Capturando a complexidade causal: Uma abordagem qualitativa formal para pesquisas explicativas

Abstract

Este artigo discute a importância da pesquisa explicativa para compreender eventos complexos na área de Administração. A Teoria da Causação por Regularidade é apresentada como uma forma de fornecer critérios precisos para estabelecer relações causais com base em regularidades observadas na ocorrência de fatos/eventos. Além disso, os Métodos Configuracionais Comparativos são discutidos como uma maneira de identificar padrões complexos de relações causais entre valores de variáveis categóricas, levando em consideração a interação entre elas. O artigo destaca a relevância da Análise de Coincidências (CNA), em comparação à Análise Qualitativa Comparativa (QCA), como uma ferramenta metodológica mais robusta para explorar estruturas de causa comum e cadeias causais de maneira configuracional, utilizando-se de um algoritmo próprio do pacote CNA, integrado ao software livre R. As propriedades de conjuntividade, disjuntividade e sequencialidade inerentes à técnica CNA permitem uma compreensão mais aprofundada das complexas relações causais em contextos organizacionais. Estudos realizados com a CNA são descritos para demonstrar a sua aplicabilidade em pesquisas explicativas nacionais e internacionais da Administração. A literatura sobre a metodologia CNA e biblioteca Zotero com informações bibliográficas que envolvem a metodologia CNA são disponibilizadas.