ANÁLISE PLS MODELO DE MENSURAÇÃO

A avaliação do modelo de mensuração é o primeiro passo na modelagem de equações estruturais utilizando o PLS. Esta avaliação é composta por três passos: (1) Consistência interna; (2) validade convergente; e (3) validade discriminante.

4.3.1 Consistência Interna

Para esta avaliação foi utilizado o teste de alfa de Cronbach (AC). Este teste baseia-se nasintercorrelações das variáveis observáveis,e tem como objetivo avaliar se a amostra está livre de vieses e se as respostas em seu conjunto são confiáveis. Os valores de AC podem variar de 0 a 1, porém segundo Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt (2013), os valores de alfa de Cronbachentre 0,60 e 0,70 sãoconsiderados adequados e os valores entre 0,70 e 0,90 são considerados satisfatórios em pesquisas exploratórias quando utilizada a técnica do PLS. Os valores acima de 0,95 não são considerados adequados, pois podem representar que todos os indicares medem o mesmo fenômeno. Nos casos de constructos formados por apenas um indicador a confiabilidade composta apresentada será de 1, valor que não necessariamente poderá ser interpretado como constructo de confiabilidade máxima(Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2013).Conforme pode ser visto na Tabela 48 os valores de AC para as variáveis alinhamento estratégico de TI e maturidade em GPP estão entre os valores considerados satisfatórios.

Tabela 48: Consistência interna modelo original

Alpha de Cronbach

Alinhamento Estratégico de TI (AE1) 0,913

Maturidade em GPP (MGP1) 0,899

Fonte: elaborado pelo autor.

A Figura 41 ilustra os valores obtidos na análise de alpha de Cronbach para os constructos do estudo.

Figura 28: Gráfico de alpha de Cronbach das variáveis latentes do modelo original Fonte: elaborado pelo autor.

Outro teste necessário para a validação da consistência interna é o de confiabilidade composta. O valor deste índice varia de 0 a 1, sendo os valores entre 0,7 e 0,95 considerados satisfatórios. A tabela XX apresenta os valores de confiabilidade composta do modelo que apresenta o valor de 0,922 para a variável (MGP1) e 0,932 para a variável (AE1).

Tabela 49: Confiabilidade composta

Confiabilidade composta

Alinhamento Estratégico de TI (AE1) 0,933

Maturidade em GPP (MGP1) 0,922

Fonte: elaborado pelo autor.

A Figura 42 ilustra os valores do indicador confiabilidade compostado modelo mostrados na tabela 48.

Figura 29: Confiabilidade composta

Fonte: elaborado pelo autor.

4.3.2 Validade Convergente

Corresponde à porção de dados explicada por cada um dos constructos, respectivos aos seus conjuntos de variáveis, ou quanto as variáveis se correlacionam, em media e de forma positiva com seus constructos (Ringle et al., 2014). Os indicadores de um constructo devem dividir uma elevada proporção de variância. A validade convergente dá-se por meio da média da variância extraída (average variance extracted – AVE). Os valores considerados satisfatórios para as AVEs são os maiores que 0,50(Jr et al., 2013). As variáveis deste estudo obtiveram valores acima do valor recomendado na literatura com AVEs acima de 0,661. A Tabela 50 mostra os valores de da media da variância extraída.

Tabela 50: Validade convergente do modelo original

AVE

Alinhamento Estratégico de TI 0,697 Maturidade em GPP 0,665

Fonte: elaborado pelo autor.

O gráfico da figura 43 ilustra os valores calculados de AVE para o modelo original deste estudo.

Figura 30: Media da variância extraída (AVE) Fonte: elaborado pelo autor

4.3.3 Validade Discriminante

O objetivo da validade discriminante é mensurar quão distinto é um constructo de outros constructos do modelo, ou seja, garantir que um constructo seja único e não capture fenômenos representados por outros constructos do mesmo modelo. Para a mensuração da validade discriminante utilizam-se três critérios: (1) as cargas cruzadas; (2) o critério de Fornell e Larcker e (3) correlação desatenuada. Para este estudo forma utilizadas as duas primeiras formas de validação.

A validação de cargas cruzadas verifica se a carga externa de um indicador dentro do constructo a que está associado é maior que as cargas deste mesmo indicador em outros constructos. As relações entre os indicadores mensuráveis e seus respectivos constructos são chamadas de cargas externas. As cargas externas são calculadas por meio de regressões simples para cada indicador com seu respectivo constructo. Valores elevados de cargas externas em um constructo indicam confiabilidade dos indicadores. Os valores considerados aceitáveis para as cargas externas são os valores acima de 0,70. Conforme apresentado na Tabela 51 não foram encontradas cargas cruzadas maiores do que as cargas dos indicadores em seus respectivos constructos.

Tabela 51: Cargas Cruzadas Alinhamento Maturidade Estratégico em GPP AE11 0,853 0,690 AE12 0,850 0,757 AE13 0,873 0,752 AE14 0,822 0,648 AE15 0,803 0,606 AE16 0,805 0,647 MGP10 0,637 0,784 MGP11 0,703 0,851 MGP12 0,664 0,790 MGP13 0,629 0,782 MGP14 0,576 0,765 MGP15 0,648 0,872 MGP16 0,792 0,843

Fonte: elaborado pelo autor.

O critério de Fornell e Larcker (1981) compara a raiz quadrada do AVE dos constructos com os valores das cargas cruzadas das variáveis latentes, ou seja, a raiz quadrada do AVE de cada constructo deve ser maior do que o valor das cargas cruzadas deste mesmo constructo com os demais(Ringle et al., 2014). No modelo deste estudo foi encontrado um valor de carga cruzada maior que o valor da raiz quadrada do AVE da variável latente MGP1. O valor encontrado da carga cruzada MGP1 e AE1 é de 0,823 que é maior que o valor da raiz quadrada de MGP1 que é igual a0,813. Conforme recomendado na literatura, para tratamento desta inconsistência foi realizada a verificação da diferença das cargas cruzadas dessas variáveis com o objetivo de determinar qual variável observável deveria ser retirada do modelo. A MGP16 (maturidade em gestão de recursos) foi a variável com menor diferença de cargas cruzadase, portanto retirada para a realização de novo cálculo. A tabela 52 mostra o teste de critério deFornell e Larcker antes do tratamento da variável MGP16.

Tabela 52: Critério de Fornell e Larcker

AE1 MGP1

Alinhamento Estratégico (AE1) 0,835

Maturidade em GPP (MGP1 0,823 0,813

Fonte: elaborado pelo autor.

A Tabela 53 apresenta o resultado a aplicação do critério de Fornell e Larcker após a retirada da variável MGP16 e recálculo do modelo.

Tabela 53: Critério de Fornell e Larcker após ajuste do modelo

AE1 MGP1

0,835

Alinhamento Estratégico de TI (AE1)

0,790 0,815

Fonte: elaborado pelo autor.