Understanding sectors and practices which make up

Esta seção apresenta os resultados sobre outra perspectiva, mediante a utilização de uma técnica de analise exploratória de dados multivariados, a ACP. O objetivo dessa seção é apresentar as informações do conjunto das variáveis, neste caso as 30 barreiras avaliadas no estudo, em um conjunto menor de variáveis independentes denominados de componentes principais.

De acordo com Morroco (2003), os componentes principais são combinações lineares das variáveis originais que podem ser utilizados como indicadores que resumem a informação disponível nas variáveis originais. Após o cálculo dos componentes principais, foi elaborada uma matriz de correlação por meio da relação das variáveis originais e suas combinações lineares (ver Tabela 2 anexo A). Os resultados gerados por essa correlação são observados mediante a proporcionalidade da variância total captada por cada componente na Figura 6.6.

Figura 6.6: Proporção da variância total captada por cada componente. Fonte: Elaboração própria (2016).

Nesse sentido, a Figura 6.6 denota a proporção da variância total da cada componente principal. O primeiro componente principal representa 26,44% da variabilidade das 30 variáveis (questões). Assim, quando se utiliza desse modelo de estudo de caso, com as mesmas condições e métodos definidos, o componente principal 01 captará mais de 26% das informações sobre os problemas existentes relacionados ao processo de transferência de tecnologia na universidade. Os demais componentes principais são apresentados no Quadro 6.7.

Quadro 6.7: Matriz de variância total e acumulada

Descrição % da variância total % da variância total acumulada

Componente Principal 01 26,44% 26,44% Componente Principal 02 12,83% 39,27% Componente Principal 03 10,46% 49,73% Componente Principal 04 8,14% 57,87% Componente Principal 05 6,33% 64,20% Componente Principal 06 5,03% 69,23% Componente Principal 07 4,14% 73,37% Componente Principal 08 3,76% 77,13% Componente Principal 09 3,18% 80,31% Componente Principal 10 2,91% 83,22% Componente Principal 11 2,90% 86,12% Componente Principal 12 2,19% 88,31% Componente Principal 13 1,94% 90,25% Componente Principal 14 1,76% 92,01% Componente Principal 15 1,60% 93,61% Componente Principal 16 1,29% 94,95% Componente Principal 17 1,08% 95,98%

Outros Componentes Principais 4,02% 100%

Fonte: Elaboração própria (2016).

CP1 CP3 CP5 CP7 CP9 CP11 CP13 CP15 CP17 CP19 CP21 CP23 CP25 CP27 CP29

Proporção da variância total captada por cada componente

% 0 5 10 15 20 25 30 35

Segundo Regazzi (2000) o número de componentes utilizados para estudos em diversas áreas do conhecimento é considerado aquele que acumula igual ou superior a 70% de proporção da variância total. Nesse sentido, ao analisar o Quadro 6.7 observa-se que os 9 primeiros componentes principais representam mais de 80% das informações captadas sobre a situação das barreiras no processo de transferência de tecnologia na UFRN. Nesse contexto, foram selecionados esses 9 componentes principais para representação das 30 variáveis do estudo de caso.

Normalmente, a análise de componentes principais é um método escolhido pelo alto número de variáveis envolvidos em um dado estudo. Há várias maneiras de selecionar os k componentes principais. Uma das maneiras para selecionar o número de componentes principais é a contagem dos auto valores maiores que um (ver Tabela 1 anexo A). Outra forma é a observação dos valores do gráfico Screeplot, conforme apresentado na Figura 6.7 quando a variância de cada componente se estabiliza (tende a zero).

Figura 6.7: Variância em cada componente. Fonte: Elaboração própria (2016).

Variância em cada componente

Componentes V a ri a n ce s 1 2 3 4 5 6 7

Ressalta-se que quando a variância estabiliza, ou seja, tende a zero, os componentes tem comportamento mais homogêneo ou similar. A partir da seleção dos componentes principais é possível estabelecer uma relação de dimensionamento dos componentes principais em relação as barreiras categorizadas no estudo (ver Quadro 6.8).

Quadro 6.8: Relação de representatividade dos componentes principais em relação as barreiras

Descrição Dimensionamento

Componente Principal 01 Visão Global das Barreiras Componente Principal 02 Barreiras Informacionais Componente Principal 03 Barreiras Normativas Componente Principal 04 Dimensionamento nulo Componente Principal 05 Representatividade nula

Componente Principal 06 Barreira Financeira (baixa dimensionalidade) Componente Principal 07 Dimensionamento nulo

Componente Principal 08 Dimensionamento nulo Componente Principal 09 Dimensionamento nulo Fonte: Elaboração própria (2016).

Observa-se que apenas quatro componentes principais são considerados dimensionadores das barreiras no estudo. No entanto, já é possível obter informação de modo global sobre as barreiras apenas utilizando um componente principal (componente principal 01). Outro dado relevante, é que o componente principal 01 revela que todas as variáveis estão interligadas e são importantes, necessitando de intervenções, mesmo que com “pesos” diferentes, pois ao comparar o componente principal 01 com os demais componentes principais evidencia que todas as variáveis (questões) seguem o mesmo padrão.

O componente principal 02 pode ser considerado um dimensionamento da barreira informacional, uma vez que foi identificado um nível de correlação significante com algumas variáveis agrupadas nessa categoria. Todas as questões desta barreira se revelaram com padrões similares em relação a comparação do componente principal 02 com os demais componentes principais (ver anexo B).

Já o componente principal 03 pode ser considerado um dimensionamento da barreira normativa. Além da identificação de algumas variáveis normativas com nível de correlação significante com este componente principal, as variáveis desse grupo se apresentam com padrões equivalentes ao ser realizada uma comparação do componente principal 03 com os demais componentes principais (ver anexo B).

Quanto ao componente principal 04, foi identificado maior correlação com a barreira motivacional. Entretanto, ao analisar visualmente nas figuras (ver anexo B), observa-se que o comportamento das variáveis motivacionais não seguiram o mesmo

padrão. Assim, não se pode afirmar que o componente principal 04 é dimensionamento da barreira motivacional. Uma das justificativas pode ser atribuída a identificação de somente uma das variáveis pertencentes a categoria com correlação acima de 0,50 com esse componente principal.

No componente principal 05, foi evidenciado maior correlação com a barreira estrutural e a barreira informacional. Todavia, ao verificar a comparação visual desse componente principal com os demais componentes principais nas figuras (ver anexo B) determina-se que o comportamento das variáveis é aleatório. A baixa proporção da variância total das variáveis pode ser determinada como uma das justificativas para esse comportamento.

O componente principal 06, foi exposto com maior correlação referente a barreira financeira, que pôde ser comprovada mediante análise das comparações do componente principal 06 com os outros componentes principais (ver anexo B). Entretanto, o dimensionamento do componente em relação a barreira se apresentou baixo, pois as variáveis em questão, apesar de estarem do mesmo lado, apresentam-se com padrões distintos (“pesos” positivos e negativos) quando comparado com outros componentes principais. A baixa proporção da variância total das variáveis está entre um dos motivos para a pouca representatividade desse fator.

No componente principal 07, foi possível perceber maior correlação com as barreiras estruturais e motivacionais, porém ao se verificar a comparação do componente principal 07 com os outros componentes principiais visualmente nas figuras (ver anexo B), observa-se que as variáveis estavam bastante concentradas, não se podendo afirmar que esse componente principal é um dimensionamento das barreiras. Isto pode ser explicado pela baixa correlação das variáveis encontradas com seus componentes principais (ver Tabela 2 anexo A).

Em relação aos componentes principais 08 e 09, ambos não são considerados dimensionamentos das barreiras, este, apesar de identificada correlação com a barreira estrutural, sua baixa variância total das variáveis o impossibilita, aquele por não estar correlacionado com nenhuma variável original a nível significante (acima de 0,50). Nos dois casos, as variáveis originais (questões) apresentaram comportamento aleatório quando comparáveis com outros componentes (ver anexo B).