Foi feita a análise tradicional de fidedignidade do instrumento de forma a identificar os indicadores que compunham as escalas de motivações para fazer ou procurar outro curso de graduação. Inicialmente buscou-se conhecer a estrutura dimensional dessas escalas verificando quantos fatores latentes emergiam em cada grupo de variável. Para tanto, adotou- se a Análise Fatorial Exploratória, um dos procedimentos mais populares de avaliação da dimensionalidade das escalas (NETEMEYER et al., 2003).
Dada a extensão de dados ausentes empregou-se a extração por componentes principais, que se revela menos afetada por variações nas correlações ocasionadas pelo uso de toda a informação disponível (pairwise). A decisão do número de fatores foi feita levando em conta
a regra de kaiser (autovalores maiores que 1) e, especialmente, a avaliação do screeplot (MINGOTI, 2005). Para interpretação dos fatores, aplicou-se uma rotação oblíqua (promax) assumindo que os fatores podem estar relacionados (NUNNALY; BERNSTEIN, 1994). A qualidade da solução fatorial foi balizada pela medida KMO de ajuste da amostra (deve ser superior a 0,600), percentual de variância extraída (desejável superior a 60%) e comunalidades (nenhuma variância de indicador inferior a 40%).
Para obter a confiabilidade dos indicadores encontrados na Análise Fatorial Exploratória, avaliou-se a estatística α do Cronbach (NUNNALY; BERNSTEIN, 1994). Trata-se de um esforço para identificar até que ponto as medidas realizadas são livres de erro aleatório. Valores de alfa superiores a 0,80 indicam uma ótima consistência interna, revelando que mais de 80% da variação total dos escores é atribuível ao valor real (True Score) (NETEMEYER et
al., 2003). Não obstante, estudos podem-se ater a valores de 0,600 como critérios de
consistência de novos instrumentos de medição (MALHOTRA, 2001).
A avaliação da validade de construto dessas medições foi feita através de duas componentes: a validade convergente e a discriminante. A partir das cargas estimadas na análise fatorial exploratória avaliou-se a validade convergente pela carga fatorial dos indicadores (desejável superiores a 0,400), conforme sugere Hulland (1999). A validade discriminante foi aferida comparando a variância média extraída com a variância compartilhada entre os construtos teóricos. Assim, se dois fatores compartilharem mais variância entre si do que elas compartilham entre seus indicadores, ter-se-ia a violação da validade discriminante.
As medidas de confiabilidade composta (Composite Reliability - CC) e variância média extraída (Average Variance Extracted - AVE) foram calculadas para desvelar a coerência geral dos fatores, tal como sugerem por Fornell e Larcker (1981). A confiabilidade composta deveria ser superior a 0,700, e a variância média extraída deveria ser superior a 0,40. Considerando tais requisitos, os resultados para as escalas de motivação da escolha do curso foram apresentados na TAB. 19.
TABELA 19 – Análise Fatorial Exploratória: motivos de escolha
FATOR
INDICADORES Profissionais Sociais Pessoais Conveniência
24) Pois permite obter um bom emprego 0,933 25) Pois acredito que é uma carreira de futuro 0,860 23) Pois paga bons salários 0,634 28) Porque pessoas conhecidas que fizeram o
curso recomendaram 0,856 27) Porque parentes e amigos me recomendaram 0,766
20) Pois gosto de Eletrônica / Eletricidade 0,838 21) Pois gosto de Matemática e Ciências exatas 0,770 29) Pois sempre gostei deste curso, seus
assuntos e temas 0,530 26) Pois o curso que queria fazer é muito difícil
de passar no vestibular 0,824 30) Pois é mais fácil passar no vestibular 0,680
Alpha de Cronbach 0,762 0,767 0,557 0,619
Confiabilidade Composta 0,856 0,794 0,762 0,725
CORRELAÇÕES ENTRE FATORES
Profissionais 0,671 0,136 0,207 -0,105 Sociais 0,019 0,660 0,083 0,261 Pessoais 0,043 0,007 0,525 0,093 Conveniência 0,011 0,068 0,009 0,571
Fonte: dados da pesquisa.
Medida KMO=0,641. Menor comunalidade 0,572. As cargas inferiores a 0,40 foram suprimidas por não serem significativas. Variância explicada 70%. Na base da tabela se encontram-se as medidas de qualidade dos fatores. Na seção correlação encontram-se as correlações (acima da diagonal), a Variância Média Extraída (na diagonal principal em negrito) e as correlações ao quadrado (abaixo da diagonal).
Foram encontrados basicamente quatro fatores para a escala de motivos de escolha, apesar de ser necessário excluir as questões 18 e 19, que não convergiam nesses grupos e apresentavam cargas cruzadas. As medidas de qualidade dessa análise mostraram condições aceitáveis para aplicação da AFE bem como critérios de confiabilidade e validade aceitáveis. Somente o fator “motivos pessoais” obteve confiabilidade inferior a 0,600, segundo Alpha de Cronbach, mas como os demais indícios de qualidade alcançaram o mínimo aceitável, considera-se tal escala válida. Em sequência, observam-se os valores para escala de motivos para se interessar por outro curso (TAB. 20).
TABELA 20 – Análise Fatorial Exploratória: motivos para se interessar por outro curso
FATOR
INDICADORES Risco Retorno Investimento
39) Pois existem cursos que conheço melhores 0,868 38) Pois é um curso com pouco tempo de
existência 0,812 34) Pois não conheço bem o mercado de trabalho
deste curso 0,707 33) Pois não conheço bem o perfil deste
profissional 0,612 32) Pois os salários pagos aos formados em
Ciência da Computação são baixos 0,946 31) Pois não tem muito mercado de trabalho 0,715 37) Pois minha primeira opção de curso era outra 0,669
35) Pois o valor das mensalidades é muito alto 0,870 36) Pois o curso dura muito tempo (4 anos) 0,588
Alpha de Cronbach 0,756 0,756 0,453
Confiabilidade Composta 0,840 0,826 0,703
CORRELAÇÕES ENTRE FATORES
Risco 0,572 0,467 0,144 Retorno 0,218 0,618 0,249 Investimento 0,021 0,062 0,552
Fonte: dados da pesquisa.
Medida KMO=0,750. Menor comunalidade 0,533. As cargas inferiores a 0,40 foram suprimidas por não serem significativas. Variância explicada 64%. Na base da tabela, encontram-se as medidas de qualidade dos fatores. Na seção correlação, encontram-se as correlações (acima da diagonal), a Variância Média Extraída (na diagonal principal em negrito) e as correlações ao quadrado (abaixo da diagonal).
Observa-se nesta escala uma boa convergência dos motivos de interesse por outros cursos divididos em três grupos: investimento, retorno e risco. O fator denominado “investimento” apresentou confiabilidade (Alpha) inferior a 0,600, mas as medidas (CC e AVE) mostram a qualidade das medidas deste construto. As demais medidas indicam condições aceitáveis para aplicação da AFE bem como critérios de confiabilidade e validade aceitáveis.
6.4 RECONHECIMENTO DO PROBLEMA: OPÇÕES DE CURSOS E MOTIVAÇÕES