Priorização do treinamento de recursos humanos na administração pública por composição probabilística de preferências
DOI:
https://doi.org/10.22277/rgo.v19i2.8232Palavras-chave:
Administração pública, Treinamento de pessoal, Composição Probabilística de Preferências, Escala LikertResumo
Objetivo: priorizar as necessidades transversais (comuns a diferentes organizações subordinadas) de treinamento na Secretaria de Estado de Segurança Pública de Mato Grosso (SESP-MT).
Método/abordagem: a pesquisa quantitativa, com a coleta de dados por questionário de 627 servidores de segurança pública da SESP-MT. As respostas foram organizadas em uma escala Likert de cinco pontos, em que “1” representava a mínima importância da atividade e “5” a máxima importância. As frequencias de respostas em cada valor da escala Likert foram submetidas à Composição Probabilística de Preferências para a hierarquização das competências transversais. Os resultados foram comparados estatisticamente com a prioridade prévia da SESP-MT.
Principais Resultados: as prioridades originalmente atribuídas pela SESP-MT consideraram somente as avaliações acima do valor médio da escala Likert (ponto “3”) e foram comparadas com os resultados do CPP, que considera todo o espectro de respostas da escala. Os dois rankings foram submetidos à correlação ordinal de Spearman, com resultado de 93,3%. A literatura e os dados abertos reforçaram os resultados projetados pela CPP.
Contribuições teóricas/práticas/sociais: a pesquisa contribui para o avanço de pesquisas acadêmicas sobre gestão de recursos humanos e aperfeiçoamento do setor na SESP-MT, apresentando uma metodologia que considera incertezas na avaliação humana e envolve todo o espectro de pontos da escala Likert, conferindo maior robustez aos resultados.
Originalidade/relevância: a relevância do estudo se justifica pela necessidade de melhorar os processos realizados no setor pesquisado e pela carência de estudos no que tange à utilização de metodologias de priorização do treinamento de recursos humanos na administração pública.
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