MSDO/MDSO: UMA TÉCNICA PARA A REDUÇÃO DO NÚMERO DE CONDIÇÕES CAUSAIS NA ANÁLISE QUALITATIVA COMPARATIVA

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14210/alcance.v29n1(Jan/Abr).p2-19

Palavras-chave:

Inovação. Análise Qualitativa Comparativa. Redução da complexidade.

Resumo

Objetivo: este artigo tem o objetivo de exemplificar e analisar cada uma das etapas operacionais da técnica MSDO/MDSO com vistas à redução da complexidade sistêmica no uso do método csQCA, com o apoio do software MDSO / MSDO. Design / metodologia / abordagem: Análise comparativa: casos mais similares com diferentes resultados/ casos mais diferentes com o mesmo resultado - MDSO / MSDO. Aplicação da técnica para a identificação das condições causais explicativas das diferenças de desempenho inovador em 26 redes de inovação do Brasil e da Espanha. Resultados: Das vinte condições causais analisadas, as quais estavam agrupadas em quatro categorias (clusters) denominadas de Recursos Físicos, Humanos, Financeiros e Organizacionais foram identificadas 8 condições causais explicativas da diferença de desempenho. Implicações metodológicas: Um dos problemas principais na pesquisa social, inclusive em recentes estudos de inovação, é o tamanho da complexidade sistêmica. A dificuldade de reduzir a complexidade sistêmica tem se manifestado reiteradamente quando os pesquisadores do campo da Administração e da Inovação tem se utilizado da análise de casos com dados binários, denominado de Crisp Set Comparative Qualitative Analisys – csQCA. A análise MSDO/MDSO (casos mais diferentes com resultados iguais e casos mais similares com diferentes resultados) contribuiu para minimizar esse problema. Originalidade / valor: Técnica tem sido pouco utilizada no Brasil. As quatro etapas da aplicação da técnica são detalhadamente demostradas e analisadas.

Biografia do Autor

Marcelo Fernandes Pacheco Dias, Universidade Federal de Pelotas

Departamento de Ciências Socias Agrárias Programa de Pós Graduação em Desenvolvimento Territorial e Sistemas Agroindustriais

Cleidson Nogueira Dias, Universidade de Brasilia - UNB Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA

Departamento de Administração

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Publicado

2022-02-24

Edição

v. 29 n. 1(Jan/Abr) (2022)

Seção

Chamada Especial – Edição Temática: Qualitative Comparative Analysis (QCA) (ENCERRADA)

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