A ANOVA desses valores não mostrou nenhuma diferença de média global (Y) entre as três áreas, indicando que a Área de atuação não influencia sobre o quanto uma
ONG adere ao constructo da Sustentabilidade. Também não foi encontrada nenhuma influência sobre os seis critérios componentes do constructo (Tabela 11).
O poder explicativo da Área de Atuação sobre as variações nos resultados é insignificante, basta observar os R2 de cada componente.
Tabela 11. Comparação de Médias por Área de Atuação (elaboração própria)
ONGs G I R GEIF GS GEIA Y
Meio Ambiente 5,27 4,92 4,24 4,23 5,28 5,33 5,01 Educação 5,56 5,15 4,76 4,47 5,39 4,79 5,25 Desenvolvimento Comunitário 5,12 4,90 4,45 4,27 5,20 5,19 5,24 R2 0,03 0,05 0,02 0,01 0,00 0,05 0,02
2- ANOVA para Porte (Orçamento Anual)
Mostrou diferença de média global (Y) entre as Pequenas e as Enormes, indicando que volume de Orçamento Anual apenas influencia sobre o quanto ONGs da pesquisa
aderem ao constructo da Sustentabilidade se for muito grande (acima de R$2.000.000,00) ou muito pequeno (abaixo de R$100.000,00). Vide Tabela 12.
Tabela 12. Comparação de Médias por Porte (elaboração própria)
ONGs em G I R GIEF GS GEIA Y
Pequena 0-99 5,11 4,57 4,26 4,09 5,49 5,04 4,81 Média 100-499 5,33 4,90 4,84 4,52 5,55 5,11 5,08 Grande 500-1999 5,60 5,59 4,98 5,10 5,72 5,20 5,40 Enorme >2000 5,98 5,46 5,46 5,24 5,91 5,03 5,62 % E/P 17% 19% 28% 28% 0 0 17% % G/P 22% R2 0,18 0,09 0,16 0,16 0,029 0,005 0,16
A média de Y das Enormes é 17% mais alta do que a das Pequenas. As maiores diferenças estão nos Critérios “Resultados” e “Gestão e Impacto Econômico-Financeiro” (28% mais altas nas Enormes em relação às Pequenas).
Não há diferença de médias em Gestão Social e Gestão do componente Ambiental.
R2 = 0,16 significa que o Porte de uma ONG explica em 16% a variância de sua pontuação média de Y. O fator explicativo (R2) é maior em Governança, ou seja, ter maior porte indica para maior sensibilidade para o conceito.
3- ANOVA para Idade
Mostrou diferença de média Y entre as categorias de Idade Jovem e Plena, indicando que a Idade influencia o Y das ONGs. A média das ONGs em Idade Plena é aproximadamente 10% mais alta em relação às de Idade Jovem. Mas, não há diferença entre ser de Plena ou Antiga. Significa que só faz diferença ter mais de 10 anos de idade para melhor pontuar nos indicadores do constructo da Sustentabilidade (Tabela 13).
Tabela 13. Comparação de Médias por Idade (elaboração própria)
ONGs
Idade ( data de
fundação) G I R GIEF GS GEIA Y
Jovem 0-10 anos 5,14 5,01 4,63 4,48 5,50 5,04 4,97
Plena 11-21 anos 5,82 5,31 5,16 4,81 5,90 5,27 5,45
Antiga > 21 anos 5,66 4,99 4,92 4,76 5,65 5,12 5,29
% P/J 13% 10%
121
R2 = 0,08 significa que a Idade de uma ONG explica em apenas 8% a variância de sua pontuação média de Y. É importante saber que 55% das ONGs da Amostra têm menos de 10 anos de idade.
Observando os resultados, observa-se que a idade não explica em quase nada os outros conceitos, ficando claro que o tempo de atuação não garante que a ONG seja mais bem preparada neste ou naquele Critério. De todos os Critérios avaliados, o que é mais bem explicado pela Idade é Governança (R2=0,10).
Uma vista panorâmica dos resultados comparativos está na Tabela 14, que mostra com clareza que o Porte é o que mais influencia sobre os Critérios Governança,
Resultados e Gestão e Impacto Econômico-Financeiro.
Tabela 14. Comparação dos R2 de cada ANOVA (elaboração própria)
Variável G I R GIEF GS GEIA Y
Área de 3% 5% 2% 1% 0% 5% 2%
Porte 18% 9% 16% 16% 3% 1% 16%
Idade 10% 2% 5% 2% 4% 1% 8%
3.4.Análise Fatorial Comum por Componentes Principais
Análise Fatorial
É a técnica estatística multivariada para identificar as relações latentes entre as variáveis indicadoras, revelar possíveis padrões e sintetizar os fatores que estão subjacentes àqueles dados. Esses fatores são compostos das variáveis estudadas, que através da técnica ficam combinadas e relacionadas segundo sua matriz de covariância ou de correlação. Uma condição é apontada como essencial, segundo Hair (2005): que o tamanho da amostra seja cinco vezes o número de variáveis indicadoras. Esta condição está atendida aqui se forem tomados como referência os seis Critérios. Caso tomemos as 90 Questões que são as variáveis originais formadoras, não. Mas, diante do caráter exploratório da pesquisa, será feita a análise numa tentativa como uma primeira versão.
O fator é a combinação das variáveis conforme a sua variabilidade (variância); o primeiro fator responde pela variância mais comum que pode ser explicada por aquele conjunto de dados. O segundo fator, pela variância mais residual e a cada novo fator, a variância implícita é mais e mais residual, ou seja, é o que sobrou depois de retirados os fatores anteriores. E podem ser derivados quantos fatores adicionais forem precisos para explicar a variância da forma desejada pelo pesquisador. Para derivar os fatores, há dois modelos básicos de análise fatorial: a Análise de Componentes Principais e a Análise Fatorial
Comum. O primeiro usa toda a variância no conjunto de dados e o segundo usa somente a variância comum (a porção da variância para a qual todas as variáveis co-variam juntas). Em termos estatísticos, uma análise de componentes principais explicaria ao máximo, com um número reduzido de fatores, a variância original do conjunto de dados, o que é especialmente importante no caso de indicadores formativos, mas, segundo Hair (2005), quando pouco se sabe sobre a variância única e a de erro, melhor será emprega-se a análise fatorial comum para descobrir as dimensões subjacentes. Por isso nesta pesquisa foi utilizada a Análise Fatorial
Comum.
Os fatores comuns explicam como as variáveis se agrupam e revelam subconjuntos que indicam para novas dimensões que antes estavam “escondidas” nos constructos; esta análise é muito útil para verificar se os constructos de cada indicador ou critério representam realmente um único constructo ou mais de um.
a) Análise Fatorial dos Critérios
A análise foi baseada nas médias dos seis Critérios de Sustentabilidade levantados pelo Questionário. Como os dados têm a mesma magnitude (dimensão da escala),
teoricamente pode-se usar a Matriz de Covariância ou a Matriz de Correlação, mas, para padronizar foi adotada a de correlação.
Outro aspecto é o método de rotação escolhido. Existem os seguintes métodos de rotação: varimax, que minimiza o número de variáveis em cada fator; quartimax, que
minimiza o número de fatores e equimax, que verifica qual dos dois primeiros melhor se ajusta. Assim com a finalidade de se obter o melhor ajuste utilizou-se o método de rotação
equimax.
A medida de adequabilidade da amostra KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) não foi inferior a 0,50 (0,83) e o Teste de Esfericidade de Barlett foi significativo (p<0,001) ao nível de 5% de significância, indicando a adequabilidade da análise fatorial e que os fatores do modelo são apropriados (HAIR, 2005). Esses dois testes indicam qual o grau de
suscetibilidade do tratamento dos dados via análise multivariada fatorial num nível de confiança. O KMO apresenta valores normalizados (entre 0 e 1) e mostra a proporção da variância que as questões do instrumento utilizado apresenta em comum ou a proporção desta variância que é devida a fatores comuns.
O segundo teste, o de Esfericidade de Bartlett, é baseado na distribuição estatística do qui-quadrado e testa a hipótese nula (H0) de que a matriz de correlação é uma matriz
123
2001). Valores de significância maiores que 0,1 indicam não adequação ao método multivariado fatorial.
Também é preciso explicar que a análise das cargas rotacionadas, apesar de ser geralmente útil na interpretação, em alguns casos não ajuda muito, por distribuir demais a proporção da variabilidade explicada em vários fatores. Nesta pesquisa observou-se muitas vezes que a forma não rotacionada fez com que menor número de fatores concentrasse maior poder explicativo da variabilidade e uma interpretação mais razoável pudesse surgir.
A Tabela 15 mostra a distribuição de cargas para cada fator nas formas
rotacionadas e na não rotacionada.
A interpretação substantiva para constituir um fator é baseada nas cargas mais altas e o ponto de corte para o nível de significância da carga é 0,6 (tabela-guia baseada no tamanho da amostra, conforme Hair, 1995). O Fator 1 tem cinco cargas significantes, o Fator 2 tem uma e os outros fatores nenhuma, pois nele as cargas estão diluídas entre todas as variáveis. Outro critério de seleção do fator é haver congruência semântica com os demais itens componentes.
No primeiro modelo, não rotacionado, dois fatores são realçados. No segundo e terceiro modelo, rotacionadas pelo método varimax e equamax, respectivamente, as cargas significativas estão diluídas em muitos fatores, não representando a economia de variáveis desejada pelo princípio da parcimônia. Será utilizada então a forma sem rotação, que, com apenas dois fatores é capaz de explicar aproximadamente 72,4% da variação encontrada.
No Gráfico 1 e no Gráfico 2 se observa o ponto de corte e a distribuição gráfica dos autovalores. Na curva do “cotovelo” está desenhada a possibilidade de realizar o estudo utilizando apenas dois fatores (princípio da parcimônia) e não seis como originalmente a pesquisa sugeria.
Principal Component Factor Analysis of the Correlation Matrix Unrotated Factor Loadings and Communalities
81 cases used 6 cases contain missing values
Variable Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Communality
GOV_MEDIA 0,733 -0,050 0,544 0,398 -0,079 -0,002 1,000 INOV_MEDIA 0,904 -0,120 -0,117 -0,145 -0,134 0,339 1,000 RESULT_MEDIA 0,756 -0,063 -0,477 0,369 0,238 -0,060 1,000 FINAN_MEDIA 0,851 -0,209 -0,105 -0,209 -0,343 -0,246 1,000 SOCIAL_MEDIA 0,795 0,164 0,224 -0,342 0,413 -0,062 1,000 AMBIEN_MEDIA 0,253 0,951 -0,079 0,040 -0,152 -0,005 1,000 Variance 3,3458 0,9967 0,6051 0,4775 0,3918 0,1831 6,0000 % Var 0,558 0,166 0,101 0,080 0,065 0,031 1,000 72,4%
Rotated Factor Loadings and Communalities Varimax Rotation
Variable Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Communality
GOV_MEDIA 0,207 -0,169 -0,928 -0,218 -0,048 -0,135 1,000 INOV_MEDIA 0,481 -0,336 -0,253 -0,313 -0,053 -0,701 1,000 RESULT_MEDIA 0,236 -0,924 -0,170 -0,172 -0,067 -0,168 1,000 FINAN_MEDIA 0,880 -0,257 -0,229 -0,237 -0,006 -0,224 1,000 SOCIAL_MEDIA 0,237 -0,185 -0,239 -0,895 -0,144 -0,173 1,000 AMBIEN_MEDIA 0,010 -0,054 -0,040 -0,105 -0,992 -0,026 1,000 Variance 1,1608 1,0982 1,0641 1,0444 1,0138 0,6186 6,0000 % Var 0,193 0,183 0,177 0,174 0,169 0,103 1,000 72,4%
Rotated Factor Loadings and Communalities Quartimax Rotation
Variable Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Communality
GOV_MEDIA 0,444 0,047 0,879 0,094 0,136 0,004 1,000 INOV_MEDIA 0,908 0,051 0,132 0,156 0,135 0,336 1,000 RESULT_MEDIA 0,529 0,068 0,111 0,834 0,083 0,006 1,000 FINAN_MEDIA 0,953 -0,006 0,101 0,056 0,036 -0,277 1,000 SOCIAL_MEDIA 0,538 0,153 0,185 0,093 0,802 0,007 1,000 AMBIEN_MEDIA 0,071 0,993 0,033 0,040 0,078 0,002 1,000 Variance 2,5056 1,0191 0,8483 0,7430 0,6945 0,1895 6,0000 % Var 0,418 0,170 0,141 0,124 0,116 0,032 1,000 72,4%
Factor Score Coefficients
Variable Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 GOV_MEDIA -0,185 0,105 -1,215 0,220 0,014 0,161 INOV_MEDIA -0,338 0,198 0,116 0,202 0,010 -1,887 RESULT_MEDIA -0,219 -1,244 0,100 0,095 0,042 0,365 FINAN_MEDIA 1,474 0,176 0,143 0,166 -0,039 0,804 SOCIAL_MEDIA -0,193 0,091 0,196 -1,323 0,116 0,336 AMBIEN_MEDIA 0,060 0,054 0,016 0,163 -1,029 0,014
125
Gráfico 1. Sedimentação de Cargas Fatoriais
!
"
# "
Gráfico 2. Distribuição Espacial das Cargas Fatoriais
A Tabela 16 apresenta agora apenas as cargas dos dois primeiros Fatores e permite comentar a comunalidade: o poder de explicação dos fatores é mais alto nos Critérios
Inovação, Gestão e Impacto Econômico Financeiro e Gestão, Educação e Impacto
Ambiental.
No Apêndice I estão todas as Tabelas de Análises Fatoriais que agregam “Critérios-Indicadores” e “Critérios-Questões”.
Interpretação dos Fatores
O Fator 2 é nitidamente expresso pelo componente ambiental; o grau de resposta da ONG à demanda ecológica com relação à saúde e qualidade de vida, bem como à
economia de recursos está manifesta, mesmo que menos significativa.
Principal Component Factor Analysis of the Correlation Matrix
Unrotated Factor Loadings and Communalities
81 cases used 6 cases contain missing values
Variable Factor1 Factor2 Communality GOV_MEDIA 0,733 -0,050 0,539 INOV_MEDIA 0,904 -0,120 0,832 RESULT_MEDIA 0,756 -0,063 0,576 FINAN_MEDIA 0,851 -0,209 0,767 SOCIAL_MEDIA 0,795 0,164 0,658 AMBIEN_MEDIA 0,253 0,951 0,969 Variance 3,3458 0,9967 4,3425 % Var 0,558 0,166 0,724 72,4%
Rotated Factor Loadings and Communalities Varimax Rotation
Variable Factor1 Factor2 Communality GOV_MEDIA 0,729 0,086 0,539 INOV_MEDIA 0,911 0,050 0,832 RESULT_MEDIA 0,755 0,079 0,576 FINAN_MEDIA 0,875 -0,048 0,767 SOCIAL_MEDIA 0,750 0,309 0,658 AMBIEN_MEDIA 0,072 0,982 0,969 Variance 3,2649 1,0776 4,3425 % Var 0,544 0,180 0,724
Rotated Factor Loadings and Communalities Quartimax Rotation
Variable Factor1 Factor2 Communality GOV_MEDIA 0,734 0,028 0,539 INOV_MEDIA 0,912 -0,023 0,832 RESULT_MEDIA 0,759 0,018 0,576 FINAN_MEDIA 0,868 -0,118 0,767 SOCIAL_MEDIA 0,773 0,247 0,658 AMBIEN_MEDIA 0,150 0,973 0,969 Variance 3,3194 1,0231 4,3425 % Var 0,553 0,171 0,724
Factor Score Coefficients
Variable Factor1 Factor2 GOV_MEDIA 0,223 -0,027 INOV_MEDIA 0,282 -0,091 RESULT_MEDIA 0,232 -0,039 FINAN_MEDIA 0,275 -0,182 SOCIAL_MEDIA 0,219 0,189 AMBIEN_MEDIA -0,026 0,957
127
O Fator 1 agrega campos mais típicos da gestão organizacional - Governança, Inovação, Produção de Resultados, Impacto Econômico-Financeiro e Gestão Social.
Emerge dos dois Fatores uma dimensão transversal aos seis Critérios
originariamente propostos, que é a dimensão que separa o campo da gestão organizacional do campo da gestão ambiental e por congruência semântica, ao Fator 1 será dado o nome de
“Campo Organizacional” e ao Fator 2 “Campo Ambiental” (lembrar a conceituação
proposta por JENNINGS e ZANDBERGEN, 1995, quando diferenciam as teorias do campo ambiental das teorias do campo organizacional, à p.24 desta dissertação).
Scores
Foram calculados os escores (valores numéricos) para cada unidade amostral, de modo a posicioná-la em relação a cada Fator e assim conseguir discernir a situação de diferentes ONGs em relação ao seu grau de aderência ao constructo da sustentabilidade. Cada ONG, portanto, tem um valor estimado (factor score) FSjk, onde j = no. do Fator e k = no. da ONG.
A vantagem do escore é que ele representa um composto de variáveis
significativas da análise, mas, também deve haver a consciência de que ele constitui-se apenas numa aproximação da realidade (pois são baseados na correlação dentro de cada fator e por isso há um erro subjacente), e não leva em consideração todas as facetas do fator (HAIR, 1995). Ainda assim, é útil para ser agregado em caráter exploratório como é o caso desta pesquisa e ampliar a análise das hipóteses que surgem ancoradas e contextualizadas nas discussões anteriores e complementares.
A partir dos escores foram feitos Gráficos de Dispersão das ONGs nos Fatores de Sustentabilidade F1 – “Campo Organizacional” e F2 – “Campo Ambiental”, que delineiam quatro situações das organizações pesquisadas (Figura 29).
Uma organização que está situada no Quadrante I se acha em sintonia com o Constructo da Sustentabilidade, pois significa tem aderência a todos os Critérios
componentes do constructo. Situação oposta é a do Quadrante III, onde estão aquelas organizações não aderentes ao Constructo; nelas não há sinal de práticas relacionadas à Sustentabilidade nem do ponto de vista da gestão organizacional nem do ponto de vista da gestão ambiental. O Quadrante II sugere que o conceito da sustentabilidade adere na
organização, mas, apenas em seu componente organizacional (aderente organizacional). No Quadrante IV estão as ONGs que se mostraram pouco sintonizadas com os aspectos mais
gerenciais do conceito, poré
ambiental).
Figura 29. Quatro situações em r
própria)
A representação Fator está nos Gráficos de D Desenvolvimento Comunitá É importante ob organizacional sustentada e Há ONGs de reconhecida so conceito da sustentabilidade organização; nem por isso s possibilidades de sustentaçã literatura aponta, ou até se p particulares de longevidade recentemente pela sociedad uma dessas fórmulas (MILO
• Fator 1 -
• Fator 2 -
• Fator 1 -
• Fator 2 +
orém, mais sintonizadas com a componente am
relação aos Fatores "Economia Endógena" e "Gestão A ão gráfica da dispersão das ONGs conforme se e Dispersão: as ONGs de Educação (Gráfico 3) itário (Gráfico 4) e as ONGs de Meio Ambient observar que não pode haver confusão entre ter e ter o conceito de sustentabilidade internaliza solidez que atuam há 40 anos e que está na Sit de, tal como o compreendemos hoje, não tem a o seria certo afirmar que esta ONG não é “suste
ção provavelmente passam por outros fatores q e pode ousar dizer que a organização alcançou de e resultados que estão fora do escopo do con ade. O valor simbólico da tradição e dos princíp LOFSKY, 1997)
•
•
• Fato
• Fato
-
+
Aderente
Ambiental
Aderente
Aderente OrganizacionalNão
Aderente
mbiental (aderente o Ambiental" (elaboração seu escore em cada), as ONGs de nte (Gráfico 5). ter uma vida
izado na organização. Situação III, ou seja, o
aderência nessa stentável”. Suas
s que não estes que a u fórmulas muito onstructo elaborado cípios compartilhados é
Fator 1 +
Fator 2 -
Fator 1 +
Fator 2 +
129
Ao observar os Gráficos vê-se uma dispersão menor nas ONGs de Desenvolvimento Comunitário. $ % !" # !" $ !" !" !" & !" !" % ( ) !" * + !" - !" ) !" ) , # !" . !" " & , * " !" 1 )+ ' !" 0 . 2 !"
Gráfico 4. Dispersão das ONGs de Desenvolvimento Comunitário segundo seus escores em cada Fator
(elaboração própria)
.
Gráfico 5. Dispersão das ONGs de Meio Ambiente segundo seus escores em cada Fator (elaboração própria)
$ % & & !" ) 3 ' !" * !" & 4 " !" !" ) !" & !" 5 !" !" ' & & $ % !" !" & !" " # 3 !" & 6 7 ) !" ) & . !" !" " !" +
131
A partir dos escores foi possível analisar o posicionamento de cada ONG em relação a cada Fator e também foi possível comparar as médias (ANOVAs, agora com base nos escores) para verificar se aquelas variáveis de influência (área, porte, idade) agora apresentam resultado diferente do que na escala aditiva simples.
A ANOVA dos escores não mostrou efeito de Área de Atuação, Porte e Idade. Na comparação de médias, houve diferenças quanto ao porte e quanto à idade em algumas variáveis, mas, aqui, ao agregar as cinco variáveis num só Fator, as diferenças desaparecem.
As incertezas que emergem da comparação entre a ANOVA pelas médias e a ANOVA pelos escores abrem questões sobre a dispersão das organizações nas situações de aderência ao constructo estudado. Essa diferença entre o uso de médias e de escores não é de todo surpreendente, já que as medidas descritivas em geral têm a qualidade de ajudar numa primeira aproximação do pesquisador aos resultados, mas, têm a limitação de não revelar padrões de variância, que nos mostram como os seis Critérios utilizados se comportam em conjunto. Ao realizar a análise fatorial, foi possível identificar esses padrões e praticar o princípio da parcimônia, reduzindo o número de variáveis para tornar a explicação menos complexa e fazê-la mais acessível à compreensão da investigação.
O Grupo focal ajudou a arbitrar sobre estas questões, ampliando assim o escopo do processo exploratório e o delineamento de conclusões.
b) Análise Fatorial dos Indicadores
Para esta análise é preciso estar atento ao Questionário e às divisões de perguntas relacionadas aos indicadores exibidas na Figura 28.
Tanto no Critério Governança como nos Critérios Gestão Social, Inovação,
Resultados e Gestão e Impacto Econômico Financeiro as questões de maior carga fatorial são
aquelas de gesta interna (sobre o próprio Conselho, o próprio patrimônio, a própria
transparência, estudos educação profissional do próprio quadro técnico, busca de resultados do seu público, monitoramento do próprio desempenho econômico e financeiro, gestão da responsabilidade social interna). Só uma questão, do Critério Inovação (Q41) é relativa à interação social, que pergunta se outros replicam práticas da organização.
No Critério Resultados, o indicador relativo à Mobilização de Interessados apareceu no Fator 2, com poder explicativo bem menor, na questão sobre o número de empresas doadoras de recursos (Q52, APÊNDICE 6).
No Critério Gestão e Impacto Econômico Financeiro, as questões com carga significativa estão relacionadas à gestão do desempenho interno. No Critério Gestão Social
ocorreu o mesmo fenômeno: todas as questões significativas em carga são aquelas relacionadas a assuntos internos de responsabilidade social.
Quadro 11. Questões importantes dentro do Fator 1 de cada Critério (elaboração própria)*
Questões Indicadores correspondentes
Q1-9 Q13 Q14; Q16
Desempenho do Conselho e Direção Executiva (G1) Patrimônio (G2)
Transparência interna (G3) Q22
Q25 Q37;Q41
Investimento interno em estudos (I1) Oferta educacional interna (I2)
Adoção de práticas metodológicas por outros (I6) Q43-46
Q48-50 Acesso do beneficiário a Direitos e Serviços Públicos (R1) Desenvolvimento de Capacidades do beneficiário (R2) Q54-56 Gestão do Desempenho: monitoramento e avaliação de indicadores (GIEF1) Q67-69; Q71-72
Q74 Responsabilidade Social Interna (GS1) Arranjos Sociais para Cooperação (GS2)
*Dados de Origem: Análises Fatoriais dos Indicadores com base nas Questões, Apêndice I.
Com relação ao Critério Gestão, Educação e Impacto Ambiental, que apareceu isolado no Fator 2, vale lembrar que há fragilidades demonstradas: a questão 90 foi a de maior
missing value de todo o questionário (“Financiamento Consciente”) e as questões 81 a 89
ficaram entre as 15 de maior missing value em todo o Questionário, ou seja, o Critério foi difícil para os respondentes se posicionarem. As cargas mais significativas encontradas estão nas questões relativas à economia interna de recursos - Q81 (lixo), Q82 (qualidade de vida dos funcionários), Q83-84 (consumo de água e papel), Q85 (inserção do tema ambiental nos programas) – e três questões relativas ao contato com o meio - Q86 (conhecimento das condições ambientais da comunidade local) e também diluídas em duas questões sobre articulação com rede pública e compromisso institucional com o tema (Q88 e Q89).
Estas descobertas levam a uma segunda inferência: as ONGs pesquisadas parecem mostrar mais práticas de gestão dos assuntos internos à organização do que dos assuntos que as ligam ao mundo exterior.
Grupo Foco Análise Qualitativa
O objetivo deste método é ampliar a interpretação dos dados quantitativos e aproxima as conclusões da realidade contextual.
De acordo com Morgan (1997) a técnica de Grupos Focais é antiga, sendo utilizada desde 1926, mas, na década de 50 ela se consolidou por meio do uso intenso que as
133
pesquisas de marketing fizeram dela. Na década de 80 estudos demográficos se utilizaram desses Grupos, seguidos pelos estudos de audiência na mídia e por pesquisas na área da saúde, especialmente na epidemiologia, que exigia conhecimento sociológico sistematizado sobre a cultura de determinados grupos de risco.
O Grupo Focal permitiu observar a interação dos indivíduos na discussão do tema da Sustentabilidade, revelando conexões e diferenciações entre as idéias pré-concebidas e as idéias emergentes na análise dos dados quantitativos. Krueger (2000) apresentou algumas características básicas do método, que foram seguidas:
1. Envolver as pessoas.
Optou-se por um número de cinco participantes para permitir uma conversação menos formal e mais profunda.
2. Participantes escolhidos conforme características específicas.
De interesse da pesquisa, os convidados para compor o Grupo Foco foram pessoas com reconhecimento público pelo Terceiro Setor, portadoras de
capacidade de análise e posicionamento. Com base em sua legitimidade
técnica, foram selecionados cinco profissionais do Setor, conforme as características:
Especialistas (1 consultor e 1 acadêmico);
Practitioners gestores de ONGs (2 gestores executivos – um de Fundação
financiadora e um de Associação - e 1 gestor fundador).
Diversificados nas áreas de atuação temáticas das ONGs participantes da pesquisa (educação sob outras formas que não a convencional, meio ambiente e desenvolvimento comunitário)
3. Informações qualitativas.
O foco foi a compreensão das percepções e pensamentos dos convidados sobre o tema apresentado.
4. Discussão focalizada.
A dinâmica que se estabeleceu foi a de explorar a interatividade das pessoas, seguindo o seguinte percurso:
Interação dos participantes em rodada de apresentações pessoais; Apresentação da pesquisa;
Para manter o foco da discussão o orientador da pesquisa, Prof. Dr. Mário Aquino, auxiliou a pesquisadora na facilitação - apontou convergências e divergências entre