Análise dos Resultados do Modelo Estrutural

Nesta seção será explicado como foram estimados os modelos com a finalidade de testar as hipóteses definidas nesta dissertação. No total foram estimados quatro modelos, dois modelos (1 e 2) relacionados a variável dependente do comprometimento afetivo e outros dois modelos (3 e 4) relacionados ao comprometimento instrumental.

No Modelo 1 a proposta foi explicar a variância do comprometimento afetivo, a partir das variáveis de controle, sendo onze qualitativas (estado onde trabalha, gênero, nível hierárquico, grau de escolaridade, área de atuação em TI, porte da organização, tipo de organização, tempo de experiência com o superior hierárquico atual, gênero do superior, faixa etária do superior, nível hierárquico do superior) e duas quantitativas (idade, anos de experiência em TI). O objetivo desse primeiro modelo foi identificar variáveis de controle que possam estar relacionadas com o comprometimento afetivo devido a particularidades da área de TI. No Modelo 2 foram incluídas as variáveis de controle e as variáveis de interesse.

O Modelo 3 tinha como objetivo explicar a variância do comprometimento instrumental, a partir das mesmas treze variáveis de controle utilizadas no Modelo 1. No Modelo 4 foram incluídas as variáveis de controle e as variáveis de interesse.

As variáveis de controle qualitativas utilizadas nos quatro modelos foram representadas através da utilização de variáveis dummy, que terão suas codificações apresentadas no Quadro 7.

Quadro 7 – Código das variáveis dummy utilizadas nos modelos Variável

Nome da

Variável Codificação

UF

AC Respondente trabalha no estado do Acre = 1 e 0 em caso contrário

DF Respondente trabalha no Distrito Federal = 1 e 0 em caso _contrário MA Respondente trabalha no estado do Maranhão = 1 e 0 em caso

contrário

MG Respondente trabalha no estado de Minas Gerais = 1 e 0 em caso contrário

RJ Respondente trabalha no estado do Rio de Janeiro = 1 e 0 em caso contrário. Dummy de referência

RS Respondente trabalha no estado do Rio Grande do Sul = 1 e 0 em caso contrário

SP Respondente trabalha no estado de São Paulo = 1 e 0 em caso contrário

Gênero Genero O respondente é do gênero Masculino = 1 e 0 se o gênero for Feminino

Nivel_hierarq

Tecnico O nível hierárquico do respondente é técnico = 1 e 0 em caso contrário

Coord_Sup O nível hierárquico do respondente é supervisor ou coordenador = 1 e 0 em caso contrário

Gerente_Dir O nível hierárquico do respondente é gerente ou diretor = 1 e 0 em caso contrário

Escol

Medio_Tec O grau de escolaridade do respondente é nível médio/técnico = 1 e 0 em caso contrário

Grad O grau de escolaridade do respondente é graduação = 1 e 0 em caso contrário

PG_MBA O grau de escolaridade do respondente é pós-graduação ou mba = 1 e 0 em caso contrário

Ms_Dout O grau de escolaridade do respondente é mestrado ou doutorado = 1 e 0 em caso contrário

AreaTI

DesenSu O respondente atua na área de implantação, suporte ou desenvolvimento de sistemas = 1 e 0 no caso contrário

Infra O respondente atua na área de infraestrutura, redes ou telecom = 1 e 0 no caso contrário

SupTec O respondente atua na área de atendimento ou suporte técnico = 1 e 0 no caso contrário

GestPro O respondente atua na área de gestão de projetos = 1 e 0 no caso contrário

BD O respondente atua na área de banco de dados = 1 e 0 no caso contrário

Gov O respondente atua na área de governança, segurança ou controles = 1 e 0 no caso contrário

Gestão TI O respondente atua na área de gestão de TI = 1 e 0 no caso contrário. Dummy de referência

Continuação Quadro 7 – Código das variáveis dummy utilizadas nos modelos

Porte_Org

Porte_Peq O respondente trabalha em uma organização de pequeno porte = 1 e 0 no caso contrário

Porte_Med O respondente trabalha em uma organização de médio porte = 1 e 0 no caso contrário

Porte_Gde O respondente trabalha em uma organização de grande porte = 1 e 0 no caso contrário

TipoOrg Org_Priv O respondente trabalha em uma organização privada = 1 e 0 se ele trabalhar em uma organização pública

Exp_SupHierarq

Exp_Sup_Menos6m Respondente trabalha a menos de 6 meses com o superior hierárquico atual = 1 e 0 no caso contrário Exp_Sup_6m_1a Respondente trabalha de 6 meses a 1 ano com o

superior hierárquico atual = 1 e 0 no caso contrário Exp_Sup_1a_3a Respondente trabalha de 1 meses a 3 anos com o

superior hierárquico atual = 1 e 0 no caso contrário Exp_Sup_3a_6a Respondente trabalha de 3 anos a 6 anos com o

superior hierárquico atual = 1 e 0 no caso contrário Exp_Sup_mais_6a Respondente trabalha a mais de 6 anos com o

superior hierárquico atual = 1 e 0 no caso contrário Genero_Sup_Hierarq GenSup O superior hierárquico do respondente é do gênero

masculino = 1 e 0 se ele for do gênero feminino

FaixaEtaria_SupHierarq

IdaSup_25_35 Faixa etária do superior hierárquico do respondente é de 25 anos à 35 anos = 1 e 0 no caso contrário IdaSup_35_45 Faixa etária do superior hierárquico do respondente

é de 35 anos à 45 anos = 1 e 0 no caso contrário IdaSup_45_55 Faixa etária do superior hierárquico do respondente

é de 45 anos à 55 anos = 1 e 0 no caso contrário IdaSup55

Superior hierárquico do respondente tem mais de 55 anos = 1 e 0 no caso contrário. Dummy de

referência

NívelHierar_Sup

Sup_Coor_Superv

Nível hierárquico do superior do respondente é supervisor ou coordenador = 1 ou 0 no caso contrário

Sup_Gerente Nível hierárquico do superior do respondente é gerente = 1 ou 0 no caso contrário

Sup_Diretor Nível hierárquico do superior do respondente é diretor = 1 ou 0 no caso contrário

Fonte: Elaborado pelo autor

Fávero et al. (2009) afirmam que a existência de multicolinearidade, assim como de outliers pode alterar os resultados encontrados, o que traria impactos para os testes de hipóteses. Na verificação de multicolinearidade, as variáveis que apresentarem Variance Inflation Factor (VIF) acima de 10 apresentam problemas graves de multicolinearidade

(FÁVERO ET AL. 2009). Sendo assim, antes de continuar a avaliação dos coeficientes estimados, todos os modelos foram avaliados para confirmar que não existia multicolinearidade e nem outliers. Conforme representado na Tabela 8 todos os valores de VIF ficaram abaixo de dez confirmando que não existiam problemas de multicolinearidade nos modelos.

Tabela 8 - Resultados do modelo estrutural estimado

Variável dependente:

Comprometimento Afetivo

Variável dependente: Comprometimento Instrumental

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4

Coef. VIF Coef. VIF Coef. VIF Coef. VIF

Variáveis de controle RJ -0,097 1,208 -0,078 1,257 -0,098 1,208 -0,054 1,257 DesenSu -0,239** 1,897 -0,255*** 1,951 0,002 1,897 -0,023 1,951 Infra -0,271** 2,241 -0,259*** 2,292 -0,058 2,241 -0,061 2,292 SupTec -0,069 1,78 -0,047 1,818 -0,012 1,78 -0,024 1,818 GestPro -0,341*** 1,839 -0,370*** 1,855 0,018 1,839 0,014 1,855 BD 0,042 1,432 0,023 1,456 0,149** 1,432 0,140** 1,456 Gov -0,291*** 1,808 -0,291*** 1,826 -0,036 1,808 -0,040 1,826 IdaSup55 0,021 1,083 0,050 1,111 -0,211*** 1,083 -0,210*** 1,111 GenSup 0,227*** 1,104 0,170** 1,193 0,070 1,104 0,054 1,193 Idade 0,027 1,129 0,019 1,137 0,007 1,129 0,014 1,137 Genero -0,091 1,063 -0,028 1,108 -0,032 1,063 0,005 1,108 Variáveis de interesse LidTransfor 0,316*** 1,713 0,143* 1,713 LidTGA 0,071 1,395 0,194** 1,395 Laissez -0,060 1,333 0,033 1,333 N 153 153 153 153 Rquadrado 0,161 0,289 0,098 0,171

Fonte: Elaborada pelo autor *significante à 10% **significante à 5%

***significante à 1%

Observação: Apesar de todas as variáveis de controle terem sido validadas, devido ao alto número de variáveis de controle dos modelos optou-se por mostrar na Tabela 8 apenas as variáveis que foram significantes em algum dos modelos ou que o pesquisador optou por exibir.

Para avaliar os indicadores sobre presença de outliers são sugeridos os seguintes critérios: os valores para a distância de cook não podem ser maiores que 1, os valores para o

Centered Leverage Value não devem ser maiores que 2 e os valores para os DFBetas não podem estar acima de 1 (FIELD, 2009).

Durante a análise para identificar a presença de outliers, foram produzidos os quatro indicadores (Resíduo Padronizado, Distância de Cook, Centered Leverage Value, DFBetas) necessários para a avaliação da presença de outliers utilizando o software SPSS e foi constatado que não existiam outliers para influenciar nos resultados.

Após a confirmação de que não existe multicolinearidade e nem outliers no modelo, já é possível iniciar os testes das hipóteses com a confiança de que os resultados não serão distorcidos.

A hipótese 1a previa que a liderança transformacional estaria relacionada de forma positiva com o comprometimento afetivo dos profissionais de TI. Analisando os resultados obtidos na Tabela 8, foi confirmado que a hipótese é suportada (b=0,316, valor-p < 0,010), ou seja, uma liderança transformacional influencia positivamente de forma significativa no comprometimento afetivo dos profissionais de TI.

A hipótese 1b previa que liderança transformacional estaria relacionada de forma positiva com o comprometimento instrumental dos profissionais de TI. Analisando os resultados obtidos na Tabela 8, foi confirmada que a hipótese é suportada (b=0,143, valor-p < 0,100), ou seja, considerando um nível de significância de 10% pode-se afirmar que a liderança transformacional influencia positivamente de forma significante no comprometimento instrumental dos profissionais de TI.

Não foi possível validar a hipótese 1c que previa que a liderança transformacional estaria relacionada de forma positiva com o comprometimento normativo dos profissionais de TI, pois o constructo do comprometimento normativo não apresentou validade convergente e foi excluído dessa pesquisa.

Como o constructo que representava a liderança transacional por recompensa contingente foi excluído da pesquisa por não apresentar validade discriminante em relação ao constructo da liderança transformacional, não foi possível testar as hipóteses 2a, 2b e 2c.

Essas hipóteses tinham como objetivo identificar a relação entre a liderança transacional por recompensa contingente e os três componentes do comprometimento organizacional.

A hipótese 3a previa que a liderança transacional de gerenciamento por exceção ativo não afetaria o comprometimento afetivo dos profissionais de TI. Com os resultados da Tabela 8, pode-se verificar que a hipótese foi suportada (b=0,071, valor-p > 0,100), ou seja, não existe nenhuma relação estatisticamente significante entre a liderança transacional de gerenciamento por exceção ativo e o comprometimento afetivo para os profissionais de TI.

A previsão da hipótese 3b era que a liderança transacional de gerenciamento por exceção ativo não afetaria o comprometimento instrumental dos profissionais de TI. Analisando os resultados da Tabela 8 (b=0,194, valor-p < 0,050), é possível verificar que na verdade existe uma relação positiva e, portanto a hipótese não foi suportada. Os resultados mostram que a liderança transacional de gerenciamento por exceção ativo está relacionada de forma significativa e positiva com o comprometimento instrumental dos profissionais de TI.

Como o constructo que representava o comprometimento normativo foi excluído desse estudo por não apresentar validade convergente, não foi possível testar a hipótese 3c onde estava previsto que a liderança transacional de gerenciamento por exceção ativo não afetaria o comprometimento normativo dos profissionais de TI.

A hipótese 4a previa que o estilo de liderança Laissez Faire está relacionado negativamente com o comprometimento afetivo dos profissionais de TI. Os resultados obtidos na Tabela 8 mostram que a hipótese não é suportada (b= -0,060, valor-p > 0,100), já que não foi encontrado nenhuma relação significativa entre o estilo de liderança Laissez Faire e o comprometimento afetivo dos profissionais de TI.

A hipótese 4b previa que o estilo de liderança Laissez Faire estivesse relacionado negativamente com o comprometimento instrumental dos profissionais de TI. Como foi possível verificar através da Tabela 8, essa hipótese não é suportada (b= 0,033, valor-p > 0,100), pois para os profissionais de TI o comprometimento instrumental não é afetado pelo estilo de liderança Laissez Faire.

Na última hipótese da pesquisa (hipótese 4c) não possível fazer o teste, pois o constructo do comprometimento normativo foi excluído da pesquisa por não apresentar validade convergente.

No Quadro 8 estão resumidos os resultados dos testes das hipóteses previstas nessa pesquisa.

Quadro 8 - Resultado dos testes de hipóteses

Hipótese Suportada?

Hipótese 1a: A liderança transformacional está relacionada positivamente

com o comprometimento afetivo dos profissionais de TI; Sim

Hipótese 1b: A liderança transformacional está relacionada positivamente

com o comprometimento instrumental dos profissionais de TI; Sim Hipótese 1c: A liderança transformacional está relacionada positivamente

com o comprometimento normativo dos profissionais de TI

Não pôde ser testada Hipótese 2a: A liderança transacional por recompensa contingente está

relacionada positivamente com o comprometimento afetivo dos profissionais de TI;

Não pôde ser testada Hipótese 2b: A liderança transacional por recompensa contingente está

relacionada positivamente com o comprometimento instrumental dos profissionais de TI;

Não pôde ser testada Hipótese 2c: A liderança transacional por recompensa contingente está

relacionada positivamente com o comprometimento normativo dos profissionais de TI;

Não pôde ser testada Hipótese 3a: A liderança transacional de gerenciamento por exceção ativo

não afeta o comprometimento afetivo dos profissionais de TI; _Sim Hipótese 3b: A liderança transacional de gerenciamento por exceção ativo

não afeta o comprometimento instrumental dos profissionais de TI; Não Hipótese 3c: A liderança transacional de gerenciamento por exceção ativo

não afeta o comprometimento normativo dos profissionais de TI

Não pôde ser testada Hipótese 4a: O estilo Laissez Faire está relacionado negativamente com o

comprometimento afetivo dos profissionais de TI; _Não

Hipótese 4b: O estilo Laissez Faire está relacionado negativamente com o

comprometimento instrumental dos profissionais de TI; _Não

Hipótese 4c: O estilo Laissez Faire está relacionado negativamente com o

comprometimento normativo dos profissionais de TI; Não pôde ser _testada

Fonte: Elaborado pelo autor

O R² representa a fração da variabilidade da variável dependente explicada pela variabilidade das variáveis independentes que estão incluídas em um determinado modelo.

Nesse estudo foi utilizado o R² na avaliação do ajuste global dos modelos estimados e os resultados mostram um aumento significativo do R² após a inclusão das variáveis de interesse nas explicações da variabilidade tanto no comprometimento afetivo (Modelo 2), quanto no comprometimento instrumental (Modelo 4).

Avaliando os modelos relacionados à variável dependente comprometimento afetivo, podemos observar que no Modelo 1, que estava somente com as variáveis de controle, o R² era de 16,1%. No Modelo 2 quando incluímos as variáveis de interesse o R² passou para 28,9%, um aumento de 12,8% que podemos considerar significativo. O mesmo aconteceu com variável dependente do comprometimento instrumental já que o Modelo 3, somente com as variáveis de controle, apresentava um R² de 9,8%, cujo valor passou a ser de 17,1% após a inclusão das variáveis de interesse no Modelo 4.