Fremtidig strategi for Safetec

à maneira que os construtos conceituais foram operacionalizados e representados em um diagrama visual. Em modelagem de equações estruturais – MEE, essa especificação se refere à designação de variáveis medidas para os construtos que elas representam (HAIR et al., 2009; MAROCO, 2010). Nesse estágio todos os construtos incluídos no modelo de mensuração foram identificados e as variáveis medidas (itens) foram designadas para o construto correspondente. Essa p cificação pod r f i a por m io d uma “no ação ma má ica” ou por m io d um “diagrama d caminho ” (HAIR al., 2009, p. 545). Neste trabalho foram utilizados os dois modos de especificação, conforme será apresentado no Capítulo 5. Na Figura 11 são ilustradas as principais relações entre construtos e variáveis utilizadas neste trabalho como base para construir o diagrama de caminhos.

Figura 11 - Tipos de relações representadas em um modelo MEE. Fonte: elaboração própria (a partir de HAIR et al., 2009).

Em um modelo construído via MEE, construtos são representados por elipses ou círculos e as variáveis medidas são representadas por quadrados, as quais são associadas com seus respectivos construtos por meio de uma seta que parte do construto para a variável (Figura 11-a). A relação entre construtos pode ser uma relação de correlação (covariância) representada por uma seta de dois sentidos (Figura 11-b) ou uma relação estrutural de dependência representada por uma seta que aponta o efeito antecedente (variável independente, chamada de construto exógeno) para o subsequente (variável dependente, chamado de construto endógeno) (Figura 11-c).

Para construir o modelo de mensuração com os construtos estudados neste trabalho, o processo foi guiado pelos aspectos descritos nos parágrafos anteriores e tomou como ponto de partida a definição e operacionalização dos construtos (seção 4.1 deste Capítulo) e o banco de dados das respostas das empresas participantes do survey, construído no

software estatístico SPSS. Essas informações foram incorporadas no ferramenta estatística para modelagem de equações estruturais AMOS/SPSS, por meio do qual foram elaborados os diagramas visuais para cada um dos construtos individuais que compõem o modelo de mensuração. A Figura 12 representa visualmente o construto latente “capacidad d aqui ição”, o qual op racionalizado por cinco variáv i (CAq1 a CAq5) e o erro de medida correspondente a cada uma delas (representados por eCAq1 até eCAq5).

Figura 12 - Diagrama visual da mensuração do construto capacidade de aquisição.

Fonte: elaboração própria.

A Figura 13 representa visualmente o construto latente “capacidad d a imilação”, o qual op racionalizado por qua ro variáveis (CAs1 a CAs4) e o erro de medida correspondente a cada uma delas (representados por eCAs1 até eCAs4).

Figura 13 - Diagrama visual da mensuração do construto capacidade de assimilação. Fonte: elaboração própria.

Uma vez representados visualmente os dois construtos (de primeira ord m) “capacidad d aqui ição” “capacidad d a imilação” foi anali ada a corr lação n r l id n ificou-se uma alta correlação (0,90). Em seguida, foi elaborado um modelo hierárquico de segunda ordem com ambos os construtos representando os compon n da “capacidad d ab orção po ncial”, cuja ru ura está representada na Figura 14.

Figura 14 - Diagrama visual da mensuração do construto capacidade de absorção potencial. Fonte: elaboração própria.

O próximo diagrama construído (Figura 15) representa o con ru o la n d prim ira ord m d nominado d “capacidad d ran formação”, o qual op racionalizado por cinco variáv i (CTr1 a CTr5) e os seus erros de medida correspondentes (representados por eCTr1 até eCTr5).

Figura 15 - Diagrama visual da mensuração do construto capacidade de transformação. Fonte: elaboração própria.

Em seguida, foi desenvolvido o diagrama para representar vi ualm n o con ru o la n “capacidad d aplicação”. Conform apresentada na Figura 16 a operacionalização deste construto é feita por meio de seis variáveis (CAp1 a CAp6), considerando o erro de medida correspondente a cada uma delas (representados por eCAp1 até eCAp6).

Figura 16 - Diagrama visual da mensuração do construto capacidade de aplicação. Fonte: elaboração própria.

Depois d r pr n ar vi ualm n o con ru o “capacidad d ran formação” “capacidad d aplicação” (con ru o d prim ira ordem) foi analisado o grau de correlação entre eles e identificou-se uma alta correlação (0,83). Em seguida, foi elaborado um modelo hierárquico de segunda ordem composto por ambos os construtos, a fim de r pr n ar a “capacidad d ab orção r alizada” (Figura 17).

Figura 17 - Diagrama visual da mensuração do construto capacidade de absorção realizada. Fonte: elaboração própria.

Após elaborar os diagramas de representação visual da capacidade de absorção potencial e realizada, foram também construídos o diagrama vi uai para o con ru o “ i ma d m mória organizacional-SMO” “d mp nho financ iro”. D m lhante modo, as representações desses construtos foram guiadas por suas definições e operacionalização (conforme descrito na seção 4.1 deste Capítulo) e conectadas às respostas das empresas participantes do survey, tabuladas no software estatístico SPSS. A Figura 18 mostra a representação visual (construída com o auxilio do software AMOS/SPSS) referente ao construto operacionalizado como “u ilização d SMO”.

Figura 18 - Diagrama visual da mensuração do construto sistemas de memória organizacional (SMO). Fonte: elaboração própria.

A próxima figura (Figura 19) refere-se ao diagrama visual que representa a m n uração do con ru o la n “d mp nho financ iro” organizacional, o qual ficou composto por três variáveis (DF1 a DF3) e os seus correspondentes erros de medida (eDF1, eDF2, eDF3).

Figura 19 - Diagrama visual da mensuração do construto desempenho financeiro (DF). Fonte: elaboração própria.

Os diagramas de representação visual dos construtos deste estudo, depois de analisados individualmente, foram interconectados entre si (por meio de relações via correlações) formando o modelo de mensuração. Todo o construto com múltiplas variáveis (tais como os construtos descritos anteriormente) pode ser visto como sendo uma variável estatística, por isso que a MEE é uma técnica multivariada,

apropriada para estudos que incluem múltiplos construtos – cada um sendo representado por diversas variáveis de medidas – onde em um dado momento um construto que atua numa relação como uma variável independente pode ser a variável dependente em outra relação (HAIR et al, 2009). Dessa forma, por meio da modelagem de equações estruturais foi possível analisar simultaneamente todas as relações/equações entre os vários construtos latentes (e suas múltiplas variáveis) envolvidos neste estudo. Porém, antes de analisar as relações estruturais entre os construtos foi necessário realizar uma avaliação do modelo de mensuração, conforme descrito a seguir.