5 ANÁLISE DOS RESULTADOS
5.4 ETAPA QUANTITATIVA DO ESTUDO
5.4.5 Análise de regressão múltipla
Com a análise de regressão múltipla a intenção foi analisar os dados atendendo ao objetivo específico que se referiu a verificação do impacto dos fatores social, econômico, organizacional, político e mercadológico nas inovações de produto, marketing, organizacional e processo. O critério para verificar a significância de associação entre cada covariável com a variável independente foi de um p
≤
0,05 (HAIR Jr. et al., 2005). O método utilizado foi o stepwise que excluiu variáveis independentes com p > 0,05 ou variáveis com colinearidade.Para a análise de regressão linear múltipla, utilizou-se a média dos itens dos fatores considerados na literatura e no questionário, bem como o valor do Alpha de Cronbach, que é uma medida da fidedignidade de cada fator e do modelo no geral que segundo Nunnally (1978) o valor mínimo aceitável é de 0,70, que foi de 0,850 para o fator social (MF1), 0,923 para o fator econômico (MF2), 0,805 para o fator organizacional (MF3), 0,834 para o fator político (MF4), 0,872 para o fator mercadológico (MF5) e de 0,829 para o modelo completo com os cinco fatores (MF1, MF2, MF3, MF4 e MF5).
A análise foi para toda cadeia produtiva da maçã brasileira, incluindo os produtores e packing-houses dos estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul.
5.4.5.1 Análise de regressão múltipla considerando variável dependente inovação em produto
No Quadro 32 estão apresentados os coeficientes da influência dos fatores social, econômico, organizacional, político e mercadológico na variável dependente inovação de produto.
Quadro 32 – Coeficientes da influência dos fatores MF1, MF3, MF5, MF2 e MF4
Modelo Coeficientes não Padronizados Coeficientes Padronizados t Sig (p)
B Erro Padrão Beta
MF1 0,633 0,036 0,588 17,350 0,000
MF3 0,075 0,033 0,054 2,242 0,025
MF5 0,245 0,042 0,226 5,802 0,000
MF2 -0,001 0,037 -0,001 -0,037 0,971
MF4 0,202 0,045 0,134 4,520 0,000
Fonte: Dados da pesquisa (2013)
Como o fator econômico (MF2) apresentou um coeficiente não significativo (p=0,971), esta variável foi retirada do modelo. No Quadro 33 estão apresentados os novos coeficientes obtidos após a retirada da variável MF2, e no Quadro 34 o resumo do modelo final ajustado.
Quadro 33 – Coeficientes da influência dos fatores MF1, MF3, MF5 e MF4
Modelo Coeficientes não Padronizados Coeficientes Padronizados t Sig (p)
B Erro Padrão Beta
MF1 0,632 0,033 0,588 19,016 0,000
MF3 0,075 0,033 0,053 2,264 0,024
MF5 0,245 0,041 0,226 5,930 0,000
MF4 0,202 0,043 0,133 4,688 0,000
Quadro 34 – Resumo das estatísticas de ajuste do modelo final para influência dos fatores MF1, MF3 , MF5 e MF4
Modelo R (coeficiente de correlação) R² (coeficiente de explicação) R²ajustado
Final 0,991 0,982 0,982
Fonte: Dados da pesquisa (2013)
Assim, o modelo composto pelos quatros fatores (social, econômico, organizacional, político e mercadológico), explica 98,20% (R²ajustado) das variações que ocorrem na variável inovação de produto. Comparando-se o R2 e o (R²ajustado) observa-se não houve diferença, isso significa que se o modelo fosse derivado de uma população e não de uma amostra ele explicaria a mesma variância da saída (FIELD, 2009). Todos os fatores coeficientes positivos, isto significa que todos os fatores apresentaram impacto positivo para a inovação de produto. Somente 1,80% da explicação das inovações em produto ocorridas são explicados por outras variáveis que não foram incluídas na análise.
5.4.5.2 Análise de regressão múltipla considerando como variável dependente inovação de marketing
No Quadro 35 estão apresentados os coeficientes da influência dos fatores social, econômico, organizacional, político e mercadológico na variável dependente inovação de marketing.
Quadro 35 – Coeficientes da influência dos fatores MF1, MF2, MF3, MF4 e MF5
Modelo Inicial Coeficientes não Padronizados Coeficientes Padronizados t Sig(p)
B Erro Padrão Beta
MF1 0,157 0,050 0,157 3,163 0,002
MF2 0,014 0,051 0,013 0,267 0,789
MF3 0,243 0,045 0,188 5,374 0,000
MF4 -0,211 0,061 -0,151 -3,471 0,001
MF5 0,780 0,057 0,777 13,600 0,000
Fonte: dados da pesquisa (2013)
Como o fator econômico (MF2) apresentou um coeficiente não significativo (p=0,789), esta variável foi retirada do modelo. No Quadro 36 estão apresentados os novos coeficientes obtidos após a retirada da variável MF2, e no Quadro 37 o resumo das estatísticas de ajuste do modelo final.
Quadro 36 – Coeficientes da influência dos fatores MF1, MF3, MF4 e MF5
Modelo Final Coeficientes não Padronizados Coeficientes
Padronizados
t Sig(p)
B Erro Padrão Beta
MF1 0,162 0,045 0,163 3,590 0,000
MF3 0,245 0,045 0,190 5,476 0,000
MF4 -0,207 0,058 -0,147 -3,533 0,000
MF5 0,783 0,056 0,780 13,973 0,000
Fonte: Dados da pesquisa (2013)
Quadro 37 – Resumo das estatísticas de ajuste do modelo final para influência dos fatores MF1, MF3, MF4 e MF5
Modelo R (coeficiente de correlação) R² (coeficiente de explicação) R²ajustado
Final 0,980 0,961 0,961
Fonte: Dados da pesquisa (2013)
O modelo composto pelos quatros fatores (social, econômico, organizacional, político e mercadológico), explica 96,10% (R²ajustado) das variações que ocorrem na variável inovação de marketing. Comparando-se o R2e o (R²ajustado) observa-se que não houve diferença, isso significa que se o modelo fosse derivado de uma população e não de uma amostra ele explicaria a mesma variância da saída (Field, 2009). O fator político apresentou impacto negativo, ou seja, -0,147 para a inovação de marketing, enquanto que os outros fatores tiveram impacto positivo. Também se observa que as inovações em marketing ocorridas são 3,90% explicadas por outras variáveis que não foram incluídas na análise.
5.4.5.3 Análise de regressão múltipla com variável dependente inovação organizacional
No quadro 38 estão apresentados os coeficientes da influência dos fatores social, econômico, organizacional, político e mercadológico na variável dependente inovação organizacional.
Quadro 38 – Coeficientes da influência dos fatores MF1, MF3, MF4, MF5 e MF2 Modelo
inicial
Coeficientes não Padronizados Coeficientes Padronizados t Sig(p)
B Erro Padrão Beta
MF1 -0,200 0,056 -0,245 -3,549 0,000
MF3 0,497 0,051 0,470 9,660 0,000
MF4 -0,053 0,069 -0,046 -0,771 0,441
MF5 0,406 0,065 0,494 6,226 0,000
MF2 0,250 0,057 0,297 4,353 0,000
Como o fator político (MF4) apresentou um coeficiente não significativo (p=0,441), esta variável foi retirada do modelo. No Quadro 39 estão apresentados os novos coeficientes obtidos após a retirada da variável MF4, e no Quadro 40 o resumo das estatísticas de ajuste do modelo final.
Quadro 39 – Coeficientes da influência dos fatores MF1, MF3, MF5 e MF2 Modelo
Final
Coeficientes não Padronizados Coeficientes Padronizados t Sig(p)
B Erro Padrão Beta
MF1 -0,208 0,055 -0,254 -3,747 0,000
MF3 0,502 0,051 0,474 9,810 0,000
MF5 0,385 0,059 0,468 6,524 0,000
MF2 0,238 0,055 0,283 4,306 0,000
Fonte: Dados da pesquisa (2013)
Quadro 40 – Resumo das estatísticas de ajuste do modelo final para influência dos fatores MF1, MF3, MF5 e MF2
Modelo R (coeficiente de correlação) R² (coeficiente de explicação) R²ajustado
Final 0,962a 0,925 0,925
Fonte: Dados da pesquisa (2013)
O modelo composto pelos quatros fatores (social, econômico, organizacional, e mercadológico), explica 92,50% (R²ajustado) das variações que ocorrem na variável inovação organizacional.
Comparando-se o R2 e o (R²ajustado) observa-se que não houve diferença, isso significa que se o modelo fosse derivado de uma população e não de uma amostra ele explicaria a mesma variância da saída (FIELD, 2009).
O fator social apresentou impacto negativo, ou seja, -0,254, para a inovação organizacional, enquanto que os outros fatores tem impacto positivo, 7,50% das inovações organizacionais ocorridas são explicadas por outras variáveis que não foram incluídas na análise.
5.4.5.4 Análise de regressão múltipla considerando variável dependente inovação de processo
O Quadro 41 apresenta os coeficientes da influência dos fatores social, econômico, organizacional, político e mercadológico na variável dependente inovação de processo e no Quadro 42 o resumo das estatísticas de ajuste do modelo final.
Quadro 41 – Coeficientes da influência dos fatores MF1, MF3, MF5, MF2 e MF4
Modelo Coeficientes não Padronizados Coeficientes
Padronizados
t Sig(p)
B Erro Padrão Beta
MF1 0,214 0,033 0,212 6,547 0,000
MF3 0,304 0,030 0,233 10,176 0,000
MF5 0,132 0,038 0,130 3,479 0,001
MF2 0,306 0,033 0,294 9,151 0,000
MF4 0,197 0,040 0,139 4,911 0,000
Fonte: Dados da pesquisa (2013)
Quadro 51 – Resumo das estatísticas de ajuste do modelo final para influência dos fatores MF1, MF3, MF5, MF2 e MF4
Modelo R (coeficiente de correlação) R² (coeficiente de explicação) R²ajustado
Final 0,992 0,984 0,983
Fonte: Dados da pesquisa (2013)
O modelo composto pelos quatros fatores (social, econômico, organizacional, político e mercadológico), explica 98,30% (R²ajustado) das variações que ocorrem na variável inovação de processo. Pode-se observar que a diferença entre o R2 e o (R²ajustado) é de 0,1%, isso significa que se o modelo fosse derivado de uma população e não de uma amostra ele explicaria aproximadamente 0,1% menos da variância da saída (Field, 2009). Todos os fatores apresentaram impacto positivo para a inovação de processo, 1,70% das inovações de processo ocorridas são explicadas por outras variáveis que não foram incluídas na análise.
Assim, através da análise de regressão múltipla identificou-se a percepção sobre o impacto das inovações para toda cadeia produtiva da maçã brasileira, incluindo os produtores e packing-houses dos estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul.