Metodos Quantitativos e Qualitativos Em Pesquisa Uma Abordagem Introdutoria
A eficácia do uso dos métodos de previsão quantitativos x métodos qualitativos na prática
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A eficácia do uso dos métodos de A eficácia do uso dos métodos de previsão quantitativos x métodos previsão quantitativos x métodos
qualitativos na práticaqualitativos na prática
Prof. Prof. João Vitor Moccellin João Vitor Moccellin
ALUNO:ALUNO:
WAGNER LUIS BORGESWAGNER LUIS BORGES
ESTRUTURA
Cenário Desenvolvimento ao tema Sistematização Teórica Modelo Conceitual Hipóteses levantadas Resultados Conclusão
Cenário
Previsão (quantitativo) Habilidade Organizacional Desenvolvimento Tecnológico
• Estruturas Integradas• Gestão Informação
Paradoxo Avanço uso métodos Qualitativos
Quantitativos x Qualitativos Usuárias Primárias dos Métodos (240 empresas)
Questões Previsionais x Organizacionais
Diferenças Encontradas Taxas erros previsão Usuários quantitativos e Usuários Qualitativos
Cenário
ESTRUTURA
Cenário Desenvolvimento ao tema Sistematização Teórica Modelo Conceitual Hipóteses levantadas Resultados Conclusão
Desenvolvimento ao Tema
Importância Previsão: Direciona Planejamentos: táticos e estratégicos Direciona Cadeias Abastecimento – Suporte TI Mercados Competitivos > Acurácia Previsão Antecipar Demandas Futuras = tempo resposta consumo
Lacuna acadêmica Evolução técnicas ao longo dos anos (modelos e métodos) Prática Negócios ignorou avanços Distância entre Teoria Previsão e Prática Negócios
Proposta Pesquisa (Suposição) Entender diferenças (Previsional x Organizacional)
Analisar impacto metodologia utilizada sobre erro previsão
Acesso dados determinantes• Uso informação e software qualitativo < quantitativo
Adesão aos modelos qualitativos• Incerteza Ambiental• Taxas erros previsão maiores
Desenvolvimento ao Tema
ESTRUTURA
Cenário Desenvolvimento ao tema Sistematização Teórica Modelo Conceitual Hipóteses levantadas Resultados Conclusão
SISTEMATIZAÇÃO TEÓRICA
Condução de metodologias formais na prática (20 anos)
PERÍODO AUTORES ESTUDOS PREVISÃO OBSERVAÇÕESFAMILIARIDADE
APLICAÇÃO FAVORECIMENTO20 ANOS NÍVEL GERENCIAL
PERFORMANCE
SATISFAÇÃOMÉTODOS
10 ANOS NÍVEL GERENCIALQUALITATIVOS
10% USO QUANTITATIVO
POR 10 ANOS
MENTZER E COX
MENTZER E KAHN
NÍVEL RESULTADO
METODOLOGIAS
NA
PREVISÃO
-
-
Resultados: Gerentes favoreciam métodos qualitativos
Falta de familiaridade métodos quantitativos
Uso de previsões qualitativas ou simples modelos quantitativos: média movimentos ou suavização exponencial
SISTEMATIZAÇÃO TEÓRICA
Fatores contribuem uso qualitativo: Falta relevância dados determinantes Variabilidade dados Associados Acerto maior em série cronológicas altamente
variáveis Mudanças Temporárias ambiente = causa
variabilidade (papel expert) Cultura Organizacional Grau avaliação Acurácia previsão
SISTEMATIZAÇÃO TEÓRICA
Estruturar Informação: útil processo previsão Software pode decompor e estruturar
problemas previsionais.
Lim e O´Connor : matéria fornecida+processo estruturado = melhor acurácia previsão
Redes Neurais e opinião bayesiana ( uso restrito de tecnologia)
SISTEMATIZAÇÃO TEÓRICA
Avanços tecnológicos não incentivam usos de métodos quantitativos
• Coleta de dados avançada (POS) - Posição estoque e venda em tempo real
• Integração entre Sistemas ERP (SAP)
• Inúmeras metodologias para análise de dados e escolha melhores técnicas de previsão.
SISTEMATIZAÇÃO TEÓRICA
Acumulo de dados históricos e base para previsão derivada qualitativamente
Revisão qualitativa das previsões deteriora Acurácia previsões
Tomada decisão: Otimismo, intuições, inconsistência, ausência métodos, manipulação política
SISTEMATIZAÇÃO TEÓRICA
Observações Métodos Qualitativo: Métodos qualitativos levam performance
previsão reduzida Habilidade Limitada lidar grandes
informações
Previsão como campo de estudo: Construir pontes teoria e prática Detectar problemas previsão =
desenvolvimento soluções
SISTEMATIZAÇÃO TEÓRICA
ESTRUTURA
Cenário Desenvolvimento ao tema Sistematização Teórica Modelo Conceitual Hipóteses levantadas Resultados Conclusão
Fatores Influência metodologia Uso e acesso a informação Incerteza Ambiental Uso de Software
Outros Fatores Influência cultura corporativa
MODELO CONCEITUAL
Divisão Empresas Primárias: Métodos Qualitativos e Quantitativos Foco: Previsão e Acurácia (erro)
MODELO CONCEITUAL
Uso e Acesso à informação: 1. Acesso à informação determinante 2.Uso de informação na geração de previsão
Metodologia de previsão primária 1. Método qualitativo – focado qualitativamente
2. método quantitativo – focado quantitativamente
Taxa de erro de previsão
Incerteza Ambiental e de Produto 1. Variáveis com incerteza alta 2.Variáveis de baixa incerteza
Acesso ao software e extensão do uso 1. Satisfação Software Utilizado 2.Aspectos importantes software
1. Uso e Acesso Informação
Determinante para o modelo quantitativo
Confiança nos dados
Pode admitir muitas formas: Eventos: passado, presente e futuro
MODELO CONCEITUAL
Coleta de Dados Passado:
• Base histórica: manutenção e acesso• Históricos ambientais: novos produtos
Presente:• SKU – estoque e vendas
Futuro:1. Eventos Futuros: Oriundas do cliente
1. Uso e Acesso Informação
MODELO CONCEITUAL
Estratégia Supply Chain CRM ERP
Categorias de Informação Subjetiva
• “Soft” e requer interpretação pessoal: ação concorrente e possíveis eventos pendentes
Objetiva• Determinante: POS, dados históricos
1. Uso e Acesso Informação
MODELO CONCEITUAL
Fatores afetam uso metodologia Incerteza Ambiental Variabilidade de Dados
Fontes Origem Variabilidade Fator causa (variável dependente) Aleatoriedade e incerteza (sem fator
correlação)
2. Incerteza Ambiente e Produto
MODELO CONCEITUAL
Variáveis de estudo Incerteza Alta (6 variáveis)
• Obsolescência de Produtos• Concorrência de Mercado• ...
Incerteza Baixa (3 variáveis)1. Ciclo de vida longo sem alterações2. Produtos Patenteados3. Produtos com poucos concorrentes
2. Incerteza Ambiente e Produto
MODELO CONCEITUAL
Foco Metodologia relacionado acesso e nível de software
Avaliação tipo Software usado: Não usar nenhum Desenvolvido externo Adquirido comercialmente
3. Acesso e uso Software
MODELO CONCEITUAL
Avaliação Nível uso Software: Satisfação com software (confiança previsão) Grau ajuste gerencial Grau integração sistemas
3. Acesso e uso Software
MODELO CONCEITUAL
Medida utilizada para avaliar erro da previsão
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) “Mentzer e Kahn” Pet= [(Xt-Ft)/Xt](100) MAPE = Σ\PEt\ /n
4. Taxa de erros de Previsão
MODELO CONCEITUAL
ESTRUTURA
Cenário Desenvolvimento ao tema Sistematização Teórica Modelo Conceitual Hipóteses levantadas Resultados Conclusão
Teoria: Falta acesso informação: Fator uso >qualitativos x quantitativo
1 - Falta de Acesso a Informação determinante Foco métodos qualitativos Ênfase informação subjetiva
Hípóteses Levantadas
Teoria: Método Qualitativo usado ambientes com maior variabilidade de dados
2 - Incerteza Ambiente Maior = focadas qualitativo
Hípóteses Levantadas
Teoria: Uso metódico e estruturado software associado a um foco nos processos objetivos
3a – Uso maior do software do que focados no quantitativo
3b – Identificam aspectos importantes de softwares
Hípóteses Levantadas
Teoria: Aponta numerosas desvantagens nas previsões qualitativas com Acurácia inferior
4 – Empresas focadas em qualitativo tem porcentagem de erros maior
Hípóteses Levantadas
ESTRUTURA
Cenário Desenvolvimento ao tema Sistematização Teórica Modelo Conceitual Hipóteses levantadas Resultados Conclusão
Testes em uso: 3 métodos qualitativos: Opinião gerente;
executivos do corpo de jurados e componentes da equipe de venda
6 métodos quantitativos: Leigos; média de movimento; suavização exponencial; projeção linha direta; regressão;simulação; decomposição e redes neurais
RESULTADOS
Adesão qualitativo: Uso inferior a 4 métodos quantitativos Uso superior a 1 método qualitativo
RESULTADOS
Perfil dos participantes da pesquisa
Metodologia primaria de previsão usada Resposta (%)
Métodos empíricos – focada no mét. empírico 30.3
Métodos quantitativos – focada no mét. quantitativo 28.7
Nenhum método primário 41.0
Perfil Participantes
RESULTADOSAcesso e uso informação
Acesso à informação determinante
baseada no foco de metodologia
Discordância
forte/fraca (%)
Neutro Concordância
forte/fraca (%)
Resumo
ANOVA
F (p-valor)
1. Acesso à previsão de
consumidores
10.239
Focada no mét. empírico 41.0 39.4 19.6 (0.002)
Focada no mét. quantitativo 32.8 32.3 34.9
2. Uso de TI para acessar dados
para previsão
10.647
Focada no mét. empírico 21.2 37.9 40.9 (0.001)
Focada no mét. quantitativo 11.3 14.5 74.2
3. Acesso aos dados POS 3.972
Focada no mét. empírico 41.2 35.2 23.6 (0.048)
Focada no mét. quantitativo 52.5 11.5 36.0
4. Acesso aos dados históricos 3.438
Focada no mét. empírico 29.4 24.1 46.5 (0.057)
Focada no mét. quantitativo 9.8 27.9 62.3
RESULTADOSAcesso e uso informaçãoTipo de informação Não/alguma
significancia
Neutro Muito/altamente
significativo
Resumo
ANOVA
Informação subjetiva Estatística F (p -
valor
1. Ações de concorrentes 5.386 (0.022)
Focada no mét. empírico 18.2 25.8 56.0
Focada no mét. quantitativo 40.4 14.5 45.1
2. Rumores de eventos pendentes 6.062 (0.043)
Focada no mét. empírico 39.1 28.1 32.8
Focada no mét. quantitativo 47.6 34.4 18.0
Informação objetiva
1. Dados de pontos de venda 4.765 (0.045)
Focada no mét. empírico 38.9 38.9 22.2
Focada no mét. quantitativo 27.0 27.0 46.0
2. Dados históricos 3.156 (0.078)
Focada no mét. empírico 6.0 16.7 77.3
Focada no mét. quantitativo 4.8 6.3 88.9
3.indicadores de liderança 1.548 (0.216)
Focada no mét. empírico 13.9 38.5 47.6
Focada no mét. quantitativo 14.5 21.0 64.5
RESULTADOSDiferenças Incerteza Ambiental e Produto
Empresas focadas no mét.
Empírico (%)
Empresas focadas no mét.
Quantitativo (%)
I. Fatores de alta incerteza 59.0 41.0
1. Mudanças significativas no produto a cada 2
anos ou menos
56.1 43.9
2. Tecnologia baseada no produto 58.2 41.8
3. Vários substitutos disponíveis no mercado 59.6 40.4
4. O mercado enfrenta a concorrência global 53.3 46.7
5. Vários concorrentes maiores 65.1 34.9
6. Alto potencial para obsolescência do produto
II. Fatores de baixa incerteza
1. Ciclo de vida longo do produto com poucas
mudanças
47.9 52.1
2. Produtos patenteados 40.0 60.0
3. Produto único com poucos concorrentes 40.9 59.1
RESULTADOSAcesso e Uso Software
Nenhum/alguns
(%)
Moderado
(%)
Forte/alto
(%)
Resumo ANOVA:
F- estatistica (p- valor)
1. Satisfação com o uso do
software de previsão atual.
Focada no mét. Empírico 75.9 3.4 20.7 11.958 (0.001)
Focada no mét. quantitativo 46.3 5.5 48.2
2. Extensã o de confiança em
soluções de software
integrado
Focada no mét. Empírico 32.8 59.4 7.8 0.524 (0.471)
Focada no mét. quantitativo 40.7 32.2 27.1
3. Aumento da confiança em
soluções de software
integrado
Focada no mét. Empírico 75.0 14.0 11.0 33 .163 (0.0001)
Focada no mét. quantitativo 32.2 22.6 45.2
4. Grau de ajuste gerencial
feito para o software de
previsões geradas
Focada no mét. Empírico 20.6 14.4 65.0 2.277 (0.134)
Focada no mét. quantitativo 22.5 33.9 43.6
RESULTADOSAspectos Importantes Software
Aspectos importantes do software Empresas focadas no empírico
(porcentagem de participantes)
Empresas focadas no quantitativo
(porcentagem de participantes)
1. Facilidade de uso 49.5 50.5
2. suporte técnico disponível 41.7 58.3
3. baixo custo 56.4 43.6
4. alta acurácia 35.9 64.1
5. Previsões geradas sem intervenção
do usuário
16.7 83.3
6. Habilidade de combinar múltiplas
previsões
42.1 57.9
RESULTADOSAspectos Importantes Software
Média do erro percentual
absoluto - MAPE
Empresas focadas no mét. Empírico
(percentual de participantes)
Empresas focadas no mét. Quantitativo
(percentual de participantes)
1.<5% 13.9 26.2
2.5-10% 14.3 25.7
3.11-15% 23.2 16.7
4.16-20% 23.7 16.2
5.>20% 24.9 15.2
ESTRUTURA
Cenário Desenvolvimento ao tema Sistematização Teórica Modelo Conceitual Hipóteses levantadas Resultados Conclusão
CONCLUSÃO
Empresas focadas método qualitativo: Maior importância à informação subjetiva Acesso inferior a uma escala de informação
determinante
São criadas para operar em ambientes por incerteza superior Fator contributivo para importância informação
subjetiva
CONCLUSÃO
Insatisfeitas Softwares Atuais Previsão Integração softwares menores ao de outros
sistemas organizacionais Não parece dar importância Acurácia do
software Sem habilidade para gerar previsões sem
intervenção usuário
CONCLUSÃO
Empresas Criadas para serem predominantes Desconsiderando: indústria, tamanho empresa
e estratégia posicionamento
Grandes Diferenças Acurácia Previsão Encontradas entre empresas métodos
utilizados Quantitativo demonstra taxa de erro menores
Obrigado !!!!
Wagner Luis Borges - 5961565