Análise Fatorial Confirmatória

A análise fatorial confirmatória – AFC – foi empregada na verificação da apropriabilidade do modelo de mensuração, anterior à verificação das hipóteses de pesquisa no Modelo Estrutural. Partindo do modelo teórico inicialmente proposto, a AFC buscou determinar se as variáveis empregadas mensuram adequadamente os construtos propostos (Relacionamentos Verticais, Horizontais, com Organizações de Suporte e Desempenho). Além das variáveis latentes, optou-se já nessa fase do modelo pela inserção da variável competição mensurada a partir do grau de concentração, conforme descrição na subseção 3.3 do capítulo de Método. Houve a tentativa de criação de um fator para a competição que incluísse tanto os dados primários quanto os secundários. No entanto, como pode ser verificado a partir da Tabela 4.4, as variáveis apresentam uma baixa correlação, o que leva à criação de um fator com variáveis com baixas cargas fatoriais. Dessa forma, optou-se pela manutenção da competição medida apenas a partir do grau de concentração.

Cumpre destacar ainda que também para o desempenho buscou-se a criação de um indicador composto, que incluísse tanto variáveis primárias quanto secundárias. Os resultados, no entanto, indicavam que as variáveis primárias convergiam entre si, o mesmo ocorrendo entre as secundárias, de forma que a opção por um conjunto de variáveis diminuía a carga fatorial do segundo conjunto. Considerando a possibilidade de ocorrência de viés do instrumento comum (PODSAKOFF; MACKENZIE; LEE; PODSAKOFF, 2003), optou-se pelo uso somente das variáveis secundárias para avaliação do desempenho.

A partir das considerações descritas, a análise fatorial confirmatória foi realizada seguindo as orientações de Marôco (2014). Os resultados são apresentados na Figura 4.5.

Figura 4.5 – Análise Fatorial Confirmatória – Modelo de Medida Original

Pode-se observar na Figura 4.5 que os índices apontam que o modelo apresenta um mau ajustamento, de acordo com os padrões estabelecidos por Marôco (2014) e por Hair

et al. (2009). Muito embora poucas varáveis apresentem carga fatorial abaixo de 0,5, a análise

dos índices de modificação (Anexo 2) evidencia a existência de correlações altas entre variáveis de diferentes construtos, o que contribui para esse mau ajustamento. Como forma de melhorar o ajuste do modelo, foram excluídas as variáveis com baixa carga fatorial, assim como aquelas com alta correlação com variáveis de outros construtos. Para Marôco (2014), uma solução frequente para variáveis correlacionadas a outros fatores é a sua eliminação da análise. Nesse sentido, foram eliminadas as variáveis: Operadoras (Q2); Sites de Oferta de

Organizadoras de Eventos (Q10); Fornecedores (Q11); Bancos (Q18); Convention & Visitors

Bureau (Q19); Associação de Trabalhadores (Q20); e Universidades (Q22).

Adicionalmente, foram criadas trajetórias de correlação entre os erros das variáveis Agências de Viagens (Q1) e Agências de Receptivo (Q3); Atrativos (Q8) e Restaurantes (Q6); e Governo Municipal (Q16) e Governo Estadual (Q17). Marôco (2014) ressalta que a criação de trajetórias entre variáveis correlacionadas de um mesmo fator é usual. Esclarece-se que Governo Municipal e Estadual, assim como Agências de Viagens e de Receptivo possuem atuações semelhantes sob a percepção dos empreendimentos analisados. Embora Atrativos e Restaurantes executem atividades específicas, sua atuação é complementar à hospedagem e compõem o rol de atividades disponibilizadas para o turista local, o que pode justificar a sua correlação.

A partir dos ajustes descritos, foi efetivada uma nova análise fatorial confirmatória. A Figura 4.6 apresenta os resultados encontrados, assim como as medidas de avaliação do modelo. Observa-se que o modelo de mensuração ajustado exibe melhoras significativas em seus índices. Os indicadores permitem a classificação do modelo como razoável (RMSEA = 0,064) a bom (X²/g.l. = 2,06; CFI=0,925; GFI=0,903; PCFI=0,743; PGFI=0,650), seguindo os padrões propostos por Marôco (2014) e Hair et al. (2009).

Figura 4.6 – Análise Fatorial Confirmatória – Modelo de Medida Ajustado

Apesar das boas medidas de ajuste do modelo, pode-se observar a presença de uma variável com carga fatorial inferior a 0,5 no construto Relacionamentos Horizontais. Ela foi mantida devido à sua importância para o construto analisado e para que cada construto fosse representado por, pelo menos, três variáveis, conforme recomendam Marôco (2014) e Hair Jr. et al. (2009). Outro ponto a ser destacado é que, como pode ser observado na Figura 4.5, há uma alta correlação entre os Fatores Relacionamentos Verticais e Horizontais (0,67); Relacionamentos Verticais e com Organizações de Suporte (0,70); e entre Relacionamentos Horizontais e com Organizações de Suporte (0,87). Essa característica associada à presença de trajetórias correlacionais entre variáveis dentro dos construtos indicam a eventual presença de construtos de ordem superior (MARÔCO, 2014).

Para a verificação da viabilidade e fiabilidade dos construtos foram utilizadas as medidas de Fiabilidade Compósita, Validade Fatorial, Fiabilidade Individual, Validade Convergente e Validade Discriminante. A Fiabilidade Compósita funciona de forma similar ao Alpha de Cronbach e determina se o instrumento mede de forma consistente e reprodutível a característica (ou fator) de interesse do estudo. A Validade Fatorial, por sua vez, ocorre quando os itens são reflexo do fator que pretendem medir. A Fiabilidade Individual corresponde à fração da variabilidade total do item explicada pelo fator. A Variância Extraída Média (VEM) é um indicador de validade convergente e avalia o quanto os itens que compõem um construto apresentam correlações positivas e elevadas entre si. Caso os itens sejam reflexo de um fator, esses deverão saturar fortemente nesse fator. A Validade Discriminante avalia se o construto não se encontra correlacionado consideravelmente com os demais construtos (MARÔCO, 2014). Os resultados das análises, assim como as medidas de avaliação são apresentadas na Tabela 4.5.

Tabela 4.5 – Análise de Viabilidade e Fiabilidade dos Construtos

Variável Fator Coef. _Pad. Erro Validade _{Fatorial* Individual**} Fiabilidade _{Compósita***} Fiabilidade VEM****

Q8 Rel.s Verticais 0,54 0,46 Sim Sim 0,8368 0,5122 Q6 0,62 0,38 Sim Sim Q5 0,79 0,21 Sim Sim Q3 0,641 0,359 Sim Sim Q1 0,521 0,479 Sim Sim Q14 Rel.s Horizontais 0,635 0,365 Sim Sim 0,7008 0,4437 Q13 0,636 0,364 Sim Sim Q12 0,456 0,544 Não Não Q16 Organizações de Suporte 0,655 0,345 Sim Sim 0,8961 0,59018 Q17 0,716 0,284 Sim Sim Q21 0,665 0,335 Sim Sim Q23 0,648 0,352 Sim Sim Q24 0,718 0,282 Sim Sim Q15 0,673 0,327 Sim Sim Satisfação Desempenho 0,624 0,376 Sim Sim 0,8814 0,7197 Avaliadores 0,705 0,295 Sim Sim

Aval. /UH 0,964 0,036 Sim Sim * Validade Fatorial - Coeficiente Padronizado maior do que 0,5.

** Fiabilidade Individual – Quadrado do Coeficiente Padronizado maior do que 0,25. *** Valor maior do que 0,7.

**** Variância Extraída Média (VEM) - valor maior do que 0,5. Fonte: dados da pesquisa.

Os resultados apresentados pela Tabela 4.5 indicam que os construtos apresentam boas medidas de Fiabilidade Compósita (Relacionamentos Verticais - 0,8368;

0,8961; e Desempenho – 0,8814). No tocante à Validade Fatorial e à Fiabilidade Individual, somente a variável Hotéis e Pousadas (Q12) apresentou medidas abaixo do proposto. Com relação à Variância Extraída Média, nota-se que os construtos Relacionamentos Verticais (0,5122), Relacionamentos com Organizações de Suporte (0,5901) e Desempenho (0,7197)

apresentaram valores dentro dos níveis aceitáveis. O construto Relacionamentos Horizontais (0,4437) apresentou indicador de validade convergente baixo, possivelmente devido ao problema relatado com a variável Q12.

A validade discriminante, por sua vez, foi analisada a partir da comparação dos valores da Variância Extraída Média com os valores das correlações entre os construtos elevado ao quadrado, conforme orientações de Marôco (2014). Os resultados encontrados indicam que os construtos Desempenho e Relacionamentos Verticais possuem validade discriminante, porém os construtos Relacionamentos Horizontais e Relacionamentos com Organizações de Suporte, devido à alta correlação existente (0,87), não possuem validade discriminante. Esse resultado é entendido como uma limitação do presente estudo que, contudo, não impede a verificação do modelo estrutural ou o teste das hipóteses propostas.