Evolução da Rotatividade Anual nas Empresas Paranaenses
A 9ª edição do Benchmarking Paranaense de RH, um levantamento anual de indicadores clássico de RH produzido pela Bachmann & Associados, em parceria com a ABRH-PR, mostrou uma sensÃvel melhora nos resultados em relação aos anos anteriores.
No geral, as empresas perderam 2,0% do tempo dos empregados devido às ausências. Cerca de dois terços desse tempo foram justificados com razões de saúde.
Horas extras pagas
O volume de horas extras pagas – quase 3% do total das horas trabalhadas – embora próximo ao do ano anterior, foi o menor dos últimos 5 anos. O resultado, entretanto, pode ter sido influenciado mais pelo desaquecimento na economia do que pela qualidade da gestão.
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É possÃvel fazer a comparação da TFCA de meses com quantidades diferentes de dias úteis?
Sim. Como os valores são ajustados para um milhão de horas trabalhadas, não há problema em, por exemplo, comparar os meses de fevereiro e de março, apesar da diferença no número de dias úteis.
Como comparar os resultados da Taxa de Frequência de Acidentes com Afastamento (TFCA) com as taxas de acidentes calculadas segundo a legislação norte-americana?
A Taxa de Frequência de Acidentes com Afastamento (TFCA) ajusta o número de acidentados com afastamento para um milhão de horas trabalhadas, como determina a norma brasileira NBR 14280. Nos Estados Unidos, a legislação estabelece que o ajuste seja feito para 200.000 horas. Assim, para colocar os resultados em bases comparáveis, basta multiplicar os resultados norte-americanos por cinco.
Como calcular a Taxa de Frequência de Acidentes com Afastamento (TFCA)?
Na gestão, a análise bem-feita é mais importante que o acesso rápido às informações.
Enquanto o Neymar tem milésimos de segundo para decidir o que fazer com uma bola recebida, o gestor tem mais flexibilidade de tempo. Assim, deve privilegiar a análise para obter uma boa decisão. Nas decisões gerenciais, o tempo não é a variável mais relevante e raramente a disponibilidade de informações em tempo real é o mais importante.
Na verdade, pode até ser prejudicial, pois novas informações funcionam como elementos de distração, quando o administrador deveria estar concentrado nas ações de melhoria decididas na análise anterior. Separar as etapas de estabelecer a meta, planejar como alcançá-la, agir para que o planejado seja executado e, finalmente, avaliar a qualidade do plano e da execução comparando o resultado e a meta, é a essência da boa administração.
Isso fica mais claro se entendermos o processo de gestão que, embora possa ser feito de diversos modos, em essência é sintetizado pelo PDCA. Exemplificando: O gestor recebe informação sobre a taxa de inadimplência e, comparando com a meta ou a expectativa, conclui que está elevada. A partir dessa constatação, ele define um Plano de Ações para melhorar o resultado. Por alguns dias, é mais importante que ele se concentre na execução do plano do que tentar ver o efeito que, de modo geral, só pode ser identificado em medidas sobre períodos mais longos, como um mês. No mês seguinte ele observa o resultado e sabe se as ações tomadas foram efetivas ou se o Plano de Ações deve ser ajustado. Durante esse período, observar as variações da inadimplência a cada dia não contribui para a melhora dos resultados e, na prática, torna-se um elemento de perturbação e de perda de tempo.
Então, respondendo à pergunta do título: Velocidade é sim importante na decisão gerencial, mas a qualidade da análise é muito mais.
Uma visão limitada pode levar à otimização do setor ou de uma equipe, à custa do desempenho da organização.
Irrelevância para a organização
Medir o desempenho de processos pouco relevantes para a organização resulta em desperdÃcio de recursos e de atenção.
Indefinição do responsável
Todo indicador deve ter um dono ou responsável que poderá ser cobrado pelo resultado. Em muitos casos, o responsável pode ser o “gerente da área X”, mas deve-se evitar estabelecer como sendo “a área X”. A personalização resulta em maior eficácia. Naturalmente, o responsável deverá ter autonomia e responsabilidade sobre o processo ou parte significativa dele, para que possa atuar e ser cobrado.
Falta de padronização do cálculo
A forma de cálculo e a origem dos dados necessários têm de estar bem estabelecidas, para evitar erros e mal entendidos. Mesmo indicadores clássicos, como a Rotatividade, apresentam diferentes fórmulas com resultados que diferem em quase 50% [1].
Levantamento feito pela Society for Human Resource Management SHRM [1] com 566 empresas, em 2010, mostrou que mais da metade (51%) usa os resultados da Rotatividade para monitorar a satisfação dos empregados com o trabalho. Isto não é, entretanto, uma boa prática, pois a medida inclui desligamentos feitos por iniciativa da empresa, por óbitos e outras causas que não têm relação com a qualidade do ambiente de trabalho.
Mas, se a Rotatividade Geral não é adequada para avaliar o Clima Organizacional, serve para quê [2]?
Para gerir os custos da substituição das pessoas.
Para gerenciar a perda de conhecimento, inclusive o tácito (incluindo o relacionamento com os clientes e colegas).
Para prever o número de desligamentos provável em um determinado período. Assim, é útil para planejar as contratações que terão de ser feitas.
Para medir a perda de capital intelectual da organização.
Ao invés da Rotatividade, a satisfação dos empregados pode ser mais bem avaliada pela Rotatividade Voluntária, que considera apenas os empregados que deixaram a organização por iniciativa própria. Mas, ainda assim, o indicador pode refletir mais a disponibilidade de boas ofertas no mercado do que a efetiva insatisfação com a empresa. Logo, o melhor seria uma medida direta, fazendo uma Pesquisa de Clima que, entre outros benefícios, irá ajudar a identificar os pontos específicos nos quais são necessárias melhorias.
Portanto, antes de criar inúmeros programas de promoção e/ou prevenção ou mesmo de realizar a troca de operadora do plano de saúde, o primeiro passo deve ser identificar quais indicadores a empresa precisa reduzir e começar um planejamento e plano de ação a partir desse ponto.
Segundo Carmen Migueles, em texto publicado na HSM Management, avaliamos a gestão só por indicadores financeiros. Isso gera um cÃrculo predatório para o negócio e reduz o compromisso do gestor com o futuro. Leva ao planejamento reativo e de curto prazo, ao foco em tarefas e à redução de custos que sufoca a operação.
Fonte: Revista HSM Management. n°103. Março/abril 2014. p. 126.
A escala de Likert é uma das mais usadas para mensurar sentimentos e percepções.
Em geral, as medidas de parâmetros intangíveis são obtidas por meio de pesquisas e expressam o “sentimento” das pessoas. Nessas pesquisas, elas apontam seu grau de concordância ou discordância com uma afirmação apresentada, como no exemplo:
A Escala Likert, ou Escala de Likert, tem esse nome em homenagem ao psicólogo organizacional Rensis Likert que no artigo “A Technique for the Measurement of Attitudes”, de 1932 [1], propôs a escala de 1 a 5. A escala é uma das mais usadas em pesquisas de satisfação, inclusive sobre o ambiente de trabalho (clima organizacional).
Na Escala Likert os respondentes são solicitados não só a concordarem ou discordarem das afirmações, mas também a informar seu grau de concordância ou discordância em relação a elas. Para isso, a cada resposta deve ser atribuído um número que reflete a atitude do respondente em relação à afirmação.
Nas pesquisas de satisfação é comum associar as respostas aos termos:
Muito insatisfeito
Insatisfeito
Indiferente
Satisfeito
Muito satisfeito
mas outras possibilidades também são possíveis, a depender de se questionar a concordância, a importância ou a frequência de algo.
Alguns pesquisadores preferem usar a chamada Escala de Likert Ampliada, com sete ou mesmo nove níveis, como exemplificado a seguir:
Discordo totalmente
Discordo moderadamente
Discordo um pouco
Nem concordo nem discordo
Concordo um pouco
Concordo moderadamente
Concordo totalmente
Mas o benefício é pequeno e certamente não justifica a troca de uma escala já em uso e perder a série histórica [2].
Para evitar as respostas que não oferecem um posicionamento claro, costuma-se usar a chamada Escala de Likert Modificada, com um número par de opções, eliminando a opção “Indiferente”, que permite ao respondente se manter neutro.
Também há outras razões para usar a escala modificada [3]:
Marcar “indiferente” é o mesmo que não responder ao item.
A inclusão “indiferente” incentiva o respondente preguiçoso a simplesmente marcar todas as opções do meio, com o mesmo efeito do item anterior.
Em uma pesquisa desejamos que os respondentes pensem sobre o item e relatem uma opinião, por mais fraca que seja. Não incluir a opção “indiferente” incentiva o relato.
Mas essa decisão (Likert sem o ponto central) deve ser feita caso a caso, pois em algumas situações a situação é de fato indiferente para o respondente e ele deve ter a possibilidade de registrar isso. Até porque, quando a opção neutra não aparece, há evidências de que o respondente favorece ou “cai” para o lado positivo.
Quando a pesquisa é informatizada e o sistema obriga a escolha de uma resposta, pode ser conveniente incluir também uma resposta alternativa como:
Não se aplica / Não conheço ou nunca usei (o produto ou serviço).
para atender aos respondentes que realmente não têm opinião, evitando forçar uma resposta inadequada.
para atender aos respondentes que realmente não têm opinião, evitando forçar uma resposta inadequada.
Dicas
Quando a pesquisa envolve várias questões, é importante que a formatação (número de opções para cada uma) seja a mesma para todas elas, para facilitar o preenchimento e a análise.
Os maiores problemas no uso da Escala Likert estão relacionados à interpretação das afirmações. Portanto, as frases devem ser redigidas com muito cuidado e é recomendável algum tipo de teste antes de sua aplicação generalizada.
Análise
Os resultados obtidos para as diversas questões descrevem o sentimento do respondente, ou do conjunto de respondentes, em relação ao aspecto avaliado.
Para a análise, é importante entender que os itens são apenas dados ordenados [3]. Logo, na Escala Likert não se pode calcular médias para as respostas e faz mais sentido apresentar os resultados em cada categoria do que mostrar a média.
Robert Wise [4] justifica esse cuidado com uma observação: Na escala de 1 a 5, suponha que metade dos respondentes discorde fortemente (escore 1) e a outra metade concorde fortemente (escore 5). A média levaria ao escore 3, uma situação morna de “não concorda nem discorda” que, claro, não representa a realidade.
Exemplificando. Em uma consulta sobre remuneração, é pedido que cada respondente marque a opção que melhor representa sua opinião em relação à afirmação “Minha remuneração é justa”.
Observe que a média das respostas (2,6 na escala de 1 a 5), embora sinalize descontentamento, não dá uma boa indicação da realidade.
Portanto, nas análises é melhor determinar o percentual de cada resposta.
A linha inferior, com os percentuais, já é uma boa referência para algumas conclusões. Mas, para simplificar a análise, é comum que as respostas 1 e 2 sejam tratadas como pertencentes a um mesmo grupo e as 4 e 5 a outro.
Essa forma de observar os resultados indica que o nível de satisfação com a remuneração praticada pela empresa é baixo. Apenas 20% dos colaboradores pesquisados se mostrou satisfeito e metade (50%) expressou insatisfação. Também pode ser oportuno anotar a porcentagem de não respondentes, quando for o caso.
Os resultados obtidos dessa forma são particularmente úteis para avaliar as mudanças de percepção ao longo do tempo (desde que as questões e o público sejam sempre os mesmos), comparando resultados obtidos em diferentes épocas e após diferentes ações de gestão. Entretanto, não é recomendada para comparar organizações diferentes, pois:
As questões relevantes mudam de empresa para empresa.
A interpretação das questões está sujeita à cultura organizacional e as mesmas afirmações podem ter conotações diversas para grupos diferentes.
Em geral, também não é adequado fazer a média dos resultados de diferentes questões de uma pesquisa, embora em alguns casos esse número sugira a visão coletiva dos respondentes sobre o conjunto das perguntas.
Resumindo, as primeiras pesquisas de opinião ou de satisfação eram objetivas e perguntavam se as pessoas queriam ou não um serviço, se gostavam ou não de um produto. Ao longo do tempo, as consultas foram se tornando mais complexas. A Escala de Likert trouxe simplicidade e facilidade para responder e interpretar os levantamentos, sendo amplamente usada em pesquisas de marketing, de clima organizacional e outras em que se deseja obter informação sobre preferências, opiniões, atitudes e percepções das pessoas. Mas sua interpretação exige alguns cuidados.
Se um conjunto específico de dados é subjetivo ou objetivo não depende do quê está sendo medido (que pode ser uma opinião), mas como está sendo medido (que pode variar em função do julgamento humano exigido). – Robert Wise
Referências
1. Likert, Rensis (1932), A Technique for the Measurement of Attitudes, Archives of Psychology, 140: pp. 1-55. Disponível em: https://legacy.voteview.com/pdf/Likert_1932.pdf. Acesso em 22 ago.17.
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