AVALIAÇÃO DO MODELO ESTRUTURAL

Segundo Hair Jr. et al; (2013), a avaliação do modelo estrutural deve conter os seguintes requisitos:

a) Examinar a colinearidade de cada conjunto de preditores do modelo estrutural;

b) Utilizar a técnica de bootstrapping para verificar a significância dos indicadores (p-value);

c) Calcular o coeficiente de determinação (R2) para as variáveis latentes endógenas;

d) Calcular a relevância preditiva (Q2) por meio da técnica de blindfolding; e) Calcular o tamanho do efeito f2, que permite verificar a contribuição de

A colinearidade de cada conjunto de preditores do modelo estrutural foi examinada e o valor de tolerância (VIF) apresentado por todos os indicadores, conforme demonstra a Tabela 8, foi inferior a 5, de acordo com a sugestão de Hair Jr. et al (2013).

Tabela 8 – Valor de Tolerância (VIF)

Intenção de Uso

Expectativa de Desempenho 2,324 Expectativa de Esforço 1,538 Influência Social 1,746 Intenção de Rotatividade 1,034

Fonte: elaborado pela autora.

A técnica bootstrapping foi utilizada para a análise da significância dos indicadores (EFRON E TIBSHIRANI, 1998). A técnica bootstrapping calcula estimativas de parâmetros e seus intervalos de confiança com base em múltiplas estimações (HAIR JR. et al, 2005; HAIR JR. et al, 2013).

No estudo, a reamostragem utilizada foi de 1.000 amostras, com reposição de 292 casos, de acordo com as recomendações de Hair Jr. et al (2013).

A estatística t de Student analisa a hipótese dos coeficientes de correlação serem iguais a zero. Caso os resultados deste teste indiquem valores superiores a 1,96, a hipótese é rejeitada e a correlação é significante (EFRON; TIBSHIRANI, 1998; HAIR JR. et al, 2013).

A tabela 9 indica que todas as cargas fatoriais apresentaram resultados com significância.

Tabela 9 – Cargas fatoriais do modelo de medidas e estatística t de Student

Construto Variável Cargas (média) Desvio Padrão Teste - T p-value (bicaudal) Expectativa de Desempenho ED1 0,715 0,053 13,597 0,000 ED2 0,811 0,029 28,035 0,000 ED3 0,730 0,035 20,995 0,000 ED4 0,810 0,029 28,151 0,000 ED5 0,855 0,019 45,914 0,000 Expectativa de Esforço EE1 0,792 0,031 25,992 0,000 EE2 0,739 0,039 18,877 0,000 EE3 0,906 0,011 82,735 0,000 EE4 0,885 0,018 50,281 0,000 Influência Social IS1 0,710 0,051 14,110 0,000 IS2 0,807 0,033 24,789 0,000 IS3 0,728 0,043 16,856 0,000 IS4 0,737 0,047 15,602 0,000

Intenção de Rotatividade IR1 0,962 0,007 133,246 0,000 IR2 0,959 0,007 135,246 0,000 IR3 0,967 0,006 173,263 0,000 IR4 0,862 0,019 44,419 0,000 Intenção de Uso ITU1 0,617 0,058 10,702 0,000 ITU2 0,760 0,027 28,651 0,000 ITU3 0,731 0,035 20,836 0,000 ITU4 0,824 0,022 37,989 0,000 ITU5 0,775 0,030 25,802 0,000 ITU6 0,802 0,025 32,063 0,000 Uso USO1 0,761 0,027 27,892 0,000 USO2 0,606 0,050 12,222 0,000 USO3 0,836 0,020 41,302 0,000 USO4 0,885 0,015 58,810 0,000 USO5 0,824 0,026 31,590 0,000 Fonte: elaborada pela autora.

Os valores dos coeficientes entre os construtos e as estatísticas t de Student, estimados pela técnica de bootstrapping, são apresentados na Tabela 10. Todos os valores dos relacionamentos apresentaram valores de t de Student superiores a 1,96 (nível de significância = 5%).

Tabela 10 – Coeficientes do modelo estrutural - entre construtos

Relação entre Construtos Cargas (média) Desvio Padrão Teste - T p-value (bicaudal) Expectativa de Desempenho => Intenção de Uso 0,463 0,059 7,820 0,000

Expectativa de Esforço => Intenção de Uso 0,227 0,050 4,563 0,000

Intenção de Rotatividade => Intenção de Uso 0,321 0,044 7,338 0,000

Influência Social => Intenção de Uso 0,151 0,052 2,891 0,004

Intenção de Uso => Uso 0,607 0,033 18,182 0,000 Fonte: elaborada pela autora.

O coeficiente de determinação (R²) indica quanto da variação total é comum aos elementos que constituem os pares analisados. Para Cohen (1977), valores de R² iguais a 10% são considerados baixos, 30% são considerados médios e 50% são considerados altos.

A tabela 11 apresenta os valores do coeficiente de determinação do modelo do estudo, os quais apresentaram valores considerados altos, o que pode evidenciar a capacidade do instrumento em medir o relacionamento entre os construtos.

A relevância preditiva do modelo foi verificada por meio da técnica blindfolding. Os resultados de valor Q2 maiores que 0 indicam que os construtos

exógenos têm relevância preditiva sobre os construtos endógenos em consideração. Todos os valores foram considerados acima de zero, como pode ser observado na tabela 11.

Tabela 11 – Valores de R2

e Q2 dos construtos endógenos

Construtos R2 R 2 ajustado Q 2 Intenção de Uso 0,614 0,609 0,335 Uso _{0,368 0,366 0,22}

Fonte: elaborada pela autora.

O tamanho do efeito f2 permite verificar a contribuição de um construto exógeno sobre uma variável latente endógena. Os valores f2 de 0,02, 0,15 e 0,35 indicam, respectivamente, um efeito pequeno, médio e grande de um construto exógeno sobre um construto endógeno (COHEN, 1988).

A tabela 12 apresenta os valores de f², e mostram que a maioria dos construtos apresenta um efeito entre médio e grande, com exceção do construto Expectativa de Esforço, que apresenta um efeito entre pequeno e médio.

Tabela 12 – Valores de f2 Intenção de Uso Tamanho do efeito f² Uso Tamanho do efeito f² Expectativa de Desempenho 0,231 Expectativa de Esforço _0,084 Intenção de Rotatividade _0,253 Influência Social _0,032 Intenção de Uso _0,574

Fonte: elaborada pela autora.

4.3.1 Discussão dos Resultados do Modelo Estrutural

Na figura 13, a seguir, ilustra-se o modelo resultante da pesquisa com os valores das cargas fatoriais, coeficientes entre construtos com suas respectivas significâncias e os valores de poder de explicação dos construtos.

Figura 13 – Modelo resultante da pesquisa Fonte: elaborada pela autora.

Neste trabalho a validação obtida do modelo conceitual da pesquisa demonstra que a aplicação ao estudo da adoção da rede social profissional LinkedIn foi satisfatória.

Observa-se que a estrutura do modelo UTAUT original proposto por Venkatesh et. al. (2003) foi validada para essa aplicação.

Os construtos expectativa de desempenho, expectativa de esforço e influência social tiveram efeitos diretos sobre intenção de uso que por sua vez teve efeito direto sobre o uso, confirmando a significância de resultados da estrutura de construtos do modelo UTAUT.

De acordo com a figura 13, expectativa de desempenho foi o construto que apresentou a maior influência para a Intenção de Uso da rede social profissional LinkedIn. Este fato converge com a afirmação de Venkatesh et al (2003, p. 447) que apontam “o construto expectativa de desempenho como o preditor mais forte de intenção de uso e se demonstra significante em todos os pontos de medida [...]”. Confirma-se que há percepção dos indivíduos de que ao utilizar o LinkedIn podem ter benefícios profissionais uma vez que esta tecnologia possibilita compartilhar rapidamente informações profissionais, melhorar as possibilidades de benefícios

NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA