50
3.4
Qualidade da Amostra A amostragem não probabilística é aquela na qual não se conhece a possibilidade de
cada unidade amostral pertencer ao conjunto de dados. O tamanho da amostra, calculado a priori, para avaliação do modelo foi de 129 registros (poder estatístico, software G*Power 3.1; f-test modelo fixo de regressão linear múltipla para aumento do R2 com 4 efeitos e 5 construtos; α = 0,05; f2 = 0,15, efeito médio; 1 – β = 95%) e para a análise multigrupo, de 85 registros em cada grupo. A saturação na coleta dos dados é alcançada ao obter-se 400 registros, pois amostras muito grandes podem tornar os testes multivariados sensíveis, posto que a significância dos resultados é afetada pelo tamanho da amostra que produz maior poder estatístico, o qual é considerado como um poder excessivo (Hair Jr., Black, Babin, Anderson, & Tatham, 2009). A especificidade da governança nos projetos para segmentar a amostra em grupos ocorreu a partir dos dados referentes ao setor da organização e ao produto final do projeto. O setor de negócio tecnologia da informação e a entrega de projetos de tecnologia da informação correspondem aos projetos de TI que sofrem influência da governança de TI (setor de negócios TI). Os demais setores de negócio e as demais entregas de projetos correspondem aos outros tipos de projetos e sofrem influência da governança corporativa (setor de negócios outras áreas), exceto, para os respondentes de dezesseis organizações de outros setores que realizam projetos de TI. A amostra e os grupos têm tamanho e poder estatístico adequado, conforme a Tabela 3.
Tabela 3. Poder estatístico da amostra e dos grupos Poder estatístico da amostra e grupos Tamanho Teste (post hoc)
Descrição
Poder Estatístico
Amostra 304
t-test
a
f-test b
Correlation: Point biserial model two-tailed
100%
Linear multiple regression: Fixed model, R2 increase
100%
Setor de Negócios TI 89
t-test
a
f-test b
Correlation: Point biserial model two-tailed
83,5%
Linear multiple regression: Fixed model, R2 increase
82,4%
Setor de Negócios Outras Áreas 215
t-test
a
Correlation: Point biserial model two-tailed
100%
f-test b Linear multiple regression: Fixed model, R2 increase 100% Fonte: elaborada pelo autor. Nota. a α = 0,05; efeito médio η2 = 0,30. b α = 0,05; efeito médio η2 = 0,15 com 4 preditores testados, tendo 5 como número total de construtos.
