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METODOLOGIA DE PESQUISA EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Prof. Dr. João Batista Turrioni * Prof. Dr. Carlos Henrique Pereira Mello ** * Pós-Doutor em Engenharia de Produção – Texas University - 2007 Doutor em Engenharia de Produção – USP – 1999 Mestre em Engenharia de Produção – USP – 1993 Engenheiro Mecânico de Produção – UNIFEI – 1993 E-mail: [email protected] ** Doutor em Engenharia de Produção- USP - 2005 Mestre em Engenharia de Produção - UNIFEI - 1998 Engenheiro Mecânico de Produção - UNIFEI - 1994 Site: www.carlosmello.unifei.edu.br E-mail: [email protected] 2012

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METODOLOGIA DE PESQUISA

EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Prof. Dr. João Batista Turrioni *

Prof. Dr. Carlos Henrique Pereira Mello **

* Pós-Doutor em Engenharia de Produção – Texas University - 2007

Doutor em Engenharia de Produção – USP – 1999 Mestre em Engenharia de Produção – USP – 1993 Engenheiro Mecânico de Produção – UNIFEI – 1993 E-mail: [email protected] ** Doutor em Engenharia de Produção- USP - 2005 Mestre em Engenharia de Produção - UNIFEI - 1998 Engenheiro Mecânico de Produção - UNIFEI - 1994 Site: www.carlosmello.unifei.edu.br E-mail: [email protected] 2012

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Metodologia de Pesquisa em Engenharia de Produção Estratégias, métodos e técnicas para condução de pesquisas quantitativas e qualitativas

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METODOLOGIA DE PESQUISA EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

ESTRATÉGIAS, MÉTODOS E TÉCNICAS PARA CONDUÇÃO DE

PESQUISAS QUANTITATIVAS E QUALITATIVAS

Prof. Dr. João Batista Turrioni

Prof. Dr. Carlos Henrique Pereira Mello

UNIFEI 2012

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SUMÁRIOSUMÁRIOSUMÁRIOSUMÁRIO

Capítulo 1 - Pesquisa científica em engenharia de produção 1

Capítulo 2 - Projeto de pesquisa 17

Capítulo 3 - A revisão de literatura 28

Capítulo 4 - O processo de pesquisa 69

Capítulo 5 - A leitura e análise de artigos 90

Capítulo 6 - Redação de trabalhos científicos 95

Capítulo 7 - Estratégia de pesquisa I: Experimento ou pesquisa experimental 115

Capítulo 8 - Estratégia de pesquisa II: Modelagem e simulação 123

Capítulo 9 - Estratégia de pesquisa III: Pesquisa levantamento ou survey 136

Capítulo 10 - Estratégia de pesquisa IV: Estudo de caso 148

Capítulo 11 - Estratégia de pesquisa V: Pesquisa-ação 169

Capítulo 12 - Estratégia de pesquisa VI: Soft Systems Methodology 191

Anexo A – Formulário de sugestões para avaliação de trabalhos

científicos

195

Referências 196

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CAPÍTULO 1CAPÍTULO 1CAPÍTULO 1CAPÍTULO 1 Pesquisa científica em engenharia de produção

1.1. A engenharia de produção no Brasil

Desde os primórdios da Revolução Industrial, a organização da empresa industrial vem evoluindo na tentativa de obtenção de níveis cada vez maiores de produtividade. Com isso, foram criados técnicas e métodos para operacionalização dos sistemas de produção que foram progressivamente adicionando novos elementos ao foco das atenções no mundo industrial. Esta escalada iniciou-se com o foco no processo de fabricação, pois, num primeiro momento, a principal preocupação residia em serem descobertos meios de produzir os bens que, já então, faziam-se necessários (CUNHA, 2002).

A partir do advento da mecanização de máquinas, as atenções passaram a também estarem centradas na otimização da organização de chão-de-fábrica, pela necessidade de rentabilização dos investimentos efetuados nesse tipo de equipamento. Neste momento, começaram a serem desenvolvidas abordagens relacionadas com a logística de produção, surgindo, então, o Taylorismo, que introduz as preocupações com a otimização do trabalho, e o Fordismo, que introduz a noção de arranjo de máquinas na forma de linha de produção, além da visualização do aproveitamento do mercado consumidor de escala.

De notar, ainda, que o ensino das Ciências da Engenharia tem vindo a acompanhar a demanda histórica pelos processos industriais. Até o advento da Revolução Industrial, a Engenharia subdividia-se, praticamente, em apenas dois ramos de “especialização”: o militar e o civil. A evolução do conhecimento (e, conseqüentemente, do ensino) na área de Engenharia, suscitou a subdivisão noutros ramos, alguns ainda hoje utilizados (ex.: Mecânica, Elétrica, Minas), tendo esta atualização um caráter continuado (ex.: Mecatrônica, Telecomunicações, Alimentos, Produção).

A engenharia de produção desenvolveu-se, ao longo do século XX, em resposta às necessidades de desenvolvimento de métodos e técnicas de gestão dos meios produtivos demandada pela evolução tecnológica e mercadológica caracterizada acima. Enquanto que os ramos tradicionais da Engenharia, cronologicamente seus precedentes, evoluíram na linha do desenvolvimento da concepção, fabricação e manutenção de sistemas técnicos, a Engenharia de Produção veio a concentrar-se no desenvolvimento de métodos e técnicas que permitissem otimizar a utilização de todos os recursos produtivos.

Na concepção do American Institute of Industrial Engineers, utilizada pela ABEPRO, compete à Engenharia de Produção o projeto, a melhoria e a implantação de sistemas integrados envolvendo homens, materiais e equipamentos, cabendo especificar, prever os resultados obtidos nestes sistemas, recorrendo a conhecimentos especializados de matemática, física e ciências sociais, conjuntamente com os princípios e métodos de análise e projeto da engenharia.

O curso de Engenharia de Produção tem como objetivo formar profissionais que, além de terem habilitação e capacitação técnica para desenvolverem trabalhos tradicionalmente realizados pela área escolhida (Engenharia Mecânica, Engenharia Elétrica ou Engenharia Civil), também estejam preparados para, adicionalmente, desempenharem funções gerenciais e de liderança administrativa em todos os níveis da organização. É sem dúvida a menos tecnológica das engenharias na medida em que é mais abrangente e genérica, englobando um conjunto maior de conhecimentos e habilidades.

No Brasil, a primeira instituição de ensino a oferecer o curso de Engenharia de Produção foi a Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, no ano de 1957, sob a coordenação do Prof. Ruy Aguiar da Silva

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Leme. Uma década após, seguindo esse mesmo exemplo, a FEI - Faculdade de Engenharia Industrial de São Bernardo do Campo abriu o seu curso em 1967 (FAÉ e RIBEIRO, 2005). Em 1972 foi formalizado o curso de pós-graduação em Engenharia Industrial, em nível de mestrado, que, a partir de 1977 recebeu a denominação de Curso de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Em 1979 foram criadas na UFSC, em nível de graduação, as habilitações em Engenharia de Produção nas áreas de Engenharia Civil, Engenharia Mecânica e Engenharia Elétrica. O programa de doutorado em Engenharia de Produção passou a ser oferecido em 1989.

Na UNIFEI o curso de Engenharia de Produção-Mecânica teve início em 1998, com autorização do MEC/Portaria Nº 2.238, de 19 de dezembro de 1997 e DOU – Nº 247-E-Seção 1, de 22 de dezembro de 1997. Antes disso, em 1980, o curso de Engenharia Mecânica ganhou uma ênfase em gerência da produção, além das outras ênfases em fabricação, projeto e energia. Em fevereiro de 1994 foi implementado o Programa de Mestrado Stricto Senso em Engenharia de Produção.

Diferentemente das ciências da administração de empresas, que centra-se mais na questão da gestão dos processos administrativos, processos de negócio e na organização estrutural da empresa, a engenharia de produção centra-se na gestão dos processos produtivos. Existem, contudo, no Brasil, dois tipos de cursos na área: os cursos ditos plenos e cursos concebidos como habilitações específicas de um dos ramos tradicionais da Engenharia. Os cursos do primeiro tipo concentram quase toda a sua carga horária profissionalizante no estudo da gestão da produção, enquanto que os do segundo tipo dividem essa carga entre esse estudo e o dos sistemas técnicos - normalmente, priorizando este último por larga margem. Deve-se notar que a legislação atualmente em vigor considera apenas os egressos do primeiro tipo de curso como engenheiros de produção. As figuras 1.1 e 1.2 mostram o relacionamento entre as áreas de conhecimento supracitadas.

Figura 1.1 – Relação da engenharia de produção com as demais áreas

Fonte: Cunha (2002)

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Figura 1.2 – Áreas de concentração dos cursos de Administração de Empresas, Engenharias e outros

Fonte: Cunha (2002)

Assim, o foco das atenções do ramo de Engenharia de Produção concentra-se na gestão dos sistemas de produção, definidos como todo conjunto de recursos organizados de modo a obter produtos ou serviços de modo sistemático. Observe-se que há uma clara diferenciação entre a gestão do sistema de produção, que é restrita à mobilização de recursos diretamente relacionados com a produção de produtos e serviços e a gestão do empreendimento, que é mais abrangente, envolvendo decisões relacionadas, por exemplo, à área contábil ou à de seleção e capacitação de recursos humanos, zonas não afetas à Engenharia de Produção.

A gestão dos sistemas de produção é realizada via utilização de métodos e técnicas que visam otimizar o emprego dos recursos existentes no próprio sistema de produção. A esfera de decisões inerente ao trabalho do engenheiro de produção e de outros profissionais é melhor ilustrada através da figura 1.3.

Ao longo dos últimos anos, os cursos de Engenharia de Produção no Brasil vêm apresentando um crescimento acentuado. Diversos cursos estão sendo criados, tanto em nível de graduação, como de pós-graduação. Além disso, há um grande movimento de mudança nas ênfases dadas nos cursos já existentes: aqueles que até então apresentavam uma habilitação específica estão rumando para a chamada Engenharia de Produção “plena”.

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Figura 1.3 – Esfera de ação característica dos diversos profissionais nos processos decisórios

Fonte: Cunha (2002)

O quadro 1.1 deixa clara a grande expansão no número de escolas que oferecem o curso de graduação em Engenharia de Produção. Conforme pode ser visto, a oferta de cursos vem apresentando um crescimento exponencial. Para comprovar esta afirmativa, basta comparar na tabela os dados do ano de 1998 com os de 2002, onde foi constatado um aumento em mais de 50% no número de cursos no Brasil. Esse crescimento poderia ser justificado pela maior aceitação do Engenheiro de Produção formado por parte das empresas, bem como pelo maior conhecimento do que é esta modalidade de Engenharia. No quadro 1.2, verifica-se um grande número de cursos de Engenharia de Produção com habilitação específica em outros ramos da Engenharia, bem como a diversidade destas habilitações.

Quadro 1.1 – Evolução dos cursos de engenharia de produção no Brasil

ANO NÚMERO DE CURSOS

1957 01

1967 02

1993 17

1996 20

1998 35

2002 76

2004 110 Fonte: Faé e Ribeiro (2005)

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Quadro 1.2 – Cursos de engenharia de produção no Brasil subdivididos por ênfase

CURSOS TOTAL

Produção 51

Produção Mecânica 21

Produção Civil 11

Produção Elétrica 08

Produção Agroindustrial 07

Produção Química 04

Produção Metalúrgica 03

Produção Têxtil, calçados e componentes, tecnologias limpas e software

01

TOTAL 110

Fonte: Faé e Ribeiro (2005)

Em 2009, o site do INEP (Inep, 2010) indicava que existiam 364 cursos de graduação de engenharia de produção no Brasil.

A Abepro (ABEPRO, 2010) estabelece as seguintes áreas e subáreas da engenharia de produção:

Engenharia de operações e processos da produção:

Projetos, operações e melhorias dos sistemas que criam e entregam os produtos (bens ou serviços) primários da empresa.

• Gestão de Sistemas de Produção e Operações;

• Planejamento, Programação e Controle da Produção;

• Gestão da Manutenção;

• Projeto de Fábrica e de Instalações Industriais: organização industrial, layout/arranjo físico;

• Processos Produtivos Discretos e Contínuos: procedimentos, métodos e seqüências;

• Engenharia de Métodos.

Logística:

Técnicas para o tratamento das principais questões envolvendo o transporte, a movimentação, o estoque e o armazenamento de insumos e produtos, visando a redução de custos, a garantia da disponibilidade do produto, bem como o atendimento dos níveis de exigências dos clientes.

• Gestão da Cadeia de Suprimentos;

• Gestão de Estoques;

• Projeto e Análise de Sistemas Logísticos;

• Logística Empresarial;

• Transporte e Distribuição Física;

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• Logística Reversa.

Pesquisa operacional:

Resolução de problemas reais envolvendo situações de tomada de decisão, através de modelos matemáticos habitualmente processados computacionalmente.

• Modelagem, Simulação e Otimização;

• Programação Matemática;

• Processos Decisórios;

• Processos Estocásticos;

• Teoria dos Jogos;

• Análise de Demanda;

• Inteligência Computacional.

Engenharia da qualidade:

Planejamento, projeto e controle de sistemas de gestão da qualidade que considerem o gerenciamento por processos, a abordagem factual para a tomada de decisão e a utilização de ferramentas da qualidade.

• Gestão de Sistemas da Qualidade;

• Planejamento e Controle da Qualidade;

• Normalização, Auditoria e Certificação para a Qualidade;

• Organização Metrológica da Qualidade;

• Confiabilidade de Processos e Produtos.

Engenharia do produto:

Conjunto de ferramentas e processos de projeto, planejamento, organização, decisão e execução envolvidas nas atividades estratégicas e operacionais de desenvolvimento de novos produtos, compreendendo desde a concepção até o lançamento do produto e sua retirada do mercado com a participação das diversas áreas funcionais da empresa.

• Gestão do Desenvolvimento de Produto;

• Processo de Desenvolvimento do Produto;

• Planejamento e Projeto do Produto.

Engenharia organizacional:

Conjunto de conhecimentos relacionados à gestão das organizações, englobando em seus tópicos o planejamento estratégico e operacional, as estratégias de produção, a gestão empreendedora, a propriedade intelectual, a avaliação de desempenho organizacional, os sistemas de informação e sua gestão e os arranjos produtivos.

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Gestão Estratégica e Organizacional;

Gestão de Projetos;

Gestão do Desempenho Organizacional;

Gestão da Informação;

Redes de Empresas;

Gestão da Inovação;

Gestão da Tecnologia;

Gestão do Conhecimento.

Engenharia econômica:

Formulação, estimação e avaliação de resultados econômicos para avaliar alternativas para a tomada de decisão, consistindo em um conjunto de técnicas matemáticas que simplificam a comparação econômica.

• Gestão Econômica;

• Gestão de Custos;

• Gestão de Investimentos;

• Gestão de Riscos.

Engenharia do trabalho:

Projeto, aperfeiçoamento, implantação e avaliação de tarefas, sistemas de trabalho, produtos, ambientes e sistemas para fazê-los compatíveis com as necessidades, habilidades e capacidades das pessoas visando a melhor qualidade e produtividade, preservando a saúde e integridade física. Seus conhecimentos são usados na compreensão das interações entre os humanos e outros elementos de um sistema. Pode-se também afirmar que esta área trata da tecnologia da interface máquina - ambiente - homem - organização.

• Projeto e Organização do Trabalho;

• Ergonomia;

• Sistemas de Gestão de Higiene e Segurança do Trabalho;

• Gestão de Riscos de Acidentes do Trabalho.

Engenharia da sustentabilidade:

Planejamento da utilização eficiente dos recursos naturais nos sistemas produtivos diversos, da destinação e tratamento dos resíduos e efluentes destes sistemas, bem como da implantação de sistema de gestão ambiental e responsabilidade social.

• Gestão Ambiental;

• Sistemas de Gestão Ambiental e Certificação;

• Gestão de Recursos Naturais e Energéticos;

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• Gestão de Efluentes e Resíduos Industriais;

• Produção mais Limpa e Ecoeficiência;

• Responsabilidade Social;

• Desenvolvimento Sustentável.

Educação em engenharia de produção:

Universo de inserção da educação superior em engenharia e suas áreas afins, a partir de uma abordagem sistêmica englobando a gestão dos sistemas educacionais em todos os seus aspectos: a formação de pessoas (corpo docente e técnico administrativo); a organização didático pedagógica, especialmente o projeto pedagógico de curso; as metodologias e os meios de ensino/aprendizagem.

• Estudo da Formação do Engenheiro de Produção;

• Estudo do Desenvolvimento e Aplicação da Pesquisa e da Extensão em Engenharia de Produção;

• Estudo da Ética e da Prática Profissional em Engenharia de Produção;

• Práticas Pedagógicas e Avaliação Processo de Ensino-Aprendizagem em Engenharia de Produção;

• Gestão e Avaliação de Sistemas Educacionais de Cursos de Engenharia de Produção.

1.2. O senso comum e o conhecimento científico

O homem é, por natureza, um ser curioso. Desde o seu nascimento interage com a natureza e com os objetos a sua volta, interpretando o universo a partir das referências sociais e culturais do meio em que vive. Apropria-se do conhecimento através das sensações, que os seres e fenômenos lhe transmitem e, a partir dessas sensações, elabora representações. Contudo, muitas vezes essas representações não constituem o objeto real. O objeto real existe independentemente de o homem conhecê-lo ou não. O conhecimento humano é, na sua essência, um esforço de resolver contradições, entre a representação de um objeto e a realidade do mesmo.

O conhecimento, dependendo da forma a que se chega a essa representação, pode ser classificado de popular (senso comum), teológico, mítico, filosófico e científico. Destacaremos o senso comum e o conhecimento científico.

O senso comum é uma expressão que não foi inventada pelas pessoas. Ele surge da necessidade de resolver problemas imediatos. Adquirido através de ações não planejadas, ele surge instintivo, espontâneo, subjetivo, acrítico, permeado pelas opiniões, emoções e valores de quem o produz. Segundo Alves (2006), o senso comum é simplesmente aquilo que não é ciência e isso inclui todas as receitas para o dia-a-dia, bem como os ideais e esperanças que constituem a capa do livro de receitas.

Um dos exemplos do senso comum mais conhecido foi o de considerar que a Terra era o centro do universo e que o Sol girava em torno dela. Galileu ao afirmar que era a Terra que girava em torno do Sol quase foi queimado pela Inquisição.

O senso comum é uma forma específica de conhecimento. A cultura popular é baseada no senso comum (FONSECA, 2002).

Portanto, o senso comum compreende a enorme quantidade de informações que o ser humano possui e que lhe confere a capacidade de emitir opiniões. Sendo assim, Matallo Jr. (2006) afirma que o senso comum é um conjunto de informações não sistematizadas que aprendemos por processos formais, informais

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e, às vezes, inconscientes, e que inclui um conjunto de valorações. Essas informações são, em geral, fragmentárias e podem incluir fatos históricos verdadeiros, doutrinas religiosas, lendas ou parte delas, princípios ideológicos às vezes conflitantes, informações científicas popularizadas pelos meios de comunicação de massa, bem como a experiência pessoal acumulada.

Quando emitimos opiniões, lançamos mão desse estoque de coisas da maneira que nos parece mais apropriada para justificar e tornar os argumentos aceitáveis. Valorações e crenças são, portanto, o substrato do senso comum e de nossas ações e comportamentos cotidianos.

Apesar das inconsistências inerentes ao conhecimento de senso comum, para onde convergem crenças, opiniões e valores muitas vezes conflitantes e assistemáticos, ele se constitui na base a partir da qual se constrói a ciência (MATALLO JR., 2006). Para Alves (2006), a aprendizagem da ciência é um processo de desenvolvimento progressivo do senso comum. A ciência não é um órgão novo de conhecimento, é a hipertrofia de capacidades que todos têm.

Segundo Marconi e Lakatos (2006), o que distingue o senso comum do conhecimento científico é a forma, o método e os instrumentos do “conhecer”. Por exemplo, saber que uma planta necessita de certa quantidade de água e que, se não a receber de forma natural, deve ser irrigada pode ser um conhecimento verdadeiro e comprovável, mas nem por isso, científico. Para que isso ocorra, é necessário ir mais além: conhecer a natureza dos vegetais, sua composição, seu ciclo de desenvolvimento e as particularidades que distinguem uma espécie da outra.

O senso comum é a base sobre a qual se constroem as teorias científicas. Estas teorias se distanciam tanto quanto possível das valorações e opiniões, gerando um conhecimento mais ou menos racional, entendendo racional como argumentativo e coerente. Este conhecimento, por sua vez, interage com o senso comum e modifica-o, sendo absorvido parcial ou totalmente. Assim, o senso comum vai progressivamente se modificando ao longo das gerações, incorporando novas informações e eliminando aquelas que se tornam imprestáveis para as explicações (MATALLO JR., 2006).

O conhecimento popular, ou senso comum, se caracteriza por ser predominantemente superficial (conforma-se com a aparência ou que se pode comprovar por estar junto das coisas), sensitivo (referente a vivência e estados de espírito), subjetivo (experiências são adquiridas por vivência própria), assistemático (a organização das experiências não visa a sistematizar as idéias) e acrítico (a pretensão de que os conhecimentos sejam verdadeiros não se manifesta de uma forma crítica) (MARCONI e LAKATOS, 2006).

Os fatos e as observações pressupõem teorias, sejam elas científicas ou não. Dessa forma, os significados dos conceitos dependem das teorias em que ocorrem. Numa teoria de senso comum, os conceitos podem ser vagos e contaminados por valores e doutrinas, mas numa teoria científica isto não é admissível. Os conceitos devem ter um significado preciso e devem remeter a outros conceitos correlatos e também precisamente definidos, de tal forma que as teorias formem estruturas mais ou menos fechadas de conceitos significativos e que se referem a conjuntos específicos de fatos e fenômenos. Isto é, as teorias não se aplicam a quaisquer coisas, mas a campos específicos. Sendo assim, poderia-se dizer que a ciência se apresenta como conjuntos de proposições (teorias) coerentes, onde não há nenhum tipo de contradição interna, sendo que as proposições são amarradas por um encadeamento racional (MATALLO JR., 2006).

Matallo Jr. (2006) destaca ainda outras características das teorias científicas. A primeira delas assume que as teorias são despidas de subjetividade e valorações. Uma segunda remete ao fato das mesmas serem solucionadoras de problemas, sendo estes decorrentes de necessidades práticas e de quebra de regularidades na natureza. Outra característica sugere que as teorias devem engendrar programas de pesquisa para, além de consolidar a teoria, fazê-la ainda ocupar todos os espaços de explicação, contribuindo para sua própria superação para, desta forma, promover o crescimento e o progresso do conhecimento científico.

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A ciência, portanto, busca respostas através da investigação metódica e organizada da realidade, para descobrir a essência dos seres e dos fenômenos e as leis que os regem com o fim de aproveitar as propriedades das coisas e dos processos naturais em benefício do homem. As respostas, por sua vez, resultam em novos conhecimentos, pois respondem a muitas de nossas muitas indagações. Para chegar a essa etapa, no entanto, o cientista precisa passar por outras duas: refletir sobre o fenômeno estudado e saber como ele acontece, para, finalmente, explicar como ele acontece. Para isso, são realizadas as pesquisas científicas.

De uma forma geral, a pesquisa científica abarca as ciências naturais, exatas e sociais. Pesquisar significa, de forma bem simples, procurar respostas para indagações propostas. Segundo Fonseca (2002), a pesquisa científica é o resultado de um inquérito ou exame minucioso, realizado com o intuito de resolver um problema, recorrendo a procedimentos metodológicos. Para Silva e Menezes (2001) pesquisa é um conjunto de ações, propostas para encontrar a solução para um problema, que têm por base procedimentos racionais e sistemáticos. A pesquisa é realizada quando se tem um problema e não se tem informações para solucioná-lo.

Sendo assim, o trabalho científico discorre sobre um determinado tema de forma abrangente e sistemática, não requerendo originalidade, mas uma revisão bibliográfica acurada, teórica e empírica, e sistematização das idéias e conclusões sobre o tema.

O trabalho científico, ao contrário do senso comum, possui quatro grandes preocupações:

• Mensuração: conceito, hipóteses, medidas e variáveis;

• Causalidade: variáveis dependentes e independentes, relação causa e efeito;

• Generalização: a pesquisa deve ter aplicabilidade além do objetivo do trabalho;

• Replicação: permitir que as constatações sejam verificadas e reproduzidas por outros pesquisadores sob as mesmas condições.

Além disso, o conhecimento científico apresenta as seguintes características:

• Racionalidade: constituído por conceitos e raciocínios, permitindo a combinação dos conceitos em um conjunto de regras lógicas;

• Objetividade: tem um objetivo e verifica os fatos;

• Factualidade: parte dos fatos e sempre volta a eles, utilizando dados empíricos.

1.3. Os canais de comunicação da ciência

Segundo Silva e Menezes (2001), o sistema de comunicação na ciência apresenta dois tipos de canais de comunicação dotados de diferentes funções. O canal informal de comunicação, que representa a parte do processo invisível ao público, está caracterizado por contatos pessoais, conversas telefônicas, correspondências, cartas, etc. O canal formal, que é a parte visível (pública) do sistema de comunicação científica está representado pela informação publicada em forma de artigos de periódicos, livros, comunicações escritas em encontros científicos, etc.

Nos canais informais o processo de comunicação é ágil e seletivo. A informação circulada tende a ser mais atual e ter maior probabilidade de relevância, porque é obtida pela interação efetiva entre os pesquisadores. Os canais informais não são oficiais nem controlados e são usados geralmente entre dois indivíduos ou para a comunicação em pequenos grupos para fazer disseminação seletiva do conhecimento.

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Nos canais formais o processo de comunicação é lento, mas necessário para a memória e a difusão de informações para o público em geral. Os canais formais são oficiais, públicos e controlados por uma organização. Destinam-se a transferir informações a uma comunidade, não a um indivíduo, e tornam público o conhecimento produzido. Os canais formais são permanentes, as informações que veiculam são registradas em um suporte e assim tornam-se mais acessíveis.

Os canais informais, por meio do contato face a face ou mediados por um computador, são fundamentais aos pesquisadores pela oportunidade proporcionada para troca de idéias, discussão e feedbacks com os pares. O trabalho publicado nos canais formais, de certa forma, já foi filtrado via canais informais.

Os canais formais, por intermédio das publicações, são fundamentais aos pesquisadores porque permitem comunicar seus resultados de pesquisa, estabelecer a prioridade para suas descobertas, obter o reconhecimento de seus pares e, com isso, aumentar sua credibilidade no meio técnico ou acadêmico. O quadro 1.3 sintetiza as principais diferenças entre os elementos formais e informais da comunicação científica.

Quadro 1.3 – Principais diferenças entre os elementos formais e informais da comunicação científica

Comunicação formal Comunicação informal Pública. Privada. Informação armazenada de forma permanente, recuperável. Informação não-armazenada, não-recuperável. Informação relativamente velha. Informação recente. Informação comprovada. Informação não-comprovada. Disseminação uniforme. Direção do fluxo escolhida pelo produtor. Redundância moderada. Redundância às vezes muito importante. Ausência de interação direta. Interação direta.

Fonte: Silva e Menezes (2001)

Os principais canais de comunicação onde os pesquisadores podem pesquisar por informações úteis para os seus trabalhos científicos são:

• Periódicos científicos (nacionais e internacionais);

• Trabalhos apresentados em congressos, simpósios e encontros (nacionais e internacionais);

• Teses e dissertações defendidas nos programas de pós-graduação das diversas universidades espalhadas pelo país ou do exterior;

• Livros publicados sobre o tema de interesse;

• Sites na internet.

Cada um dos canais de comunicação apresentados tem maior ou menor grau de aceitação na comunidade científica. Isso será discutido com mais detalhes no capítulo 3 desta apostila.

Existe uma plataforma baseada na internet, denominada ISI Web of Knowledge (http://portal.isiknowledge.com/), que oferece um conteúdo de alta qualidade e ferramentas para acessar, analisar e gerenciar as informações acerca das pesquisas científicas (vide figura 1.4). Através do mesmo, é

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possível visualizar os pesquisadores (nacionais e internacionais) mais citados nas diversas áreas de pesquisa, inclusive por país, além de permitir acesso a dados de patentes internacionais.

Figura 1.4 - ISI Web of Knowledge

Uma forma de conhecer os pesquisadores brasileiros, seu campo de atuação e as pesquisas que já realizaram e que estão realizando no momento, é através da chamada Plataforma Lattes (www.cnpq.br), ilustrado na figura 1.5, que é patrocinada pelo CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico).

A Plataforma Lattes representa a experiência do CNPq na integração de bases de dados de currículos e de instituições da área de ciência e tecnologia em um único Sistema de Informações, cuja importância atual se estende, não só às atividades operacionais de fomento do CNPq, como também às ações de fomento de outras agências federais e estaduais.

Figura 1.5 – Página principal da plataforma Lattes

Dado seu grau de abrangência, as informações constantes da Plataforma Lattes podem ser utilizadas tanto no apoio a atividades de gestão, como no apoio à formulação de políticas para a área de ciência e tecnologia.

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O Currículo Lattes (vide figura 1.6) registra a vida pregressa e atual dos pesquisadores sendo elemento indispensável à análise de mérito e competência dos pleitos apresentados à Agência. A partir do Currículo Lattes, o CNPq desenvolveu um formato-padrão para coleta de informações curriculares hoje adotado não só pela Agência, mas também pela maioria das instituições de fomento, universidades e institutos de pesquisa do País.

A adoção de um padrão nacional de currículos, com a riqueza de informações que esse sistema possui, a sua utilização compulsória a cada solicitação de financiamento e a disponibilização pública destes dados na internet, deram maior transparência e confiabilidade às atividades de fomento da Agência.

Figura 1.6 – Currículo Lattes

Por meio do site do CNPq também é possível conhecer os grupos de pesquisa ligados às mais diversas instituições de ensino e pesquisa do Brasil. O diretório de grupos de pesquisa do Brasil (http://dgp.cnpq.br/buscaoperacional/) busca todos os grupos certificados, podendo-se fazer a pesquisa dos grupos por palavras-chave em qualquer estado do país, dos pesquisadores ligados a esses grupos, dos líderes dos grupos e dos participantes (alunos) dos grupos em todas as fases de sua formação (desde graduação até o nível de doutoramento), como ilustra a figura 1.7.

Figura 1.7 – Diretório de grupos de pesquisa no Brasil

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1.4. Etapas do processo de pesquisa científica

De uma forma geral, um processo de pesquisa contempla os seguintes passos:

a) Escolha do tema e justificativa;

b) Elaboração da fundamentação teórica;

c) Formulação do problema;

d) Determinação dos objetivos;

e) Construção de hipóteses (ou proposições) e indicação de variáveis;

f) Definição do método de pesquisa e das técnicas de coleta de dados;

g) Coleta de dados;

h) Tabulação dos dados;

i) Análise e discussão;

j) Conclusão;

k) Cronograma;

l) Redação e publicação.

Cada um desses passos serão tratados com maior profundidade nos próximos capítulos.

1.5. Estrutura da apostila

A presente apostila visa servir como um instrumento de consulta para que os pesquisadores iniciantes possam ter um primeiro contato com os procedimentos, normas, métodos e técnicas de pesquisa utilizados na engenharia de produção.

Para tal, este primeiro capítulo apresenta uma breve explanação do panorama da engenharia de produção no Brasil, mostrando suas principais áreas de pesquisa. Além disso, este primeiro capítulo busca discutir a diferença entre o senso comum e a abordagem científica, mostrando ainda os canais de comunicação científica mais empregados pelos pesquisadores.

O capítulo 2 apresenta os principais passos para a elaboração de um projeto de pesquisa. Um projeto de pesquisa é um documento importante, uma vez que qualquer pesquisador que deseja submeter um projeto para um órgão financiador (CNPq, FAPEMIG, FINEP etc.) terá de fazê-lo utilizando-se do mesmo. Além disso, o ingresso em programas de pós-graduação de mestrado ou doutorado exige a elaboração de um projeto de pesquisa como parte da avaliação do candidato.

O capítulo 3 define o que é uma fundamentação teórica, mostrando sua importância para o trabalho científico e as principais fontes de informação para se elaborar uma boa revisão de literatura. Além disso, o capítulo lista os passos necessários para se escrever uma fundamentação teórica de qualidade e traz uma lista de verificação para que o pesquisador não se esqueça de nenhum deles.

O capítulo 4 discorre sobre o processo da pesquisa científica. Inicialmente, ele trata da natureza das pesquisas organizacionais e apresenta os principais métodos científicos (indutivo e dedutivo). A seguir, ele define como os fatos contribuem na construção das teorias, o que são as variáveis de pesquisa, a importância da formulação das hipóteses e como garantir a validade e fidedignidade das pesquisas científicas.

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Finalmente, é apresentada uma classificação das pesquisas científicas e as principais técnicas de coleta de dados são comentadas.

O capítulo 5 trata da leitura e análise de artigos científicos. Este capítulo procura mostrar aos estudantes como se deve proceder para ler um artigo, como se prepara um esquema para destacar os pontos principais dessa leitura, como se faz uma análise do texto (textual, temática e interpretativa/crítica), como se prepara o fichamento dos trabalhos e como elaborar resumos dos artigos selecionados para fazer parte da fundamentação teórica da sua pesquisa científica.

O capítulo 6 trata da redação dos trabalhos científicos, mostrando sua estrutura e partes mais importantes, além de definir a forma correta de fazer citações nos textos e de como referenciar os autores ou trabalhos citados, conforme as normas NBR 10520 e NBR 6023.

Os capítulos 7 a 13 apresentam os principais métodos de pesquisa científica em engenharia de produção. O capítulo 7 trata do método de experimento, o capítulo 8 do método de modelagem e simulação, o capítulo 9 da pesquisa levantamento (ou survey), o capítulo 10 do estudo de caso, o capítulo 11 da pesquisa-ação, o capítulo 12 do Soft System Methodology e, finalmente, o capítulo 13 apresenta alguns delineamentos de pesquisa combinada (qualitativo com quantitativo).

Exercícios do capítulo 1

1.1) Defina a área e sub-área da engenharia da produção na qual o seu trabalho de pesquisa estará inserido.

1.2) Escolha o tema do seu trabalho de pesquisa.

1.3) Defina as principais palavras-chave da sua pesquisa, ligadas ao tema escolhido.

1.4) Faça as seguintes pesquisas no ISI Web of Knowledge (ISIHighlyCited.com):

a) Verifique se você consegue encontrar referências cruzadas (citações) dos professores do programa de pós-graduação da UNIFEI. Que conclusões você pode tirar dessa pesquisa?

b) Verifique quais são os pesquisadores mais citados do Brasil? Em que áreas de pesquisa eles atuam? Quantos são da área da engenharia de produção? Que conclusão pode-se tirar dessa pesquisa?

c) Faça uma pesquisa por pesquisadores por país. Quantos pesquisadores do Brasil figuram na lista? Como está o Brasil em relação a outros países da América do Sul (Argentina, Chile, Uruguai, Paraguai, Colômbia e Venezuela)? E em relação a outros países como Estados Unidos, Japão, China e Índia?

1.5) Cadastre-se na plataforma Lattes, crie e publique o seu currículo Lattes.

1.6) Quais são os principais grupos de pesquisa do Brasil que trabalham com pesquisas ligadas ao seu tema escolhido?

a) Selecione dois grupos dos estados de Minas Gerais e São Paulo. No caso de Minas Gerais, selecione um grupo de pesquisa da Unifei ligado ao seu tema.

b) Quem são os líderes desses grupos e a qual programa de pós-graduação pertencem? Em quantos grupos de pesquisa eles participam?

c) Quais são as principais linhas de pesquisa desses grupos?

1.7) Pesquise o currículo Lattes dos líderes de grupos de pesquisa que você selecionou.

a) Quantos artigos eles publicaram em periódicos nacionais?

b) Quantos artigos eles publicaram em periódicos internacionais?

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c) Quantos artigos eles publicaram em congressos?

d) Quais os principais periódicos (nacionais e internacionais) que esses pesquisadores publicaram seus trabalhos de pesquisa?

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CAPÍTULO 2CAPÍTULO 2CAPÍTULO 2CAPÍTULO 2 Projeto de pesquisa

2.1. O que é um projeto de pesquisa

Um projeto de pesquisa representa uma necessidade para o pesquisador, uma exigência universal de agências patrocinadoras e não deixam de ser também condição metodológica para o êxito da pesquisa (SALOMON, 2000).

Uma pesquisa, um trabalho científico por excelência, há de ser planejada metodologicamente. As instituições promotoras e patrocinadoras da pesquisa exigem previamente, até como requisito, para toda proposta de pesquisa, seu respectivo projeto, a partir de cuja avaliação irá decidir sobre a concessão ou não do patrocínio. Para tal estabelecem-se em formulários as normas e diretrizes para a elaboração de tais projetos. Conteúdo e forma são novamente os dois grandes referenciais de um projeto de pesquisa: o que deve conter em sua estruturação e como deve ser redigido (SALOMON, 2000).

De uma forma geral, um projeto de pesquisa contempla os seguintes passos:

• Escolha do tema e justificativa;

• Elaboração da revisão de literatura;

• Formulação do problema;

• Determinação dos objetivos;

• Construção de hipóteses e indicação de variáveis;

• Definição do método de pesquisa e das técnicas de coleta de dados;

• Cronograma;

• Referências bibliográficas.

Cada um desses passos será discutido em maior profundidade nos tópicos seguintes deste capítulo.

2.2. Escolha do tema e justificativa

Segundo Appolinário (2006), o tema de uma pesquisa é o assunto geral que desejamos estudar e investigar. Sendo assim, trata-se de uma definição razoavelmente ampla, que servirá de ponto de partida para todo esforço subseqüente do pesquisador. O tema é uma primeira delimitação, até certo ponto vaga, acerca daquilo que se quer investigar.

Para Marconi e Lakatos (2006), escolher um tema significa:

a) Selecionar um assunto de acordo com as inclinações, as possibilidades, as aptidões e as tendências de quem se propõe a elaborar um trabalho científico dentro da área da engenharia de produção;

b) Encontrar um objeto que mereça ser investigado cientificamente e tenha condições de ser formulado e delimitado em função da pesquisa.

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Porém, há de se verificar se o tema selecionado é relevante cientificamente. Para tanto, não pode deixar de aparecer no projeto de pesquisa a justificativa para o mesmo. Para Salomon (2000), a justificativa apresenta as razões, sobretudo teóricas, que legitimam o projeto como trabalho científico. A justificativa é uma defesa do projeto, cujo referencial há de ser a relevância do problema, seja ela teórica, humana, operacional ou contemporânea. Deveriam ser justificados a escolha do tema, do objeto de pesquisa e da(s) unidade(s) de investigação.

2.3. Elaboração da revisão de literatura

A revisão de literatura ou pesquisa bibliográfica é um apanhado geral sobre os principais trabalhos já realizados, revestidos de importância, por serem capazes de fornecer dados atuais e relevantes relacionados com o tema escolhido. O estudo da literatura pertinente pode ajudar a planificar o trabalho e representa uma fonte indispensável de informações, podendo até orientar inicialmente na formulação do problema e na definição de hipóteses, proposições e variáveis (MARCONI e LAKATOS, 2006)

Appolinário (2006) afirma que o pesquisador deve realizar um levantamento bibliográfico aprofundado em fontes fidedignas de informações, tais como, periódicos científicos, dissertações e teses. Outras fontes de informações que podem ser consultadas são livros, documentos (normas, legislações, etc.), mídias eletrônicas, etc., de forma a produzir um texto que explicará ao leitor todo o histórico do problema proposto, os contextos teórico, técnico e social nos quais o problema se insere, bem como os principais autores, conceitos e idéias relacionadas ao tema. Esse passo começa no início do processo de pesquisa, mas pode continuar até o final da pesquisa, na forma de ajustes e redimensionamento do texto introdutório.

Neste item do projeto, a maior importância estará na comparação de documentos científicos sobre o tema específico. E essa comparação deve ser organizada de tal forma que a posterior formulação do problema seja sua decorrência lógica. Em outras palavras, não se trata de fazer uma "colcha de retalhos", emendando citações dos documentos consultados, mas sim de articular idéias que conduzam à formulação do problema; idéias estas que deverão estar apoiadas nas referências científicas citadas (VEIGA, 1996).

A pesquisa bibliográfica sobre a qual se constrói este tópico do projeto de pesquisa não pode deixar de lado nenhuma obra importante sobre o tema específico. Mas é impossível que consiga ser exaustiva. Ou seja, a revisão de literatura do projeto de pesquisa será, por definição, exploratória. A demonstração de que o pesquisador não deixou "escapar" nenhum trabalho relevante deverá ser feita, no devido tempo, pela dissertação. Por melhor que seja a preparação do projeto de pesquisa, é inevitável que esta ou aquela referência só seja descoberta na fase posterior (e mais longa) de execução. Ao mesmo tempo, se uma contribuição científica muito importante sobre o tema específico da pesquisa não for incluída na revisão de literatura do projeto de pesquisa, é bem provável que a proposta venha a ser considerada "imatura" pelos relatores (ou os responsáveis pelos pareceres).

Seria interessante responder às seguintes questões no momento de elaborar a revisão de literatura:

• Quem são os autores clássicos e contemporâneos mais importantes nessa área?

• Quais os principais conceitos envolvidos nesse assunto? Quem os definiu?

• Quais os principais periódicos científicos dessa área?

No capítulo 3 desta apostila será descrito com mais detalhes os conceitos e cuidados a serem tomados para a elaboração de uma revisão de literatura abrangente. O capítulo 6 vai mostrar como fazer de forma correta as citações.

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2.4. Formulação do problema

Para Marconi e Lakatos (2006), um problema é uma dificuldade, teórica ou prática, no conhecimento de alguma coisa de real importância, para a qual se deve encontrar uma solução. Definir um problema significa especificá-lo em detalhes precisos e exatos. Na formulação de um problema deve haver clareza, concisão e objetividade. A colocação clara do problema pode facilitar a construção da hipótese ou proposição central.

Appolinário (2006) considera que o problema consiste em uma pergunta (por isso é também denominado de questão de pesquisa) bem delimitada, clara e operacional. Por exemplo, para o tema “responsabilidade social nas indústrias automobilísticas brasileiras”, o problema ou questão de pesquisa poderia ser “qual a percepção dos clientes das indústrias automobilísticas brasileiras acerca das iniciativas institucionais de responsabilidade social realizadas por elas nos últimos três anos?”.

Segundo Veiga (1996), se o pesquisador não consegue formular o problema central da pesquisa por meio de uma pergunta bem direta, o mais provável é que ele tenha feito uma insuficiente discussão da produção científica já existente sobre aquele assunto. Ou seja, quando o conhecimento acumulado sobre o tema selecionado não foi suficientemente digerido, vários problemas se superpõem na mente do pesquisador, e suas tentativas de definir "o" problema resultam em proposições herméticas, intrincadas e nebulosas. O pesquisador só poderá formular a pergunta da pesquisa se fizer uma boa revisão de literatura, refletir, discutir com o orientador, reler parte do material, esboçar algumas perguntas, submetê-las ao orientador, descartar as menos pertinentes, reformular as outras, voltar a discutí-las, e assim por diante, até se fixar numa frase interrogativa que sintetize bem o problema da pesquisa.

O problema deve ser levantado, formulado, de preferência em forma interrogativa e delimitado com indicações das variáveis que intervêm no estudo de possíveis relações entre si. É um processo contínuo de pensar reflexivo, cuja formulação requer conhecimentos prévios do assunto, ao lado de uma imaginação criadora. O problema, antes de ser considerado apropriado, deve ser analisado sob o aspecto de sua valoração (MARCONI e LAKATOS, 2006):

• Viabilidade: pode ser eficazmente resolvido através da pesquisa;

• Relevância: deve ser capaz de trazer conhecimentos novos;

• Novidade: estar adequado ao estágio atual da evolução científica;

• Exeqüibilidade: pode chegar a uma conclusão válida;

• Oportunidade: atender a interesses particulares e gerais.

Uma forma de conceber um problema científico é relacionar vários fatores (variáveis independentes) com o fenômeno estudado.

2.5. Determinação dos objetivos

Para Appolinário (2006), o objetivo de toda pesquisa, de uma maneira geral, será responder ao problema formulado no passo anterior, levando em consideração alguns fatores importantes como o tempo e os recursos disponíveis para a realização da pesquisa, a experiência anterior do pesquisador, as necessidades do programa de pesquisa ao qual o pesquisador está vinculado, entre outros.

Normalmente, os objetivos são definidos em dois níveis distintos: geral e especifico. Assim, toda pesquisa científica terá um único objetivo geral e um ou mais objetivos específicos. Deve haver uma perfeita

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relação entre o problema de pesquisa e os objetivos da mesma, pois, se não fosse assim, a estruturação inicial desarticulada entre esses elementos certamente comprometeria os passos seguintes do trabalho científico (APPOLINÁRIO, 2006).

2.6. Construção de hipóteses e indicação de variáveis

A hipótese é uma proposição que se faz na tentativa de verificar a validade de resposta existente para um problema. É uma suposição que antecede a constatação dos fatos e tem como característica uma formulação provisória: deve ser testada para verificar a sua validade. A hipótese sempre conduz a uma verificação empírica (MARCONI e LAKATOS, 2006).

De acordo com Salomon (2000), a hipótese e o problema formam um todo indivisível e a hipótese é considerada uma resposta provisória para o problema, de forma que para cada problema deveria haver, no mínimo, uma hipótese.

Para Appolinário (2006), as hipóteses, quando existirem, são elementos vitais em uma pesquisa científica, pois dirigirão todo o trabalho do pesquisador. Pode-se dizer que a pesquisa é um trabalho meramente voltado para a comprovação ou refutação de hipóteses.

Segundo Marconi e Lakatos (2006), não há regras para a formulação de hipóteses de trabalho de pesquisa científica, mas é necessário que haja embasamento teórico e que ela seja formulada de tal maneira que possa servir de guia na tarefa de investigação.

Appolinário (2006) apresenta um bom exemplo de formulação de hipóteses para um problema. O quadro 2.1 mostra a formulação de duas hipóteses para um problema relacionado ao tema da educação a distância.

Quadro 2.1 - Exemplo de formulação de hipóteses

Tema: Eficiência da educação a distância.

Problema: Por que o rendimento dos estudantes em curso de inglês a distância, por meio da internet, é inferior ao dos estudantes de cursos presenciais?

Hipótese 1: Porque a motivação psicológica dos estudantes de cursos virtuais encontra-se comprometida em virtude da falta de interação presencial.

Hipótese 2: Porque a tecnologia educacional inerente aos cursos a distância não se encontra plenamente desenvolvida.

Fonte: Appolinário (2006)

Ao se colocar o problema e se formular as hipóteses, deve-se fazer também a indicação das variáveis dependentes e independentes. Elas devem ser definidas com clareza e objetividade e de forma operacional. Todas as variáveis que podem interferir ou afetar o objeto de estudo devem ser levadas em consideração e controladas, para impedir o comprometimento ou o risco de invalidar a pesquisa (MARCONI e LAKATOS, 2006).

2.7. Definição do método de pesquisa e das técnicas de coleta de dados

Os métodos e as técnicas a serem empregados na pesquisa científica podem ser selecionados desde a proposição do problema, da formulação das hipóteses e da delimitação do universo ou da amostra. A

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seleção dos mesmos dependerá dos vários fatores relacionados com a pesquisa, tais como a natureza dos fenômenos, o objeto de pesquisa, os recursos financeiros, a abordagem da pesquisa (qualitativa ou quantitativa, ou uma combinação dessas duas), a equipe humana, entre outros (MARCONI e LAKATOS, 2006).

Os métodos quantitativos de pesquisa mais importantes são o experimento, a pesquisa levantamento (survey) e a modelagem e simulação. Os métodos qualitativos de pesquisa mais importantes são o estudo de caso, a pesquisa-ação e o soft system methodology. Algumas das técnicas de pesquisa que podem ser empregadas, muitas delas concomitantemente em qualquer um desses métodos, são a entrevista, o questionário, leitura de documentos, observação, entre outras.

As técnicas de pesquisa serão tratadas com mais detalhes no capítulo 5 desta apostila. Os métodos de pesquisa serão tratados, um a um, nos capítulos 7 a 12.

2.8. Cronograma

Se o projeto de pesquisa que está sendo elaborado é para atender um edital de alguma entidade financiadora ou para o processo de seleção de algum programa de mestrado ou doutorado de uma faculdade ou universidade, o pesquisador deve preparar um cronograma que apresente as etapas do seu processo de pesquisa, assim como o tempo previsto para sua conclusão.

2.9. Referências bibliográficas

Ao final do relatório de projeto de pesquisa, aparece um tópico denominado referências bibliográficas. Nesse tópico serão apresentadas as referências bibliográficas completas dos trabalhos citados na parte de referencial teórico do projeto de pesquisa.

Existem algumas normas que definem regras para a referenciação. Esse assunto será tratado com mais detalhes no capítulo 6.

2.10. Agências financiadoras de projetos

Existem no Brasil algumas instituições que se propõem a financiar projetos de pesquisa. No nível nacional, temos o Finep, a Capes e o CNPq, por exemplo. No nível estadual, temos a Fapemig (Minas Gerais), a Fapesp (São Paulo), entre outras.

A FINEP (Financiadora de Estudos e Projetos) é uma empresa pública vinculada ao Ministério da Ciência e Tecnologia (MCT). Foi criada em 24 de julho de 1967, para institucionalizar o Fundo de Financiamento de Estudos de Projetos e Programas, criado em 1965. Posteriormente, a FINEP substituiu e ampliou o papel até então exercido pelo Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) e seu Fundo de Desenvolvimento Técnico-Científico (FUNTEC), constituído em 1964 com a finalidade de financiar a implantação de programas de pós-graduação nas universidades brasileiras.

A capacidade de financiar todo o sistema de Ciência, Tecnologia e Inovação (C,T&I) , combinando recursos reembolsáveis e não-reembolsáveis, assim como outros instrumentos, proporciona à FINEP grande poder de indução de atividades de inovação, essenciais para o aumento da competitividade do setor empresarial.

A FINEP (http://www.finep.gov.br) atua em consonância com a política do MCT, em estreita articulação com o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Enquanto o

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CNPq apóia prioritariamente pessoas físicas, por meio de bolsas e auxílios, a FINEP apóia ações de C,T&I de instituições públicas e privadas.

Os Fundos Setoriais de Ciência e Tecnologia, criados a partir de 1999, são instrumentos de financiamento de projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação no País. Há 16 Fundos Setoriais, sendo 14 relativos a setores específicos e dois transversais. Destes, um é voltado à interação universidade-empresa (FVA – Fundo Verde-Amarelo), enquanto o outro é destinado a apoiar a melhoria da infra-estrutura de Instituições Científicas e Tecnológicas - ICTs (Infra-estrutura).

As receitas dos fundos são oriundas de contribuições incidentes sobre o resultado da exploração de recursos naturais pertencentes à União, parcelas do Imposto sobre Produtos Industrializados de certos setores e de Contribuição de Intervenção no Domínio Econômico (CIDE) incidente sobre os valores que remuneram o uso ou aquisição de conhecimentos tecnológicos/transferência de tecnologia do exterior.

A FINEP disponibiliza as chamadas públicas em seu site, como ilustra a figura 2.1. Para a participação nas chamadas públicas, o interessado deve se cadastrar no portal inovação (http://www.portalinovacao.mct.gov.br/pi/), criado para promover a cooperação tecnológica.

Figura 2.1 – Página de chamadas públicas do site do FINEP

A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) desempenha papel fundamental na expansão e consolidação da pós-graduação stricto sensu (mestrado e doutorado) em todos os estados da Federação.

As atividades da CAPES (http://www.capes.gov.br) podem ser agrupadas em quatro grandes linhas de ação, cada qual desenvolvida por um conjunto estruturado de programas:

• avaliação da pós-graduação stricto sensu;

• acesso e divulgação da produção científica;

• investimentos na formação de recursos de alto nível no país e exterior;

• promoção da cooperação científica internacional.

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A CAPES tem sido decisiva para os êxitos alcançados pelo sistema nacional de pós-graduação, tanto no que diz respeito à consolidação do quadro atual, como na construção das mudanças que o avanço do conhecimento e as demandas da sociedade exigem.

O sistema de avaliação, continuamente aperfeiçoado, serve de instrumento para a comunidade universitária na busca de um padrão de excelência acadêmica para os mestrados e doutorados nacionais. Os resultados da avaliação servem de base para a formulação de políticas para a área de pós-graduação, bem como para o dimensionamento das ações de fomento (bolsas de estudo, auxílios, apoios).

Os editais que a CAPES patrocina são destinados a melhoria na capacitação dos pesquisadores/docentes e na promoção de eventos científicos (realização e participação), como ilustra a figura 2.2.

Figura 2.2 – Página de editais abertos da CAPES

O Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) é uma agência do Ministério da Ciência e Tecnologia (MCT) destinada ao fomento da pesquisa científica e tecnológica e à formação de recursos humanos para a pesquisa no país. Sua história está diretamente ligada ao desenvolvimento científico e tecnológico do Brasil contemporâneo. A estrutura funcional do CNPq (http://www.cnpq.br) compreende uma Diretoria Executiva, responsável pela gestão da instituição, e um Conselho Deliberativo, responsável pela política institucional.

Além de participar desses órgãos, a comunidade científica e tecnológica do país participa também em sua gestão e política por meio dos Comitês de Assessoramento e da Comissão de Assessoramento Técnico-Científico.

Os Editais são financiados com recursos próprios do CNPq ou de outros Ministérios e Fundos Setoriais. Uma página específica do site do CNPq (vide figura 2.3) apresenta as regras e normas dos diversos editais em andamento. Para a apresentação de propostas o pesquisador deve acessar a página de formulários onde se encontram os formulários adaptados a cada edital.

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Figura 2.3 – Página de editais abertos do CNPq

No âmbito estadual, a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG) foi criada pela Lei Delegada nº 10, de 28 de agosto de 1985. Ela tem suas atividades regidas pela Lei nº 11.552, de 03 de agosto de 1994 e por seus estatutos aprovados pelo Decreto nº 36.278, de 24 de agosto de 1994. A Fundação tem como finalidade promover atividades de fomento, apoio e incentivo à pesquisa científica e tecnológica no Estado de Minas Gerais.

A Emenda à Constituição nº 17 institui no parágrafo único, do art. 212, prioridade a projetos que se ajustem às diretrizes básicas estabelecidas pelo Conselho Estadual de Ciência e Tecnologia - Conecit -, definidos como essenciais ao desenvolvimento científico e tecnológico do Estado, e à reestruturação da capacidade técnico-científica das instituições de pesquisas do Estado, em conformidade com os princípios definidos nos Planos Mineiros de Desenvolvimento Integrado - PMDIs - e contemplados nos Programas dos Planos Plurianuais de Ação Governamental - PPAGs.

A clientela da FAPEMIG (http://www.fapemig.br)é constituída por instituições sediadas em Minas Gerais ou pesquisadores que com elas mantenham vínculo permanente ou temporário. Nem todas as modalidades de atuação da FAPEMIG, se aplicam a todas as categorias de instituições-clientes. É necessário verificar, para cada modalidade, quais as categorias podem dela se beneficiar.

A FAPEMIG realiza fomento de pesquisas a serem realizadas por pesquisadores ligados a instituições de ensino ou pesquisa sediadas em Minas Gerais e para melhoria da infra-estrutura para pesquisa, tais como: mestres e doutores em empresas, universal, programa pesquisador mineiro, manutenção de equipamentos de alto investimento, aquisição de livros, publicação de periódicos, apoio à criação e manutenção de NITs (Núcleos de Inovação Tecnológica), como ilustra a figura 2.4.

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Figura 2.4 – Página de editais abertos da FAPEMIG

Para a submissão dos projetos de pesquisa a FAPEMIG conta com uma ferramenta, denominada AgilFap (vide figura 2.5), onde todas as informações são postadas e encaminhadas para a fundação.

Figura 2.5 – Página do AgilFap da FAPEMIG

A Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) é uma das principais agências de fomento à pesquisa científica e tecnológica do país. Com autonomia garantida por lei, a FAPESP está ligada à Secretaria de Ensino Superior do governo do Estado de São Paulo.

Com um orçamento anual superior a R$ 400 milhões nos últimos três anos - correspondente a 1% do total da receita tributária do Estado - a FAPESP (http://www.fapesp.br) apóia a pesquisa e financia a investigação, o intercâmbio e a divulgação da ciência e da tecnologia produzida em São Paulo.

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A FAPESP apóia a pesquisa científica e tecnológica por meio de Bolsas e Auxílios a Pesquisa que contemplam todas as áreas do conhecimento: Ciências Biológicas, Ciências da Saúde, Ciências Exatas e da Terra, Engenharias, Ciências Agrárias, Ciências Sociais Aplicadas, Ciência Humanas, Lingüística, Letras e Artes. A página de editais pode ser vista na figura 2.6.

Figura 2.6 – Página de editais abertos da FAPESP

Assim como em Minas Gerais e São Paulo, outros estados do país possuem órgãos de fomento tais como a FAPEMIG e a FAPESP.

Os editais abertos trazem consigo os regulamentos para atendimento aos mesmos (vide figura 2.7). O pesquisador necessita ler o regulamento do edital do qual pretende participar com muita atenção, para não deixar de atender a qualquer um de seus tópicos. Os regulamentos informam quem pode participar do edital, os recursos financeiros disponíveis, os itens financiáveis (equipamentos e material permanente, bolsas, material de consumo, gastos com despesas etc.), regras para submissão das propostas, critérios para julgamento da proposta, datas para recebimento das propostas etc.

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Figura 2.7 – Exemplo de uma página de edital

Exercícios do capítulo 2

2.1) Faça uma pesquisa nos sites da Capes, CNPq, Finep e Fapemig. Quais são os editais em aberto? Quais desses editais poderiam atender ao grupo de pesquisa ao qual você pertence?

2.2) Como se faz para montar um projeto solicitando apoio financeiro para participação coletiva em eventos de caráter científico e tecnológico na Fapemig?

2.3) Elabore um projeto de pesquisa para o trabalho científico que você pretende desenvolver para a pós-graduação.

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CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO 3333 Fundamentação teórica

3.1. O que é uma fundamentação teórica

A fundamentação teórica (também chamada de revisão bibliográfica, referencial teórico ou revisão de literatura) é uma visão crítica da pesquisa existente que é significante para o trabalho que o aluno/pesquisador está desenvolvendo. Deve-se tomar o cuidado de não se confundir a fundamentação teórica com um resumo. Apesar de que resumir os trabalhos de outros pesquisadores seja importante, o aluno/pesquisador deve analisar este trabalho, mostrar relações entre os diferentes trabalhos e, finalmente, mostrar como os trabalhos anteriores se relacionam com o seu próprio trabalho. Não se pode apenas descrever os trabalhos de outros pesquisadores.

Rowley e Slack (2004) afirmam que a fundamentação teórica identifica e organiza os conceitos encontrados em trabalhos relevantes. Seu objetivo é captar o estado da arte de um campo do conhecimento. A partir dessa revisão de trabalhos antigos (clássicos) e recentes, torna-se possível identificar áreas nas quais uma pesquisa mais profunda poderia ser benéfica. De fato, os parágrafos finais da fundamentação teórica deveriam conduzir para a apresentação das proposições e da metodologia da pesquisa.

Uma fundamentação teórica é uma consideração do que foi publicado em um dado tema por estudiosos e pesquisadores credenciados. Ao se escrever uma fundamentação teórica, o propósito é comunicar aos leitores quais conhecimentos e idéias foram estabelecidas acerca desse tema e quais são os seus pontos fortes e os seus pontos fracos. Como uma parte do texto de um artigo ou de uma dissertação/tese, a fundamentação teórica deve ser definida por um conceito que a direciona (por exemplo, o objetivo de pesquisa, o problema ou assunto que está sendo discutido, ou a argumentação de uma tese).

Uma boa fundamentação teórica deve atender ao seguinte:

• Ser organizada e relacionada diretamente com o tema do trabalho de pesquisa ou com a questão de pesquisa que está sendo desenvolvida;

• Identificar a literatura na qual a pesquisa dará uma contribuição e contextualizar a pesquisa dentro dessa literatura;

• Construir um entendimento dos conceitos teóricos e das terminologias utilizadas;

• Sintetizar os resultados em um resumo do que é conhecido e do que não se conhece sobre o assunto;

• Identificar áreas de controvérsias na literatura;

• Facilitar a elaboração de uma bibliografia ou lista de fontes que foram consultadas;

• Formular questões que necessitam de pesquisa mais profunda.

Considere a figura 3.1. Nela pode-se apreciar visualmente o processo de integrar um artigo ao esboço de uma fundamentação teórica.

Como primeiro passo, deve-se ler o artigo e avaliar qual a relevância dele para a sua área de estudo. Se ele for considerado relevante, considere a hipótese de selecionar uma parte deste artigo que seja

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apropriada para uma discussão (por exemplo, pode ser o tópico referente ao método de pesquisa empregado). Qual método foi empregado? Essa abordagem já havia sido utilizada anteriormente?

Posteriormente, analise o artigo sob a luz de outros artigos e trabalhos de pesquisa. Qual a relação dele com os trabalhos realizados por outros pesquisadores?

Algum método similar já foi adotado ou este artigo é revolucionário? Compare este artigo com trabalhos de outros pesquisadores e avalie as abordagens e métodos utilizados. Existem algumas vantagens ou desvantagens aparentes?

Pode-se, então, ligar os resultados da comparação anterior com o trabalho que se está desenvolvendo. Talvez surja a seguinte pergunta: qual a relação desses outros trabalhos com a pesquisa que está sendo desenvolvida? Pode não existir um relacionamento claro e direto imediatamente, mas lembre-se que o objetivo principal da fundamentação teórica é desenvolver uma idéia de como a sua pesquisa pode estar ligada e visualizada como uma extensão de uma área existente.

Figura 3.1 – Como integrar um artigo na fundamentação teórica

Portanto, uma fundamentação teórica feita apropriadamente pode auxiliar o pesquisador a sustentar ou refutar argumentos que ele desenvolveu, assim como ajudá-lo a desenvolver suas próprias teorias e proposições.

3.2. A importância de se escrever uma fundamentação teórica

Antes de investigar mais a fundo qualquer teoria ou argumento que tenha sido desenvolvida, é necessário descobrir o que outras pessoas pesquisaram sobre esta área. Realizar este tipo de levantamento preliminar pode render informações úteis na forma de palavras-chave e assuntos-chave, a base para uma investigação mais aprofundada.

Ao se elaborar uma fundamentação teórica para uma dissertação (mestrado) ou tese (doutorado), espera-se que ela cubra as principais linhas de pensamento e investigue os mais significantes e recentes trabalhos, bem como introduza alguns dos mais proeminentes pesquisadores da área. Nesse ponto, os orientadores cumprem um papel importante de indicar alguns autores clássicos sobre o tema, de forma a tornar a fundamentação teórica o mais completa possível.

Uma dúvida que pode surgir é: quantos trabalhos devem ser pesquisados, lidos e utilizados na fundamentação teórica?

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Segundo Brown (2002), a tabela 3.1 apresenta um simples guia de quantas fontes de informação deveriam ser citadas ou lidas para cada classe de trabalho científico. Entretanto, ficar muito abaixo das faixas sugeridas pode fazer com que o seu trabalho de pesquisa desconsidere boa parte da literatura relevante disponível.

Tabela 3.1 – Guia para número de documentos adequado para uma fundamentação teórica

Tipo de trabalho científico No. de documentos que se espera que sejam citados

No. de documentos que se espera que sejam lidos

Tese de doutorado 100 a 200 400 a 700

Dissertação de mestrado 50 a 100 100 a 200

Artigo para revista científica (journal) 12 a 25 25 a 50

Fonte: Brown (2002)

Demo (2000) aponta que a fundamentação teórica serve inicialmente para duas situações: elaborar hipóteses e fornecer subsídios para arranjar argumentações que possam sustentar ou refutar as hipóteses. Afinal, para que se possa estabelecer uma hipótese interessante é necessário que o pesquisador tenha lido sobre o assunto, permitindo-se posicionar entre conceitos e polêmicas, perguntas e respostas. Para que se possa argumentar sobre essas hipóteses, é preciso estudar a bibliografia pertinente, de modo sistemático e reconstrutivo, para construir uma base teórica de caráter explicativo. Ou seja, a teoria é necessária para oferecer condições de explicativas dos fenômenos, trabalhando a razão de ser assim e não de outra maneira. Como neste momento ainda não é possível verificar as hipóteses, torna-se tanto mais necessário fundamentar o que se pretende dizer buscando apoio na literatura disponível e, a seguir, tecendo a montagem própria da argumentação.

Além disso, a fundamentação teórica auxilia também a olhar criticamente a realidade sob a forma dos trabalhos publicados. Segundo Torraco (2005), a análise crítica da literatura envolve o exame cuidadoso das principais idéias e relações de um dado tema e formulação de uma crítica na literatura existente. A crítica é a avaliação crítica do quão bem a literatura representa um dado assunto.

Essa análise crítica geralmente requer que o pesquisador primeiro desconstrua um tema em seus elementos básicos. Isso pode incluir a história e origem desse tema, seus conceitos principais, as relações chaves através das quais os conceitos interagem, métodos de pesquisa, aplicações do tema, etc. Uma análise cuidadosa frequentemente expõe um conhecimento que pode ser aceito como verdadeiro ou oculto por anos de pesquisa interveniente. Isso permite que o pesquisador reconstrua conceitualmente o tema para um melhor entendimento e avalie como o tema está representado na literatura.

O resultado da análise crítica é a crítica, define Torraco (2005). A crítica identifica os pontos fortes e as contribuições chave da literatura, assim como as deficiências, omissões, inexatidões e outros aspectos problemáticos da literatura. A crítica deveria identificar aspectos de um fenômeno que estão perdidos, incompletos ou fracamente representados na literatura, assim como inconsistências entre as perspectivas publicadas sobre o tema. Ela também identifica o conhecimento que deveria ser criado ou aperfeiçoado a luz dos desenvolvimentos recentes sobre o tema. Assim, destacando-se os pontos fortes e identificando as deficiências na literatura existente, a análise crítica é uma etapa necessária para o crescimento da base de conhecimento.

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3.3. Como escrever uma boa fundamentação teórica

Uma fundamentação teórica de alta qualidade é completa e focada em conceitos. Uma revisão completa cobre a literatura relevante sobre o tema e não se baseia em uma única metodologia de pesquisa, um único grupo de periódicos ou uma única região geográfica (WEBSTER e WATSON, 2002).

Torraco (2005) afirma que a organização da revisão começa com uma coerente estruturação conceitual do tema. Porém, para tal, Webster e Watson (2002) recomendam que uma abordagem estruturada deva ser empregada para determinar a fonte do material. Segundo eles, a maiores contribuições geralmente se encontram nos principais periódicos. Esses periódicos podem ser acessados das bases eletrônicas de dados, mas os artigos publicados em congressos também devem ser examinados. A partir de alguns artigos selecionados, analise suas citações para identificar alguns artigos publicados anteriormente e que merecem ser analisados. A partir das palavras-chaves identificadas nos artigos selecionados, identifique outros artigos (talvez até mais recentes aqueles identificados inicialmente) que talvez mereçam ser incluídos na revisão.

Uma busca sistemática deveria assegurar que foi acumulada uma quantidade relativamente completa da literatura relevante. A revisão está próxima de ser considerada completa quando não se encontram novos conceitos no conjunto de artigos selecionados.

De acordo com Bem (1995), os principais critérios para uma boa redação científica são clareza e precisão. A clareza é conseguida por intermédio de uma redação simples e direta. Uma revisão disserta sobre um conteúdo franco sobre uma questão circunscrita que espera por uma resposta. Não se trata de um romance com tramas e flashbacks, mas uma história curta com uma linha de narrativa simples e linear.

Brown (2002) sugere algumas dicas para se preparar e para escrever uma fundamentação teórica:

• Para preparar uma boa fundamentação teórica é necessário ler aproximadamente dois novos artigos ou capítulos de livros a cada semana e reler o mesmo número de artigos antigos;

• Mantenha uma cópia de cada artigo, dissertação ou livro lido. Ter de procurar por eles depois é pura perda de tempo;

• A roupa mais cara que você comprou é aquela que você nunca usou. Copiar um documento (fotocópia ou download) e não lê-lo é um grande desperdício de recursos.

• Leia seus documentos com uma caneta e um marca-texto sempre a mão. O ideal é destacar a parte do texto que será importante para a sua fundamentação teórica e escrever alguns comentários ou questões a serem usados futuramente.

Rowley e Slack (2004) sugerem que sejam desenvolvidos esquemas conceituais e mapas mentais ao se elaborar uma fundamentação teórica. O mapa conceitual é uma forma útil de identificar os conceitos chaves de um conjunto de documentos ou de uma área de pesquisa. Este mapa pode ser usado para:

• Identificar palavras adicionais para busca durante a pesquisa por literatura;

• Esclarecer o pensamento acerca da estrutura da fundamentação teórica na preparação para a fundamentação teórica;

• Entender a teoria, conceitos e as relações entre elas.

O mapa conceitual é uma fotografia do território sob estudo e representa os conceitos naquela área e as relações entre eles. Os conceitos são tipicamente representados por caixas ou círculos e as relações por linhas ou setas. A figura 3.2 mostra um exemplo de mapa conceitual.

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Figura 3.2 – Exemplo de mapa conceitual

Fonte: Rowley e Slack (2004)

Rowley e Slack (2004) acrescentam que não existe uma resposta correta para um mapa conceitual. A sua proposta é auxiliar o pesquisador no desenvolvimento do seu entendimento sobre o tema em estudo.

A revisão pode ser organizada de várias maneiras, por exemplo:

• Cronologicamente: organização com base no tempo. As primeiras citações da pesquisa seriam as mais antigas e depois iam aparecendo as mais recentes. Se a ordem cronológica for importante para explicar a área de pesquisa, então ela pode ser uma boa estratégia.

• Alfabeticamente: outra forma pode ser organizar a revisão pela ordem alfabética dos autores. Este método, contudo, não permite que se explore livremente as relações entre a pesquisa. Este método deve ser evitado.

• Esboço: elaborar um esboço visual do que se pretende incluir na revisão pode fornecer uma estrutura útil para começar o trabalho. Esse esboço pode ser alterado e melhorado na medida em que a pesquisa evolui.

3.4. Lista de verificação para uma boa fundamentação teórica

Durante a preparação, organização e redação da fundamentação teórica algumas questões podem auxiliar o pesquisador nessa tarefa (BROWN, 2002; TORRACO, 2005; CRASWELL, 2005; TAYLOR, 2006):

• Por que este é um tema importante?

• O que é conhecido e o que não é conhecido a respeito do tema?

• Quais são as lacunas a serem preenchidas?

• Quais lacunas o seu trabalho pretende preencher e porque elas foram escolhidas?

• Como o seu trabalho se propõe a preencher essas lacunas?

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• Qual é a tese, problema ou questão de pesquisa específica que a fundamentação teórica auxilia a definir?

• Que tipo de fundamentação teórica será conduzida? Procura-se por assuntos na teoria? Na metodologia? Em pesquisa quantitativa? Em pesquisa qualitativa?

• Qual o escopo da fundamentação teórica? Quais os tipos de publicação que estão sendo utilizados (periódicos, livros, dissertações, teses, documentos do Governo, sites da internet)? Qual a disciplina que está sendo tratada (sociologia, engenharia de produção, gestão do conhecimento)?

• A busca de informação foi bem realizada? Ela assegura que foram encontrados todos os materiais relevantes? O material irrelevante foi excluído? O número de fontes utilizadas está de acordo com o trabalho que está sendo desenvolvido?

• A literatura utilizada foi criticamente analisada? Os conceitos e questões foram comparados entre si? Os pontos fortes e fracos de cada item foram discutidos?

• Os estudos com perspectiva contrária ao do pesquisador foram citados e discutidos?

• O leitor irá considerar a fundamentação teórica relevante, apropriada e útil?

• A fundamentação teórica está organizada em uma estrutura conceitual coerente do tema?

• A fundamentação teórica sintetiza o conhecimento da literatura em uma contribuição significativa e com valor agregado para o conhecimento sobre o tema?

3.5. Fontes de informação para a fundamentação teórica

Segundo Rowley e Slack (2004), um grande número de fontes de informação pode ser usado para a elaboração da fundamentação teórica.

Uma dessas fontes é formada por literatura acadêmica, que pode ser encontrada em teses, dissertações e artigos científicos. Os artigos podem estar publicados em revistas científicas (journals) nacionais ou internacionais, ou ainda em congressos, simpósios etc.

Rowley e Slack (2004) afirmam que a literatura acadêmica contém uma base teórica fundamentada, com um tratamento mais crítico dos conceitos e modelos. Os artigos publicados em revistas científicas deveriam formar a essência da fundamentação teórica.

A maioria desses artigos são escritos por pesquisadores e incluem uma fundamentação teórica, uma discussão sobre a metodologia de pesquisa, uma análise dos resultados e declarações enfocadas das conclusões e recomendações para futuros trabalhos. Além disso, esses trabalhos foram avaliados por dois ou três avaliadores (referees) com grande experiência e trabalhos publicados na área antes de serem aceitos para publicação, assegurando que as pesquisas publicadas seguiram todo o rigor e os métodos científicos preconizados.

As teses e dissertações também são ricas fontes de informação científica para a fundamentação teórica, uma vez que são trabalhos pautados nos princípios da pesquisa científica e foram referendados por uma banca formada por pesquisadores experientes.

Outra fonte de informação para a fundamentação teórica são os livros, principalmente aqueles que são considerados clássicos para um dado tema. As boas publicações são escritas por um autor respeitável, com vasta experiência no campo de conhecimento abarcado pelo tema, e possuem referências de outras literaturas associadas. Em geral, devem ser bem estruturados, bem apresentados e serem de fácil leitura e entendimento.

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Os recursos da internet (páginas da web) também podem ser considerados fontes de informação para um levantamento de dados, mas devem ser usadas com cuidado quando utilizadas como um dado de entrada para uma fundamentação teórica. Esses recursos podem fornecer, por exemplo, estatísticas valiosas ou informações sobre um dado mercado ou sobre uma determinada empresa, que podem ser empregados para contextualizar uma dada informação da sua fundamentação teórica. Os recursos da internet não podem ser considerados fontes confiáveis de informações para a fundamentação teórica pelo fato de serem de propriedade de uma pessoa ou instituição e, por causa disso, ficarem à mercê de atualizações indiscriminadas e sem um critério definido. Além disso, as próprias informações muitas vezes não podem ser confirmadas.

Porém, onde podem ser buscadas essas fontes de dados? Uma fonte convencional são as bibliotecas. Todas as grandes universidades e escolas de ensino superior possuem em suas bibliotecas exemplares de revistas científicas (nacionais e internacionais), teses e dissertações (de seus programas de pós-graduação), além dos livros.

Com o advento da internet, atualmente existe ainda a possibilidade de acessar esses documentos eletronicamente, em bases de dados oferecidas por entidades governamentais de apoio a pesquisa e nos sites das bibliotecas das principais universidades do país. Os tópicos a seguir apresentam alguns desses portais onde o pesquisador pode buscar trabalhos científicos para a sua fundamentação teórica.

3.5.1. Portal de periódicos da CAPES

O Portal de Periódicos Capes (www.periodicos.capes.gov.br), patrocinado pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES, possui mais de 11.000 periódicos com textos completos, podendo ser acessado de qualquer universidade que seja assinante do referido portal. Desde o final de 2009 o portal foi reformulado, sendo chamado de “novo portal”, como ilustra a figura 3.2. Para aqueles que ainda não se acostumaram com a nova versão, é possível acessar a versão anterior do portal, ilustrado na figura 3.3.

Figura 3.2 – Página principal do “novo” portal de periódicos Capes

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Figura 3.3 – Página principal do portal de periódicos Capes

O portal conta com diversas bases de dados (editoras) e cada uma dessas bases possui centenas de revistas (periódicos/journals) com artigos que podem ser acessados e baixados para o computador do usuário, facilitando a coleta de referências para a elaboração da fundamentação teórica. As bases de dados mais importantes para a engenharia de produção são a Emerald, a Science Direct, a EBSCO, a Springer e a Scielo (esta com diversas revistas nacionais), como mostra a figura 3.4.

Portanto, o portal periódicos da Capes só disponibiliza sua base para instituições assinantes desse serviço. Porém, existe também o Portal Periódicos Acesso Livre (http://acessolivre.capes.gov.br), que permite o acesso gratuito a qualquer usuário. O portal de acesso livre da CAPES (vide figura 3.5) disponibiliza periódicos com textos completos, bases de dados referenciais com resumos, patentes, teses e dissertações, estatísticas e outras publicações de acesso gratuito na Internet selecionados pelo nível acadêmico, mantidos por importantes instituições científicas e profissionais e por organismos governamentais e internacionais. Das bases citadas anteriormente, importantes para a Engenharia de Produção, estão disponíveis gratuitamente a Science Direct, a SciElo e a Springer. Entretanto, poucas revistas contidas na base paga estão disponíveis na versão gratuita do portal.

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Figura 3.4 – Principais bases de dados do portal de periódicos Capes para a Engenharia de Produção

Figura 3.5 – Página de abertura do Portal Periódicos Acesso Livre

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3.5.2. Google acadêmico

Um outro recurso que pode ser utilizado para a busca de trabalhos científicos é o Google acadêmico (http://scholar.google.com.br). Nesse mecanismo de busca (vide figura 2.6), o pesquisador pode pesquisar por palavras-chave (no título e no corpo do texto), pelo nome do autor, pelo nome do periódico, inclusive com restrição de tempo. A busca por palavras-chave pode identificar além de trabalhos em periódicos, trabalhos apresentados em congressos nacionais ou internacionais (neste último caso, se a palavra-chave for digitada em inglês). O que pode acontecer eventualmente é que alguns trabalhos estejam disponíveis nas editoras do portal periódicos da Capes. Neste caso, somente dentro da instituição assinante do portal é que o pesquisador conseguirá fazer o download da versão digital do trabalho. Em outros casos, a maioria dos trabalhos identificados podem ser baixados sem restrição.

Figura 3.6 – Página de busca avançada do Google Acadêmico

3.5.3. Bancos de teses e dissertações

Outra excelente fonte de informações para a fundamentação teórica pode ser encontrada nas teses e dissertações defendidas nas universidades do Brasil e do exterior. Em muitas dessas universidades, após esses trabalhos serem defendidos, eles são disponibilizados eletronicamente em sites específicos de cada instituição, geralmente denominado de banco de teses e dissertações, com acesso livre para todos os interessados em fazer o download do trabalho.

No Google, se o pesquisador digitar no campo de busca “banco de teses e dissertações”, aparecerá uma enorme lista de endereços, direcionando o interessado para o site das instituições de ensino. O quadro 3.1 apresenta uma lista de endereços dessas fontes digitais de documentos (as instituições marcadas com asterisco exigem que o usuário se cadastre para permitir o acesso ao documento).

A CAPES também oferece um banco de teses. Entretanto, ela não disponibiliza o arquivo digital completo dos trabalhos, apenas as informações principais sobre os mesmos (título, autor, resumo, instituição etc.). A busca no banco da CAPES pode ser interessante para, posteriormente, tentar-se encontrar o trabalho no banco de teses da instituição onde o mesmo foi defendido.

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Quadro 3.1 – Lista de portais de bancos de teses e dissertações

Instituição Endereço eletrônico

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações http://bdtd.ibict.br

CAPES http://servicos.capes.gov.br/capesdw

Domínio Público – Biblioteca Digital (CAPES)* http://www.dominiopublico.gov.br

UNESP http://horus.cgb.unesp.br/cgb/bibliotecadigital

Universidade de Brasília http://bdtd.bce.unb.br/tedesimplificado

Universidade de Campinas* http://libdigi.unicamp.br

Universidade de São Paulo http://www.teses.usp.br

Universidade Federal de Itajubá http://www.unifei.edu.br/pos-graduacao/engenharia-producao/mestrado-engenharia-producao-dissertacoes

Universidade Federal de Minas Gerais http://www.bibliotecadigital.ufmg.br/dspace

Universidade Federal de Santa Catarina http://teses.eps.ufsc.br/tese.asp

Universidade Federal do Rio Grande do Sul http://www.biblioteca.ufrgs.br/bibliotecadigital

MIT http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/7582/advanced-search

3.5.4. Sites de congressos

Os principais congressos da Engenharia de Produção disponibilizam os trabalhos apresentados em CD-Roms e também em seus sites.

O Encontro Nacional de Engenharia de Produção (ENEGEP), o maior congresso da área disponibiliza seus trabalhos no site da Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO). Para acessar os trabalhos, o interessado deve se cadastrar no site da Abepro (www.abepro.org.br). Feito isso, é possível fazer pesquisa por palavras-chave ou autor nos trabalhos desde 1996, como mostra a figura 3.7, e fazer o download dos trabalhos desejados.

O Simpósio de Engenharia de Produção (SIMPEP), promovido pela Unesp de Bauru (http://www.simpep.feb.unesp.br/anais.php), também oferece seus trabalhos, desde 1999. Para acessar não é necessário cadastro. Pode-se fazer a pesquisa por área temática, palavras-chave no título e resumo e por autor, como ilustra a figura 3.8.

Outros congressos, simpósios ou encontros de engenharia de produção também disponibilizam a busca e acesso aos trabalhos apresentados, tais como: Simpósio de Excelência em Gestão e Tecnologia – SEGET (http://www.aedb.br/seget/index.html) promovido pela Associação Educacional Dom Bosco, o Simpósio de Administração da Produção, Logística e Operações Internacionais – SIMPOI (http://www.simpoi.fgvsp.br) promovido pela Fundação Getúlio Vargas e o Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional – SOBRAPO (http://sobrapo.org.br) promovido pela Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional.

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Figura 3.7 – Site de buscas do Enegep

Figura 3.8 – Site de buscas do Simpep

3.5.5. Livros

Os livros também são boas fontes de dados para a fundamentação teórica, apesar de não possuírem um processo de avaliação, tais como para a publicação de artigos em periódicos ou congressos ou mesmo teses e dissertações.

Dessa forma, pode-se dizer que um livro é uma boa referência se os principais pesquisadores do tema citam o livro em seus trabalhos científicos. Os autores clássicos, responsáveis pela primeira publicação sobre um dado tema (por exemplo, Taiichi Ohno para o Sistema Toyota de Produção, Joseph Juran para a Gestão da Qualidade), também podem ser considerados livros de boa procedência e, desta forma, indicados para inclusão na fundamentação teórica. Uma outra forma de saber se um livro é de boa qualidade é verificar se o mesmo foi resultado de algum trabalho de mestrado ou doutorado. Sendo assim, recomenda-se que se tome cuidado com os livros de autores ainda pouco conhecidos.

No caso dos livros, as bibliotecas ainda são a melhor fonte de busca. Entretanto, existe também uma opção para o acesso aos livros, por meio do Google Livros (http://books.google.com.br). As buscas podem

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ser feitas por palavras-chave, autores ou editoras, como mostra a figura 3.9. Um ponto negativo é que nem todas as páginas podem ser visualizadas. Dessa forma, pode ocorrer do leitor não conseguir compreender todo o assunto de um capítulo do livro, por exemplo.

Figura 3.9 – Página de busca avançada do Google livros

3.6. Classificação de periódicos científicos

A crescente demanda por financiamento de atividades científicas tem tornado necessário o estabelecimento de critérios mais exigentes do que aqueles até então utilizados na avaliação de pesquisadores e instituições. No caso específico da avaliação da excelência acadêmica de um pesquisador, para a qual durante muito tempo foi utilizada como critério a quantidade de trabalhos publicados, verifica-se um consenso de que os parâmetros deverão contemplar ainda a qualidade das publicações produzidas.

No Brasil, como uma forma de realizar a indicação das revistas mais importantes para a pesquisa científica, a Capes criou o Qualis.

Qualis é o conjunto de procedimentos utilizados pela Capes para estratificação da qualidade da produção intelectual dos programas de pós-graduação. Tal processo foi concebido para atender as necessidades específicas do sistema de avaliação e é baseado nas informações fornecidas por meio do aplicativo Coleta de Dados. Como resultado, disponibiliza uma lista com a classificação dos veículos utilizados pelos programas de pós-graduação para a divulgação da sua produção.

A estratificação da qualidade dessa produção é realizada de forma indireta. Dessa forma, o Qualis afere a qualidade dos artigos e de outros tipos de produção, a partir da análise da qualidade dos veículos de divulgação, ou seja, periódicos científicos.

A classificação de periódicos é realizada pelas áreas de avaliação e passa por processo anual de atualização. Esses veículos são enquadrados em estratos indicativos da qualidade - A1, o mais elevado; A2; B1; B2; B3; B4; B5; C - com peso zero.

Note-se que o mesmo periódico, ao ser classificado em duas ou mais áreas distintas, pode receber diferentes avaliações. Isto não constitui inconsistência, mas expressa o valor atribuído, em cada área, à

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pertinência do conteúdo veiculado. Por isso, não se pretende com esta classificação que é específica para o processo de avaliação de cada área, definir qualidade de periódicos de forma absoluta.

O aplicativo que permite a classificação e consulta ao Qualis das áreas, bem como a divulgação dos critérios utilizados para a classificação de periódicos é o WebQualis.

Para fazer parte do Qualis das Áreas, um periódico ou evento precisa ser citado pelos programas de pós-graduação como veículo de divulgação de sua produção e, além disso, ser indicado pelas áreas para figurar na sua Tabela de Referência. Para se conhecer a classificação dos periódicos das respectivas áreas de avaliação (para a Engenharia de Produção a área é a Engenharia III), acesse o site do Webqualis da Capes (http://servicos.capes.gov.br/webqualis/), como mostra a figura 3.10.

Figura 3.10 – WebQualis

Internacionalmente, a forma adotada para avaliar a qualidade de uma publicação consiste em verificar o nível de interesse dos outros pela pesquisa. O método mais simples para obter esta medida se dá por meio da quantidade de citações dessa pesquisa na bibliografia ulterior. Segundo Strehl (2005), este modo de avaliação de qualidade feita a partir do impacto das publicações na comunidade científica é denominado no ramo da bibliometria (estudo dos aspectos quantitativos da produção, disseminação e uso da informação registrada) como análise de citações, ou estudo de citações, e tem se difundido mundialmente no âmbito das agências de fomento de pesquisa.

Os dados de citações categorizados por periódicos e publicados em forma de indicadores no Journal Citation Reports (JCR) do Institute for Scientific Information (ISI) passaram a ser usados como parâmetro de avaliação de pesquisadores e instituições. São publicados anualmente no JCR (disponível no Portal de Periódicos da Capes) três indicadores, por título de periódico: o índice de citação imediata - II (Immediacy Index), a meia-vida das citações - MV (Cited Half-Life) e, finalmente, o índice bibliométrico mais conhecido e utilizado, o fator de impacto - FI (Impact Factor).

O índice de citação imediata corresponde ao número de vezes que um artigo corrente de um periódico específico é citado durante o ano em que foi publicado (vide tabela 3.2). Esse índice representa a rapidez com que um trabalho é citado, sendo que, quanto menor o tempo transcorrido da publicação de um documento e sua citação em outros, maior será o seu valor.

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Tabela 3.2 – Exemplo de cálculo do índice de citação imediata

Periódico fictício Cálculo

N.º de citações recebidas em 2009 para artigos recebidos em 2009 5.828 N.º de artigos publicados em 2009 980 Citações feitas a artigos correntes/Número de artigos correntes 5828/980 Índice de citação imediata (imediatez): 5,947

O índice de meia-vida (MV) das citações é o principal aspecto da obsolescência da literatura. A MV é o tempo (em anos) para que 50% das citações recebidas por um periódico apareçam na literatura. Além de medir a obsolescência, a meia-vida é concebida como um indicador da influência dos periódicos, mesmo que menos difundido do que o fator de impacto, pois uma característica marcante de publicações importantes é não só o fato de serem altamente citadas, mas serem citadas durante um período de tempo mais longo do que outras publicações. A tabela 3.3 mostra um exemplo de cálculo da MV para um periódico fictício.

Tabela 3.3 – Exemplo de cálculo do índice de meia vida

Periódico fictício Percentual cumulativo de citações

Percentual cumulativo das citações recebidas em 2009 para artigos publicados em:

2009/2,02 2008/10,53 2007/20,25 2006/30,02 2005/38,53

2004/46,23 2003/52,94 2002/58,27 2001/63,91 2000/67,77

Cálculo: Meia-vida integral: a soma do número de anos a partir do ano atual até o ano em que for registrado menos de 50% das citações. Fração de meia-vida: usando os dados acima: A: subtrair de 50% a percentagem imediatamente abaixo deste valor B: subtrair 50% do valor imediatamente acima de 50%; C: dividir os valores obtidos em A pelos valores obtidos em B, arredondando na primeira casa decimal. Meia-vida das citações: 6,6

O fator de impacto (FI) de determinado periódico (vide tabela 3.4) é definido como a razão entre o

número de citações feitas no corrente ano a itens publicados neste periódico nos últimos dois anos e o número de artigos (itens fonte) publicados nos mesmos dois anos pelo mesmo periódico.

Tabela 3.4 – Exemplo de cálculo do fator de impacto

Periódico fictício No. de Citações

N.º de citações recebidas em 2009 para artigos recebidos em: 2007 27.999 2008 24.505

2007 + 2008 52.504

N.º de artigos publicados em 2007 885 2008 936

2007 + 2008 1.821 Cálculo Citações recebidas/Número de artigos (FI) FI = 52.504/1.821 = 28,833

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3.7. Análise bibliométrica

A Bibliometria, ou análise bibliométrica, tem a finalidade de medir por análises estatísticas a produção de pesquisa científica e tecnológica na forma de artigos, publicações, citações, patentes e outros indicadores mais complexos, possibilitando avaliar atividades de pesquisa, laboratórios, cientistas, instituições, países etc., auxiliando assim, nas tomadas de decisões e no gerenciamento da pesquisa (OKUBO, 1997).

A técnica da bibliometria ou análise bibliométrica consiste em análises matemáticas e estatísticas dos padrões que aparecem na publicação e uso de documentos (DIODATO, 1994). Portanto, a análise bibliométrica ou bibliometria refere-se a uma análise quantitativa da comunicação escrita.

Okubo (1997) afirma que as técnicas de bibliometria estão evoluindo, originando diversos tipos de indicadores, tais como: indicadores de publicação, indicadores de citações, indicadores de co-publicações, indicadores de co-citações, indicadores de patente, e indicadores de citações de patentes.

Há duas técnicas muito utilizadas em bibliometria: citação e cocitação. A análise de citação baseia-se na premissa de que autores citam artigos que consideram importantes no desenvolvimento de suas pesquisas. Portanto, trabalhos frequentemente citados são prováveis de terem uma maior influência sobre a área do que aqueles menos citados (CULNAN, 1987; TAHAI & MEYER, 1999). Já a análise de cocitação de artigos registra o número de artigos que citaram qualquer par de documentos e é entendida como uma similaridade do conteúdo desses dois artigos.

As diversas áreas do conhecimento diferem no tipo de publicação, na quantidade de publicações de artigos, no número de periódicos e no tipo de periódico: nacional ou internacional. Consequentemente, não se devem realizar análises comparativas entre áreas diferentes do conhecimento. Portanto, é necessária muita prudência na realização de análises bibliométricas, pois cada indicador possui vantagens e limitações.

Para a realização das análises bibliométricas, geralmente são utilizadas as bases de dados nacionais ou internacionais como fontes de coleta dos dados. Porém, os bancos de dados são diferentes no próprio conteúdo e critérios de entrada, na quantidade de artigos que traz de cada assunto, tornando-se indispensável a escolha do banco de dados que melhor se adapte na análise bibliométrica que será realizada (OKUBO, 1997).

O Institute for Scientific Information (ISI), localizado na Filadélfia (EUA), é uma companhia publicadora de bases de dados que possui uma cobertura abrangente da mais importante e influente pesquisa realizada em todo o mundo. Sua base de dados bibliográfica é multidisciplinar e compreende: títulos de revistas, livros e anais de congressos internacionais, nas áreas de ciências puras, ciências sociais, artes e humanidades.

Os dados da Web of Science têm sido muito utilizados para análises bibliométricas em todo o mundo, trazendo informações sobre a literatura mundial publicada desde 1945. Ela é constituída pelas três principais bases de dados do ISI: Science Citation Index - SCI; Social Science Citation Index - SSCI e Arts & Humanities Citation Index - AHCI.

A Web of Science contém um grande volume de periódicos mundiais, aproximadamente 8500 títulos. Os indicadores mais usados da base do ISI em estudos bibliométricos são: número de publicações, para análises da produção científica; número de citações, para análises de impacto da atividade científica; e número de co-autorias, para análises de colaboração científica.

Segundo Targino e Garcia (2000), a Web of Science é uma ferramenta importante para o diagnóstico da produção científica, pois é a mais abrangente base de dados de informações científicas do mundo. Dessa forma, ela é a base mais utilizada atualmente por especialistas e pesquisadores em estudos bibliométricos por sua maior abrangência de áreas, pelo grande volume de periódicos e, principalmente, por compilar as citações que os artigos da base recebem anualmente.

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3.7.1. Análise de artigos mais citados

Na base do ISI Web of Knowledge (http://apps.isiknowledge.com/), disponível no portal de periódicos da Capes, é possível analisar quais os artigos mais citados dentro de um determinado tema. Isso é importante para destacar na fundamentação teórica a utilização de trabalhos de referência na literatura científica sobre o tema da pesquisa.

Para fazer uma pesquisa visando identificar os artigos mais citados, deve-se selecionar a aba do Web of Science, digitar a palavra-chave desejada, indicar em que local dos trabalhos essa palavra-chave deve ser localizada (no título, por exemplo) e definir o período da busca (desde 1945). Em seguida, basta clicar no botão Search para a busca ser realizada, como ilustra a figura 3.11.

Figura 3.11 – Mecanismo de busca do ISI Web of Knowledge

Como resultado, o sistema apresenta os artigos mais citados para os critérios definidos no mecanismo de busca. A figura 3.12 apresenta um exemplo para a palavra-chave “science park”. É importante verificar se o modo como os resultados serão dispostos está em “times cited”, ou seja, pelo número de vezes que o artigo já foi citado. Outro refinamento desejável é definir qual o tipo de documento deve aparecer na listagem, como artigos, por exemplo (vide figura 3.12).

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Figura 3.12 – Refinamentos do mecanismo de busca do ISI Web of Knowledge

No exemplo da figura 3.12, inicialmente foram encontrados 173 resultados, entre artigos, resenha de livros, editoriais, novidades e resumos. Com os refinamento de apenas incluir os artigos, o número de resultados diminuiu para 74, como mostra a figura 3.13.

Figura 3.13 – Resultados com refinamento no mecanismo de busca do ISI Web of Knowledge

Como se pode ver na figura 3.13, os resultados mostram os artigos por ordem de maior número de citações, indicando o título do trabalho, os autores, o nome dos periódicos e o número de vezes que o artigo já foi citado. Se a instituição que o pesquisador possuir assinatura do Portal Periódicos da Capes, ao clicar no botão “Full Text” é possível acessar a verão eletrônica dos documentos.

Se o pesquisador clicar no link “Create Citation Report”, no canto superior direito da página, é informado ao mesmo um relatório indicando, graficamente, o número de publicações com a palavra-chave dos últimos 20 anos e o número de citações anuais. Além disso, o relatório apresenta a média de citações por ano de cada um dos 74 resultados, como ilustra a figura 3.14.

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Figura 3.14 – Relatório de citações

Se na tela da figura 3.13, ao invés do pesquisar clicar no link “Create Citation Report”, no canto superior direito da página, e sim no “Analyse Results”, abrirá uma nova página onde o pesquisador pode analisar os resultados encontrados em termos de: autoria, país, agência de fomento, valor do apoio financeiro, tipo de documento, nome da instituição, língua, ano de publicação, periódico e área de interesse. A figura 3.15 apresenta as telas de pesquisa para autoria, nome da instituição, periódico e área de interesse.

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Figura 3.15 – Relatório de pesquisa por tópicos específicos

3.7.2. Aplicação da análise bibliométrica

Neste tópico será apresentada uma aplicação da análise bibliométrica. Ela pode ser considerada uma ótima ferramenta para organizar o planejamento da fundamentação teórica de um trabalho científico, na medida em que mostra os autores mais importantes (mais citados) para a área de estudo.

Este tópico apresenta uma espécie de tutorial para orientar os pesquisadores no uso da análise bibliométrica. Para tal, serão utilizados os softwares Sitkis e UCINET. Antes de utilizar os softwares, faz-se necessário realizar uma busca na ISI Web of Science.

Para isso, abra o site do Portal Periódicos da CAPES (http://www.periodicos.capes.gov.br). Depois na parte inferior do site há um link (vide figura 3.16) para a página do ISI Web of Knowledge. Clique neste link para abrir a página inicial.

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Figura 3.16 – Página inicial do Portal da Capes

No site ISI Web of Knowledge, precisa ser escolhida a aba para fazer pesquisa somente na Web of Science, como mostra a figura 3.17.

Figura 3.17 – Página do ISI Web of Knowledge

No campo “Search for” coloca-se o termo (em inglês) que se quer buscar. No caso desse exemplo, utilizar-se-á o termo “quality” para uma busca em tópicos (“topic”). Há outras opções que podem ser utilizadas como, por exemplo, a busca do termo no título dos artigos (“title”); pode haver, também, uma limitação por ano. Essa definição sobre como fazer a busca é decidida pelo pesquisador, conforme sua necessidade (vide figura 3.18).

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Figura 3.18 – Campo de busca na aba Web of Science

Depois que a busca foi realizada, é interessante refiná-la, uma vez que, dependendo do termo utilizado, podem surgir artigos não relacionados com a busca desejada pelo pesquisador. Isso pode ser feito pelo tipo de documento (“document types”) e/ou área temática (“subject areas”). No caso do exemplo utilizado para fazer a busca, refinou-se a busca por somente artigos (“articles”) em tipo de documento e pela área “operations research & management science” (vide figura 3.19).

Figura 3.19 – Refinamento das buscas

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Refinou-se por somente artigos no tipo de documentos, no exemplo apresentado. E para fazer o refinamento por área clicou-se na opção “more options”, como mostra a figura 3.20.

Figura 3.20 – Mais opções de refinamento nas áreas temáticas

Para facilitar a visualização das áreas, pode-se ordená-las alfabeticamente, como mostra a figura 3.21.

Figura 3.21 – Ordenação das áreas

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Após selecionada a área temática, escolhe-se a área desejada para refinar e clica-se no botão “refine”, como mostra a figura 3.22.

Figura 3.22 – Refinamento da área

Em seguida, pode-se escolher a opção de visualização dos artigos por ordem de citação, como mostra a figura 3.23. Assim, os dez artigos mais citados apareceram na primeira página.

Figura 3.23 – Visualização dos artigos por ordem de citação

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Em seguida, seleciona-se os artigos desejados. No nosso exemplo, foram selecionados os dez primeiros artigos. Depois que todos os artigos da página foram selecionados, é necessário avançar para a próxima página, como indica a figura 3.24.

Figura 3.24 – Avanço de páginas para seleção de artigos

Agora na parte superior da tela aparece uma aba denominada de lista selecionada (“Marked List”), como mostra a figura 3.25. Clica-se no link da lista selecionada para poder salvá-la.

Figura 3.25 – Aba da lista selecionada

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Pode-se selecionar todas as opções ou campos disponíveis dos artigos, como foi feito no nosso exemplo, mostrado na figura 3.26. Depois, clica-se no botão salvar em arquivo (“Save to File”)

Figura 3.26 – Gravação do arquivo

Na tela seguinte, após o clique em “save to file”, pode-se clicar na parte superior da tela ou no botão salvar (Save) para salvar (habilitar download) o arquivo, como mostra a figura 3.27.

Figura 3.27 – Tela de confirmação da gravação

Uma caixa de diálogo se abre para escolher o local para salvar o arquivo. Como sugestão, é interessante salvar o arquivo na mesma pasta onde está instalado o programa Sitkis (vide figura 3.27). Coloque o nome no arquivo que desejar e a extensão do mesmo precisa ser TXT (.txt).

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Figura 3.27 – Tela de gravação do arquivo no formato txt

À partir deste momento, começa-se a utilizar os dois softwares que auxiliam na análise bibliométrica, o Sitkis e o UCINET.

Primeiro, precisa-se abrir a pasta onde foi descompactado o arquivo sitkis.zip, que contém o programa. O Sitkis trabalha com a utilização de um banco de dados do MS Access. Uma vez alterado esse banco de dados, não é possível fazer com que ele volte ao seu estado original. Assim, quando entrar com os dados de uma busca sobre “quality”, por exemplo, e depois com os dados de outra busca, tal como “project management”, por exemplo, as duas informações ficarão misturadas no banco de dados. Isso faz com que a análise bibliométrica não funcione corretamente.

Para evitar que esse fato ocorra, é interessante criar uma cópia de segurança do arquivo de banco de dados. Veja que na tela da figura 3.28 há um arquivo chamado cópia de citations_db.mdb. Esse arquivo é uma cópia de segurança. Essa medida faz com que quando se realizar uma busca, por exemplo, com o termo “quality”, as informações serão salvas no banco de dados citations_db e quando for realizar uma outra busca, deve-se renomear esse arquivo com um nome diferente. Utilizando-se a cópia de segurança, cria-se novamente o arquivo citations_db de modo que o mesmo fique como se fosse original (sem informações salvas no banco de dados). No diretório do Sitkis existem também outros arquivos, tal como o Manual e o Guia, que merecem ser lidos. Posteriormente, abre-se o Sitkis utilizando o arquivo sitkis.bat.

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Figura 3.28 – Diretório do programa Sitkis

Ao iniciar o Sitkis, surge sua tela inicial, mostrada na figura 3.29.

Figura 3.29 – Tela inicial do Sitkis

O primeiro passo após abrir o Sitkis é fazer a importação dos dados que foram salvos em um arquivo em formato texto (.txt). Para isso, deve-se ir ao menu “file” e na opção “import”, como mostra a figura 3.30.

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Figura 3.30 – Importação de arquivo no Sitkis

Após clicar em “import”, abre-se uma caixa de diálogo onde pode ser localizado o arquivo a ser aberto (importado). Localiza-se o arquivo que foi salvo pela página da ISI Web of Science e clica-se no botão “Open” para importar os dados do arquivo, como ilustra a figura 3.31.

Figura 3.31 – Tela de importação do arquivo para o Sitkis

A figura 3.32 mostra que a tela do Sitkis apresenta os 10 artigos foram importados.

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Figura 3.32 – Tela do Sitkis com os 10 artigos selecionados

Primeiramente, vamos trabalhar com a parte de referências dos artigos. Para isso, precisa-se exportar para um arquivo as informações sobre as referências que estão salvas no banco de dados. No menu “Citations” e na opção “Articles to References (2d)” pode-se exportar tais informações, como mostra a figura 3.33.

Figura 3.33 – Tela de referências dos artigos

Em seguida, abre-se uma tela onde se pode escolher a quantidade mínima e máxima que uma referência irá aparecer, o menor e maior ano de referência. Escolhe-se um local para salvar essas informações (que pode ser feito através do botão “Browse”) e coloca-se um nome com a extensão .txt (no

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caso do exemplo utilizando nomeou-se 2d_qualidade.txt. Depois, clica-se no botão “Export”, como ilustra a figura 3.34.

Figura 3.34 – Tela de exportação

O arquivo é salvo na mesma pasta onde o programa sitkis foi instalado, como mostra a figura 3.35.

Figura 3.35 – Diretório de salvamento do arquivo

Uma vez salvo, este arquivo agora deve ser importado para o UCINET. Para isso abra o UCINET, utilizando o atalho Ucinet 6 for Windows, ilustrado na figura 3.36.

Figura 3.36 – Diretório de instalação do UCINET e ícone de inicialização do software

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A tela inicial do UCINET é apresentada na figura 3.37.

Figura 3.37 – Tela de abertura do UCINET

Para importar o arquivo gerado pelo Sitkis, no menu “Data”, selecione a opção “Import text file” e depois “DL...”, ilustrada na figura 3.38.

Figura 3.38 – Tela de importação do arquivo do Sitkis

Abrir-se-á uma tela onde será possível selecionar o arquivo gerado. Para abrir a caixa de diálogo para selecionar o arquivo, clique no botão que contém três pontos (...), como ilustra a figura 3.39.

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Figura 3.39 – Caixa de diálogo para seleção de arquivo.

Seleciona-se o arquivo gerado pelo Sitkis e clica-se em abrir, como mostra a figura 3.40.

Figura 3.40 – Tela para importação do arquivo do Sitkis

A tela ilustrada na figura 3.39 mostra agora o arquivo selecionado. Agora é só clicar em ok (vide figura 3.41.

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Figura 3.41 – Tela de importação com arquivo selecionado

A figura 3.42 mostra que dois arquivos foram criados na pasta onde o arquivo texto (que foi gerado pelo Sitkis) foi importado no UCINET. Tem-se um arquivo com a extensão ##d e outro ##h.

Figura 3.42 – Diretório onde os arquivos gerados pelo UCINET foram salvos

Como se trata de referências, o arquivo gerado apresentará uma matriz que terá os dez artigos selecionados na busca feita no site ISI Web of Science (nas linhas) e todas as referências dos dez artigos, sendo cada referência uma coluna. Assim, facilita trabalhar em forma de tabelas. Para trabalhar dessa forma utilize o botão “Matrix editor”, ilustrado na figura 3.43.

Figura 3.43 – O botão Matrix Editor

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Na tela do editor de matrizes, mostrado na figura 3.43, abre-se o arquivo (com extensão ##h) gerado pelo UCINET. Seleciona-se o arquivo e clica-se em abrir.

Figura 4.43 – Tela do editor de matrizes

Note, na figura 4.44, que a tabela possui 10 linhas e 326 colunas. Essa tabela pode ser selecionada, copiada e colada no MS Excel, que é um programa mais fácil para se trabalhar com tabelas. Com essa tabela pode-se descobrir quais são as referências mais citadas nos dez artigos selecionados com a busca feita no site ISI Web of Science.

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Figura 4.44 – Indicação do número de linhas e colunas do editor de matrizes

É possível verificar quais são as palavras-chave mais utilizadas nos artigos selecionados. Para isso, utiliza-se o programa Sitkis. No menu “Articles”, selecione a opção “Keyword relatedness”, como ilustra a figura 4.45.

Figura 4.45 – Palavras-chave mais utilizadas

A tela que se abre oferece a opção de colocar um número mínimo que uma palavra-chave precisa aparecer, o ano mínimo e o ano máximo em relação aos artigos selecionados na busca feita no site ISI Web of Science. Depois dá-se um nome ao arquivo e salva-o em formato texto (.txt). O local onde o arquivo será salvo pode ser escolhido pelo botão “Browse”. Depois de todas as opções forem estabelecidas, clica-se no botão “Export”, como ilustra a figura 4.46.

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Figura 4.46 – Tela de definição de palavras-chave

O Sitkis gera um novo arquivo texto (no caso do exemplo utilizado, o arquivo gerado foi o kw_qualidade.txt), como ilustra a figura 4.47. Agora este arquivo pode ser importado no UCINET.

Figura 4.47 – Arquivo gerado pelo Sitkis

Como as palavras-chave, também, são trabalhas em forma de tabela, utilizam-se os mesmos passos que foram utilizados para analisar as referências.

Por fim, pode-se fazer uma rede de cocitações. Para isso utiliza-se o programa Sitkis. Nele utiliza-se o menu “Citations” e a opção “Co-Citation Network”, como ilustra a figura 4.48.

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Figura 4.48 – Tela de Citations e co-citation network no Sitkis

Assim, como em outras janelas similares, abre-se uma caixa de diálogo (vide figura 4.49) que contém opções de número mínimo de referências, número mínimo de citações de artigos, menor e maior ano dos artigos selecionados com a busca feita no site da ISI Web of Science. Depois de todas as opções escolhidas coloque o nome do arquivo no formato texto (.txt) e o local a ser salvo pode ser escolhido pelo botão Browse. Depois clique no botão Export para gerar o arquivo.

Figura 4.49 – Caixa de diálogo de exportação de cocitações

Um novo arquivo é criado e colocado na pasta selecionada, como mostra o destaque da figura 4.50.

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Figura 4.50 – Arquivo criado no diretório do Sitkis

A importação no programa UCINET é feita da mesma forma que foi feita para as outras análises (tanto a de referências como a de palavras-chave). É mais interessante na análise de cocitações a visualização em forma de uma rede. Para tanto pode-se utilizar o NetDraw do UCINET para criar a rede (em destaque na figura 4.51). Para isso, primeiro é necessário que o arquivo texto seja importado no UCINET para a criação dos arquivos ##d e ##h. Depois clica-se no botão “NetDraw”.

Figura 4.51 – Botão do NetDraw do UCINET

No NetDraw é necessário abrir o arquivo ##h. Para isso, clica-se no botão abrir (em destaque na figura 4.52).

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Figura 4.52 – Botão abrir no UCINET

Depois, seleciona-se o arquivo e clica-se em abrir (arquivo em destaque na figura 4.53).

Figura 4.53 – Arquivo a ser aberto no NetDraw

O NetDraw do UCINET cria uma rede que mostra os autores que são cocitados de acordo com a análise dos dez artigos selecionados na busca feita no site da ISI Web of Science (conforme nosso exemplo). A rede pode ser trabalhada, de modo que haja mudança de cor, tamanho e formato dos autores.

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Metodologia de Pesquisa em Engenharia de Produção Estratégias, métodos e técnicas para condução de pesquisas quantitativas e qualitativas

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Figura 4.53 – Rede de cocitações criada no NetDraw do UCINET

Assim, o pesquisador fica com um conjunto de ferramentas para auxiliá-lo no processo de revisão de literatura, onde o mesmo pode se certificar de quais são os principais autores dentro de sua área, dessa forma justificando a seleção dos trabalhos a serem utilizados.

Exercícios do Capítulo 3

3.1) Consulte no ISI Web of Knowledge e indique quais são os cinco artigos mais citados para as palavras-chave escolhidas para o seu tema de pesquisa.

3.2) Consultar as bases bibliográficas, fazer buscas de acordo com as palavras-chaves ou autor e selecionar para a sua fundamentação teórica, no mínimo:

• 10 (dez) artigos nacionais e/ou internacionais de periódicos indexados (para a entrega deste exercício, para cada trabalho selecionado indicar o título do trabalho, título da revista/editora/instituição, volume e número da revista, local (congressos) e ano de publicação;

• 02 (duas) teses de doutorado de instituições nacionais ou internacionais;

• 02 (duas) dissertações de mestrado de instituições nacionais ou internacionais;

• 05 (cinco) artigos de congressos nacionais ou internacionais;

• 02 (dois) livros.

3.3) Qual a classificação dos artigos que você selecionou no Qualis e/ou o Fator de Impacto?

3.4) Quais dos artigos nacionais são de autoria de pesquisadores ligados aos grupos de pesquisa que você identificou no exercício do capítulo 1? A que grupo pertencem? De qual instituição?

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Metodologia de Pesquisa Estratégias, métodos e técnicas para pesquisa científica em engenharia de produção

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CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO 4444 Processo de pesquisa

4.1. A natureza da pesquisa organizacional

Segundo Bryman (1989), uma grande parte da pesquisa organizacional pode ser descrita como possuidora de muitas características da “pesquisa quantitativa”. A essência desse modelo do processo de pesquisa se aproxima muito de uma abordagem “científica” para conduzir essa pesquisa. Um termo como “científico” é inevitavelmente vago e discutível, mas na cabeça de muitos pesquisadores e autores em metodologia ele requer um compromisso com uma abordagem sistemática para as investigações, onde a coleta de dados e sua análise detalhada em relação ao problema de pesquisa previamente formulado são ingredientes mínimos. Uma forma de construir este processo de pesquisa é apresentada na figura 4.1, que contém os elementos chave tipicamente delineados por autores de metodologia de pesquisa em ciências sociais.

Figura 4.1 – A estrutura lógica do processo de pesquisa

Fonte: Bryman (1989)

De acordo com este modelo, o ponto de partida para o estudo é a teoria sobre algum aspecto do funcionamento organizacional. Uma teoria requer uma tentativa de formular uma explicação sobre alguma faceta da realidade, tal como por que algumas pessoas desfrutam de seu trabalho e outras não, ou por que algumas organizações são burocráticas e outras não. A partir desta teoria, uma hipótese específica (ou hipóteses) é formulada para ser testada. Esta hipótese não só permite um teste (embora possivelmente um teste parcial) da teoria em questão, mas os resultados do teste, independente de que as descobertas a sustentam ou não, realimentam nosso estoque de conhecimento a respeito do fenômeno que está sendo estudado. É a geração de dados para testar a hipótese que em muitos aspectos constitui o ponto crucial do processo de pesquisa quantitativa, refletindo a crença na primazia da coleta de dados sistemática no

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empreendimento científico. Esta orientação geral para o processo de pesquisa produziu um número de preocupações que serão posteriormente discutidas.

Primeiramente, as hipóteses contêm conceitos que necessitam ser medidos para que elas sejam sistematicamente testadas. Uma teoria pode levar a uma hipótese na qual “o tamanho e o nível de burocracia de uma organização se relacionam positivamente”. Para testar esta hipótese será necessário fornecer medidas dos dois conceitos constituintes da hipótese: tamanho e burocratização organizacional. O processo de traduzir conceitos em medidas é frequentemente denominado pelos autores de operacionalização, e muitos pesquisadores organizacionais referem-se a ele nas publicações de suas investigações como definições operacionais (a especificação dos passos a serem usados na medição dos conceitos sob consideração). Essas medidas são tratadas como variáveis, ou seja, atributos nos quais pessoas, organizações ou qualquer outra coisa exibem variabilidade.

No exemplo, o tamanho organizacional é frequentemente operacionalizado pelo número de empregados de uma amostra de organizações e é uma variável no sentido de que as organizações variam consideravelmente em respeito a este conceito e suas medidas associadas. É sabido que a medida é uma representação relativamente imperfeita do conceito ao qual está associada, desde que qualquer conceito pode ser medido de diferentes formas, cada uma delas com suas próprias limitações. Ao usar o número de empregados como uma medida do tamanho organizacional, por exemplo, um pesquisador pode falhar ao considerar outros aspectos deste conceito que poderiam ser empregados por outras medidas tais como rotatividade, ativos, etc. Devido a centralização do processo de medição do empreendimento da pesquisa quantitativa, uma atenção considerável tende a ser concedida para o refinamento das definições operacionais.

Uma segunda preocupação é com a demonstração de causalidade, ou seja, mostrar como as coisas vêm a ser da forma como elas são. Muitas hipóteses contêm declarações implícitas ou explícitas sobre causas e efeitos e a pesquisa resultante é frequentemente empreendida para demonstrar a validade dos palpites sobre a causalidade. Esta preocupação com a demonstração dos efeitos causais é frequentemente refletida na vasta utilização dos termos variável dependente e variável independente na pesquisa quantitativa organizacional.

Uma terceira preocupação é com a generalização, ou seja, a perseguição das descobertas que podem ser generalizadas além dos confins de uma investigação específica. Finalmente, a pesquisa quantitativa expõe uma preocupação que as investigações deveriam ser capazes de ser replicadas. Isso significa que seria possível a um pesquisador empregar os mesmos procedimentos tais como aqueles utilizados por outro estudo para verificar a validade da investigação inicial. A replicação pode atuar como uma verificação para estabelecer se um conjunto de descobertas pode ser repetido em outro ambiente.

4.2. Abordagens científicas

Todas as ciências caracterizam-se pela utilização de abordagens científicas. Em contrapartida, nem todos os ramos de estudo que empregam estas abordagens são ciências. Dessas afirmações pode-se concluir que a utilização das abordagens científicas não é da alçada exclusiva da ciência, mas não há ciência sem o emprego das abordagens científicas.

Assim, a abordagem científica é o conjunto das atividades sistemáticas e racionais que, com maior segurança e economia, permite alcançar o objetivo, conhecimentos válidos e verdadeiros, traçando o caminho a ser seguido, detectando erros e auxiliando as decisões do pesquisador (MARCONI e LAKATOS, 2006).

As principais abordagens científicas são as abordagens indutiva e dedutiva, como ilustra a figura 4.2.

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4.2.1. Abordagem indutiva

Indução é um processo mental por intermédio do qual, partindo de dados particulares, suficientemente constatados, infere-se uma verdade geral ou universal, não contida nas partes examinadas. Portanto, o objetivo dos argumentos indutivos é levar a conclusões cujo conteúdo é muito mais amplo do que o das premissas nas quais se basearam. Contudo, as premissas conduzem apenas a conclusões prováveis.

Exemplos:

O corvo 1 é negro. Cobre conduz energia.

O corvo 2 é negro. Zinco conduz energia.

O corvo 3 é negro. Cobalto conduz energia.

(todo) corvo é negro. Ora, cobre, zinco e cobalto são metais.

Logo, (todo) metal conduz energia.

Figura 4.2 – Os métodos dedutivo e indutivo

A indução ocorre em três etapas:

a) Observação dos fenômenos: observam-se os fatos ou fenômenos e os mesmos são analisados, com a finalidade de descobrir as causas de sua manifestação;

b) Descoberta da relação entre eles: procura-se por intermédio da comparação, aproximar os fatos ou fenômenos, com a finalidade de descobrir a relação constante existente entre eles;

c) Generalização da relação: generaliza-se a relação encontrada na precedente, entre os fenômenos e fatos semelhantes, muitos dos quais ainda não foram observados (e muitos inclusive inobserváveis).

Para que se não cometam equívocos facilmente evitáveis, impõem-se três etapas que orientam o trabalho de indução:

a) Certificar-se de que é verdadeiramente essencial a relação que se pretende generalizar, evitando a confusão entre o acidental e o essencial;

b) Assegurar-se de que sejam idênticos os fenômenos ou fatos dos quais se pretende generalizar uma relação, evitando aproximações entre fenômenos e fatos diferentes, cuja semelhança é acidental.

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c) Não perder de vista o aspecto quantitativo dos fatos ou fenômenos. Impõe-se esta regra já que a ciência é primordialmente quantitativa, motivo pelo qual é possível um tratamento objetivo, matemático e estatístico.

Em geral, a indução se apresenta em duas formas:

• Completa ou formal: estabelecida por Aristóteles, ela não induz de alguns casos, mas de todos, sendo que cada um dos elementos inferiores é comprovado pela experiência. Exemplo: segunda, terça, quarta, quinta, sexta, sábado e domingo têm 24 horas. Ora, segunda, terça, quarta, quinta, sexta, sábado e domingo são dias da semana. Logo, todos os dias da semana têm 24 horas. Como esta espécie de indução não leva a novos conhecimentos, é estéril, não passando de um processo de colecionar coisas já conhecidas e, portanto, não tem influência (importância) para o progresso da ciência.

• Incompleta ou científica: criada por Galileu e aperfeiçoada por Francis Bacon. Não deriva de seus elementos inferiores, enumerados ou provados pela experiência, mas permite induzir, de alguns casos adequadamente observados (sob circunstâncias diferentes, sob vários pontos, etc.) e, às vezes, de uma só observação, aquilo que se pode dizer (afirmar ou negar) dos restantes da mesma categoria. Portanto, a indução científica fundamenta-se na causa ou na lei que rege o fenômeno ou fato, constatada em um número significativo de casos (um ou mais), mas não em todos. Por exemplo, Mercúrio, Vênus, Terra, Marte, Júpiter, Saturno, Urano, Netuno e Plutão não têm brilho próprio. Ora, Mercúrio, Vênus, Terra, Marte, Júpiter, Saturno, Urano, Netuno e Plutão são planetas. Logo, todos os planetas não têm brilho próprio.

Na engenharia de produção, a abordagem indutiva é a mais utilizada, com ilustra a figura 4.3.

Figura 4.3 – Como as abordagens dedutiva e indutiva se complementam

4.2.2. Abordagem dedutiva

Dois exemplos servem para ilustrar a diferença entre argumentos dedutivos e indutivos.

Dedutivo: Indutivo:

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Todo mamífero tem um coração. Todos os cães que foram observados tinham um coração.

Ora, todos os cães são mamíferos. Logo, todos os cães têm um coração.

Logo, todos os cães têm um coração.

As duas características básicas que distinguem os argumentos dedutivos dos indutivos são apresentadas no quadro 4.1.

Quadro 4.1 – Diferenças básicas entre os argumentos dedutivos e indutivos

Dedutivos Indutivos

I. Se todas as premissas são verdadeiras, a conclusão deve ser verdadeira.

I. Se todas as premissas são verdadeiras, a conclusão é provavelmente verdadeira, mas não necessariamente verdadeira.

II. Toda a informação ou conteúdo fatual da conclusão já estava, pelo menos implicitamente, nas premissas.

II. A conclusão encerra informação que não estava, nem implicitamente, nas premissas.

Para a característica I, no argumento dedutivo, para que a conclusão “todos os cães têm um coração” fosse falsa, uma das ou as duas premissas teriam de ser falsas: ou nem todos os cães são mamíferos ou nem todos os mamíferos têm um coração. Por outro lado, no argumento indutivo é possível que a premissa seja verdadeira e a conclusão falsa: o fato de não ter, até o presente, encontrado um cão sem coração, não é garantia de que todos os cães têm um coração.

Para a característica II, quando a conclusão do argumento dedutivo afirma que todos os cães têm um coração, está dizendo alguma coisa que, na verdade, já tinha sido dita nas premissas; portanto, como todo argumento dedutivo, reformula ou enuncia de modo explícito a informação já contida nas premissas. Dessa forma, se a conclusão, a rigor, não diz mais que as premissas, ela tem de ser verdadeira se as premissas o forem. Por sua vez, no argumento, indutivo, a premissa refere-se apenas aos cães já observados, ao passo que a conclusão diz respeito a cães ainda não observados; portanto, a conclusão enuncia algo não contido nas premissas. É por este motivo que a conclusão pode ser falsa, pois pode ser falso o conteúdo adicional que encerra, mesmo que a premissa seja verdadeira.

Os dois tipos de argumentos têm finalidades diversas. O dedutivo tem o propósito de explicar o conteúdo das premissas e o indutivo tem o desígnio de ampliar o alcance dos conhecimentos. Analisando isso sobre outro enfoque, pode-se dizer que os argumentos dedutivos ou estão corretos ou incorretos, ou as premissas sustentam de modo completo a conclusão ou, quando a forma é logicamente incorreta, não a sustentam de forma alguma; portanto, não há graduações intermediárias. Contrariamente, os argumentos indutivos admitem diferentes graus de força, dependendo da capacidade das premissas de sustentarem a conclusão. Resumindo, os argumentos indutivos aumentam o conteúdo das premissas, com sacrifício da precisão, ao passo que os argumentos dedutivos sacrificam a ampliação do conteúdo para atingir a “certeza”.

Os exemplos inicialmente citados mostram as características e a diferença entre os argumentos dedutivos e indutivos, mas não expressam sua real importância para a ciência.

A relação entre a evidência observacional e a generalização científica é do tipo indutivo. As várias observações destinadas a determinar a posição do planeta Marte serviram de evidência para a primeira lei de Kepler, segundo a qual a órbita de Marte é elíptica. A lei refere-se a posição do planeta, observada ou não, isto é, o movimento passado era elíptico, o futuro também o será, assim como o é quando o planeta não pode

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ser observado, em decorrência de condições atmosféricas adversas. A lei (conclusão) tem conteúdo muito mais amplo do que as premissas (enunciados que descrevem as posições observadas).

Por sua vez, os argumentos matemáticos são dedutivos. Na geometria euclidiana do plano, os teoremas são todos demonstrados a partir de axiomas e postulados; apesar do conteúdo dos teoremas já estar fixado neles, esse conteúdo está longe de ser óbvio.

4.3. Fatos e teorias

Para Marconi e Lakatos (2006), o senso comum tende a considerar o fato como realidade, isto é, verdadeiro, definitivo, inquestionável e auto-evidente. Da mesma forma, imagina teoria como especulação, ou seja, idéias não comprovadas que, uma vez submetidas à verificação, se se revelarem verdadeiras, passam a constituir os fatos, e até leis.

Sob o aspecto científico, entretanto, se fato é considerado uma observação empiricamente verificada, a teoria se refere a relações entre fatos ou, em outras palavras, à ordenação significativa desses fatos, consistindo em conceitos, classificações, correlações, generalizações, princípios, leis, regras, teoremas, axiomas, etc.

A teoria serve como orientação para restringir a amplitude dos fatos a serem estudados em cada campo do conhecimento e definindo os principais aspectos de uma investigação, precisando os tipos de dados que devem ser abstraídos da realidade como objeto de análise, estudando os fenômenos mais importantes neles contidos.

A teoria serve como um sistema de conceptualização e de classificação dos fatos. Um fato não é somente uma observação prática ao acaso, mas também uma afirmativa empiricamente verificada sobre um fenômeno em pauta.

A teoria serve para resumir sinteticamente o que já se sabe sobre o objeto de estudo, através das generalizações empíricas e das inter-relações entre afirmações comprovadas. Sumariar sucintamente o que já se sabe sobre o objeto de estudo é outra das tarefas ou papéis da teoria.

A teoria também serve para, baseando-se em fatos e relações já conhecidas, prever novos fatos e relações. Ela torna-se um meio de prever fatos, pois resume os fatos já observados e estabelece uma uniformidade geral que ultrapassa as observações imediatas.

Finalmente, a teoria serve para indicar os fatos e as relações que ainda não estão satisfatoriamente explicados e as áreas da realidade que demandam pesquisas. É exatamente pelo fato de a teoria resumir os fatos e também prever fatos ainda não observados que se tem a possibilidade de indicar áreas não exploradas, da mesma forma que fatos e relações até então insatisfatoriamente explicados. Assim, antes de iniciar uma investigação, o pesquisador precisa conhecer a teoria já existente, pois é ela que servirá de indicador para a delimitação do campo ou área mais necessitada de pesquisas.

Segundo Whetten (1989), uma contribuição teórica consistente deve tratar convenientemente das seguintes questões:

• O que? Que fatores (variáveis, conceitos) deveriam ser considerados como explicação de um fenômeno;

• Como? Como os fatores previamente definidos se inter-relacionam;

• Por quê? Quais são as razões que justificam as relações causais constatadas;

• Quem, onde e quando? As condições que irão estabelecer as fronteiras para as proposições geradas no modelo teórico.

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A construção de uma boa teoria deveria enfatizar, de acordo com Weick (1989), o papel da imaginação, da representação e do pensamento especulativo. Dada a complexidade do processo, este autor advoga a necessidade de teorias de médio alcance e o uso de metáforas (figura de linguagem). Segundo ele, quando os pesquisadores elaboram uma teoria, eles projetam, conduzem e interpretam experimentos imaginários. Este processo assemelha-se aos três elementos do processo de seleção: variação, seleção e retenção. Como é o pesquisador, e não a natureza, que conduz o processo, este pode ser qualificado de seleção artificial. A qualidade da teoria resultante é função:

• da precisão e grau de detalhe presente na elaboração do problema;

• do número e independência das conjecturas que tentam resolver a questão;

• do número e diversidade de critérios de seleção usados para testar as conjecturas.

Definir critérios capazes de separar teorias fortes de teorias fracas não é fácil. Por outro lado, dizer o que não representa uma contribuição teórica é mais simples e constitui de fato uma contribuição, pois ajuda a delinear o que não é teoria. Sutton e Staw (1995) tratam justamente dos ingredientes de uma contribuição teórica que não constituem por si teoria:

• Referências não constituem teoria: muitos pesquisadores usam uma profusão de referências para ocultar falta de teoria ou para exibir seu conhecimento em um determinado campo. Uma simples lista de referências não constitui teoria. O autor deve citar as referências que contenham as raízes do seu argumento. As relações lógicas entre os argumentos dos predecessores e os seus próprios devem ser identificadas;

• Dados não constituem teoria: grande parte dos trabalhos na área são empíricos, baseiam-se em dados. Os dados sustentam a teoria e não a substituem. Dados descrevem padrões empíricos, a teoria explica porque os padrões foram observados e como devem se comportar;

• Lista de variáveis ou construtos (definição conceitual de uma variável) não constitui teoria: muitas contribuições teóricas são, na verdade, listas de definições e conceitos, como um dicionário de uma linguagem que não trabalha com sentenças. Isso também não constitui teoria;

• Diagramas não constituem teorias: figuras e diagramas são recursos valiosos para transmitir idéias e conceitos complexos. Mas, por eles mesmos, não constituem teoria;

• Hipóteses ou predições não constituem teoria: na construção de um argumento complexo, as hipóteses têm um papel importante: servem como ponte entre teoria e dados. Mas, hipóteses tratam do que ocorre e não do como ocorre. Hipóteses e predições apresentadas sem as respectivas relações causais não constituem teoria.

Entretanto, uma questão vem à tona. Que critérios genéricos poderiam ser empregados para se julgar uma contribuição científica? Whetten (1989) aborda a questão dos critérios a serem adotados para julgar uma contribuição teórica. Assim, um trabalho científico digno de publicação deveria responder satisfatoriamente a oito questões:

• O que há de novo? O trabalho faz uma contribuição representativa ao estado da arte no campo?

• E daí? O trabalho mudará a prática da ciência organizacional na área?

• Por que desta forma? A lógica e as evidências apresentadas são convincentes? Os pressupostos estão explícitos? Os pontos de vistas são convincentes?

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• Foi bem realizado? A revisão teórica foi bem conduzida? Os métodos utilizados são os mais adequados?

• O trabalho reflete amplitude e profundidade? Os múltiplos elementos teóricos são bem cobertos?

• Foi realizado com esmero? O trabalho está bem escrito e flui logicamente? As idéias centrais são claramente colocadas? A leitura é agradável?

• Por que agora? O tópico tratado é de interesse atual para os pesquisadores na área? O trabalho estimulará discussões em torno do tema tratado?

• A quem interessa? Uma percentagem significativa de acadêmicos estará interessada no tema?

4.4. Variáveis de pesquisa

Segundo Appolinário (2006), quando investigamos determinados fenômenos por meio das pesquisas científicas, organizamos nossa percepção e nossa compreensão dessa realidade pelo uso das variáveis. Pode-se entender as variáveis, portanto, como os aspectos ou as propriedades daquilo que o pesquisador irá examinar. Além disso, como o nome já denuncia, a variável possui um conteúdo inconstante, ou seja, ela varia.

As variáveis são as características ou as dimensões que o pesquisador elege como relevantes para a sua investigação, donde se depreende que elas se constituem nas entidades organizadoras centrais de um trabalho científico.

Para Marconi e Lakatos (2006), figurativamente, pode-se imaginar o “universo” da ciência como constituído de três níveis: no primeiro, ocorrem as observações de fatos, fenômenos, comportamentos e atividades reais; no segundo, encontram-se as hipóteses; finalmente, no terceiro, surgem as teorias, hipóteses válidas e sustentáveis. O que nos interessa neste tópico é a passagem do segundo para o primeiro nível, que ocorre através do enunciado das variáveis, como mostra esquematicamente a figura 4.4.

Figura 4.4 – Os três níveis do universo da ciência

Fonte: Marconi e Lakatos (2006)

Em ciência, existem diversas classificações e denominações para os mais diferentes tipos de variáveis e enumerar todos esses sistemas classificatórios fugiria do escopo deste trabalho. Sendo assim, adota-se uma classificação com apenas três tipos principais, com base na função que determinada variável exerce no trabalho científico. Nesse sistema, pode-se classificar as variáveis em:

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a) Variável genérica: típica em pesquisas descritivas, é a variável que serve apenas a uma função descritiva, ou seja, uma variável que será coletada por meio de um instrumento qualquer e que será meramente objeto de uma análise estatística descritiva. Por exemplo, em uma pesquisa cuja finalidade seja levantar as características demográficas dos alunos do ensino fundamental de determinada região de uma cidade, pode-se coletar as variáveis genéricas sexo, idade, renda familiar, grau de escolaridade dos pais, etc. Ao final do estudo, realiza-se um resumo desses dados por meio da estatística descritiva (médias, desvios, freqüências, gráficos visualizadores, etc.) (APPOLINÁRIO, 2006);

b) Variável independente: é aquela que influencia, determina ou afeta outra variável. É fator determinante, condição ou causa para determinado resultado, efeito ou conseqüência. É o fator manipulado (geralmente) pelo pesquisador, na sua tentativa de assegurar a relação do fator com um fenômeno observado ou a ser descoberto, para ver que influência exerce sobre um possível resultado. Por exemplo, em uma pesquisa médica, deseja-se averiguar o efeito de um medicamento experimental sobre determinada doença. Alguns pacientes receberão um placebo (medicamento sem efeito) e outros a droga experimental, enquanto se monitora o que ocorre com a saúde desses pacientes. A variável independente neste exemplo é o “tipo de droga administrada” (placebo ou droga experimental) (MARCONI e LAKATOS, 2006; APPOLINÁRIO, 2006);

c) Variável dependente: consiste naqueles valores (fenômenos, fatores) a serem explicados ou descobertos, em virtude de serem influenciados, determinados ou afetados pela variável independente. É o fator que aparece, desaparece ou varia à medida que o pesquisador introduz, tira ou modifica a variável independente. A propriedade ou fator que é efeito, resultado, conseqüência ou resposta a algo que foi manipulado (variável independente). No exemplo anterior, podemos ter diversas variáveis dependentes, tais como a pressão arterial, a freqüência cardíaca, o nível de glicose no sangue, etc. (MARCONI e LAKATOS, 2006; APPOLINÁRIO, 2006).

4.5. Hipóteses

Marconi e Lakatos (2006) consideram a hipótese como um enunciado geral de relações entre variáveis (fatos, fenômenos):

a) Formulado como solução provisória para um determinado problema;

b) Apresentando caráter ou explicativo ou preditivo;

c) Compatível com o conhecimento científico (coerência externa) e revelando consistência lógica (coerência interna);

d) Sendo passível de verificação empírica em suas conseqüências.

Constituindo-se a hipótese uma suposta, provável e provisória resposta a um problema, cuja adequação será verificada através da pesquisa, interessa-nos o que é e como se formula um problema.

O tema de uma pesquisa é o assunto que se deseja provar ou desenvolver, uma proposição até certo ponto abrangente do que se pretende estudar, e o problema é mais específico, indicando exatamente qual a dificuldade que se pretende resolver.

Uma vez formulado o problema, com a certeza de ser cientificamente válido, propõe-se uma resposta “suposta, provável e provisória”, isto é, uma hipótese. Ambos, problema e hipótese, são enunciados de relações entre variáveis (fatos, fenômenos). A diferença reside em que o problema constitui sentença interrogativa e a hipótese em uma sentença afirmativa mais detalhada.

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Há várias maneiras de se formular hipóteses, sendo que a mais comum é “se x, então y”, onde x e y são variáveis ligadas entre si pelas palavras “se” e “então”. Se as hipóteses são colocações conjecturais da relação entre duas ou mais variáveis (denominada de condição No. 1), devem conduzir a implicações claras para o teste da relação colocada, isto é, as variáveis devem ser passíveis de mensuração ou potencialmente mensuráveis (condição No. 2), especificando, a hipótese, como estas variáveis estão relacionadas. Uma formulação que seja falha em relação a estas características (ou a uma delas) não é uma hipótese (no sentido científico da palavra).

As hipóteses são importantes em um trabalho científico, pois:

• São instrumentos de trabalho da teoria, pois novas hipóteses podem dela ser deduzidas;

• Podem ser testadas e julgadas como provavelmente verdadeiras ou falsas;

• Constituem instrumentos poderosos para o avanço da ciência, pois sua comprovação requer que se tornem independentes dos valores e opiniões dos indivíduos;

• Dirigem a investigação, indicando ao investigador o que procurar ou pesquisar;

• Pelo fato de serem comumente formulações relacionais gerais, permitem ao pesquisador deduzir manifestações empíricas específicas, com elas correlacionadas;

• Desenvolvem o conhecimento científico, auxiliando o investigador a confirmar (ou não) sua teoria, pois incorporam a teoria (ou parte dela) em forma testável ou quase testável.

4.6. Temporalidade da pesquisa

Uma pesquisa pode ser classificada quanto à sua temporalidade em longitudinal ou transversal.

Na pesquisa longitudinal acompanha-se o comportamento das variáveis estudadas em um mesmo grupo de sujeitos, durante certo período de tempo. Por exemplo, suponha que um pesquisador deseje analisar como as percepções dos estudantes universitários sobre as perspectivas profissionais de suas áreas se alteraram ao longo do seu período de formação de quatro anos. Num estudo longitudinal, esse pesquisador pode, através de um questionário, entrevistar os alunos que estão cursando a primeira série do curso. No ano seguinte, ele coleta novamente os dados, com os mesmos alunos e, assim procede até o quarto ano. Ao final, o pesquisador analisa os dados coletados e, finalmente, pode comparar como a percepção dos alunos evoluiu ao longo do tempo.

Mas, suponhamos, por outro lado, que o pesquisador não disponha de quatro anos para realizar essa pesquisa. Se for esse o caso, ele pode fazer uma pesquisa transversal, que pode ser realizada da seguinte forma: ao invés de entrevistar os alunos ao longo do seu tempo de formação, ele pode realizar um “corte transversal” na amostra pesquisada, de forma a entrevistar, por exemplo, no prazo de uma semana, alunos diferentes da primeira, segunda, terceira e quarta séries.

A pesquisa longitudinal tem como desvantagem o tempo de realização, embora apresente uma grande vantagem: como trabalha sempre com os mesmos sujeitos, trata-se de uma pesquisa muito fidedigna, isto é, seus dados são muito precisos.

A pesquisa transversal possui como grande vantagem o tempo de realização mais curto, embora os dados coletados não apresentem o mesmo grau de fidedignidade da pesquisa longitudinal.

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4.7. Validade e fidedignidade das pesquisas científicas

Uma pesquisa é válida quando suas conclusões são corretas. É fidedigna quando seus resultados são replicáveis. Fidedignidade e validade são requisitos que se aplicam tanto ao delineamento quanto a mensuração da pesquisa. A nível do delineamento de pesquisa examinamos as conclusões e perguntamos se são corretas e aplicáveis. A nível de mensuração examinamos os escores ou observações e perguntamos se são precisos e replicáveis (KIDDER, 2004).

Existem muitas maneiras de classificar a validade das pesquisas e conclusões. Discutiremos as seguintes:

4.7.1. Validade interna

Uma pesquisa tem validade interna quando identifica relações causais precisamente. Se desejar afirmar que um evento foi causa de outro, deverá estar apto a descartar as explicações rivais e demonstrar que sua conclusão é válida.

4.7.2. Validade de construto

Uma pesquisa possui validade de construto quando identifica ou nomeia adequadamente as variáveis em estudo. Quanto mais complexo for o tratamento, mais difícil será especificar a causa e identificar o construto envolvido.

4.7.3. Validade externa

Uma pesquisa tem validade externa quando demonstra algo que é verdadeiro para além dos estreitos limites do seu estudo. Se os resultados forem verdadeiros não apenas para o momento, lugar e pessoas de seu estudo, mas também o forem para outros momentos, lugares e pessoas, seu estudo possuirá validade externa. A validade externa requer que as conclusões sejam verdadeiras não somente para diferentes pessoas, mas também para diferentes condições.

A única forma pela qual podemos avaliar a validade externa é verificando se os resultados podem ser replicados em um outro momento e lugar e com diferentes pessoas e procedimentos. Quanto maior for a variação de lugares, pessoas e procedimentos a que a pesquisa pode resistir, continuando a produzir os mesmos resultados, maior a validade externa das conclusões. Validade externa é semelhante à fidedignidade. Demonstramos ambas replicando ou repetindo resultados.

4.7.4. Fidedignidade

Os resultados de uma pesquisa fidedigna são replicáveis: as conclusões podem ser generalizadas para além das condições específicas da pesquisa original. Para demonstrar que a pesquisa é fidedigna, precisa-se demonstrar que ela pode ser repetida ou replicada. Contudo, os pesquisadores raramente são recompensados por simplesmente repetir uma pesquisa, seja sua ou de outro autor. Replicações fiéis são menos criativas e interessantes que novas descobertas; consequentemente os pesquisadores acham difícil publicar ou receber reconhecimento por trabalhos que replicam uma pesquisa anterior.

Quanto menos uma pesquisa parecer mera repetição ou réplica exata de um trabalho anterior, mais interessante ser tornará. A pesquisa que repete idéias ou conceitos, ao invés de detalhes de procedimentos de estudos anteriores, serve a dois propósitos: fornece algumas descobertas novas sobre um outro conjunto de eventos e permite uma replicação conceitual de idéias anteriores.

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Replicar um resultado em uma situação diferente e com diferentes procedimentos é o mesmo que demonstrar que a pesquisa tem validade externa e pode ser generalizada para diferentes pessoas, lugares e condições. Replicações exatas de procedimentos e resultados demonstram que os resultados são fidedignos. Replicações conceituais de idéias e conclusões demonstram que a pesquisa tem validade externa.

4.8. Classificação da pesquisa científica

A classificação das pesquisas científicas pode ser um assunto bastante controverso, pelo fato da mesma se basear no enfoque dado pelo autor. Contudo, uma forma clássica de classificar as pesquisa científica pode ser dada pela figura 4.5.

Figura 4.5. Classificação da pesquisa científica em engenharia de produção

Quanto a sua natureza, a pesquisa pode ser classificada em pesquisa básica ou aplicada.

A pesquisa básica é aquela que procura o progresso científico, a ampliação de conhecimentos teóricos, sem a preocupação de utilizá-los na prática. É a pesquisa formal, tendo em vista generalizações, princípios, leis. Tem por meta o conhecimento pelo conhecimento.

A pesquisa aplicada caracteriza-se por seu interesse prático, isto é, que os resultados sejam aplicados ou utilizados imediatamente na solução de problemas que ocorrem na realidade. Segundo Appolinário (2006), a pesquisa básica estaria mais ligada ao incremento do conhecimento científico, sem objetivos comerciais, ao passo que a pesquisa aplicada seria suscitada por objetivos comerciais através do desenvolvimento de novos processos ou produtos orientados para as necessidades do mercado.

Quanto aos seus objetivos, a pesquisa pode ser classificada em exploratória, descritiva, explicativa e normativa.

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A pesquisa exploratória visa proporcionar maior familiaridade com o problema com vistas a torná-lo explícito ou a construir hipóteses. Envolve levantamento bibliográfico; entrevistas com pessoas que tiveram experiências práticas com o problema pesquisado; análise de exemplos que estimulem a compreensão.

A pesquisa descritiva “delineia o que é” e visa descrever as características de determinada população ou fenômeno ou o estabelecimento de relações entre variáveis. Envolve o uso de técnicas padronizadas de coleta dados: questionário e observação sistemática.

A pesquisa explicativa visa identificar os fatores que determinam ou contribuem para a ocorrência dos fenômenos. Aprofunda o conhecimento da realidade porque explica a razão, o “porquê” das coisas. Quando realizada nas ciências naturais, requer o uso do método experimental, e nas ciências sociais requer o uso do método observacional.

A pesquisa normativa está primariamente interessada no desenvolvimento de políticas, estratégias e ações para aperfeiçoar os resultados disponíveis na literatura existente, para encontrar uma solução ótima para novas definições de problemas ou para comparar várias estratégias relativas a um problema específico (BERTRAND e FRANSOO, 2002).

Quanto a forma de abordar o problema, a pesquisa pode ser classificada em quantitativa, qualitativa e combinada.

A pesquisa quantitativa considera que tudo pode ser quantificável, o que significa traduzir em números opiniões e informações para classificá-las e analisá-las. Requer o uso de recursos e de técnicas estatísticas (percentagem, média, moda, mediana, desvio padrão, coeficiente de correlação, análise de regressão, etc.).

A pesquisa qualitativa considera que há uma relação dinâmica entre o mundo real e o sujeito, isto é, um vínculo indissociável entre o mundo objetivo e a subjetividade do sujeito que não pode ser traduzido em números. A interpretação dos fenômenos e a atribuição de significados são básicas no processo de pesquisa qualitativa. Não requer o uso de métodos e técnicas estatísticas. O ambiente natural é a fonte direta para coleta de dados e o pesquisador é o instrumento-chave. É descritiva. Os pesquisadores tendem a analisar seus dados indutivamente. O processo e seu significado são os focos principais de abordagem.

A pesquisa combinada considera que o pesquisador pode combinar aspectos das pesquisas qualitativas e quantitativas em todos ou em algumas das etapas do processo de pesquisa.

Do ponto de vista dos métodos, a pesquisa pode ser feita através de experimentos, levantamentos ou surveys, modelagem e simulação, estudos de caso, pesquisa-ação e soft system methodology (SSM).

O experimento é empregado quando se determina um objeto de estudo, selecionam-se as variáveis que seriam capazes de influenciá-lo, definem-se as formas de controle e de observação dos efeitos que a variável produz no objeto.

A pesquisa levantamento ou survey é empregada quando a pesquisa envolve a interrogação direta das pessoas cujo comportamento se deseja conhecer.

A modelagem e simulação é empregada quando se deseja experimentar, através de um modelo, um sistema real, determinando-se como este sistema responderá a modificações que lhe são propostas

O estudo de caso envolve o estudo profundo e exaustivo de um ou poucos objetos de maneira que se permita o seu amplo e detalhado conhecimento.

A pesquisa-ação é utilizada quando concebida e realizada em estreita associação com uma ação ou com a resolução de um problema coletivo. Os pesquisadores e participantes representativos da situação ou do problema estão envolvidos de modo cooperativo ou participativo.

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O SSM auxilia a formulação e estruturação do pensamento sobre os problemas em situações complexas. Seu princípio está na construção de modelos conceituais (baseados no entendimento das atividades humanas) e na comparação desses modelos com o mundo real.

4.9 – Técnicas de coleta de dados

Do ponto de vista das técnicas de coleta de dados, uma pesquisa pode usar um ou mais das seguintes formas de fonte ou coleta de dados: questionários, roteiros, entrevistas, observação e informações de arquivo (documentação). Técnica é um conjunto de preceitos ou processos de que se serve uma ciência ou arte; é a habilidade para usar esses preceitos ou normas, a parte prática. Toda ciência utiliza inúmeras técnicas na obtenção de seus propósitos.

A seguir discutiremos cada uma das técnicas de coleta de dados mais empregadas em pesquisas científicas. Os métodos de pesquisa serão tratados em detalhes nos capítulos 7 a 12 desta apostila.

4.9.1. Questionários

De acordo com Marconi e Lakatos (2006), o questionário é um instrumento de coleta de dados, constituído por uma série ordenada de perguntas, que devem ser respondidas por escrito e sem a presença do entrevistador. Em geral, o pesquisador envia o questionário ao informante, pelo correio, por um portador ou por e-mail; depois de preenchido, o pesquisado devolve-o do mesmo modo.

Junto com o questionário deve-se enviar uma nota ou carta explicando a natureza da pesquisa, sua importância e a necessidade de obter respostas, tentando despertar o interesse do recebedor, no sentido de que ele preencha e devolva o questionário dentro de um prazo razoável. Em média, os questionários expedidos pelo pesquisador alcançam 25% de devolução.

A elaboração de um questionário requer a observância de normas precisas, a fim de aumentar sua eficácia e validade. O pesquisador deve conhecer bem o assunto para poder dividi-lo, organizando uma lista de 10 a 12 temas e, em cada um deles, extrair duas ou três perguntas. O processo de elaboração é longo e complexo, exigindo cuidado na seleção das questões, levando em consideração a sua importância, isto é, se oferece condições para a obtenção de informações válidas. Os temas escolhidos devem estar de acordo com os objetivos geral e específico.

O questionário deve ser limitado em extensão e em finalidade. Se for muito longo, causa fadiga e desinteresse; se for curto demais, corre o risco de não oferecer suficientes informações. Deve conter de 20 a 30 perguntas e demorar por volta de (no máximo) 20 minutos para ser respondido. Ele deve ser acompanhado por instruções definidas e notas explicativas, para que o informante tome ciência do que se deseja dele. O aspecto material e a estética também devem ser observados: tamanho, facilidade de manipulação, espaço suficiente para as respostas, a disposição dos itens, de forma a facilitar a computação dos dados.

Depois de redigido, o questionário precisa ser testado antes de sua utilização definitiva, aplicando-se alguns exemplares em uma pequena população escolhida. Esse procedimento é chamado de pré-teste ou teste piloto.

A análise dos dados, após a tabulação, evidenciará possíveis falhas existentes: inconsistência ou complexidade das questões; ambigüidade ou linguagem inacessível; perguntas supérfluas ou que causam embaraço ao informante; se as questões obedecem a determinada ordem ou se são muito numerosas, etc.

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Verificadas as falhas, deve-se reformular o questionário, conservando, modificando, ampliando ou eliminando itens; explicitando melhor alguns ou modificando a redação de outros. Perguntas abertas podem ser transformadas em fechadas se não houver variabilidade das respostas.

O pré-teste deve ser aplicado em populações com características semelhantes, mas nunca naquela que será alvo de estudo. Ele serve também para verificar se o questionário apresente três importantes elementos:

a) Fidedignidade: qualquer pessoa que o aplique obterá sempre os mesmos resultados;

b) Validade: os dados recolhidos são necessários à pesquisa;

c) Operatividade: vocabulário acessível e significado claro

Quanto à forma, as perguntas podem ser classificadas em abertas, fechadas ou de múltiplas escolhas.

As perguntas abertas são as que permitem ao informante responder livremente, usando linguagem própria, e emitir opiniões. Elas possibilitam investigações mais profundas e precisas; entretanto, apresenta alguns inconvenientes: dificulta a resposta ao próprio informante, que deverá redigi-la, o processo de tabulação, o tratamento estatístico e a interpretação. A análise é difícil, complexa, cansativa e demorada.

As perguntas fechadas são aquelas que o informante escolhe sua resposta entre duas opções. Embora restrinja a liberdade das respostas, facilita o trabalho do pesquisador e também a tabulação: as respostas são mais objetivas.

As perguntas de múltipla escolha são perguntas fechadas, mas que apresentam uma série de possíveis respostas, abrangendo várias facetas do mesmo assunto.

Como toda técnica de coleta de dados, o questionário também apresenta uma série de pontos fortes e limitações. Alguns dos principais pontos fortes são:

• Economiza tempo, viagens e obtém grande número de dados;

• Atinge maior número de pessoas simultaneamente;

• Abrange uma área geográfica mais ampla;

• Economiza pessoal, tanto em treinamento quanto em trabalho de campo;

• Obtém respostas mais rápidas e mais precisas;

• Há maior liberdade nas respostas, em razão do anonimato;

• Há mais segurança, pelo fato de as respostas não serem identificadas;

• Há menos risco de distorção, pela não influência do pesquisador;

• Há mais tempo para responder e em hora mais favorável;

• Há mais uniformidade na avaliação, em virtude da natureza impessoal do instrumento;

• Obtém respostas que materialmente seriam inacessíveis.

E algumas das limitações são:

• Porcentagem pequena dos questionários que voltam;

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• Grande número de perguntas sem respostas;

• Não pode ser aplicado a pessoas analfabetas;

• Impossibilidade de ajudar o informante em questões mal compreendidas;

• Dificuldade de compreensão, por parte dos informantes, leva a uma uniformidade aparente;

• Na leitura de todas as perguntas, antes de respondê-las, pode uma questão influenciar a outra;

• A devolução tardia prejudica o calendário ou sua utilização;

• O desconhecimento das circunstâncias em que foram preenchidos torna difícil o controle e a verificação;

• Nem sempre é o escolhido quem responde ao questionário, invalidando, portanto, as questões;

• Exige um universo mais homogêneo.

4.9.2. Roteiros de entrevistas (ou formulários)

O formulário é um dos instrumentos essenciais para a investigação social, cujo sistema de coleta de dados consiste em obter informações diretamente do entrevistado (MARCONI e LAKATOS, 2006). É o nome geral usado para designar uma coleção de questões que são perguntadas e anotadas por um entrevistador numa situação face a face com outra pessoa.

Portanto, o que caracteriza o formulário é o contato face a face entre o pesquisador e o informante e ser roteiro de perguntas preenchido pelo entrevistador, no momento da entrevista.

As qualidades essenciais de todo formulário são:

• Adaptação ao objeto de investigação;

• Adaptação aos meios que se possui para realizar o trabalho;

• Precisão das informações em um grau de exatidão suficiente e satisfatório para o objetivo proposto.

Na construção de um formulário (roteiro de entrevista) deve haver espaço suficiente para a redação das respostas e as formas de registro escolhidas para assinalar as respostas (traço, círculo, quadrado, parêntesis, etc.) devem permanecer sempre as mesmas em todo o instrumento. A redação simples, clara e concisa é ideal. Itens em demasia devem ser evitados; a estética e o espaçamento entre linhas também devem ser observados.

Os principais pontos fortes do emprego dos formulários são:

• Pode ser utilizado em quase todo o segmento da população (alfabetizados, analfabetos, etc.) porque seu preenchimento é feito pelo entrevistador;

• A presença do pesquisador permite a explicação dos objetivos da pesquisa, orientação quanto ao preenchimento do formulário e elucidação do significado de algumas perguntas que não estejam muito claras;

• Flexibilidade para adaptar-se às necessidades de cada situação, podendo o entrevistador reformular itens ou ajustar o formulário à compreensão de cada informante;

• Obtenção de dados mais complexos e úteis;

• Facilidade na aquisição de um número representativo de informantes, em determinado grupo.

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Algumas limitações são:

• Menos liberdade nas respostas, em virtude da presença do entrevistador;

• Risco de distorções, pela influência do entrevistador;

• Menos prazo para responder às perguntas; não havendo tempo para pensar, elas podem ser invalidadas;

• Mais demorado, por ser aplicado a uma pessoa de cada vez;

• Insegurança das respostas, por falta do anonimato;

• Pessoas possuidoras de informações necessárias podem estar em localidades muito distantes, tornando a resposta difícil, demorada e dispendiosa.

4.9.3. Entrevista

Segundo Marconi e Lakatos (2006), a entrevista é um encontro entre duas pessoas, a fim de que uma delas obtenha informações a respeito de determinado assunto, mediante uma conversação de natureza profissional. É um procedimento utilizado na investigação social, para a coleta de dados ou para ajudar no diagnóstico ou no tratamento de um problema social.

Trata-se de uma conversação face a face, de maneira metódica, proporcionando ao entrevistado, de forma verbal, as informações necessárias.

A entrevista tem por objetivo principal a obtenção de informações do entrevistado, sobre determinado assunto ou problema. Existem diferentes tipos de entrevistas, que variam de acordo com o propósito do pesquisador:

a) Estruturada: é aquela em que o entrevistador segue um roteiro previamente estabelecido. As perguntas feitas ao entrevistado são predeterminadas. Ela se realiza de acordo com um formulário (roteiro) elaborado e é efetuada de preferência com pessoas selecionadas de acordo com um plano. O motivo da padronização é obter, dos entrevistados, respostas às mesmas perguntas, permitindo que todas elas sejam comparadas com o mesmo conjunto de perguntas, e que as diferenças devem refletir diferenças entre os respondentes e não diferenças nas perguntas. O pesquisador não é livre para adaptar suas perguntas a determinada situação, de alterar a ordem dos tópicos ou de fazer outras perguntas.

b) Não-estruturada: o entrevistador tem liberdade para desenvolver cada situação em qualquer direção que considere adequada. É uma forma de poder explorar mais amplamente uma questão. Em geral, as perguntas são abertas e podem ser respondidas dentro de uma conversação informal.

c) Painel: consiste na repetição de perguntas, de tempo em tempo, às mesmas pessoas, a fim de estudar a evolução das opiniões em períodos curtos. As perguntas devem ser formuladas de maneira diversa, para que o entrevistado não distorça as respostas com essas repetições.

A preparação da entrevista é uma etapa importante da pesquisa. Ela requer tempo (o pesquisador deve ter uma idéia clara da informação de que necessita) e exige algumas medidas:

• Planejamento da entrevista: deve ter em vista o objetivo a ser alcançado;

• Conhecimento prévio do entrevistado: objetiva conhecer o grau de familiaridade dele com o assunto;

• Oportunidade da entrevista: marcar com antecedência a hora e o local, para assegurar-se de que será recebido;

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• Condições favoráveis: garantir ao entrevistado o segredo de suas confidências e de sua identidade;

• Conhecimento prévio do campo: evita desencontros e perda de tempo;

• Preparação específica: organizar roteiro (formulário) com as questões importantes.

A entrevista, que visa obter respostas válidas e informações pertinentes, é uma verdadeira arte, que se aprimora com o tempo, com treino e com experiência. Exige habilidade e sensibilidade; não é fácil, mas é básica.

Para maior êxito da entrevista, devem-se observar alguns procedimentos:

• Contato inicial: o pesquisador deve entrar em contato com o informante e estabelecer, desde o primeiro momento, uma conversação amistosa, explicando a finalidade da pesquisa, seu objeto, relevância e ressaltar a necessidade de sua colaboração. É importante obter e manter a confiança do entrevistado, assegurando-lhe o caráter confidencial de suas informações. Criar um ambiente que estimule e que leve o entrevistado a ficar à vontade e a falar espontânea e naturalmente, sem tolhimentos de qualquer ordem. A conversa deve ser mantida numa atmosfera de cordialidade e de amizade. O pesquisador pode falar, mas principalmente, deve ouvir, procurando sempre manter o controle da entrevista.

• Formulação de perguntas: as perguntas devem ser feitas de acordo com o tipo de entrevista (estruturada ou não-estruturada). Para não confundir o entrevistado, deve-se fazer uma pergunta de cada vez e, primeiro, as que não tenham probabilidade de ser recusadas. Deve-se permitir ao informante restringir ou limitar suas informações. Toda pergunta que sugira resposta deve ser evitada.

• Registro das respostas: as respostas devem ser anotadas no momento da entrevista, para maior fidelidade e veracidade das informações. A anotação posterior apresenta duas inconveniências: falha de memória e/ou distorção do fato, quando não se guardam todos os elementos. O uso do gravador é ideal, se o informante concordar com a sua utilização. O registro deve ser feito com as mesmas palavras que o entrevistado usar, evitando-se resumi-las. Outra preocupação é o entrevistador se manter atento em relação aos erros, devendo-se conferir as respostas sempre que puder. Se possível, anotar gestos, atitudes e inflexões de voz. Ter em mãos todo o material necessário para registrar as informações.

• Término da entrevista: deve terminar como começou, ou seja, em ambiente de cordialidade, para que o pesquisador, se necessário, possa voltar e obter novos dados, sem que o informante se oponha a isso. Uma condição para o êxito da entrevista é submeter seu relatório final à aprovação do informante.

Como técnica de coleta de dados, a entrevista oferece os seguintes pontos fortes:

• Pode ser utilizada em todos os segmentos da população (analfabetos ou alfabetizados);

• Fornece uma amostragem muito melhor da população geral: o entrevistado não precisa saber ler ou escrever;

• Há maior flexibilidade, podendo o entrevistador repetir ou esclarecer perguntas, formular de maneira diferente; especificar algum significado, como garantia de estar sendo compreendido;

• Oferece maior oportunidade para avaliar atitudes, condutas, podendo o entrevistado ser observado naquilo que diz e como diz: registro de reações, gestos, etc.

• Dá oportunidade para a obtenção de dados que não se encontram em fontes documentais e que sejam relevantes e significativos;

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• Há possibilidade de conseguir informações mais precisas, podendo ser comprovadas, de imediato, as discordâncias;

• Permite que os dados sejam quantificados e submetidos a tratamento estatístico.

Contudo, a entrevista apresenta algumas limitações que podem ser superadas ou minimizadas se o pesquisador for uma pessoa com bastante experiência ou tiver muito bom senso. Essas limitações são:

• Dificuldade de expressão e comunicação de ambas as partes;

• Incompreensão, por parte do informante, do significado das perguntas, da pesquisa, que pode levar a uma falta interpretação;

• Possibilidade de o entrevistado ser influenciado, consciente ou inconscientemente, pelo pesquisador, pelo seu aspecto físico, suas atitudes, idéias, opiniões, etc.;

• Disposição do entrevistado em dar as informações necessárias;

• Retenção de alguns dados importantes, receando que sua identidade seja revelada;

• Pequeno grau de controle sobre uma situação de coleta de dados;

• Ocupa muito tempo e é difícil de ser realizada.

4.9.4. Observação

A observação é uma tática de coleta de dados para conseguir informações e utiliza os sentidos na obtenção de determinados aspectos da realidade. Não consiste apenas em ver e ouvir, mas também em examinar fatos ou fenômenos que se desejam estudar.

Ela ajuda o pesquisador a identificar e a obter provas a respeito de objetivos sobre os quais os indivíduos não têm consciência, mas que orientam seu comportamento. Desempenha papel importante nos processos observacionais, no contexto da descoberta e obriga o investigador a um contato mais direto com a realidade. É o ponto de partida da investigação social.

A observação torna-se científica à medida que convém a um plano de pesquisa formulado; é planejada sistematicamente; é registrada metodicamente e está relacionada a proposições mais gerais, em vez de ser apresentada como uma série de curiosidades interessantes; está sujeita a verificações e controles sobre a validade e segurança.

Na investigação científica são empregadas várias modalidades de observação. As principais são:

a) Observação estruturada ou sistemática: Realiza-se em condições controladas, para responder a propósitos preestabelecidos. Todavia, as normas não devem ser padronizadas nem rígidas, pois tanto as situações quanto os objetos e objetivos da investigação podem ser muito diferentes. Nela, o observador sabe o que procura e o que carece de importância em determinada situação; deve ser objetivo, reconhecer possíveis erros e eliminar sua influência sobre o que vê ou recolhe. Vários instrumentos podem ser utilizados nesse tipo de observação, tais como quadros, anotações, escalas, dispositivos mecânicos, etc.;

b) Observação não-estruturada ou assistemática: consiste em recolher e registrar os fatos da realidade sem que o pesquisador utilize meios técnicos especiais ou precise fazer perguntas diretas, como em uma experiência casual, sem se saber de antemão os aspectos a serem observados. É mais empregada em estudos exploratórios e não tem planejamento e controle previamente elaborados.

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c) Observação não-participante: o pesquisador toma contato com a comunidade, grupo ou realidade estudada, mas sem integrar-se a ela, ou seja, permanece de fora, sem se envolver.

d) Observação participante: consiste na participação real do pesquisador com a comunidade ou grupo. Ele se incorpora ao grupo e confunde-se com ele. Este tipo de observador enfrenta grandes dificuldades para manter a objetividade, pelo fato de exercer influência no grupo, ser influenciado por antipatias ou simpatias pessoais, e pelo choque do quadro de referência entre observador e observado. O objetivo principal seria ganhar a confiança do grupo, fazer os indivíduos compreenderem a importância da investigação, sem ocultar o seu objetivo ou sua missão, mas em certas circunstâncias, há mais vantagem no anonimato.

Do ponto de vista científico, a observação oferece uma série de vantagens e limitações, como as outras técnicas de pesquisa, havendo, por isso, a necessidade de se aplicar mais de uma técnica ao mesmo tempo.

Os principais pontos fortes da observação são:

• Possibilita meios diretos e satisfatórios para estudar uma ampla variedade de fenômenos;

• Exige menos do pesquisador do que as outras técnicas;

• Permite a coleta de dados sobre um conjunto de atitudes comportamentais típicas;

• Depende menos da introspecção ou da reflexão;

• Permite a evidência de dados não constantes do roteiro de entrevistas ou de questionários.

As principais limitações são:

• O observado tende a criar impressões favoráveis ou desfavoráveis no observador;

• A ocorrência espontânea não pode ser prevista, o que impede, muitas vezes, o observador de presenciar o fato;

• Fatores imprevistos podem interferir na tarefa do pesquisador;

• A duração dos acontecimentos é variável; pode ser rápida ou demorada e os fatos podem ocorrer simultaneamente; nos dois casos, torna-se difícil a coleta de dados;

• Vários aspectos da vida cotidiana, particular, podem não ser acessíveis ao pesquisador.

4.9.5. Informações de arquivo (pesquisa documental)

A característica da pesquisa documental é que a fonte de coleta de dados está restrita a documentos, escritos ou não, constituindo o que se denomina de fontes primárias. Estas podem ser feitas no momento em que o fato ou fenômeno ocorre, ou depois.

Utilizando essas três variáveis: fontes escritas ou não, fontes primárias ou secundárias, contemporâneas ou retrospectivas, pode-se apresentar um quadro (vide quadro 4.2) que auxilia na compreensão do universo da pesquisa documental.

Os dados secundários obtidos de revistas, livros, jornais, publicações avulsas e teses, cuja autoria é conhecida, não devem ser confundidos com documentos, isto é, dados de fontes primárias. Contudo, existem

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registros em que as características primária ou secundária não é tão evidente, o mesmo ocorrendo com algumas fontes não escritas.

Quadro 4.2 – Resumo das principais fontes para a pesquisa documental

ESCRITOS OUTROS

CONTEMPORÂNEOS

PRIMÁRIOS SECUNDÁRIOS PRIMÁRIOS SECUNDÁRIOS Compilados na ocasião pelo autor

Transcritos de fontes primárias contemporâneas

Feitos pelo autor Feitos por outros

Exemplos: • Documentos de arquivos

públicos; • Publicações parlamentares

e administrativas; • Estatísticas (censos); • Documentos de arquivos

privados; • Cartas; • Contratos.

Exemplos: • Relatórios de pesquisa

baseados em trabalho de campo de auxiliares;

• Estudo histórico recorrendo aos documentos originais;

• Pesquisa estatística baseada em dados de recenseamento;

• Pesquisa usando a correspondência de outras pessoas.

Exemplos: • Fotografias; • Gravações em fita

magnética, CD ou DVD; • Filmes; • Gráficos; • Mapas; • Outras ilustrações.

Exemplos: • Material cartográfico; • Filmes comerciais; • Rádio; • Cinema; • Televisão.

RETROSPECTIVOS

Compilados após o acontecimento pelo autor

Transcritos de fontes primárias retrospectivas

Analisados pelo autor Feitos por outros

Exemplos: • Diários; • Autobiografias; • Relatos de visitas a

instituições; • Relatos de viagens.

Exemplos: • Pesquisa recorrendo a

diários ou autobiografias.

Exemplos: • Objetos; • Gravuras; • Pinturas; • Desenhos; • Fotografias; • Canções folclóricas; • Vestuário; • Folclore.

Exemplos: • Filmes comerciais; • Rádio; • Cinema; • Televisão.

Exercícios do Capítulo 4

4.1) Identificar na dissertação de apoio as variáveis estudadas, as hipóteses, os instrumentos de coleta de dados.

4.2) Faça uma análise crítica dessas informações na dissertação de apoio em função dos resultados encontrados na pesquisa que foi realizada.

4.3) Quais seriam as suas sugestões para a melhoria do trabalho analisado?

4.4) Quais seriam os melhores periódicos, nacionais e internacionais, com ênfase em trabalhos qualitativos e quantitativos, para a publicação dos resultados dos trabalhos do seu grupo de pesquisa? (faça um mapeamento dos periódicos que poderiam ser o seu “sonho de consumo” em termos de fator de impacto e/ou classificação Qualis).

4.5) Quais os eventos científicos, nacionais e internacionais, mais relevantes para a troca de experiências dos trabalhos desenvolvidos pelo seu grupo de pesquisa? (onde a sua “tribo” científica se encontra?)

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Metodologia de Pesquisa em Engenharia de Produção Estratégias, métodos e técnicas para condução de pesquisas quantitativas e qualitativas

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CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO 5555 Leitura e análise de artigos

5.1. Leitura

A leitura constitui-se em fator decisivo de estudo, pois propicia a ampliação de conhecimentos, a obtenção de informações básicas ou específicas, a abertura de novos horizontes para a mente, a sistematização do pensamento, o enriquecimento do vocabulário e o melhor entendimento do conteúdo das obras (MARCONI e LAKATOS, 2006).

É necessário ler muito, continuada e constantemente, pois a maior parte dos conhecimentos é obtida por intermédio da leitura. Como existem muitas fontes disponíveis para leitura, e muitas delas não são tão importantes, é necessária uma seleção.

O ideal seria iniciar a leitura das obras clássicas, que permitem obter uma fundamentação de qualquer campo da ciência a que se pretende dedicar, passando depois para a leitura de outras obras mais especializadas e atuais, relacionadas com a área de interesse da pesquisa.

A leitura deve conduzir a obtenção de informações tanto básicas quanto específicas, variando a maneira de ler, segundo os propósitos em vista, mas sem perder os seguintes aspectos: leitura com objetivo determinado, mantendo as unidades de pensamento, avaliando o que se lê; preocupação com o conhecimento de todas as palavras, utilizando para isso glossários ou dicionários; interrupção da leitura, quer periódica quer definitivamente, se perceber que as informações não são as que esperava ou não são mais importantes; discussão freqüente do que foi lido com colegas e professores (MARCONI e LAKATOS, 2006).

O que nos interessa a respeito desse tópico é a leitura de estudo ou informativa. Esta visa a coleta de informações para determinado propósito. Ela apresenta três objetivos principais:

a) Certificar-se do conteúdo do texto, constatando o que o autor afirma, os dados que apresenta e as informações que oferece;

b) Correlacionar os dados coletados a partir das informações do autor com o problema em pauta;

c) Verificar a validade dessas informações.

A leitura informativa engloba várias fases. São elas:

• Reconhecimento ou prévia: leitura rápida, cuja finalidade é procurar um assunto de interesse ou verificar a existência de determinadas informações. Pode ser feita lendo-se o resumo de um artigo ou o sumário de um livro ou dissertação/tese.

• Exploratória ou pré-leitura: leitura de sondagem, tendo em vista localizar as informações, uma vez que já se tem conhecimento de sua existência. Examina-se a introdução e a bibliografia.

• Seletiva: leitura que visa a seleção das informações mais importantes relacionadas com o problema em questão. A seleção consiste na eliminação do supérfluo e concentração em informações verdadeiramente pertinentes ao problema da pesquisa.

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• Reflexiva: leitura mais profunda que as anteriores, refere-se ao reconhecimento e a avaliação das informações, das intenções e dos propósitos do autor. Procede-se a identificação das palavras-chave para saber o que o autor afirma e por que o faz.

• Crítica: avalia as informações do autor. O propósito é obter uma visão sincrética e global do texto e descobrir as intenções do autor. No primeiro momento da fase de crítica deve-se entender o que o autor quis transmitir e, para tal, a análise e o julgamento das idéias dele devem ser feitos em função de seus próprios propósitos, e não dos do pesquisador; é no segundo momento que devemos, com base na compreensão do quê e do porquê de suas proposições, retificar ou ratificar os argumentos e conclusões do pesquisador.

• Interpretativa: relaciona as informações do autor com os problemas para os quais, através da leitura de textos, está-se buscando uma solução.

• Explicativa: leitura com o intuito de verificar os fundamentos de verdade enfocados pelo autor. Geralmente necessária para a redação de trabalhos acadêmicos, tais como uma dissertação ou uma tese.

A leitura informativa também é denominada de leitura de estudo. Para tal é necessário dominar duas técnicas: saber como sublinhar e como fazer os resumos da parte lida.

Algumas das noções básicas da arte de sublinhar são:

• Nunca assinalar nada na primeira leitura, cuja única finalidade é organizar o texto na mente e de forma hierarquizada;

• Sublinhar apenas as idéias principais e os detalhes importantes, usando dois traços para as palavras-chave e um para os pormenores mais significativos;

• Quando aparecem passagens que se configuram como um todo relevante para a idéia desenvolvida no texto, elas devem ser inteiramente assinaladas com uma linha vertical, à margem. As passagens que despertam dúvidas, que colidem com o tema exposto e as proposições que o apóiam devem ser assinaladas com um ponto de interrogação, pois constituem material base para a leitura explicativa. O que se considera passível de crítica, objeto de reparo ou insustentável dentro do raciocínio desenvolvido, deve ser destacado mediante uma interrogação.

• Cada parágrafo deve ser reconstituído a partir das palavras sublinhadas, e sua leitura deve apresentar a continuidade e a plenitude de um texto de telegrama, com sentido fluente e concatenado.

• Cada palavra não compreendida deve ser entendida mediante consulta a dicionários. Durante a primeira leitura deve-se anotar os termos desconhecidos e, antes da segunda, consultar a fonte que esclarecerá o sentido deles. A leitura é uma das maneiras de se ampliar o vocabulário.

Depois de assinalar, com marcas ou cores diferentes, as várias partes constitutivas do texto, após sucessivas leituras, deve-se proceder à elaboração de um esquema que respeite a hierarquia emanada do fato de que, em cada frase, a idéia expressa pode ser condensada em palavras-chave; em um parágrafo, a idéia principal é geralmente expressa numa frase-mestra; e, finalmente, na exposição, a sucessão das principais idéias concretiza-se nos parágrafos-chave. No esquema, deve-se levar em consideração que: se as idéias sencundárias têm de ser diferenciadas entre si, depois de desprezar as não importantes, deve-se procurar as ligações que unem as idéias sucessivas, quer sejam paralelas, opostas, coordenadas ou subordinadas, analisando-se sua seqüência, encadeamento lógico e raciocínio desenvolvido. Dessa forma, o

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esquema emerge naturalmente do trabalho de análise realizado (MARCONI e LAKATOS, 2006). A figura 5.1 mostra um exemplo de esquema.

Figura 5.1 – Exemplo de esquema

A síntese (ou resenha crítica) consiste na capacidade de condensação de um texto, parágrafo, frase, reduzindo-o a seus elementos de maior importância. Diferente do esquema, a síntese forma parágrafos com sentido completo: não indica apenas os tópicos, mas condensa sua apresentação. Finalmente, a síntese facilita o trabalho de captar, analisar, relacionar, fixar e integrar aquilo que se está estudando, e serve para expor o assunto. As sínteses serão tratadas com mais detalhes no item 5.4 deste capítulo.

5.2. Análise de textos

Analisar significa estudar, decompor, dissecar, dividir, interpretar. A análise de um texto refere-se ao processo de conhecimento de determinada realidade e implica o exame sistemático dos elementos. Portanto, é decompor um todo em suas partes, a fim de poder efetuar um estudo mais completo, encontrando o elemento-chave do autor, determinar as relações que prevalecem nas partes constitutivas, compreendendo a maneira pela qual estão organizadas, e estruturar as idéias de maneira hierárquica.

É a análise que vai permitir observar os componentes de um conjunto, perceber suas possíveis relações, ou seja, passar de uma idéia-chave para um conjunto de idéias mais específicas, passar à generalização e, finalmente, à crítica.

A análise de texto pode ser feita de três formas (MARCONI e LAKATOS, 2006):

a) Análise textual: começa por uma leitura rápida do texto para se ter uma visão de conjunto da unidade. Leituras sucessivas vão permitir, inicialmente, assinalar e esclarecer palavras desconhecidas, identificando os conceitos utilizados e, depois, esquematizar o texto (mostrar como o texto foi organizado), com a finalidade de evidenciar sua estrutura redacional.

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b) Análise temática: permite maior compreensão do texto, fazendo emergir a idéia central e as secundárias, as unidades e subunidades de pensamento, sua correlação e a forma pela qual esta se dá. Adentrando no mundo de idéias do autor, pode-se esquematizar a seqüência das várias idéias, reconstruindo a linha de raciocínio do autor e fazendo emergir seu processo lógico de pensamento. Na análise temática procura-se identificar o tema, o objetivo, as proposições e a argumentação do trabalho que está sendo lido.

c) Análise interpretativa e crítica: deve-se procurar associar as idéias expressas pelo autor com outras de conhecimento do leitor, sobre o mesmo tema. A partir daí, faz-se a crítica, do ponto de vista da coerência interna e validade dos argumentos empregados no texto, da profundidade e originalidade dada à análise do problema e do alcance das conclusões; realiza-se uma apreciação pessoal e mesmo emissão de juízo sobre as idéias expostas e defendidas. Deve ser elaborado um resumo para discussão futura.

5.3. Fichamento

À medida que o pesquisador tem em mãos as fontes de evidência (artigos, livros, dissertações, teses, etc.), ele pode transcrever os dados em fichas, com o máximo de exatidão e cuidado.

A ficha, sendo de fácil manipulação, permite a ordenação do assunto, ocupa pouco espaço e pode ser transportada de um lugar para outro. Até certo ponto, leva o indivíduo a por ordem no seu material. Possibilita ainda uma seleção constante da documentação e de seu ordenamento.

Atualmente, com a facilidade de diversas soluções de software, as fichas podem ser elaboradas a partir de pequenos editores de texto, tais como o notepad ou o wordpad do pacote Microsoft Windows, ou mesmo de softwares para banco de dados, tal como o Microsoft Access, do pacote do Microsoft Office.

A ficha é um bom instrumento de trabalho para o pesquisador, uma vez que o mesmo manipula um material bibliográfico que, em geral, não lhe pertence. As fichas permitem identificar as obras, conhecer seu conteúdo, fazer citações, analisar o material e elaborar críticas.

As fichas podem ser do tipo bibliográfica (refere-se ao campo do saber que é abordado, os problemas significativos tratados, as conclusões alcançadas, as contribuições especiais sobre o assunto, as fontes de dados, os métodos de abordagem e de procedimentos utilizados pelo autor), de citações (reprodução fiel de frases ou sentenças consideradas relevantes ao estudo), de resumo ou de conteúdo (síntese clara e concisa das idéias principais do autor ou um resumo dos aspectos essenciais da obra), de esboço (parecida com a de resumo, porém mais detalhada) e de comentário ou analítica (explicação ou interpretação crítica pessoal das idéias expressas pelo autor, em todo o trabalho ou em parte dele).

A estrutura das fichas, de qualquer um dos tipos, compreende três partes principais: cabeçalho (denominação ou título genérico do trabalho estudado), referência bibliográfica (completa, seguindo a norma NBR 6023) e texto (resumo, citação, esboço ou comentários).

5.4. Síntese (ou resenhas críticas)

De acordo com Lakatos e Marconi (2006), as sínteses são instrumentos obrigatórios de trabalho para os pesquisadores através dos quais se podem selecionar obras que merecem a leitura do texto completo. Entretanto, as sínteses somente são válidas quando contiver, de forma clara e sintética, tanto a natureza da pesquisa realizada quanto os resultados e as conclusões mais importantes, em ambos os casos destacando-se o valor dos achados ou de sua originalidade.

A síntese é a apresentação concisa e frequentemente seletiva do texto, destacando-se os elementos de maior interesse e importância, isto é, as principais idéias do autor da obra (LAKATOS e MARCONI, 2006).

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Dependendo do tipo do trabalho científico que se pretende realizar, a síntese pode ser:

• Indicativa ou descritiva: quando faz referência às partes mais importantes, componentes do texto. Utiliza frases curtas, cada uma correspondendo a um elemento importante da obra. Não dispensa a leitura do texto completo, pois apenas descreve sua natureza, forma e propósito;

• Informativa ou analítica: quando contém todas as informações principais apresentadas no texto e permite dispensar a leitura desse último; portanto, é mais amplo do que o indicativo ou descritivo. Tem a finalidade de informar o conteúdo e as principais idéias do autor, salientando: os objetivos e assunto, os métodos e as técnicas, os resultados e as conclusões. Utiliza as palavras de quem escreveu a síntese e quando cita as do autor, apresenta-as entre aspas. Ao final da síntese, indicam-se as palavras-chave do texto;

• Crítico: quando se formula um julgamento sobre o trabalho. É a crítica da forma (aspectos metodológicos), do conteúdo, do desenvolvimento da lógica da demonstração, da técnica de apresentação das idéias principais. Neste tipo de síntese não se faz citações.

Antes de se elaborar uma síntese deve-se proceder como se segue. Primeiramente, é aconselhável realizar uma primeira leitura do texto, para se fazer um esboço do mesmo e tentar captar o plano geral da obra e seu desenvolvimento (proposição, explicação, discussão e demonstração).

Em seguida, lê-se novamente o texto buscando responder a duas questões principais: de que trata este texto? O que pretende demonstrar? Com isso identifica-se a idéia central e o propósito que nortearam o autor.

Em uma terceira leitura a preocupação é descobrir as partes principais em que se estrutura o texto, ou seja, compreender as idéias, provas, exemplos etc. que servem como explicação, discussão e demonstração da proposição original (ou idéia central).

A quarta e última leitura do texto deve ser feita com a finalidade de compreender o sentido de cada parte importante, anotar as palavras-chave e verificar o tipo de relação entre as partes (consequência, oposição, complementação etc.).

Uma vez compreendido o texto, selecionadas as palavras-chave e entendida a relação entre as partes essenciais, pode-se passar para a elaboração de um dos três tipos de sínteses citadas anteriormente.

Exercícios do Capítulo 5

5.1) Escolher três artigos daqueles 10 selecionados no exercício 3.2 do capítulo 3 e, para cada um deles:

a) Elaborar a ficha com informações para citação/referência;

b) Elaborar esquema da ideia principal da pesquisa;

c) Elaborar a síntese com análise crítica.

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CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO 6666 Redação de trabalhos científicos

6.1. Estrutura dos trabalhos científicos

Para a elaboração de trabalhos acadêmicos, seja de doutorado, mestrado ou especialização, é necessário que se defina uma estrutura básica que oriente o pesquisador nessa tarefa. A estrutura que se sugere está em consonância com a norma NBR 14724, informação e documentação – trabalhos acadêmicos – apresentação (ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS, 2005), que é a norma que especifica os princípios gerais para tal. Em geral, cada programa de pós-graduação tem a sua norma com estrutura própria, mas que não difere muito da estrutura sugerida pela norma.

A estrutura dos trabalhos acadêmicos se divide em três elementos principais: os pré-textuais, os textuais e os pós-textuais (MÜLLER e CORNELSEN, 2003).

Os elementos pré-textuais são compostos por:

• Capa: elemento obrigatório, contendo as seguintes informações: nome da instituição (opcional), nome do autor, título, subtítulo (se houver), número de volumes (se houver mais de um, deve constar em cada capa a especificação do respectivo volume), local (cidade) da instituição onde deve ser apresentado e ano de depósito (da entrega).

• Lombada: elemento opcional, onde as informações devem ser impressas, conforme a ABNT NBR 12225.

• Folha de rosto: elemento obrigatório. No seu anverso deve constar: nome do autor (responsável intelectual do trabalho), título principal do trabalho, subtítulo (se houver), número de volumes (se houver mais de um, deve constar em cada capa a especificação do respectivo volume), natureza (tese, dissertação, trabalho de conclusão de curso e outros), objetivo (aprovação em disciplina, grau pretendido e outros), nome da instituição a que é submetido, área de concentração, nome do orientador e do co-orientador (este último, se houver), local (cidade) da instituição onde deve ser apresentado e ano de depósito (da entrega). No seu verso deve conter a ficha catalográfica.

• Errata: elemento opcional que deve ser inserido logo após a folha de rosto, constituído pela referência do trabalho e pelo texto da errata.

• Folha de aprovação: elemento obrigatório, colocado logo após a folha de rosto, constituído pelo nome do autor do trabalho, título do trabalho e subtítulo (se houver), natureza, objetivo, nome da instituição a que é submetido, área de concentração, data de aprovação, nome, titulação e assinatura dos componentes da banca examinadora e instituições a que pertencem. A data de aprovação e assinaturas dos membros componentes da banca examinadora são colocadas após a aprovação do trabalho.

• Dedicatória(s): elemento opcional, colocado após a folha de aprovação.

• Agradecimento(s): elemento opcional, colocado após a dedicatória.

• Epígrafe: elemento opcional, colocado após os agradecimentos. Podem também constar epígrafes nas folhas de abertura das seções primárias.

• Resumo na língua vernacular: elemento obrigatório, constituído de uma seqüência de frases concisas e objetivas e não de uma simples enumeração de tópicos, não ultrapassando 500 palavras, seguido, logo

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abaixo, das palavras representativas do conteúdo do trabalho, isto é, palavras-chave e/ou descritores, conforme a ABNT NBR 6028. O resumo deve apresentar basicamente o objetivo da pesquisa, o método de pesquisa empregado, os resultados encontrados e a conclusão. É a última parte do trabalho a ser elaborada.

• Resumo em língua estrangeira: elemento obrigatório, com as mesmas características do resumo em língua vernácula, digitado em folha separada (em inglês Abstract, em espanhol Resumen, em francês Résumé, por exemplo). Deve ser seguido das palavras representativas do conteúdo do trabalho, isto é, palavras-chave e/ou descritores, na língua.

• Lista de figuras: elemento opcional, que deve ser elaborado de acordo com a ordem apresentada no texto, com cada item designado por seu nome específico, acompanhado do respectivo número da página.

• Lista de tabelas: elemento opcional, elaborado de acordo com a ordem apresentada no texto, com cada item designado por seu nome específico, acompanhado do respectivo número da página.

• Lista de abreviaturas e siglas: elemento opcional, que consiste na relação alfabética das abreviaturas e siglas utilizadas no texto, seguidas das palavras ou expressões correspondentes grafadas por extenso. Recomenda-se a elaboração de lista própria para cada tipo.

• Sumário: elemento obrigatório, cujas partes são acompanhadas do(s) respectivo(s) número(s) da(s) página(s). Havendo mais de um volume, em cada um deve constar o sumário completo do trabalho, conforme a ABNT NBR 6027.

Os elementos textuais são constituídos de três partes fundamentais:

• Introdução: parte inicial do texto, onde devem constar a delimitação do assunto tratado, objetivos da pesquisa e outros elementos necessários para situar o tema do trabalho. Apesar de estar no início do trabalho, é a última parte a ser redigida em definitivo, visto que se constitui de uma síntese de caráter didático das idéias ou matérias tratadas.

• Desenvolvimento: parte principal do texto, que contém a exposição ordenada e pormenorizada do assunto, incluindo a revisão de literatura. Divide-se em seções e subseções, que variam em função da abordagem do tema e do método.

• Conclusão: parte final do texto, na qual se apresentam conclusões correspondentes aos objetivos ou hipóteses. Contém, de forma clara e ordenada, as deduções tiradas dos resultados do trabalho ou levantadas durante a discussão do tema. Pode apontar ou sugerir temas para futuras pesquisas.

Os elementos pós-textuais são:

• Referências: elemento obrigatório, elaborado conforme a ABNT NBR 6023 e detalhado no item 6.4 deste capítulo. As referências das obras citadas no texto devem ser relacionadas em lista específica, atendendo ao sistema de chamada adotado para a citação.

• Apêndice(s): elemento opcional. O apêndice é um texto ou documento elaborado pelo autor do trabalho científico, a fim de complementar sua argumentação. Podem-se ter tantos apêndices quanto forem necessários. O apêndice é identificado por letras maiúsculas consecutivas, travessão e pelos respectivos títulos. Excepcionalmente utilizam-se letras maiúsculas dobradas, na identificação dos apêndices, quando esgotadas as 23 letras do alfabeto. Exemplo:

APÊNDICE A – Avaliação numérica de células inflamatórias totais aos quatro dias de evolução

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• Anexo(s): elemento opcional. Trata-se de um texto ou documento não elaborado pelo autor do trabalho científico, tendo por finalidade fundamentar, ilustrar, documentar, comprovar ou confirmar idéias expressas no texto. Podem-se ter tantos anexos quanto forem necessários O anexo é identificado por letras maiúsculas consecutivas, travessão e pelos respectivos títulos. Excepcionalmente utilizam-se letras maiúsculas dobradas, na identificação dos anexos, quando esgotadas as 23 letras do alfabeto. Exemplo:

ANEXO A – Representação gráfica de contagem de células inflamatórias presentes nas caudas em regeneração

6.2. Dicas de boa redação

A redação de teses, dissertações, monografias ou artigos científicos apresenta algumas características próprias, dado que a linguagem científica tem como premissas a precisão e a objetividade (MÜLLER e CORNELSEN, 2003).

Sendo assim, em trabalhos científicos deve-se cuidar para que os assuntos sejam tratados de maneira direta e simples, que concilie objetividade, clareza e precisão com lógica e continuidade no desenvolvimento das idéias, de forma a impedir que a seqüência seja “quebrada” por considerações irrelevantes. Os textos científicos se apóiam e se sustentam em dados e provas, e não em opiniões sem confirmação.

As qualidades exigidas na linguagem científica são: precisão, clareza, objetividade, imparcialidade, coerência e impessoalidade. Para tal, é recomendável empregar o verbo na terceira pessoa, evitando-se pronomes da primeira pessoa, tanto no singular quanto no plural, como por exemplo:

... procurou-se analisar os resultados de acordo com as teorias ...

... a partir da mensuração realizada, concluiu-se que ...

Segundo Versiani (2001), a primeira regra para uma boa redação, que de fato engloba todas as outras, é a clareza do texto. Se maximizar a clareza deve ser a preocupação maior de quem escreve academicamente, cabe também notar que se trata, por assim dizer, de uma maximização condicionada: uma redação clara não pode ser obtida pela simplificação excessiva, em detrimento de uma completa exposição dos elementos em que se baseiam os argumentos apresentados, ou os resultados obtidos. É da essência de um trabalho acadêmico o cuidado em fundamentar a argumentação e as conclusões, por meio de referências freqüentes à literatura, a dados estatísticos ou outro tipo de evidência.

Um texto claro deve ser bem escrito, procurando evitar alguns tropeços comuns no manejo da linguagem; deve ser bem estruturado, desenvolvendo sua argumentação de forma organizada; deve citar de forma completa e correta as referências à literatura e as fontes de dados; e deve obedecer a certas normas convencionais de apresentação.

A busca da boa expressão passa necessariamente pela leitura de autores que a praticam: quem não lê muito dificilmente pode escrever bem. Isso aponta para a vantagem de cultivar o hábito da leitura, de modo geral: a freqüência de bons escritores não só traz prazeres intelectuais e amplia o horizonte cultural do leitor, como também lhe proporciona uma vantagem prática, contribuindo para o aperfeiçoamento da qualidade de sua própria redação. Além de desenvolver o costume de ler boa literatura, é útil também prestar atenção nas formas de expressão dos autores de textos técnicos de Engenharia de Produção.

Uma outra vantagem, mais prática, de uma leitura atenta às formas de expressão é a possibilidade de identificar algumas características de textos bem escritos, que sejam fáceis de ler (amigáveis ao leitor). Entre essas características, podem-se citar:

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• Frases não muito longas: nos textos científicos, a regra é evitar períodos muito compridos, que quase sempre tendem a dificultar a compreensão. Quando a frase começa a parecer muito longa, é hora de colocar um ponto, ou um ponto-e-vírgula. Contudo, deve-se tomar o cuidado de não se escrever um texto composto só de frases muito curtas, pois ele pode adquirir um ar de composição infantil.

• Linguagem sem exageros: o tom da linguagem acadêmica é necessariamente comedido: exageros de expressão ou adjetivos desnecessários devem ser inteiramente banidos. Portanto, nada de comentar que houve uma “queda” na produtividade, ou que ocorreu uma “drástica” ou “profunda” reformulação no quadro de funcionários de uma empresa.

• Uso adequado de termos técnicos: é necessário cuidar para que o uso de linguagem técnica não seja excessivo, a ponto de deixar o texto desnecessariamente obscuro; afinal, é desejável que o texto escrito, como em um artigo em revista acadêmica, possa ser lido e compreendido por muitos, não apenas por meia dúzia de especialistas.

Por outro lado, um texto científico deve primar pela sua qualidade ortográfica e gramatical. Sendo assim, o autor do texto deve se atentar para uma correta utilização das concordâncias verbais, da pontuação (ponto final, vírgula, ponto e vírgula) e da acentuação (acento agudo, circunflexo, til e crase).

É conveniente, em benefício da clareza, que todo texto tenha, para o leitor, uma seqüência lógica, com princípio, meio e fim. Daí decorre a vantagem de se distinguir (inclusive separando-as formalmente do corpo do trabalho) uma introdução e uma conclusão (VERSIANI, 2001).

A introdução indica o sentido geral do que vai ser dito, algo como um roteiro do que virá a seguir, o que facilita ao leitor percorrer os passos da argumentação. Para isso, é útil (e usual) que se faça referência expressa, na introdução de um trabalho, às partes em que se divide o texto subseqüente. Algo como: “A próxima seção contém uma discussão geral do problema; a seção seguinte trata dos dados e da metodologia; a quarta seção apresenta os resultados; e uma seção final resume as conclusões e discute suas implicações.”

Em relação ao corpo do trabalho, em geral, o desenvolvimento do mesmo sugere naturalmente uma divisão em partes. Qualquer que seja a natureza de um artigo ou dissertação, por exemplo, é comum que haja uma revisão da literatura anterior sobre o tema; uma discussão do marco conceitual ou do modelo analítico em que se coloca o argumento; uma descrição dos dados utilizados; uma apresentação e discussão dos resultados ou conclusões; etc. Se no texto for necessário incluir alguma sigla, quando ela aparecer pela primeira vez deve ser descrita na sua forma completa seguida da sigla, esta coloca entre parênteses. Por exemplo: Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT).

Não importa a extensão de um trabalho, é indispensável que este tenha um fecho formal, ou seja, uma conclusão. Evidentemente nem todo texto chega a conclusões no sentido lógico da palavra (proposições inferidas de outras proposições ou de fatos observados); mas não pode faltar um apanhado final da argumentação, um epílogo (a palavra conclusão tem também esse significado).

6.3. Uso de tabelas, quadro e ilustrações

Nos trabalhos acadêmicos é comum expressar alguns dados na forma de tabelas ou quadros e representar um conceito na forma de uma ilustração (figura).

Marconi e Lakatos (2006) definem tabela ou quadro como um método estatístico sistemático de apresentar os dados em colunas verticais ou fileiras horizontais, que obedece à classificação dos objetos ou materiais da pesquisa. Eles facilitam ao leitor compreender e interpretar rapidamente uma massa de dados,

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auxiliando o pesquisador na distinção de diferenças, semelhanças e relações, por meio da clareza e destaque que a distribuição lógica e a apresentação gráfica oferecem às classificações.

A diferença básica entre tabela e quadro é que a primeira serve para representar dados na forma numérica (absolutos ou em percentagens), enquanto o segundo serve para representar um agrupamento de palavras.

No texto, os quadros ou tabelas são identificados pela palavra escrita com inicial maiúscula (Tabela ou Quadro), seguida de um algarismo romano seqüencial correspondente. Eventualmente, pode-se numerar as tabelas e quadros conforme o capítulo onde os mesmos estão inseridos, ou seja, se a primeira tabela do capítulo 2 é apresentada, no texto ela será identificada, por exemplo, como Tabela 2.1.

A legenda das tabelas e quadros é inserida acima da mesma, identificada pela palavra Tabela ou Quadro, seguido do algarismo romano correspondente, e com um título curto separados por um traço. Ao final do título não se pontua. As fontes dos dados, representados na tabela ou quadro, devem ser colocadas abaixo das mesmas, observando as regras de citação (ver item 6.4). O título e a fonte podem estar centralizados ou à esquerda. Somente a primeira palavra do título tem a inicial maiúscula, sendo que as demais palavras são grafadas em letras minúsculas (exceto se houver um nome próprio ou de instituição). A figura 6.1 apresenta um exemplo da forma de se identificar uma tabela e a figura 6.2 apresenta um exemplo de quadro.

Tabela 2.1 – Crescimento de empresas entre 1996 e 1999

Atividades econômicas Número de empresas Variação

relativa Variação absoluta 1996 1999

Indústria 457.742 513.572 12,2% 55.830

Comércio 1.684.204 1.930.158 14,6% 245.954

Serviços 1.030.137 1.390.088 34,9% 359.951

Administração pública 10.891 11.692 7,4% 801

Outras 23.959 26.565 10,8% 2.606

Total 3.206.933 3.872.075 20,7% 665.142

Fonte: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (2001)

Figura 6.1 – Exemplo de tabela

Quadro 2.5 – Contrastes internos entre manufatura e serviços

Manufatura Serviços Produção orientada para o capital ou para o equipamento. Produção orientada para as pessoas.

Habilidades técnicas predominam. Habilidades interpessoais dominam.

Treinamento irá dominar. Educação irá dominar.

Resultados da produção são variáveis. Resultados do serviço estão sujeitos a uma maior variação.

Fonte: Macdonald (1994)

Figura 6.2 – Exemplo de quadro

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As ilustrações servem para a representação visual e/ou esquemática dos dados. Em geral, utiliza-se o termo figura para designar uma grande variedade de ilustrações, tais como gráficos, esquemas, mapas, diagramas, desenhos, etc.

A legenda das figuras é inserida baixo das mesmas, identificada pela palavra Figura, seguido do algarismo romano correspondente, e com um título curto separados por um traço. Ao final do título não se pontua. As fontes dos dados, representados na figura, devem ser colocadas abaixo do título, observando as regras de citação (ver item 6.4). O título e a fonte podem estar centralizados ou à esquerda. Somente a primeira palavra do título tem a inicial maiúscula, sendo que as demais palavras são grafadas em letras minúsculas (exceto se houver um nome próprio ou de instituição). A figura 6.3 apresenta um exemplo da forma de se identificar uma figura.

85,0

95,0

105,0

115,0

125,0

135,0

1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001

Índ

ice

de

Nív

el d

e E

mp

reg

o F

orm

al

Indústria Comércio Serviços

Figura 2.4 – Índice do nível de emprego formal Fonte: Banco Central do Brasil (2001)

Figura 6.3 – Exemplo de figura

6.4. Citações em trabalhos científicos

Segundo a Associação Brasileira de Normas Técnicas (2002), a citação é a menção de uma informação extraída de outra fonte, sendo indicada no corpo do texto do trabalho de pesquisa. As citações em trabalho escrito são feitas para apoiar uma hipótese, sustentar uma idéia ou ilustrar um raciocínio por meio de menções de trechos citados na bibliografia consultada. Elas enriquecem e fundamentam o trabalho, servindo de base para a fundamentação teórica sobre o tema e refletindo a profundidade da análise desenvolvida. Quando da elaboração de um texto, na transcrição de trechos importantes, seja literal ou conceitos e idéias, deve-se sempre citar as fontes.

As citações podem ser diretas ou indiretas. Nas citações diretas, transcreve-se o texto utilizando as próprias palavras do autor. Nesse caso, a transcrição literal virá entre “aspas”. Nas citações indiretas, reproduz-se as idéias do autor. Trata-se de uma citação livre, usando as suas palavras para dizer o mesmo que o autor disse no texto. Contudo, a idéia expressa continua sendo de autoria do autor que você consultou, por isso é necessário citar a fonte, para dar crédito ao autor da idéia.

O uso das citações atende ao prescrito pela norma NBR 10520 (ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS, 2002a) e possui algumas regras gerais de apresentação dadas pela mesma:

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a) nas citações, as chamadas pelo sobrenome do autor, pela instituição responsável ou título incluído na sentença devem ser em letras maiúsculas e minúsculas e, quando estiverem entre parênteses, devem ser em letras maiúsculas. Exemplos:

A ironia seria assim uma forma implícita de heterogeneidade mostrada, conforme a classificação proposta por Authier-Reiriz (1982).

“Apesar das aparências, a desconstrução do logocentrismo não é uma psicanálise da filosofia [...]” (DERRIDA, 1967, p. 293).

b) especificar no texto a(s) página(s), volume(s), tomo(s) ou seção(ões) da fonte consultada, nas citações diretas. Este(s) deve(m) seguir a data, separado(s) por vírgula e precedido(s) pelo termo, que o(s) caracteriza, de forma abreviada. Nas citações indiretas, a indicação da(s) página(s) consultada(s) é opcional. Exemplos:

A produção de lítio começa em Searles Lake, Califórnia, em 1928 (MUMFORD, 1949, p. 513).

Oliveira e Leonardos (1943, p. 146) dizem que a "[...] relação da série São Roque com os granitos porfiróides pequenos é muito clara."

c) As citações diretas, no texto, de até três linhas, devem estar contidas entre aspas duplas. As aspas simples são utilizadas para indicar citação no interior da citação. Exemplos:

Segundo Sá (1995, p. 27): “[...] por meio da mesma ‘arte de conversação’ que abrange tão extensa e significativa parte da nossa existência cotidiana [...]”

“Não se mova, faça de conta que está morta.” (CLARAC; BONNIN, 1985, p. 72).

d) As citações diretas, no texto, com mais de três linhas, devem ser destacadas com recuo de 4 cm da margem esquerda, com letra menor que a do texto utilizado e sem as aspas. Exemplo:

A teleconferência permite ao indivíduo participar de um encontro nacional ou regional sem a necessidade de deixar seu local de origem. Tipos comuns de teleconferência incluem o uso da televisão, telefone, e computador. Através de áudio-conferência, utilizando a companhia local de telefone, um sinal de áudio pode ser emitido em um salão de qualquer dimensão. (NICHOLS, 1993, p. 181).

e) As supressões, interpolações, comentários, ênfase ou destaques devem ser indicadas do seguinte modo:

• Supressões: [...]

• Interpolações, acréscimos ou comentários: [ ]

• Ênfase ou destaque: grifo ou negrito ou itálico.

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f) Quando se tratar de dados obtidos por informação verbal (palestras, debates, comunicações etc.), indicar, entre parênteses, a expressão informação verbal, mencionando-se os dados disponíveis, em nota de rodapé. Exemplo:

No texto:

O novo medicamento estará disponível até o final deste semestre (informação verbal)1.

No rodapé da página:

_______________

1 Notícia fornecida por John A. Smith no Congresso Internacional de Engenharia Genética, em Londres, em outubro de 2001.

g) Para enfatizar trechos da citação, deve-se destacá-los indicando esta alteração com a expressão grifo nosso entre parênteses, após a chamada da citação, ou grifo do autor, caso o destaque já faça parte da obra consultada. Exemplos:

“[...] para que não tenha lugar a produção de degenerados, quer físicos quer morais, misérias, verdadeiras ameaças à sociedade.” (SOUTO, 1916, p. 46, grifo nosso).

“[...] desejo de criar uma literatura independente, diversa, de vez que, aparecendo o classicismo como manifestação de passado colonial [...]” (CANDIDO, 1993, v. 2, p. 12, grifo do autor).

Pode-se fazer ainda uma citação de uma citação. É a menção de um documento ao qual você não teve acesso, mas que tomou conhecimento por citação em um outro trabalho. Usamos a expressão latina apud (“citado por”) para indicar a obra de onde foi retirada a citação. Sobrenome(es) do Autor Original (apud Sobrenome(es) Sobrenome(es) dos Autor(es) da obra que retiramos a citação, ano de publicação da qual retiramos a citação). É uma citação indireta. Exemplos:

Porter (apud CARVALHO e SOUZA, 1999, p.74) considera que “a vantagem competitiva surge fundamentalmente do valor que uma empresa consegue criar para seus compradores e que ultrapassa o custo de fabricação pelas empresas”.

No modelo serial de Gough (1972 apud NARDI, 1993), o ato de ler envolve um processamento serial que começa com uma fixação ocular sobre o texto, prosseguindo da esquerda para a direita de forma linear.

Segundo Silva (1983 apud ABREU, 1999, p. 3) diz ser [...]

As citações podem ser indicadas no texto por um sistema de chamadas numérico ou autor-data. Qualquer que seja o método adotado, deve ser seguido consistentemente ao longo de todo o trabalho, permitindo sua correlação na lista de referências bibliográficas ou em notas de rodapé. Eis algumas regras básicas:

h) Quando o(s) nome(s) do(s) autor(es), instituição(ões) responsável(eis) estiver(em) incluído(s) na sentença, indica-se a data, entre parênteses, acrescida da(s) página(s), se a citação for direta. Exemplos:

Em Teatro Aberto (1963) relata-se a emergência do teatro do absurdo.

Segundo Morais (1955, p. 32) assinala "[...] a presença de concreções de bauxita no Rio Cricon."

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i) Quando houver coincidência de sobrenomes de autores, acrescentam-se as iniciais de seus prenomes; se mesmo assim existir coincidência, colocam-se os prenomes por extenso.

(BARBOSA, C., 1958) (BARBOSA, Cássio, 1965)

(BARBOSA, O., 1959) (BARBOSA, Celso, 1965)

j) As citações de diversos documentos de um mesmo autor, publicados num mesmo ano, são distinguidas pelo acréscimo de letras minúsculas, em ordem alfabética, após a data e sem espacejamento, conforme a lista de referências. Exemplo:

De acordo com Reeside (1927a)

(REESIDE, 1927b)

k) As citações indiretas de diversos documentos da mesma autoria, publicados em anos diferentes e mencionados simultaneamente, têm as suas datas separadas por vírgula. Exemplos:

(DREYFUSS, 1989, 1991, 1995)

(CRUZ; CORREA; COSTA, 1998, 1999, 2000)

l) As citações indiretas de diversos documentos de vários autores, mencionados simultaneamente, devem ser separadas por ponto-e-vírgula, em ordem alfabética. Exemplo:

Diversos autores salientam a importância do “acontecimento desencadeador” no início de um processo de aprendizagem (CROSS, 1984; KNOX, 1986; MEZIROW, 1991).

No sistema numérico, a indicação da fonte é feita por uma numeração única e consecutiva, em algarismos arábicos, remetendo à lista de referências ao final do trabalho, na mesma ordem em que aparecem no texto. Não se inicia a numeração das citações a cada página. O sistema numérico não deve ser utilizado quando existirem notas de rodapé. A indicação da numeração pode ser feita entre parênteses, alinhada ao texto, ou situada pouco acima da linha do texto em expoente à linha do mesmo, após a pontuação que fecha a citação.

Por exemplo:

Diz Rui Barbosa: “Tudo é viver, previvendo.” (15)

Diz Rui Barbosa: “Tudo é viver, previvendo.”15

No sistema autor-data, a indicação da fonte pode ser feita das seguintes formas:

m) pelo sobrenome de cada autor ou pelo nome de cada entidade responsável até o primeiro sinal de pontuação, seguido(s) da data de publicação do documento e da(s) página(s) da citação, no caso de citação direta, separados por vírgula e entre parênteses. Exemplos:

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No texto:

A chamada “pandectística havia sido a forma particular pela qual o direito romano fora integrado no século XIX na Alemanha em particular.” (LOPES, 2000, p. 225).

Na lista de referências:

LOPES, José Reinaldo de Lima. O Direito na História. São Paulo: Max Limonad, 2000.

No texto:

Bobbio (1995, p. 30) com muita propriedade nos lembra, ao comentar esta situação, que os “juristas medievais justificaram formalmente a validade do direito romano ponderando que este era o direito do Império Romano que tinha sido reconstituído por Carlos Magno com o nome de Sacro Império Romano.”

Na lista de referências:

BOBBIO, Norberto. O positivismo jurídico: lições de Filosofia do Direito. São Paulo: Ícone, 1995.

No texto:

Merriam e Caffarella (1991) observam que a localização de recursos tem um papel crucial no processo de aprendizagem autodirigida.

Na lista de referências:

MERRIAM, S.; CAFFARELLA, R. Learning in adulthood: a comprehensive guide. San Francisco: Jossey-Bass, 1991.

No texto:

O mecanismo proposto para viabilizar esta concepção é o chamado Contrato de Gestão, que conduziria à captação de recursos privados como forma de reduzir os investimentos públicos no ensino superior (BRASIL, 1995).

Na lista de referências:

BRASIL. Ministério da Administração Federal e da Reforma do Estado. Plano diretor da reforma do aparelho do Estado. Brasília, DF, 1995.

n) pela primeira palavra do título seguida de reticências, no caso das obras sem indicação de autoria ou responsabilidade, seguida da data de publicação do documento e da(s) página(s) da citação, no caso de citação direta, separados por vírgula e entre parênteses. Exemplo:

No texto:

“As IES implementarão mecanismos democráticos, legítimos e transparentes de avaliação sistemática das suas atividades, levando em conta seus objetivos institucionais e seus compromissos para com a sociedade.” (ANTEPROJETO..., 1987, p. 55).

Na lista de referências:

ANTEPROJETO de lei. Estudos e Debates, Brasília, DF, n. 13, p. 51-60, jan. 1987.

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o) se o título iniciar por artigo (definido ou indefinido), ou monossílabo, este deve ser incluído na indicação da fonte. Exemplo:

No texto:

“Em Nova Londrina (PR), as crianças são levadas às lavouras a partir dos 5 anos.” (NOS CANAVIAIS...,1995, p. 12).

Na lista de referências:

NOS CANAVIAIS, mutilação em vez de lazer e escola. O Globo, Rio de Janeiro, 16 jul. 1995. O País, p. 12.

6.5. Referências bibliográficas em trabalhos científicos

Segundo a Associação Brasileira de Normas Técnicas (2002b, p. 2), uma referência é um conjunto padronizado de elementos descritivos, retirados de um documento, que permite sua identificação individual. A norma NBR 6023 fixa a ordem dos elementos das referências e estabelece convenções para transcrição e apresentação de informação originada do documento e/ou outras fontes de informação. Ela se destina a orientar na preparação e compilação de referências de material utilizado para a produção de documentos e para inclusão de bibliografia, resumos, resenhas e outros.

Uma das finalidades das referências é informar a origem das idéias apresentadas no decorrer do trabalho. Por causa disso, elas devem ser apresentadas completas e de forma padronizada, para facilitar a localização dos documentos.

A norma NBR 6023 estabelece que a referência é constituída de elementos essenciais e, quando necessário, acrescida de elementos complementares (ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS, 2002b). Para um acesso rápido, a Universidade Federal de Santa Catarina possui um site onde as regras para referência fica disponível online: http://www.bu.ufsc.br/framerefer.html. Porém, o mais seguro é consultar a norma.

Os elementos essenciais são informações indispensáveis à identificação do documento. Os elementos essenciais estão estritamente vinculados ao suporte documental e variam, portanto, conforme o tipo. Os elementos complementares são informações que, acrescentadas aos elementos essenciais, permitem melhor caracterizar os documentos. Os elementos essenciais e complementares são retirados do próprio documento. Quando isso não for possível, utilizam-se outras fontes de informação, indicando-se os dados assim obtidos entre colchetes.

Nos trabalhos científicos, as referências podem aparecer nos rodapés e ao final dos trabalhos, na forma de uma lista de referências. As regras gerais para apresentação de referências são:

a) Os elementos essenciais e complementares da referência devem ser apresentados em seqüência padronizada.

b) Para compor cada referência, deve-se obedecer à seqüência dos elementos, conforme apresentados nos modelos nos quadros a seguir.

c) As referências são alinhadas somente à margem esquerda do texto e de forma a se identificar individualmente cada documento, em espaço simples e separadas entre si por espaço duplo. Quando aparecerem em notas de rodapé, serão alinhadas, a partir da segunda linha da mesma referência, abaixo da primeira letra da primeira palavra, de forma a destacar o expoente e sem espaço entre elas.

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d) O recurso tipográfico (negrito, grifo ou itálico) utilizado para destacar o elemento título deve ser uniforme em todas as referências de um mesmo documento. Isto não se aplica às obras sem indicação de autoria, ou de responsabilidade, cujo elemento de entrada é o próprio título, já destacado pelo uso de letras maiúsculas na primeira palavra, com exclusão de artigos (definidos e indefinidos) e palavras monossilábicas.

e) As referências constantes em uma lista padronizada devem obedecer aos mesmos princípios. Ao optar pela utilização de elementos complementares, estes devem ser incluídos em todas as referências daquela lista.

LIVRO / MONOGRAFIA / DISSERTAÇÃO / TESE (TODO)

Elementos essenciais: autor(es), título, edição, local, editora e data de publicação.

Exemplo: GOMES, L. G. F. F. Novela e sociedade no Brasil. Niterói: EdUFF, 1998.

Exemplos com elementos complementares:

GOMES, L. G. F. F. Novela e sociedade no Brasil. Niterói: EdUFF, 1998. 137 p., 21 cm. (Coleção Antropologia e Ciência Política, 15). Bibliografia: p. 131-132. ISBN 85-228-0268-8.

HOLZ, E. Estratégias de equilíbrio entre a busca de benefícios privados e os custos sociais gerados pelas unidades agrícolas familiares: um método multicritério de avaliação e planejamento de microbacias hidrográficas. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFSC, Florianópolis. 1999. 237p.

Em meio eletrônico: KOOGAN, A.; HOUAISS, A. (Ed.). Enciclopédia e dicionário digital 98. Direção geral de André Koogan Breikmam. São Paulo: Delta: Estadão, 1998. 5 CD-ROM.

Quando consultadas on line:

ALVES, C. Navio negreiro. [S.l.]: Virtual Books, 2000. Disponível em: <http://www.terra.com.br/virtualbooks/freebook/port/Lport2/navionegreiro.htm>. Acesso em: 10 jan. 2002.

LIVRO / MONOGRAFIA / DISSERTAÇÃO / TESE (PARTE)

Elementos essenciais: autor(es), título da parte, seguidos da expressão “In:”, e da referência completa da monografia no todo. No final da referência, deve-se informar a paginação ou outra forma de individualizar a parte referenciada.

Exemplo: ROMANO, G. Imagens da juventude na era moderna. In: LEVI, G.; SCHMIDT, J. (Org.). História dos jovens 2. São Paulo: Companhia das Letras, 1996. p. 7-16.

Exemplos com elementos complementares:

ROMANO, G. Imagens da juventude na era moderna. In: LEVI, G.; SCHMIDT, J. (Org.). História dos jovens 2: a época contemporânea. São Paulo: Companhia das Letras, 1996. p. 7-16.

Em meio eletrônico: POLÍTICA. In: DICIONÁRIO da língua portuguesa. Lisboa: Priberam Informática, 1998. Disponível em: <http://www.priberam.pt/dlDLPO>. Acesso em: 8 mar. 1999.

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PATENTE

Elementos essenciais: entidade responsável e/ou autor, título, número da patente e datas (do período de registro).

Exemplo: EMBRAPA. Unidade de Apoio, Pesquisa e Desenvolvimento de Instrumentação Agropecuária (São Carlos, SP). Paulo Estevão Cruvinel. Medidor digital multissensor de temperatura para solos. BR n. PI 8903105-9, 26 jun. 1989, 30 maio 1995.

ARTIGOS EM REVISTAS/PERIÓDICOS

Elementos essenciais: autor(es), título da parte, artigo ou matéria, título da publicação, local de publicação, numeração correspondente ao volume e/ou ano, fascículo ou número, paginação inicial e final.

Exemplo: GURGEL, C. Reforma do Estado e segurança pública. Política e Administração. Rio de Janeiro, v. 3, n. 2, p. 15-21, set. 1997.

Em meio eletrônico: VIEIRA, C. L.; LOPES, M. A queda do cometa. Neo Interativa, Rio de Janeiro, n. 2, inverno 1994. 1 CD-ROM.

SILVA, M. M. L. Crimes da era digital. .Net, Rio de Janeiro, nov. 1998. Seção Ponto de Vista. Disponível em: <http://www.brazilnet.com.br/contexts/brasilrevistas.htm>. Acesso em: 28 nov. 1998.

Parte de uma revista: DINHEIRO: revista semanal de negócios. São Paulo: Ed. Três, n.148, 28 jun. 2000. 98 p.

ARTIGO E/OU MATÉRIA EM JORNAL

Elementos essenciais: autor(es) (se houver), título, título do jornal, local de publicação, data de publicação, seção, caderno ou parte do jornal e a paginação correspondente. Quando não houver seção, caderno ou parte, a paginação do artigo ou matéria precede a data.

Exemplo: NAVES, P. Lagos andinos dão banho de beleza. Folha de S. Paulo, São Paulo, 28 jun. 1999. Folha Turismo, Caderno 8, p. 13.

LEAL, L. N. MP fiscaliza com autonomia total. Jornal do Brasil, Rio de Janeiro, p. 3, 25 abr. 1999.

Exemplos com elementos complementares:

PAIVA, A. Trincheira musical: músico dá lições de cidadania em forma de samba para crianças e adolescentes. Jornal do Brasil, Rio de Janeiro, p. 2, 12 jan. 2002.

Em meio eletrônico: ARRANJO tributário. Diário do Nordeste Online, Fortaleza, 27 nov. 1998. Disponível em: <http://www.diariodonordeste.com.br>. Acesso em: 28 nov. 1998.

SILVA, I. G. da. Pena de morte para o nascituro. O Estado de S. Paulo, São Paulo, 19 set. 1998. Disponível em: <http://www.providafamilia.org/pena_morte_nascituro.htm>. Acesso em: 19 set. 1998.

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EVENTOS (TODO)

Elementos essenciais: nome do evento, numeração (se houver), ano e local (cidade) de realização. Em seguida, deve-se mencionar o título do documento (anais, atas, tópico temático etc.), seguido dos dados de local de publicação, editora e data da publicação.

Exemplo: IUFOST INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CHEMICAL CHANGES DURING FOOD PROCESSING, 1984, Valencia. Proceedings... Valencia: Instituto de Agroquímica y Tecnología de Alimentos, 1984.

Exemplos com elementos complementares:

REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE QUÍMICA, 20., 1997, Poços de Caldas. Química: academia, indústria, sociedade: livro de resumos. São Paulo: Sociedade Brasileira de Química, 1997.

Em meio eletrônico: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UFPe, 4., 1996, Recife. Anais eletrônicos... Recife: UFPe, 1996. Disponível em: <http://www.propesq.ufpe.br/ anais/anais.htm>. Acesso em: 21 jan. 1997.

TRABALHOS APRESENTADOS EM EVENTOS

Elementos essenciais: autor(es), título do trabalho apresentado, seguido da expressão In:, nome do evento, numeração do evento (se houver), ano e local (cidade) de realização, título do documento (anais, atas, tópico temático etc.), local, editora, data de publicação e página inicial e final da parte referenciada.

Exemplo: BRAYNER, A. R. A.; MEDEIROS, C. B. Incorporação do tempo em SGBD orientado a objetos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 9., 1994, São Paulo. Anais... São Paulo: USP, 1994. p.16-29.

Exemplos com elementos complementares:

MARTIN NETO, L.; BAYER, C.; MIELNICZUK, J. Alterações qualitativas da matéria orgânica e os fatores determinantes da sua estabilidade num solo podzólico vermelho-escuro em diferentes sistemas de manejo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 26., 1997, Rio de Janeiro. Resumos... Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo, 1997. p. 443, ref. 6-141.

Em meio eletrônico: GUNCHO, M. R. A educação à distância e a biblioteca universitária. In: SEMINÁRIO DE BIBLIOTECAS UNIVERSITÁRIAS, 10., 1998, Fortaleza. Anais... Fortaleza: Tec Treina, 1998. 1 CD-ROM.

SILVA, R. N.; OLIVEIRA, R. Os limites pedagógicos do paradigma da qualidade total na educação. In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UFPe, 4., 1996, Recife. Anais eletrônicos... Recife: UFPe, 1996. Disponível em: <http://www.propesq.ufpe.br/

anais/anais/educ/ce04.htm>. Acesso em: 21 jan. 1997.

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DOCUMENTO JURÍDICO / LEGISLAÇÃO

Elementos essenciais: jurisdição (ou cabeçalho da entidade, no caso de se tratar de normas), título, numeração, data e dados da publicação. No caso de Constituições e suas emendas, entre o nome da jurisdição e o título, acrescenta-se a palavra Constituição, seguida do ano de promulgação, entre parênteses.

Exemplos: BRASIL. Medida provisória no 1.569-9, de 11 de dezembro de 1997. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Poder Executivo, Brasília, DF, 14 dez. 1997. Seção 1, p. 29514.

BRASIL. Constituição (1988). Emenda constitucional no 9, de 9 de novembro de 1995. Lex: legislação federal e marginália, São Paulo, v. 59, p. 1966, out./dez. 1995.

Exemplos com elementos complementares:

BRASIL. Código civil. Organização dos textos, notas remissivas e índices por Juarez de Oliveira. 46. ed. São Paulo: Saraiva, 1995.

BRASIL. Congresso. Senado. Resolução no 17, de 1991. Autoriza o desbloqueio de Letras Financeiras do Tesouro do Estado do Rio Grande do Sul, através de revogação do parágrafo 2o, do artigo 1o da Resolução no 72, de 1990. Coleção de Leis da República Federativa do Brasil, Brasília, DF, v. 183, p. 1156-1157, maio/jun. 1991.

Em meio eletrônico: BRASIL. Regulamento dos benefícios da previdência social. In: SISLEX: Sistema de Legislação, Jurisprudência e Pareceres da Previdência e Assistência Social. [S.l.]: DATAPREV, 1999. 1 CD-ROM.

BRASIL. Supremo Tribunal Federal. Súmula no 14. Não é admissível, por ato administrativo, restringir, em razão de idade, inscrição em concurso para cargo público. Disponível em: <http://www.truenetm.com.br/jurisnet/sumusSTF.html>. Acesso em: 29 nov. 1998.

Ainda em se tratando de referências, alguns cuidados devem ser tomados na indicação das autorias dos trabalhos:

a) No caso de autor pessoal: indica(m)-se o(s) autor(es), de modo geral, pelo último sobrenome, em maiúsculas, seguido do(s) prenome(s) e outros sobrenomes, abreviado(s) ou não. Recomenda-se, tanto quanto possível, o mesmo padrão para abreviação de nomes e sobrenomes, usados na mesma lista de referências. Os nomes devem ser separados por ponto-e-vírgula, seguido de espaço. Exemplos:

DAMIÃO, R. T.; HENRIQUES, A. Curso de direito jurídico. São Paulo: Atlas, 1995.

PASSOS, L. M. M.; FONSECA, A.; CHAVES, M. Alegria de saber: matemática, segunda série, 2, primeiro grau: livro do professor. São Paulo: Scipione, 1995. 136 p.

b) Quando existirem mais de três autores, indica-se apenas o primeiro, acrescentando-se a expressão et al. Exemplo:

URANI, A. et al. Constituição de uma matriz de contabilidade social para o Brasil. Brasília, DF: IPEA, 1994.

c) Quando houver indicação explícita de responsabilidade pelo conjunto da obra, em coletâneas de vários autores, a entrada deve ser feita pelo nome do responsável, seguida da abreviação, no singular, do tipo de participação (organizador, compilador, editor, coordenador etc.), entre parênteses. Exemplo:

MARCONDES, E.; LIMA, I. N. de (Coord.). Dietas em pediatria clínica. 4. ed. São Paulo: Sarvier, 1993.

FERREIRA, L. P. (Org.). O fonoaudiólogo e a escola. São Paulo: Summus, 1991.

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d) Outros tipos de responsabilidade (tradutor, revisor, ilustrador entre outros) podem ser acrescentados após o título, conforme aparecem no documento. Quando existirem mais de três nomes exercendo o mesmo tipo de responsabilidade, aplica-se o recomendado na letra b. Exemplos:

DANTE A. A divina comédia. Tradução, prefácio e notas: Hernâni Donato. São Paulo: Círculo do Livro, [1983]. 344 p.

CHEVALIER, J.; GHEERBRANT, A. Dicionário de símbolos. Tradução Vera da Costa e Silva et al. 3ª. ed. rev. e aum. Rio de Janeiro: J. Olympio, 1990.

e) As obras de responsabilidade de entidade (órgãos governamentais, empresas, associações, congressos, seminários etc.) têm entrada, de modo geral, pelo seu próprio nome, por extenso. Exemplos:

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 10520: informação e documentação: citações em documentos: apresentação. Rio de Janeiro, 2002.

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. Catálogo de teses da Universidade de São Paulo, 1992. São Paulo, 1993. 467 p.

f) Quando a entidade tem uma denominação genérica, seu nome é precedido pelo nome do órgão superior, ou pelo nome da jurisdição geográfica à qual pertence. Exemplo:

SÃO PAULO (Estado). Secretaria do Meio Ambiente. Diretrizes para a política ambiental do Estado de São Paulo. São Paulo, 1993. 35 p.

BRASIL. Ministério da Justiça. Relatório de atividades. Brasília, DF, 1993. 28 p.

g) Em caso de autoria desconhecida, a entrada é feita pelo título. O termo anônimo não deve ser usado em substituição ao nome do autor desconhecido. Exemplo:

DIAGNÓSTICO do setor editorial brasileiro. São Paulo: Câmara Brasileira do Livro, 1993. 64 p.

h) O título e o subtítulo (se for usado) devem ser reproduzidos tal como figuram no documento, separados por dois-pontos. Exemplo:

PASTRO, C. Arte sacra: espaço sagrado hoje. São Paulo: Loyola, 1993. 343 p.

i) Em títulos e subtítulos demasiadamente longos, podem-se suprimir as últimas palavras, desde que não seja alterado o sentido. A supressão deve ser indicada por reticências. Exemplos:

LEVI, R. Edifício Columbus...: n. 1930-33. 1997. 108 f. Plantas diversas. Originais em papel vegetal.

GONSALVES, P. E. (Org.). A criança: perguntas e respostas: médicos, psicólogos, professores, técnicos, dentistas... Prefácio do Prof. Dr. Carlos da Silva Lacaz. São Paulo: Cultrix: Ed. da USP, 1971.

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j) Quando houver uma indicação de edição, esta deve ser transcrita, utilizando-se abreviaturas dos numerais ordinais e da palavra edição, ambas na forma adotada na língua do documento. Exemplos:

SCHAUM, D. Schaum’s outline of theory and problems. 5th ed. New York: Schaum Publishing, 1956. 204 p.

PEDROSA, I. Da cor à cor inexistente. 6. ed. Rio de Janeiro: L. Cristiano, 1995. 219 p.

k) Quando a editora não puder ser identificada, deve-se indicar a expressão sine nomine, abreviada, entre colchetes [s.n.]. Exemplo:

FRANCO, I. Discursos: de outubro de 1992 a agosto de 1993. Brasília, DF: [s.n.], 1993. 107 p.

l) Não sendo possível determinar o local, utiliza-se a expressão sine loco, abreviada, entre colchetes [S.l.]. Exemplo:

KRIEGER, G.; NOVAES, L. A.; FARIA, T. Todos os sócios do presidente. 3. ed. [S.l.]: Scritta, 1992. 195 p.

m) Quando o local e o editor não puderem ser identificados na publicação, utilizam-se ambas as expressões, abreviadas e entre colchetes [S.l.: s.n.]. Exemplo:

GONÇALVES, F. B. A história de Mirador. [S.l.: s.n.], 1993.

n) Se nenhuma data de publicação, distribuição, copyright, impressão etc. puder ser determinada, registra-se uma data aproximada entre colchetes, conforme indicado:

[1971 ou 1972] um ano ou outro;

[1969?] data provável;

[1973] data certa, não indicada no item;

[entre 1906 e 1912] use intervalos menores de 20 anos;

[ca. 1960] data aproximada;

[197-] década certa;

[197-?] década provável;

[18--] século certo;

[18--?] século provável.

Exemplo:

FLORENZANO, E. Dicionário de idéias semelhantes. Rio de Janeiro: Ediouro, [1993]. 383 p.

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o) Os meses devem ser indicados de forma abreviada, no idioma original da publicação. Se a publicação indicar, em lugar dos meses, as estações do ano ou as divisões do ano em trimestres, semestres etc., transcrevem-se os primeiros tais como figuram no documento e abreviam-se os últimos. Exemplos:

ALCARDE, J. C.; RODELLA, A. A. O equivalente em carbonato de cálcio dos corretivos da acidez dos solos. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 53, n. 2/3, p. 204-210, mai/dez. 1996.

BENNETTON, M. J. Terapia ocupacional e reabilitação psicossocial: uma relação possível. Revista de Terapia Ocupacional da Universidade de São Paulo, São Paulo, v. 4, n. 3, p. 11-16, mar. 1993.

MANSILLA, H. C. F. La controversia entre universalismo y particularismo en la filosofía de la cultura. Revista Latinoamericana de Filosofía, Buenos Aires, v. 24, n. 2, primavera 1998.

FIGUEIREDO, E. Canadá e Antilhas: línguas populares, oralidade e literatura. Gragoatá, Niterói, n. 1, p. 127-136, 2. sem. 1996.

p) Quando o documento for constituído de apenas uma unidade física, ou seja, um volume, indica-se o número total de páginas ou folhas, seguido da abreviatura p. ou f. Quando o documento for publicado em mais de uma unidade física, ou seja, mais de um volume, indica-se a quantidade de volumes, seguida da abreviatura v. Exemplos:

PIAGET, J. Para onde vai a educação. 7. ed. Rio de Janeiro: J. Olympio, 1980. 500 p.

TOURINHO FILHO, F. C. Processo penal. 16. ed. rev. e atual. São Paulo: Saraiva, 1994. 4 v.

q) Nas teses, dissertações ou outros trabalhos acadêmicos devem ser indicados em nota o tipo de documento (tese, dissertação, trabalho de conclusão de curso etc.), o grau, a vinculação acadêmica, o local e a data da defesa, mencionada na folha de aprovação (se houver). Exemplo:

ARAUJO, U. A. M. Máscaras inteiriças Tukúna: possibilidades de estudo de artefatos de museu para o conhecimento do universo indígena. 1986. 102 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Sociais) – Fundação Escola de Sociologia e Política de São Paulo, São Paulo, 1986.

As referências dos documentos citados em um trabalho devem ser ordenadas de acordo com o sistema utilizado para citação no texto, conforme NBR 10520. Os sistemas mais utilizados são: alfabético (ordem alfabética de entrada) e numérico (ordem de citação no texto).

Se for utilizado o sistema alfabético, as referências devem ser reunidas no final do trabalho, do artigo ou do capítulo, em uma única ordem alfabética. As chamadas no texto devem obedecer à forma adotada na referência, com relação à escolha da entrada, mas não necessariamente quanto à grafia, conforme a NBR 10520. Por exemplo:

No texto:

Para Gramsci (1978) uma concepção de mundo crítica e coerente pressupõe a plena consciência de nossa historicidade, da fase de desenvolvimento por ela representada [...]

Nesse universo, o poder decisório está centralizado nas mãos dos detentores do poder econômico e na dos tecnocratas dos organismos internacionais (DREIFUSS, 1996). Os empresários industriais, mais até que os educadores são, precisamente, aqueles que hoje identificam tendências na relação entre as transformações pelas quais vêm passando o processo de trabalho, o nível de escolaridade e a qualificação real exigida pelo processo produtivo (CONFEDERAÇÃO NACIONAL DA INDÚSTRIA, 1993).

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Na lista de referências:

CONFEDERAÇÃO NACIONAL DA INDÚSTRIA (Brasil). Educação básica e formação profissional. Salvador, 1993.

DREIFUSS, R. A era das perplexidades: mundialização, globalização e planetarização. Petrópolis: Vozes, 1996.

GRAMSCI, A. Concepção dialética da História. 2. ed. Rio de Janeiro: Civilização Brasileira, 1978.

Eventualmente, o(s) nome(s) do(s) autor(es) de várias obras referenciadas sucessivamente, na mesma página, pode(m) ser substituído(s), nas referências seguintes à primeira, por um traço sublinear (equivalente a seis espaços) e ponto. Além do nome do autor, o título de várias edições de um documento referenciado sucessivamente, na mesma página, também pode ser substituído por um traço sublinear nas referências seguintes à primeira. Exemplos:

FREYRE, G. Casa grande & senzala: formação da família brasileira sob regime de economia patriarcal. Rio de Janeiro: J. Olympio, 1943. 2 v.

______ . Sobrados e mucambos: decadência do patriarcado rural no Brasil. São Paulo: Ed. Nacional, 1936.

FREYRE, G. Sobrados e mucambos: decadência do patriarcado rural no Brasil. São Paulo: Ed. Nacional, 1936. 405 p.

______.______. 2. ed. São Paulo: Ed. Nacional, 1938. 410 p.

Se for utilizado o sistema numérico no texto, a lista de referências deve seguir a mesma ordem numérica crescente. O sistema numérico não pode ser usado concomitantemente para notas de referência e notas explicativas. Exemplo:

No texto:

De acordo com as novas tendências da jurisprudência brasileira1, é facultado ao magistrado decidir sobre a matéria. Todos os índices coletados para a região escolhida foram analisados minuciosamente2.

Na lista de referências:

1 CRETELLA JÚNIOR, J. Do impeachment no direito brasileiro. [São Paulo]: R. dos Tribunais, 1992. p. 107.

2 BOLETIM ESTATÍSTICO [da] Rede Ferroviária Federal. Rio de Janeiro, 1965. p. 20.

6.6. Avaliação de trabalhos científicos

Na avaliação de um trabalho científico, diversos critérios podem ser verificados, tais como o relacionamento do título com o conteúdo do trabalho, a importância e definição do tema da pesquisa, a organização da revisão da literatura, a adequação da metodologia de pesquisa utilizada, a clareza e relevância das conclusões, entre outros.

No Anexo A encontra-se uma sugestão de critérios para avaliação de trabalhos científicos.

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Exercícios do Capítulo 6

6.1) Escreva um projeto de pesquisa, de 15 a 20 páginas, tal como apresentado no capítulo 2. Esta atividade deve ser entregue ao final da disciplina.

6.2) Leia o artigo: Chiswick, M. Writing a research paper. Current Paediatrics, v. 14, p. 513-518, 2004. E responda às seguintes perguntas:

• Quais são as características importantes de um artigo científico?

• Qual o significado de originalidade para um artigo científico?

• Quais as principais seções/tópicos de um artigo científico?

• O que se espera encontrar na seção de introdução de um artigo científico?

• O que se espera encontrar na seção de método de um artigo científico?

• O que se espera encontrar na seção de resultados de um artigo científico?

• O que se espera encontrar na seção de discussão de um artigo científico?

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CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO 7777 Estratégia de pesquisa I: Experimento ou pesquisa experimental

7.1. O que é a pesquisa experimental e quando ela pode ser utilizada

Segundo Bryman (1989), a pesquisa experimental adquiriu uma considerável importância na pesquisa organizacional devido, principalmente, a dois fatos. O primeiro deles diz respeito a força desse método de investigação em permitir que o pesquisador faça fortes declarações de causalidade.

Quanto a este aspecto, Kidder (2004) acrescenta que os experimentos genuínos são instrumentos altamente especializados e, como qualquer instrumento, são excelentes para alguns trabalhos e pouco adequados para outros. Eles se adaptam perfeitamente à análise causal. Nenhum outro método de pesquisa científica permite ao pesquisador dizer com a confiança de um experimentador: “isto causou aquilo”. Ao ler trabalhos científicos baseados em outros métodos (principalmente os qualitativos), é normal encontrar muitas afirmações causais cautelosas, cheias de ressalvas e indiretas, tais como: “X parece ser um fator que determina Y”, ou “a pesquisa sugere que X seja um fator que determina Y”. As conclusões soam indiretas e as palavras, cuidadosamente escolhidas, porque os autores não podem fazer afirmações causais definitivas.

Contudo, Bryman (1989) considera que a capacidade de estabelecer causalidade é importante para muitos pesquisadores organizacionais, não simplesmente em virtude de sua associação com a abordagem científica, mas devido a tal procedimento ser visto como um caminho para o conhecimento prático e relevante.

O segundo fato da importância da pesquisa experimental, conforme Bryman (1989), diz respeito a facilidade que o pesquisador que emprega os projetos (ou delineamentos) experimentais encontra para estabelecer relações de causa e efeito, fazendo com que o experimento seja considerado um modelo de delineamento de pesquisa.

Portanto, é importante reafirmar que a principal característica da pesquisa experimental é que o pesquisador tem o controle total sobre os valores que as variáveis independentes irão assumir, ou seja, é o pesquisador quem estabelece e controla os valores que serão experimentados. Trata-se de um método de pesquisa quantitativo, onde o objetivo do pesquisador ao fazer uso do mesmo é demonstrar, usando técnicas de análise estatísticas, as relações causais entre a variável independente (também chamada de variável de controle, fator ou causa) e a variável dependente (também chamada de variável resultante, resposta ou efeito).

Kidder (2004) considera que a principal força dos experimentos genuínos seja sua validade interna. Quanto mais controle o experimentador tiver, maior a validade interna do experimento. Para Bryman (1989), a idéia de controle é essencial ao experimento. Ela implica na eliminação de explicações alternativas da conexão aparente entre uma suposta causa e um particular efeito.

Entretanto, a mesma característica que propicia validade interna pode prejudicar a validade externa. Quanto mais controle um experimentador tiver sobre os sujeitos e as muitas variáveis que poderiam influenciar os resultados, menos natural será o estudo. Quanto mais as condições deferirem de situações da vida real, mais difícil será generalizar os resultados para processos sociais que ocorrem naturalmente e, consequentemente, menor será a validade externa da pesquisa.

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Muitas das pesquisas organizacionais baseadas em experimentos podem ser desenvolvidas em laboratórios ou em campo. Quando a pesquisa é realizada em organizações reais (experimentos de campo) algumas dificuldades podem surgir. Uma primeira relaciona-se com o fato de que as pessoas participantes do experimento, sabendo que são sujeitas do estudo, podem apresentar um comportamento diferente do habitual. Outro fato que pode ocorrer é em relação às dificuldades de preparação dos arranjos experimentais que o pesquisador pode encontrar, diferentemente do que poderia ocorrer em um laboratório. Aqueles para quem a pesquisa é conduzida podem suspeitar dos verdadeiros objetivos do estudo; além disso, os sujeitos envolvidos com a pesquisa podem estar interessados em certos resultados específicos.

A primeira dessas dificuldades, a de que a experimentação de campo raramente possibilita uma “carta branca” ao pesquisador, significa que muitos desses experimentos não podem ser considerados como experimentos “verdadeiros”, nos termos dos princípios que serão tratados nos próximos tópicos. Diante disso, Bryman (1989) faz uma distinção entre os experimentos genuínos e os “quase-experimentos”, sendo que este último se refere aos experimentos no qual o pesquisador é incapaz de cumprir com todos os requisitos para um estudo experimental genuíno.

7.2. Manipulação e controle de variáveis

Toda pesquisa requer a manipulação ou observação de variáveis. Variáveis são qualidades que o pesquisador deseja estudar e tirar conclusões a respeito. Como o nome sugere, as variáveis devem variar e ter, pelo menos, dois valores. Os experimentadores estudam variáveis que eles próprios ou outra pessoa possam manipular (tal como horário, conteúdo ou quantidade de alguma coisa).

Além disso, Kidder (2004) afirma que os experimentadores podem controlar a influência de variáveis estranhas aos propósitos do estudo. Por exemplo, se um pesquisador deseja estudar a influência da propaganda de televisão no comportamento de votar e não estivesse interessado nos efeitos da escolaridade, sexo, religião, atitudes antiaborto e preferências partidárias dos pais, ele poderia controlar os efeitos dessas variáveis de uma dentre duas maneiras:

a) Mantendo as outras variáveis constantes: no exemplo citado, o pesquisador poderia transformar as variáveis religião, sexo, escolaridade e preferências partidárias em constantes, escolhendo apenas homens católicos, com escolaridade secundária e atitudes antiaborto como participantes do experimento. Esta técnica de controlar outras variáveis maximiza a validade interna à custa da validade externa;

b) Distribuindo aleatoriamente os sujeitos pelas condições experimentais: sujeito é o nome dado às unidades nos estudos experimentais, podendo ser pessoas, plantas ou coletividades como colégios eleitorais. No exemplo citado, se o pesquisador incluir no estudo pessoas que diferem em escolaridade, religião, preferências dos pais e atitudes em relação ao aborto, ele poderá eliminar a influência destas variáveis distribuindo as pessoas aleatoriamente pela suas condições experimentais. A distribuição aleatória controla os efeitos de todas as variáveis estranhas dos sujeitos que o pesquisador não quer estudar, mas que também não quer manter constantes porque isto limitaria a generalidade do estudo. Esta é a característica definidora de um experimento genuíno.

7.3. Ameaças a validade interna dos experimentos

Todo experimento deveria ser delineado para ter validade interna, um termo que denota que o mesmo está apto para concluir que a variável independente realmente afeta a variável dependente (BRYMAN, 1989).

Em uma pesquisa, o pesquisador realiza inferências causais para tentar maximizar a validade interna. Formular inferências causais é o que fazem os médicos quando tentam diagnosticar a causa do desconforto

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de um paciente ou o que fazem os detetives quando identificam a causa de um óbito. O pesquisador, médico e o detetive devem todos descartar uma lista de hipóteses rivais entre si, para chegar à causa mais provável. As hipóteses rivais são ameaças à validade interna da pesquisa. Essas ameaças podem se dar por uma das seguintes formas (KIDDER, 2004):

a) Maturação: os sujeitos da pesquisa podem ter amadurecido ou se cansaram diferentemente nas diferentes condições ambientais;

b) História: quando o clima de alterações a que o ambiente pode ser submetido é diferente para os sujeitos da pesquisa;

c) Seleção: quando os sujeitos não são distribuídos aleatoriamente entre os grupos pesquisados;

d) Instrumentação: diferenças que podem acontecer com os grupos pesquisados quando ou como os mesmos foram testados;

e) Regressão em relação à média: quando os sujeitos são selecionados apresentando, de início, tendências extremas em qualquer das medidas analisadas.

f) Difusão: tendência de um efeito experimental afetar não somente o grupo experimental, mas também o grupo de controle.

Em geral, um pesquisador não precisa se preocupar em percorrer a lista inteira de hipóteses rivais plausíveis para avaliar a validade interna de um experimento. A distribuição aleatória e o controle cuidadoso das condições experimentais salvaguardam-no contra a maioria dessas ameaças à validade interna.

7.4. Tipos de experimentos

Em um experimento estuda-se a relação entre dois tipos de variáveis, as independentes e as dependentes. As variáveis independentes são as causas e as variáveis dependentes os efeitos.

Em uma manipulação experimental deve-se ter pelo menos um grupo experimental e um grupo para comparação (ou grupo de controle), criando desta forma uma variável independente porque há dois valores, tratamento e não-tratamento.

Existe na literatura alguns delineamentos experimentais clássicos que serão apresentados a seguir. Para isso, usar-se-á a seguinte notação para descrever os diferentes delineamentos de pesquisa:

• X: um tratamento, uma variável independente, uma causa;

• O: uma observação, uma variável dependente, um efeito;

• R: um sinal de que os sujeitos foram distribuídos aleatoriamente pelas condições experimentais.

Contudo, para exemplificar esses delineamentos experimentais clássicos, vamos apresentar um experimento de campo realizado em 1976 pelo pesquisador Richard Schulz (KIDDER, 2004).

Seu experimento de campo consistia em estudar os efeitos do controle e possibilidade de preição sobre o bem-estar físico e psicológico de pessoas num asilo. Schulz iniciou seu experimento tendo como premissa que: “desde as pessoas muito jovens, até as muito velhas, e moribundas, as pessoas se esforçam para controlar seu ambiente”. Ele perguntou a residentes de um asilo se participariam de um estudo sobre “as atividades diárias de indivíduos idosos”. Quarenta pessoas concordaram e ele, aleatoriamente, designou-as para uma das quatro condições experimentais. Tentou incluir em seu estudo pessoas que não estivessem

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em contato diário umas com as outras, para evitar que trocassem impressões e com isso levantassem suspeitas ou contaminassem os resultados do estudo. Estudantes visitaram três dos quatro grupos. Mostraram-se interessados em conhecer algumas pessoas idosas porque estavam fazendo um curso sobre velhice e achavam interessante obter alguma experiência direta sobre o assunto. A manipulação experimental era o grau de controle que os residentes tinham sobre a escolha do momento e duração das visitas. Foram estabelecidas três variações e um quarto grupo de comparação.

O primeiro grupo tinha controle sobre as visitas. Os residentes controlavam tanto a freqüência como a duração das visitas dos estudantes. Eles chamavam as visitas quando desejavam que viessem e determinavam quanto tempo deveriam ficar.

O segundo grupo podia prever a visita. Estes residentes sabiam quando seus visitantes apareciam, mas não podiam controlar nem a ocorrência e nem a duração das visitas. Para tornar estas visitas comparáveis às do primeiro grupo, cada visitante deste grupo foi pareado com um visitante daquele e manteve um esquema de visitas semelhantes. Assim, se um residente que podia controlar a presença do visitante requisitasse visitas diárias com duas horas de duração cada uma, Schulz selecionava um visitante do grupo 2 para que tivesse encontros similares, todos os dias por duas horas. Isto assegurava quantidades de visitas equivalentes nos dois grupos e, então, a única diferença passava a ser os residentes a ocorrência das visitas ou poderem apenas predizer quando elas ocorreriam.

No terceiro grupo os residentes não podiam controlar nem prever a ocorrência das visitas. Eles recebiam visitas tão frequentemente e pelo mesmo tempo que os outros residentes, pois cada visitante deste grupo também foi pareado com um visitante do primeiro grupo, mantendo o mesmo esquema daquele, mas sem informar ao residente o horário ou a duração de cada visita. As visitas eram imprevisíveis do ponto de vista dos residentes e o visitante chegava sem avisar.

O quarto grupo era o grupo de comparação, que não recebia nenhuma visita. Os residentes deste grupo não receberam as visitas dos estudantes, mas foram entrevistados no início e no final do estudo a fim de medir sua saúde, bem-estar psicológico e nível de atividade.

7.4.1. Delineamento 1: delineamento de dois grupos casualizados

Os sujeitos são distribuídos aleatoriamente para o grupo experimental (X) ou para o grupo não-experimental (não-X). Há uma pequena chance de que a casualização falhe e que eles difiram em relação à variável dependente (O1 e O2) mesmo que nenhum tratamento intervenha. Esta é uma possibilidade pequena e remota, levada em consideração o cálculo de probabilidade ou nível p.

Este delineamento contém, a grosso modo, o essencial a um experimento: distribuição aleatória, grupos com tratamento e sem tratamento, e observações após o tratamento. É necessário ter pelo menos dois grupos para saber se o tratamento teve algum efeito.

Podem-se descartar várias hipóteses rivais ou ameaças à validade interna usando este delineamento. As diferenças pós-tratamento não são um produto de vieses na seleção dos sujeitos, pois eles foram distribuídos aleatoriamente entre os grupos. As diferenças pós-tratamento não são um produto da maturação,

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pois os dois grupos devem ter amadurecido na mesma proporção. Pode-se eliminar a história, pois o grupo de tratamento não foi exposto a nenhum outro evento que o grupo sem tratamento não experienciou. Se os dois grupos foram testados ou observados sob circunstâncias similares, pode-se eliminar diferenças na instrumentação com uma explicação.

Uma vez que tenham sido eliminadas essas hipóteses rivais, pode-se ter confiança de que o tratamento experimental tenha ocasionado as diferenças subseqüentes entre os dois grupos (O1 e O2). O delineamento 1 é o mais simples dentre os delineamentos experimentais propriamente ditos (genuínos).

7.4.2. Delineamento 2: delineamento antes e depois com dois grupos

Este delineamento tem um conjunto adicional de testes ou observações da variável dependente antes do tratamento experimental, denominados pré-testes. Os pré-testes apresentam várias vantagens. Permitem verificar a casualização e permitem ao experimentador perceber se os grupos eram equivalentes antes do tratamento. Se os grupos não forem equivalentes no pré-teste, o experimentador pode fazer ajustamentos nas medidas do pós-teste para possibilitar um teste mais justo do tratamento.

Os pré-testes fornecem também um teste mais sensível dos efeitos do tratamento permitindo que cada sujeito sirva como seu próprio controle. Em vez de comparar apenas O2 e O4, o experimentador pode comparar os escores de cada sujeito no pré e no pós-teste (O1 com O2 e O3 com O4). Quando todos os escores dos sujeitos no pré-teste diferem entre si e seus escores no pós-teste refletem algumas destas diferenças individuais preexistentes, o experimentador ganha precisão ao fazer estas comparações intra-individuais.

Entretanto, o pré-teste tem também algumas desvantagens. Ele pode sensibilizar os sujeitos para os objetivos do experimento e enviesar seu escore no pós-teste. Se isso ocorre da mesma forma para os grupos experimental e controle, seus escores no pós-teste deverão ser igualmente elevados ou diminuídos e a pré-testagem sozinha não seria uma explicação rival para uma diferença entre O2 e O4. Contudo, se o pré-teste afetar o grupo experimental de forma diferente do grupo de controle, isto apareceria como uma diferença nos escores de pós-teste e seria indistinguível de uma diferença produzida apenas pelo tratamento. O delineamento 2 não fornece nenhuma solução para este problema.

No exemplo do experimento de Schulz, ele usou uma variação deste delineamento antes-depois em seu estudo. Em vez de dois grupos, ele tinha quatro, e todos tiveram pré e pós-testes.

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Os pré-testes (letras O com índices ímpares) e pós-testes (letra O com índices pares) incluíam várias medidas de variável dependente: condições de saúde, bem-estar psicológico e atividades. Os tratamentos, por outro lado, eram todos variações de uma variável independente. Qualquer variável independente única pode ter vários valores ou níveis. Portanto, os quatro X no diagrama anterior não representam quatro variáveis independentes, mas quatro valores de uma variável independente, denominada “grau de controle sobre as visitas”.

Schulz não encontrou diferenças entre os quatro grupos após o tratamento. Ao invés disso, descobriu que os dois primeiros eram semelhantes, e ambos tinham melhor saúde que os dois últimos, que também eram semelhantes entre si. Ele concluiu que o importante ingrediente benéfico no grau de controle era a possibilidade de predição, pois era o que os dois primeiros grupos tinham em comum.

7.4.3. Delineamento 3: delineamento de quatro grupos de Solomon

Este delineamento combina os dois primeiros. Com este delineamento o experimentador pode testar definitivamente se as diferenças de pós-teste foram causadas pelo tratamento, pelo pré-teste ou pela combinação tratamento mais pré-teste.

O delineamento 3 é um delineamento dispendioso porque requer quatro grupos de sujeitos para testar os efeitos de apenas dois níveis de um tratamento. São necessários os quatro grupos porque temos os grupos de pré-teste e sem pré-teste em conjunto com os grupos experimentais e de controle.

Este delineamento oferece as vantagens isoladas do delineamento 1 (não interferência de efeitos do pré-teste) e do delineamento 2 (maior precisão advinda dos escores do pré-teste que servem como linha de base com a qual se comparará os efeitos do tratamento). Além disso, este delineamento permite ao experimentador observar se a combinação pré-teste mais tratamento produzem um efeito diferente do que esperaríamos se simplesmente somássemos os efeitos isolados do pré-teste e do tratamento. Tais combinações, se forem diferentes da soma dos dois efeitos individualmente, são denominadas efeitos de interação. Em muitos problemas da ciência social, as interações são importantes. O delineamento fatorial é o ideal para analisar as interações.

7.4.4. Delineamento 4: delineamento fatorial

Este delineamento é utilizado quando o experimentador não está interessado em apenas uma variável experimental, mas em duas. Isso pode acontecer por várias razões, uma das quais pode ser a convicção de que uma variável adicional é capaz de moderar o relacionamento entre a variável independente e a variável dependente. O delineamento fatorial é frequentemente usado em pesquisa organizacional devido ao aumento do interesse nas relações que são moderadas por outras variáveis.

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No diagrama acima, X é uma variável independente e Y é outra. Num delineamento fatorial duas ou mais variáveis independentes são apresentadas sempre em combinação. O delineamento completo inclui todas as combinações possíveis das variáveis independentes (também conhecidas por fatores, daí o nome de delineamento fatorial).

Uma razão para o emprego de delineamentos fatoriais é a busca de efeitos de interação. Outra razão é para ser capaz de generalizar os efeitos de uma variável para vários níveis de outra. Uma terceira razão para incluir mais de uma variável independente num experimento é estudar os efeitos isolados daquela variável.

Os delineamentos fatoriais com duas ou mais variáveis independentes, portanto, apresentam diversas vantagens sobre os delineamentos com um único fator. Permitem ao investigador descobrir interações bem como efeitos principais. E se não houver interações permitem ao pesquisador generalizar o efeito isolado de um fator para dois ou mais valores de outro fator.

7.5. Ameaças a validade externa dos experimentos

Segundo Bryman (1989), a validade externa se preocupa com a extensão na qual os frutos de uma parte da pesquisa podem ser generalizados além do limite específico do cenário no qual o estudo foi realizado.

Porém, existem diversas fontes potenciais de ameaças à validade externa. Algumas delas são:

a) Quando um experimento envolve sujeitos em um pré-teste, é possível que o pré-teste possa sensibilizar os sujeitos e fazê-los mais receptivos ao tratamento experimental do que normalmente poderiam ser. O simples fato. Isso poderia limitar a gererabilidade das descobertas, uma vez que não seria possível dizer com certeza se isso poderia ser aplicado a uma população que não havia sido pré-testada. Para lidar com este tipo de ameaça, uma boa opção é utilizar o delineamento 3 (delineamento de quatro grupos de Solomon).

b) Tendências na seleção dos sujeitos pode significar que as respostas dos sujeitos ao tratamento experimental não são representativas. Alguns pesquisadores ao conduzirem experimentos geralmente não empregam os procedimentos de distribuição aleatória. Muitas vezes eles preferem voluntários, que tem um efeito adverso na validade externa.

c) O planejamento experimental pode fixar um certo número de efeitos reativos que limitam a capacidade do pesquisador a generalizar além do cenário experimental, porque tais efeitos provavelmente são únicos ao contexto do experimento.

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7.6. Etapas para se planejar um experimento

Ao se planejar um experimento genuíno, sugere-se o seguinte procedimento:

a) Planejamento do experimento: nesta etapa o pesquisador escolhe as variáveis a serem exploradas;

b) Operacionalização das variáveis: o pesquisador deve definir cada uma das variáveis e também a forma como as mesmas serão mensuradas;

c) Estabelecimento das relações causais (hipóteses): o pesquisador estabelece as variáveis independentes e as variáveis dependentes do experimento a ser realizado;

d) Definição das técnicas de análise dos dados do experimento: nesta etapa a técnica estatística é definida; isto é essencial para a condução do experimento;

e) Especificação da unidade de análise ou montagem do banco de ensaio: onde o pesquisador começa a preparação da coleta de dados;

f) Especificação do tempo para a condução do experimento: o momento do tempo da realização do experimento é fundamental para pesquisas a serem realizadas no futuro;

g) Projeto do experimento: estabelecimento dos níveis (valores) para cada variável de controle, estabelecimento da seqüência de cada evento da experimentação (são necessários cuidados em relação a aleatorização dos eventos de forma a reduzir possíveis erros nas variáveis de controle) e definição do número de eventos do experimento (verificar se serão necessárias replicações);

h) Realização do experimento e coleta dos dados: nesta etapa deve seguir o que foi projetado na etapa de projeto do experimento (letra g);

i) Análise estatística: a técnica de análise estatística escolhida na fase de análise de dados deve ser aplicada aos dados colhidos;

j) Análise dos resultados: o pesquisador analisa os resultados obtidos na fase de analise estatística e compara com a teoria existente sobre o tema que foi experimentado;

k) Conclusão: o pesquisador apresenta os resultados em relação a hipótese estabelecida na etapa de estabelecimento de hipóteses (letra c);

l) Redação e publicação dos resultados.

Exercícios do Capítulo 7

7.1) Faça uma busca na base de dados e selecione um artigo científico que usou o método de pesquisa de experimentação.

7.2) Identifique no artigo selecionado as variáveis de estudo.

7.3) Identifique o tipo de delineamento de pesquisa empregado.

7.4) Como o autor minimizou as ameaças à validade interna e externa?

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CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO 8888 Estratégia de pesquisa II: Modelagem e simulação

8.1. Origem da modelagem e simulação

A evolução da simulação está intrinsecamente relacionada à evolução tanto de hardware quanto das inovações de software.

Nas décadas de 60 e 70 a simulação era excessivamente cara e utilizava ferramentas que, geralmente, só eram disponíveis em grandes corporações. A mão de obra precisava ser especializada, pois a construção e execução de modelos dependiam de conhecimentos muito acima da média observada em usuários comuns. O grupo que trabalhava em simulação geralmente era composto por doutores, trabalhando em universidades, centros de pesquisa e no meio militar, que desenvolviam sistemas grandes e complexos utilizando as linguagens disponíveis na época, tais como o Fortran. As execuções eram sofríveis, pois, naquela época, os computadores eram menos poderosos que os atuais computadores embarcados em automóveis.

No final da década de 70 e início da década de 80, os computadores foram se tornando mais rápidos e mais baratos. Nesta época, por exemplo, as linhas de montagens de carros passaram a utilizar a simulação para resolver problemas tais como de segurança e otimização da linha. Nesta mesma época, a simulação começou a ser utilizada em negócios e por estudantes e pesquisadores que descobriram seu potencial. A simulação foi difundida nos setores de engenharia e negócios, graças ao surgimento de linguagens próprias de simulação. O aprendizado e ‘debugging’, porém, ainda eram longos.

No final da década de 80 o valor da simulação foi reconhecido por muitas organizações. Tanto, que várias delas fizeram da simulação um requisito para que investimentos grandes pudessem ser aprovados. No entanto, organizações pequenas raramente utilizavam essa técnica. Os computadores pessoais (Pc’s) permitiram o surgimento de várias ferramentas de simulação manipuláveis por qualquer profissional.

Nos anos 90 a simulação atingiu um grau de maturidade suficiente para que seja adotada por organizações de variadas áreas e diferentes portes. É utilizada em estágios iniciais de projetos, em animações, pesquisa, entre outros. Este avanço foi principalmente possível pelo surgimento de ferramentas voltadas para a simulação e fáceis de usar, e pela disponibilidade de computadores mais rápidos e baratos.

Com os atuais softwares de simulação de 4a. geração, o tempo e esforço dispendido num projeto de simulação se concentra mais na atividade de análise dos resultados e menos na programação e ‘debugging’. À primeira vista isto pode parecer frustrante a um professor da área que estava habituado a lecionar programação e debugging. A ênfase agora deve ser dada à sistemática de análise, o que inclusive viabiliza muito a utilização prática de simulação nas indústrias. O quadro 8.1 apresenta as gerações dos softwares de simulação.

8.2. O que é a modelagem e simulação e quando ela pode ser utilizada

Segundo Chung (2004), a modelagem e simulação é o processo de criar e experimentar um sistema físico através de um modelo matemático computadorizado. Um sistema pode ser definido como um conjunto de componentes ou processos que se interagem e que recebem entradas e oferecem resultados para algum propósito.

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Quadro 8.1 – Gerações de software de simulação

Geração Tipo Conceito Exemplos

G-0 Linguagens de programação de propósito geral

Aplicáveis em qualquer contexto, porém exige conhecimento profundo na linguagem, muito tempo de desenvolvimento e não são reutilizáveis.

Fortran, Pascal e C.

G-1 Linguagens de simulação

Comandos projetados para tratar lógica de filas e demais fenômenos comuns. Mais amigáveis que G-0, ainda requerem programador especializado.

Simscript, GPSS, Siman e Slam.

G-2

Simuladores ou pacotes de simulação

Projetados para permitir modelagem rápida, dispõe de elementos específicos para representar filas, transportadores, etc. Restringem, porém, o uso para sistemas de certos tipos e não complexos.

Simfactory e Xcell.

G-3 Simuladores integrados com linguagens

Num só pacote, integram a flexibilidade das linguagens de simulação (G-1), com a facilidade de uso dos pacotes de simulação (G-2).

Witness e ProModelPC.

G-4 Simuladores e linguagens integrados no ambiente Windows

Aprimoramento da G-3, que permite modelagem rápida, inclusive para sistemas complexos sem restrição de áreas de aplicação (ou templates).

ProModel for Windows.

O propósito de se conduzir uma pesquisa através da modelagem e simulação de sistemas é:

• Conhecer mais a fundo a forma de operação do sistema;

• Desenvolver políticas operacionais e recursos para aperfeiçoar o desempenho do sistema;

• Testar novos conceitos e/ou sistemas antes de implementá-los;

• Obter informações sem incomodar o sistema atual.

Para Pereira (2000), a simulação computacional é a representação de um sistema real através de um modelo utilizando um computador, trazendo a vantagem de se poder visualizar esse sistema, implementar mudanças e responder a testes do tipo “o que aconteceria se” (what-if), minimizando custos e tempo. Desse modo, o objetivo da simulação é estudar o comportamento de um sistema, sem que seja necessário modificá-lo ou mesmo construí-lo fisicamente.

Segundo Seila (1995), um sistema é um conjunto de componentes ou entidades interativos. Esses sistemas podem ser discretos ou contínuos, ou uma combinação de ambos. Os sistemas discretos são aqueles em que as variáveis envolvidas assumem valores finitos ou infinitos numeráveis (por exemplo, peças que chegam a uma máquina) e os sistemas contínuos são aqueles em que as variáveis mudam continuamente no tempo (por exemplo, quilômetros rodados pelos caminhões na simulação de um sistema logístico). Neste caso, as linguagens de simulação devem estar em condições de resolver sistemas de equações diferenciais. Nas simulações de eventos discretos os programas são dotados de um relógio, que é inicializado com o evento ao qual está vinculado e avança até que o próximo evento esteja programado (PEREIRA, 2000).

Um modelo é a representação abstrata e simplificada do sistema (SEILA, 1995). Os modelos de simulação também podem ser determinísticos ou estocásticos. Os modelos são determinísticos quando as

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variáveis que dão entrada que representam o sistema assumem valores exatos, assim, os resultados desse tipo de simulação serão sempre os mesmos independentemente do número de replicações que se fizer para o modelo. O modelo estocástico permite que se dê entrada com uma coleção de variáveis que podem assumir diversos valores dentro de uma distribuição de probabilidades, distribuição esta que pode ser definida pelo modelador. Os resultados gerados pelos modelos estocásticos são diferentes a cada replicação, em razão da natureza aleatória das variáveis que dão entrada no modelo (PEREIRA, 2000).

A simulação terminante é aquela em que se está interessado em estudar o comportamento do sistema num dado intervalo de tempo de simulação. Quando se está interessado em estudar o sistema a partir do momento em que o mesmo atingir um estado estável (steady-state), a simulação é dita não terminante (PEREIRA, 2000).

Quando os modelos de simulação representam o sistema sem levar em conta sua variabilidade com o tempo, ou seja, é uma representação do sistema congelado num determinado momento, é dito estático. O modelo é dinâmico, quando representa o sistema a qualquer tempo, a exemplo dos modelos que representam uma linha de produção durante um turno de oito horas (PEREIRA, 2000). O quadro 8.2 apresenta um resumo desses conceitos apresentados anteriormente para facilidade de visualização.

Quadro 8.2: Resumo dos principais conceitos de simulação computacional

SISTEMA MODELO SIMULAÇÃO DISCRETO: variáveis envolvidas assumem valores finitos ou infinitos numeráveis.

DETERMINÍSTICO: variáveis assumem valores determinados.

ESTÁTICO: estuda o sistema sem levar em conta sua variabilidade com o tempo.

TERMINANTE: há interesse em se estudar o sistema num dado intervalo de tempo.

CONTÍNUO: variáveis mudam constantemente com o tempo.

ESTOCÁSTICO: variáveis assumem valores diversos segundo uma determinada distribuição de probabilidades.

DINÂMICO: representa o sistema a qualquer tempo.

NÃO TERMINANTE: há interesse em estudar o sistema a partir de um determinado estado estável, podendo o estudo prolongar-se indefinidamente.

Fonte: Pereira (2000)

Muitas operações dos sistemas estão sujeitas a variabilidade, muitas delas estão interconectadas e ainda são complexas. Robinson (2004) afirma que a variabilidade pode ser previsível (paradas programadas em uma instalação fabril) ou imprevisíveis (taxa de chegada dos pacientes na emergência de um hospital); os componentes de um processo estão interconectados, uma vez que trabalham de forma isolada, mas afetando uns aos outros; e, finalmente, a complexidade de um sistema pode ser combinatorial (relacionada ao número de componentes do sistema ou ao número de combinações possíveis entre os componentes de um sistema) ou dinâmica (a partir da interação entre os componentes do sistema ao longo do tempo).

A maioria das operações dos sistemas é interconectada e sujeita a variabilidade e complexidade (combinatorial e dinâmica). Devido a dificuldade de se predizer o desempenho dos sistemas sujeitos a variabilidade, interconectividade ou complexidade, é muito difícil, senão impossível, predizer o desempenho dos sistemas operacionais que estão potencialmente sujeitos aos três tópicos. Os modelos de simulação, entretanto, são aptos para representar explicitamente a variabilidade, a interconectividade e a complexidade de um dado sistema. Como resultado, é possível com a simulação predizer o desempenho de um sistema, comparar projetos de sistemas alternativos e determinar o efeito das políticas alternativas no desempenho do sistema.

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Harrel, Ghosh e Bowden (1996) consideram que a simulação é bastante adequada quando:

• é difícil, ou mesmo impossível, o desenvolvimento de um modelo matemático;

• o sistema possuir variáveis aleatórias;

• houver complexidade na dinâmica do processo;

• deseja-se observar o comportamento do sistema por um determinado período;

• o uso da animação for importante para visualizar o processo.

Chung (2004) destaca as seguintes vantagens para o uso da simulação:

• a experimentação pode ocorrer em um curto período de tempo, em virtude do apoio computacional;

• menor necessidade de análise, uma vez que os pacotes de softwares disponíveis no mercado facilitam a análise dos dados;

• facilidade da demonstração dos modelos, em virtude da alta capacidade gráfica dos pacotes de softwares disponíveis no mercado para a simulação.

Robinson (2004) considera que a simulação tem as seguintes desvantagens:

• custo elevado, uma vez que os softwares tem um alto custo de aquisição. Além disso, se for necessária a contratação de consultores para a construção do modelo, o custo pode ser ainda mais alto;

• consome muito tempo e os benefícios podem não ser imediatos;

• a maioria dos modelos para simulação requerem uma quantidade significativa de dados;

• requer habilidade dos analistas/pesquisadores, pois os softwares não analisam os dados por si só. Entre as habilidades necessárias pode-se citar a modelagem conceitual, validação e estatística;

• confiança exagerada no modelo deve ser evitada. Consideração deve ser dada para a validade do modelo e para as simplificações realizadas no mesmo.

Para não dizer que simulação pode se aplicar a praticamente todo tipo de sistema, a seguir apresenta-se um enquadramento das aplicações em contextos mais específicos:

• Tempo: redução dos tempos improdutivos, nos quais não se agrega valor a um item. Num cenário típico, 1 peça é usinada; espera alguém p/ lhe movimentar; é deslocada até o próximo posto; e aguarda a disponibilidade da próxima máquina ou operador. Nestas quatro etapas, apenas a primeira agrega valor. Técnicas como JIT, kanban e balanceamento de linhas buscam solucionar este problema. A simulação comporta bem as inconsistências inerentes ao meio produtivo, ao admitir a adoção de valores estocásticos nos tempos de processos, quebras, chegadas de MP, etc. Desta forma, simulação permite ao modelador a adoção do tamanho dos lotes, procedimentos e controles mais sintonizados à realidade do chão-de-fábrica;

• Manuseio de material: projeto de sistemas de manuseio e transporte mais eficazes e adequados;

• Layout e planejamento de capacidade: projeto de layout otimizado e previsão realista da capacidade produtiva tanto para instalações novas, quanto para alterações ou ampliações;

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• Apoio ao PCP: a simulação auxilia a equacionar a programação dos lotes, dentro do conflito imposto aos programadores - minimizar e garantir os tempos de entrega dos produtos X maximizar a carga-máquina e a utilização dos recursos;

• Avaliação de novas tecnologias: compara o desempenho e a relação custo/benefício entre a sistemática corriqueira e o sistema dotado de novas tecnologias, para avaliação da viabilidade técnica e comercial do investimento;

• Estocagem e distribuição: definição de melhores alternativas de pontos e características de estoques e sistemas de distribuição;

• Logística: adequação da programação de suprimentos entre departamentos de uma empresa, ou da empresa com seus fornecedores e clientes;

• Manutenção e meio ambiente: melhor adequação dos programas de manutenção e do fluxo e manuseio de resíduos recicláveis ou nocivos.

8.3. Implementação da modelagem e simulação

Segundo Bertrand e Franzoo (2002), a metodologia de pesquisa na modelagem quantitativa da gestão de operações tradicionalmente não é percebida como um assunto. A mais antiga contribuição para a discussão sobre metodologia em simulação foi apresentada por Mitroff em 1974, cujo modelo é apresentado na figura 8.1.

Figura 8.1 – Modelo de pesquisa para simulação Fonte: Mitroff et al. (1974) apud Bertrand e Franzoo (2002)

Neste modelo a abordagem operacional de pesquisa consiste de quatro fases: conceitualização, modelagem, solução pelo modelo e implementação.

Na fase de conceitualização, o pesquisador cria o modelo conceitual do problema e do sistema sob estudo, toma decisões sobre as variáveis que necessitam ser incluídas no modelo e sobre o escopo do problema e do modelo a serem estudados.

Na fase de modelagem, o pesquisador realmente constrói o modelo quantitativo, definindo as relações causais entre as variáveis.

Na fase de solução pelo modelo, em geral, a matemática desempenha um papel determinante.

Finalmente, na fase de implementação, os resultados do modelo são implementados e um novo ciclo pode começar.

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8.3.1. Conceitualização

Segundo Robinson (2004), a motivação para um estudo de simulação é o reconhecimento de que um problema realmente existe no mundo real. O problema deve abranger um sistema existente ou um entendimento sobre um sistema proposto.

Para Seila (1995), uma declaração clara e concisa do problema de decisão ou a razão para se desenvolver o modelo de simulação é a primeira ação desta fase. O pesquisador deveria saber os tipos de decisões a serem antecipadas e qual o sistema envolvido. Segundo Robinson (2004), em muitos casos, o próprio cliente tem condições de explicar e descrever as operações do sistema do mundo real que é o coração da situação problema para a definição do modelo conceitual.

O modelo conceitual, segundo Robinson (2004), é uma descrição específica do modelo de simulação, não se importando com o software, descrevendo os objetivos, entradas, saídas, conteúdo, suposições e simplificações do modelo.

Outro ponto importante nesta fase é a definição dos objetivos da simulação. Para Robinson (2004) ela significa a natureza pela qual o modelo é determinado, o ponto de referência para a validação do modelo, o guia para a experimentação e uma das métricas pela qual o sucesso do estudo é julgado. Os objetivos definem o que se espera atingir com o estudo, o nível de desempenho esperado e as restrições existentes.

O pesquisador deve conhecer a fundo o sistema que está sendo analisado. Se o sistema existe, ele deve ser cuidadosamente estudado, inclusive através de observações de suas operações e de entrevistas com as pessoas que gerenciam o sistema. Os componentes desse sistema e suas interações devem ser identificadas e descritas como um prelúdio para a fase de modelagem (construção do modelo computacional). Todos os parâmetros de entrada potenciais e variáveis aleatórias envolvidas com o modelo deveriam ser identificadas (SEILA, 1995). Dessa forma, cada variável aleatória do modelo deve ser examinada e a forma da sua distribuição e a de seus parâmetros determinada.

As técnicas de fluxograma do processo e mapofluxograma do processo são utilizadas visando exatamente um melhor planejamento da simulação, como ilustra a figura 8.2. Estas técnicas auxiliam o modelador a representar da forma mais próxima a real o sistema que será simulado. O resultado do mapeamento do processo, geralmente, é uma representação gráfica, o qual mostra como os recursos de entrada são processados e transformados em saídas, destacando-se a relação e a conexão entre cada atividade. Além disso, é interessante coletar dados para as variáveis de entrada do sistema, indicando inclusive os equipamentos/máquinas do mundo real que serão objeto da simulação, como mostra a figura 8.3.

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Figura 8.2 – Exemplo de mapeamento de um processo visando a simulação Fonte: Leal et al. (2006)

Figura 8.3 – Definição de equipamentos e variáveis para simulação Fonte: Leal et al. (2006)

8.3.2. Modelagem

Segundo Robinson (2004), na etapa de modelagem, o modelo conceitual é convertido no modelo computadorizado, como ilustra a figura 8.4. O modelo pode ser programado através de uma planilha eletrônica, de um software especialista em simulação ou de uma linguagem de programação.

A natureza desta etapa irá depender em grande parte do software para simulação escolhido para a implementação do modelo. O pesquisador pensa pela primeira vez em como relacionar o modelo conceitual com o modelo computacional.

Segundo Robinson (2004), este modelo computacional deve ser desenvolvido de forma incremental, documentando-o e testando-o a cada passo, de forma que os erros possam ser identificados previamente, ao

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contrário do que aconteceria se os testes para verificar a confiabilidade/validade do modelo fossem deixados para depois de que todo o modelo estivesse pronto. A maioria dos softwares disponíveis para simulação permite essa abordagem incremental na construção dos modelos.

Figura 8.4 – Exemplo de modelo de simulação Fonte: Leal et al. (2006)

Um modelo típico a ser simulado é composto de:

• Locais: postos físicos (máquinas, áreas de depósito, esteiras transportadoras) onde são realizados os processos;

• Entidades: elementos (peças, lotes, etc.) que transitam pelos locais e sofrem processamento;

• Recursos: elementos (funcionários, empilhadeiras, etc.) que auxiliam no transporte das entidades entre os diferentes locais ou na execução dos processos;

• Processos: operações realizadas no sistema (roteiros e procedimentos de fabricação).

Finalmente, o modelo computacional desenvolvido deve ser documentado. A documentação serve para lembrar ao pesquisador o que foi feito na elaboração do modelo, permite que outro pesquisador continue o desenvolvimento do modelo ou faça melhorias ao mesmo ou permite ainda que uma parte do atual modelo seja reutilizada em um outro modelo para uma aplicação similar ou mesmo diferente.

8.3.3. Solução pelo modelo

Para Robinson (2004), uma vez desenvolvido o modelo, experimentações são realizadas através do modelo simulado para se obter um melhor entendimento do mundo real ou para encontrar soluções para os problemas do mundo real. Trata-se de um processo de análise what-if, ou seja, fazer alterações nas entradas

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do modelo, rodar o modelo, analisar os resultados, aprender com os resultados, fazer alterações na entrada e assim sucessivamente.

Segundo Seila (1995), uma boa idéia é armazenar os dados obtidos ao se rodar o modelo computacional de forma que não se necessite repetir o processo no caso de alguma alteração no procedimento usado para analisar os dados. Uma vez que o modelo começa a rodar e a gerar os resultados, é preciso aplicar os procedimentos de análise estatística dos dados para avaliar o desempenho do sistema.

Robinson (2004) considera que os experimentos através da simulação podem se dar por experimentação interativa ou por lote. A primeira envolve observar a simulação rodar e fazer alterações ao modelo para ver os possíveis efeitos. O objetivo deste primeiro tipo é desenvolver um entendimento maior sobre o modelo (e do sistema real), das principais áreas de problemas e identificar as soluções potenciais, facilitando a tomada de decisão. Na experimentação por lote, os fatores experimentais são definidos e o modelo é colocado para rodar por um dado número de replicações. O objetivo é rodar o modelo por um tempo suficiente e obter resultados estatísticos significativos. Os softwares de simulação possuem aptidões especiais para rodar esse tipo de experimentação, como ilustra a figura 8.5.

Figura 8.5 – Exemplo de resultados obtidos após simulação em software apropriado Fonte: Leal et al. (2006)

8.3.4. Implementação

Robinson (2004) afirma que a implementação pode ser interpretada de três formas. A primeira pela implementação das descobertas do estudo de simulação no mundo real. A segunda é a implementação do modelo ao invés de suas descobertas; e a terceira é interpretar a implementação como um aprendizado, que pode ser colocada em prática apenas em uma tomada de decisão futura.

No primeiro caso, ou seja, a implementação das descobertas do estudo de simulação, um relatório final deve ser elaborado descrevendo a situação problema e os objetivos do projeto, um resumo do modelo, os experimentos realizados e destacando os resultados obtidos, uma lista das conclusões e recomendações e, finalmente, relatando sugestões para simulações futuras. No processo de implementação são os clientes que determinam quais das recomendações do estudo de simulação serão colocadas em prática no mundo real.

O segundo caso envolve entregar uma cópia do estudo de simulação desenvolvido ao cliente, de forma que ele possa rodar o modelo no momento em que achar mais oportuno ou que necessitar dos

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resultados para tomar uma decisão. Neste caso, é necessária a documentação adequada do modelo e o treinamento dos clientes para sua correta utilização.

No terceiro caso o pesquisador, o usuário da simulação e os clientes ganham um maior entendimento do mundo real não apenas a partir dos resultados dos experimentos da simulação, mas de todo o processo de desenvolvimento e uso do modelo de simulação.

8.3.5. Verificação e validação

A verificação é o processo que assegura que o modelo conceitual foi transformado em um modelo computacional com precisão adequada (ROBINSON, 2004). Seila (1995) completa que trata-se basicamente de um processo de “debugging”, mas que pode ser complicado pelo fato do programa de simulação envolver variáveis aleatórias cujos valores não podem ser prognosticados antecipadamente.

Segundo Duarte (2003), verificar o modelo é realizar um trabalho de depuração da programação procurando dois tipos de erros: erros de sintaxe e erros de semântica. As principais técnicas de verificação são: revisar a codificação (programação) do modelo, verificar se a resposta de saída do modelo é coerente, verificar se a animação é coerente com a realidade ou com o esperado, usar o recurso de detecção de erros do pacote do software utilizado.

Para Seila (1995) a validação é o processo que assegura que o modelo computacional se aproxima adequadamente do comportamento desejado do sistema real. Geralmente a validação envolver coletar dados do sistema real e do sistema simulado, comparando-os e certificando-se de que os resultados não diferem substancialmente.

A validação, portanto, vem a ser uma avaliação de o quanto o modelo que foi construído é semelhante ao sistema real que se pretendeu simular, no aspecto de se questionar se esse modelo atende ou não, às finalidades para as quais foi construído, ou seja, se está dando resposta conveniente ao problema que foi levantado ao se iniciar o projeto de simulação (PEREIRA, 2000).

Segundo Pereira (2000), apesar de não haver uma metodologia que garanta a hipótese de que o sistema seja válido para os objetos propostos, algumas propostas ajudam na tomada de decisão e podem reduzir as probabilidades de que se esteja tomando a decisão errada, validando um modelo que vai gerar resultados não confiáveis, ou invalidando um modelo bom, ocasionando perda inútil de tempo. As técnicas mais comuns de validação utilizadas são (DUARTE, 2003):

a) Observação da animação: o comportamento operacional do modelo é disposto graficamente da forma como o modelo se movimenta ao longo do tempo e similar com o que acontece no mundo real (SARGENT, 2005);

b) Comparação com o sistema atual: comparação dos dados das variáveis do modelo computacional e o mundo real;

c) Comparação com outros modelos já validados;

d) Mudanças nos parâmetros de entrada: mudar os dados de entrada e verificar se as respostas que serão fornecidas serão próximas às respostas que o sistema real daria. Este teste também vai realizar uma análise de sensibilidade, de modo a indicar ao modelador quais são os parâmetros para os quais se deve dar maior atenção na coleta de dados, tendo em vista o seu nível de influência nas saídas do programa.

e) Validação por aparência: onde as pessoas que dominam o conhecimento do sistema são convidadas a opinar sobre a aparência final do resultado;

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f) Teste com dados históricos do sistema real: se existirem dados históricos, parte é usado para a construção do modelo e a outra parte é usada para determinar se o sistema computacional se comporta de forma similar ao sistema real (SARGENT, 2005);

g) Condução de turing tests: Nesse teste as respostas dadas pelo modelo e as respostas que são dadas pelo sistema modelado, são ambas entregues a pessoas que conheçam o sistema. A essas pessoas não é dito quais são as respostas do sistema e do modelo, para que não sejam influenciadas em sua opinião. Caso essas pessoas conseguirem distinguir entre os dois conjuntos dados, devem explicar ao pesquisador que distinção encontrou. Essas diferenças são então analisadas uma a uma, juntamente com o pesquisador, que dessa forma poderá implementar mudanças no modelo de maneira a aproximar os resultados (PEREIRA, 2000).

h) Desenvolvimento do modelo juntamente com o usuário: os modernos softwares de simulação possibilitam a animação. Através dessa animação, o modelador pode interagir facilmente com as pessoas que conhecem o sistema, além de motivá-las para o envolvimento com o estudo de simulação (PEREIRA, 2000).

i) Recorrer a especialistas: o pesquisador poderá recorrer ao auxílio de pessoas que conheçam um sistema similar, ou mesmo dos fornecedores de equipamentos. A validade nesses casos pode até mesmo ser verificada através de outros sistemas similares existentes, ou mesmo que não se tenha o sistema todo, mas apenas uma parte deste, a validação através da comparação com o sistema real poderia ser feita somente para aquele determinado módulo que se tem.

8.4. Softwares para simulação

Os softwares de simulação foram desenvolvidos para superar as deficiências associadas com a modelagem de sistemas complexos baseados em uma linguagem de propósito geral como Fortran, C, Pascal ou Basic. Algumas das vantagens da utilização de um software de simulação são:

• O tempo de programação é significativamente reduzido, pois o software provê maior flexibilidade para tarefas como geração de números aleatórios a partir de uma distribuição de probabilidade, avançar o tempo de simulação, determinar o próximo evento, coletar e analisar dados, informar os resultados e adicionar ou apagar registros.

• Os blocos de construção básicos no software de simulação representam a simulação do sistema real em um formato melhor. O layout dos blocos representa o fluxo de entidades em uma forma clara. O código de programação em uma linguagem como o FORTRAN é mais difícil entender.

• Os modelos de simulação são, geralmente, mais fáceis de alterar quando escrito em uma linguagem de simulação porque envolve alterar um código em um bloco particular, que pode ser facilmente descoberto por meio de ferramentas de verificação e depuração. Uma linguagem de programação necessita que mudanças sejam feitas em um grande número de linhas, dificultando sua detecção.

• A descoberta de um erro é mais fácil, uma vez que um menor número de linhas de código tem que ser escritas.

A crescente popularidade de uso da simulação como ferramenta de modelagem e análise de problemas resultou em uma vasta e também crescente disponibilidade de softwares de simulação no mercado. Como estes softwares normalmente representam dispêndios consideráveis para as empresas que adquirem uma licença de uso, sua seleção adequada passa a ser um dos fatores chave no sucesso dos projetos de simulação a serem futuramente desenvolvidos. Assim sendo, esta seleção deverá ser feita cada

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vez mais com base em critérios objetivos, levando em conta não apenas as características dos produtos mas também das aplicações que se pretende desenvolver.

Segundo Nikoukaran, Hlupic e Paul (1998), alguns dos critérios que devem ser levados em consideração na seleção de um software para simulação são:

• Credibilidade do vendedor ou do fabricante do software, documentação (manuais) disponível e suporte ao usuário;

• Presença de facilidades que auxiliam o pesquisador no desenvolvimento do modelo e na entrada de dados interativa;

• Possibilidade de rodar a simulação várias vezes e alterar o gerador de números aleatórios quando necessário;

• Qualidade da animação do pacote de software;

• Presença de ferramentas para facilitar o debbuging, a verificação e a validação dos modelos simulados;

• Qualidade dos resultados (relatórios, gravação em mídias ou em outros arquivos, tais como um editor de textos);

• Capacidade do software de rodar em diversas estações (PC’s, workstations) e sistemas operacionais.

O quadro 8.3 mostra os principais softwares disponíveis para simulação.

Quadro 8.3 – Principais softwares para simulação

Produto Empresa Endereço na internet ARENA Systems Modeling Corporation www.arenasimulation.com

GPSS/H Wolverine Software www.wolverinesoftware.com

Matlab The Mathworks www.mathworks.com/products/matlab

Proof Animation Wolverine Software www.wolverinesoftware.com

ProModel ProModel Corporation www.promodel.com

Simul8 Simul8 Corporation www.simul8.com

Witness Lanner www.lanner.com/en/simulation_professionals/witness_suite.php

Algumas características marcantes são comuns à maioria dos produtos que disputam este rico mercado. Dentre elas, destaca-se a busca de um ambiente de trabalho que seja o mais amigável possível, de preferência um aplicativo Windows, com facilidades para a modelagem, depuração, visualização da execução, análise estatística de resultados e geração de relatórios.

Mas, uma das características de maior apelo comercial são os recursos de animação. Estes, vão desde simples implementações com símbolos gráficos (círculos, quadrados, etc..) piscando na tela e mostrando valores numéricos que descrevem o estado do sistema (tamanho de filas, por exemplo), até sofisticados recursos de animação 3-D que, obviamente, demandam elevado esforço computacional e encarecem o produto.

Ainda com relação aos sistemas de animação, enquanto a maioria dos sistemas (ex: Arena, ProModel) permitem a visualização da simulação em "tempo real", ou seja, enquanto ela roda, outra opção é o uso de um animador "off-line" como é o caso do PROOF Animation da Wolverine (a mesma empresa que

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produz o GPSS/H, uma nova versão do velho GPSS). No caso do PROOF, o programa animador lê os dados de um arquivo texto (trace file), gerado por uma rodada de simulação anterior, e, com base nestes dados mais um arquivo de layout, possibilita uma visualização animada da simulação. Esta opção se aplica ao GPSS, mas também pode ser utilizada com outros softwares, tais como o SIMUL (Saliby, 1996); para isso, basta a simulação gerar o arquivo texto (trace file) no formato requerido pelo PROOF.

Outra característica marcante destes novos produtos, e nisso eles são mais parecidos entre si, diz respeito à etapa de modelagem/programação. Neste caso, dispõe-se geralmente de uma vasta biblioteca de blocos de modelagem/programação que são selecionados via menu, posicionados e conectados via mouse ("drag and drop"). Cabe ainda ao usuário preencher os dados adicionais necessários, em janelas associadas a cada um destes blocos. Mas, numa aplicação real, o usuário sempre terá alguma programação a fazer, ao contrário do que os vendedores de software geralmente afirmam. E aí, podem surgir dificuldades práticas, pois o usuário poderá ser obrigado a decifrar um código de simulação gerado na linguagem específica do aplicativo e saber como fazer as alterações necessárias. Em geral, esta intervenção requer um grau de conhecimento do software que vai muito além do conhecimento dos blocos básicos de modelagem/programação.

Exercícios do Capítulo 8

8.1) Leia o artigo “Modelling and simulation – Operations management research methodologies using quantitative modeling”, de J. M. W. Bertrand e J. C. Fransoo, publicado pelo International Journal of Operations & Production Management, v. 22, n. 2, 2002.

8.2) De acordo com o artigo, quais são as etapas para a prática do método?

8.3) De acordo com o artigo, quando se pode usar este método?

8.4) De acordo com o artigo, quais são as vantagens na aplicação do método?

8.5) De acordo com o artigo, quais são os problemas encontrados na prática desse método?

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CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO 9999 Estratégia de pesquisa III: Pesquisa levantamento ou survey

9.1. Origem da pesquisa levantamento

Segundo Groves et al. (2004), talvez o mais antigo tipo de levantamento é o censo, realizado por instituições ligadas ao governo para saber o número de habitantes de uma dada localidade. Biemer e Lyberg (2003) contam que no Velho Testamento existem passagens que falavam em censo bíblico.

Os métodos básicos de amostragem empregados em surveys foram introduzidos entre as décadas de 1930 e 1940. As escalas formais de medida foram desenvolvidas por Likert e outros pesquisadores entre os anos de 1924 e 1950. Em 1940, pesquisas acadêmicas extensivas foram realizadas a respeitos dos instrumentos utilizados nas surveys para identificar os pontos fortes e fracos do desenvolvimento de questionários (BIEMER e LYBERG, 2003).

Os questionários em papel enviados pelo correio foram testados pela primeira vez na década de 1960 para a realização de um censo nos Estados Unidos e na década de 1970 estes censos já eram realizados utilizando-se deste procedimento. Posteriormente, a realização de pesquisas via survey evoluiu para a utilização do telefone como instrumento, devido a expansão deste tipo de tecnologia. Na década de 1990, contudo, as pesquisas de marketing partiram para a realização de survey face-a-face. Atualmente, nos EUA apenas o governo federal continua a empregar este tipo de levantamento (GROVES et al., 2004).

Assim como esses vários desenvolvimentos evoluíram, esse campo de pesquisa desenvolveu um conjunto de diretrizes para a realização desta estratégia de pesquisa com qualidade. São essas diretrizes que estaremos comentando nos próximos tópicos desse capítulo.

9.2. O que é a pesquisa levantamento e quando ela pode ser utilizada

A pesquisa levantamento ou survey, segundo Fink e Kosecoff (1998), é um método de coleta de informações diretamente de pessoas a respeito de suas idéias, sentimentos, saúde, planos, crenças e de fundo social, educacional e financeiro. Uma survey pode ser feita através de um questionário auto-administrado onde alguém completa os dados com ou sem assistência. Esse questionário pode ser enviado pelo correio ou por e-mail. A survey pode ainda ser feita através de entrevistas pessoais ou por telefone.

Segundo Filippini (1997), a survey pode ter três objetivos:

• Pesquisa levantamento exploratória: quando o objetivo é obter uma percepção preliminar a respeito de um tópico, fornecendo a base para um levantamento mais profundo. Esse tipo de pesquisa pode auxiliar na determinação de conceitos a serem medidos em relação ao fenômeno de interesse, em qual a melhor forma de medi-los e em como descobrir novas facetas do fenômeno sob estudo. Em alguns casos, este tipo de survey pode ser realizado utilizando dados coletados em estudos anteriores.

• Pesquisa levantamento confirmatória (ou teste de teoria ou explanatória): realizada quando o conhecimento de um fenômeno foi articulado de forma teórica utilizando conceitos, modelos e proposições bem definidos. Neste caso, a coleta de dados é realizada com a finalidade específica de testar a adequação dos conceitos desenvolvidos em relação ao fenômeno, das ligações hipotéticas entre

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os conceitos e da fronteira da validade dos modelos. Os estudos longitudinais são mais úteis para este tipo de survey.

• Pesquisa levantamento descritiva: realizada para entender a relevância de um certo fenômeno e descrever a distribuição do fenômeno em uma população. Sua finalidade primária não é o desenvolvimento de teorias, embora através dos fatos descritos ela pode fornecer sugestões úteis para a construção da teoria e para o refinamento da teoria. Tradicionalmente, a maioria das pesquisas levantamento em gestão de operações foram realizadas para propósitos descritivos.

Segundo Fink e Kosecoff (1998), a survey pode ser usada para fazer política ou para planejar e avaliar programas e conduzir pesquisas quando a informação necessária deve ser extraída diretamente de pessoas. Os dados fornecidos por essas pessoas são descrições de atitudes, valores, hábitos e características básicas como idade, saúde, educação e renda.

9.3. Implementação da survey

O método da survey pode ser implementado a partir das atividades descritas na figura 9.1.

Vínculo com o nível teóricoConstruto → definições operacionaisProposições → HipótesesLimites → unidade de análise e população

Projeto- Considerar restrições macro;- Especificar necessidades de informações;- Definir amostra alvo;- Selecionar método de coleta de dados;- Desenvolver instrumentos de medição.

Teste piloto- Testar procedimentos de administração da survey;- Testar procedimentos para lidar com não-respondentes, dadosfaltantes e dados limpos;- Avaliar qualidade da medição de uma forma exploratória.

Coleta de dados para teste da teoria- Administrar levantamento;- Lidar com não-respondentes e dados faltantes;- Entrada e limpeza dos dados;- Avaliar qualidade da medição.

Análise dos dados- Análise preliminar dos dados;- Teste de hipóteses.

Gerar relatório- Esboçar implicações teóricas;- Fornecer informação para replicabilidade.

Figura 9.1 – Processo da pesquisa levantamento Fonte: Forza (2002)

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9.3.1. Vínculo com o nível teórico

A pesquisa de levantamento de teste da teoria é um longo processo que pressupõe a preexistência de um modelo teórico (ou de uma estrutura conceitual).

Segundo Forza (2002), antes de iniciar a pesquisa de levantamento de teste da teoria, o pesquisador precisa estabelecer o modelo conceitual fornecendo:

• Nomes do construto e definições nominais: identificação e definições claras de todos os construtos (conceitos teóricos ou variáveis) considerados relevantes.

• Proposições: apresentação e discussão do papel dos construtos (independente, dependente, interveniente, moderado), as ligações importantes entre eles e uma indicação da natureza e direção das relações (especialmente se disponíveis de descobertas anteriores).

• Explicação: uma clara explicação do porque do pesquisador esperar observar essas relações e, eventualmente, ligações com outras teorias.

• Condições limites: definição das condições sob as quais o pesquisador pode esperar estas relações aconteçam; isso inclui a identificação do nível de referência dos construtos e suas declarações de relações (onde o pesquisador pode esperar que o fenômeno exista e se manifeste – em nível individual, grupal, funcional ou organizacional).

Normalmente, a estrutura teórica é representada através de um diagrama esquemático, como o da figura 9.1.

Uma vez que os construtos, suas relações e suas condições limites foram articuladas, as proposições que especificam as relações entre os construtos devem ser traduzidas em hipóteses. Segundo Groves et al. (2004), construtos são elementos da informação que são explorados pelos pesquisadores

Contudo, antes do pesquisador pensar em como coletar os dados é necessário:

• Definir a unidade de análise;

• Fornecer e testar as definições operacionais;

• Traduzir as proposições em hipóteses.

A unidade de análise se refere ao nível de agregação dos dados durante a subseqüente análise. As unidades de análise na gestão de operações podem ser indivíduos, grupos, plantas, divisões, empresas, projetos, sistemas, etc. É necessário determinar a unidade de análise quando da formulação das questões de pesquisa. Os métodos de coleta de dados, o tamanho da amostra e mesmo a operacionalização dos construtos podem algumas vezes ser determinados ou guiados pelo nível no qual os dados estarão agregados no momento da análise. Quando o nível de referência é diferente da unidade de análise o pesquisador irá encontrar um problema de inferência de nível cruzado.

O primeiro problema que um pesquisador enfrenta é a transformação dos conceitos teóricos em elementos observáveis e mensuráveis. Se o conceito teórico é multidimensional, então todas as suas dimensões precisam encontrar os correspondentes elementos na definição operacional. Esta ação serve para reduzir a abstração dos construtos de forma que eles possam ser mensurados.

A tradução dos conceitos teóricos em definições operacionais pode ser muito diferente de um construto a outro. Enquanto alguns construtos permitem medidas objetivas e precisas, outros são mais

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nebulosos, especialmente quando sentimentos, atitudes e percepções de pessoas estão envolvidos. Segundo Groves et al. (2004), as medidas são mais concretas que os construtos. As medidas são formas de se coletar informações a respeito dos construtos e, em geral, são constituídas de questões propostas a um respondente usando-se de palavras.

O processo de identificar os elementos a serem inseridos na definição operacional pode incluir o contato com aqueles que fazem parte da população de interesse para adquirir conhecimento prático de como o construto é visto em organizações reais e identificando elementos específicos importantes da indústria que está sendo estudada.

Quando a definição operacional foi desenvolvida, o pesquisador deveria testá-la quanto a sua validade de conteúdo. A validade de conteúdo da medida de um construto pode ser definida com o grau no qual a medida abarca o domínio da definição teórica do construto. Esta é a extensão na qual a medida captura as diferentes facetas do construto.

Uma hipótese é uma relação logicamente conjecturada entre duas ou mais variáveis (medidas) expressas na forma de declarações testáveis. Uma hipótese pode também testar se existem diferenças entre dois grupos (ou diversos grupos) com respeito a qualquer variável. As hipóteses podem ser estabelecidas nos formatos de proposição ou de declaração do tipo se-então (if-then).

9.3.2. Projeto

O projeto da pesquisa levantamento inclui todas as atividades que precedem a coleta de dados.

Antes de embarcar em um levantamento de teste da teoria, o pesquisador deveria considerar a conveniência do método desse levantamento e da viabilidade geral do projeto de pesquisa, visando considerar as restrições macro.

Tempo, custo e requisitos de recursos gerais podem restringir um projeto de pesquisa levantamento, forçando um tipo de levantamento mais barato ou, no extremo, torná-lo inviável. Outras possíveis restrições são a acessibilidade da população e a viabilidade de envolvimento dos informantes certos. Para avaliar adequadamente a parcimônia das restrições o pesquisador deveria identificar as principais necessidades de informações (horizonte de tempo, natureza da informação, etc.) que fluem das hipóteses formuladas e, em última instância, dos vários propósitos do estudo. Se o estudo requer informação que é considerada de natureza confidencial pelos respondentes, então o custo e o tempo para conseguir a informação é provavelmente alto e um número de alternativas para o projeto da pesquisa pode não ser viável.

As grandes decisões sobre a coleta de dados (telefone, entrevista ou e-mail) e horizonte de tempo (transversal ou longitudinal) devem ser tomadas antes de projetar e selecionar a amostra e de elaborar o questionário e outros materiais.

Para tratar da definição da amostra alvo é necessário conhecer a definição de alguns termos. Essas definições se encontram no quadro 9.1.

A amostragem supera as dificuldades de coleta de dados de uma população inteira, que seria impossível ou proibitiva em termos de tempo, custo e outros recursos humanos. Um projeto de amostra pobre pode restringir a aplicação de técnicas estatísticas mais apropriadas e a generalização dos resultados. Dois tópicos devem ser cuidados: aleatoriedade e tamanho da amostra.

A composição da população deveria ser retirada de fontes amplamente disponíveis para facilitar a replicabilidade dos estudos. Por exemplo, nos EUA existe o Standard Industrial Classification (SIC) code (http://www.osha.gov/pls/imis/sicsearch.html), uma classificação das várias indústrias norte-americanas. No Brasil existe a Classificação Nacional da Atividades Econômicas – CNAE (http://www.rais.gov.br/cnae.asp).

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Os projetos de amostras podem ser do tipo probabilísticos ou não-probabilísticos. A amostra probabilística é usada para assegurar a representatividade da amostra quando o pesquisador está interessado na generalização dos resultados.

Quadro 9.1 – Definições importantes para a amostragem

Termo Definição

População Refere-se ao grupo inteiro de pessoas, empresas, plantas ou coisas que o pesquisador deseja investigar.

Elemento da população É um membro simples da população.

Composição da população É a lista de todos os elementos da população a partir da qual a amostra será retirada.

Amostra É um subconjunto da população: ela compreende alguns membros selecionados da população.

Matéria É um simples membro da amostra.

Amostragem É o processo de selecionar um número suficiente de elementos da população a partir do estudo da amostra e do entendimento das propriedades ou das características das matérias da amostra.

Aleatoriedade Habilidade da amostra de representar a população de interesse.

Tamanho da amostra Associada com os requisitos de procedimentos estatísticos usados para medir a avaliação da qualidade e o teste de hipóteses.

Fonte: Forza (2002)

A amostragem aleatoriamente estratificada é um tipo muito útil de amostragem pois ela fornece mais informação para um dado tamanho de amostra. Este procedimento assegura alta homogeneidade dentro de cada estrato e a heterogeneidade entre os estratos. Ela permite a comparação dos subgrupos da população e também o controle de fatores tais como tipo ou tamanho da indústria que frequentemente afetam os resultados.

O tamanho da amostra é um tópico complexo que está ligado ao nível de significância, a potência do teste estatístico e também ao tamanho da relação pesquisada. Uma potência do teste alta é necessária para reduzir a probabilidade de falha em detectar um efeito quando o mesmo está presente. Para este tipo de análise utiliza-se o teste de hipóteses. Segundo Freitas et al. (2000), o tamanho da amostra deve ser estabelecido considerando-se alguns aspectos: se o universo é finito ou infinito, o nível de confiança estabelecido (usualmente 95%), o erro permitido (normalmente não superior a 5%) e a proporção em que a característica foco da pesquisa se manifesta na população.

Os métodos de coleta de dados mais utilizados na pesquisa levantamento são a entrevista e o questionário. As entrevistas podem ser estruturadas ou não-estruturadas. Elas podem ser conduzidas face-a-face ou por telefone. Os questionários podem ser administrados pessoalmente, por telefone, por correio ou por e-mail para os respondentes. O pesquisador pode também utilizar o telefone para melhorar a taxa de resposta dos levantamentos realizados por correio ou e-mail através de ligações de notificação anteriores ao envio do instrumento. As vantagens e desvantagens de cada método são apresentadas no Quadro 9.2.

Recentemente uma nova forma de abordar as empresas e administrar questionários apareceu. O pesquisador pode enviar o questionário por e-mail ou solicitar os respondentes a visitarem uma página da web onde o questionário pode ser completado e reenviado eletronicamente. Uma das vantagens desse método é o baixo custo se comparado com os outros métodos. Algumas desvantagens são a falta de anonimato e a falta de incentivo (Forza, 2002; Ranchhod e Zhou, 2001).

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Quadro 9.2 – Métodos de coleta de dados na pesquisa levantamento

Método Descrição Vantagens Desvantagens

Pelo correio • Respondentes completam o questionário por conta própria e o enviam de volta.

• Econômico; • Podem ser respondidos de

acordo com a conveniência do respondente;

• Não há restrição de tempo; • Podem dar uma impressão de

autoridade; • Podem assegurar o anonimato; • Podem reduzir a influência do

entrevistador.

• Apresentam uma baixa taxa de resposta;

• Envolvem longo período de tempo;

• Falta do envolvimento do entrevistador;

• Falta de questões abertas.

Face-a-face • O entrevistador solicita a informação diretamente do respondente em entrevistas pessoais.

• Flexibilidade no seqüenciamento das questões, detalhes e explicações;

• Oportunos para administrar questionários altamente complexos;

• Melhora a capacidade de contatar populações de difícil acesso;

• Altas taxas de respostas; • Maior confiança de que as

instruções de coleta de dados foram seguidas.

• Custo superior; • Influência do entrevistador; • Relutância do respondente em

cooperar; • Maior stress para o

respondente e para o entrevistador;

• Menor oportunidade para o anonimato.

Por telefone • Envolve a coleta de informações através do uso das entrevistas por telefone.

• Coleta de dados rápida; • Baixo custo; • Facilita o anonimato; • Alta acessibilidade; • Assegura que as instruções de

coleta de dados são seguidas.

• Menor controle sobre a situação da entrevista;

• Menor credibilidade; • Falta de material visual.

Fonte: Forza (2002)

Uma das principais características de uma pesquisa levantamento é que ela se baseia em instrumentos estruturados para a coleta da informação. Uma vez que o pesquisador decidiu o conteúdo de uma medida (os aspectos empíricos específicos que devem ser observados), restam diversas tarefas para se desenvolver os instrumentos de medida, tais como:

• Definir a forma como as questões são formuladas para coletar a informação de um conceito específico;

• Decidir para cada questão a escala na qual as respostas serão dadas;

• Identificar os respondentes apropriados para cada questão;

• Colocar as questões juntas no questionário de forma que facilite e motive os respondentes a responder.

Ao formular as questões, o pesquisador deveria assegurar que a linguagem dos questionário é consistente com o nível de entendimento dos respondentes. O pesquisador pode escolher entre um questionário com questões abertas ou fechadas. Estas últimas facilitam as decisões rápidas e a rápida codificação da informação, mas o pesquisador tem de garantir que as alternativas são mutuamente exclusivas

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e coletivamente exaustivas. As questões ambíguas deveriam ser eliminadas e não redigidas para deduzir respostas socialmente desejáveis. Uma declaração ou questão não deveria ter mais que 20 palavras em uma linha escrita.

Uma segunda tarefa no desenvolvimento de um instrumento de medição é a definição de escalas utilizadas para medir as respostas. Segundo Fink e Kosecoff (1998) existem quatro tipos de escalas de medidas: nominais, ordinais, intervalais e proporcionais.

As escalas nominais são geralmente chamadas de escalas de resposta por categoria e referem-se a respostas dadas por pessoas a respeito de grupos aos quais pertencem: gênero, afiliação religiosa, escolaridade, etc.

As escalas ordinais requerem que os respondentes ordenem as respostas. A situação econômica de uma pessoa (alta, média ou baixa) poderia ser um exemplo deste tipo de escala. A medida na qual um indivíduo concorda fortemente, concorda, discorda ou discorda fortemente com uma declaração é considerada uma medida ordinal por alguns pesquisadores e uma medida intervalar por outros.

As escalas intervalais oferecem uma significado real para as distâncias entre números. A renda anual de um indivíduo, por exemplo, pode ser disposta em intervalos.

As escalas proporcionais são aquelas em que as unidades inseridas na escala são sempre eqüidistantes uma das outras, não importando onde elas se encontram na escala. Uma survey raramente emprega as escalas proporcionais.

Frequentemente, a unidade de análise da pesquisa é uma empresa ou uma de suas plantas. Mas, não é a empresa que vai lhe dar as respostas e sim uma pessoa empregada pela mesma. Mesmo assim, na estrutura hierárquica de uma empresa, algumas pessoas tem conhecimento sobre determinado assunto, enquanto outras conhecem outros assuntos. Por causa disso, o pesquisador deve identificar os informantes apropriados para cada conjunto de informações necessárias. Para aumentar a confiabilidade das descobertas, o pesquisador pode utilizar alguma forma de triangulação, tal como o emprego de múltiplos respondentes para uma mesma questão ou o uso de múltiplos métodos de medição (por exemplo, qualitativos e quantitativos) (FORZA, 2002).

Para aumentar a probabilidade de sucesso da coleta de dados o pesquisador deve planejar cuidadosamente a execução da survey e fornecer instruções detalhadas sobre: como as unidades amostrais serão abordadas e como os questionários serão administrados. Em outras palavras, o protocolo a ser seguido para administrar o questionário desenvolvido tem que ser elaborado.

Adicionalmente, as empresas e respondentes podem se tornar relutantes em responder aos questionários. Para minimizar tal ocorrência, os pesquisadores devem buscar formas de obter a colaboração dos mesmos. Outro problema que pode acontecer é a dificuldade de se encontrar o respondente certo. A estratégia de contato deveria levar este problema em conta e variar a abordagem baseada nestas influentes variáveis. Uma estratégia poderia ser entrar em contato com os respondentes potenciais e obter deles o comprometimento em responder ao questionário (FORZA, 2002).

9.3.3. Teste piloto

Nesta etapa o pesquisador necessita testar o que foi planejado. É notável o número de problemas que este teste piloto pode destacar mesmo quando todos os passos anteriores tenham sido seguidos com a máxima atenção.

O pré-teste do questionário deveria ser feito submetendo a versão final do mesmo a três tipos de pessoas: colegas, especialistas da indústria e respondentes-alvo. O quadro 9.3 mostra o papel de cada uma dessas pessoas no pré-teste do questionário.

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Quadro 9.3 – Principal papel de três tipos de pessoas no pré-teste do questionário para survey

Tipo de pessoa Papel no pré-teste

Colegas (outros pesquisadores) Testar se o questionário consegue atingir os objetivos do estudo.

Especialistas da indústria Prevenir a inclusão de algumas questões óbvias que podem revelar uma ignorância evitável do pesquisador em alguma área específica.

Respondentes-alvo Fornecer realimentação em tudo que pode afetar as respostas às questões e as respostas de outros respondentes-alvo.

Fonte: Forza (2002)

Forza (2002) propõe duas fases para o pré-teste do questionário auto-administrado. Na primeira o pesquisador completa o questionário junto a um grupo de respondentes potenciais ou durante uma visita a três ou quatro respondentes potenciais. Nessa etapa o pesquisador deveria estar presente, observando como os respondentes completam o questionário e registrando suas percepções. Na segunda etapa o pesquisador realiza uma pequena amostra pré-teste (por exemplo, com 15 unidades) para testar o protocolo de administração de contato, para coletar dados para realizar uma avaliação exploratória da qualidade da medição e para obter informações que definam melhor a amostra e a adequação das medidas em relação a amostra.

Os não-respondentes alteram a estrutura da amostra e pode conduzir a uma amostra que não representa a população mesmo quando a amostra foi adequadamente projetada para este propósito. Isso pode ainda limitar a generalizabilidade dos resultados. Esse problema com não-respondentes pode ser tratado de duas formas (FORZA, 2002):

• Tentando-se aumentar a taxa de respostas;

• Tentando-se identificar os não-respondentes para controlar se eles são diferentes dos respondentes.

A taxa de respostas pode ser melhorada consideravelmente quando um programa de acompanhamento subseqüente é aplicado:

• Depois de uma semana um cartão postal é enviado para cada um (pode servir como um lembrete e como um agradecimento);

• Depois de três semanas uma carta e um novo questionário é enviado apenas para os não-respondentes;

• Uma última carta similar a primeira (ou mesmo uma ligação telefônica).

Os pesquisadores deveriam ao menos manter o rastro dos não-respondentes. Eles deveriam examinar alguns deles (usando um questionário condensado ou através de uma ligação telefônica) para entender como e quanto de tendência foi introduzido.

Em relação ao processamento dos dados, o primeiro passo requer transcrever esses dados dos documentos originais para um banco de dados ou planilha eletrônica de um computador. Neste processo pode acontecer de alguns dados serem transcritos incorretamente. Esses erros podem aparecer de duas situações: a pessoa responsável pela transcrição lê incorretamente a fonte no documento, mas transcreve corretamente os dados mal interpretados; e a pessoa pode ler a fonte no documento corretamente, mas transcreve erradamente os dados. Uma verificação independente de qualquer transcrição envolvendo leitura e interpretação do material escrito é, portanto, aconselhável (FORZA, 2002).

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A avaliação da qualidade da medição pode ser feita em termos de validade e confiabilidade. A falta de validade introduz um erro sistemático (tendência), enquanto a falta de confiabilidade introduz um erro aleatório.

A confiabilidade indica dependabilidade, estabilidade, previsibilidade, consistência e precisão, e refere-se a extensão na qual um procedimento de medida rende os mesmos resultados em tentativas repetidas. Ela é avaliada após a coleta de dados. Os quatro métodos mais comuns utilizados para estimar a confiabilidade são apresentados no quadro 9.4.

Quadro 9.4 – Principais métodos utilizados para estimar a confiabilidade

Método Significado

Teste-reteste • Calcula a correlação entre respostas obtidas através da mesma medida aplicada aos mesmos respondentes em diferentes espaços de tempo (por exemplo, duas semanas após).

• Estima a capacidade da medida em se manter estável ao longo do tempo.

Formulário alternativo • Calcula a correlação entre respostas obtidas através de medidas diferentes aplicadas aos mesmos respondentes em diferentes espaços de tempo (por exemplo, duas semanas após).

• Avalia a equivalência de formulários diferentes para medir o mesmo construto.

Divisão (split halves) • Subdivide os itens de uma medida em dois subconjuntos e correlata estatisticamente as respostas obtidas ao mesmo tempo a eles.

• Avalia a equivalência de diferentes conjuntos de itens para medir o mesmo construto.

Consistência interna • Utiliza vários algoritmos para estimar a confiabilidade da medida a partir da administração da mesma em um dado momento no tempo.

• Avalia a equivalência, homogeneidade e inter-correlação dos itens usados em uma medida. • Significa que os itens de uma medida deveriam formar um conjunto e ser capazes de medir

independentemente o mesmo construto. • O teste mais popular desse método é o coeficiente alfa de Crombach, que é encontrado em

diversos pacotes estatísticos.

Fonte: Forza (2002)

Uma medida possui validade do construto se um conjunto de itens que constituem a medida representa fielmente o conjunto de aspectos do construto teórico medido e não contém itens que representam aspectos não incluídos no construto teórico.

A avaliação empírica da validade do construto foca basicamente na convergência entre medidas (ou itens da medida) do mesmo construto (validação convergente) e separação entre medidas (ou itens da medida) de construtos diferentes (validação discriminante). Quando um teste, conduzido para avaliar um aspecto da validade do construto, não suporta o resultado esperado, tanto o instrumento de medida ou a teoria podem estar inválidos. É uma questão de julgamento do pesquisador em interpretar adequadamente os resultados obtidos.

A validade relacionada ao critério é estabelecida quando a medida diferencia indivíduos em um critério em que se espera predição. Estabelecendo-se a validade simultânea ou a validade prognostica pode-se fazer isso. A validade simultânea é estabelecida quando a escala discrimina indivíduos que reconhecidamente são diferentes. A validade prognostica é a capacidade da medida de diferenciar entre indivíduos como um critério futuro.

A avaliação da qualidade da medida, portanto, acontece em vários estágios da pesquisa levantamento: antes da coleta de dados, durante o teste piloto e após a coleta de dados para o teste de

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hipóteses. Entretanto, a realização das avaliações de confiabilidade e validade pode ser organizada na forma de um processo iterativo de três passos: avaliação da validade, avaliação da confiabilidade e avaliação da validade do construto. A eliminação de itens no segundo e terceiro passos requer que o pesquisador retorne ao primeiro passo e refaça as análises para a medida modificada.

9.3.4. Coleta de dados para o teste da teoria

O pesquisador só deve prosseguir para a coleta de dados (realização da survey) quando todos os assuntos relevantes levantados no teste piloto estiverem resolvidos. Idealmente, os problemas de coleta de dados e de medida deveriam estar reduzidos ao mínimo possível.

Nesta etapa, fundamentalmente, o pesquisador irá repetir as atividades realizadas no teste piloto só que com uma amostra maior:

• Abordar as empresas/respondentes e coletar os dados;

• Controlar e reduzir os problemas causados pelos não-respondentes;

• Realizar limpeza e entrada de dados;

• Se possível, entrar em contato novamente com as empresas para reduzir os dados problemáticos ou perdidos;

• Avaliar a qualidade da medida.

Uma atividade adicional é fornecer feedback às empresas/respondentes para motivar seu comprometimento atual e futuro.

Lidar com os dados perdidos deveria ser uma preocupação chave durante a coleta de dados. A melhor abordagem é prevenir a presença dos mesmos aumentando-se o envolvimento do respondente, dando a ele instruções claras, um questionário bem elaborado, apoio e reavisá-lo periodicamente para assegurar a completude.

A avaliação da qualidade da medida pode ser feita de uma forma exploratória quando do teste piloto. Adicionalmente, ela merece análises confirmatórias durante a realização da análise com os dados que serão utilizados para testar as hipóteses. Entretanto, isso não é suficiente para garantir a precisão da análise. Os modelos de equações estruturais, também conhecido por LISREL, fornecem um instrumento para testar a qualidade da medida e para considerá-la durante o teste de hipóteses.

9.3.5. Análise de dados

A análise de dados pode ser dividida em duas fases: a análise preliminar dos dados e o teste de hipóteses.

Para adquirir conhecimento das características e propriedades dos dados coletados algumas análises preliminares dos dados são geralmente realizadas antes de se fazer a avaliação da qualidade da medida ou de se conduzir os testes de hipóteses. Realizar tais análises antes de avaliar a qualidade da medida fornece indicadores preliminares de como a codificação e a entrada de dados foram bem feitos ou não, se as escalas estão boas e se existe a suspeita de um conteúdo pobre ou tendenciosidade sistemática.

A análise preliminar dos dados é realizada checando-se as tendências centrais, dispersões, distribuições de freqüência e correlações. É uma boa prática calcular: a distribuição de freqüências das

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variáveis demográficas; a média, desvio padrão, variação e variância das outras variáveis independentes e dependentes; e uma matriz de inter-correlação das variáveis.

A análise de dados para o teste de hipóteses pode ser feita através de testes de significância que podem ser agrupados em duas classes gerais: paramétricos e não-paramétricos.

Os testes paramétricos são geralmente considerados mais poderosos porque seus dados são tipicamente derivados de medidas de razão e intervalos quando o modelo mais provável é conhecido, exceto para alguns parâmetros. Alguns exemplos de testes paramétricos são: correlação de Pearson, teste t e a análise de variância (ANOVA).

Os testes não-paramétricos também são usados com dados nominais e ordinais. Eles são indicados quando a distribuição da população é indefinida ou viola a suposição dos testes paramétricos. Alguns exemplos de testes não-paramétricos são: Chi-quadrado, teste da mediana, teste de Fisher e o teste U de Mann-Witney.

Em qualquer campo de aplicação, tal como a gestão de operações, a maioria das ferramentas é, ou deveria ser, multivariada. Alguns exemplos de métodos de análise multivariados são: regressão múltipla, análise multivariada da variância (MANOVA), modelos de equações estruturais, análise de fatores e análise de cluster.

A escolha e a aplicação do teste estatístico apropriado é apenas um passo da análise de dados para a construção da teoria. Adicionalmente, os resultados dos testes estatísticos devem ser interpretados. Ao interpretar os resultados o pesquisador se move do domínio empírico para o teórico. Este processo implica considerações de inferência e generalização (MEREDITH, 1998).

Mesmo nos casos em que os resultados da análise de dados são consistentes com a teoria no nível da amostra, o pesquisador deve ter cuidado em inferir que a mesma consistência pode ser estendida para o nível da população, devido aos problemas com taxa de resposta e tendenciosidade das respostas discutidas anteriormente.

9.3.6. Gerar relatório

No relatório escrito o pesquisador deve fornecer, de uma forma concisa mas completa, todas as informações que permitem aos revisores e leitores:

• Entender o que foi feito;

• Avaliar criticamente o que o trabalho atingiu;

• Reproduzir o trabalho ou comparar os resultados com estudos similares.

Os principais pontos a serem considerados na elaboração do relatório são: base teórica (nome e definições dos construtos, relações entre variáveis, unidade de análise), contribuição esperada, abordagem adotada para a coleta de dados e a amostra, descrição do processo de construção das medidas (comparação com medidas similares, descrição dos respondentes), descrição das técnicas empregadas para a análise de dados e discussão.

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Exercícios do Capítulo 9

9.1) Leia o artigo “Surveys – survey research in operations management: a process-based perspective”, de C. Forza, publicado pelo International Journal of Operations & Production Management, v. 22, n. 2, 2002.

9.2) De acordo com o artigo, quais são as etapas para a prática do método?

9.3) De acordo com o artigo, quando se pode usar este método?

9.4) De acordo com o artigo, quais são as vantagens na aplicação do método?

9.5) De acordo com o artigo, quais são os problemas encontrados na prática desse método?

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CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO CAPÍTULO 10101010 Estratégia de pesquisa IV: Estudo de Caso

10.1. Origem do estudo de caso

Segundo Leffa (2007), o estudo de caso é uma das mais antigas ferramentas de pesquisa. Começou a ser usado no início do Século XX, principalmente nas áreas da Medicina, com o método clínico, e depois na Sociologia e na Antropologia, que o aprimoraram, deixando-o como o conhecemos hoje. Robert Park, um ex-jornalista que se tornou sociólogo e lecionou na Universidade de Chicago na década de 20, introduziu técnicas de reportagem ao método. Para ele o sociólogo era um repórter, mais exigente e responsável, comprometido com a descrição profunda dos eventos, de modo a levantar as grandes tendências sociais de uma época. Segundo ele, as leis da sociedade e do comportamento humano não eram rígidas como queriam os positivistas, mas dinâmicas e fluidas com a constante possibilidade da mudança.

Nas décadas de 30 e 40, o estudo de caso entrou em decadência, devido, principalmente, ao avanço das metodologias positivistas e o enfoque na pesquisa quantitativa. Os pesquisadores queriam leis estáveis, permanentes e generalizáveis para a ciência. Criticavam a falta de confiabilidade nos resultados, devido principalmente ao caráter subjetivo das descrições.

O ressurgimento do estudo de caso começou na década de 50, na área da educação, usado, num primeiro momento, não como metodologia de pesquisa, mas como técnica de ensino, na Escola de Administração da Universidade de Harvard (Harvard Business School). A idéia era de que o Estudo de Caso dava aos alunos a oportunidade de experienciar a realidade como ela é, preparando-os para o mundo real, dependendo menos de seus professores, e assumindo a responsabilidade por sua aprendizagem.

Na área da pesquisa, o ressurgimento ocorreu na década de 60, com o desencanto pelas abordagens meramente quantitativas. Contribuiu também para acelerar esse interesse o conceito de “Teoria Fundamentada” (Grounded Theory), desenvolvido por Strauss e Glaser em 1967, normalmente descrita como uma construção teórica baseada na coleta e análise de dados (Martin e Turner, 1986). Trata-se, portanto, de uma metodologia indutiva, em que a teoria é feita a partir de observações empíricas com ênfase na interação entre os dados e sua análise. As descrições e explicações são feitas com ênfase no processo e no contexto em que se encontram os dados.

10.2. O que é o estudo de caso e quando ele pode ser utilizado

O estudo de caso vem sendo considerado um dos mais poderosos métodos de pesquisa na gestão de operações, particularmente no desenvolvimento de novas teorias. Contudo, existem muitos desafios na condução de um estudo de caso: ele consome muito tempo, necessita de entrevistadores habilidosos, é necessário muito cuidado na generalização das conclusões a partir de um limitado conjunto de casos e na garantia do rigor da pesquisa. Apesar disso, os resultados de um estudo de caso podem ter um forte impacto e levar a novas e criativas percepções e a se desenvolver novas teorias (Voss, Tsikriktsis e Frohlich, 2002).

Yin (2001) define o estudo de caso como uma investigação empírica que investiga um fenômeno contemporâneo dentro de seu contexto da vida real, especialmente quando os limites entre o fenômeno e o contexto não estão claramente definidos. A investigação de estudo de caso enfrenta uma situação tecnicamente única em que haverá muito mais variáveis de interesse do que pontos de dados e, como

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resultado, baseia-se em várias fontes de evidências, com os dados precisando convergir em um formato de triângulo; e, como outro resultado, beneficia-se do desenvolvimento prévio de proposições teóricas para conduzir a coleta e a análise de dados.

Há, predominantemente, três tipos de estudo de caso, dependo dos objetivos para o qual ele é usado: exploratório, explanatório e descritivo (Yin, 1993).

O estudo de caso exploratório é uma espécie de estudo piloto que pode ser feito para testar as perguntas norteadoras do projeto, hipóteses, e principalmente os instrumentos e procedimentos. Concluído o estudo exploratório, haverá perguntas que serão modificadas, retiradas ou acrescentadas, instrumentos que serão refinados, ou hipóteses que serão reformuladas, com base no que funcionou ou deixou de funcionar. Mesmo sendo exploratório, haverá um planejamento cuidadoso, o mais detalhado possível, para que não haja desperdício de tempo, nem do pesquisador nem dos sujeitos envolvidos.

O estudo de caso descritivo tem por objetivo mostrar ao leitor uma realidade que ele não conhece. Não procura estabelecer relações de causa e efeito, mas apenas mostrar a realidade como ela é, embora os resultados possam ser usados posteriormente para a formulação de hipóteses de causa e efeito. Pode mostrar, por exemplo, um professor fazendo uso inadequado da Internet, levando os alunos para o laboratório de informática para acessar uma página de texto sem links, numa atividade de leitura que poderia ser feita com menos desperdício de tempo com uma folha impressa na sala de aula. O estudo, no entanto, apenas descreveria o evento, sem preocupação de generalizar, sugerindo que seja um exemplo típico e que todos os professores fazem assim, nem de apontar relações de causa e efeito, sugerindo que o mau uso da tecnologia possa ser improdutivo.

O estudo de caso explanatório pode ser considerado o mais ambicioso dos três, já que tem por objetivo não apenas descrever uma determinada realidade, mas também explicá-la em termos de causa e efeito. No exemplo acima, em vez de usar o caso de um único professor, pode mostrar dois, comparando um exemplo de mau uso da tecnologia com um exemplo adequado e tentar ver o impacto que isso pode ter na aprendizagem dos alunos. O estudo de caso explanatório pode também ter como objetivo a confirmação ou generalização de determinadas proposições teóricas.

Yin (2001) considera que existem três condições para definir a utilização de métodos de pesquisa: (a) o tipo de questão de pesquisa proposto; (b) a extensão do controle que o pesquisador tem sobre eventos comportamentais efetivos; (c) o grau de enfoque em acontecimentos históricos em oposição a acontecimentos contemporâneos.

Sendo assim, as questões de pesquisa do tipo “como” e “por que” estimulam o uso da estratégia de estudo de caso. Por outro lado, o estudo de caso é a estratégia escolhida ao se examinarem acontecimentos contemporâneos, mas quando não se podem manipular comportamentos relevantes. O poder diferenciador do estudo de caso sobre outras estratégias de pesquisa está na sua capacidade de lidar com uma ampla variedade de evidências (documentos, artefatos, entrevistas e observações). O quadro 10.1 apresenta um resumo das condições para uso do estudo de caso.

Quadro 10.1 – Resumo das condições para uso do estudo de caso

Estratégia de pesquisa Forma da questão de

pesquisa Exige controle sobre

eventos comportamentais? Focaliza acontecimentos

contemporâneos?

Estudo de caso Como? Por que? Não Sim

Fonte: Adaptado de Yin (2001)

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Eisenhardt (1989) afirma que os estudos de casos costumam combinar diversos métodos de coleta de dados, tais como documentos de arquivo, entrevistas, questionários e observações. As evidências podem ser qualitativas (palavras), quantitativas (números) ou ambas.

Segundo Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002), o estudo de caso pode ser usado para diferentes propósitos de pesquisa, tais como exploração, construção de teoria, teste de teoria e refinamento/extensão de teoria. O quadro 10.2 apresenta esses diferentes propósitos de pesquisa em função da metodologia.

Quadro 10.2 – Diferentes propósitos de pesquisa do estudo de caso

Propósito Questão da pesquisa Estrutura da pesquisa

Exploração

Áreas descobertas para pesquisa e desenvolvimento de teorias.

Existe algo interessante o suficiente para justificar a pesquisa?

Estudo de caso detalhado;

Estudo de campo longitudinal, desfocado.

Construção de teoria

Identificar/descrever variáveis chave;

Identificar ligações entre variáveis;

Identificar “porque” essas ligações existem.

Quais são as variáveis chave?

Quais são os padrões ou ligações entre as variáveis?

Por que essas relações deveriam existir?

Alguns estudos de caso focados;

Estudos de campo detalhados;

Estudos de casos em vários locais;

Estudos de casos de melhor da classe.

Teste da teoria

Teste das teorias desenvolvidas nos estágios anteriores;

Predição de futuros resultados (saídas).

As teorias que foram geradas estão aptas a sobreviver ao teste dos dados empíricos?

O comportamento prognosticado pela teoria foi adquirido ou foi observado algum comportamento inesperado?

Experimento;

Quase-experimento;

Estudos de casos múltiplos;

Amostra em larga escala da população.

Refinamento/extensão da teoria

Para melhor estruturar as teorias a luz dos resultados observados.

Quão generalizável é a teoria?

Onde a teoria se aplica?

Experimento;

Quase-experimento;

Estudos de caso;

Amostra em larga escala da população.

Fonte: Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002)

10.3. Implementação do estudo de caso

O método do estudo de caso pode ser implementado a partir das atividades descritas na figura 10.1.

10.3.1. Definir o projeto de pesquisa

Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) consideram que o ponto de partida para o estudo de caso é a estrutura da pesquisa.

Yin (2001) denomina essa estrutura de projeto de pesquisa. Segundo esse autor, o projeto de pesquisa é a seqüência lógica que conecta os dados empíricos às questões de pesquisa iniciais do estudo e, em última análise, às suas conclusões. O projeto de pesquisa trata de, pelo menos, quatro problemas: quais questões estudar, quais dados são relevantes, quais dados coletar e como analisar os resultados. Seu

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propósito principal é ajudar a evitar a situação em que as evidências obtidas não remetam às questões iniciais da pesquisa.

Desenv olv er a teo riaDefinir o pro jeto de

pesquis aSelecionar os caso s

Desenv olv erinstrume ntos e

protocolos de pesquisa

Conduzir a pesqu isade campo

Con duzir pr im eiroestudo de caso

Conduzir s egundoestudo de caso

Conduzir es tudos dec aso remanesce ntes

Estabelecerconfiabilidade e

validade

Analisar os dados(intra e inter -casos)

Desenv olver e te starhipótes es

Com parar com aliteratura

Com por o relatór io fina ldo estudo de caso

DEFINIÇÃO E PLANEJAMENTO PREPARAÇÃO,COLETA E ANÁLISE ANÁLISE E CONCLUSÃO

Figura 10.1 – Atividades do método de estudo de caso Fonte: Adaptado de Yin (2001)

Para Yin (2001) os projetos de pesquisa para o estudo de caso apresentam cinco componentes principais: as questões de estudo (ou da pesquisa), suas proposições (se houver), suas unidades de análise, a lógica que une os dados às proposições e os critérios para se interpretar as descobertas.

Segundo Eisenhardt (1989), uma definição inicial da questão da pesquisa, mesmo que em termos gerais, é importante para a construção de teorias a partir do estudo de caso. Uma pesquisa sem foco torna-se susceptível de ser subjugada pelo volume de dados. A definição da questão de pesquisa dentro de um tópico abrangente permite ao pesquisador especificar o tipo de organização a ser abordada e o tipo de dados a serem coletados.

Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) acrescentam que nesta estratégia de pesquisa a quantidade de dados que podem ser coletados é muito grande; por essa razão, quanto maior for o foco da pesquisa, mais fácil será para identificar os casos potenciais e para se desenvolver os protocolos de pesquisa.

Vale lembrar que para a estratégia de estudo de caso são apropriadas as questões do tipo como e por que. Além disso, Eisenhardt (1989) destaca que a questão de pesquisa pode ser alterada durante o decorrer da pesquisa, uma vez que no início da definição do projeto a mesma é tratada como uma tentativa.

A especificação de construtos a priori também pode ajudar no desenvolvimento do projeto inicial da pesquisa de construção da teoria (EISENHARDT, 1989). Apesar deste tipo de especificação não ser comum nos estudos de construção da teoria, ela é valiosa porque permite que os pesquisadores meçam os construtos com maior precisão. Se esses construtos provam a sua importância durante o progresso da

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pesquisa, os pesquisadores têm uma forte fundamentação empírica para a teoria emergente. Esses construtos podem ser explicitamente medidos nos protocolos e questionários de entrevistas.

Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) afirmam que na condução de pesquisa baseada em casos é comum que a questão de pesquisa evolua e que os construtos sejam modificados, desenvolvidos ou mesmo abandonados durante o curso da pesquisa. Isso pode ser um ponto forte, assim como pode permitir o desenvolvimento de mais conhecimento se ao invés existisse apenas uma questão de pesquisa fixa.

Em algumas situações, as questões como e por que podem não apontar para aquilo que o pesquisador deveria estudar. Nesses casos, estabelecer algumas proposições de estudo pode ajudar a conduzir a pesquisa para a direção certa. Cada proposição destina a atenção a alguma coisa que deveria ser examinada dentro do escopo do estudo (YIN, 2001). Além das proposições, Eisenhardt (1989) considera vital ainda especificar algumas variáveis potencialmente importantes, com referências à literatura existente. Entretanto, essa autora enfatiza que os pesquisadores devem evitar pensar a respeito das relações específicas entre essas variáveis e a teoria tanto quanto for possível, especialmente no princípio desse processo.

Outro ponto importante do projeto de pesquisa é definir a unidade de análise ou de investigação. Yin (2001) considera que definir o que é um caso é um problema que atormentou muitos pesquisadores. Esse autor explica que o caso pode ser um indivíduo ou algum evento ou entidade. Ele assume que a definição da unidade de análise está relacionada à maneira como as questões iniciais da pesquisa foram definidas. Uma sugestão é discutir o caso em potencial com outros pesquisadores, de forma a evitar a identificação incorreta da unidade de análise.

Segundo Yin (2001), em um projeto de pesquisa de estudo de caso, ligar os dados a proposições pode ser feito de várias maneiras. Uma abordagem para os estudos de caso é a idéia da adequação ao padrão, por meio da qual várias partes da mesma informação do mesmo caso podem ser relacionadas à mesma proposição teórica. Esta abordagem será comentada com mais detalhes ainda neste capítulo.

Por fim, para concluir o projeto de pesquisa, Yin (2001) afirma que não há uma maneira precisa de se estabelecer os critérios para interpretação das descobertas do estudo. O que se espera é que os diferentes padrões estejam contrastando, de forma clara e suficiente, e que as descobertas possam ser interpretadas em termos de comparação por, pelo menos, duas proposições concorrentes.

10.3.2. Selecionar os casos

Eisenhardt (1989) considera que a seleção dos casos é um aspecto importante na construção de teorias a partir dos estudos de caso.

Para Yin (2001) é interessante, antes de se fazer a coleta de dados dos casos finais da pesquisa, realizar um estudo de caso piloto. Este pode ser escolhido por várias razões que nada tem a ver com os critérios usados para se selecionar os casos finais no projeto de estudo de caso. Entre essas razões pode-se citar facilidade de acesso aos informantes, conveniência geográfica do local, a existência de uma grande quantidade de dados e documentos a serem coletados, ou ainda que o local represente o mais complicado dos casos reais.

O estudo de caso piloto auxilia os pesquisadores no momento de aprimorar os planos para a coleta de dados, tanto em relação ao conteúdo dos dados quanto aos procedimentos que devem ser seguidos. Ele é utilizado de uma maneira formativa, ajudando o pesquisador a desenvolver o alinhamento relevante das questões. Em geral, a conveniência, o acesso aos dados e a proximidade geográfica podem ser os principais critérios para se selecionar o caso ou os casos piloto (YIN, 2001).

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Segundo Yin (2001), a investigação para o caso piloto pode ser muito mais ampla e menos direcionada do que o plano final para a coleta de dados. Além disso, a investigação pode incluir tanto questões imperativas quanto metodológicas. Sob o ponto de vista metodológico, o trabalho realizado nos locais do caso piloto podem fornecer algumas informações sobre as questões de campo relevantes e sobre a logística da investigação de campo.

Para a realização dos casos finais, a estratégia de estudo de caso admite que a pesquisa seja realizada através de um caso único ou através de casos múltiplos. Essa decisão sobre um caso único ou casos múltiplos deve acontecer antes da coleta de dados.

Segundo Yin (2001), o estudo de caso único é um projeto apropriado nas circunstâncias onde ele representa:

• um caso decisivo ao testar uma teoria bem formulada: pode ser utilizado para determinar se as proposições de uma teoria são corretas ou se algum outro conjunto alternativo de explanações pode ser mais relevante;

• um caso raro ou extremo;

• um caso revelador: quando o pesquisador tem a oportunidade de observar e analisar um fenômeno previamente inacessível à investigação científica.

Existem outras situações onde o estudo de caso único pode ser conduzido como a introdução de um caso mais apurado, como o uso de estudos de caso como mecanismos exploratórios ou a condução de um caso piloto que é o primeiro de um estudo de casos múltiplos (YIN, 2001).

Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) destacam como vantagem da utilização do estudo de caso único a oportunidade que ele permite para observações mais profundas.

Contudo, Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) afirmam que o estudo de caso único tem suas limitações. A principal é o limite para a generalização das conclusões, modelos ou teorias desenvolvidos a partir do mesmo. Isso inclui o risco do mau julgamento de um único evento e na facilidade de se exagerar com os dados disponíveis. Os casos múltiplos podem reduzir a profundidade do estudo quando os recursos são restritos, mas pode aumentar a validade externa e auxiliar a evitar a tendenciosidade dos observadores. Yin (2001) acrescenta que o caso único pode, mais tarde, acabar se revelando como não sendo o caso que se pensava que fosse no princípio.

Yin (2001) considera que os projetos de casos múltiplos possuem vantagens e desvantagens distintas em comparação aos projetos de caso único. As provas resultantes de casos múltiplos são consideradas mais convincentes e o estudo global é visto como sendo mais robusto.

Cada caso deve servir a um propósito específico dentro do escopo global da investigação. Deve-se considerar os casos múltiplos como se consideraria experimentos múltiplos, ou seja, seguir a lógica da replicação. Cada caso deve ser cuidadosamente selecionado de forma a (YIN , 2001):

• prever resultados semelhantes (uma replicação literal);

• produzir resultados contrastantes apenas por razões previsíveis (uma replicação teórica).

Para Eisenhardt (1989), dada a limitação do número de casos que podem ser estudados, é mais sensato selecionar casos que apresentem situações extremas ou do tipo polar, no qual o processo de interesse é transparentemente observável. Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) destacam três tipos de situações para se selecionar os casos: quando pode-se encontrar casos típicos ou representativos, casos que

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neguem ou desconfirmem uma proposição, ou casos do tipo polar, que apresentem características nitidamente contrastantes que irão destacar as diferenças que estão sendo estudadas.

Yin (2001) pondera que uma questão importante em um projeto de casos múltiplos é a respeito do número de casos supostamente necessários ou suficientes para o estudo. Ele afirma que não se deve empregar a lógica da amostragem, mas sim pensar nessa decisão como um reflexo do número de replicações de caso, literais e teóricas, que o pesquisador gostaria de ter no seu estudo.

Segundo esse autor, para o número de replicações literais, a seleção do número de replicações depende da certeza que você quer ter sobre os resultados obtidos dos casos múltiplos. Por exemplo, pode-se estabelecer duas ou três replicações literais quando as teorias concorrentes forem completamente diferentes e o tema ao alcance exigir um grau excessivo de certeza. Entretanto, se as teorias concorrentes possuírem diferenças sutis ou se é desejável obter um alto grau de certeza, poderia-se solicitar cinco, seis ou até mais replicações. Para o número de replicações teóricas, quando não se tem certeza de que as condições externas produzirão resultados diferentes de estudo de caso, pode-se articular essas condições relevantes de uma forma mais explícita no princípio do estudo e identificar um número maior de casos que devem ser incluídos nele. Em contraste, quando não se acredita que as condições externas produzam muita variação no fenômeno que está sendo estudado, é necessário um número menor de replicações teóricas.

10.3.3. Desenvolver instrumentos e protocolos de pesquisa

Segundo Eisenhardt (1989), os pesquisadores de um estudo de caso geralmente combinam múltiplos métodos de coleta de dados. Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) consideram que a principal fonte de dados em um estudo de caso é a entrevista estruturada, frequentemente apoiada por entrevistas não estruturadas e interações. Outras fontes de dados podem incluir observação pessoal, conversas informais, participação em reuniões ou eventos, levantamentos administrados dentro da organização, coleta de dados objetivos e análise de dados documentais.

Para orientar o pesquisador na condução do seu estudo de caso é interessante a elaboração de um protocolo de pesquisa. Segundo Yin (2001), o protocolo é uma das táticas principais para se aumentar a confiabilidade e a validade da pesquisa de estudo de caso. O protocolo contém o instrumento (questionário), mas também contém os procedimentos e as regras gerais que deveriam ser seguidas ao utilizar o instrumento, sendo essencial para o projeto de casos múltiplos (sendo desejável nos projetos de caso único).

Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) consideram que a essência do protocolo é o conjunto de questões a serem usadas nas entrevistas. Eles ilustram que um formato utilizado é o do funil, que começa com perguntas abertas e, a medida que a entrevista vai progredindo, as perguntas se tornam mais específicas e as questões detalhadas são deixadas para o final.

Yin (2001) sugere que o protocolo apresente as seções apresentadas no Quadro 10.3.

Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) acrescentam que os dados de um estudo de caso não são coletados apenas por meio de entrevistas. Frequentemente, um instrumento, o questionário, é utilizado para coleta de dados. Porém, uma questão chave no projeto de um estudo de caso é qual o número desejável de respondentes? Se um conjunto de perguntas pode ser confiavelmente respondido por um informante chave, então o processo de pesquisa deveria dar foco na identificação deste e em validar esta pessoa como tal.

Contudo, quando as questões não puderem ser respondidas por uma única pessoa (que não detém todo o conhecimento requerido ou onde os eventos estudados podem apresentar diferentes interpretações), o pesquisador pode considerar a realização de entrevistas de múltiplos respondentes, até mesmo porque um respondente único pode levar a dados subjetivos ou mesmo tendenciosos.

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Quadro 10.3 – Seções típicas de um protocolo de pesquisa para estudo de caso

Seção Conteúdo

Visão geral do projeto do estudo de caso • Objetivos e patrocínios do projeto;

• Questões do estudo de caso;

• Leituras importantes sobre o tópico investigado.

Procedimentos de campo • Obtenção de acesso a organizações ou a entrevistados-chave;

• Estabelecer uma agenda clara das atividades para coleta de dados;

• Fontes gerais de informações;

• Cuidados especiais para acontecimentos inesperados (mudança na disponibilidade dos entrevistados, etc.).

Questões de estudo • Questões específicas para o pesquisador (não ao respondente) para coleta de dados;

• Lista de fontes de evidências prováveis após cada questão;

• Planilha para disposição de dados;

• Fontes em potencial de informações para cada questão.

Guia para o relatório do estudo de caso • Resumo;

• Formato de narrativa;

• Indicação da quantidade de documentos utilizados no relatório;

• Especificação de informações bibliográficas;

• Especificação de outras documentações.

Fonte: Yin (2001)

10.3.4. Conduzir a pesquisa de campo

Para iniciar a pesquisa de campo, o primeiro passo é conseguir acesso à organização que será considerada como unidade de investigação. Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) consideram que o primeiro contato ideal deveria ser com um funcionário com certo nível hierárquico na empresa que possa abrir as portas onde for necessário, para indicar as melhores pessoas a serem entrevistadas para a coleta de dados e que possa fornecer o suporte necessário para a condução da pesquisa.

Nesse contato inicial o pesquisador pode apresentar o protocolo de pesquisa e discutir os benefícios mútuos da pesquisa com os participantes potenciais. Dessa forma, a organização pode ter uma primeira noção do contexto que envolve a pesquisa, do perfil dos respondentes potenciais e dos procedimentos necessários para a realização da pesquisa.

Uma vez tendo conseguido a concordância da organização para a realização da pesquisa, o passo seguinte é agendar as reuniões para a condução da pesquisa. O número de reuniões a ser agendado vai depender da experiência do pesquisador e da profundidade da pesquisa que está sendo realizada. Sugere-se que se programe duas ou três visitas de até 60 minutos cada, apoiadas posteriormente por reuniões de acompanhamento de 20 a 30 minutos para conclusão dos dados coletados e esclarecimento de eventuais dúvidas.

Segundo Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002), um princípio subjacente na coleta de dados dos estudos de caso é a triangulação, ou seja, a combinação e uso de diferentes métodos para estudar um mesmo fenômeno.

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Woodside e Wilson (2003) afirmam que a triangulação frequentemente inclui: observação direta do pesquisador no ambiente do caso, sondagens através de questionamentos dos participantes do caso por explicações e interpretações dos dados operacionais e análises de documentos escritos e dos locais onde se dá o ambiente do caso estudado.

Lewis (1998) acrescenta o conceito da triangulação interativa que expande o conceito da triangulação tradicional, utilizando estudos de caso existentes para aumentar a representatividade do estudo. O processo metodológico da triangulação interativa consiste de quatro fases: princípio fundamental (revisão de literatura e seleção dos casos), indução (análise dos dados dos casos e desenvolvimento de conjunturas), iteração (refinamento da teoria) e conclusão.

Yin (2001) discute seis fontes de evidências: documentação, registros em arquivos, entrevistas, observação direta, observação participante e os artefatos físicos. Nenhuma dessas fontes possui uma vantagem indiscutível sobre as outras, na verdade elas são complementares. Um bom estudo de caso utilizará o maior número possível de fontes de evidências. O quadro 10.4 apresenta uma comparação dessas seis fontes de evidências.

Eisenhardt (1989) acrescenta que a coleta de dados deve combinar evidências qualitativas e quantitativas. A combinação desses tipos de dados pode ser altamente sinergético. As evidências quantitativas podem indicar relacionamentos que podem não parecer salientes para o pesquisador em um primeiro momento e ainda corroborar as descobertas provenientes das evidências qualitativas.

Segundo Yin (2001), os benefícios que se pode obter a partir dessas seis fontes de evidências podem ser maximizados se o pesquisador mantiver presente três princípios para a coleta de dados. Eles são importantes para todas as seis fontes de evidências e auxiliam o pesquisador a estabelecer a validade do construto e a confiabilidade do estudo de caso.

O primeiro princípio é o de se utilizar várias fontes de evidência. Um ponto forte muito importante da coleta de dados para um estudo de caso é a oportunidade de utilizar muitas fontes diferentes para a obtenção de evidências, denominada de triangulação. O uso de várias fontes de evidência nos estudos de caso permite que o pesquisador dedique-se a uma ampla diversidade de questões históricas, comportamentais e de atitudes. A vantagem mais importante, no entanto, é o desenvolvimento de linhas convergentes de investigação. Com a triangulação, o pesquisador pode se dedicar ao problema em potencial da validade do construto, uma vez que várias fontes de evidências fornecem essencialmente várias avaliações do mesmo fenômeno (YIN, 2001).

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Quadro 10.4 – Comparação das seis fontes de evidências de estudos de caso

Fonte de evidência Características Tipos/exemplos Pontos fortes Pontos fracos

Documentação É provável que as informações documentais sejam relevantes a todos os tópicos do estudo de caso. Pode assumir muitas formas e deve ser o objeto de planos explícitos da coleta de dados. Seu uso mais importante é corroborar e valorizar as evidências oriundas de outras fontes. Eles são úteis para se verificar a grafia correta e os cargos ou nomes de organizações mencionados na entrevista. É possível fazer inferências à partir dos documentos. Por isso, buscas sistemáticas por documentos relevantes são importantes em qualquer planejamento para a coleta. Deve-se solicitar permissão para examinar os arquivos de qualquer organização que está sendo estudada.

Cartas, memorandos e outros tipos de correspondências; Agendas, atas de reuniões e outros relatórios escritos de eventos em geral; Documentos administrativos; Estudos e avaliações formais do mesmo local em estudo; Folder e outros artigos publicados na mídia.

• Pode ser revisada inúmeras vezes; • Não foi criada como resultado do

estudo de caso; • Contém nomes, referências e

detalhes exatos de um evento; • Cobre amplo espaço de tempo,

muitos eventos e muitos ambientes distintos.

• Capacidade de recuperação pode ser baixa;

• Seletividade tendenciosa, se a coleta não estiver completa;

• Relato de visões tendenciosas, pois reflete idéias preconcebidas (desconhecidas) do autor;

• Acesso pode ser deliberadamente negado.

Registros em arquivos Os registros em arquivo, mesmo na forma digital, também podem ser muito importantes para a pesquisa. Quando se julga que os registros são importantes, deve-se averiguar sob quais condições os mesmos foram produzidos e qual o seu grau de precisão.

Registros de serviços, organizacionais, mapas, tabelas, listas de nomes e produtos, pesquisas, etc.

• Os mesmos mencionados para a documentação;

• Precisos e quantitativos.

• Os mesmos mencionados para documentação;

• Acessibilidade aos locais graças a razões particulares.

Entrevistas É uma das fontes mais importantes. Podem ser estruturadas, semi-estruturadas ou não estruturadas. Informantes-chave são sempre fundamentais para o sucesso de um estudo de caso. As entrevistas podem utilizar de gravadores, sendo esta uma escolha pessoal do pesquisador. Porém, este não deve ser utilizado quando o entrevistador não permite o seu uso ou quando o mesmo se sente desconfortável na presença do mesmo.

Estruturadas; Semi-estruturadas; Não estruturadas.

• Enfocam diretamente o tópico do estudo de caso;

• Fornecem inferências causais percebidas.

• Visão tendenciosa devido a questões mal elaboradas;

• Respostas tendenciosas; • Ocorrem imprecisões devido à

memória fraca do entrevistado; • Reflexiva, pois o entrevistado dá ao

entrevistador aquilo que ele quer ouvir.

Observações diretas Podem variar de atividades formais a atividades informais. Quando formais, podem-se desenvolver protocolos de observação como parte do protocolo do estudo de caso e incluem observações de reuniões, visita aos setores da empresa, acompanhamento de atividades operacionais, etc. Quando informais, podem-se realizar observações diretas ao longo da visita de campo, incluindo aquelas ocasiões durante as quais estão sendo coletadas outras evidências, como as evidências provenientes de entrevistas. Podem-se tirar fotografias dos locais.

Observações de reuniões, visita aos setores da empresa, acompanhamento de atividades operacionais, etc. Fotografias dos locais visitados.

• Tratam de acontecimentos em tempo real;

• Tratam do contexto do evento.

• Consomem muito tempo; • Seletiva, salvo ampla cobertura; • Reflexiva, pois o fato pode acontecer

de forma diferenciada porque está sendo observado;

• Custo das horas necessárias pelos observadores.

Observação participante

Nesse caso, o pesquisador não é um observador passivo, podendo assumir uma variedade de funções dentro de um estudo de caso, participando dos eventos que estão sendo estudados. Tem-se a oportunidade de perceber a realidade do ponto de vista de alguém de “dentro” da pesquisa. Contudo, podem-se produzir pontos de vista tendenciosos.

Ser a pessoa que toma as decisões-chave na organização estudada, trabalhar como membro de equipe da organização, etc.

• Os mesmos mencionados para a observação direta;

• Perceptiva em relação a comportamentos e razões interpessoais.

• Os mesmos mencionados para a observação direta;

• Visão tendenciosa devido à manipulação dos eventos por parte do pesquisador.

Artefatos físicos Podem-se coletar ou observar esses artefatos como parte de uma visita de campo. Eles tem uma importância potencialmente menor na maioria dos exemplos típicos de estudo de caso.

Um aparelho de alta tecnologia, uma ferramenta ou instrumento, um produto, uma obra de arte, etc.

• Capacidade de percepção em relação a aspectos culturais;

• Capacidade de percepção em relação a operações técnicas.

• Seletividade; • Disponibilidade.

Fonte: Adaptado de Yin (2001)

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O segundo princípio é a criação de um banco de dados para o estudo de caso. Esse princípio tem a ver com a maneira de organizar e documentar os dados coletados para os estudos de casos. Todo projeto de estudo de caso deve empenhar-se para desenvolver um banco de dados formal apresentável, de forma que, em princípio, outros pesquisadores possam revisar as evidências diretamente, e não ficar limitados a relatórios escritos. Um banco de dados aumenta a confiabilidade do estudo. O quadro 10.5 apresenta os componentes principais de um banco de dados para estudos de caso.

Quadro 10.5 – Componentes principais de um banco de dados para estudos de caso

Componente Característica Formas

Notas para o estudo de caso

É o componente mais comum de um banco de dados. Podem ser escritas à mão, datilografadas, digitadas em um computador, estar em fitas cassetes ou outro aparelho de gravação de voz. Devem ser armazenadas de forma que outras pessoas, inclusive o pesquisador, possam recuperá-las integralmente em alguma data posterior. Uma característica essencial para as notas é que elas devem ser organizadas, categorizadas, concluídas e devem estar à disposição para consultas posteriores.

Podem ser o resultado de entrevistas, observações ou documentos do pesquisador. Podem ser agrupadas sob a forma de um diário, um relatório, de fichas catalográficas, ou de alguma outra maneira menos organizada.

Documentos para o estudo de caso

Em geral, exigem um grande espaço físico de armazenamento, seja em meio eletrônico ou físico. Esses documentos devem ser arquivados de forma que possam ser prontamente recuperáveis para inspeção ou nova leitura.

Folders ou sites da internet com informações da empresa e de seus produtos; relatórios de pesquisa relacionados a empresa; relatórios gerenciais da direção; procedimentos gerenciais e operacionais; cartilhas, etc.

Tabelas e quadros Constam de dados que possam ser dispostos em tabelas ou quadros, coletados no local que está sendo estudado ou criados a partir da equipe de pesquisa.

Levantamentos ou outros dados quantitativos ou qualitativos.

Narrativas Pode ser considerada como parte do banco de dados e não como parte do relatório final do estudo de caso. Busca fazer com que os pesquisadores elaborem respostas espontâneas às questões no protocolo do estudo de caso. As questões e as respostas, de uma forma modificada, podem até mesmo servir diretamente como base para o relatório definitivo do estudo de caso.

O pesquisador é o respondente e seu objetivo é citar fontes importantes, provenientes de entrevistas, documentos, observações ou de arquivos, ao elaborar a resposta adequada.

Ainda a respeito das notas para o estudo de caso, Eisenhardt (1989) comenta que elas devem ser registradas no momento em que uma impressão ocorre, ou seja, não selecionar o que deve ser anotado, porque é difícil saber o que pode vir a ser útil no futuro. Ela ainda acrescenta que o pesquisador deve estar sempre se perguntando ao escrever as notas: “o que eu estou aprendendo?” e “como este caso se difere do anterior?”.

O terceiro princípio é manter o encadeamento de evidências. Esse princípio consiste em permitir que um observador externo, o leitor do estudo de caso, por exemplo, possa perceber que qualquer evidência proveniente de questões iniciais da pesquisa leve às conclusões finais do estudo de caso. Além disso, o observador externo deve ser capaz de seguir as etapas em qualquer direção (das conclusões para as questões iniciais da pesquisa ou das questões para a conclusão).

Eisenhardt (1989) considera que alternar a coleta de dados com a análise de dados não apenas dá ao pesquisador a vantagem na análise, mas mais importante, permite que os pesquisadores tirem vantagem da flexibilidade da coleta de dados. Ajustes adicionais podem ser feitos aos instrumentos de coleta de dados, tais como a adição de uma questão a um protocolo de entrevistas ou a um questionário.

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Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) afirmam que as tendências (ou preconceitos) pessoais podem influenciar o que você observa, ouve e registra. Existem algumas formas de minimizar isso. Eisenhardt (1989) cita o uso de múltiplos investigadores. Segundo ela, essa estratégia tem duas vantagens: ampliar o potencial criativo do estudo e aumentar a confiança nas descobertas a partir da convergência das observações produzidas por vários pesquisadores. Uma forma de colocar isso em prática é realizar visitas nos locais do estudo de caso em equipe, permitindo que o caso seja visualizado de diferentes perspectivas. Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) citam que o uso de gravadores pode contribuir na redução da tendenciosidade do observador, especialmente se a evidência for apresentada literalmente ao invés de resumida.

Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) lembram que ao final da pesquisa de campo, com a elaboração do relatório final, é chegado o momento da avaliação e realimentação dos dados. Esta etapa envolve geralmente a apresentação da descrição do caso para a organização estudada a fim de que seus representantes possam avaliar seu conteúdo (também chamada de devolutiva).

Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) ressaltam a importância de saber quando parar a pesquisa e que esta é uma habilidade importante do pesquisador de estudos de caso. Eles relatam duas situações onde o pesquisador deve saber o momento de parar. A primeira é quando ele está em perigo de não ter tempo suficiente para completar as análises e de escrever a pesquisa dentro do tempo disponível. A outra é o retorno cada vez menor dos casos ou entrevistas incrementais. Ou seja, o momento de parar é quando o pesquisador possui casos e dados suficientes para responder satisfatoriamente às questões da pesquisa.

10.3.5. Estabelecer confiabilidade e validade

Para Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) é particularmente importante prestar atenção à confiabilidade e validade nas pesquisas de estudos de caso. Yin (2001) afirma que quatro testes vêm sendo comumente utilizados para determinar a qualidade de qualquer pesquisa social empírica: a validade do construto, a validade interna, a validade externa e a confiabilidade. O quadro 9.6 mostra as táticas empregadas no estudo de caso para esses quatro testes da qualidade da pesquisa.

Quadro 10.6 – Táticas usadas no estudo de caso para quatro testes da qualidade da pesquisa (continua)

Tática Significado Tática do estudo de caso Fase da pesquisa para aplicação da tática

Validade do construto

Estabelecimento de medidas operacionais corretas para os conceitos que estão sob estudo.

• Utilizar múltiplas fontes de evidências;

• Estabelecer um encadeamento de evidências;

• Submeter o rascunho do relatório de estudo de caso para revisão por informantes-chave.

• Coleta de dados; • Coleta de dados; • Composição.

Validade interna Estabelecimento de uma relação causal, por meio da qual são mostradas certas condições que levem a outras condições, como diferenciada de relações espúrias. Importante apenas para estudos explanatórios ou causais.

• Fazer adequação ao padrão; • Fazer construção da explanação; • Fazer análise de séries temporais.

• Análise de dados; • Análise de dados; • Análise de dados.

Fonte: Adaptado de Yin (2001)

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Quadro 10.6 – Táticas usadas no estudo de caso para quatro testes da qualidade da pesquisa (continuação)

Tática Significado Tática do estudo de caso Fase da pesquisa para aplicação da tática

Validade externa

Estabelecimento do domínio nos quais as descobertas de um estudo podem ser generalizadas.

• Utilizar a lógica de replicação em estudos de casos múltiplos.

• Projeto de pesquisa.

Confiabilidade Forma de demonstrar que as operações de um estudo, como os procedimentos de coleta de dados, podem ser repetidas, apresentando os mesmos resultados.

• Utilizar o protocolo de pesquisa de estudo de caso;

• Desenvolver um banco de dados para o estudo de caso.

• Coleta de dados; • Coleta de dados.

Fonte: Adaptado de Yin (2001)

Meredith (1998) destaca que uma das dificuldades que os pesquisadores de estudo de caso enfrentam na gestão de operações é a má interpretação de que essa estratégia de pesquisa não tem rigor porque muitas de suas variáveis dependentes não podem ser matematicamente quantificadas e que as variáveis independentes não podem ser manipuladas à vontade. Contudo, os estudos de caso podem atingir os quatro requisitos para o rigor em pesquisa: observações controladas, deduções controladas, replicabilidade e generalizabilidade. O quadro 10.7 mostra como esses requisitos podem ser aplicados nos estudos de caso.

Quadro 10.7 – Requisitos para proporcionar rigor às pesquisas de estudos de caso

Requisito Como aplicar

Observação controlada

Pode ser obtida através de controles naturais. Estes relacionam-se com a seleção do fenômeno durante o estágio de projeto experimental do estudo, assim deixando que fatores particulares sejam mantidos constantes, enquanto outros são deixados livres para variarem naturalmente.

Dedução controlada Pode ser obtida pela aplicação das regras da lógica formal às proposições verbais (análise qualitativa) que surgem dos estudos de caso. A dedução lógica nos estudos de caso não requer matemática.

Replicabilidade Pode ser obtida pela aplicação da teoria resultante de um estudo de caso a um conjunto ligeiramente diferente de condições, que pode resultar em uma predição diferente. Assim, apesar da predição ser diferente, a mesma teoria está sendo testada.

Generalizabilidade ou validade externa

Pode ser obtida através da generalização teórica. A própria teoria indica que ela pode ser aplicada em uma situação particular, ou seja, os parâmetros e as variáveis da teoria dão a indicação da extensão da sua generalizabilidade.

Fonte: Adaptado de Meredith (1998)

Yin (2001) trata a generalização dos resultados e conclusões dos estudos de caso de outra forma. Segundo ele, o maior erro que se comete ao se realizar estudos de casos é conceber a generalização estatística como método de se generalizar os resultados do caso, uma vez que os casos não são unidades de amostragem. Ou seja, o estudo de caso é generalizável a proposições teóricas e não a populações ou universos. Nesse sentido, o estudo de caso, assim como o experimento, não representa uma amostragem e o objetivo do pesquisador é expandir e generalizar teorias (generalização analítica) e não enumerar freqüências (generalização estatística).

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10.3.6. Analisar os dados

Segundo Eisenhard (1989) a análise de dados é o coração da construção de teorias a partir dos estudos de caso, mas é também a mais difícil e a parte menos codificada do processo. Yin (2001) também concorda, afirmando que a análise das evidências de um estudo de caso é um dos aspectos menos explorados e mais complicados ao realizar estudos de caso.

Para Yin (2001), o objetivo final dessa análise é tratar as evidências de uma maneira justa, produzir conclusões analíticas irrefutáveis e eliminar interpretações alternativas. Ele sugere duas estratégias analíticas gerais que buscam auxiliar o pesquisador a escolher entre as diferentes técnicas e concluir, com sucesso, a fase analítica da pesquisa.

A primeira estratégia geral é baseada em proposições teóricas. Nesta, os objetivos e o projeto originais do estudo baseiam-se, presumivelmente, em proposições que, por sua vez, refletem o conjunto de questões da pesquisa, as revisões feitas na literatura sobre o assunto e as novas interpretações que possam surgir. As proposições dariam forma ao plano de coleta de dados e, por conseguinte, estabeleceriam a prioridade às estratégias analíticas relevantes.

A segunda estratégia geral é o desenvolvimento de uma descrição de caso. Trata-se de desenvolver uma estrutura descritiva a fim de organizar o estudo de caso. Esta estratégia pode ser usada quando o propósito inicial do estudo de caso é uma descrição propriamente dita. Em outras situações, o objetivo principal do estudo de caso pode não ser uma descrição, mas uma abordagem descritiva pode ajudar a identificar as ligações causais apropriadas a serem analisadas, mesmo quantitativamente.

Além dessas estratégias gerais, Yin (2001) sugere a utilização de outras técnicas analíticas específicas, elaboradas especificamente para tratar de problemas previamente percebidos com relação ao desenvolvimento de validade interna e validade externa ao se realizar estudos de caso. O quadro 10.8 apresenta um resumo dessas técnicas, denominadas de métodos principais de análise.

Eisenhardt (1989) sugere que a análise dos dados seja feita em duas etapas: a análise intra-caso (dentro do mesmo caso) e a análise inter-casos (ou de casos cruzados).

Segundo essa autora, a análise intra-caso é conduzida devido a uma das realidades da pesquisa por estudos de caso: o estonteante volume de dados. Esse tipo de análise envolve uma narrativa por escrito detalhada para cada local. Essas narrativas por escrito são frequentemente descrição pura, mas elas são fundamentais para a geração da percepção uma vez que ajudam os pesquisadores a enfrentar prematuramente o processo de análise do grande volume de dados.

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Quadro 10.8 – Métodos principais de análise de estudos de caso

Método Significado Tipo de estudo de caso aplicável

Tópicos

Adequação ao padrão

Compara um padrão fundamentalmente empírico com outro de base prognostica. Se os padrões coincidirem, os resultados podem ajudar o estudo de caso a reforçar sua validade interna

• Explanatório; • Descritivo.

• Variáveis dependentes não-equivalentes tidas como padrão: um experimento ou uma pesquisa quase-experimental pode possuir inúmeras variáveis dependentes, ou seja, uma variedade de resultados. Se os valores inicialmente previstos para cada resultado forem encontrados e, ao mesmo tempo, não se encontrarem padrões alternativos de valores previstos, pode-se fazer inferências causais.

• Explanações concorrentes como padrão: essa análise requer o desenvolvimento de proposições teóricas concorrentes, articuladas em termos operacionais. A principal característica dessas explanações concorrentes é que cada uma envolve um padrão de variáveis independentes que é mutuamente excludente: se uma explanação for válida, as outras não podem ser.

Construção da explanação

O objetivo é analisar os dados do estudo de caso construindo uma explanação sobre o caso.

• Explanatório. • Elementos da explanação: explicar um fenômeno significa estipular um conjunto de elos causais em relação a ele. Esses elos são similares às variáveis independentes no uso previamente descrito de explanações concorrentes. Os melhores estudos de caso são aqueles em que as explanações refletem algumas proposições teoricamente significativas.

• Natureza iterativa da construção de explanações: a elaboração gradual de uma explanação assemelha-se ao processo de aprimorar um conjunto de idéias, nas quais um aspecto importante é levar em consideração outras explanações plausíveis ou concorrentes.

• Problemas em potencial na construção da explanação: o pesquisador pode acabar se desviando lentamente do tópico original de interesse. Referências constantes ao objetivo original da investigação e a possíveis explanações alternativas podem ajudar a diminuir esse problema.

Análise de séries temporais

É análoga à análise de séries temporais realizada em experimentos e em pesquisas quase-experimentais. Quanto mais complicado e preciso for o padrão, mais a análise de séries temporais estabelecerá uma base firme para as conclusões do estudo de caso.

• ? • Séries temporais simples: nas séries temporais pode haver uma única variável dependente ou independente. Nessas circunstâncias, quando um grande número de dados pode ser relevante e viável, podem-se utilizar até mesmo testes estatísticos para analisar os dados.

• Séries temporais complexas: embora uma série temporal mais complexa crie problemas maiores para a coleta de dados, ela também leva a uma tendência mais elaborada, tornando a análise mais definitiva.

• Cronologia: a disposição dos eventos em uma linha cronológica permite que o pesquisador determine os eventos ao longo do tempo, uma vez que a seqüência básica de uma causa e seu efeito não pode ser temporalmente invertida.

Modelos lógicos de programa

Trata-se de uma combinação das técnicas de adequação ao padrão e de análise de séries temporais. O padrão que está sendo buscado é o de causa-efeito entre variáveis independentes e dependentes.

• Explanatórios; • Exploratórios.

• Essa estratégia pode ser usada em uma série de circunstâncias. O ingrediente-chave é a suposta existência de seqüências repetidas de eventos na ordem causa-efeito, todas encadeadas. Quanto mais complexa for a ligação entre elas, mais definitiva será a análise dos dados do estudo de caso, a fim de determinar se a adequação ao padrão foi realizada com esses eventos ao longo do tempo.

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A idéia geral é tornar-se intimamente familiar com cada caso como uma entidade única. Este processo permite que padrões únicos de cada caso surjam antes que os investigadores busquem generalizar esses padrões na análise cruzada dos casos. Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002) sugerem que o ponto de partida para a análise intra-caso seja a construção de uma ordenação dos dados e com casos longitudinais construir uma análise da seqüência de eventos. A partir disso, o pesquisador poderia começar a procurar por explicações e causalidades.

A busca sistemática pelos padrões na análise inter-casos é uma etapa chave na pesquisa por estudos de casos. Também é essencial para aumentar o poder de generalização das conclusões extraídas dos casos (Voss, Tsikriktsis e Frohlich, 2002).

Eisenhardt (1989) considera que a chave para uma boa comparação inter-casos é ver os dados de diversas divergentes formas. Ela cita três táticas para tal.

A primeira delas é selecionar categorias ou dimensões e então buscar por similaridades intra-grupos junto com diferenças inter-grupos. As dimensões podem ser sugeridas pelo problema da pesquisa ou pela literatura existente, ou o pesquisador pode simplesmente selecionar algumas dimensões. Uma extensão desta tática é utilizar células 2 x 2, ou outro agrupamento, para comparar diversas categorias de uma vez, ou mudar para uma escala de medida contínua que facilite a apresentação gráfica.

A segunda tática é selecionar pares de casos e então listar as similaridades e diferenças entre cada par. Esta tática força os pesquisadores a buscar as similaridade e diferenças sutis entre os casos. O resultado dessas comparações forçadas podem ser novas categorias e conceitos que os investigadores não anteciparam. Finalmente, uma extensão desta tática é agrupar os casos em grupos de três ou quadro para comparação.

A terceira tática é dividir os dados por fonte de dados. Por exemplo, um pesquisador cuida dos dados provenientes das observações, enquanto outro analisa as entrevistas e outro pesquisador trabalha com as evidências dos questionários. Quando o padrão de uma fonte de dados é corroborada pelas evidências de outra fonte, a descoberta é mais forte e melhor fundamentada. Quando as evidências são conflitantes, o pesquisador pode algumas vezes reconciliar a evidência através de sondagens mais profundas do significado dessas diferenças. Uma variação desta tática é dividir os dados em grupos de casos, enfocando em um grupo de casos inicialmente e nos outros posteriormente.

A idéia geral por trás dessas táticas de análises inter-casos é forçar os pesquisadores a ir além das impressões iniciais, especialmente pelo uso de métodos estruturados para uso dos dados (Eisenhardt, 1989).

10.3.7. Desenvolver e testar hipóteses

Segundo Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002), o estudo de caso é usado para testar as hipóteses e para o desenvolvimento de teorias. Na maioria das pesquisas com estudos de caso existem algumas hipóteses iniciais que podem ser diretamente testadas usando-se os dados do caso. Entretanto, em outros estudos de caso o foco pode ser também o desenvolvimento de teorias e o desenvolvimento ou ajuste de novas hipóteses a partir dos dados coletados, assim como testar as hipóteses iniciais.

Wacker (1998) estabeleceu um procedimento geral de quatro passos para a construção da teoria: definição de variáveis, limitação do domínio, construção do relacionamento (modelo) e predição da teoria e suporte empírico. O quadro 10.9 apresenta esse procedimento geral para a construção de teoria, incluindo sua seu entendimento para aplicação em estudos de caso.

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Quadro 10.9 – Procedimento geral para a construção da teoria

Passo Propósito Questão típica Virtudes da boa teoria

Aplicação para estudos de caso

Definição de variáveis

Definir quem e o que está incluído e o que está especificamente excluído da definição.

Quem? O que? Singularidade; Conservação.

Definições conceituais a partir da literatura. Contudo, muitas vezes, novas relações exigem novas definições.

Limitação do domínio

Observar e limitar as condições de quando (evento antecedente) e onde se espera que o evento subseqüente aconteça.

Quando? Onde? Generalização Desenvolvido a partir dos casos estudados.

Construção do relacionamento (modelo)

Agrupar logicamente o argumento para cada relacionamento buscando consistência interna.

Por quê? Como? Parcimônia, fecundidade, consistência interna, abstratação.

A combinação das relações descobertas a partir do caso.

Predição da teoria e suporte empírico

Oferecer predições específicas. Importante para fixar condições onde se prediz uma teoria. Testar modelo por critério para dar verificação empírica para a teoria. O perigo do teste é uma importante consideração.

O evento poderia ocorrer? O evento deveria ocorrer? O evento pode ocorrer?

Testes empíricos; Refutabilidade.

Apoiada pelos casos estudados.

Fonte: Adaptado de Wacker (1998)

Eisenhardt (1989) sugere dois passos para o ajuste das hipóteses. O primeiro passo é aprimorar os construtos, envolvendo: refinamento da definição do construto e a construção de evidências que meçam o construto em cada caso. Isso acontece através da constante comparação entre os dados e o construto, de forma que as evidências acumuladas das diversas fontes convirjam para um único e bem definido construto. Esse processo é similar ao desenvolvimento de uma única medida para o construto a partir de múltiplos indicadores na pesquisa de teste de hipóteses. Ou seja, os pesquisadores utilizam múltiplas fontes de evidência para elaborar medidas para os construtos, que definem o construto e o distinguem de outros construtos.

O segundo passo é verificar se as relações emergentes entre os construtos se ajustam com as evidências de cada caso. Cada hipótese é examinada para cada caso e não para os casos agregados. Assim, a lógica por trás desse procedimento é a replicação, ou seja, a lógica de tratar uma série de casos como uma série de experimentos onde cada caso serve para confirmar ou refutar as hipóteses. Na lógica da replicação, casos que confirmam as relações emergentes aumentam a confiança na validade dessas relações. Os casos que refutam essas relações frequentemente podem fornecer uma oportunidade para refinar e estender a teoria.

Eisenhardt (1989) afirma que os dados qualitativos são particularmente úteis para entender por que as relações emergentes acontecem. Quando uma relação é sustentada, os dados qualitativos em geral fornecem um bom entendimento da dinâmica por trás da relação, ou seja, o “por que” do o que está acontecendo. Isso é crucial para o estabelecimento da validade interna.

Eisenhardt (1989) conclui que o ajuste das hipóteses na pesquisa de construção da teoria envolve medir os construtos e verificar as relações. Ela considera que esse processo é similar a tradicional pesquisa de teste de hipóteses. Contudo, ela explica que esses processos são mais baseados no julgamento nas pesquisas de construção da teoria porque os pesquisadores não podem aplicar testes estatísticos. Os

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pesquisadores devem julgar a força e a consistência das relações nas análises intra e inter-casos e também apresentar todas as evidências e procedimentos quando da publicação dos resultados, de forma que os leitores possam aplicar seus próprios padrões.

10.3.8. Comparar com a literatura

Uma característica essencial para a construção da teoria é comparar os conceitos, teorias ou hipóteses emergentes com a literatura existente. Isso envolve perguntar o que é similar, o que se contradiz e por que. Quanto mais extensa for a literatura pesquisada, melhor (Eisenhardt, 1989).

Segundo Voss, Tsikriktsis e Frohlich (2002), é muito importante consultar a literatura que conflita com as descobertas. Não fazer isso reduz a confiança nas descobertas e fazer isso pode forçar o pesquisador a ser mais criativo e a ser mais perspicaz.

Eisenhardt (1989) considera que a literatura que trata da discussão de descobertas similares também é importante porque ela liga similaridades subjacentes em fenômenos normalmente não associados entre si. O resultado é, com freqüência, uma teoria com uma validade interna mais forte, uma generalização mais ampla e um nível conceitual mais alto.

10.3.9. Compor o relatório final do estudo de caso

Segundo Yin (2001), a fase de composição do relatório exige o maior esforço de um pesquisador de estudo de caso e não segue nenhuma fórmula estereotipada. O pesquisador perspicaz começa a redigir o relatório do estudo antes do término da coleta e da análise de dados. Deixar para escrever o relatório somente no final pode trazer alguns dissabores, tal como o bloqueio de escritor.

Existem alguns aspectos que devem ser salientados para a composição de relatórios de estudos de caso, são eles: identificação do público do estudo de caso, variedades de estrutura, estruturas ilustrativas, procedimentos para redigir o relatório e características para um estudo de caso exemplar.

Como os estudos de caso possuem um público em potencial muito maior do que outros tipos de pesquisa, uma tarefa essencial ao projetar o relatório global do estudo é identificar cada um dos públicos específicos para o relatório. Para fins de pesquisa científica acadêmica, o público que mais se destaca são os colegas pesquisadores, os componentes de bancas de doutorado ou mestrado e as instituições financiadoras de pesquisa.

Para os colegas pesquisadores, o mais importante é, provavelmente, a relação entre o estudo de caso, suas descobertas e as teorias ou a pesquisa já existente. Se um estudo de caso consegue transmitir todas essas relações, ele será amplamente lido por um bom período de tempo. Para uma banca de doutorado ou mestrado, especialista na metodologia e nas questões teóricas de um tópico de estudo de caso, o importante são as indicações dos cuidados que estão sendo tomados durante a pesquisa e as evidências que o estudante obteve com sucesso em todas as fases do processo de pesquisa. Ainda para este público, uma forma de fazer o relatório final se comunicar diretamente com a banca é integrar a pesquisa já realizada pelos membros dessa banca ao trabalho de pesquisa do doutorando ou do mestrando, aumentando o seu potencial de comunicabilidade (YIN, 2001).

O relatório de estudo de caso pode ser apresentado na forma escrita, como uma exposição oral ou até como um conjunto de fotos ou gravações em vídeo. Um produto escrito oferece várias vantagens importantes, tais como, transmitir e comunicar informações mais precisas, por tratar de conceitos abstratos na maior parte das vezes; e tanto o autor como o leitor são mais familiarizados com este tipo de apresentação. Contudo, nada impede que o material escrito possa ser complementado com gráficos e figuras atraentes (YIN, 2001).

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Para escrever um relatório existem quatro variedades de estruturas importantes que podem ser utilizadas. A primeira delas é o clássico estudo de caso único. Para tal, utiliza-se uma narrativa simples para descrever e analisar o caso. As informações da narrativa podem ser realçadas com tabelas, gráficos ou imagens. Um segundo tipo é uma versão de casos múltiplos desse mesmo caso único clássico, que deverá conter várias narrativas sobre cada um dos casos individuais. Ele pode apresentar um capítulo ou uma seção que apresente a análise e os resultados de casos cruzados. Um terceiro tipo é aquele que trata tanto de um estudo de caso único quanto de casos múltiplos, mas que não apresenta a narrativa tradicional em sua estrutura. Em vez disso, a elaboração de cada caso segue uma série de perguntas e respostas, baseada nas perguntas e respostas constantes no banco de dados para o estudo de caso. O quarto e último tipo de relatório escrito aplica-se apenas a estudos de caso múltiplos. Este relatório inteiro consiste em uma análise cruzada, mesmo que seja puramente descritivo ou que lide com tópicos explanatórios. Cada capítulo ou seção pode se destinar a uma questão distinta do caso cruzado, e as informações provenientes de casos individuais devem ser distribuídas ao longo de cada capítulo ou seção. Com este formato, podem-se apresentar informações resumidas sobre os casos individuais, se estas não forem totalmente ignoradas (YIN, 2001).

Segundo Yin (2001), os capítulos, as seções, os subtópicos e outras partes integrantes de um relatório devem ser organizados de alguma maneira e essa estrutura constitui a estrutura ilustrativa do relatório. O quadro 10.10 apresenta um resumo de seis estruturas alternativas para compor os relatórios de estudo de caso.

Quadro 10.10 – Estruturas ilustrativas para composição do relatório de estudo de caso

Tipo de estrutura

Propósito do estudo de caso

(único ou múltiplos) Finalidade

Explanatório Descritivo Exploratório

Analítica linear

X X X

É a abordagem padrão dos estudos de caso. Sua estrutura consiste do tema ou problema da pesquisa, uma revisão da literatura importante já existente, os métodos utilizados, as descobertas feitas a partir dos dados coletados e analisados e as conclusões e implicações feitas a partir das descobertas. É a mais vantajosa quando o público consiste de outros pesquisadores ou bancas de mestrado e doutorado.

Comparativa

X X X

Ela repete o mesmo estudo de caso duas ou mais vezes, comparando as descrições ou explanações alternativas do mesmo caso. O propósito da repetição é mostrar até que ponto os fatos adaptam-se a cada modelo, e as repetições, na verdade, ilustram a técnica de adequação ao padrão em atividade.

Cronológica X X X

Apresenta as evidências para o estudo de caso em ordem cronológica. Essa tática pode servir a um objetivo muito importante ao realizar estudos de caso explanatórios, já que podem ocorrer seqüências causais linearmente ao longo do tempo de pesquisa.

Construção da teoria

X X

A seqüência dos capítulos ou das seções segue alguma lógica de construção da teoria. A lógica dependerá do tópico ou da teoria específica, mas cada capítulo ou seção deve desenredar uma nova parte do argumento teórico que está sendo feito. Os casos explanatórios examinarão as várias facetas de um argumento causal e os casos exploratórios debaterão o valor de se investigar mais a fundo várias hipóteses ou proposições.

Incerteza

X

Ela inverte a abordagem analítica. A resposta ou resultado direto de um estudo de caso é, paradoxalmente, apresentado no capítulo ou na seção inicial. O restante do estudo de caso, e suas partes mais incertas, dedicam-se, então, ao desenvolvimento de uma explanação a este resultado, com explanações alternativas discutidas nos capítulos ou nas seções subseqüentes.

Não-seqüencial X É aquela em que a ordem de seções ou capítulos não possui importância em especial.

Fonte: Yin (2001)

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Quanto aos procedimentos para se fazer o relatório do estudo de caso, Yin (2001) adverte que os pesquisadores devem sempre se lembrar de que escrever significa reescrever. Quanto mais se reescrever, especialmente em resposta aos comentários dos outros, melhor o relatório final ficará. O quadro 10.11 apresenta um resumo de três procedimentos importantes que constituem características específicas dos estudos de caso.

Quadro 10.11 – Procedimentos para se fazer o relatório do estudo de caso

Procedimento Como implementar

Quando e como iniciar a elaboração do relatório

• Começar a redigir o relatório logo no início do processo analítico; • Após revisão da literatura e projeto do estudo de caso, rascunhar as seções da

bibliografia, da metodologia e aquela que trata dos dados descritivos sobre os casos que estão sendo estudados;

• Anotar com precisão durante a coleta de dados e integrar ao texto os detalhes de citações, referências, cargos nas organizações e grafia correta dos nomes ou funções citados.

Identidade dos casos: real ou anônima

• Revelar as identidades do caso e dos indivíduos entrevistados é a opção mais desejável;

• O anonimato é justificado quando: o o estudo de caso for sobre algum tópico polêmico; o a divulgação do relatório final de um caso pode interferir nas ações

subseqüentes das pessoas que foram estudadas; o o objetivo do estudo de caso for retratar um tipo ideal e pode não haver

razão para se revelar as identidades verdadeiras dos envolvidos. • Verificar se é possível manter anônimas apenas as pessoas envolvidas, mas

identificando-se o caso adequadamente; • Elaborar apenas as análises cruzadas nos estudos de casos múltiplos, evitando

elaborar qualquer relatório de caso único, não havendo necessidade neste caso do anonimato;

• Consultar a empresa estudada e os envolvidos na pesquisa para obter destes a permissão ou não em revelar a identidade dos casos e das pessoas.

Revisão da minuta do estudo de caso

• Revisar a minuta (rascunho) do relatório de estudo de caso não só por colegas pesquisadores, mas também pelos participantes e informantes do caso;

• Caso ocorra discordância em relação às conclusões ou interpretações do pesquisador, estas devem ser resolvidas pelo pesquisador através de uma pesquisa para obter evidências adicionais;

• Essas correções realçam a acurácia do estudo de caso, aumentando sua validade do construto do estudo.

Fonte: Yin (2001)

Finalmente, Yin (2001) sugere cinco características que tornam um estudo de caso exemplar. Ele realça que o estudo de caso exemplar vai além dos procedimentos metodológicos já mencionados ao longo deste capítulo. Essas cinco características devem indicar que o estudo de caso é ou deve:

• Significativo: isso acontece quando o caso ou casos individuais não forem usuais e de interesse público; as questões subjacentes forem de importância nacional, tanto em termos teóricos quanto em termos políticos ou práticos; ou as duas condições anteriores.

• Completo: essa completude pode ser caracterizada de três maneiras. Primeiro, o caso completo é aquele em que os limites do caso recebem uma atenção explícita. Segundo, ele deve demonstrar, de maneira

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convincente, que o pesquisador despendeu esforços exaustivos ao coletar as evidências relevantes. A documentação dessas evidências não precisar ser incluída no texto do caso, o que o tornaria entediante. Terceiro, um estudo de caso não estará completo se o estudo simplesmente terminar porque os recursos se esgotaram, porque o pesquisador excedeu o tempo ou porque ele enfrentou outras limitações que não tinham relação com a pesquisa. O correto seria o pesquisador projetar um estudo de caso que pode ser incluído dentro desses limites.

• Considerar perspectivas alternativas: para os estudos de caso explanatórios, uma abordagem muito valiosa é o exame de proposições concorrentes e a análise de evidências nos termos dessas proposições. Entretanto, mesmo ao se realizar um estudo de caso exploratório ou descritivo, a consideração das evidências a partir de perspectivas diferentes aumentará as chances de o estudo de caso ser exemplar.

• Apresentar evidências suficientes: o estudo de caso deve apresentar evidências convincentes para que o leitor possa fazer um julgamento independente em relação ao mérito da análise. Essa seletividade não quer dizer que as evidências devam ser citadas de uma maneira tendenciosa. Pelo contrário, as evidências devem ser apresentadas de forma neutra, tanto com dados de sustentação quanto com dados de contestação.

• Ser elaborado de uma maneira atraente: ou seja, ele deve ser escrito em um estilo claro e que incite o leitor a continuar lendo. Engajamento, instigação e sedução, essas são características incomuns dos estudos de caso. Produzir um estudo de caso como esse exige que o pesquisador seja entusiástico em relação à investigação e deseje transmitir amplamente os resultados obtidos.

Exercícios do Capítulo 10

10.1) Leia o artigo “Case research – case research in operations management”, de C. Voss, N. Tsekriktsis e M. Frohlich, publicado pelo International Journal of Operations & Production Management, v. 22, n. 2, 2002.

10.2) De acordo com o artigo, quais são as etapas para a prática do método?

10.3) De acordo com o artigo, quando se pode usar este método?

10.4) De acordo com o artigo, quais são as vantagens na aplicação do método?

10.5) De acordo com o artigo, quais são os problemas encontrados na prática desse método?

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CAPÍTULO 1CAPÍTULO 1CAPÍTULO 1CAPÍTULO 11111 Estratégia de pesquisa V: Pesquisa-ação

11.1. Origem da pesquisa-ação

Segundo Susman e Evered (1978), o termo pesquisa-ação foi introduzido por Kurt Lewin em 1946 para denotar uma abordagem pioneira da pesquisa social que combinava a geração de teoria com a mudança do sistema social através da ação do pesquisador no sistema social. A ação, por si só, é apresentada na forma de mudança no sistema e de geração de conhecimento crítico sobre a mesma.

11.2. O que é a pesquisa-ação e quando ela pode ser utilizada

A pesquisa-ação é um termo genérico, que cobre muitas formas de pesquisa orientada para a ação, e indica uma diversidade na teoria e na prática entre os pesquisadores usuários deste método, fornecendo um amplo leque de opções para os potenciais pesquisadores para o que pode ser apropriado para suas questões de pesquisa (COUGHLAN e COUGHLAN, 2002).

Segundo Thiollent (2005), a pesquisa-ação é um tipo de pesquisa social com base empírica que é concebida e realizada em estreita associação com uma ação ou com a resolução de um problema coletivo e no qual os pesquisadores e os participantes representativos da situação ou do problema estão envolvidos de modo cooperativo ou participativo.

Para tentar esclarecer ainda mais o significado de pesquisa-ação, Oquist (1978) afirma que pesquisa é a produção de conhecimento e ação é a modificação intencional de uma dada realidade. A ação implica em conseqüências que modificam uma dada realidade independente da ação ser de sucesso ou não em termos da intenção de modificar a realidade em questão em uma dada direção.

Bryman (1989) considera que a pesquisa-ação é uma abordagem a pesquisa social aplicada na qual o pesquisador e o cliente colaboram no desenvolvimento de um diagnóstico e para a solução de um problema, por meio da qual as descobertas resultantes irão contribuir para a base de conhecimento em um domínio empírico particular.

Ao nível das definições, uma questão frequentemente discutida é a de saber se existe uma diferença entre pesquisa-ação e pesquisa participante. De acordo com Thiollent (2005), toda pesquisa-ação é do tipo participativo, ou seja, a participação das pessoas implicadas nos problemas investigados é absolutamente necessária. No entanto, tudo o que é chamado pesquisa participante não é pesquisa-ação. Isso porque a pesquisa participante é, em alguns casos, um tipo de pesquisa baseado numa metodologia de observação participante na qual os pesquisadores estabelecem relações comunicativas com pessoas ou grupos da situação investigada com o intuito de serem mais bem aceitos.

Para não haver dúvidas, Thiollent (2005) explica que uma pesquisa pode ser qualificada de pesquisa-ação quando houver realmente uma ação por parte das pessoas ou grupos implicados no problema sob observação. Além disso, é preciso que a ação seja uma ação não-trivial, o que quer dizer uma ação problemática merecendo investigação para ser elaborada e conduzida. Na pesquisa-ação os pesquisadores desempenham um papel ativo no equacionamento dos problemas encontrados, no acompanhamento e na avaliação das ações desencadeadas em função dos problemas.

As principais características que definem a pesquisa-ação são:

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• Pesquisa com ação, ao invés de pesquisa sobre a ação: a idéia central é que a pesquisa-ação utiliza uma abordagem científica para estudar a resolução de importantes assuntos sociais ou organizacionais juntamente com aqueles que experimentam esses assuntos diretamente. A pesquisa-ação trabalha através de um processo cíclico de quatro passos: planejamento, tomada de ação e avaliação da ação, levando para outro planejamento e assim por diante.

• Participativa: membros do sistema que está sendo estudado participam ativamente no processo cíclico citado acima. Tal participação contrasta com a pesquisa tradicional onde os membros do sistema são objetos de estudo. Riordan (1995) busca apresentar um paralelo entre observador e participante. Segundo ele, o observador é independente dos eventos observados e dá como exemplo um torcedor em um estádio que possui uma visão geral de tudo o que acontece na partida, vendo coisas que nenhum jogador particular pode ver. Já o participante procura gerar um entendimento adequado da realidade social ou organizacional, entendendo seu trabalho e reproduzindo os significados do papel dos atores em termos de propósitos e valores do ambiente da pesquisa.

• Simultânea com a ação: a meta é fazer a ação mais efetiva enquanto simultaneamente é construído um corpo de conhecimento científico.

• Seqüência de eventos e uma abordagem para a solução de problemas: como uma seqüência de eventos, ela compreende ciclos iterativos de coleta de dados, realimentação desses dados para aqueles interessados, análise dos dados, planejamento das ações, tomada de ações e avaliação, levando para nova coleta de dados e assim por diante. Como uma abordagem para a solução de problemas, ela é uma aplicação do método científico na descoberta do fato e experimentação para os problemas práticos que requerem ações de solução e envolvendo a colaboração e cooperação dos pesquisadores e dos membros do sistema organizacional. As saídas desejadas da abordagem da pesquisa-ação não são apenas soluções para os problemas imediatos, mas importantes aprendizados destas saídas, intencionais ou não, além de uma contribuição para a teoria e para o conhecimento científico.

Outras dez características da pesquisa-ação são:

• Pesquisadores tomam ações e ativamente trabalham para isto acontecer;

• Envolve duas metas: solucionar um problema e contribuir para a ciência (aumentar o conhecimento dos pesquisadores e o conhecimento ou o nível de consciência das pessoas e grupos envolvidos);

• Requer cooperação entre os pesquisadores e o pessoal da empresa sendo, portanto, interativa. Os membros da empresa são co-pesquisadores na medida em que o pesquisador trabalha com eles sobre um problema que deve ser resolvido ou aperfeiçoado, gerando uma contribuição para o corpo do conhecimento. Segundo Thiollent (2005), desta interação resulta a ordem de priorização dos problemas a serem pesquisados e das soluções a serem encaminhadas sob a forma de ação concreta;

• Visa o desenvolvimento de um entendimento holístico, desse modo os pesquisadores necessitam ter uma visão geral de como o sistema funciona e ser capaz de se movimentar entre as estruturas formal e técnica e as estruturas informais dos subsistemas.

• Trata fundamentalmente de mudança, sendo aplicável para o entendimento, planejamento e implementação de mudanças em diversos tipos de empresas;

• Requer um entendimento da estrutura ética, valores e normas quando utilizada em um contexto particular;

• Pode incluir todos os tipos de técnicas de coleta de dados, tal como ferramentas qualitativas e quantitativas como as entrevistas e as surveys. As técnicas de coletas de dados são por si somente intervenções e geram dados;

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• Requer um largo pré-entendimento do ambiente empresarial, das condições do negócio, da estrutura e dinâmica dos sistemas operacionais e das justificativas teóricas de tais sistemas;

• Deveria ser conduzida em tempo real, apesar de que uma pesquisa-ação retrospectiva seja aceitável;

• O paradigma da pesquisa-ação requer os seus próprios critérios de qualidade.

A pesquisa-ação é apropriada quando a questão de pesquisa relaciona-se em descrever o desdobramento de uma série de ações ao longo do tempo em um dado grupo, comunidade ou organização; para explicar como e porque a ação de um membro de um grupo pode mudar ou melhorar o trabalho de alguns aspectos do sistema; e para entender o processo de mudança ou de melhoria para aprender com ele.

Segundo Ballantyne (2004), existe um senso comum de que o propósito da pesquisa-ação é mudar um sistema organizacional ou social particular no qual os participantes estão envolvidos. Em outras palavras, a pesquisa-ação é uma forma de investigação pautada em ações de seus participantes e em suas reflexões críticas a respeito das conseqüências das suas ações. Desta forma o conhecimento acontece, e é ampliado pela pesquisa como base para as ações subseqüentes.

Thiollent (2005) afirma que a configuração da pesquisa-ação depende dos seus objetivos e do contexto no qual é aplicada. No primeiro caso, a pesquisa-ação é organizada para realizar os objetivos práticos de um ator social homogêneo dispondo de suficiente autonomia para encomendar e controlar a pesquisa. Os pesquisadores assumem os objetivos definidos e orientam a investigação em função dos meios disponíveis. No segundo caso, a pesquisa-ação é realizada dentro de uma organização (empresa ou instituição) na qual existe hierarquia ou grupos cujos relacionamentos são problemáticos. Considera-se, no plano ético, que os pesquisadores da linha da pesquisa-ação não podem aceitar trabalhar em pesquisas manipuladas por uma das partes nas organizações.

Quanto a objetivos, a pesquisa-ação se divide em (THIOLLENT, 2005):

a) Objetivo prático: contribuir para o melhor equacionamento possível do problema considerado como central da pesquisa, com levantamento de soluções e proposta de ações correspondentes às soluções para auxiliar o agente na sua atividade transformadora da situação.

b) Objetivo do conhecimento: obter informações que seriam de difícil acesso por meio de outros procedimentos, aumentar nosso conhecimento de determinadas situações.

Thiollent (2005) afirma que a relação existente entre esses dois tipos de objetivos é variável, mas que um equilíbrio entre as duas ordens de preocupação deve ser mantido.

Segundo Oquist (1978), a pesquisa-ação é altamente controversa. Disputas a respeito da forma como o conhecimento da ciência social é produzido geralmente passa por controvérsias ideológicas e partidárias. Com freqüência é discutida a real contribuição da pesquisa-ação em termos de conhecimento. Na prática, nem todas as pesquisas-ação chegam a contribuir para a produção de conhecimentos novos. Segundo Thiollent (2005), entre os objetivos de conhecimento potencialmente alcançáveis com a pesquisa-ação, destacam-se:

• A coleta de informação original acerca de situações ou de atores em movimento;

• A concretização de conhecimentos teóricos, obtida de modo dialogado na relação entre pesquisadores e membros representativos das situações ou problemas investigados;

• A comparação das representações próprias aos vários interlocutores, com aspecto de cotejo entre saber formal e saber informal acerca da resolução de diversas categorias de problemas;

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• A produção de guias ou de regras práticas para resolver os problemas e planejar as correspondentes ações;

• Os ensinamentos positivos ou negativos quanto à conduta da ação e suas condições de êxito;

• Possíveis validações estabelecidas a partir de várias pesquisas semelhantes e com o aprimoramento da experiência dos pesquisadores.

11.3. O papel da metodologia

Parece haver certa imprecisão no uso dos termos terminologia, método e técnica.

Segundo Thiollent (2005), a metodologia é entendida como uma disciplina que se relaciona com a filosofia da ciência. Seu objetivo consiste em analisar as características dos vários métodos disponíveis, avaliar suas capacidades, potencialidades, limitações ou distorções e criticar os pressupostos ou as implicações de sua utilização. A metodologia lida com a avaliação de técnicas de pesquisa e com a geração ou a experimentação de novos métodos que remetem aos modos efetivos de captar e processar informações e resolver diversas categorias de problemas teóricas e práticas da investigação. Além de ser uma disciplina que estuda os métodos, a metodologia é também considerada como modo de conduzir a pesquisa. Nesse sentido, a metodologia pode ser vista como conhecimento geral e habilidade que são necessários ao pesquisador para se orientar no processo de investigação, tomar decisões oportunas, selecionar conceitos, hipóteses, técnicas e dados adequados. Além disso, o estudo da metodologia exerce uma importante função de ordem pedagógica, isto é, a formação do estado de espírito e dos hábitos correspondentes ao ideal da pesquisa científica.

Sendo assim, a pesquisa-ação não é considerada como metodologia. Trata-se de um método, ou de uma estratégia de pesquisa agregando vários métodos ou técnicas de pesquisa social, com os quais estabelece uma estrutura coletiva, participativa e ativa ao nível da captação de informação. A metodologia das ciências sociais considera a pesquisa-ação como qualquer outro método (THIOLLENT, 2005).

O papel da metodologia consiste também no controle detalhado de cada técnica auxiliar utilizada na pesquisa. A pesquisa-ação, definida como método (ou como estratégia de pesquisa), contém diversos métodos ou técnicas particulares em cada fase ou operação do processo de investigação. Assim, há técnicas para coletar e interpretar dados, resolver problemas, organizar ações, etc. A diferença entre método e técnica reside no fato de que a segunda possui em geral um objetivo muito mais restrito do que o primeiro. Seja como for, podemos considerar que, no desenvolvimento da pesquisa-ação, os pesquisadores recorrem a métodos e técnicas de grupos para lidar com a dimensão coletiva e interativa da investigação e também técnicas de registro, de processamento e de exposição de resultados. Em certos casos, os convencionais questionários e as técnicas de entrevista individual são utilizados como meio de informação complementar. Também a documentação disponível é levantada. Em certos momentos da investigação recorre-se igualmente a outros tipos de técnicas: diagnósticos de situação, resolução de problemas, mapeamento de representações, etc. Na parte informativa da investigação, técnicas didáticas e técnicas de divulgação ou de comunicação, inclusive audiovisual, também fazem parte dos recursos mobilizados para o desenvolvimento da pesquisa-ação (THIOLLENT, 2005).

Outra questão a ser considerada é aquela na qual muitos autores consideram que para a pesquisa-ação não se aplica o tradicional esquema de formulação de hipóteses, coleta de dados e comprovação (ou refutação) das hipóteses.

Segundo Thiollent (2005), pode-se considerar que a pesquisa-ação opera a partir de determinadas instruções (ou diretrizes) relativas ao modo de encarar os problemas identificados na situação investigada e relativa aos modos de ação. Essas diretrizes possuem um caráter menos rígido do que as hipóteses, porém

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desempenham uma função semelhante. A substituição das hipóteses por diretrizes não implica que a forma de raciocínio hipotética seja dispensável no decorrer da pesquisa. Trata-se de definir problemas de conhecimento ou de ação cujas possíveis soluções, num primeiro momento, são consideradas como suposições (quase-hipóteses) e, num segundo momento, objeto de verificação, discriminação e comprovação em função das situações constatadas. A formulação das hipóteses (ou das quase-hipóteses) permite ao pesquisador organizar o raciocínio estabelecendo pontes entre as idéias gerais e as comprovações por meio de observação concreta.

11.4. Implementação da pesquisa-ação

O ciclo de pesquisa-ação compreende três tipos de passos, dado pela figura 11.1:

• Pré-passo: para entender o contexto e a proposta;

• Seis passos principais: para coletar, realimentar e analisar dados, e para planejar, implementar e avaliar as ações;

• Meta-passo para monitoração: este é o foco para uma dissertação de mestrado.

Figura 11.1 - Ciclo de pesquisa-ação

11.4.1. Pré-passo: entendendo o contexto e a proposta

Segundo Coughlan e Coughlan (2002), o pré-passo é dirigido por duas questões relacionadas com a racionalidade para a ação e para a pesquisa.

A racionalidade para a ação começa quando a pesquisa-ação se desdobra em tempo real e começa com os membros-chaves da organização desenvolvendo um entendimento do contexto do projeto da ação:

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• Por que o projeto é necessário ou desejável?

• Quais são as forças econômicas, políticas, sociais e técnicas que governam a necessidade para a ação?

A análise dessas forças identifica sua fonte, sua potencialidade e a natureza da demanda que elas têm sobre o sistema.

Um segundo elemento-chave contextual é o grau de escolha que o sistema cliente faz para a tomada da ação. As escolhas não são absolutas. Enquanto pode não haver controle sobre as forças que demandam ação, existe um controle adequado sobre como responder a estas forças. Neste caso parece haver um escopo sobre quais mudanças, como e em que escala de tempo a ação acontecerá.

A racionalidade para a pesquisa envolve o questionamento do porque desta ação ser digna de ser estudada, como a pesquisa-ação pode ser considerada a metodologia apropriada a ser adotada e qual a contribuição esperada para desenvolver o conhecimento.

Para Thiollent (2005) esta é a chamada fase exploratória, que consiste em descobrir o campo de pesquisa, os interessados e suas expectativas e estabelecer um primeiro levantamento (ou diagnóstico) da situação, dos problemas prioritários e de eventuais ações. Após o levantamento de todas as informações iniciais, os pesquisadores e os participantes estabelecem os principais objetivos da pesquisa. Os objetivos dizem respeito aos problemas considerados como prioritários, ao campo de observação, aos atores e ao tipo de ação que estarão focalizados no processo de investigação.

Em seguida, deve ser definido o tema da pesquisa. Thiollent (2005) afirma que o tema da pesquisa é a designação do problema prático e da área de conhecimento a serem abordados. Ele deve ser definido de modo simples e sugerir os problemas e o enfoque que serão selecionados. Na pesquisa-ação, a concretização do tema e seu desdobramento em problemas a serem detalhadamente pesquisados são realizados a partir de um processo de discussão com os participantes. Quando um primeiro tema se revelar inviável a curto prazo, é bom delimitar um tema que esteja ao alcance dentro de um prazo razoável. Na pesquisa-ação, em geral, o tema é solicitado pelos atores da situação. Contudo, um acordo entre os participantes e entre os pesquisadores deve ser procurado.

Nesta fase inicial é necessário dar uma atenção especial à colocação dos problemas principais a partir dos quais a investigação será desencadeada. Trata-se de definir uma problemática na qual o tema escolhido adquira sentido. Esta problemática deve ser entendida como a colocação dos problemas que se pretende resolver dentro de um certo campo teórico e prático. Na pesquisa científica, o problema ideal pode remeter à constatação de um fato real que não seja adequadamente explicado pelo conhecimento disponível (THIOLLENT, 2005).

No caso da pesquisa-ação, os problemas colocados são inicialmente de ordem prática. Trata-se de procurar soluções para se chegar a alcançar um objetivo ou realizar uma possível transformação dentro da situação observada. Na sua formulação, um problema desta natureza é colocado da seguinte forma (THIOLLENT, 2005):

a) Análise e delimitação da situação real;

b) Delineamento da situação final, em função de critérios de desejabilidade e de factibilidade;

c) Identificação de todos os problemas a serem resolvidos para permitir a passagem de (a) para (b);

d) Planejamento das ações correspondentes;

e) Execução e avaliação das ações.

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Thiollent (2005) considera que o projeto de pesquisa-ação precisa ser articulado dentro de uma problemática com um quadro de referência teórico adaptado aos diferentes setores. O papel da teoria consiste em gerar idéias, hipóteses ou diretrizes para orientar a pesquisa e as interpretações. Os pesquisadores devem ficar atentos para que a discussão teórica não desestimule e não afete os participantes que não dispõem de uma formação teórica. Certos elementos teóricos deverão ser adaptados ou traduzidos em linguagem comum para permitir um certo nível de compreensão.

Como qualquer pesquisa social, na pesquisa-ação o uso de procedimentos hipotéticos não será descartado, será apenas suavizado. De acordo com Thiollent (2005), uma hipótese é simplesmente definida como suposição formulada pelo pesquisador a respeito de possíveis soluções a um problema, colocado na pesquisa, principalmente ao nível observacional. A hipótese desempenha um importante papel na organização da pesquisa: a partir da sua formulação, o pesquisador identifica as informações necessárias, evita a dispersão, focaliza determinados segmentos do campo de observação, seleciona dados, etc.

A hipótese, ou diretriz, deve ser formulada em termos claros e concisos, sem ambigüidade gramatical e designar os objetos em questão a respeito dos quais seja possível fornecer provas concretas ou argumentos convincentes, favoráveis ou não. A hipótese qualitativa é usada para organizar a pesquisa em torno de possíveis conexões ou implicações não-causais, mas suficientemente precisas para se estabelecer que uma variável independente X tem algo a ver com a variável dependente Y na situação considerada. Em função das hipóteses ou diretrizes escolhidas, os pesquisadores sabem quais são as informações que são necessárias e as técnicas de coleta a serem utilizadas. Na pesquisa-ação, recorre-se a técnicas de coleta de grupo e aos mais diversos procedimentos, inclusive questionários e entrevistas, sendo utilizadas como instrumentos de captação auxiliar (THIOLLENT, 2005).

A partir do momento em que os pesquisadores e os interessados na pesquisa estão de acordo sobre os objetivos e os problemas a serem examinados, começa a constituição dos grupos que irão conduzir a investigação e o conjunto do processo, no que Thiollent (2005) denominou de seminário.

O seminário centraliza todas as informações coletadas e discute as interpretações, sendo que seus resultados são registrados em atas. As principais tarefas do seminário, segundo Thiollent (2005) são:

• Definir o tema e equacionar os problemas para os quais a pesquisa foi solicitada;

• Elaborar a problemática na qual serão tratados os problemas e as correspondentes hipóteses de pesquisa;

• Constituir os grupos de estudos e equipes de pesquisa, além de coordenar suas atividades;

• Centralizar as informações provenientes das diversas fontes e grupos;

• Elaborar as interpretações;

• Buscar soluções e definir diretrizes de ação;

• Acompanhar e avaliar as ações;

• Divulgar os resultados pelos canais apropriados.

Dentro do seminário, os pesquisadores assumem os seguintes papéis:

• Colocar a disposição dos participantes os conhecimentos de ordem teórica ou prática para facilitar a discussão dos problemas;

• Elaborar atas de reuniões, elaborar os registros de informação coletada e os relatórios de síntese;

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• Conceber e aplicar, no desenvolvimento do projeto, modalidades de ação, em estreita colaboração com os demais participantes;

• Participar de uma reflexão global para eventuais validações e discussão dos resultados no quadro mais abrangente das ciências sociais ou de outras disciplinas implicadas no problema.

11.4.2. Passos principais

Os seis passos principais relacionam-se primeiro com os dados e então com a ação. Esses passos são os seguintes:

a) Coleta de dados

Os dados são coletados de diferentes formas, dependendo do contexto, por grupos de observação e por pesquisadores. Existem os chamados dados peso-pesados. Esses dados são coletados através, por exemplo, de estatística operacional, informes financeiros e relatórios de marketing. Existem também os dados peso-leves. Esses são coletados através de observação, discussões e entrevistas. A suposta leveza reside no fato de que esses dados são baseados na percepção e pode ser difícil de interpretar a sua validade (COUGHLAN e COUGHLAN, 2002).

Segundo Thiollent (2005), as principais técnicas utilizadas são a entrevista coletiva nos locais de trabalho e a entrevista individual aplicada de modo aprofundado. Ao lado dessas técnicas também são utilizados questionários convencionais que são aplicáveis em maior escala. No que diz respeito à informação já existente, diversas técnicas documentais permitem resgatar e analisar o conteúdo de arquivos ou de jornais.

Conforme Coughlan e Coughlan (2002), para o pesquisador, a geração dos dados vem através do envolvimento ativo no dia-a-dia dos processos organizacionais relacionados com o projeto de pesquisa-ação. Os dados não são gerados apenas da participação e observação das equipes no trabalho, de problemas sendo resolvidos, decisões sendo tomadas, mas também através de intervenções que são feitas para avançar o projeto. Algumas dessas observações e intervenções são realizadas de maneira formal, através de reuniões e entrevistas; muitas são realizadas de maneira informal, durante o cafezinho, jantar ou atividades recreativas.

Na pesquisa-ação a observação direta do comportamento é uma importante fonte de dados para o pesquisador. Ele lida com fenômenos observáveis diretamente nas organizações com as quais ele trabalha. O ponto crítico está no como ser útil para o sistema cliente e, ao mesmo tempo, como investigar sobre o que está sendo observado (COUGHLAN e COUGHLAN, 2002).

Thiollent (2005) afirma que sejam quais forem as técnicas utilizadas, os grupos de observação compostos de pesquisadores e de participantes comuns procuram a informação que é julgada necessária para o andamento da pesquisa, respondendo a solicitação do seminário. Todas as informações coletadas pelos diversos grupos de observação e pesquisadores de campo são transferidas ao seminário, onde são discutidas, analisadas, interpretadas, etc.

b) Realimentação dos dados

O pesquisador recolhe os dados coletados e o realimenta para o sistema cliente com uma conotação para torná-lo disponível para análise. Algumas vezes o pesquisador coletou os dados e faz o relatório; outras vezes, a própria organização coleta os dados e o pesquisador facilita ou participa nas reuniões de realimentação (COUGHLAN e COUGHLAN, 2002).

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c) Análise dos dados

Segundo Coughlan e Coughlan (2002), o aspecto crítico da análise de dados na pesquisa-ação é que ela é colaborativa, tanto o pesquisador quanto os membros do sistema cliente (por exemplo, o time de gerentes, um grupo de clientes, etc.) fazem-na juntos. Esta abordagem colaborativa é baseada na suposição de que os clientes conhecem melhor a sua empresa, sabem o que irá funcionar e, principalmente, serão aqueles que irão implementar e seguir as ações a serem implementadas. Portanto, seu envolvimento na análise é crucial. Os critérios e ferramentas para a análise precisam ser discutidos e, em última instância, necessitam ser diretamente ligados ao propósito da pesquisa e no âmago das intervenções.

d) Planejamento da ação

Coughlan e Coughlan (2002) consideram que após as análises, mais adiante a ação é planejada. O pesquisador e os membros da organização decidem quem faz o que e em um prazo adequado. Algumas questões chaves surgem:

• O que precisa mudar?

• Em que partes da organização?

• Que tipos de mudanças são necessárias?

• Que tipo de apoio é necessário?

• Como é o compromisso a ser formado?

• Qual é a resistência a ser gerenciada?

Essas questões são críticas e necessitam ser respondidas como parte do plano de mudança.

e) Implementação

O cliente implementa a ação planejada. Segundo Thiollent (2005), a ação corresponde ao que precisa ser feito (ou transformado) para realizar a solução de um determinado problema. Para Coughlan e Coughlan (2002), esta tarefa envolve realizar as mudanças desejadas e seguir os planos de forma colaborativa com relevantes membros-chaves da organização.

f) Avaliação

Coughlan e Coughlan (2002) consideram que a avaliação envolve uma reflexão sobre os resultados da ação, tanto intencionais quanto não intencionais, uma revisão do processo para que o próximo ciclo de planejamento e ação possa beneficiar-se do ciclo completado. A avaliação é a chave para o aprendizado. Sem ela as ações são implementadas ao acaso, independente de sucesso ou fracasso, e os erros se proliferam, gerando um aumento da ineficácia e da frustração.

11.4.3. Meta-passo: monitoramento

De acordo com Coughlan e Coughlan (2002), o monitoramento é um meta-passo que ocorre em todos os ciclos. Cada ciclo de pesquisa-ação conduz a um novo ciclo, e então planejamento, implementação e avaliação contínuos acontecem ao longo do tempo, como ilustrado pela figura 11.2.

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Figura 11.2 - Ciclos da pesquisa-ação Fonte: Coughlan e Coghlan (2002)

Portanto, a oportunidade para a aprendizagem contínua existe. Pode ser útil perceber que os ciclos de coleta, realimentação, análise de dados, planejamento das ações, tomada das ações e avaliação ocorrem periodicamente na medida que ações particulares são planejadas e implementadas. Alguns ciclos podem se referir a eventos específicos em um ciclo de curto período; outros podem ser simultâneos e ao longo de um ciclo de tempo maior. Certamente o papel do projeto de pesquisa-ação deve ser um ciclo maior que envolve diversos outros ciclos menores (COUGHLAN e COUGHLAN, 2002).

Idealmente, aqueles envolvidos nos ciclos de pesquisa-ação estão continuamente monitorando cada um dos seis passos principais, investigando o que está acontecendo, como esses passos estão sendo conduzidos e quais suposições subjacentes são operativas. Enquanto os funcionários da organização estudada focam os resultados práticos, o pesquisador não está apenas interessado em como o projeto está funcionando, mas está também monitorando o processo de aprendizagem e inquirindo na investigação (COUGHLAN e COUGHLAN, 2002).

11.5. Geração da teoria através da pesquisa-ação

Inicialmente, trataremos sobre como escrever um relatório de pesquisa-ação. Existem algumas convenções estabelecidas para se escrever tal relatório. Alguns autores sugerem que este relatório seja estruturado da seguinte forma:

• Propósito e racionalidade da pesquisa;

• Contexto;

• Metodologia e métodos de investigação;

• Conteúdo e resultados;

• Auto-reflexão e aprendizagem do pesquisador;

• Reflexão sobre o conteúdo sob a luz da experiência e da teoria;

• Extrapolação para um contexto mais amplo e articulação do conhecimento utilizável.

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Cada uma dessas estruturas não necessitam ser expressas na forma de um capítulo diferente, mas cada uma delas deve ser tratada com formalismo. Por exemplo, o conteúdo poderia ser dividido em diversos capítulos, dependendo do seu nível de detalhamento e complexidade e da extensão do processo de pesquisa (COUGHLAN e COUGHLAN, 2002).

Para Coughlan e Coughlan (2002), os projetos de pesquisa-ação são específicos e não visam criar um conhecimento universal. Por outro lado, a pesquisa-ação deve possuir algumas implicações além daquelas necessárias para a ação ou o conhecimento no contexto do projeto. Algumas diretrizes úteis para direcionar como a pesquisa-ação contribui para a teoria são:

• A pesquisa-ação gera teoria emergente, na qual a teoria se desenvolve a partir de uma síntese daquilo que emerge dos dados e do que emerge do uso na prática do corpo de teoria que informa a intervenção e a intenção da pesquisa;

• A construção da teoria, como resultado da pesquisa-ação, será incremental, movendo-se do particular para o geral em pequenos passos;

• A pesquisa-ação depende de uma preocupação explícita com a teoria que é formada do conceitualização da experiência particular em formas de se tornarem intencionalmente significativas para os outros;

• Não é suficiente esboçar a generalidade da pesquisa-ação através do projeto de ferramentas, técnicas e modelos, assim como base para o seu projeto deve ser explícito e demonstrado para ser relacionado com a teoria.

De forma a manter a validade, os pesquisadores devem conscientemente e deliberadamente ordenar os ciclos da pesquisa-ação, testando suas próprias suposições e submetendo suas suposições para o teste público. A principal ameaça para a validade da pesquisa-ação é a falta de imparcialidade por parte do pesquisador. Como estes estão engajados no delineamento e na narração de uma história, eles precisam considerar a extensão na qual a história é uma representação válida do que aconteceu e como ela é entendida, em lugar de uma versão parcial (COUGHLAN e COUGHLAN, 2002).

Coughlan e Coughlan (2002) destacam que uma crítica a pesquisa-ação é rotulá-la como uma consultoria maquiada como pesquisa. Esta é uma crítica que os pesquisadores devem levar a sério. Pode-se destacar quatro diferenças básicas entre a consultoria e a pesquisa-ação:

• Consultores que trabalham segundo a estratégia da pesquisa-ação necessitam ser mais rigorosos na sua investigação e documentação;

• Pesquisadores requerem justificações teóricas, enquanto os consultores requerem justificações empíricas;

• Consultores trabalham sob cronograma apertado e restrições de orçamento;

• A consultoria é frequentemente linear (contratação, análise, ação e encerramento). Em contraste, a pesquisa-ação é cíclica (coleta de dados, realimentação, análise, planejamento das ações, tomada de ações e avaliação), conduzindo para uma próxima etapa de coleta de dados e, assim, sucessivamente.

Bryman (1989) afirma que a pesquisa-ação contrasta com o relacionamento consultor-cliente, no qual os funcionários podem ter pouca ou nenhuma participação na natureza e direcionamento do esforço de pesquisa, e no qual existe pouco interesse na possível contribuição da investigação para a base de conhecimento.

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Exercícios do Capítulo 11

11.1) Leia o artigo “Action research – action research for operations management”, de P. Coughlan e D. Coghlan, publicado pelo International Journal of Operations & Production Management, v. 22, n. 2, 2002.

11.2) De acordo com o artigo, quais são as etapas para a prática do método?

11.3) De acordo com o artigo, quando se pode usar este método?

11.4) De acordo com o artigo, quais são as vantagens na aplicação do método?

11.5) De acordo com o artigo, quais são os problemas encontrados na prática desse método?

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CAPÍTULO 1CAPÍTULO 1CAPÍTULO 1CAPÍTULO 12222 Estratégia de pesquisa VI: Soft Systems Methodology

12.1. O que é o Soft Systems Methodology

O Soft Systems Methodology (SSM), também chamado de Soft Systems Analysis (SSA), é um método para investigação de problemas dentro de um sistema. Ele é usado para planejar e implementar mudanças, embora também seja usado para o desenvolvimento de novos sistemas complexos e que envolvam atividades humanas.

De acordo com Glegg e Walsh (1998), este método foi desenvolvido em 1969 por Peter Checkland da Universidade de Lancaster. A idéia principal é que as pessoas utilizem o método para analisar os sistemas complexos para planejar e gerenciar as mudanças nos mesmos.

12.2. Implementação do SSM

Conforme descrito por Glegg e Walsh (1998), o SSM é um método bem simples. O pesquisador faz inicialmente uma coleta de dados sobre a situação do problema e, então, a representa graficamente. Em seguida, os participantes do sistema, em conjunto com o pesquisador, tentam enxergar o sistema sob o ponto de vista de cada participante, em busca de um caminho que possibilite melhorias. Uma perspectiva para a situação do problema é selecionada e, então, desenvolvido um modelo de como o sistema deveria ser para cumprir com os seus objetivos.

Esse modelo é discutido entre os participantes do sistema para decidir quais ações devem ser implementadas. Se o caminho escolhido não oferecer ajuda aos participantes, uma nova perspectiva deve ser adotada, até que se encontre uma solução.

Para Glegg e Walsh (1998), o SSM possui em suas etapas de trabalho as seguintes características:

• Participação dos integrantes do sistema;

• Estruturação e organização do processo;

• Imaginação e inovação;

• Análise e lógica.

O SSM é composto de sete etapas, conforme apresentado pela figura 12.1.

12.2.1. Etapa 1: examinar a situação do problema

Envolve um examine preliminar do problema em análise. A situação é tipicamente um sistema complexo de atividades humanas. Pode ser em grande escala, como no caso de uma multinacional ou um departamento governamental; ou ainda em escala menor, por exemplo, pequenos grupos de trabalho.

Durante esta etapa, o pesquisador procura entender o funcionamento do sistema atual e negocia os meios de coleta de dados com as pessoas envolvidas no sistema.

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Figura 12.1 – As sete etapas do SSM Fonte: Portelinha (2004)

12.2.2. Etapa 2: representação gráfica da situação do problema

Nesta etapa, faz-se uso da coleta de dados para representação do sistema em sua forma gráfica ("Rich Picture") e então a apresentação aos participantes do sistema. A coleta de dados desta etapa pode ocorrer de várias formas, por exemplo, entrevistas, observações diretas e questionários.

A representação gráfica ("Rich Picture") deve apresentar a situação do problema e incluir todas as informações coletadas. A representação deve também incluir informações sobre as tarefas que o sistema executa, além dos dados coletados.

Para o SSM, as etapas 1 e 2 procuram descrever a realidade do dia-a-dia, ao passo que as etapas 3 e 4 são predominantemente intelectuais e conceituais.

12.2.3. Etapa 3: imaginação e nomeação de sistemas relevantes e desenvolvimento de definições de origem

O pesquisador e os participantes buscam novas maneiras de se enxergar o sistema em estudo. Essas novas maneiras de enxergar esses inter-relacionamentos complexos são chamadas de “sistemas relevantes”. Essa é a parte imaginativa do método e é absolutamente crítica para o seu sucesso. O pesquisador seleciona visões (sistemas relevantes) que ele acredita que possam ser frutíferas para descobrir aspectos da situação do problema. O processo de seleção é informado pelo que faz mais sentido ao pesquisador e/ou aos participantes.

Para cada uma dessas visões, o pesquisador deriva uma definição de origem (ou definição raiz). A definição de origem é uma descrição verbal precisa do que implica a escolha do sistema relevante. Geralmente, tal definição inclui uma declaração de cada um dos seguintes itens: os clientes do sistema relevante; os atores do sistema; o que o sistema transforma; a visão do mundo; os proprietários do sistema; e suas restrições ambientais.

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Cada ponto de vista é discutido e, ao final, chega-se a um consenso quanto ao ponto de vista que melhor define o sistema.

12.2.4. Etapa 4: construção e teste do modelo conceitual

O pesquisador desenvolve um modelo conceitual de como o sistema deveria ser para cumprir os requisitos definidos na etapa anterior. Este modelo é derivado da lógica dedutível e abstrata. Nesta etapa, o modelo não necessariamente possui relação com o mundo real. Além disso, o modelo não lida com o "como fazer" e nem com o "quem deve fazer".

Segundo Glegg e Walsh (1998), as principais fases do SSM estão associadas às etapas 3 e 4, e estas devem estar conectadas entre si. Portanto, se alterado o ponto de vista que define o sistema, suas características também sofrerão alterações e, consequentemente, o modelo conceitual. Deve ainda, haver algumas iterações entre as duas etapas até que o pesquisador e os participantes concordem que o modelo conceitual seja útil para a melhoria do sistema atual. Glegg e Walsh (1998) ainda afirmam que a vantagem de se usar o SSM está no desenvolvimento e uso de cada uma das maneiras de se enxergar o sistema e então seguir a lógica de cada ponto de vista.

12.2.5. Etapa 5: comparação da representação gráfica com o modelo conceitual

Esta etapa envolve a comparação entre o modelo conceitual, definido na etapa 4 e o sistema atual representado graficamente na etapa 2. Esta comparação pode identificar atividades que fazem parte do modelo conceitual, mas que não acontecem no mundo real, e também atividades do mundo real que não estão incluídas no modelo conceitual.

O resultado desta etapa é uma lista das possíveis mudanças na forma de tópicos para discussão. Esta lista deve identificar as atividades presentes, ausentes, problemáticas e questionáveis.

12.2.6. Etapa 6: debate da lista de mudança com os atores

A lista das possíveis mudanças é debatida entre os participantes do sistema. O propósito do debate é identificar as mudanças desejáveis pelo sistema e culturalmente viáveis. Segundo Glegg e Walsh (1998), entende-se por mudança desejável como sendo aquela consistente com a intenção de trabalho do sistema; e culturalmente viáveis, como sendo aquelas viáveis em relação às intenções dos participantes. Somente quando os dois critérios forem atendidos é que as mudanças podem ser implementadas.

12.2.7. Etapa 7: implementação das mudanças acordadas

Envolve a implementação das mudanças acordadas na etapa anterior. Em alguns casos, devido à restrições de pesquisa, o escopo do trabalho se resume à análise e debate das diferenças entre a representação gráfica da situação atual (etapa 2) e o modelo conceitual construído na etapa 4.

12.3. Pontos fortes e limitações do SSM

Neste tópico consideram-se alguns pontos fortes e limitações aparentes do SSM, reconhecendo-se que eles podem variar de acordo com a situação na qual sua utilização tenha sido planejada. Essas considerações são baseadas na experiência de campo de Glegg e Walsh (1998).

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12.3.1. Pontos fortes do SSM

A utilidade de um método como o SSM pode ser avaliado de diversas formas. Por exemplo, ele pode ser considerado útil se ele atingir alguns dos seguintes objetivos:

• Auxiliar a adicionar algo novo para a situação de um problema (por exemplo, um novo conjunto de soluções);

• Auxiliar a legitimar a inclusão de um amplo conjunto de perspectivas do que normalmente poderiam existir (por exemplo, envolvendo novos stakeholders na análise e implementação das mudanças);

• Levar os usuários ao mesmo lugar que eles chegariam utilizando-se dos métodos normais de solução de problemas, porém mais rápido;

• Fazer com que mais pessoas participem no processo de mudança (devido a sua característica participativa);

• Encorajar os usuários a considerar explicitamente formas diferentes de enxergar a situação de um problema (forçando a inovação e a criatividade);

• Auxiliar o usuário a organizar um processo complexo de mudança (fornecendo uma estrutura de trabalho).

12.3.2. Limitações do SSM

• A linguagem e terminologia empregada no método, tais como “rich picture”, sistemas relevantes, definições raízes e modelos conceituais, não são fáceis de transmitir aos usuários ou participantes, nem necessariamente fáceis de se utilizar;

• O método é difícil de ser aprendido e possui algumas consideráveis habilidades “artesanais” no seu uso. Isso pode tornar difícil “vender” a técnicas às pessoas de uma empresa que podem estar experimentando problemas ou dificuldades;

• O método tem pouco a dizer a respeito da implementação das mudanças. Ele é principalmente focado em chegar a um consenso sobre a natureza das mudanças, mas oferece pouco auxílio aos gerentes para lidar com aspectos mais detalhados para fazer essas mudanças acontecerem.

Exercícios do Capítulo 12

12.1) Quais são as principais etapas para a prática do método?

12.2) Quando se pode usar este método?

12.3) Quais as principais vantagens e limitações no emprego deste método de pesquisa?

12.4) Analise e avalie a estrutura empregada na dissertação de apoio, conforme os critérios sugeridos pelo formulário do Anexo A.

12.5) Para cada critério, que sugestões de melhoria você daria para o autor da sua dissertação de apoio?

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