Modelagem de Equações Estruturais

A validação dos instrumentos de pesquisa, Areas of Worklife Scale AWS e Maslach Burnout Inventory General Survey – MBI-GS, no contexto brasileiro, após o processo de tradução e adaptação transcultural, exige a aplicação dos instrumentos à amostra definida e análise estatística dos resultados de tal aplicação. Para tanto, a técnica estatística que utilizada refere-se à Modelagem de Equações Estruturais - MEE (Structural Equation Modelin – SEM) que possui seus estágios definidos por Hair Jr. et al. (2017) que sugerem: Estágio 1 - especificação do modelo estrutural; Estágio 2 – especificação do modelo de mensuração; Estágio 3 – coleta e análise dos dados; Estágio 4 – estimação do modelo de caminhos; Estágio 5 – avaliação do modelo de mensuração; Estágio 6 – avaliação do modelo estrutural e Estágio 7 – interpretação dos resultados e desenho das conclusões.

Para a presente tese optou-se pelo desenvolvimento dos estágios propostos por Hair Jr. et al. (2017), visto serem mais usuais no contexto de pesquisa e haver possibilidade maior de pesquisa em trabalhos semelhantes. Seguem, desta forma, a descrição dos estágios.

3.5.2.1 Estágio 1 – Especificação do Modelo Estrutural

A consecução do objetivo da presente pesquisa relativo a analisar se os fatores das seis áreas da vida no trabalho presentes no instrumento Areas of Worklife Scale AWS (LEITER; MASLACH, 2011) – carga de trabalho, controle, recompensa, comunidade, justiça e valores –

confirmam-se como preditores organizacionais para as três dimensões de burnout componentes do instrumento Maslach Burnout Inventory General Survey MBI-GS (MASLACH; JACKSON; LEITER, 2016) – exaustão, cinismo e ineficácia – a partir da tradução e adaptação transcultural no contexto brasileiro, estrutura-se com a aplicação do modelo integrado que sugere a possibilidade de inter-relações complexas entre as seis áreas da vida profissional e a ocorrência de burnout.

A hipótese básica do modelo desenvolvido por Leiter e Maslach (2011) é que quanto maior o desajuste entre a pessoa e o trabalho nas seis áreas da vida profissional, maior a probabilidade de burnout, por outro lado, quanto maior o ajuste ou a combinação, maior a probabilidade de engajamento no trabalho. Para os autores, isso sugeriria um modelo aditivo simples, no qual as incompatibilidades em cada uma das seis áreas contribuiriam separadamente para um maior desgaste. No entanto, a literatura de pesquisa revisada anteriormente sugere a possibilidade de inter-relações mais complexas entre as seis áreas.

O modelo hipotético desenvolvido pelos autores propõe a dimensão “controle” como ponto de partida do modelo integrado AWS-MBIGS uma vez que é tão fundamental para os funcionários a capacidade de influenciar as pessoas e os processos que determinam a qualidade da vida profissional e influenciará até que ponto as pessoas podem alcançar uma correspondência nas outras áreas, especialmente nas dimensões carga de trabalho, recompensa, justiça e comunidade. A dimensão valores por seu turno, desempenha um papel de integração no modelo, refletindo a consistência geral nas outras áreas da vida profissional e mediando tais áreas com a experiência psicológica de burnout. Uma correspondência em valores indica que os valores centrais da organização são consistentes com os do empregado, sendo que os indivíduos adotam a missão da organização como uma missão pessoal cujo cumprimento é consistente com as aspirações pessoais. Caso haja a identificação de um significativo desajuste em valores, isto demonstra que os funcionários percebem a missão da organização como incompatível com o próprio bem-estar e com a comunidade maior.

O modelo, com base na análise conceitual, fundamenta-se em um conjunto de hipóteses: O primeiro conjunto de hipóteses propõe a replicação das vias padrão entre as três dimensões do burnout: a exaustão prevê cinismo, o que, por sua vez, prevê negativamente a eficácia profissional; o segundo conjunto de hipóteses diz respeito à relação das seis áreas da vida profissional com as três dimensões do burnout, prevendo-se que a carga de trabalho tenha um caminho direto para exaustão, que a dimensão valores faça a integração com todas as áreas (exceto carga de trabalho) e com as três dimensões do burnout e que a dimensão controle apresenta-se como uma variável exógena e prevê estar relacionado às outras áreas de

carga de trabalho, recompensa, justiça e comunidade. O conjunto combinado de hipóteses forma o modelo integrado AWS-MBIGS representado na Figura 5.

Figura 5 - Modelo hipotético

Fonte: Adaptado de Leiter e Maslach (1999)

Como pode-se observar na Figura 5 no modelo de Leiter e Maslach (1999) a escala Areas of Worklife Scale AWS é a medida desenvolvida para avaliar os seis domínios dos fatores contribuintes organizacionais para o burnout e o Maslach Burnout Inventory General Survey MBI-GS (MASLACH; JACKSON; LEITER, 2016) usado para medir as três dimensões do continuum de burnout-engagement: exhaustion-energy, cynicism-implication e inefficacy-efficacy. Para a análise dos itens do modelo desenvolve-se um modelo de equações estruturais.

3.5.2.2 Estágio 2 – Especificação do Modelo de Mensuração

Neste estágio, conforme Hair Jr. et al. (2009) as relações causais são retratadas a partir do método de diagrama de caminhos que permite ao pesquisador apresentar as relações preditivas entre os construtos (relações entre as variáveis independentes e dependentes) e as relações associativas (correlações) entre os construtos e, até mesmo, entre itens. Os autores explicam que para o modelo de mensuração há dois elementos básicos em sua construção, o construto e a seta. O primeiro representa um conceito e atua como um “bloco de construção” (HAIR Jr. et al., 2009, p. 477). O segundo é usado para representar relações entre os construtos, sendo que uma seta retilínea indica uma relação causal direta de um construto a outro e uma seta curvilínea representa uma correlação entre os mesmos e, por fim, uma seta

retilínea com dois sentidos representa uma relação não recursiva ou recíproca entre os construtos.

Os construtos do diagrama de caminhos podem ser divididos em duas classes: exógenos e endógenos como explicam Hair Jr. et al. (2009), sendo os construtos exógenos conhecidos como variáveis independentes e construtos endógenos aqueles que são previstos por um ou mais construtos. Alertam os autores que construtos endógenos podem prever outros construtos endógenos, por isso a necessidade de modelos estruturais.

Para o modelo de mensuração há duas suposições fundamentais: todas as relações são indicadas a partir da teoria que é a base para inclusão ou exclusão de qualquer relação e relações não lineares não podem ser diretamente estimadas em modelagens estruturais, mas modelos estruturais modificados podem se compatibilizar com relações não lineares (HAIR Jr. et al., 2009, p. 478).

3.5.2.3 Estágio 3 – Coleta e Análise dos Dados

O estágio três é destinado à definição do tipo de matriz de entrada e estimação do modelo proposto, sendo que o modelo de equações estruturais difere de outras técnicas multivariadas no sentido de que usa apenas a matriz de variância-covariância ou de correlação de todos os indicadores usados no modelo como dados de entrada (HAIR Jr. et al., 2009). Os autores inferem que para este estágio o pesquisador deve estar atento a três suposições que a modelagem de equações estruturais compartilha com outros métodos: observações independentes, amostragem aleatória de respondentes e a linearidade de todas as relações. Além disso, este método é mais sensível aos desvios da normalidade multivariada ou a uma forte curtose, devendo observar também quaisquer dados atípicos. É preciso avaliar a adequação/impacto do tamanho da amostra e selecionar o método de estimação de modelo (estimação direta, bootstrapping, blindfolding).

3.5.2.4 Estágio 4 – Estimação do Modelo de Caminhos

O estágio quatro refere-se à especificação do modelo em termos de equações que refletem as equações estruturais conectando os construtos, o modelo de mensuração especificando quais variáveis medem quais construtos e um conjunto de matrizes indicando quaisquer correlações teorizadas entre os construtos ou variáveis (HAIR Jr. et al., 2017). Neste estágio constrói-se o modelo estrutural e o modelo de mensuração.

O modelo estrutural refere-se a tradução do diagrama de caminhos em uma série de equações estruturais onde qualquer construto endógeno é a variável dependente em uma equação separada sendo, então, as variáveis preditoras construtos nos extremos terminais das setas retilíneas conduzindo até a variável endógena, ou seja, para cada variável endógena (Yj)

pode ser prevista por variáveis exógenas (Xj) ou por outras endógenas, estimando-se para

cada efeito teorizado um coeficiente estrutural (bjm) e inclui-se um termo de erro (Ɛi) para

cada equação, assim como na regressão múltipla (HAIR Jr. et al., 2009).

O modelo de mensuração, por sua vez, pode ser entendido como uma transposição da análise fatorial para um modo confirmatório no qual o pesquisador especifica quais variáveis definem cada construto (fator) (HAIR Jr. et al., 2009). Os autores explicam que as variáveis manifestas coletadas junto aos respondentes chamam-se indicadores no modelo de mensuração. Assim que estimados os indicadores, o pesquisador deve verificar a confiabilidade destes, definindo o método básico que será utilizado.

3.5.2.5 Estágio 5 – Avaliação do Modelo de Mensuração

Neste estágio passa-se à verificação do modelo de mensuração avaliando-se a mensuração de cada construto quanto a unidimensionalidade e confiabilidade. A unidimensionalidade está relacionada a confiabilidade e é “demonstrada quando os indicadores de um construto têm ajuste aceitável sobre um modelo de um só fator” (HAIR Jr. et al., 2017). Os autores explicam que o alfa de Cronbach não garantem a unidimensionalidade, mas assume que ela existe, sendo que o pesquisador é direcionado a realizar testes de unidimensionalidade de todos os construtos de múltiplos indicadores antes da avaliação da confiabilidade.

A confiabilidade, por sua vez, é uma medida de consistência interna dos indicadores do construto descrevendo o grau que eles indicam o construto latente. Hair Jr. et al. (2009) esclarecem que um valor de referência para confiabilidade aceito comumente é 0,70 mas que valores abaixo deste podem ser considerados aceitáveis.

A medida de variância extraída é outra medida de confiabilidade e reflete a medida de variância nos indicadores explicadas pelo construto latente. Esta medida é complementar do valor de confiabilidade do construto. Hair Jr. et al. (2009) orientam que esta medida difere da medida de confiabilidade no sentido de que as cargas padronizadas são elevadas ao quadrado antes de serem somadas. Sugerem que a variância extraída deveria exceder 0,50 para um construto.

Avalia-se, ainda, a validade discriminante a partir da análise das cargas cruzadas conforme orientação de Chin (1998) e através da utilização do critério de Fornell e Larcker (1981) que prevê a comparação dos valores das variâncias médias extraídas (AVE) de cada construto com as correlações (Pearson) entre os construtos (variáveis latentes).

3.5.2.6 Estágio 6 – Avaliação do Modelo Estrutural

Neste estágio objetiva-se a avaliação do modelo estrutural que representa as teorias subjacentes do modelo de caminhos, permitindo a análise da capacidade preditiva do modelo e as relações entre os construtos. A abordagem sistemática para a avaliação do modelo estrutural, segundo Hair Jr. et al. (2017), é desenvolvida a partir dos seguintes passos: a) passo 1 – avaliar o modelo estrutural para problemas de colinearidade; b) passo 2 – avaliar a significância e relevância das relações do modelo estrutural; c) avaliar o nível de R2; d) avaliar o tamanho do efeito f2, e) avaliação da relevância preditiva Q2.

3.5.2.7 Estágio 7 - Interpretação dos Resultados e Desenho das Conclusões

O último estágio inclui o exame do pesquisador em relação aos resultados da modelagem de equações estruturais e sua correspondência com a teoria proposta. Neste momento Hair Jr. et al. (2009, p. 491) indicam algumas questões que o pesquisador deve fazer: “as principais relações na teoria são mantidas e consideradas estatisticamente? Os modelos concorrentes acrescentam alguma visão quanto a formulações alternativas da teoria que possam ser sustentadas? Estão todas as relações na direção teorizada (positiva e negativa)?”.

Ao final da interpretação do modelo o pesquisador deve revisar as análises realizadas considerando a validade de conteúdo, validade convergente e validade discriminante, variáveis de controle e demográficas, procedimento de coleta e possível viés de seleção, tratamento dos valores omissos, adequação da técnica utilizada, tipos de procedimentos adotados nas equações estruturais, indicadores retirados e modificações no modelo de caminhos.