COPPE/Sistemas Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto de Economia Universidade Federal do Rio de Janeiro. Universidade Federal de Lavras

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1 A pesquisa Operacional e os Recursos Renováveis 4 a 7 de novembro de 003, Natal-RN ANÁLISE DE ASSOCIAÇÃO DE VARIÁVEIS BINÁRIAS: UMA APLICAÇÃO NA AGROINDÚSTRIA DO CAFÉ Claudio Thomas Bornstein COPPE/Sistemas Universidade Federal do Rio de Janeiro Lucia Silva Kubrusly Instituto de Economia Universidade Federal do Rio de Janeiro André Luiz Zambalde Universidade Federal de Lavras Resumo Esse trabalho apresenta uma análise de associação entre variáveis binárias utilizando-se a técnica de análise de grupamento.o universo de estudo é composto por empresas da agroindústria do café no estado de Minas Gerais. As variáveis referem-se aos impactos da informatização na organização das empresas, no indivíduo e no emprego. Os resultados permitiram identificar as principais mudanças ocorridas nas empresas, bem como alguns procedimentos freqüentemente adotados pelas mesmas. Palavras-chave: Agroindústria do café, associação de variáveis, análise de grupamento de variáveis binárias. Abstract This paper uses cluster analysis in trying to associate 0-1 variables. Theses variables describe the impacts of data processing on the coffee agribusiness in the state of Minas Gerais, one of the main Brazilian coffee producers. Influences on employment, employee and enterprise structure are examined. Some commonly used procedures as well as main changes at corporation and individual level are detected. Keywords: Coffee agribusiness, cluster analysis of binary variables, association of variables. 1. Introdução Este trabalho é parte de uma pesquisa sobre os impactos da utilização da informática na agroindústria do café em Minas Gerais. Essa pesquisa, iniciada no final da década de 90, tem como base informações obtidas em questionários respondidos por produtores (10 empresas) cooperativas (1 empresas) torrefadores (34 empresas) e indústrias de café solúvel ( empresas). A análise detalhada desses questionários pode ser vista em Zambalde (000). Para analisar estatisticamente essas informações, as perguntas do questionário são redefinidas como variáveis. Algumas destas são variáveis qualitativas, isto é, apresentam respostas nominais (tais como tipo de organização ou tipo de administração da empresa). A análise das variáveis qualitativas foi apresentada em Bornstein, Kubrusly e Zambalde (001). A maior parte do questionário, no entanto, é formada por questões cujas respostas são do tipo

2 sim ou não, e essas serão as informações usadas nesse trabalho. Uma forma de analisar estatisticamente informações desse tipo é trabalhando com variáveis binárias. O enfoque adotado será o de analisar as associações das variáveis envolvidas, e a técnica usada será a análise de grupamento de variáveis binárias.. Análise de Grupamento para Variáveis Binárias A Análise de Grupamento é uma técnica exploratória de dados que busca identificar semelhanças entre objetos ou entre variáveis. O modelo de Análise de Grupamento foi descrito por Lucas, L.C.S. (198) da seguinte forma: Seja X a matriz de dados disponível, e seja E = { E 1,..., E n } o conjunto de elementos que se deseja agrupar. Se grupamos variáveis, E é o conjunto das colunas de X ; Se grupamos objetos, E é o conjunto das linhas de X ; O problema de análise de grupamento é o de determinar uma partição de E em subconjuntos g i tal que: se Er g i e Es g i, r s Er e Es são semelhantes, se Er g i e Es g j, r s, i j Er e Es são distintos. Para medir semelhanças e diferenças entre os elementos é usual aplicar uma medida de distância (ou métrica), como por exemplo, a distância euclidiana. Na base de dados analisada, as variáveis são as questões com respostas do tipo sim ou não. Para trabalharmos quantitativamente com essas questões, as respostas serão recodificadas de tal modo que sim = 1 e não = 0, e por isso são chamadas variáveis binárias. O objetivo da análise de grupamento nesse caso, é identificar variáveis binárias com respostas semelhantes. Surge então a questão de escolher uma métrica conveniente para esse caso, isto é, uma medida de semelhanças entre as variáveis. Existem diversas métricas definidas para variáveis binárias, a maioria delas buscando identificar a ocorrência simultânea de 0 ou de 1 (veja Johnson e Wichern, (199)). Considere o seguinte exemplo onde as variáveis V1, V e V3 são observadas para 6 objetos: V1 V V Observando esses valores, pode-se dizer que V1 e V são semelhantes e que V3 difere de V1 e V. Uma métrica para medir diferenças entre as variáveis pode ser dada pela distância euclidiana que nesse caso forneceria: d(v1,v) = (0 0) + (0 1) + (1 1) (0 0) = 1 d(v1,v3) = (0 1) + (0 0) + (1 0) (0 1) = d(v,v3) = (0 1) + (1 0) + (1 0) (0 1) = 5,36

3 A menor distância entre V1 e V indica que este é o par de variáveis com maior semelhança. Uma outra maneira de avaliar semelhanças ou diferenças entre variáveis binárias é pela contagem de respostas iguais ou diferentes. Para o exemplo acima temos: V1= 0 V1= 1 V1 = 0 V1 = 1 V = 0 V = 1 V = 0 a = 3 b = 0 V3 = 0 a = 1 b = 1 V3 = 0 a = 0 b = V = 1 c = 1 d = V3 = 1 c = 3 d = 1 V3 = 1 c = 3 d = 1 Na tabela acima, a e d fornecem o número de respostas iguais, enquanto que b e c fornecem o número de respostas diferentes. Algumas métricas baseadas nessas contagens levam em conta apenas as respostas semelhantes (diagonal a, d) ou apenas as respostas diferentes (diagonal b, c). Uma discussão sobre essas métricas pode ser vista em Anderberg, M.R.(1973). Baseando-se nessas contagens, observa-se que a distância euclidiana é obtida por ( b + c), e a distância euclidiana ao quadrado é dada por (b + c). Uma vez escolhida a métrica, é necessário escolher uma maneira de juntar os elementos semelhantes. Como vimos anteriormente, o objetivo da análise de grupamento é obter uma partição do conjunto de todos os elementos. Diferentes formas de se obter essa partição definem diferentes métodos de análise de grupamento. Uma classe de métodos muito utilizada é a classe dos métodos hierárquicos aglomerativos. Esses são métodos iterativos que a cada passo juntam os elementos mais próximos e recalculam as distâncias. As diferentes formas de juntar os elementos e recalcular as distâncias definem os diferentes métodos hierárquicos aglomerativos. Todos os métodos desse tipo partem de um número n de grupos (igual ao número de elementos que se deseja agrupar) e terminam com um único grupo contendo todos os elementos. Freqüentemente, analisando-se o resultado, é possível perceber qual o número de grupos que fornece a melhor interpretação. Na aplicação a seguir o método escolhido foi o método Ward, da classe dos métodos hierárquicos aglomerativos, e a métrica utilizada foi a distância euclidiana ao quadrado. Uma apresentação dos diferentes métodos de análise de grupamento, pode ser vista em Everitt, H.B. (1974). 3. Aplicação Da base de dados original, foram escolhidas para análise nesse trabalho, nove variáveis associadas a questões de manutenção de equipamentos e programas, sete variáveis avaliando os impactos da informatização nas formas de organização das empresas envolvidas, e treze variáveis que se referem aos impactos no indivíduo e no emprego. Segue abaixo a descrição das variáveis selecionadas. Primeiro conjunto de variáveis: manutenção de equipamentos e de programas manhd 1 manutenção de hardware local manhd manutenção de hardware avulsa manhd 3 manutenção de hardware sob contrato mansw 1 manutenção de software local mansw manutenção de software avulsa mansw 3 manutenção de software sob contrato dsvsw 1 desenvolvimento de software local dsvsw aquisição de software de prateleira dsvsw 3 desenvolvimento de software sob contrato 3

4 Segundo conjunto de variáveis: impactos na forma de organização da empresa estrfor impactos na estrutura formal/ cargos setores e administração estrpd 1 impactos na estrutura de poder/ centralização estrpd impactos na estrutura de poder/ conflitos e disputas compt 1 impactos na competitividade/ produtividade compt impactos na competitividade/ lucratividade percep percepção do cliente cstben análise de custo-benefício Terceiro conjunto de variáveis: impactos sobre o indivíduo e o emprego motiva motivação do funcionário satisf satisfação do funcionário educa necessidade de um nível educacional mais alto treina treinamento de pessoal valor valorização da experiência participa participação dos funcionários nas decisões relativas à informatização integra integração entre indivíduos e departamentos controle aumento do controle do processo de trabalho aument aumento do ritmo do trabalho apreen apreensão dos funcionários devido ao uso de novas tecnologias demiss demissão de funcionários remane remanejamento dos funcionários contrat contratação de funcionários Na análise estatística da associação das variáveis, a estratégia adotada será a aplicação da análise de grupamento para cada conjunto de variáveis, seguida de uma análise geral, onde serão incluídas variáveis selecionadas, numa tentativa de associar as questões abordadas nos três conjuntos de variáveis. Todos os resultados foram obtidos com o auxílio do programa SPSS V Análise de Grupamento: Manutenção de Equipamentos e Programas Antes de apresentar o resultado da análise de grupamento, será apresentada uma tabela com as freqüências das respostas sim para as variáveis. Este será um resultado auxiliar na análise, que possibilitará a identificação das varáveis de consenso (ou quase). Tabela 1 primeiro conjunto de variáveis (N= 58)* manhd1 mansw3 31 manhd 51 dsvsw1 17 manhd3 14 dsvsw 9 mansw1 dsvsw3 39 mansw 16 (*) número total de empresas que responderam a todas as questões 4

5 dsvsw1 mansw1 manhd1 mansw manhd3 mansw3 dsvsw manhd dsvsw distâncias Figura 1 - Análise de Grupamento: manutenção e desenvolvimento de programas e equipamentos O primeiro conjunto de variáveis descreve como as empresas lidam com os equipamentos (hardware) e programas (softwares) utilizados. A análise de grupamento mostra que alguns procedimentos são relacionados. A associação mais forte ocorre entre desenvolvimento de software local e manutenção de software local. Esta correspondência é esperada, pois são atividades que exigem conhecimento técnico semelhantes, e possivelmente são executadas pela mesma equipe de funcionários dentro de cada empresa. Essa associação caracteriza um tipo diferente de empresa, composto por aquelas nas quais são realizadas atividades diretamente ligadas com a tecnologia de informática. Observa-se associação moderada entre manutenção de hardware sob contrato, manutenção de software sob contrato e também aquisição de software de prateleira. Esse resultado aponta para outro tipo de empresa que adquire programas prontos e tem contrato de manutenção para equipamentos e programas. Continuando a leitura da figura 1, observa-se o par manutenção de hardware local e manutenção de software avulsa. A manutenção de hardware local é evento muito raro nesse universo de estudo (ocorre em apenas duas empresas, veja tabela 1) e possivelmente a associação entre as duas variáveis aparece apenas devido à baixa freqüência de respostas positivas às duas questões. No outro extremo está a variável manutenção de hardware avulsa, procedimento adotado por quase todas as empresas (veja tabela 1). A alta associação com desenvolvimento de software sob contrato indica como procedimento freqüentemente adotado pelas empresas o desenvolvimento de programas sob contrato e a manutenção avulsa de equipamentos. 3. Análise de Grupamento: Formas de Organização da Empresa Tabela segundo conjunto de variáveis (N = 58) estrfor 13 compt 7 estrpd1 51 percep 5 estrpd 13 cstben 3 compt1 8 5

6 compt1 compt percep estrpd1 cstben estrpd estrfor distâncias Figura Análise de grupamento: formas de organização da empresa Analisando a figura vemos que as duas variáveis de competitividade estão fortemente associadas, mostrando que onde houve aumento da produtividade houve também aumento da lucratividade. O aumento da centralização do poder (estrpd1) é variável de quase consenso, que não está relacionada com as demais. A percepção do cliente está fracamente ligada as variáveis de competitividade, tão fracamente que melhor é considerá-la isolada das demais. A associação entre análise de custo benefício, estrutura de poder / conflitos e disputas e estrutura formal / cargos setores e administração deu-se possivelmente pelo fato de se tratar de eventos raros no universo em estudo. De fato, poucas empresas fizeram um estudo de custo benefício do processo de informatização e o impacto da informatização na estrutura formal da empresa, bem como na geração de conflitos e disputas é questão complexa e delicada, o que explica o grande número de omissões. Por outro lado, a associação entre estrfor e estrpd pode ser facilmente explicada pois impactos na estrutura formal da empresa reconhecidamente são geradores de conflitos e disputas. 3.3 Análise de Grupamento: Impactos sobre o Indivíduo e o Emprego Tabela 3 terceiro conjunto de variáveis (N = 58) motiva 3 controle 54 satisf 36 aument 1 educa 0 apreen 46 treina 13 demiss 9 valor 4 remane 19 participa 6 contrat 10 integra 5 6

7 controle apreen motiva valor satisf partic demiss contrat aument treina remane educa integra distâncias A figura 3 permite a separação de dois grandes grupos, o primeiro contendo as variáveis controle, apreen, motiva, valor, satisf, cujas respostas são predominantemente positivas. O segundo grande grupo contém as variáveis participa, demiss, contrat, com forte predominância de respostas negativas, e ainda aument, treina, remane, educa, integra, com maioria das respostas negativas, embora a predominância não seja tão forte. O primeiro grupo isola o par aumento de controle do processo de trabalho e apreensão dos funcionários devido ao uso das novas tecnologias. De acordo com a tabela 3, essas questões receberam grande maioria de respostas, sendo, portanto pontos de quase consenso entre as empresas pesquisadas. Elas representariam o lado ruim da adoção de novas tecnologias vista pelo lado do empregado. Por outro lado, as melhorias nas condições de trabalho medidas por motivação do funcionário, valorização da experiência e satisfação do funcionário apresentam semelhanças, indicando que a motivação e satisfação, em geral, estão acompanhadas da valorização da experiência do trabalhador. Estas representariam o lado bom da adoção de novas tecnologias. Analisando o segundo grande grupo percebemos um sub grupo muito homogêneo de variáveis composto por participação dos funcionários nas decisões relativas a informatização, demissão de funcionários, e contratação de funcionários. Com auxílio da tabela 3, podemos concluir que a participação dos funcionários nas decisões, bem como as demissões e contratações devidas as novas tecnologias estão, na grande maioria das vezes, ausentes. No que diz respeito às últimas duas variáveis, há que se levar em conta o ambiente predominantemente rural do estado onde a pesquisa foi realizada. Devido à escassez de mão de obra especializada, o remanejamento de pessoal é uma prática que supera em muito a demissão e contratação. Outro sub grupo de variáveis semelhantes indica que as empresas que treinam pessoal e remanejam seus funcionários, tendem a reconhecer a necessidade de um nível educacional mais alto. As variáveis aumento do ritmo de trabalho e integração entre indivíduos e departamentos estão nesse segundo grande grupo, mas não apresentam forte associação com as demais variáveis. É interessante notar que o fato da variável integração pertencer ao grupo da variável remanejamento parece indicar que empresas que incentivam o treinamento e remanejamento 7

8 de pessoal conseguem uma melhor integração dos seus funcionários. Por outro lado, o aumento do ritmo de trabalho, parece estar associado a uma política de contratação / demissão de pessoal, provavelmente com uma predominância desta última (demissão). Cabe também lembrar que o reconhecimento de um aumento do ritmo de trabalho pode estar sinalizando um aumento do clima de tensão que costuma estar associado a uma política de contratação / demissão. 3.4 Análise de Grupamento: Variáveis Selecionadas Essa última análise de grupamento tem como objetivo identificar associações entre as questões abordadas nos diferentes conjuntos de variáveis. Para evitar um número muito grande de variáveis (9 no total), o que poderia prejudicar a interpretação dos resultados, optamos por escolher algumas representantes de cada conjunto. O primeiro passo na seleção foi excluir as variáveis de quase consenso, isto é, as que apresentam grande maioria de respostas ou negativas, pois estas podem mostrar associações não interpretáveis, como aconteceu na análise do segundo conjunto. Excluídas essas variáveis, passamos à escolha daquelas que seriam incluídas na análise de grupamento. Considerando que as variáveis do primeiro conjunto são de natureza diferente das demais, as associações que viessem a se apresentar dificilmente seriam interpretáveis. Assim, optamos por não incluir variáveis desse primeiro conjunto na presente análise. Dessa forma, as associações investigadas dizem respeito ao segundo e terceiro conjuntos de variáveis, isto é, a questões de impacto na forma de organização da empresa, no indivíduo e no emprego. Para a escolha das variáveis desses conjuntos, foram utilizados os resultados das análises de grupamento, (figuras e 3) buscando uma representante de cada grupo de variáveis associadas. Procedendo dessa forma, do segundo conjunto escolhemos impactos na competitividade / lucratividade para representar o par de variáveis de competitividade, e representando o outro grupo de variáveis associadas, (veja figura ) escolhemos impactos na estrutura formal / cargos setores e administração. A seleção das variáveis do terceiro conjunto foi feita de forma análoga, escolhendo-se uma variável de cada grupo formado na análise de grupamento (veja figura 3). Do primeiro grupo, escolhemos motivação do funcionário, do segundo grupo, aumento do ritmo de trabalho e do último grupo de variáveis associadas, escolhemos necessidade de um nível educacional mais alto. O resultado da análise de grupamento está na figura 4. estrfor educa motiva compt aument distâncias Figura 4 Análise de grupamento: variáveis selecionadas Os pares associados estabelecem relações entre os dois conjuntos de variáveis. O primeiro é estfor com educa mostrando que empresas onde a informatização provocou impactos na estrutura formal são empresas preocupadas com o nível educacional de seus funcionários, praticando, como vimos na análise feita em 3.3, o treinamento e o remanejamento dos seus 8

9 funcionários quando necessário. Trata-se de empresas com uma certa flexibilidade e dinamismo interno.o segundo par, compt com aument, mostra que os impactos na lucratividade da empresa vem, em geral, acompanhado do aumento do ritmo de trabalho. A questão da motivação dos funcionários diante da utilização das novas ferramentas parece não estar relacionada com as demais variáveis presentes nesta análise. 4.Conclusão No que se refere às técnicas estatísticas adotadas, a análise de grupamento para variáveis binárias mostrou-se adequada para apontar associações entre as variáveis, e a utilização da freqüência de respostas foi auxiliar importante na interpretação dos resultados. As diversas análises realizadas permitiram destacar alguns tipos de empresas com procedimentos semelhantes. Quanto ao desenvolvimento e manutenção de programas e equipamentos, o tipo mais freqüente de empresas tem contrato para desenvolvimento de programas, e manutenção avulsa de equipamentos. Por outro lado, destaca-se também um tipo de empresa que desenvolve e mantém localmente seus programas. Embora empresas desse tipo sejam menos freqüentes, são importantes porque nestas são desenvolvidas atividades diretamente ligadas com a informática. Os resultados referentes aos impactos sobre as formas de organização das empresas permitem concluir que apenas parte das empresas tornou-se mais competitiva, mas que a centralização do poder é fenômeno quase generalizado no universo de estudo. É interessante verificar que a análise de custo - benefício, que poderia dar um respaldo econômico para adoção da informatização das empresas, geralmente não é realizada. No que se refere aos impactos sobre o indivíduo e o emprego, a regra é o aumento do controle sobre o processo de trabalho associado à apreensão do indivíduo. Finalmente, a tentativa de associar os impactos sobre a organização das empresas com os impactos sobre o indivíduo e o emprego, apontou para dois importantes aspectos da adoção da informatização. O primeiro foi mostrar que as empresa que praticaram modificações nos cargos e setores são, em geral, as que reconheceram a necessidade de um nível educacional mais alto para os seus funcionários. O segundo aspecto importante foi mostrar que a maior competitividade está associada ao aumento do ritmo de trabalho, esse último associado à política de demissão/ contratação, como foi visto na análise 3.3. Referências: Anderberg, M.R. (1973) Cluster Analysis for Application - Academic Press, New York. Bornstein, C.T. ; Kubrusly, L.S. ; Zambalde, A. L. (001) Análise de Algumas Variáveis Qualitativas na Agroindústria do Café Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, Campos do Jordão. Everitt, B. (1974) Cluster Analysis Social Science Research Council, London. Johnson, R.A. ; Wichern, D.W. (199) Applied Multivariate Statistical Analysis Prentice- Hall, Inc., New Jersey. Lucas, L.C.S. (198) Análise de Grupamento - Separata da Revista Brasileira de Estatística, n. 17, ano XLIII. SPSS V.11.0 ( 001) User s Guide. Zambalde, A. L. (000) A Informática na Modernização do Sistema Agroindustrial do Café no Estado de Minas Gerais, tese de D.Sc., COPPE/UFRJ. 9