Fidedignidade dos fatores de primeira ordem

Apresenta-se a seguir a análise dos fatores que se sobressaíram da análise dos indicadores observados no estudo.

6.2.1.1 Análise da dimensionalidade

Foram realizadas análises fatoriais separadas para cada construto do modelo, dado que o objetivo era traçar a unidimensionalidade dos mesmos e não haveria amostra suficiente para rodar análises fatoriais contemplando todos os conjuntos de indicadores em um único grupo. Os resultados estão dispostos na Tabela 11, contida no Apêndice B.

Observou-se que alguns indicadores forçaram o surgimento de dois fatores, quando deveriam gerar somente um. Nestes casos, excluíram-se os indicadores com maior carga não rotacionada no segundo fator, um a um, até que permanecesse uma solução unidimensional. Assim, todos os fatores obtiveram uma solução unidimensional após a exclusão dos seguintes indicadores: V037_RTEC2 (O(s) produto(s) da empresa pode(m) ser substituído(s) no mercado em função do desenvolvimento tecnológico de produtos semelhantes);

V016_RPAEXT1 (A empresa está vulnerável a perdas financeiras geradas por causas naturais ou pelo homem); V011_RC1 (A atividade econômica desenvolvida pela empresa não requer alto custo de investimento para compensação de impactos sociais); V001_RM1 (Os investimentos da empresa são determinados pela demanda de mercado); V002_RM2 (A empresa está preparada para lidar com a instabilidade do mercado); V017_RPAEXT2 (A empresa está vulnerável a perdas de conhecimento especializado de seus profissionais); V031_RLP1 (O setor em que a empresa atua – mineração – é regido por legislação, convenções e/ou tratados restritivos em relação ao aspecto social); e V032_RLP2 (O contexto de atuação da empresa inclui a competição entre diferentes grupos de interesse e com objetivos conflitantes).

As variáveis com cargas negativas ou em sentido inverso às dos demais indicadores foram então revertidas. Neste caso utilizou-se o símbolo _I após a numeração do mesmo, para demonstrar que o item teria, a partir de então, sentido inverso.

Considerando a natureza inovadora da escala concebida, buscou-se fazer uma análise que contemplasse todos os indicadores em uma única análise fatorial exploratória, visando extrair conjuntos de perguntas que medissem conceitos similares. Usando a sugestão de Hair Junior

et al. (2010) e Tabachnick e Fidel (2007), foi feita uma extração por componentes principais,

com o objetivo de utilizar-se o máximo de variabilidade para explicar o menor número possível de fatores. A verificação da dimensionalidade da escala foi realizada por meio da conjunção do critério de Kaiser (autovalores maiores que 1) e do Screeplot. Para determinar a qualidade da solução fatorial, aplicou-se a análise da medida KMO, que deveria ficar acima do patamar sugerido de 0,700. Ao final, a análise demonstrou que a solução foi capaz de preservar mais de 60% da variância dos dados, valor recomendado por Hair Junior et al. (2010).

6.2.1.2 Validade do instrumento

Enquanto a confiabilidade e a qualidade geral da mensuração foram analisadas através de técnicas de consistência interna e medidas de qualidade da medição na análise fatorial, a validade foi analisada por três componentes: validade convergente, discriminante e nomológica.

Para avaliar se os construtos subjacentes poderiam representar adequadamente os construtos principais (validade convergente), verificou-se a significância das cargas fatoriais dos construtos. O critério foi avaliar se as cargas foram significativas ao nível de 5% ou 1% (por meio de testes t unicaudais com t crítico 1,65 para 5%); em caso positivo, seria evidente que a variável mediria, de maneira efetiva, os supostos construtos latentes. Visando à integridade do modelo, todos esses indicadores foram mantidos, a despeito de alguns itens mostrarem um baixo percentual de variância explicada (menor que 40%). Os indicadores que não alcançaram esse critério foram excluídos.

Para avaliar a confiabilidade da mediação geral da mensuração, aplicou-se a medida Alpha de Cronbach, que indica o percentual de variância de uma escala que está relativamente livre de erros aleatórios. Usualmente estes valores devem ficar acima de 0,70 para indicar boa confiabilidade das escalas, mas o limite de 0,60 pode ser considerado aceitável para escalas novas, como as empregadas neste estudo.

Adicionalmente, analisou-se a qualidade de mensuração por meio da confiabilidade composta (Composite Realiability – CR) e da Variância Média Extraída (Average Variance Extracted – AVE). A medida de confiabilidade composta é similar à medida Alpha de Cronbach, mas não faz a suposição de que os itens possuem a mesma correlação média inter-item, sendo mais apropriada no caso de equações estruturais (NUNNALLY; BERNSTEIN, 1994). Por outro lado, a variância média extraída mostrou que a quantidade de variação (percentual de variância) explicada pelos indicadores foi grande o suficiente para se afirmar que existe convergência entre os indicadores e o construto. Empregaram-se como pontos de corte valores superiores a 0,70 para CR e de 0,40 para AVE. Para obter tais índices, aplicaram-se as seguintes fórmulas:

 

 _

_





Sendo:  a carga fatorial padronizada de cada indicador ligado ao construto latente e  o erro de medida de cada indicador.

Os construtos deveriam ter valores de Alpha, AVE e CC dentro de patamares considerados aceitos para serem elencados como fidedignos.

6.2.1.3 Cálculo de índices

Pelos critérios de validade empregados, os itens V041_RMA1_I (O impacto ambiental causado pelas atividades da empresa é grande), V043_RMA3_I (Um possível atraso nos processos de licenciamento ambiental pode impactar diretamente a produção e implantação de projetos da empresa) e V045_RMA5_I (A empresa enfrenta fatores ambientais restritivos, tais como patrimônio histórico e natural e sítios arqueológicos) obtiveram cargas não significativas. Mas, após a exclusão dos itens V041_RMA1_I (O impacto ambiental causado pelas atividades da empresa é grande), V043_RMA3_I (Um possível atraso nos processos de licenciamento ambiental pode impactar diretamente a produção e implantação de projetos da empresa), todos os demais indicadores alcançaram validade convergente, conforme demonstrado na Tabela 12, constante no Apêndice B.

Predominam, na Tabela 12, correlações ao quadrado inferiores ao valor de AVE dos construtos. As exceções estão relacionadas aos pares de construtos “risco operacional versus risco da política empresarial”, “risco operacional versus risco de atitudes perante os riscos” e “risco social versus risco de mercado”. Nesses casos de violação da validade discriminante, aplicou-se o intervalo de 95% de confiança das correlações e, quando atenuadas pela confiabilidade, contiveram o valor de 1,00 (NETEMEYER; BEARDEN; SHARMA, 2003). Nos casos em que isso ocorre, pode-se afirmar que a correlação entre os construtos é igual a 1, revelando violação significativa da validade discriminante. Para tanto, aplicou-se a transformação de Fisher Z para calcular o intervalo simétrico e normalmente distribuído das correlações encontradas. Sua formulação foi tratada pela equação a seguir:

)

1

1

ln(

2

1

'

r

r

z







Em que: z’ é o valor da transformação Z de Fisher e r é o valor da correlação de Pearson. Ao aplicar a Erro! Fonte de referência não encontrada., transformou-se o valor de r em

ma medida padronizada com erro padrão (z’) igual a 3 1



Portanto, o intervalo simétrico de confiança de 95% pode ser calculado como z’±1,96. Aplicando a inversa da transformação z’ (exp(2 ') 1

1 ) ' 2 exp(   z z

) ao limite superior deste intervalo, chegou-se ao limite superior da correlação (r) entre dois construtos. Como esse valor se encontrou atenuado devido à ausência de confiabilidade perfeita, aplicou-se a fórmula de Spearman-Brow2 _{para verificar o valor esperado do limite dessa correlação. Para a correlação} dos construtos “risco operacional versus risco da política empresarial”, o intervalo da correlação desatenuada foi de 0,73 a 0,94. Para a correlação dos construtos “risco operacional

versus risco de atitudes perante os riscos”, o intervalo da correlação desatenuada foi de 0,68 a

0,92. Para a correlação dos construtos “risco social versus risco de mercado”, o intervalo da correlação desatenuada foi de 0,70 a 0,96. Como todos esses intervalos não contemplam uma correlação perfeita (1,00), pode-se então assumir a validade discriminante de todos os fatores de primeira ordem.

Quanto à qualidade geral da mensuração, obtiveram-se valores acima dos desejados para CR, AVE e AC na maior parte dos construtos, exceto para o risco estratégico e para o risco legal/regulatório, cujos valores de AC foram menores que 0,600, mas como AVE e CR superaram as barreiras sugeridas, indica-se boa mensuração nestes casos.

A fim de verificar a adequação da representação de uma estrutura dimensional dos riscos internos e externos, calculou-se a média dos itens conforme detalhado no item cálculo de índices, exposto no capítulo da metodologia, criando indicadores que foram então submetidos à nova fase de avaliação de fidedignidade. Os pesos e os valores empregados para calcular os índices, a partir de cada indicador, podem ser visualizados na Tabela 13 (Apêndice B).