Validação individual e conjunta dos constructos: escala ETIG

Na primeira análise de uni-dimensionalidade, a escala ETIG - Échelle de Tendance à

Innover Globale desenvolvida por Le Louarn’s (1997), apresentou composição de três fatores (Scr.

Test= 3) e medida de adequação KMO - Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy equivalente à KMO= 0.767, explicando uma variância de VE.= 55.090%. A significância geral da matriz de correlação apresentou os seguintes valores χ2_{= 686,430 df.= 55 sig.= .000. No Quadro 16} abaixo é apresentado uma síntese das informações obtidas:

É observado que os itens que compõe a dimensão de atração pelo novo apresentam cargas cruzadas significativas (>.300), tais itens tem o potencial de trazer ‘ruído” aos resultados, são estes: INOV.INN.ATR03 (cargas de .630 e .324). Em relação a utilização de itens de polaridade reversa no desenvolvimento da escala, o paradoxo observado anteriormente não gerou implicações na

Quadro 16 - EFA - Exploratory Factor Analysis inicial da escala ETIG

Dimensão Indicador 01 02 03 Communal.

ATRATIVIDADE _{INOV.INN.ATR01 .156 -.031 .814 .671} ATRATIVIDADE _{INOV.INN.ATR02} -.118 -.133 .828 .661 ATRATIVIDADE _{INOV.INN.ATR03 -.045 .324 .630 .617} AUTONOMIA INOV.INN.AUT01REV .701 .082 -.073 .531 AUTONOMIA _{INOV.INN.AUT02REV .629 .133 -.047 .458} AUTONOMIA INOV.INN.AUT03REV .766 -.032 .056 .577 AUTONOMIA _{INOV.INN.AUT04 .774 -.149 .060 .556} RISCO INOV.INN.RISC01REV .134 .675 -.093 .494 RISCO _{INOV.INN.RISC02REV -.076 .811 -.107 .589} RISCO _{INOV.INN.RISC03REV -.074 .683 .077 .481} RISCO _{INOV.INN.RISC04REV .059 .582 .135 .426} Eigenvalue 2,899 1,980 1,181 KMO= .767

Variance - % 26,356 17,998 10,736 TT. Var. Ex.= 55.090%

Cumulative - % 26,356 44,354 55,090

χ2= 686,430 df.= 55 sig.= .000 Alfa (ⲁ)= 0.703

* Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.

unidimensionalidade desta escala (HERCHE; ENGELLAND, 1996). O aprofundamento da análise e devidas ações corretivas foram realizados seguindo a observância da literatura (HAIR et al. 2005, 2009; MALHOTRA, 2006), sendo deletado o item INOV.INN.ATR03. No Quadro 17 abaixo é apresentado uma síntese das novas informações obtidas:

O quadro acima demonstra que a escala utilizada no presente estudo mostrou adequação via

EFA - Exploratory Factor Analysis . Como observado, os conceitos distintos “carregam” em 44

fatores diferentes (Scr. Test= 3). O índice de adequação da amostra está acima do mínimo recomendado (.50) pela literatura (KMO= .759). As variáveis apresentam correlação significativa (p.<0.001) entre si pelo teste de Bartlett ( χ2_{= 590,230; Df.= 45 e Sig.= .000). E o total da variância} explicada, está acima do nível mínimo recomendado (>.50) pela literatura em metodologia (VE= 56.250%) (HAIR et al. 2005, 2009; KLINE, 2011; SCHUMACKER; LOMAX, 2010; HOYLE, 2012). Na sequência, seguindo a abordagem de sub-capítulos anteriores, a análise convergente e

Quadro 17 - EFA - Exploratory Factor Analysis inicial da escala ETIG revisada

Dimensão Indicador 01 02 03 Communal.

ATRATIVIDADE _{INOV.INN.ATR01 .077 -.142 .937 .818} ATRATIVIDADE _{INOV.INN.ATR03 -.100 .246 .710 .672} AUTONOMIA _{INOV.INN.AUT01REV .708 .104 -.086 .539} AUTONOMIA _{INOV.INN.AUT02REV} .636 .129 -.022 .458 AUTONOMIA _{INOV.INN.AUT03REV .760 -.044 .087 .579} AUTONOMIA _{INOV.INN.AUT04} .762 -.123 .031 .552 RISCO _{INOV.INN.RISC01REV .157 .676 -.084 .499}

Dimensão Indicador 01 02 03 Communal.

RISCO INOV.INN.RISC02REV -.052 .802 -.081 .587

RISCO _{INOV.INN.RISC03REV -.073 .700 .050 .497}

RISCO INOV.INN.RISC04REV .057 .543 .191 .425

Eigenvalue 2,869 1,734 1,022 _{KMO= .759}

Variance - % 28,689 17,342 10,219 TT. Var. Ex.= 56,250%

Cumulative - % 28,689 46,031 56,250 χ2= 590,230 df.= 45 sig.= .000

* Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.

Fonte: Dados da pesquisa, 2016

Para conduzir uma análise fatorial, o índice KMO deve ser maior do que .5. O teste de Bartlett verifica a hipótese

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nula de que a matrix de correlação é uma matrix de identidade, logo, este teste deve ser significante. A consistência interna da escala de mensuração teve sua estabilidade testada pelo alfa de Cronbach, e deve ser maior do que .60 para pesquisa exploratória e maior do que .80 para pesquisa aplicada (PETERSON, 1994; HAIR et al. 2005; MALHOTRA, 2012).

discriminante foi realizada via CFA - Confirmatory Factor Analysis. No Quadro 18 abaixo é apresentado uma síntese das informações utilizadas para a análise convergente e discriminante (FORNELL; LARCKER, 1981; BAGOZZI et al. 1991; GARVER; MENTZER, 1999; HU; BENTLER, 1999; MALHOTRA, 2006):

Em suma, são obtidos em função do tamanho amostral (>400) e/ou suas correlações, os seguintes valores de χ2 _{(CMIN= 45,655). Os valores de χ}2/_{Df. (CMIN/DF= 1.427) obtidos são} considerados excelentes (>.1), o que indica grau de ajuste satisfatório. Os menores t-values encontrados nos constructos não estão próximos de zero (<. T-values= 1,427), o que demonstra diferença entre os mesmos. Os valores de PCLOSE (p. of Close Fit) obtidos são excelentes e indicam diferença relevante entre as dimensões (PCLOSE= .847). Os valores de RMSEA - Root

Medium Square Error of Approximation e SRMR - Standardized Root Mean Square Residual

obtidos indicam adequação geral do modelo (RMSEA= .036; SRMR= .046), pois a literatura indica níveis mínimos de <.06 e <.08. Os valores de GFI - Goodness of Fit Index, AGFI - Adjusted

Goodness of Fit Index, TLI -Tucker Lewis Index e CFI - Comparative Fit Index mostram adequação

(GFI= .974, AGFI= .956, TLI= .965 e CFI= .975) ao passo que os valores obtidos são superiores ao recomendado de .900.

Por fim, os valores de CR - Composite Reliability, AVE - Average Variance Extracted e

MaxR(H) - Maximal Reliability H empregados em análise de validade discriminante mostraram

Quadro 18 - CFA - Confirmatory Factor Analysis da escala ETIG

<. t-value Cmin Df. CMIN/Df. P.Close RMSEA GFI AGFI CFI TLI SRMR

5.135 45,655 32 1,427 .847 .036 .974 .956 .975 .965 .046

DIM’s INOV.IN.ATR INOV.IN.AUT INO.IN.RISC ______

CR .662 .700 .658 ______

AVE .508 .369 .325 ______

MSV .340 .169 .340 ______

MAXRH .758 .704 .659 ______

* Níveis de entrada: Excelente (CMIN/DF= >1; CFI= >0.95; SRMR= <0.08; RMSEA= <0.06; PCLOSE= >0.05; GFI/AGFI/TLI/CFI= >0.90; CR= >0.7; AVE= >0.5 e MaxRH= >0.80); Aceitável (CMIN/DF= >3; CFI= <0.95; SRMR= >0.08; RMSEA= >0.06 e PCLOSE= <0.05);

Terrível (CMIN/DF= >5; CFI= <0.90; SRMR= >0.10; RMSEA= >0.08; PCLOSE= <0.01; GFI/AGFI/TLI/CFI= <0.90; CR= <0.7; AVE= <0.5 e

MaxRH= <0.80)

* HU, L.; BENTLER, P. M. Cutoff criteria for fit indices in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, v. 6, p. 1–55, 1999. / GELDHOF, G. J.; PREACHER, K. J.; ZYPHUR, M. J. Reliability estimation in a multilevel confirmatory factor analysis framework. Psychological methods, v. 19, n. 1, p. 72–91, 2014.

adequação parcial (CR= .662, .700 e .658; AVE= .508, .369 e .325, MaxRH= .758, .704 e .659), pois são recomendados pela literatura valores mínimos de >.7, >.5 e >.8 respectivamente. O conjunto de índices em geral, sinalizam a aceitação do modelo proposto para análises subsequentes no presente estudo (HAIR et al. 2005, 2009; HU; BENTLER, 1999; KLINE, 2011; SCHUMACKER; LOMAX, 2010; HOYLE, 2012). Como evidência adicional de que a escala produz resultados consistentes para análise, foi realizado o computo de sua confiabilidade interna via Alfa de Cronbach CRONBACH, 1951; PETERSON, 1994; HAIR et al. 2005; MALHOTRA, 2006). No Quadro 19 abaixo é apresentado os Coeficientes Alfa para cada uma das dimensões da escala e o respectivo constructo de inovatividade inata: