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Os procedimentos metodológicos são apresentados em consonância com os objetivos e classificação da pesquisa. Após coleta e tabulação dos dados, procedeu-se a validação do instrumento de pesquisa por meio de alfa de Cronbach e validação do modelo de análise por meio da regressão linear múltipla.

3.5.1 Validação do Instrumento de Pesquisa

A primeira etapa corresponde à validação do instrumento de pesquisa, por meio do coeficiente alfa de Cronbach. Hora, Monteiro e Arica (2010) esclarecem que seu conceito foi apresentado por Lee J. Cronbach, em 1951, como uma forma de estimar a confiabilidade de um questionário aplicado em uma pesquisa. O alfa mede a correlação entre respostas em um questionário através da análise do perfil das respostas dadas pelos respondentes. Trata-se de uma correlação média entre perguntas. Dado que todos os itens de um questionário utilizam a mesma escala de medição, o coeficiente α é calculado a partir da variância dos itens individuais e da variância da soma dos itens de cada avaliador. Para Sampieri, Collado e Lucio (2013), o alfa de Cronbach indica as medidas de coerência ou consistência interna que estimam a confiabilidade do instrumento de mensuração. O quadro 09 apresenta os valores de referência normalmente utilizada pelos pesquisadores.

Quadro 09: Regras práticas sobre a dimensão do coeficiente Alfa de Cronbach

Variação do Coeficiente Alfa Intensidade da Associação

<0,6 Baixa

0,6 a <0,7 Moderada

0,7 a <0,8 Boa

0,8 a <0,9 Muito boa

0,9 Excelente

Fonte: Hair Jr et al. (2005)

Além das regras expostas, a aplicação do alfa de Cronbach contempla alguns pressupostos (HORA; MONTEIRO; ARICA, 2010): - O questionário deve estar dividido e agrupado em dimensões, ou seja, questões que tratam de um mesmo aspecto. Na presente tese, o questionário está dividido pelas dimensões do capital intelectual e índices de desempenho financeiro, representados como variáveis independentes e dependente, respectivamente.

- O questionário deve ser aplicado a uma amostra heterogênea. Todas as respondentes são caracterizadas como empresas de tecnologia da informação e comunicação participantes de rede, sendo APL ou Associação.

- A escala já deve estar validada. As variáveis de pesquisa foram validadas em estudos anteriores e por meio de pré-teste com especialistas nos temas da pesquisa.

A variáveis independentes do capital intelectual e suas dimensões humana, relacional e estrutural, foram relacionadas teoricamente com as capacidades dinâmicas, ao qual originaram os indicadores para mensuração, conforme quadro 12 do capítulo 4.

A variável dependente desempenho financeiro utilizou a escala validada em estudos anteriores por Richard et al. (2009) e Özer, Ergun e Yilmaz (2015).

A escala de resposta considerou o método de Likert de sete pontos, sendo 1 (discordo totalmente) a 7 (concordo totalmente). Neste tipo de escala, as afirmações qualificam o objeto de atitude que está sendo mensurado. O objeto pode ser qualquer coisa física, um indivíduo, um conceito ou símbolo, uma marca, uma atividade, etc. (SAMPIEI; COLADO; LÚCIO, 2013). Nesta tese, a escala de resposta mensura indicadores construídos a partir de conceitos, e resultados de desempenho financeiro alcançados por organizações participantes de redes.

3.5.2 Análise Descritiva

A análise descritiva refere-se à Média, expondo a variável com maior média de respostas, e Desvio Padrão, que explica a variabilidade das respostas. A partir das médias, é possível definir o gráfico de dispersão com distribuição de normalidade dos dados e equação de regressão, bem como prosseguir com a análise de regressão linear múltipla.

3.5.3 Análise de Regressão Linear Múltipla

A análise de regressão é um modelo teórico para estimar o efeito de uma variável sobre a outra e está ligado ao coeficiente de Pearson (SAMPIERI; COLLADO; LUCIO, 2013). A análise de regressão múltipla corresponde a uma técnica estatística que pode ser usada para analisar a relação entre uma variável dependente (critério) e várias variáveis independentes (preditoras). O objetivo da análise é usar as variáveis independentes cujos valores são conhecidos para prever os valores da variável dependente selecionada pelo pesquisador. Cada variável independente é ponderada pelo procedimento da análise de regressão para garantir máxima previsão a partir do conjunto de variáveis independentes (HAIR JR et al., 2005, p. 154). De acordo com os autores, o conjunto de variáveis independentes ponderadas forma a variável estatística da regressão, uma combinação linear das variáveis independentes que melhor prevê a variável dependente. Em termos percentuais, significa qual o percentual que explica a variável, ou que valida o modelo proposto. Ainda para os autores,

O conceito de associação, representado pelo coeficiente de correlação (r), é fundamental na análise de regressão, no sentido de descrever a relação entre duas variáveis. Duas variáveis são ditas correlacionadas se as mudanças em uma variável são associadas com as mudanças na outra (HAIR JR et al., 2005, p. 139).

O método de análise da regressão linear múltipla utilizado foi o stepwise, que elimina problemas de colinearidade/multicolinearidade quando elimina variáveis com combinação linear próxima. Hair Jr et al. (2009, p. 156) explica que “a estimação stepwise talvez seja a abordagem sequencial mais comum para a seleção de variáveis. Ela permite ao

pesquisador examinar a contribuição de cada variável independente para o modelo de regressão”. O resultado da ANOVA com significância de Pearson (p < 0,05) explica a variância do modelo.

A regressão considera as relações entre as dimensões do capital intelectual (capital humano, capital relacional e capital estrutural) e identifica a influência destas dimensões no desempenho financeiro. Ou seja, mede a influência do capital intelectual sobre o desempenho financeiro (crescimento de vendas, lucratividade e ROI) da organização na rede. De forma que a medida de influência do capital intelectual no desempenho financeiro, pode explicar o alcance de vantagem competitiva da organização na rede, ou ainda, que o modelo é válido para avaliar a capacidade dinâmica a partir do capital intelectual.

Para Field (2009), a essência da análise de regressão é uma forma de prever algum tipo de saída (resultado) a partir de diversas variáveis previsoras. Ajusta-se o modelo preditivo aos dados e usa-se esse modelo para prever valores da variável dependente (desempenho financeiro) a partir das variáveis independentes (capital intelectual).

4 FRAMEWORK PARA AVALIAÇÃO DA CAPACIDADE