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Como afirmado acima, o teste estatístico que será realizado nesta tese será a técnica de Modelagem por Equações Estruturais (SEM – Structural Equation Modeling).

Hair Jr. et al. (2009) afirmam que um dos principais objetivos desta técnica é expandir a habilidade explanatória do pesquisador e a eficiência estatística. Enquanto outras técnicas, como a regressão múltipla e análise fatorial, examinam uma só relação por vez entre as variáveis dependentes e independentes, as equações estruturais, mediante um conjunto de técnicas de regressão múltipla e da análise fatorial, permitem a estimação de relações simultâneas entre múltiplas variáveis independentes e múltiplas variáveis dependentes. (SCHUMACKER; LOMAX, 1996). Essa técnica permite investigar o quanto as variáveis independentes ou exógenas explicam a variável dependente (endógenas). (MARUYAMA, 1998).

Variável dependente são aquelas que medem o efeito presumido, ou resposta, a uma mudança nas variáveis independentes, que por sua vez são a causa presumida de qualquer mudança na variável dependente e que são manipuladas pelo pesquisador e cujos efeitos são medidos e comparados. (MALHOTRA, 2001; HAIR et al., 2009).

Acredita-se, por exemplo, neste trabalho, que o maior GRI desenvolve mais competências, e com mais competência haverá uma melhora no desempenho da empresa, por conseguinte, competência é uma variável dependente e independente no mesmo modelo. Essa análise direta, a SEM permite avaliar. Com isso, a SEM identifica a estrutura de inter-relações expressas em uma série de equações, descrevendo todas as relações entre os construtos envolvidos na análise. Os construtos desta tese são o GRI, a competência e o desempenho, que são considerados fatores latentes, ou seja, não são observados diretamente e, sim, são formados por uma série de diversos indicadores.

Como visto no levantamento bibliográfico já apresentado, os construtos desta tese são considerados complexos e multifacetados, não devendo, por esse motivo, ser analisados diretamente, não sendo possível informar a sua medida precisa. Esses construtos são então considerados como variáveis latentes, que, de acordo com Hair Jr. et al. (2009), podem ser medidos por uma ou mais variáveis, e que em combinação com as respostas dadas às várias questões fornecem uma medida razoavelmente precisa do construto.

A análise fatorial é caracterizada pela mensuração dos construtos (GRI, Competência e Desempenho) por intermédio de variáveis observáveis, que também são denominadas de indicadores refletidos, ou seja, o indicador reflete o comportamento do construto. Com isso é presumida uma relação causal entre a variável latente e os indicadores refletidos.

Os principais resultados que podem ser esperados por meio desta técnica estatística são:

a) Uma estimativa da dimensão dos efeitos entre as variáveis, tanto no concernente ao impacto de uma variável sobre a outra como em relação à influência direta de uma variável posicionada entre duas outras (interveniente ou mediadora), como é o caso do construto competência nesta tese. (MARUYAMA, 1998).

b) A possibilidade de testar se o modelo é consistente com os dados observados, ou seja, se o modelo e os dados são consistentes, pode-se dizer que este é plausível, mas não se pode afirmar que é correto. (KLEM, 1995).

Nas Ciências Sociais, a utilização desta técnica é relativamente nova, pois não se pode assumir que há perfeita confiabilidade do modelo. Mas, de acordo com Maruyama (1998), para resolver esse problema faz-se uso de variáveis latentes e/ou de erros no modelo teórico. Com isso, pode-se explicar a quantidade de variância não explicada pelas variáveis exógenas especificadas.

A especificação do erro de mensuração nas equações estruturais nas variáveis endógenas e exógenas permite a geração de parâmetros com estimativas mais aprimoradas. A partir daí, pode-se perceber os benefícios da utilização desta técnica, que, como apontado por Hair Jr. et al. (2009), são:

- Melhoramento da estimação estatística: realizada por meio da confiabilidade, que é

um indicador da extensão em que todos os indicadores de um construto latente medem a mesma coisa, significando que é internamente consistente com base em quão altamente relacionados são os indicadores,apesar de uma alta confiabilidade não expressar necessariamente a precisão da medição do construto. Por esse motivo envolve também uma avaliação de validade.

- Especificação de erros de mensuração: como já apresentado, nas Ciências Sociais não

se pode medir com perfeição um conceito, por isso considera-se que sempre haverá algum grau de erro de mensuração. Nesta pesquisa esse fato é relevante, visto que os executivos respondentes passarão suas percepções a respeito dos construtos, e que por falta de tempo ou acesso, apenas um executivo por empresa será questionado, podendo assim gerar exageros ou reduções nas variáveis medidas, principalmente quando se aborda o construto desempenho. Considera-se, pois, que as respostas possuem algum erro de mensuração. Com isso a SEM pode avaliar a contribuição de cada item na representação de seu construto associado, medir sua confiabilidade, incorporando-a à estimação entre os construtos.

- Representação de conceitos teóricos: os erros não acontecem somente por respostas

imprecisas, mas também por se estar utilizando conceitos teóricos complexos e multifacetados. Procuram-se, na teoria e na prática, as melhores questões para formar esse construto, tendo em mente que os respondentes poderão divergir nas opiniões de questões idênticas, mas considerando que um conjunto de respostas é que representará esse conceito e não uma única variável. Assim, conhecendo o problema, incorpora-se a confiabilidade à estimação estatística para melhorar o modelo de dependência.

Para o autor (HAIR JR. et al., 2009), o erro mais crítico no desenvolvimento de modelos a partir de base teórica é a omissão de uma ou mais variáveis independentes. Esse erro é conhecido como erro de especificação do modelo. Para o autor, todos os modelos de equações estruturais contêm, de alguma forma, esse erro, ou pela exclusão de alguma variável ou de algum construto importante. A técnica SEM leva em consideração esses erros na identificação das estimativas das relações entre os construtos. Para Hair Jr. et al. (2009), a SEM é um método de análise confirmatória, guiado mais pela teoria do que por resultados empíricos, para testar hipótese. Contudo, o atendimento da hipótese não significa que o modelo retrata corretamente a realidade, mas sim que o modelo testado não foi refutado e pode ser submetido a outros testes para sua validação.