MODELO ESTRUTURAL EXPLORATÓRIO

Uma vez identificada a problemática, somos conduzidos à formulação de hipóteses, na tentativa de lhes encontrar explicações válidas, pressupondo que estas constituem a expressão das relações que pensamos ocorrer entre as variáveis em estudo.

Porém, antes da referida formulação, pretendemos identificar um possível modelo que explique e integre o essencial das interacções entre o conjunto das variáveis em estudo, constituindo, assim, uma matriz de referência para o conjunto de hipóteses a formular.

A concepção do nosso modelo interpretativo, baseou-se num modelo de equações estruturais que permitiu avaliar relações de dependência ou interdependência simultâneas entre o conjunto das variáveis que evidenciaram possuir relações de maior magnitude, aquando da realização das análises de regressão linear simples e múltipla, procurando testar, na globalidade e para a população específica, a validade do modelo teórico que orientou a investigação.

A decisão de apresentar este modelo decorreu do facto de se considerar esta metodologia particularmente indicada para auxiliar os investigadores na formulação mais adequada e na validação da teoria subjacente aos processos de investigação, possibilitando igualmente uma compreensão exploratória dos dados em análise conforme proposto por Hughes et al (1986).

O modelo de equações estruturais, também denominado de modelo causal ou análise estrutural da covariância, não só permite a avaliação simultânea de múltiplas relações de dependência ou interdependência, como possibilita a representação de relações entre as variáveis não observáveis em análise.

Com o objectivo de construir um modelo passível de explicar as relações teoricamente estabelecidas seguimos as orientações de alguns autores (ex: Bagozzi, 1983; Bentler e Weeks, 1980; Hughes, Price e Mars, 1986) que consideram ser fundamental respeitar um conjunto de passos ou etapas, designadamente:

• Especificação do modelo teórico de base (desenvolvimento de um modelo causal justificado teoricamente e no âmbito do qual se descrevem as estruturas relacionais que se pretendem medir, seleccionando-se as variáveis que melhor representam o problema em análise);

• construção de um diagrama de caminhos (path diagram), que representa as relações teóricas a testar;

• conversão do path diagram num conjunto de equações estruturais (ex: de regressão) e especificação do modelo de medida;

• escolha da matriz de dados e estimação do modelo proposto (estimam-se os parâmetros que compõem o sistema de equações estruturais);

• cálculo da identificação do modelo proposto;

• avaliação da qualidade do ajustamento (de forma a comprovar-se até que ponto este se ajusta à realidade que se pretende descrever);

• re-especificação do modelo, se tal se justificar teoricamente.

A especificação do modelo teórico de base implica a descrição das estruturas relacionais que se pretendem medir. Atendendo a que previamente foi efectuado um conjunto de análises de regressão múltipla entre as variáveis que melhor operacionalizam o problema a estudar, foram retidas as variáveis que evidenciaram possuir relações de maior magnitude nas análises, pois desta forma, privilegiaríamos as referidas relações e reduziríamos o número de variáveis a integrar no modelo.

As variáveis em estudo respondem aos critérios para o tratamento de dados através de modelos de regressão, nomeadamente quando exigem que estas sejam de rácio ou de intervalo e que as correlações existentes entre elas não sejam muito elevadas (r < 0,75). Esta última condição visa reduzir a instabilidade dos coeficientes de regressão derivada de efeitos de multicolinearidade (Pestana e Gageiro, 2000). Os valores de correlação r de Pearson presentes no Quadro 5.11 respondem a esta exigência.

Com base no conjunto de análises efectuadas, demos forma ao modelo estrutural de interligação entre as variáveis consideradas. O modelo proposto assenta em dois constructos principais não observáveis, designadamente, “Gestão por processos” e “Desempenho organizacional”, sendo este último um factor de segundo nível, avaliado em termos de “Resultados económicos” e da “Qualidade das respostas sociais”.

Consideramos que existe uma dimensão emergente dos resultados organizacionais obtidos ao nível da qualidade das respostas sociais e ao nível dos resultados económicos que se pode designar por Desempenho organizacional.

Tendo em consideração a conceptualização das relações entre a Gestão por processos e o Desempenho organizacional, as relações estruturais que pretendemos medir implicam a consideração de uma relação causal entre a primeira e a segunda.

Foram formuladas as seguintes hipóteses de relação entre os constructos:

• H1: A Gestão por processos nas organizações tem um impacto positivo no seu desempenho organizacional.

• H2: O Desempenho organizacional manifesta-se nos resultados económicos.

• H3: O Desempenho organizacional influencia a qualidade das respostas sociais. A versão gráfica destas interrelações é apresentada na Figura 7.1.

Figura 7.1 – Modelo exploratório de investigação

Legenda: H1(+) – Hipótese 1; H2(+) – Hipótese 2; H3(+) – Hipótese 3. O sinal (+) indica o impacto positivo esperado.

O modelo estrutural exploratório referido implicou a construção de um path diagram, representativo das relações teóricas a testar e permitiu-nos evoluir no sentido da especificação do modelo de medida. Este pressupõe a conversão do path diagram num conjunto de relações estruturais entre as variáveis observáveis ou indicadores (passíveis de observação) e as variáveis latentes (não passíveis de observação). Se os constructos não observáveis foram já abordados nos capítulos referentes à Gestão por processos e ao Desempenho organizacional,

Gestão por Processos

Resultados Económicos

Qualidade das Respostas Sociais

Desempenho Organizacional

H1 (+)

H2 (+)

importa agora seleccionar as variáveis observáveis, para posteriormente definir as relações estruturais entre ambos.

Com base no critério anteriormente referido (selecção das variáveis que evidenciaram relações mais significativas e explicativas aquando da realização das análises estatísticas), optámos por escolher como indicadores do constructo (de primeiro nível) relativo aos “Resultados económicos” o indicador, designado por Medidas de produtividade (MP_Uso), fazendo assim representar no modelo referente aos resultados económicos, um indicador de natureza produtiva.

Seleccionámos como indicadores do constructo de primeiro nível referente à Qualidade das Respostas Sociais, os indicadores de desempenho cliente (DC_Uso), de fornecimento de serviço (MFS_Uso) e as medidas de desempenho da qualidade (MDQ_Uso).

Os quatro factores, nomeadamente, GP_F1, GP_F2, GP_F3 e GP_F4 (Factores 1, 2, 3 e 4 da Gestão por processos, respectivamente, Estratégica por processos, Selecção de medidas, Práticas de gestão por processos e Orientação para os resultados), foram seleccionados como indicadores observáveis do constructo relativo à gestão por processos.

O conjunto das relações estruturais entre as variáveis observáveis e as variáveis latentes (não passíveis de observação directa) está representado na Figura 7.2.

Figura 7.2 – Modelo de medida proposto

Legenda: GP_F1, GP_F2, GP_F3 e GP_F4 (Factores 1, 2, 3 e 4 da Gestão por processos, respectivamente, Estratégica por processos, Selecção de medidas, Práticas de gestão por processos e Orientação para os resultados); MP_Uso (Medidas de Produtividade _Uso); MDQ_Uso (Medidas de desempenho da qualidade _Uso); DC_Uso (Desempenho Cliente _Uso) e MFS_Uso (Medidas de Fornecimento do Serviço_Uso).

Gestão por

Processos OrganizacionalDesempenho

Qualidade das Respostas Sociais Resultados Económicos MP_Uso MFS _Uso DC _Uso MDQ _Uso GP_F1 GP_F2 GP_F3 GP_F4