Aplicação da Análise Fatorial

Análise fatorial segundo os autores Hair, Anderson, Tatham e Black (2005), é um nome genérico dado a uma classe de métodos estatísticos multivariados cujo propósito principal é definir a estrutura subjacente em uma

matriz de dados. Em termo geral, a análise fatorial aborda o problema de analisar a estrutura das inter-relações (correlações) entre um grande número de variáveis (itens), definindo um conjunto de dimensões latentes comuns, chamadas de fatores.

A análise fatorial, AF, foi utilizada com o intuito de revelar padrões de correlação entre os fatores que compõem a solicitude e através deste em resumir as informações descritas no questionário. Baseados nos autores Hair, Anderson, Tatham e Black (2005), a análise fatorial “fornece uma visão muito direta das inter-relações entre variáveis, bem como apoio empírico para abordar questões conceituais relativas à estrutura latente dos dados” (HAIR, ANDERSON, TATHAM, BLACK, 2005, p. 94). Com a utilização da análise fatorial objetiva-se condensar a informação que faz parte do conjunto de variáveis originais, em um conjunto com reduzido número de fatores, com uma perda mínima de informação. A técnica estatística multivariada de análise fatorial, segundo Hair et al (2005), principalmente na década passada encontrou uso crescente em todas as áreas de pesquisa, à medida que o número de variáveis a serem consideradas aumenta, percebe-se uma necessidade proporcional de maior conhecimento da estrutura das inter- relações (correlações) das variáveis.

Optou-se pela análise fatorial R que investiga um conjunto de variáveis com o propósito de identificar a estrutura de relações entre as variáveis, denominado de dimensões latentes – as quais não são fáceis de observar, num primeiro momento. Posteriormente, o conjunto de variáveis foi selecionado em duas partes: a primeira com variáveis relativas à solicitude e a segunda parte com variáveis relacionadas ao compartilhamento do conhecimento e aprendizagem organizacional.

A análise fatorial é uma técnica de interdependência na qual todas as variáveis são simultaneamente consideradas, cada uma relacionada com todas as outras, empregando ainda o conceito da variável estatística, a composição linear de variáveis. Na análise fatorial, os fatores são formados para maximizar seu poder de explicação do conjunto inteiro de variáveis, e não para prever uma variável dependente.

O primeiro passo para a análise fatorial focaliza-se em calcular a matriz de correlação. Os itens que não apresentarem correlação significativa com pelo

menos um dos itens restantes são excluídos. Além disso, no caso de alta correlação entre os itens, é escolhido apenas um para representar.

Para a primeira parte do instrumento de pesquisa calculou-se o coeficiente de Spearmam e observou-se que todos os itens apresentaram pelo menos uma correlação significativa com 95% de confiança.

Verificou-se que alguns itens mostraram correlações altas entre si como se pode observar no Apêndice B – Tabela de correlação entre os itens da 1ª parte do instrumento de pesquisa.

Assim foram excluídos da análise o item 33 “as decisões e atitudes tomadas são reavaliadas pelas pessoas, levando-se em consideração o contexto” e o item 45, “existe espaço para testar novas idéias e fazer atividades diferentes”.

Itens com alta correlação Valor da Correlação

33 0,659

45 0,605

Outros itens também foram excluídos por apresentarem influência na análise fatorial. São eles: item 18, “o clima emocional das pessoas influencia a produtividade”; item 22, “existe disponibilidade para ajudar as pessoas no ambiente de trabalho” e item 34, “as opiniões pessoais são afastadas quando os fatos se referem ao trabalho”.

Foi utilizada a medida de adequação da amostra de Kaiser-Meyer-Olkin – KMO/Bartlett's Test, medida esta de qualificação do grau de intercorrelação entre as variáveis e a adequação da análise fatorial, que estabelece a variação do índice de 0 a 1. Quando o valor alcançado corresponde a 1, isto significa quando cada variável é perfeitamente prevista sem erro pelas outras variáveis. A medida pode ser interpretada com as seguintes orientações: 0,80 ou acima, ótimo; 0,70 ou acima bom; 0,60 ou acima, mediano; 0,50 ou acima, ruim; já o índice alcançado inferior a 0,5 é considerado inaceitável.

Com relação ao conjunto de variáveis referentes à primeira parte do instrumento de pesquisa os dados analisados geraram um índice de 0,938, o que sugere uma adequação dos dados para análise fatorial.

Utilizou-se, também, para qualificar o grau de intercorrelações entre as variáveis o determinante da matriz que teve o seu resultado tendendo a zero (2,6E-11).

Uma vez que as variáveis foram especificadas e a matriz de correlação foi preparada, aplicou-se a análise fatorial para identificar a estrutura latente de relações, optando pelo modelo de Análise de Componentes (Principal Components) para extração dos fatores (Tabela 2).

Para os autores Hair et al (2005), estão envolvidos na interpretação dos fatores e na seleção do fator final os seguintes passos: inicialmente, a matriz fatorial inicial não-rotacionada é computada para auxiliar na obtenção de uma indicação preliminar do número de fatores a extrair. A matriz fatorial contém cargas fatoriais para cada variável em cada fator. Quanto se computa a matriz fatorial não-rotacionada, está simplesmente interessado na melhor combinação linear de variáveis – melhor no sentido de que, a combinação particular de variáveis originais explica mais a variância nos dados como um todo, do que qualquer outra combinação linear de variáveis. Logo, o primeiro fator pode ser visto como o melhor resumo de relações lineares exibidas nos dados.

O segundo fator é definido como a segunda melhor combinação linear das variáveis, sujeito à restrição de ser ortogonal ao primeiro fator. Para ser ortogonal ao primeiro fator, o segundo deve ser determinado a partir da variância remanescente, após o primeiro fator ter sido extraído.

Assim, o segundo fator pode ser definido como a combinação linear de variáveis, que o efeito do primeiro fator foi removido dos dados. Os fatores seguintes são definidos de maneira semelhante, até que toda a variância nos dados seja dissipada.

Tabela 2 - Total da variância explicada

Total Variance Explained

16,127 36,653 36,653 16,127 36,653 36,653 8,504 2,296 5,218 41,871 2,296 5,218 41,871 8,160 1,793 4,076 45,946 1,793 4,076 45,946 8,392 1,566 3,560 49,506 1,566 3,560 49,506 7,520 1,293 2,939 52,446 1,293 2,939 52,446 6,131 1,208 2,745 55,191 1,208 2,745 55,191 8,250 1,111 2,524 57,716 1,111 2,524 57,716 3,699 1,039 2,362 60,077 ,998 2,268 62,345 ,958 2,176 64,521 ,868 1,974 66,495 ,804 1,828 68,323 ,762 1,732 70,054 ,738 1,677 71,731 ,724 1,645 73,376 ,699 1,589 74,965 ,666 1,513 76,478 ,624 1,417 77,895 ,611 1,388 79,284 ,583 1,326 80,610 ,574 1,304 81,914 ,542 1,233 83,146 ,506 1,151 84,297 ,500 1,137 85,434 ,494 1,122 86,555 ,452 1,026 87,582 ,442 1,004 88,586 ,421 ,956 89,542 ,406 ,924 90,466 ,384 ,874 91,340 ,369 ,838 92,178 ,354 ,805 92,983 ,329 ,747 93,731 ,317 ,720 94,451 ,308 ,700 95,151 ,297 ,675 95,826 ,278 ,631 96,458 ,271 ,616 97,074 ,251 ,570 97,644 ,235 ,534 98,177 ,222 ,505 98,682 ,218 ,496 99,178 ,195 ,444 99,622 ,166 ,378 100,000 Component 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation

Sums of

Extraction Method: Principal Component Analysis.

When components are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance. a.

Foram verificados outros métodos, como por exemplo, o teste Scree

Plot, que também pode fazer uso para determinar o número ótimo de fatores,

onde a curva resultante das raízes latentes em relação ao número de fatores é utilizada para avaliar o ponto de corte. Observa-se na Figura 4, que a curva

identificada não apresentou uma queda que permitisse uma definição alternativa do número de fatores a extrair, do conjunto de variáveis da primeira parte do instrumento de pesquisa, sendo que a curva resultante apresentou lento decrescimento. 4 4 4 3 4 2 4 1 4 0 3 9 3 8 3 7 3 6 3 5 3 4 3 3 3 2 3 1 3 0 2 9 2 8 2 7 2 6 2 5 2 4 2 3 2 2 2 1 2 0 1 9 1 8 1 7 1 6 1 5 1 4 1 3 1 2 1 1 1 0 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Component Number 15 10 5 0 E ig en va lu e Scree Plot

Figura 4: Representação gráfica dos autovalores – teste Scree Plot (primeira parte do instrumento de pesquisa)

Uma outra ferramenta importante na interpretação dos fatores, de acordo com Hair (1995), é a sua rotação, isto significa que “os eixos de referência dos fatores são rotacionados em torno da origem até que alguma outra opção seja alcançada” (HAIR, 1995, p.103). Ela pode ser ortogonal ou oblíqua, o objetivo é facilitar a leitura dos fatores. O resultado final de rotacionar a matriz fatorial é “redistribuir a variância dos primeiros fatores para os últimos com o objetivo de atingir um padrão fatorial mais simples e teoricamente mais significativo” (HAIR, 1995, p.104).

Na prática, o objetivo de todos os métodos de rotação é simplificar as linhas e colunas da matriz fatorial para facilitar a interpretação. Em uma matriz fatorial, as colunas representam fatores, e cada linha corresponde às cargas de uma variável ao longo dos fatores. Por simplificação das linhas, possibilita tornar o máximo de valores em cada linha tão próximos de zero quanto possível, isto significa maximizar a carga de uma variável em um único fator.

Optou-se pela rotação fatorial utilizando-se o método de rotação oblíqua (Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization). As rotações oblíquas permitem fatores correlacionados em vez de manter a independência entre os mesmos. São mais adequados quando a meta final é obter diversos fatores teoricamente significativos, mais próximos da realidade. A solução de fator não- rotacionado, pode não fornecer um padrão significativo de cargas das variáveis. Espera-se que os fatores não-rotacionados sejam significativos, o usuário pode especificar que nenhuma rotação seja feita. Em geral, a rotação é desejável porque simplifica a estrutura fatorial, e normalmente é difícil determinar se fatores não-rotacionados serão significativos

Segundo Hair (1995), a carga fatorial é uma prática freqüentemente usada como um meio de fazer um exame preliminar da matriz fatorial. Em síntese, considera-se que as cargas fatoriais maiores que ± 0,30 atingem o nível mínimo, cargas de ± 0,40 são consideradas mais importantes, e, se as cargas são de ± 0,50 ou maiores, elas são consideradas com significância prática. Logo, quanto maior o valor absoluto da carga fatorial, mais importante a carga na interpretação da matriz fatorial.

A carga fatorial é o meio de interpretar o papel que cada variável tem na definição de cada fator. As cargas fatoriais são a correlação de cada variável com o fator. Elas indicam o grau de correspondência entre a variável e o fator, sendo que cargas maiores fazem a variável representativa no fator.

Com a opção pela rotação fatorial, utilizou-se o método de rotação oblíqua, e o resultado foi evidenciado com 7 fatores formados, com as seguintes distribuições, conforme descrito na Tabela 3.

Tabela 3 - Distribuição das cargas fatoriais. FATOR 1 – VISÃO ESTRATÉGICA

Descrição do item Carga Fatorial

Q28 Medidas institucionais são implementadas para solucionar as dificuldades daspessoas. 0,810

Q25 Proporcionam-se oportunidades de aperfeiçoamento e desenvolvimento para aspessoas no trabalho. 0,772

Q29 São fornecidas diretrizes para o alcance do desempenho esperado. 0,740

Q41 Existe ambiente adequado para tratar sobre as diferenças. 0,612

Q49 As pessoas buscam inovações e mudanças na rotina de trabalho. 0,608

Q24 Existe oferta de soluções para dirimir problemas. 0,603

FATOR 2 – POSTURA GERENCIAL

Descrição do item Carga Fatorial

Q7 O comportamento ético contribui para construir relacionamentos solícitos. -0,805

Q9 O cumprimento das promessas contribui para desenvolver relacionamentossolícitos. -0,793

Q21 A capacidade de escutar as pessoas contribui para desenvolver relacionamentossolícitos. -0,721

Q11 A liderança é confirmada pelo exemplo. -0,659

Q8 Existe clima de confiança mútua entre as pessoas. -0,622

Q10 Existe confiança no potencial das pessoas para enfrentar desafios e mudanças. -0,621

Q6

A responsabilidade demonstrada pelas pessoas contribui para desenvolver

relacionamentos solícitos. -0,616

FATOR 3 – EMPATIA

Descrição do item Carga Fatorial

Q12 As pessoas são sensíveis aos sentimentos das outras pessoas. 0,744

Q16 Existe disposição para entender como as pessoas se sentem. 0,739

Q15 As pessoas são capazes de entender o ponto de vista do outro. 0,724

Q13 As necessidades das pessoas são observadas. 0,714

Q14 As pessoas conversam sobre os seus sentimentos. 0,680

Q19 Existe demonstração de preocupação com o bem-estar das pessoas no trabalho. 0,646

Q1 Existem bons relacionamentos interpessoais. 0,566

FATOR 4 - LENIENCIA NO JULGAMENTO

Descrição do item Carga Fatorial

Q39 Existe aceitação das diferenças das pessoas sem implicar em julgamento. -0,714

Q36 O erro é admitido com naturalidade pelas pessoas. -0,695

Q37 Existe preocupação das pessoas em solucionar problemas, mais do que punirculpados. -0,690

Q40 As pessoas tentam resolver de forma mais rápida possível um problema semescondê-lo. -0,661

Q38 Desenvolve-se um ambiente de reflexão e diálogo entre as pessoas. -0,626

Q27 Existe integração entre as pessoas. -0,620

Q35 Os fatos são apurados pelas pessoas, levando-se em consideração as partesenvolvidas. -0,539

FATOR 5 – ACESSO À AJUDA

Descrição do item Carga Fatorial

Q30 As pessoas pedem ajuda. 0,704

Q31 Existe espaço para troca de experiências e de informações. 0,695

Q23 Existe orientação para a realização das tarefas em conjunto. 0,622

Q48 Existe demonstração de firmeza nas opiniões e decisões tomadas pelas pessoas. 0,618

Q17 Existe planejamento em conjunto, relativo aos métodos de trabalho a seremutilizados. 0,551

Q32 As pessoas levam em consideração todos os fatos que interferem numadeterminada situação. 0,545

FATOR 6 – CONFIANÇA

Descrição do item Carga Fatorial

Q5

Existe liberdade para que as pessoas organizem as atividades da forma que

julguem mais eficazes. -0,769

Q2 Existe estímulo à confiança e ao respeito mútuo. -0,718

Q20 É possível expressar opiniões, idéias e sentimentos. -0,660 Q46

Existe espaço para que as pessoas possam dar opiniões sobre o trabalho que

estejam realizando. -0,606

Q47 É colocada em prática a experiência das pessoas no trabalho. -0,578

Q3 Existe efetivamente delegação de responsabilidade -0,542

FATOR 7 – CORAGEM

Descrição do item Carga Fatorial

Q42 As pessoas fornecem crítica a respeito da atuação de seu superior hierárquico. 0,767

Q43 As pessoas expõem seus pontos de vista espontaneamente. 0,757

Q44 Quando ocorre algum fato relevante, o feedback acontece imediatamente. 0,528

Utilizou-se, também, da medida diagnóstica Alfa de Cronbach, coeficiente de confiabilidade que avalia a consistência da escala inteira, com o objetivo de alcançar a confiabilidade analisada para garantir sua adequação. É o coeficiente que reflete o grau de covariância dos itens entre si, por ser este o índice geralmente utilizado, segundo Pasquali (1997), para estimação da fidedignidade das variáveis constantes de cada fator. O limite inferior geralmente aceito, segundo Hair (1995), é de 0,70, podendo reduzir para 0,60 em pesquisa exploratória. Observa-se que o índice alcançado no presente estudo referente os seis primeiros fatores variou entre 0,860 a 0,816 e o fator 7 foi de 0,595. Os índices alcançados são considerados adequados aos estudos desta natureza

Estes índices representam “uma relação positiva com o número de variáveis na escala” (HAIR, 1995, pg.112). Quanto mais próximo de 1 for o alfa, maior a aderência das variáveis em relação ao fator. Os alfas dos 7 fatores gerados podem ser visualizados na tabela 4.

Tabela 4 – Alfas de Cronbach– 1ª. parte :

Fatores Alfas de Cronbach

Fator 1 0,846 Fator 2 0,847 Fator 3 0,845 Fator 4 0,860 Fator 5 0,816 Fator 6 0,846 Fator 7 0,595

De posse da solução fatorial, foram examinadas todas as variáveis destacadas em cada fator. Segundo Hair (2005), as variáveis com maior carga fatorial são consideradas de maior importância e devem influenciar mais sobre o rótulo do fator.

Com relação aos rótulos dos fatores constantes da primeira parte do instrumento de pesquisa, o primeiro fator foi denominado de “visão

estratégica”, onde as variáveis são representadas pelas “medidas

institucionais são implementadas para solucionar as dificuldades das pessoas”; “proporcionam-se oportunidades de aperfeiçoamento e desenvolvimento para as pessoas no trabalho”; “são fornecidas diretrizes para o alcance do desempenho esperado“; ”existe ambiente adequado para tratar sobre as diferenças”; “as pessoas buscam inovações e mudanças na rotina de trabalho”; “existe oferta de soluções para dirimir problemas”, e “verifica-se disponibilidade das pessoas pra ensinar”, com cargas fatoriais iguais a 0,810; 0,772 ; 0,740; 0,612; 0,608; 0,603 e 0,581, respectivamente. A primeira variável com a maior carga fatorial refere-se à ação institucional objetivando equacionar dificuldades das pessoas, seguida de ações voltadas para o crescimento profissional, e de fornecimento de diretrizes para o alcance do desempenho esperado pela organização, estas foram as descrições que direcionaram a denominação do primeiro fator.

O segundo fator “postura gerencial” foi baseado nas descrições das quatro primeiras variáveis relacionadas às cargas fatoriais equivalente a -0,805; -0,793; -0,721 e -0,659 que reportam às atitudes e ações do gestor. São elas: “o comportamento ético contribui para construir relacionamentos solícitos”; “o cumprimento das promessas contribui para desenvolver relacionamentos solícitos”; “a capacidade de escutar as pessoas contribui para desenvolver relacionamentos solícitos” e “a liderança é confirmada pelo exemplo”.

“Empatia” foi o terceiro fator nomeado. Observa-se que a carga fatorial varia de 0,744 a 0,566. A primeira carga fatorial é representada pela sensibilidade das pessoas quanto aos sentimentos do outro, seguida da carga fatorial igual a 0,739 que corresponde a “existência de disposição para entender como as pessoas se sentem”; 0,724 refere-se a variável “as pessoas são capazes de entender o ponto de vista do outro“ e 0,714 “as necessidades

das pessoas são observadas “, sendo estas quatro primeiras variáveis de um conjunto de sete que colaboraram para a definição do fator..

O quarto fator foi denominado de “leniência no julgamento”. Verifica-se que o conjunto das cargas fatoriais que compõem este fator foi negativo e com o valor absoluto representativo. A carga fatorial mais significativa foi de -,0714 a qual afirma que ”existe aceitação das diferenças das pessoas sem implicar em julgamento”, seguida de carga fatorial igual a -0,695, onde “o erro é admitido com naturalidade pelas pessoas”, posteriormente com a carga igual a -0,690 que corresponde a variável “existe preocupação das pessoas em solucionar problemas, mais do que punir culpados”.

As variáveis que se referem ao quinto fator “acesso à ajuda”, está representado pelas cargas fatoriais que se apresentam dentro do fator as mais significativas iguais a 0,704; 0,695 e 0,622, onde a primeira declara que a “as pessoas pedem ajuda”, a segunda “existe espaço para troca de experiências e de informações” e a terceira “existe orientação para a realização das tarefas em conjunto”.

As variáveis representativas para o sexto fator, com cargas fatoriais também negativas, as quais variam entre -0,769 a -0,542, referem-se ao espaço onde predomina a relação de confiança. A primeira variável descreve que “existe liberdade para que as pessoas organizem as atividades da forma que julguem mais eficazes”, seguida da variável “existe estímulo à confiança e ao respeito mútuo” logo, pode-se rotular este fator como “confiança”.

A representação do sétimo fator foi denominada de “coragem”. Verifica- se a carga fatorial mais alta igual a 0,767, correspondendo à variável “as pessoas fornecem crítica a respeito da atuação de seu superior hierárquico”, seguida da carga fatorial igual a 0,757, “as pessoas expõem seus pontos de vista espontaneamente”. Com a menor representatividade de carga fatorial em relação às demais variáveis, pode-se citar a variável “quando ocorre algum fato relevante , o feedback acontece imediatamente”, que corresponde a carga fatorial igual a 0,528.

Consubstanciado na literatura, pode-se verificar que os cinco fatores que constituem a dimensão “solicitude”, segundo Krogh, Ichijo e Nonaka (2001),

confiança mútua, empatia ativa, acesso à ajuda, leniência no julgamento e coragem, foram corroborados pela presente pesquisa, entretanto, como

resultado da análise fatorial, pode-se verificar que dois novos fatores foram adicionados, com características da dimensão organizacional, os quais foram denominados de “postura gerencial” e “visão estratégica”. Todas as cargas fatoriais significativas foram consideradas no processo de interpretação do fator, referente à primeira parte do instrumento de pesquisa.

Com o objetivo de verificar a relação existente entre os próprios fatores, utilizou-se a análise de correlação Spearmam , conforme verifica-se na Tabela 5.

Em relação ao fator 1 – “visão estratégica”, a análise demonstrou correlações significativas com todos os demais fatores. Isso indica que as ações institucionais devem estar presentes tanto nos aspectos objetivos do trabalho, na meta a ser alcançada pela organização, quanto nas questões comportamentais, das relações interpessoais.

No caso do fator 2 – “postura gerencial”, a análise também indicou correlações significativas com os fatores 1, 3; 4, 5, 6 e 7, apresentando homogeneidade nos resultados dos itens alcançados. Denota-se que o exemplo das atitudes e ações do gestor, pessoa que representa a organização, influencia os aspectos relacionados à solicitude no ambiente de trabalho..

Em relação aos fatores 3, “empatia”; fator 4, “leniência no julgamento”; fator 5, “acesso à ajuda”; fator 6, “confiança” fatores estes com características comportamentais, os resultados alcançados se repetem, pois apresentaram correlação alta entre todos os demais fatores. Quanto ao fator 7, “coragem”, a relação com os demais fatores, apresentou um índice menor. De uma forma geral, pode-se afirmar que estes resultados demonstram que na organização estudada, todos os fatores levantados se correlacionam com índices significativos, e que as atitudes solícitas estão representadas por atitudes comportamentais, agregando-se a elas as atitudes com dimensão organizacional.

Tabela 5: Correlação entre os fatores

FATORES 1 2 3 4 5 6 7 1 1,00 0,58 0,60 0,70 0,69 0,68 0,45 2 0,58 1,00 0,61 0,62 0,59 0,69 0,28 3 0,60 0,61 1,00 0,65 0,62 0,70 0,44 4 0,70 0,62 0,65 1,00 0,73 0,66 0,43 5 0,69 0,59 0,62 0,73 1,00 0,68 0,49 6 0,68 0,69 0,70 0,66 0,68 1,00 0,42 7 0,45 0,28 0,44 0,43 0,49 0,42 1,00

A estatística descritiva dos índices acima referenciados quanto à correlação entre os fatores, pode ser visualizada na Tabela 6. Os resultados apresentaram satisfatórios, com o desvio padrão baixo, e mediana acima de 3,00. Resultados na visão compartilhada dos 276 respondentes da pesquisa.

Tabela 6: Estatística descritiva dos fatores:

FATORES N Média Mediana Desvio_Padrão Mínimo Máximo

1 276 2,99 3,00 0,74 1,29 4,71 2 276 3,64 3,71 0,71 1,14 5,00 3 276 3,27 3,29 0,69 1,00 4,86 4 276 3,23 3,29 0,73 1,00 5,00 5 276 3,29 3,17 0,72 1,17 5,00 6 276 3,54 3,57 0,73 1,00 5,00 7 276 2,97 3,00 0,75 1,00 5,00

Quanto à segunda parte do instrumento de pesquisa, além da análise fatorial realizada, conforme descrito no item 4.1.1, foi calculado o coeficiente de Spearmam (destinado a correlação não paramétrica - para amostra pequena) e também observado que os itens possuem pelo menos uma correlação significativa com 95% de confiança. Alguns possuem correlações altas entre si, como se pode observar na tabela de correlação entre os itens da 2ª parte do