A análise fatorial descreve um conjunto de variáveis com um número menor de fatores. Isso é possível quando as variáveis apresentam certo grau de correlação entre si.
Pelo teste Kaiser-Meyer-Olkin (KMO = 0,873) e o teste de esfericidade de Bartlett (TEB: χ² = 1135; p = 0,00), verificou-se que a estrutura dos dados é adequada para se proceder à análise fatorial.
Todas as variáveis apresentaram bom índice de comunalidade, no mínimo, de 0,50, motivo pelo qual todas foram incluídas nesta análise, como mostra o Quadro 23.
Comunalidade é o valor que expressa o quanto da variância de cada variável pode ser explicada pelos fatores comuns.
Observa-se, pelo Gráfico 7 de linha dos autovalores, que uma possível resolução da análise fatorial se dá com quatro fatores, pois, após esse valor, a curva é estacionária, não acrescentando significativa explicação aos dados.
Da análise fatorial resultaram quatro fatores, com a porcentagem de explicação da estrutura de dados exibida no Gráfico 7.
Quadro 23– Índice de comunalidade dos indicadores das subvariáveis independentes
FONTE: a autora.
Variáveis Comunalidade
1.1. O estabelecimento de objetivos em relação aos aspectos
socioambientais. 0,804
1.2. O estabelecimento de métricas em relação aos aspectos
socioambientais. 0,743
1.3. O envolvimento dos stakeholders (mais relevantes) para elaboração da
estratégia corporativa. 0,546
1.4. A estratégia de ação social voltada à comunidade interna. 0,741 1.5. A estratégia de ação social voltada à comunidade externa. 0,612
1.6. O sistema formal de gestão ambiental. 0,753
1.7. Coerência da política ambiental divulgada com a natureza das atividades
da organização. 0,602
1.8. A estratégia de publicação de índices, relatórios e certificações relativos
à gestão socioambiental. 0,736
1.9. A estratégia corporativa, da perspectiva socioambiental, comparada aos
concorrentes. 0,568
3.1. A consideração dos aspectos socioambientais nos projetos de inovação. 0,839 3.2. A investigação de possíveis problemas ambientais ao desenvolver novos
projetos e ações. 0,855
3.3. A utilização de análise de ciclo de vida para a elaboração de projetos de
inovação. 0,778
3.4. A consideração dos impactos socioambientais oriundos da cadeia
produtiva nos projetos de inovação. 0,896
4.1. A utilização dos aspectos socioambientais na gestão de investimentos de
capital. 0,625
4.2. O desempenho socioambiental na seleção de fornecedores. 0,765 4.3. Ações que promovam melhorias no comportamento socioambiental dos
fornecedores. 0,746
4.4. A gestão da minimização de produção de resíduos. 0,684
4.5. A gestão da minimização de consumo de água. 0,831
Gráfico 7 – Gráfico de autovalores versus componentes
FONTE: a autora.
Para se determinar a quantidade adequada do número de fatores, além do critério acima, é utilizado o percentual explicado de variância acumulada, descrita no Quadro 24, e o critério do autovalor maior que 1.
Quadro 24 – Análise de componentes e autovalor
FONTE: a autora.
Componente autovalor % de variância % variância acumulada
1 9,912 52,166 52,166
2 1,507 7,933 60,099
3 1,405 7,395 67,494
4 0,99 5,21 72,704
Conforme o Quadro 24:
com base na matriz de correlação, são calculados os autovalores que expressam quanto da variância da estrutura dos dados pode ser atribuída a cada fator;
o primeiro fator explica quase 52% da variância total ou conjunto de dados; o segundo fator explica quase 8% da variância total, e assim
sucessivamente de acordo com o Quadro 24;
a solução de quatro fatores explica quase 72,7% da variância dos dados. Dessa forma, os dados originais foram reduzidos de 19 indicadores em quatro fatores.
Carga fatorial é um dos resultados finais da análise fatorial. Uma carga fatorial é um coeficiente que expressa o quanto uma variável observada está relacionada a um fator. Assim, quanto maior for a carga fatorial, maior a influência da variável na denominação do fator.
Ao interpretar os quatro fatores, após a rotação ortogonal, concluiu-se:
Fator 1 – Práticas socioambientais: neste caso, estão considerados todos os indicadores da subvariável independente de inovação socioambiental e quase todos os indicadores da subvariável independente de cadeia produtiva sustentável, exceto as que tratam de fornecedores, investimento em capital e energia. Foram denominadas de ações de práticas socioambientais, uma vez que estão voltadas a execução prática de ações que vão promover novos produtos e processos produtivos de forma mais sustentável;
Fator 2 – Estratégicas socioambientais neste grupo de indicadores, estão as ações de definição de estratégia e objetivos; a empresa quer ver a sustentabilidade se desenvolver no seu negócio, por isso foi denominada somente de ações estratégicas;
Fator 3 – Relações externas: para este grupo de indicadores, a denominação relações externas deve-se a dois fatores: i) fornecedores: eles estão no início da cadeia produtiva e ponto de partida para a produção; e ii) investimento de capital: muitas vezes compartilhado com outros investimentos da empresa ou com utilização de empréstimos externos, avaliado de forma interna e externa e priorizado de acordo com a necessidade e visão dos acionistas; além de serem eventos ou decisões que não acontecem todos os dias nas organizações:;
Fator 4 – Estruturação formal: neste grupo, estão os indicadores relativos a relatórios, indicadores, políticas, enfim, tudo que é necessário para formalizar e documentar a evolução da sustentabilidade nas empresas.
Um pouco diferentes do agrupamento de indicadores realizados no questionário, que possui uma percepção mais granular de indicadores, esses fatores foram formados de acordo com a percepção dos respondentes da pesquisa e referem-
se a uma visão de gestores de Sustentabilidade e/ou Reputação ou outra pessoa na organização familiarizada com aspectos de sustentabilidade da empresa.
No Quadro 25, as cargas fatoriais (contidas no valor numérico das células) mais altas (que estão em ordem decrescente) e superiores a 0,50 são as que mais determinam a denominação do fator. Cada fator tem a seguinte composição: células com destaque em azul.
Quadro 25 – Composição dos fatores
FONTE: a autora.
Questões das variáveis independentes Fatores Componentes
1 2 3 4
3.4. A consideração dos impactos socioambientais oriundos da cadeia produtiva nos projetos de inovação.
Práticas
socioambientais
0,834 0,180 0,295 0,285
3.2. A investigação de possíveis problemas ambientais ao
desenvolver novos projetos e ações. 0,824 0,246 0,211 0,266 3.3. A utilização de análise de ciclo de
vida para a elaboração de projetos de
inovação. 0,791 0,107 0,281 0,247
3.1. A consideração dos aspectos socioambientais nos projetos de
inovação. 0,778 0,375 0,238 0,192 4.5. A gestão da minimização de consumo de água. 0,715 0,480 0,300 0,000 4.4. A gestão da minimização de produção de resíduos. 0,582 0,367 0,458 -0,031 4.6. A gestão da minimização de consumo de energia. 0,537 0,503 0,384 0,015 1.1. O estabelecimento de objetivos em relação aos aspectos
socioambientais.
Estratégicas sociambientais
0,324 0,803 0,037 0,231
1.2. O estabelecimento de métricas em relação aos aspectos
socioambientais. 0,250 0,737 0,118 0,352
1.4. A estratégia de ação social voltada à
comunidade interna. 0,120 0,700 0,478 0,088
1.5. A estratégia de ação social voltada à
comunidade externa. 0,473 0,516 -0,224 0,269
1.3. O envolvimento dos stakeholders (mais relevantes) para elaboração da
Questões das variáveis independentes Fatores Componentes
1 2 3 4
1.9. A estratégia corporativa, da perspectiva socioambiental, comparada aos concorrentes.
0,385 0,420 0,378 0,316
4.2. O desempenho socioambiental na seleção de fornecedores.
Relações externas
0,183 0,080 0,830 0,189 4.3. Ações que promovam melhorias no
comportamento socioambiental dos
fornecedores. 0,363 0,151 0,725 0,256
4.1. A utilização dos aspectos socioambientais na gestão de
investimentos de capital. 0,434 0,110 0,613 0,219
1.6. O sistema formal de gestão ambiental.
Estruturação formal
0,178 0,048 0,225 0,818 1.8. A estratégia de publicação de
índices, relatórios e certificações
relativos à gestão socioambiental. 0,105 0,342 0,066 0,777 1.7. Coerência da política ambiental
divulgada com a natureza das atividades da organização.
0,278 0,261 0,379 0,559
A análise fatorial teve uma amostra de 74 casos, com respostas nos 19 indicadores das subvariáveis independentes. A amostra ideal seria, no mínimo, cinco vezes o número de variáveis; porém, uma amostra acima de 50 casos é aceitável, desde que a interpretação dos fatores seja feita com certo cuidado (HAIR et al.,2005).
Realizada a prova não paramétrica de Kolmogorov-Smirnov, como mostrado no Quadro 26, para uma amostra e com o objetivo de verificar se os fatores têm distribuição normal, não foi possível rejeitar tal hipótese, qualquer que seja o fator, ao nível de significância de 0,05.
Quadro 26 – Fatores e prova não paramétrica
FONTE: a autora.
Fator 1 Fator 2 Fator 3 Fator 4
Kolmogorov-Smirnov Z 0,763 0,6 0,709 1,003
P 0,605 0,865 0,697 0,267