Initial calculation

O instrumento de coleta de dados - o questionário - foi elaborado com 20 questões, sendo 14 questões fechadas e 06 abertas. Através delas, esperou-se que

o respondente emitisse sua opinião sobre o assunto pesquisado. A maioria das questões era fechada, permitindo respostas rápidas, algumas com uma única alternativa, uma questão de múltipla resposta e, grande parte com respostas escalonadas por meio de escala de likert, nesse tipo de escala:

[...] os respondentes são solicitados, não só a concordarem ou discordarem das afirmações, mas também a informarem qual seu grau de concordância/discordância. A cada célula de resposta é atribuído um número que reflete a direção da atitude do respondente em relação a cada afirmação. A pontuação total da atitude de cada respondente é dada pela somatória das pontuações obtidas para cada afirmação. (MATTAR, 1996, p.96).

Uma vez desenhada e determinada a escala likert, as declarações de concordância devem receber números altos ou positivos e as de discordância, baixos ou negativos. “Geralmente, os números utilizados são de 1 a 5, ou de -2, -1, 0, 1, 2. O conjunto de números utilizado não faz diferença em função das conclusões a que se pretende chegar”. (MATTAR, 1996, p.97). Nas questões que utiliza o escalonamento, optou-se por usar escalas de 1 a 5.

O questionário está dividido em duas partes: a primeira com a caracterização da instituição; e, a segunda, composta de perguntas vinculadas aos objetivos da pesquisa, sendo estas relacionadas ao problema de pesquisa. Buscou-se elaborar o questionário, de forma que possibilitasse a tabulação dos dados coletados nos diversos hotéis pesquisados, visando à possibilidade de se fazer comparações por meio de cruzamentos de dados. Todas as questões da segunda parte do questionário, ou seja, aquelas que dizem respeito à pesquisa efetiva, estão vinculadas aos objetivos definidos para a obtenção da resposta ao problema de pesquisa. Vale salientar que o questionário encontra-se em anexo a esta pesquisa, conforme pode ser observado no apêndice.

Com relação ao período de coleta dos dados, por meio do instrumento de pesquisa, este se iniciou em novembro de 2010 quando foram enviados os primeiros questionários. Porém, o retorno foi bastante lento. Então, a partir de janeiro de 2011, intensificou-se a cobrança junto aos gestores dos hotéis, via e-mail e ligações telefônicas, e, ainda, foi solicitado ajuda das ABIHs dos Estados, onde estava sendo aplicada a pesquisa para que os presidentes interferissem junto aquelas empresas, no sentido de pedir para que respondessem ao instrumento; e, no dia 1º de agosto de 2011, foi encerrado o recebimento dos questionários. Desta feita, o período de

coleta foi de novembro de 2010 a agosto de 2011. Alguns gestores optaram por encaminhar o questionário respondido, via correio eletrônico, para a pesquisadora, enquanto outros responderam no próprio site onde o questionário estava hospedado.

No tocante aos resultados, para se chegar às conclusões desta pesquisa, alguns procedimentos foram adotados. Inicialmente, levantados os dados do instrumento de pesquisa e por meio de tabelas, gráficos e planilhas eletrônicas foram analisadas as informações que conduzissem às respostas aos objetivos elencados e ao problema de pesquisa.

As questões que envolveram a escala likert foram calculados os Alfas de Cronbach, porque quando se usa esta escala deve-se verificar a confiabilidade das respostas. Essa análise permite verificar a extensão em que os itens estão relacionados uns com os outros. “A confiabilidade é o grau em que uma escala produz resultados consistentes entre medidas repetidas ou equivalentes de um mesmo objeto ou pessoa, revelando a ausência de um erro aleatório”. (CORRAR, PAULO; DIAS FILHO, 2009, p.64). Dentre os modelos para testar a confiabilidade está o Alfa de Cronbach que é “um modelo de consistência interna baseada na correlação média entre os itens.” (CORRAR, PAULO; DIAS FILHO, 2009, p.64).

É possível calcular o Alfa de Cronbach por meio do SPSS (Statistical Package

for Social Sciences) e seu valor está situado entre 0 e 1. “[...] quanto mais próximo

de 1 estiver o seu valor, maior a fidedignidade das dimensões do constructo [...] Hair (1998) trata 0,7 como o mínimo ideal, mas também pode se aceitar 0,6 para pesquisas exploratórias.” (CORRAR , PAULO; DIAS FILHO, 2009, p.65). Dessa forma, consideram-se 0,6 como valor mínimo ideal para testar a fidedignidade dos dados das questões que envolvam escala likert.

Nas questões que envolvam apenas uma variável, o Alfa de Cronbach será obtido por meio da aplicação a mais de uma questão, pois são necessárias pelo menos duas variáveis para sua obtenção, pois “[...] quanto maior o número de variáveis compondo o indicador, tanto melhor ele será.” (PEREIRA, 2001, p.89). Dessa forma, para as questões que envolveram a escala likert, obtiveram-se os Alfa de Cronbach sobre as variáveis envolvidas, por meio da ferramenta SPSS.

Ainda, utilizando a ferramenta SPSS – Statistical Package for Social Sciences (SPSS 16.0) foram levantadas as frequências, médias e desvios padrões, quando cabíveis, bem como realizada a análise descritiva de todas as questões.

Neste estudo, não foram definidas hipóteses de pesquisa. As hipóteses enumeradas e testadas no item 4.2 foram às necessárias aos testes estatísticos e foram definidas com o intuito de auxiliar no processo de resposta aos objetivos enunciados na parte introdutória deste estudo. Então, com o objetivo de verificar a robustez dos resultados com base no constructo é que foram definidas tais hipóteses e comprovadas estatisticamente. Os testes realizados foram não paramétricos, uma vez que são estes testes os adequados a serem aplicados quando a amostra envolve dados qualitativos cujas variáveis são ordinais e/ou nominais. Para esse tipo de dados, os testes paramétricos não se aplicam. Portanto, os testes não paramétricos são os indicados para analisar dados medidos em escala ordinal ou dados categóricos medidos em escala nominal.

Diferentemente dos paramétricos, dados não-paramétricos não dependem de suposições sobre a natureza ou forma da população envolvida e, por vezes, são chamados de testes de livre distribuição (TRIOLOA, 1999). Por outro lado, Triola (1999, p.317), cita algumas vantagens e desvantagens da utilização dos métodos não paramétricos. Como vantagens, aponta a ampla diversidade de situações em que esses métodos podem ser aplicados, por exemplo, a não exigência de populações distribuídas normalmente; e, ainda, os métodos não- paramétricos podem ser aplicados a dados não numéricos, como é o caso dos utilizados nesta pesquisa. As desvantagens apontadas sugerem que, com esses testes, tende-se a perder informação, porque os dados são reduzidos ao formato qualitativo e há sempre a necessidade de evidências mais fortes, como uma amostra maior ou maiores diferenças, isto foi considerado neste estudo.

Dentre os testes de ajustamento que permitem fazer análise de problemas que envolvem variáveis nominais e ordinais, como é o caso desta pesquisa, tem-se o teste de Ajustamento do Qui-Quadrado (χχχχ2_{) (Karl Pearson). O Qui-Quadrado é um}

teste de associação entre variáveis independentes e que tem observações discretas (escalas nominais e ordinais), ainda verifica as distribuições de frequências, se as distribuições observadas se desviam das distribuições esperadas. O teste Qui- Quadrado é “[...] uma comparação dos valores observados na tabela com os valores esperados se não existisse relação entre as duas variáveis, ou seja, se a hipótese nula fosse verdadeira.” (CASTAÑEDA, 2011, p. 50).

O teste Qui-Quadrado pode ser utilizando com duas finalidades: primeiro, para verificar discrepâncias entre os valores observados e esperados, ele “[...]

analisa a hipótese nula de não existência de discrepância entre as frequências observadas de determinado evento e as esperadas. A hipótese alternativa alega a existência de discrepância entre freqüências observadas e esperadas”. (BRUNI, 2009, p. 168); e, segundo, com o intuito de testar relação, dependência, entre as variáveis, pois o teste Qui-Quadrado para independência ou associação, assim como o primeiro teste, necessita que se definam duas hipóteses, a nula e a alternativa. “[...] a hipótese nula deve alegar o fato de as variáveis serem independentes, não associadas, enquanto a hipótese alternativa deve alegar a dependência ou associação das variáveis.” (BRUNI, 2009, p. 169).

O grau de dependência é dado pelo valor de “p” (Pearson Chi-Square), este tende a zero e deve ser menor do que o valor do α, estabelecido para que a hipótese nula seja rejeitada, indicando que existe associação entre as variáveis. Assim, para este estudo, o valor de “p” é a probabilidade que permite decidir sobre a hipótese nula “[...] se p < 0,05, evidência significativa contra H0. É possível rejeitar a hipótese

nula; se p < 0,01, evidência altamente significativa contra H0. É possível rejeitar a

hipótese nula [...]”. (MORAIS, 2005, p.22).

Para este estudo, o teste Qui-Quadrado, portanto, tem por objetivo medir a associação entre duas variáveis (perguntas) de escala qualitativa de um questionário, a partir de variáveis categóricas. A decisão sobre a associação dessas variáveis é dada pelo nível descritivo do teste, quanto mais próximo de zero é a “significância do teste” (valor-p) mais provável são as evidências de associação.

Então, para responder as hipóteses de teste foi utilizado o teste Qui- Quadrado. Ao se efetuar tal teste, buscou-se a associação entre as variáveis envolvidas, lembrando que a distribuição teórica do Qui-Quadrado assume duas hipóteses: a nula e a alternativa.

Assim, para este estudo, a decisão foi sobre o “valor da significância”, que é a probabilidade que permite decidir sobre a hipótese nula. Para os testes realizados, partiu-se de um valor de significância ≤ 0,05 com o objetivo de determinar a associação entre as variáveis da pesquisa e responder as hipóteses determinadas. Logo, o nível de significância considerado para a rejeição da hipótese nula (H0) foi

de 95%, e os resultados da aplicação do Método Qui-Quadrado foram obtidos por meio do programa SPSS 16.0. Salientando-se que, neste trabalho, utilizou-se o resultado do valor de “p” com o epíteto de significância do teste.

Dessa forma, com o intuito de facilitar a leitura e interpretação da análise, a seguir, anuncia-se o objetivo de cada hipótese de teste elencada no item quatro adiante. A primeira hipótese de teste teve o intuito de comprovar estatisticamente se as informações recebidas da Contabilidade eram efetivamente aquelas que o gestor utilizava na geração do seu relatório de prestação de contas – Accountability.

A segunda hipótese teve como objetivo testar se as informações contábeis geradas pela contabilidade e fornecidas ao gestor contribuía, efetivamente, para o processo de prestação de contas - Accountability. A terceira hipótese teve o intuito de testar estatisticamente se o porte do meio de hospedagem estava relacionado com a utilização de informações contábeis quando da elaboração do relatório de prestação de contas pelos gestores aos acionistas/proprietários. A quarta hipótese objetivou verificar se as informações contábeis disponibilizadas pela Contabilidade ao gestor para dar suporte ao processo de prestação de contas eram relevantes à GC no que se refere ao seu pilar Accountability. A quinta hipótese de teste teve como objetivo verificar se o pilar da GC – Accountability – contribuía, efetivamente, para o sucesso da gestão hoteleira. A sexta e última hipótese testou se a importância atribuída pelo gestor à prestação de contas aos acionistas/proprietários se estava vinculada ao porte da organização. As hipóteses de teste estão discriminadas no item 4, bem como seus resultados e análises.

Dessa forma, os procedimentos para este estudo envolveram o cálculo das frequências das variáveis contidas no instrumento de pesquisa. Foram, também, efetuados testes Qui-Quadrado entre tais variáveis para atender aos objetivos da pesquisa e testar as hipóteses definidas. Portanto, foi com base nesses procedimentos que se respondeu aos objetivos definidos, ao problema de pesquisa e se chegou às conclusões deste estudo.