Defence

3.1. TIPO DE PESQUISA

Para responder a questão proposta – qual a efetividade dos CEE na percepção do empregado brasileiro de empresa nacional subordinada à SOx –, o presente estudo, seguindo os critérios propostos por Vergara (2010), valeu-se, quanto aos fins, de uma pesquisa exploratória baseada no modelo proposto por Singh (2011), face ao pouco conhecimento sistematizado existente sobre o tema, não permitindo, segundo Vergara (2010), a formulação de hipóteses para testagem, mas possibilitando, segundo Gil (2008), a modificação de conceitos para melhor adequá-los para estudos posteriores.

Quanto aos meios de investigação, foi realizada uma pesquisa de campo mediante a aplicação de questionário estruturado e fechado (VERGARA, 2010), contemplando os 18 elementos do programa de ética, considerados por Singh (2011) como variáveis independentes, e a efetividade dos CEE, por ele considerada a variável dependente. Estas variáveis foram medidas pela escala Likert de sete pontos, sendo que, para as variáveis independentes, o ponto (1) foi considerado “Discordo Fortemente” e o ponto (7) “Concordo Fortemente”, e para a variável dependente foi atribuído ao ponto (1) o termo “Nenhum Efeito” e ao ponto (7) o adjetivo “Excelente” (vide ANEXO A). As perguntas seguiram o teor desenvolvido por Singh (2011) na seção final da pesquisa Code of Ethics Survey: Top

Companies Operating in the Private Sector in Canada, Australia and Sweden, 2005

(UWINDSORb), que deu origem a seu estudo (vide ANEXO B).

Ainda quanto ao meios da pesquisa, foi realizada investigação bibliográfica para aprimoramento dos referenciais teóricos aplicáveis ao tema em estudo. Esta investigação não foi limitada, como indica Gil (2008), a repositórios de trabalhos científicos, tendo incluído, para manter alinhados os constructos com os objetivos perseguidos neste estudo, publicações legislativas brasileiras e norte-americanas.

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3.2. UNIVERSO E AMOSTRA

O universo, ou população (VERGARA, 2010), da pesquisa foi composto de executivos e gerentes nacionais (i) das filiais brasileiras das empresas Baker Hughes, Chevron, IBM, GE, Harsco, Prudential e Shell, (ii) da White Martins, controlada da Praxair, Inc., e (iii) das brasileiras Petrobrás e Vale, que diretamente negociam nos EUA seus valores mobiliários.

O questionário apresentado no Anexo A foi inicialmente disponibilizado como link de acesso exclusivo de grupos de contato nas redes sociais LinkedIn e Facebook, precedido de esclarecimentos sobre os objetivos da pesquisa, o público-alvo selecionado, o tempo estimado de sua resposta e a garantia de não identificação dos respondentes.

Para assegurar a qualidade dos dados coletados, o procedimento acima foi rapidamente descontinuado, sendo excluídas as poucas respostas recebidas, e adotado o envio direto do acesso à pesquisa, através de correio eletrônico não individualizado, para 150 profissionais da população acima indicada, mantidos os esclarecimentos prévios quanto aos objetivos perquiridos e a confidencialidade dos respondentes, adotando-se uma amostra do tipo não probabilística, selecionada por acessibilidade (VERGARA, 2010, p. 46).

3.3. AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS

A coleta dos resultados ocorreu no mês de Janeiro de 2013. Durante este período, alguns profissionais eram contatados por telefone para estimular sua participação e reafirmar o caráter acadêmico e não econômico da pesquisa. Alguns dos executivos contatados por telefone não puderam participar por estarem gozando suas respectivas férias. Ao final da coleta, 103 profissionais responderam ao questionário, perfazendo uma taxa de retorno de 68,67%.

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Os resultados foram inicialmente tabulados em diagramas circulares para cada uma das 19 perguntas respondidas, no intuito de facilitar a visualização dos valores atribuídos pelos respondentes para as questões formuladas (vide Gráficos 1 a 19).

Os dados estatísticos foram avaliados utilizando-se a técnica da análise fatorial, que segundo Hair et al (2005a) tem por objetivo principal definir a estrutura inerente entre as variáveis na análise, técnica esta que se mostrou mais adequada para analisar as correlações entre as 18 variáveis independentes indicadas por Singh (2011), e a formação dos fatores que as agrupam, também utilizada em seu estudo (SINGH, 2011, p. 390).

O objetivo da análise fatorial é identificar um grupo menor de dimensões criadas a partir de grupamentos de variáveis que tenham uma relação estrutural lógica entre si, mantendo íntegras as informações essenciais das variáveis originais, e facilitando a compreensão e interpretação dos dados.

Segundo Rummel (1970) e Hair et al (2005a), são chamados fatores ou dimensões as combinações lineares que resumem um conjunto original de variáveis observáveis. Inicialmente, verifica-se o grau de correlação entre as variáveis observadas, buscando identificar um significativo grau de correlação entre elas, para que os fatores ou dimensões resultantes propiciem uma melhor explanação das variáveis que os compõe.

Dentre os diversos critérios existentes para determinar a significância do referido grau de correlação, o presente estudo buscou redistribuir as variâncias inicialmente obtidas por Singh (2011) em fatores mais adequados aos resultados obtidos, respeitando-se a população pesquisada.

Para Hair et al (2005a), uma tabela deve associar o tamanho da amostra com os valores que esta deve carregar em um fator. No caso da presente amostra, o valor de corte sugerido por Hair et al (2005a) está entre 0,5 e 0,55, tendo a presente pesquisa adotado o valor de 0,5.

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Uma vez obidos os fatores, realiza-se uma rotação destas dimensões no espaço para obter uma estrutura de menor complexidade, no intuito de melhorando a interpretação dos fatores. Para tanto, adotou-se a rotação Varimax, observando-se como foram carregadas as variáveis originais em cada fator, que será explicado pelas variáveis que lhe forem mais significativas dentro do critério adotado. Segundo Norusis (1993), variáveis que trazem valores abaixo de 0,5 são normalmente desconsideradas.

Por fim, há que se destacar que, em relação a métodos estatísticos, a redução da quantidade de variáveis no modelo pela análise de fatores tende a diminuir sua capacidade explanatória, o que se apresenta aceitável dado ao caráter acadêmico deste trabalho.

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