Introducing Social Capital and Social Networks

desta pesquisa, será necessária a utilização de instrumentos que ofereçam suporte para as etapas quantitativa e qualitativa, sendo necessário, para tal intento, a compreensão de que o objeto em questão nos permitiu recorrer a uma pesquisa com abordagem mista.

4.7 ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DO MATERIAL EMPÍRICO

Minayo (1992) aponta três finalidades para a etapa de análise na pesquisa: estabelecer uma compreensão dos dados coletados, confirmar ou não os pressupostos da pesquisa e/ou responder às questões formuladas, e ampliar o conhecimento sobre o assunto pesquisado, articulando-o ao contexto cultural da qual faz parte.

As técnicas dos grupos focais e análise documental geraram categorias de análise tratadas a partir da Análise de Conteúdo que é uma ferramenta para a compreensão da construção de significado que os atores sociais exteriorizam no discurso, o que permite ao pesquisador o entendimento das representações que o indivíduo apresenta em relação a sua realidade e a interpretação que faz dos significados a sua volta (SILVA; GOBBI; SIMÃO, 2005).

Quivy e Campenhoudt (1992, p. 226) consideram as análises de conteúdo do tipo temáticas como aquelas que “tentam principalmente revelar as representações sociais ou os juízos dos locutores a partir de um exame de certos elementos constitutivos do discurso”. Os autores ainda distinguem a análise de conteúdo temática entre a categorial e a de avaliação, sendo a primeira a opção feita pela pesquisadora, a qual se caracteriza em um tipo de análise que consiste em “calcular e comparar a frequência de certas características (na maior parte das vezes, os temas evocados) previamente agrupadas em categorias significativas”. Assim, a frequência de uma característica (tema) na fala dos sujeitos, nesta modalidade, é compreendida como sinal da importância dada a ela, o que justifica a escolha por uma análise de um procedimento essencialmente quantitativo.

Para proceder com as análises dos dados produzidos nos grupos focais e nas análises documentais, utilizamos o software Atlas/ti na versão 5.2. Este programa foi escolhido para auxiliar na análise de dados qualitativos, uma vez que essa ferramenta traz possibilidades e facilidades no que se refere à organização, ao gerenciamento e à interpretação dos conteúdos de análise. Esse software não procede com a análise de conteúdo em si, mas auxilia na codificação a partir de segmentos de textos de um determinado documento, facilitando o trabalho de análise de conteúdo temática. Apesar desse software não ter sido

idealizado inicialmente para se trabalhar com análise de conteúdo, mas para dar suporte à grounded theory, a sua utilização nessa área tem sido crescente e consistente (BANDEIRA- DE-MELLO; CUNHA, 2003; MENDONÇA; MELO; PADILHA, 2011).

As categorias e subcategorias codificadas nesse estudo a partir da análise dos grupos focais, análises documentais e frases dos participantes sobre os valores do PRECE foram: Identidade Precista; Papel Social (Protagonismo Cooperativo Solidário, Sujeito universitário-comunitário, Compromisso, Sentimento de Comunidade e Fortalecimento); Valores Humanos (Benevolência Cuidado, Universalismo Compromisso, Universalismo Tolerância, Autodireção de Ação e Humildade); Valores Morais (Compartilhar, Ajudar, Solidariedade, Empatia, Respeito, Amizade, Família, Autonomia); Cristianismo (Reciprocidade-receber e retribuir, Apoio Social, Gratidão, Pedagogia do Exemplo, Perseverança e Resiliência Comunitária); Envolvimento (Precista dentro do PRECE, Precista fora do PRECE, Precista Desvinculado, Valores do PRECE, Valores Hegemônicos, Relação Utilitarista e Desvinculação), totalizando 37 categorias.

O Iramuteq – Interface de R pour les Analyses Multidimensionnelles de Textes et

de Questionnaires é um software que opera na organização e categorização de dados, com análise baseada na relação de coocorrência que as palavras estabelecem umas com as outras (CAMARGO; JUSTO, 2013). Esse software foi baseado no ALCESTE, o qual faz uma organização tópica de um discurso a partir da análise dos ‘mundos lexicais’ (NASCIMENTO; MENANDRO, 2006), sendo uma inovação deste por analisar textos baseado não somente na quantificação de palavras, mas na análise da relação entre as palavras e o sentido que elas apresentam no texto (PINHEIRO, 2015). A análise de dados textuais, ou análise lexical propõe a superação da dicotomia da análise quantitativa versus qualitativa ao possibilitar a quantificação e uso de cálculos estatísticos sobre os textos (CAMARGO; JUSTO, 2013).

Em nosso estudo, utilizamos a Lexicografia Básica, a Nuvem de Palavras e o método de Classificação Hierárquica Descendente (CHD) de Reinert. O primeiro identificou a frequência das palavras; a Nuvem de Palavras agrupou as palavras em um gráfico em função da frequência, identificando as palavras-chave. Essas duas análises nos possibilitaram dados para a construção da árvore de valores do PRECE, a qual foi utilizada nos grupos focais. O método CHD foi utilizado para a análise das frases dos participantes, as quais foram analisadas no contexto de emissão e geraram categorias de análise que foram nomeadas.

Os dados oriundos da etapa quantitativa foram organizados em um banco no pacote estatístico SPSS (Statistical Package for Social Sciences) 20.0. Para o tratamento dos dados quantitativos, procedemos com as análises estatísticas que serão apresentadas a seguir.

É importante salientar que o PVQ-R com os seus 566 itens tem um Alpha de Cronbach de 0,959. Também foi realizada uma análise de confiabilidade somente dos domínios a partir da média dos itens que os constituíam, sendo o Alpha de Cronbach de 0,847.

Inicialmente, foi realizada uma Análise Multivariada de Variância para comparar as médias dos valores a partir do sexo, sendo 63 pessoas do sexo feminino e 60 do sexo masculino. Os diferentes âmbitos da escala de valores foram considerados variáveis dependentes e os grupos de sexo como variáveis independentes. Foi utilizado o contraste polinomial nesta análise multivariada (HAIR et al., 2009).

Foi realizada também uma Análise Multivariada de Variância para comparar as médias dos valores a partir de diferentes grupos de idades dos participantes. Os grupos são participantes até 21 anos (n = 48), entre 22 e 29 anos (n = 56) e a partir de 30 anos (n = 19). Os diferentes âmbitos da escala de valores foram considerados variáveis dependentes e os diferentes períodos de idade variáveis independentes. Foi utilizado o contraste polinomial nesta análise multivariada (HAIR et al., 2009).

Como estratégia de realização da análise a partir dos períodos de ingresso no PRECE, foi realizada uma Análise Discriminante a partir da divisão em somente dois períodos: 1994 a 2006 (n = 72) e 2007 a 2014 (n = 78). Dessa maneira, foi realizada uma Análise Discriminante com foco na identificação do perfil que caracterize de forma diferenciada cada grupo (HAIR et al., 2009). Foi utilizado o método enter para avaliar o perfil discriminante de cada grupo a partir da inserção de todas as variáveis independentes de uma só vez no modelo analisado. É importante salientar que essas variáveis são as médias dos valores presentes na Escala de Valores

Foi realizada também uma Análise Multivariada de Variância para comparar as interações entre os diferentes âmbitos do PVQ-R a partir dos períodos de ingresso no PRECE. Como estratégia de realização da análise, os períodos de ingresso no PRECE foram divididos em somente dois: 1994 a 2006 (n = 72) e 2007 a 2014 (n = 78). Os diferentes âmbitos da escala de valores foram considerados variáveis dependentes e os diferentes períodos de ingresso são as variáveis independentes. Foi utilizado o contraste polinomial nesta análise multivariada (HAIR et al., 2009).

Foram comparadas diferentes formas de responsabilização financeira a partir das médias dos valores da escala de valores por meio da Análise Multivariada de Variância. Os participantes se encaixavam em grupos com diferentes estratégias de responsabilização:

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O instrumento original possui 57 itens, mas na versão desta pesquisa, foram utilizados 56 por conta da supressão equivocada de um dos itens do valor Universalismo Natureza na versão on line.

totalmente responsável financeiramente (n = 12), parcialmente responsável financeiramente (n = 39), não responsável financeiramente (n = 70). Os diferentes âmbitos da escala de valores foram considerados variáveis dependentes e as diferentes formas de responsabilização foram variáveis independentes. Foi utilizado o contraste polinomial nesta análise multivariada e o teste post-hoc de Bonferroni (HAIR et al., 2009).

Após a análise dos dados de ambas as abordagens, procedemos com a comparação entre eles, verificando as possíveis convergências ou contradições produzidas, analisando, à luz do referencial teórico utilizado, explicações e implicações para os resultados obtidos.