Análise Fatorial Exploratória: Gestão Eficaz do Conhecimento

A análise fatorial do constructo Gestão Eficaz do Conhecimento foi realizada a partir de cada uma de suas 3 dimensões, sendo a primeira a dimensão Aquisição/Criação de Conhecimento.

4.2.2.1 Dimensão Aquisição/ Criação de Conhecimento

A identificação de fatores foi realizada pelo método de análise dos componentes principais e normalização Kaiser e rotação pelo método Varimax. O teste KMO, Kaiser-Meyer-Olkin, que mede a adequação da amostragem (MSA) alcançou 0,832, considerado mediano e aceitável na respectiva escala de medição.

Quadro 9 – Teste KMO e teste de esfericidade Dimensão Criação/Aquisição

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,832 Approx. Chi-Square 1133,338

DF 55,000

Bartlett's Test of Sphericity

Sig. 0,000

O teste de esfericidade de Bartlett demonstrou que existe relação suficiente entre os indicadores para a aplicação da análise fatorial (Sig < 0,05), indicadores que podem ser observados no Quadro 9. Pela análise dos autovalores e do scree plot foram extraídos 2 fatores.

A variância acumulada explicada pelos dois fatores registrada ficou em 57.04%, ligeiramente abaixo do limite de 60%, considerado mínimo aceitável, sendo que, individualmente, cada fator explica 31,98% e 25,07% respectivamente. Nesse aspecto, Hair et al. (2005a) afirmam que, em ciências sociais, especificamente em pesquisas exploratórias, devido ao fato de que as informação não são tão precisas, índices inferiores a 60% são aceitos como satisfatórios. Assim, foi entendido este índice como satisfatório para identificar a variância explicada. Ainda, manutenção dos dois fatores, apesar dos baixos índices de variância explicada, não provoca impacto nos resultados do modelo integrado.

O primeiro fator foi responsável por ≈31,98% da variância explicada na solução rotacionada pelo método Varimax. Foi verificada a lógica dos dois agrupamentos.

Observando os dois fatores resultantes ficou clara a sua bidimensionalidade (Quadro 6) o que foi corroborado pelos aspectos teóricos. O primeiro fator englobou processos para a aquisição de conhecimento de clientes, fornecedores, parceiros de negócios, novos produtos, concorrentes, além daqueles conhecimentos oriundos da prática do benchmarking, sendo que todos, inegavelmente, caracterizam fontes externas de captura de conhecimento. O segundo fator englobou os processos para criar/gerar conhecimentos a partir de conhecimentos existentes; colaboração entre as áreas internas da empresa; facilitação da troca de conhecimento entre as pessoas internamente; além da utilização de resultados para aprender com os erros, sendo que todos eles referem-se a aspectos internos à empresa. (Quadro 10).

Quadro 10 – Matriz de Componentes Rotacionada da Dimensão Aquisição de Conhecimento

Componentes Variáveis

1 2 A1 Proc. p/ adquirir conhec. sobre os clientes 0,785 <= 0,785

A3 Proc. p/ adquirir conhec. Dos fornecedores 0,507 A5 Proc. p/ troca de conhec. com outras empresas parceiras de negócio 0,594 A7 Proc. p/ aquisição de conhec. sobre novos produtos 0,672 A8 Proc. p/ adquirir conhec. sobre concorrentes 0,776

A9 Proc. p/ benchmarking de desempenho 0,765

A10 Possui equipes dedicadas p/ identif. De melhores práticas 0,805

A2 Proc. p/ criar ou gerar novos conhec. A partir de conhec. existentes 0,846

A4 Utiliza resultados para aprender com erros 0,627

A6 Proc. p/ colaboração entre as áreas internas da empresa 0,544 A11 Proc. p/ facilitar a troca de conhec. entre as pessoas internamente. 0,581

Cabe ressaltar que o item referente a “processos para adquirir conhecimento sobre os clientes” (A1), além de deter uma carga fatorial individual alta, na AFE, localizou-se no segundo fator, porém, não foi possível encontrar um sentido nessa localização. Após realizar o procedimento de extração de fatores sem a presença deste item, ficou caracterizada a unidimensionalidade dessa variável latente, porém, a variância total explicada caiu para inaceitáveis 47,37%. Decidiu-se pela manutenção de dois fatores, e o item (A1), por consistência teórica, migrou para o primeiro fator (Quadro 10), finalizando assim a composição do constructo.

Levando em conta a carga fatorial de corte em 0,5, nenhum item foi eliminado. A medida de confiabilidade das escalas resultantes, Alfa de Cronbach, que considera valores <0,70 como inaceitáveis, demonstrou-se satisfatória, sendo a medida do primeiro e do segundo fatores D = 0,78 e D = 0,79, respectivamente (Quadro 11).

Quadro 11 – Coeficiente Alfa de Cronbach do Construto Aquisição de Conhecimento

Dimensões Alfa de

Cronbach Proc. para criar/adquirir conhecimento externamente 0,78

Proc. para criar/adquirir conhecimento internamente 0,79

Originalmente os testes realizados por Gold et al. (2001) nessa mesma escala levaram à conclusão da unidimensionalidade dessa variável latente de segunda ordem (Aquisição de Conhecimento).

Uma possível explicação para a identificação de dois fatores pode ser fundamentada nos diferentes contextos culturais da aplicação da pesquisa (Estados Unidos da América e Brasil) ou nas características específicas da amostra.

4.2.2.2 Dimensão Conversão de Conhecimento

A identificação de fatores foi realizada pelo método de análise dos componentes principais, normalização Kaiser e rotação pelo método Varimax.

Pela análise dos autovalores e do scree plot ficou comprovada a unidimensionalidade dessa variável latente de segunda ordem, sendo que a variância explicada ficou em 71,19% (Quadro 12).

Quadro 12 – Matriz de Componentes Dimensão Conversão

Componentes Total de variância explicada = 71,19%

1 A20 Proc. p/ converter conhecimento em projetos de novos

produtos/serviços 0,747

A21 Proc. p/ converter Intel. Competitiva em planos de ação 0,855 A22 Proc. p/ filtrar conhecimento, escolhendo aquilo que é útil para a

empresa 0,845

A23 Proc. p/ a transferência de conhecimento organizacional para

indivíduos 0,786

A24 Proc. p/ absorver conhecimento individual para a organização ,0,866 A25 Proc. p/ absorver conhecimentos dos parceiros de negócios para a

organização 0,881

A26 Proc. p/ disseminar conhecimento através da organização 0,867 A27 Proc. p/ a integração de diferentes fontes e tipos de conhecimento 0,852 A28 Processos para organizar conhecimento 0,898 A29 Proc. p/ substituir conhecimento obsoleto/ultrapassado 0,829

O teste KMO, Kaiser-Meier-Olkin, que mede a adequação da amostragem (MSA) alcançou 0,943, considerado excelente, na respectiva escala de medição. O teste de esfericidade de Bartlett demonstrou que existe relação suficiente entre os indicadores para a aplicação da análise fatorial (sig < 0,05), resultados que podem ser observados no Quadro 13.

Quadro 13 – Teste KMO e teste de esfericidade Dimensão Conversão

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,943 Approx. Chi-Square 2210,147

DF 45,000

Bartlett's Test of Sphericity

Sig. 0,000

Não houve a eliminação de nenhum dos fatores, haja vista a carga fatorial de cada um dos indicadores. A medida de confiabilidade da escala, Alfa de Cronbach, demonstrou-se bastante satisfatória, obtendo D = 0,95.

4.2.2.3 Dimensão Aplicação de Conhecimento

Mais uma vez, a identificação de fatores foi realizada pelo método de análise dos componentes principais e normalização Kaiser. O teste KMO, Kaiser-Meier-Olkin, que mede a adequação da amostragem (MSA) alcançou 0,921, considerado excelente, na respectiva escala de medição. O teste de esfericidade de Bartlett demonstrou que existe relação suficiente entre os indicadores para a aplicação da análise fatorial (Sig < 0,05), resultados que podem ser observados no Quadro 14.

Quadro 14 – Teste KMO e teste de esfericidade Dimensão Aplicação

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,921 Approx. Chi-Square 1878,832

Df 36,000

Bartlett's Test of Sphericity

Sig. 0,000

Ficou comprovada a unidimensionalidade dessa variável latente de segunda ordem, a partir da análise dos autovalores e do scree plot, com uma variância explicada de 68,94%, como pode ser observado no Quadro 15.

Quadro 15 – Matriz de Componentes Dimensão Aplicação

Componente Total da variância explicada = 68,94%

1 A31 Proc. p/ aplicar conhecimento aprendido com a experiência 0,802 A32 Proc. p/ utilizar conhecimento no desenvolvimento de novos produtos e

serviços 0,822

A33 Proc. Para utilizar conhecimento na resolução de novos problemas 0,856 A34 Combina fontes de conhecimento para a solução de problemas 0,853 A35 Utiliza conhecimento para melhorar a eficiência 0,846 A36 Utiliza conhecimento para ajustar o direcionamento estratégico dos

negócios 0,812

A37 É capaz de localizar e aplicar conhecimento para modificar sua condição

competitiva 0,819

A38 Torna o conhecimento acessível para quem necessita dele internamente 0,817 A39 Tira vantagem do novo conhecimento para os negócios 0,843

Nesta dimensão, levando em conta o ponto de corte uma carga fatorial < 0,5, nenhum item foi eliminado. Calculado a medida de confiabilidade por meio do modelo do Alfa de Cronbach, registrou D = 0,94, considerado muito bom. A Figura 9 mostra a configuração final do constructo Gestão Eficaz do Conhecimento.

Figura 9 – Configuração final do Constructo Gestão Eficaz do Conhecimento

Cabe enfatizar que foi encontrada na literatura apenas a replicação do modelo de Gold et al. (2001) realizada por Zheng (2005), com grandes adaptações na escala, ao contrário do caso do modelo MKTOR, que possui vários trabalhos baseados nele, em vários países.

Zheng (2005) utilizou, diretamente no questionário de sua survey, somente 15 questões das 30 originalmente propostas pelo modelo de Gold et al. (2001). Sendo este modelo complexo e com um grande número de variáveis, além de ter sido subtraída a dimensão “Proteção” e adaptadas algumas questões para este estudo, para minimizar as possíveis distorções decorrentes disso, decidiu-se, para a realização da análise fatorial exploratória, utilizar todas as variáveis resultantes da tradução do questionário que Gold et al. (2001) testaram originalmente antes do ajuste de seu modelo na análise fatorial confirmatória. Este procedimento pretendeu aumentar as possibilidades de identificação de fatores subjacentes que poderiam emergir durante o processo exploratório.

Mesmo com os cuidados tomados na tradução das questões da escala, conforme descrito na seção onde foi tratado o instrumento de coleta de dados, e pela inclusão de todas as variáveis para uma análise exploratória, era de se esperar que esses aspectos pudessem interferir e levar a uma composição diferente da original nas dimensões do constructo Gestão Eficaz do Conhecimento. Outro aspecto importante repousa no fato de que os dois estudos encontrados na literatura e que utilizaram este modelo foram realizados nos Estados Unidos da América do Norte. Como se sabe, a cultura desse país difere da cultura brasileira em vários aspectos, como a formação dos executivos, por exemplo, que normalmente é mais formal nos Estados Unidos da América do Norte do que no Brasil, principalmente nas pequenas e médias empresas.

4.2.3 Análise das Estatísticas Descritivas do Constructo Orientação para o