como a
construção de tipologias e taxonomia numérica (classificação empírica) (HAIR et
al., 2010).
Segundo Hair et al. (2010), a análise de cluster classifica objetos
(respondentes, produtos ou outras entidades), em um conjunto de características
selecionadas. Os agrupamentos resultantes devem exibir alta homogeneidade
dentro do cluster e alta heterogeneidade entre clusters. Assim, a análise de cluster
permite a agregação dos objetos a partir de atributos de similaridade entre os
mesmos.
Com o intuito de alcançar um resultado consistente, se faz necessária a
execução de testes preliminares estatísticos como forma de garantir que nenhum
pressuposto estatístico esteja sendo negligenciado.
55
Após a realização da coleta de dados, foi realizada a tabulação de todas as
respostas dos pesquisados em uma planilha Excel.
Para a realização da análise de cluster, os seguintes passos foram efetuados:
1) Foi considerado o mesmo tratamento preliminar dos dados realizado na
análise de frequência dos valores pessoais, uma vez que também foram
desconsideradas para a análise de cluster as questões V6, V7, V21 e V44;
2) A partir da classificação das questões nos 10 grupos, foram obtidas as
médias das questões por respondente para encontrar o valor de cada
grupo, considerando a escala contínua de valores conforme considerado
anteriormente na análise de frequência (de acordo com a metodologia
desenvolvida por Schwartz, (1992);
3) Os dados obtidos dos 10 grupos de tipos motivacionais foram importados
para o software SPSS onde foram considerados como variáveis para
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realização das análises estatísticas. Foi feita a análise de normalidade dos
dados. Para isso utilizou o recurso de exploração de dados do SPSS;
4) O teste de normalidade se baseou no critério “Shapiro-Wilk” do SPSS,
onde valores de significância inferiores a 0,05 indicam que os dados não
podem ser considerados como dados representantes de uma curva
normal;
5) Os dados obtidos que não representavam uma curva normal, foram
tratados no SPSS utilizando uma transformação logarítmica baseada em
Ln (log neperiano) para transformar a curva em normal;
6) As curvas transformadas foram tratadas de duas formas:
Se SKEW < 0 então F(x)=Ln(8 - x)
Se SKEW > 0 então F(x)=Ln(x +1) ; para evitar valores negativos
7) Em seguida, foi refeito o teste de normalidade no SPSS para verificar se
as curvas foram transformadas adequadamente. A variável “Hedonismo”
não passou nos testes mesmo após a transformação e por isso foi
descartada da base de dados para realização da análise de cluster;
8) Em seguida, todos os dados foram transformados para valores entre 0 e
10 para permitir uma melhor interpretação dos dados analisados;
56
9) Foi feita então uma primeira análise de cluster hierárquico no SPSS para
definir a quantidade ideal de clusters para a solução. Nos testes foram
listados o coeficiente de aglomeração para cada interação da análise de
cluster e o dendograma;
10) Estes dados foram copiados para o software Excel onde foi calculado o
crescimento percentual do coeficiente de aglomeração e que possibilitou
chegar à conclusão dos números recomendados de clusters para esta
amostra de dados. A análise indicou que poderiam ser consideradas as
possibilidades de rodar os dados com cinco, quatro e três clusters. Cabe
ressaltar que para dois clusters, o crescimento do coeficiente de
aglomeração foi considerável, caracterizando que trabalhar com dois
clusters estaria aumentando o erro na formação dos agrupamentos dos
respondentes;
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11) Em seguida, foram realizadas análises de cluster para os dados obtidos
na escala de 0 a 10 utilizando o método K-Means. Este método é
utilizado quando já se têm hipóteses sobre o número de clusters em seus
casos ou variáveis. Em geral, o método K-Means consegue produzir
clusters que possuem a maior diferença entre si (HAIR et al., 2010).
Foram realizadas as análises para cinco, quatro e três clusters;
12) A análise selecionada foi a de três clusters, uma vez que os grupos
obtidos apresentaram maior homogeneidade, e, desta análise de três
clusters, foram obtidas as combinações de respondentes contidas em cada
cluster;
13) A partir da combinação dos respondentes nos clusters, foi efetuada uma
análise ANOVA no software SPSS para verificar se as médias obtidas
nos clusters estão afastadas suficientemente entre si, caracterizando que
são clusters distintos, considerando um grau de significância (α=0,05).
Esta análise calcula F que é a razão entre duas variâncias MSC (variância
dos dados observados) e MSE (variância do erro) (BLACK, 2010). A
análise gerou um valor de F considerável, o que caracteriza que os
clusters estão distantes de forma significativa entre si.
57
14) Em seguida foi efetuada a análise POST- HOC TUKEY, para verificar
em cada variável estudada, quais os clusters que são distintos
suficientemente para que possam ser considerados nas análises seguintes.
15) Os dados padronizados na escala de 0 a 10 foram transformados em ZScore, seguindo a transformação:
Z(x) = (x – xm) / s
Onde,
xm = média
s = desvio padrão
16) Depois da transformação em Z-Score, foi novamente rodado a análise
de cluster no método K-Means, considerando o número ideal de clusters
igual a três;
17) Em seguida, foi feita uma nova análise ANOVA e uma análise POSTHOC TUKEY considerando os resultados da análise de cluster para ZScore.
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18) Após todas as análises realizadas nos itens anteriores, foram gerados os
gráficos no software Excel, baseados nas médias finais obtidas no
software SPSS de cada cluster para cada uma das nove variáveis
analisadas, permitindo analisar graficamente as preferências de cada
cluster e a similaridade e diferenças entre os clusters para as respostas de
cada variável em relação a média da amostra.
19) Após a verificação dos clusters encontrados na análise de cluster de ZScore, os respondentes foram classificados em uma planilha de Excel de
acordo com os clusters em que estavam inseridos;
20) Após a identificação de cada respondente com o respectivo cluster, foi
realizada uma classificação das respostas relativas a atributos do trabalho
por respondente;
21) Em seguida, foram calculados os percentuais das freqüências das
respostas relativas aos atributos do trabalho dos respondentes por cluster
e foram feitos gráficos para retratar os resultados relativos aos atributos
do trabalho encontrados em cada cluster.
58
3.5.
Limitações do método
A presente pesquisa quantitativa apresentou como estratégia de investigação
o uso de questionário fechado para coleta dos dados, com o objetivo de efetuar
generalizações a partir de uma amostra para uma população (BABBIE,1990 apud
CRESWELL, 2007, p. 31).
A pesquisa quantitativa apresenta limitações quanto à profundidade das
respostas fornecidas pelos pesquisados, uma vez que com a pesquisa realizada
através de questionário fechado não possibilita um entendimento das razões que
levaram aquele determinado indivíduo a responder de uma determinada forma.
A pesquisa realizada possui também uma limitação em função da amostra
ter sido obtida em um único curso de graduação, em uma única Universidade e em
uma única localidade, além do fato de que a amostra obtida foi relativamente
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pequena para que se possam efetuar generalizações sobre os integrantes da
geração Y.
Outra limitação refere-se aos dados obtidos na literatura acerca da geração
Y, uma vez que podemos verificar que ainda apresentam certa fragilidade, devido
em grande parte ao limitado conhecimento acumulado até o presente em estudos
relativos ao tema.