andré germano vasques - departamento de engenharia florestal ...

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QUADRO 12 – COMUNALIDADES DETERMINADAS PARA A MATRIZ PRINCIPAL DE DADOS DENOMINAÇÃO DA VARIÁVEL VALOR DA COMUNALIDADE ORIENTAÇÃO ESTRATÉGICA V01 Novos produtos 0,205 Diferenciação V02 Serviços aos clientes 0,531 Diferenciação V03 Produção eficiente 0,308 Baixo Custo V04 Qualidade de produto 0,449 Diferenciação V05 Equipe treinada 0,435 Diferenciação V06 Preço competitivo 0,159 Baixo Custo V07 Marca forte 0,443 Diferenciação V08 Marketing intensivo 0,663 Diferenciação V09 Controle de distribuição 0,646 Foco V10 Busca matéria-prima 0,210 Baixo Custo V11 Mercados específicos 0,361 Foco V12 Produtos especiais 0,590 Foco V13 Propaganda e promoções 0,676 Diferenciação V14 Força de vendas 0,613 Diferenciação V15 Colheita própria 0,151 Baixo Custo V16 Entrega rápida 0,304 Diferenciação V17 Pesquisa de Mercado 0,396 Foco V18 Equipamentos e processos 0,641 Baixo Custo V19 Clientes específicos 0,480 Foco V20 Reputação no setor 0,451 Diferenciação 123 O método de extração e determinação numérica das comunalidades e atribuição de dimensão aos fatores considerados foi o dos componentes principais e o da rotação da matriz principal pelo “Varimax”, o que contou com a determinação da normalização de Kaiser-Meyer-Olkin e também foi realizado o teste de normalidade através do Chi-quadrado para cada variável. Steel e Torrie (1960) afirmaram que o teste Chi-quadrado expressa a homogeneidade da distribuição dos dados, quanto maior a sua significância. Este teste em conjunto com o teste a medida de adequação de dados conhecido como método Kaiser-Meyer-Olkin e o teste de esfericidade de Bartlett, apresentados na Quadro 13, atestam a capacidade analítica do método da análise fatorial para este conjunto de variáveis.
QUADRO 13 – TESTES DE ESCALA DE VALIDAÇÃO DOS DADOS PARA A ANÁLISE FATORIAL TESTES REALIZADOS VALOR OBTIDO Kaiser-Meyer-Olkin 0,606 Esfericidade de Bartlett Qui-Quadrado Graus de Liberdade Significância 387,696 190 0,000 Alfa de Cronbach 0,8471 124 Hair et al. (1998) indicam que os valores determinados pelo método Kaiser- Meyer-Olkin, para medida de adequação dos dados, quando igual ou maiores que 0,50 individualmente para cada variável, ou para a matriz de dados completa, indica ser apropriada a aplicação da análise fatorial, o que foi confirmado pelo valor de 0,606. Ainda, de forma complementar, foi determinado o valor alfa de Cronbach (α- Cronbach), o qual foi igual a 0,847, o que confirma a confiabilidade da escala analítica utilizada, conforme Field (2005) A análise fatorial optando por três fatores, representou 51,14% da variância total, cujos autovalores (Eingenvalues) substancialmente maiores que 1,0, posicionando então cada fator como um agrupamento significativo decorrente de uma orientação estratégica genérica conforme a proposição de Porter (1980). Na Quadro 14 são apresentados os autovalores (Eingenvalues) determinados, assim como a percentagem acumulada para a representatividade igual ou maior que 50%. QUADRO 14 – AUTOVALORES (EINGENVALUES) DETERMINADOS E SEUS ÍNDICES ACUMULATIVOS FATOR EINGENVALUE VARIÂNCIA EINGENVALUE ACUMULADO VARIÂNCIA ACUMULADA (%) 1 5,703978 28,51989 5,70398 28,52 2 2,597720 12,98860 8,30170 41,51 3 1,925821 9,62910 10,22752 51,14
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ANDRÉ GERMANO VASQUES APLICAÇÃO
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À memória de meu pai, Prof. José
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Projetos e Investimentos junto a Fa
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3.1.3 Definição das Variáveis de
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THE IDENTIFICATION OF THE STRATEGIC
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1.3 OBJETIVOS ESPECÍFICOS De forma
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