Modelos de Medida Cláusulas Exemplificativas

Modelos de Medida. A Tabela 13 mostra os itens que foram utilizados para cada constructo, assim como as respetivas médias, desvios-padrão, e os pesos estandardizados no respetivo constructo. Das escalas originais, excluíram-se os itens com cargas fatoriais inferiores a .6 e com fatores de inflação de variância (VIF) superiores a 3 (Hair et al., 2011). Para avaliar a fiabilidade, utilizou-se a fiabilidade compósita, para os quais o valor mínimo aceitável é de 0,7 (Hair, Xxxxxx & Sarstedt, 2011; Xxxxxxx & Xxxxxxxxx, 1994). A Tabela 14 demonstra a existência de bons níveis de consistência interna, sendo as fiabilidades compósitas superiores a 0,7 para todos os constructos. No que diz respeito à validade convergente, recorreu-se à variância média extraída (AVE), para a qual o valor mínimo aceitável é de 0,5 (Hair et al., 2011; Xxxxxxxx, Xxxxxx & Xxxxxxxxx, 2009; Sarstedt et al., 2014). Como pode ser verificado na Tabela 14, a percentagem da AVE é superior a 0,5 em todos os construtos. Para complementar a avaliação da validade convergente dos modelos de medida, realizaram-se pseudo-testes t com recurso ao bootstrapping (Tabela 13). Todos os indicadores apresentavam uma carga fatorial significativa (t>3.29; p<0,001), pelo que se verifica mais uma vez a validade convergente (Xxxxxxxx & Gerbing, 1981). Para analisar a validade discriminante, utilizou-se o critério de Fornell & Xxxxxxx (1981), que consiste em comparar as raízes quadradas das variâncias médias extraídas (AVE) com a correlação de cada par de variáveis latentes. A Tabela 15 mostra que, para todos os pares de variáveis latentes, as raízes quadradas da AVE são superiores às correlações. Assim, pode-se concluir que cada variável latente partilha mais variância com a sua própria medida do que com outros constructos, o que é considerado evidência de validade discriminante. Dado que a análise dos modelos de medida revelou a existência de bons índices de validade e fiabilidade, passamos seguidamente a analisar o modelo estrutural, de modo a analisar as relações em estudo (Henseler, Xxxxxx & Xxxxxxxxx 2009). Utilizou-se o procedimento bootstrapping para avaliar a significância dos coeficientes de caminho (Tabela 16). Concluiu-se que, das dezanove relações diretas em estudo, apenas cincos eram significativas, apresentando valores de t superiores a 1,96 (p<0,05). Também se analisou a dimensão dos efeitos a partir do f 2 (Xxxxx, 1988). Segundo Xxxxx (1988), os valores do f 2 são de 0,02 para um efeito pequeno, 0,15 para o médio e ...