Exploração adicional das medidas validadas

Nas seções anteriores foi verificada a estrutura empírica subjacente às medidas de estratégias para criar no trabalho e auto-eficácia para criar no trabalho, bem como a solução fatorial hierárquica mais satisfatória da primeira. Nesta seção serão realizadas análises adicionais, como a validação discriminante e a correlação entre as medidas criadas, bem como análises de variância entre grupos sócio-demográficos distintos, no intuito de melhor caracterizar as medidas propostas.

6.4.1 Relação entre estratégias e auto-eficácia para criar no trabalho As medidas de estratégias para criar no trabalho e auto-eficácia para criar no trabalho foram aplicadas simultaneamente, compondo uma única amostra cujo banco de dados foi utilizado na produção dos resultados expostos neste capítulo. Embora a revisão de literatura aponte para provável relação entre os construtos, as medidas ora propostas precisam se distinguir com clareza, tal como os construtos que pretendem mensurar, demonstrando validade discriminante.

Desta feita, seguindo recomendação de Clark e Watson (1995), procedeu-se análise fatorial exploratória contendo todos os itens resultantes da validação inicial de ambas as medidas: 44 itens de estratégias para criar e sete itens de auto-eficácia para criar no trabalho. Os mesmos passos conduzidos anteriormente, já relatados nas seções 6.2 e 6.3, foram conduzidos com esse conjunto de 51 itens. Não foi necessário repetir os procedimentos relativos ao comportamento das variáveis individualmente, pois são as mesmas já averiguadas neste estudo.

No tocante ao porte do banco de dados de 688 sujeitos frente aos 51 itens usados nesta análise fatorial exploratória, obtém-se a proporção de 13,49 casos por

variável de interesse, o que caracteriza uma proporção satisfatória para realização dos procedimentos pretendidos. Na inspeção da matriz de correlações o foco foram as novas correlações agregadas, que variaram de 0,01 a 0,49 e possuem média de 0,28. Esses valores reafirmam os pressupostos já identificados, tanto em termos da ausência de multicolinearidade quanto da fatorabilidade da matriz de correlações resultantes do conjunto de 51 variáveis. Esta fatorabilidade é confirmada pela significância do teste de esfericidade de Bartlett e pelo valor obtido no teste de adequação da amostra de Kaiser-Meyer-Olkein (KMO = 0,958), assim como do determinante da matriz (det=1,34E-13).

A fatorabilidade da matriz de correlações, já suspeitada pela fatorabilidade das matrizes dos subconjuntos de variáveis que a compõem, foi confirmada. Habitualmente, o passo seguinte na análise fatorial exploratória é a determinação do número de fatores a extrair. Tendo em visto o objetivo de validação discriminante, a intenção era extrair seis fatores, referentes à soma dos cinco fatores de estratégias para criar no trabalho ao fator único de auto-eficácia para criar no trabalho. De toda sorte, foram considerados os critérios de Cattell e de Horn para confirmação do número de fatores a extrair, o que de fato ocorreu, pois a inspeção visual do scree plot, bem como a comparação de autovalores empíricos e aleatórios, indicaram a pertinência dessa extração.

Na análise fatorial foi usado o método dos eixos principais (Principal Axis Factoring - PAF) para extração de seis fatores, seguida de rotação oblíqua (direct oblimin) dos mesmos. A exploração inicial da matriz pattern (Anexo 5), contendo o conjunto de itens e suas respectivas cargas nos fatores, permitiu identificar o novo fator formado pelos sete itens da medida de auto-eficácia para criar no trabalho, lado a lado com todos os fatores constantes da solução fatorial apresentada na

subseção 6.2.4 e seus respectivos itens. Nenhum dos itens incorreu nos critérios de corte por complexidade ou por carga fatorial insuficiente, estipulados na análise fatorial exploratória inicial. Ou seja, as duas estruturas empíricas apresentadas na validação segregada destas medidas foram reproduzidas sem quaisquer impropriedades na análise fatorial conjunta.

Convém destacar que a estrutura pattern produzida pela análise fatorial conjunta é límpida e demonstra com clareza a adequação das soluções fatoriais propostas para as medidas validadas neste estudo. Quanto ao comportamento dos itens de auto-eficácia para criar no trabalho em relação aos demais fatores, suas cargas fatoriais são próximas de zero, sendo a maior carga encontrada a de 0,09 do item AEF1 no fator "pensamento flexível". Já no fator que compõem, esses itens possuem cargas que oscilam de 0,79 a 0,86 e repetem o padrão de cargas excelentes obtido em sua análise fatorial de origem. Da mesma forma, os itens de estratégias para criar no trabalho seguem padrão similar ao encontrado em sua análise fatorial segregada. A ampla maioria apresenta carga fatorial próxima de zero no fator de auto-eficácia, alguns poucos apresentam cargas na casa dos 0,10 e o maior valor encontrado foi 0,25 (item EST63). Esses resultados configuram o que Clark e Watson (1995) chamam de ideal em procedimentos dessa natureza.

Outra informação relevante neste procedimento são as correlações entre essas medidas, considerando os fatores de primeira ordem obtidos na análise fatorial conjunta. Auto-eficácia para criar no trabalho apresentou correlação média de 0,37 com os fatores de estratégias para criar no trabalho, e, individualmente, se correlacionou de forma distinta com cada fator, conforme pode ser observado na Tabela 26. Com os fatores "pensamento flexível" (r = 0,60) e "interação e analogia" (r = -0,46) a correlação foi elevada e com "leitura inspiradora", moderada (r = -0,38).

Já com os fatores "controle emocional" (r = 0,22) e "imaginação e introspecção" (r = 0,18) auto-eficácia para criar no trabalho teve baixa correlação.

Tabela 26 – Matriz de correlações entre fatores: EST/CT e AEF/CT.