Para atingir os objetivos da pesquisa e a fim de auxiliar na compreensão e na simplificação da realidade em estudo, a organização, o resumo e a apresentação dos dados terão por base o método sistêmico.
O método sistêmico pressupõe que as estruturas de um fenômeno possuem relação, inter-relação e conexões entre si. Em outras palavras, segundo Moraes e Fadel (2010, p.41), "o método sistêmico permite a resolução de problemas a partir de um extenso olhar para o todo, em vez de se observar apenas as partes".
Para fins de representação, os dados da pesquisa foram agrupados em tabelas de simples e dupla entrada, podendo, eventualmente, ser acompanhadas de gráficos.
Em relação à mensuração dos dados, essa foi realizada por meio de variáveis ordinais e nominais. Nas variáveis nominais os dados podem ser colo- cados em categorias e contados somente com relação à frequência em que ocorrem, não contendo nenhuma ordenação ou avaliação. Já as variáveis ordinais vão um pouco além das variáveis nominais e podem prover informações a respeito da ordenação das categorias (REA; PARKER, 2002, p.66).
Por fim, para se estudar a distribuição das variáveis foram empregadas as análises univariada e bivariada. Na análise univariada a observação é realizada em cada variável separadamente, enquanto na bivariada há classificação cruzada para analisar duas variáveis com o objetivo de verificar a inter-relação entre elas (HAIR,
3.4.1 Medidas de Associação entre duas Variáveis
Para se verificar a associação entre duas ou mais variáveis, o tratamento estatístico dos dados coletados via pesquisa de campo foi interpretado com auxílio do teste qui-quadrado.
A aplicação do teste qui-quadrado mede a associação existente em cada um dos conjuntos de variáveis qualitativas, como observa Barbetta (2011, p.228), para quem o teste qui-quadrado "é um método que permite testar a significância da associação entre duas variáveis qualitativas".
A estatística do teste qui-quadrado (X2) é definida pela fórmula:
E . E) - (O 2 2 X
onde: a soma se estende a todas as células de tabela de contingência;
"O" representa a frequência observada na célula; e "E" representa a frequência esperada na célula.
Hair et al. (2008, p.281) apontam que o valor do qui-quadrado informa a distância entre as frequências observadas e as esperadas. Para os autores, conceitualmente, quanto maior o qui-quadrado, maior a probabilidade das duas variáveis estarem relacionadas, pois o valor é maior sempre que o número obser- vado de fato de uma célula é mais diferente do que se espera encontrar, dado o pressuposto de que as duas variáveis não têm relação entre si.
Complementando a consideração dos autores, Barbetta (2011, p.230) aponta que dadas duas variáveis qualitativas, as hipóteses do teste qui-quadrado podem ser formuladas como:
H0: As duas variáveis são independentes e não diferem das frequências
esperadas em relação à distribuição normal.
H1: Existe associação entre as duas variáveis e as frequências observadas
O teste de qui-quadrado gera resultados que indicam significância estatística para valores de prova (nível-p, p-valor, ou p-value). Esses valores assumem o intervalo entre 0 (zero) a 1 (um) e possibilitam testar a validade das hipóteses de relação entre variáveis de interesse, a partir do nível de significância, fixado para este estudo em 5% (0,05).
Assim, considerando que para haver relação entre as variáveis confia-se que as diferenças entre as frequências esperadas e as observadas sejam próximas a 0 (zero), quando o p-valor se apresentar inferior a 0,05, pode-se considerar que a associação entre as variáveis é significativa.
Na realização do teste qui-quadrado utilizou-se neste trabalho do software estatístico R, programa gratuito, de código aberto e livremente distribuído pela Universidade Federal do Paraná - UFPR.
3.4.2 Limitações do Método e das Técnicas de Pesquisa.
É importante reconhecer as limitações que podem se apresentar durante a aplicação do método e das técnicas de pesquisas propostas para a presente investigação.
Preliminarmente, destaca-se, em relação à pesquisa bibliográfica, a dificul- dade na revisão teórica quanto ao tema "nova contabilidade pública brasileira", visto o assunto ser relativamente recente no Brasil, o que levou à utilização recorrente da pesquisa documental, por meio de material produzido pelas instituições que regulam a contabilidade pública no país.
Em relação à pesquisa de campo, considera-se que podem contribuir para a restrição do instrumento os possíveis erros de levantamentos por amostragem. São eles: i) o erro amostral admitido, considerando a utilização de apenas uma parte da população, que pode ser uma representação imperfeita da população de interesse e ii) o erro não amostral, que consiste em erros de falta de resposta e erros de resposta, visto que essas podem ser influenciadas, por exemplo, pela capacidade dos respon- dentes em dar uma resposta precisa, considerando às características individuais dos
respondentes, como grau de formação ou personalidade, ou, ainda, pela falta de disposição em dar uma resposta precisa, induzida pelo desejo de dar uma resposta socialmente aceitável (MALHOTRA, 2006).
Na prática, constatou-se como principal restrição à pesquisa de campo a limitação no tempo de aplicação do questionário, visto que as regionais realizam reuniões bimestrais e a pesquisa limitou-se às reuniões realizadas no mês de setembro de 2013. Este fato implicou, ainda, na não aplicação do questionário na Região Metropolitana da Cidade de Curitiba, em razão da não convocação de reuniões para essas regionais no período de coleta de dados. A abrangência da região metropolitana é de aproximadamente 28% das entidades cadastradas na
FEMOCLAM, segundo a Secretaria Municipal Extraordinária de Relações com a Comunidade - SERCOM da Prefeitura Municipal de Curitiba.
Entretanto, tal limitação não prejudicou a representatividade adequada da amostra, uma vez que foram validados 103 questionários, ultrapassando a amostra mínima definida para esta pesquisa, como pode ser visto nas seções 3.2 População e Amostra (p.126) e 3.3 Coleta de Dados em Campo (p.128).