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, 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: 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: N Tipo de trabalho pesquisados Estágio Área Comercial 1 Estágio Área Controle de Qualidade 1 Estágio Área de Administração 7 Estágio Área de E-commerce 1 Estágio Área de Finanças 28 Estágio Área de Logistica 1 Estágio Área de Marketing 5 Estágio Área de Planejamento 2 Estágio Área de Projetos 1 Estágio Área de Recursos Humanos 1 Estágio Área de Seguros 1 Estágio Área de Suprimentos 2 Estágio Área de TI 3 Estágio Área de Aviação 1 Estágio Área de Contabilidade 3 Estágio Área de Contratos 3 Estágio (sem identificação de área) 18 Trabalho Área de Material Cirúrgico 1 Trabalho Área Comercial 1 Trabalho Área de Recursos Humanos 1 Trabalho Área de Administração 1 Trabalho Área de Assistência Técnica 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 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, 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 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 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; 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 Z- Score, 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 POST- HOC TUKEY considerando os resultados da análise de cluster para Z- Score. 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 Z- Score, 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 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.