Análise Fatorial Confirmatória

Seguindo as etapas estabelecidas por Hair et al. (1998) para a realização da análise fatorial, utilizou-se o método de modelagem de equações estruturais sugerido pelos mesmos autores.

O modelo de mensuração – primeira etapa de elaboração do modelo teórico (CAMPANA; TAVARES; SILVA, 2009) – foi obtido por meio do resultado da análise fatorial exploratória e do referencial teórico apresentados anteriormente. O principal objetivo da análise fatorial confirmatória é testar a validade dos constructos (GARVER; MENTZER, 1999), identificados no modelo de mensuração.

Dessa forma, como primeira etapa da realização da modelagem de equações estruturais (a elaboração do modelo de mensuração), foram identificados os fatores Sistemas, Poder e Política, Interesse Pessoal e Inclinação Pessoal, conforme seção 6.3 (Identificação dos Fatores).

Na sequência, retratou-se a relação entre indicadores e constructos por meio de um diagrama de caminhos – com o auxílio do aplicativo AMOS versão 18, conforme Figura 4.

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Figura 4 – Modelo de Mensuração (4 Fatores)

Fonte: elaborado pelo autor, com base nos resultados obtidos na análise fatorial exploratória.

Ao inserir o diagrama de caminhos, por meio da interface gráfica no AMOS, o referido aplicativo converte o mesmo em um conjunto de mensuração, cumprindo assim a terceira etapa sugerida por Hair et al. (1998).

Apesar da possibilidade de se calcular tanto a matriz de covariância quanto a matriz de correlação e fazer uso de diversas técnicas de estimação, na utilização do AMOS (CARVALHO NETO, 2009), foram utilizadas matriz de covariância e estimação por máxima verossimilhança como método de entrada de dados e procedimento de estimação, respectivamente, concluindo então a quarta etapa.

Com o intuito de identificar o modelo, estabeleceu-se peso fixo de regressão igual a 1 em um caminho entre as variáveis e seu respectivo indicador, associou-se um erro para cada variável endógena, e atribuiu-se o peso de regressão igual a 1 entre os erros e as variáveis endógenas (SILVA, 2006).

A avaliação da identificação do modelo (quinta etapa) é realizada pelos diagnósticos dos aplicativos utilizados na modelagem de equações estruturais, facilitando a detecção de problemas na identificação do modelo (HAIR et al., 1998).

Finalmente, avaliou-se a necessidade de ajustes do modelo aos dados obtidos na pesquisa (etapa seis), verificando-se as estimativas transgressoras e comparando-se as medidas de ajuste aos parâmetros estabelecidos para tais medidas (REISINGER; TURNER, 1999; HAIR et al., 1998).

Avaliando-se a validade convergente, identificou-se que as cargas fatoriais encontradas são significantes e permanecem acima de 0,45 (Tabela 22) e a confiabilidade medida pelo Alfa de Cronbach (Tabela 20) é considerada aceitável. No entanto, a variância extraída para o fator Poder e Política foi de 0,381 (Tabela 23), apresentando-se abaixo do valor de 0,5 estabelecido por Gallagher, Ting e Palmer (2008), indicando baixa convergência.

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Tabela 22 – Significância e Peso de Regressão (Modelo de Mensuração – 04 Fatores)

Indicador Fator Peso de regressão padronizado Valor p

sistema1 <--- Sistemas ,606 - sistema3 <--- Sistemas ,801 0,00 sistema7 <--- Sistemas ,722 0,00 sistema6 <--- Sistemas ,620 0,00 sistema2 <--- Sistemas ,640 0,00 sistema5 <--- Sistemas ,670 0,00

poderpo3 <--- Poder e Política ,669 -

pessoas5 <--- Poder e Política ,661 0,00

poderpo2 <--- Poder e Política ,572 0,00

pessoas8 <--- Poder e Política ,559 0,00

pessoas4 <--- Interesse pessoal ,722 -

pessoas6 <--- Interesse pessoal ,825 0,00

pessoas3 <--- Inclinação Pessoal ,633 -

pessoas2 <--- Inclinação Pessoal ,877 0,00

Fonte: elaborado pelo autor, com base nos resultados apresentados pelo AMOS.

Tabela 23 – Variância Extraída (Modelo de Mensuração – 04 Fatores)

Fator VE

Sistemas 0,46217 Poder e Política 0,38104 Interesse pessoal 0,60095 Inclinação Pessoal 0,58491

Fonte: elaborado pelo autor, com base nos resultados apresentados pelo AMOS.

Dessa forma, optou-se por remover a dimensão Poder e Política do modelo de mensuração utilizado para identificar os antecedentes a resistência a sistemas ERP, fazendo-se necessária a modificação do mesmo (HAIR et al., 1998).

Após a retirada da dimensão Poder e Política, verificou-se novamente a validade convergente. Identificaram-se cargas fatoriais significantes e acima de 0,5 (Tabela 24) e a adequada confiabilidade medida pelo alfa de Cronbach (Tabela 20). Apesar da variância extraída para o fator Sistemas (Tabela 25) ser inferior ao parâmetro estabelecido por Gallagher, Ting e Palmer (2008), optou-se pela não retirada da referida dimensão nesse momento.

Tabela 24 – Significância e Peso de Regressão (Modelo de Mensuração – 03 Fatores)

Indicador Fator Peso de regressão padronizado Valor p

sistema1 <--- Sistemas 0,606 - sistema3 <--- Sistemas 0,799 0,00 sistema7 <--- Sistemas 0,720 0,00 sistema6 <--- Sistemas 0,622 0,00 sistema2 <--- Sistemas 0,641 0,00 sistema5 <--- Sistemas 0,671 0,00

pessoas4 <--- Interesse pessoal 0,752 -

pessoas6 <--- Interesse pessoal 0,792 0,00

pessoas3 <--- Inclinação Pessoal 0,636 -

pessoas2 <--- Inclinação Pessoal 0,873 0,00

Fonte: elaborado pelo autor, com base nos resultados apresentados pelo AMOS.

Quanto à validade discriminante, calculou-se a variância extraída e comparou-se com o quadrado da correlação entre os fatores (tabela 25). Como o valor da variância extraída é superior ao quadrado das correlações entre os fatores, apresentam-se indícios de validade discriminante (GALLAGHER; TING; PALMER, 2008).

Tabela 25 – Comparação entre Variância Extraída e Quadrado da Correlação entre Fatores (Modelo de Mensuração – 03 Fatores)

SIC

Fator VE Sistemas Interesse pessoal Inclinação Pessoal

Sistemas 0,4620 0,370881 0,050625

Interesse Pessoal 0,5964 0,370881 0,181476 Inclinação Pessoal 0,5833 0,050625 0,181476 Fonte: elaborado pelo autor, com base nos resultados apresentados pelo AMOS.

Após avaliação das validades convergente e discriminante, procedeu-se à verificação dos índices de ajuste do modelo (Quadro 17). Com a exceção do índice de qualidade de ajuste parcimonioso (PGFI), todos os índices de adequação do modelo permaneceram dentro dos padrões estabelecidos conceitualmente.

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Quadro 17 – Medidas de Ajuste (Modelo de Mensuração – 03 fatores)

Índice Parâmetro Resultado

Medidas de ajuste absolutas

P-valor do X² > 0,05 0,123

CMIN/DF < 2 1,294

RMR < 0,10 0,053

Medidas de ajuste relativas

NFI > 0,90 0,927

CFI > 0,90 0,982

TLI > 0,90 0,975

Medidas de ajuste baseadas na parcimônia

PRATIO > 0,6 0,711

PGFI > 0,6 0,554

Medidas de ajuste em distribuições X² não centrais

RMSEA < 0,05, mas < 0,08 é aceitável 0,042

PCLOSE > 5% 62,00%

Fonte: elaborado pelo autor, com base nos resultados apresentados pelo AMOS.