Análise dos Fatores Determinantes para Execução da Estratégia

O objetivo fundamental da técnica estatística da análise fatorial é buscar descrever um conjunto de variáveis originais através da criação de um número menor de dimensões ou fatores. Dessa forma, partindo-se do conjunto de variáveis originais, representadas pelas 23 questões que abordavam o impacto e relevância de diversos fatores para o sucesso da tradução da estratégia em ações e resultados, aplicou-se a técnica estatística da análise fatorial.

A preparação para a realização da análise fatorial envolve um conjunto de escolhas a ser feito pelo pesquisador, conforme o item 3.4.1.4 – Preparação para Aplicação da Análise Fatorial (AF). O método de extração dos fatores considerado foi a Análise dos Componentes Principais, o qual leva em consideração a variância total dos dados, e não apenas a variância comum.

A estrutura de análise fatorial considerada foi a R-mode factor analysis, ou seja, no registro das respostas dos questionários, as colunas representavam as variáveis originais em estudo, as linhas representavam os respondentes e as células continham os valores assumidos pelas variáveis em cada um dos casos – respondentes. A lógica de selecionar tal estrutura de análise é a tentativa de reduzir e/ou agrupar o conjunto de variáveis originais.

Para a definição do número de fatores a serem considerados na análise, optou-se pelo critério do autovalor (eigenvalue). Por esse critério, apenas os fatores com autovalores acima de 1 são considerados. O autovalor (eigenvalue) corresponde a quanto o fator consegue explicar da variância, ou seja, quanto da variância total dos dados pode ser associada ao fator.

O método escolhido para a rotação dos fatores, procedimento sugerido para aumentar o poder de explicação de uma análise fatorial, foi o método Varimax. É o tipo de rotação ortogonal (a rotação ortogonal mantém os fatores perpendiculares entre si, ou seja, sem correlação entre eles) mais utilizado e que tem como característica o fato de minimizar a ocorrência de uma variável possuir altas cargas

fatoriais para diferentes fatores, permitindo que uma variável seja facilmente identificada com um único fator.

Os resultados obtidos a partir da aplicação da técnica da análise fatorial, considerando as escolhas metodológicas anteriormente apresentadas, são expostos a seguir. O grau de correlação entre as variáveis originais em estudo fornece indícios importantes quanto às expectativas de resultado com a aplicação da técnica da análise fatorial. A matriz de correlação é a ferramenta ideal para obter-se uma visão geral do comportamento da correlação entre as variáveis. Uma matriz com vários valores próximos a 1 ou -1 sinaliza um alto grau de correlação entre as variáveis consideradas no estudo. Nessa situação, os fatores gerados pela análise fatorial deverão apresentar maior poder de explicação. A tabela 4.13 exibe os resultados da matriz de correlação para o conjunto das 23 variáveis originais consideradas na pesquisa de campo.

A matriz de correlação das variáveis originais envolvidas na pesquisa de campo mostra que, na percepção dos respondentes, não existe um elevado nível de correlação entre as variáveis, ou seja, cada uma delas possui seu significado e abrangência próprios, não sendo percebidas como fatores com alto grau de semelhança. Esse perfil de matriz de correlação fornece indícios de que a análise fatorial terá certa dificuldade de fornecer um elevado poder de explicação quando do agrupamento das variáveis em um número restrito de fatores.

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A tabela 4.14 traz os resultados da aplicação da análise fatorial ao conjunto original das 23 variáveis. É importante destacar que, segundo o critério do autovalor, o modelo estatístico da análise fatorial sugere a formação de 5 fatores, com um total de variância explicada dos dados, após aplicação do processo de rotação dos fatores, da ordem de 64%. : : 1 M 4 < N 9 1 N N 9 1 N N 9 1 N

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A porcentagem cumulativa de explicação da ordem de 64%, considerando-se os 5 fatores com autovalor superior a 1, indica que os fatores gerados pela análise fatorial exploratória conseguem explicar, apenas de forma parcial, a variância total do conjunto de dados originais da pesquisa de campo.

A tabela 4.15 apresenta a matriz dos 5 fatores extraídos pela aplicação da análise fatorial e as respectivas cargas fatoriais de cada uma das 23 variáveis originais em relação aos fatores sugeridos para redução e agrupamento. A análise dessa matriz de fatores é importante, pois é a partir dela que se procede ao agrupamento e alocação das variáveis originais em cada um dos 5 fatores. As cargas fatoriais são valores que medem o grau de correlação entre a variável original e os fatores. O quadrado da carga fatorial representa o quanto do percentual de variação de uma variável é explicado pelo fator. A regra é manter dentro de um

mesmo fator as variáveis com maior carga fatorial. A coluna de comunalidade indica a porcentagem de variação total de cada questão que é explicada pelo conjunto de fatores gerados pela análise fatorial.

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Com base nos resultados da tabela 4.15 é possível realizar o arranjo e agrupamento das variáveis originais em cada um dos 5 fatores gerados pela aplicação da análise fatorial. Para cada um dos fatores foram assinaladas em azul as variáveis originais com as maiores cargas fatoriais.

A tabela 4.16 apresenta o agrupamento das variáveis originais a partir dos valores máximos observados das cargas fatoriais em cada um dos fatores extraídos pela aplicação da técnica da análise fatorial.

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