PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO PARANÁ - PUCPR

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variáveis de pesquisa. Adicionalmente, foi realizada a análise por métodos de rotação com o uso do varimax (rotação ortogonal), que além de ser o método de rotação mais utilizado, também permite minimizar a ocorrência de uma variável possuir altas cargas fatoriais para diferentes fatores, ou seja, a variável será relacionada com um único fator. Foram analisadas também as comunalidades (communalities), que representam o percentual de explicação que uma variável obteve pela análise fatorial. Quanto mais próximo de um (1) estiver a comunalidade, maior será o poder de explicação dos fatores (CORRAR et al., 2007). 104 Posteriormente, foi realizada uma análise do alfa de Cronbach para cada habilitador. Segundo Corrar et al. (2007), o valor assumido por alfa de Cronbach está entre 0 e 1, e quanto mais próximo de 1, maior a fidedignidade das dimensões dos habilitadores. Esses autores apresentam opiniões de Nunnally (1978) e de Hair (1998) sobre os valores aceitáveis para o alfa de Cronbach. Nunnally (1978) considera que o valor mínimo para o alfa deve ser de 0,7 para pesquisa preliminar, de 0,8 para pesquisa básica e de 0,9 para pesquisa aplicada. Hair (1998) enfatiza que 0,7 é a medida ideal para o alfa, porém é aceitável 0,6 para pesquisas exploratórios. Entretanto, não existe um consenso para os valores aceitáveis do alfa de Cronbach. Uma possível interpretação do alfa é considerá-lo como um coeficiente de correlação ao quadrado; nesse contexto, se o alfa for igual a 0,75 então, considera-se que é possível medir 75% do impacto real das variáveis (PEREIRA, 2004). Como pressuposto assumido para a análise do alfa de Cronbach, considera- se que as variáveis são paralelas, ou seja, as variáveis possuem pontuações verdadeiras e idênticas e, além disso, os erros não relacionados possuem variâncias homogêneas (KONING e FRANSES, 2003). Também foi utilizado o teste Bartlett de esfericidade que fornece a probabilidade estatística de que a matriz de correlação tenha correlações significativas entre pelo menos algumas das variáveis. Como resultado aceitável, espera-se um nível de significância inferior a 0,05 (Sig. < 0,05) (HAIR et al., 2005). As análises foram realizadas para cada habilitador separadamente. Inicialmente, realizaram-se as análises de alfa de Cronbach, Kaiser-Meyer-Olkin e o teste de esfericidade de Bartlett para as variáveis de cada habilitador e o resultado é apresentado na Tabela 3.2. Por essa análise inicial é possível observar resultados ruins da validação inicial do framework. Os três primeiros blocos apresentaram resultados insatisfatórios para o alfa de Cronbach (menor que 0,7). Isso significa que
as variáveis desses blocos não possuem consistência interna para medir os respectivos habilitadores. Esse fato enfraquece o framework proposto e estabelece um sinal de alerta para correções. Em contrapartida, os blocos 4 e 5 apresentaram resultados satisfatórios para o alfa de Cronbach e, consequentemente, a partir dessa análise, não precisam de alterações. Tabela 3.2. Alfa de Cronbach, Kaiser-Meyer-Olkin e Teste Bartlett. Testes realizados Blocos Alfa de Kaiser-Meyer- Teste Bartlett Cronbach Olkin (Sig.) Bloco 1 - Projeto de produtos 0,339 0,247 0,000 Bloco 2 - Marketing e Vendas 0,504 - - Bloco 3 - Abastecimento e Logística -1,342 0,168 0,119 Bloco 4 - Planejamento da Produção 0,719 0,503 0,000 Bloco 5 - Fabricação e Montagem 0,757 - - Fonte: elaborado pelo autor. 105 Levando em consideração o teste Kaiser-Meyer-Olkin, todos os blocos apresentaram resultados insatisfatórios (apenas o bloco 4 apresentou um resultado acima de 0,5), inclusive nos blocos 2 e 5 foi impossível calcular este teste. Isso significa que não existe adequação da amostra, ou seja, os fatores encontrados na análise fatorial não conseguem explicar a variação dos dados originais. Esse resultado pode ter ocorrido devido à baixa taxa de resposta para o instrumento de coleta de dados desenvolvido para validar inicialmente o framework. Analisando os resultados no teste Bartlett de esfericidade, apenas os blocos 1 e 4 apresentaram resultados satisfatórios. Isso significa que nesses dois blocos existe uma correlação significante entre algumas variáveis. Os outros blocos apresentaram resultados insatisfatórios e, portanto, não estão adequados para o framework. Também foram calculadas as comunalidades (Tabela 3.3), que foi realizada individualmente para cada habilitador, e o grau de explicação dos fatores calculados pela análise fatorial (Tabela 3.4). Os resultados para as comunalidades são considerados satisfatórios e apenas as variáveis destacadas na Tabela 3.3 apresentaram uma explicação baixa ou razoável (menor que 0,7). Isso significa que apesar de algumas variáveis possuírem pouca relação com os fatores (baixos valores nos testes de alfa de Cronbach, Kaiser-Meyer-Olkin e Bartlett), a maioria das
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