Estimativas válidas e confiáveis do modelo exterior permitem avaliar o modelo interior (HENSELER; RINGLE; SINKOV, 2009), então, a segunda etapa consiste na avaliação do modelo estrutural e implica estabelecer a capacidade de predição e analisar os relacionamentos entre os constructos. Assim, os critérios de avaliação
compreendem analisar o nível de significância dos coeficientes do caminho estrutural e os valores dos coeficientes de terminação R2.
Antes, porém, é preciso analisar a colinearidade do modelo estrutural. Estudos de Hair et al. (2013) indicam que cada conjunto de preditores no modelo a colinearidade deve apresentar o valor de tolerância Variance Inflation Factor (VIF) para cada constructo preditor com valores maiores do que 0,20 e inferior a 5, conforme indicam Hair et al. (2013). O valor de tolerância (VIF) expressa o grau de multicolinearidade de um constructo sobre o todo o modelo. O diagnóstico de colinearidade é apresentado na tabela 32.
Tabela 32 - Diagnóstico de colinearidade
Constructos VIF DM CH 1,7370 PAE 1,7178 QFA 1,8069 CH PAE 1,5389 QFA 1,5389
Fonte: Elaborada pelo autor da tese.
Logo, os valores obtidos no diagnóstico de colinearidade atestam que há colinearidade no modelo estrutural proposto.
Os valores estimados para as relações do caminho estrutural do modelo em estudo devem ser avaliados em termos de sinal, magnitude e significância (HENSELER; RINGLE; SINKOV, 2009). Dessa maneira, os caminhos que não são significantes apresentam sinais contrários à direção da hipótese verificada e indicam que não dão suporte à hipótese. Já os caminhos significantes, aqueles que mostram a direção da hipótese, aceitam empiricamente a relação causal proposta (HAIR; RINGLE; SARSTEDT, 2011).
Os coeficientes do caminho estrutural representam as possíveis relações entre os constructos com valores padronizados entre –1 e +1. Os coeficientes próximos de +1 representam relações positivas fortes (e vice-versa). Os valores muito baixos, próximos de zero, geralmente, não são significativos. Entretanto, para
confirmar se um coeficiente é significativo, a análise depende da obtenção do seu erro-padrão, o qual é obtido por meio da rotina de bootstrapping (HAIR et al., 2013).
A partir da execução da rotina, verificam-se os resultados de significância do caminho estrutural, tendo como parâmetro o valor empírico de t. Se esse valor é maior do que o valor crítico (erro) o coeficiente é significativo com certa probabilidade de erro, determinando, assim, o nível de significância. De acordo com Hair et. al. (2013), os valores críticos utilizados para testes bicaudais (two-tailed) são de 1,65 (nível de significância = 10%, ou seja, p < 0,10); 1,96 (nível de significância = 5%, ou seja, p < 0,05); e 2,57 (nível de significância = 1%, ou seja, p < 0,01).
A partir da análise dos resultados provenientes da execução da rotina bootstrapping, tem-se a significância estatística simultânea de todos os coeficientes do caminho estrutural ao maior nível possível (p < 0,05). O intervalo de confiança bootstrap que fornece informações adicionais da estabilidade da estimativa dos coeficientes ao grau de confiança de 95%, bem como os valores de p e t para cada relacionamento do modelo estrutural, são apresentados na tabela 33.
Tabela 33 - Teste de significância do caminho estrutural
Construtos Caminho Estrutural t Nível de Significância p Intervalo de Confiança 99% Intervalo de Confiança 95% CH DM 0,1715 1,1812 NS 0,2397 [-0,2080 ; 0,5512] [-0,1150 ; 0,4588] PAE CH 0,3240 3,4461 *** 0,0008 [0,0781 ; 0,5698] [0,1379 ; 0,5100] PAE DM 0,1133 0,7837 NS 0,4347 [-0,2640 ; 0,4914] [-0,1720 ; 0,3994] QFA CH 0,4062 5,0838 *** 0,0000 [0,1972 ; 0,6151] [0,2480 ; 0,5643] QFA DM 0,1952 1,4322 NS 0,1546 [-0,1610 ; 0,5516] [-0,0740 ; 0,4649] NS = não significativo | *** p < 0,01 | ** p < 0,05 | * p < 0,10
Fonte: Elaborada pelo autor da tese.
Dessa forma, comprova-se que as relações existentes entre os constructos CH, PAE e QFA com o constructo DM não são significantes, havendo significância apenas nas relações existentes entre os constructos PAE com CH e QFA com CH.
A MEE-PLS, também possibilita explicar os efeitos que são relevantes em função dos relacionamentos propostos pelo modelo estrutural. Então, depois de examinar a importância dos relacionamentos, mostra-se importante avaliar a relevância das relações, uma vez que os coeficientes do caminho estrutural podem
ser significativos, mas em relação ao tamanho podem ser irrelevantes e não justificam atenção gerencial. A soma dos efeitos diretos e indiretos é referida como o efeito total e a análise relativa da importância das relações é fundamental para a interpretação dos resultados e, consequentemente, para as conclusões (HAIR et al., 2013). O efeito total simultâneo de todos os coeficientes do caminho estrutural, bem como o intervalo de confiança bootstrap, que fornece informações adicionais da estabilidade da estimativa dos coeficientes ao grau de confiança de 95% e os valores de p e t para cada relacionamento do modelo estrutural são apresentados na tabela 34.
Tabela 34 - Teste de significância do efeito total
Construtos Efeito Total t Nível de Significância p Intervalo de Confiança 99% Intervalo de Confiança 95% CH DM 0,1715 1,1812 NS 0,2397 [-0,2080 ; 0,5512] [-0,1150 ; 0,4588] PAE CH 0,3240 3,4461 *** 0,0008 [0,0781 ; 0,5698] [0,1379 ; 0,5100] PAE DM 0,1689 1,3124 NS 0,1918 [-0,1670 ; 0,5055] [-0,0850 ; 0,4235] QFA CH 0,4062 5,0838 *** 0,0000 [0,1972 ; 0,6151] [0,2480 ; 0,5643] QFA DM 0,2648 2,1704 ** 0,0319 [-0,0540 ; 0,5838] [0,0233 ; 0,5062] NS = não significativo | *** p < 0,01 | ** p < 0,05 | * p < 0,10
Fonte: Elaborada pelo autor da tese.
Como o foco da MEE-PLS está na explicação da variância das variáveis latentes endógenas, o interesse fundamental é que o nível de R2 dos constructos seja elevado (HAIR; RINGLE; SARSTEDT, 2011). Esse coeficiente é uma medida de precisão preditiva do modelo e seus valores variam de 0 a 1. Níveis mais elevados indicam maior precisão preditiva (HAIR et al., 2013).
Para valores de R2 sendo 0,75; 0,50 ou 0,25 (HAIR; RINGLE; SARSTEDT, 2011; HAIR et al., 2013) ou 0,67; 0,33 ou 0,19 (CHIN, 1998), a consideração é que as variáveis do modelo estrutural podem ser descritas como: substancial, moderada ou fraca, respectivamente. Outra avaliação pertinente ao modelo estrutural envolve a capacidade de predição do modelo, indicado pelo termo Q2. Valores de Q2 acima de zero evidenciam que o modelo tem relevância preditiva (HAIR et al., 2013).
Com isso, considerando as indicações anteriores e as regras apontadas no quadro 8 e no quadro 9, bem como nas indicações de julgamento pertinentes para os valores de R2, apontadas nesta seção, é possível afirmar que o constructo DM tem
um R2 fraco, e o constructo CH tem um R2 moderado. Os valores de R2 e Q2 são apresentados na tabela 35.
Tabela 35 - Coeficiente de determinação e relevância preditiva Variáveis Latentes Endógenas R2 Análise do R2 Q2
DM 0,1685 Fraco 0,0916
CH 0,4257 Moderado 0,1639
Fonte: Elaborada pelo autor da tese.
Logo, após a análise dos resultados em função da Modelagem de Equações Estruturais com estimação por Mínimos Quadrados Parciais têm-se as cargas fatoriais exibidas no modelo de mensuração apresentado na figura 15.
Tomando por base as cargas fatoriais exibidas na figura 15 e os dados apresentados na tabela 33, constata-se que as dependências foram relacionadas positivamente, de forma que o constructo referente à Demanda (DM) obteve um valor de R2 = 0,1685. Não se pode, porém, fazer inferências sobre os efeitos e a variação da Demanda (DM) em relação aos constructos Qualidade da Formação Acadêmica (QFA), Permanência no Ambiente Escolar (PAE) e Competências e Habilidades (CH), uma vez que as relações existentes no caminho estrutural não se mostraram estatisticamente significantes.
Ainda é possível indicar que a relação entre os constructos Permanência no Ambiente Escolar (PAE) e Competências e Habilidades (CH) (PAE CH ; 0,3240 ; p < 0,10) e que a relação entre os constructos Qualidade da Formação Acadêmica (QFA) e Competências e Habilidades (CH), (QFA CH ; 0,4062 ; p < 0,10), foram suportadas pelo modelo estrutural. Isso significa que, ocorrendo uma variação – desvio-padrão - em um constructo específico, desde que os demais constructos permaneçam inalterados, ocorre, também, um desvio nos coeficientes apontados no caminho estrutural do relacionamento existente entre os constructos PAE e QFA até o constructo CH, a qual teve um valor de R2 = 0,4257.
Vale observar que cada valor apontado na figura 15, indica a relação existente entre os constructos para fins de explicação da variância das Competências e Habilidades, isto é, a variação que pode ocorrer no valor do R2.
Figura 15 - Resultado do algoritmo PLS