Figura 13. Modelo com resultados

cujo valor abaixo de 0,12 mostra um modelo bem ajustado (Hair Jr., Hult, Ringle, & Sarstedt, 2017). Os valores que indicam ajuste para o modelo estimado são: SRMR = 0,0787; d_ULS = 2,0133 (p = 1,3334); d_G = 0,4371 (p = 0,3282); NFI = 0,6434; χ2[303] = 741,4108 (p < 0,01); e RMS_theta = 0,1034. A síntese dos resultados sobre o modelo é apresentada na Figura 13.

Figura 13. Modelo com resultados Fonte: elaborada pelo autor. Nota. NS = não significante. *** p < 0,01. ** p < 0,05. * p < 0,10. A linha pontilhada é o efeito moderador.

4.5.3 Mapa de Prioridades

O IPMA estende a forma de reportar os resultados com a PLS-SEM para explicar a contribuição em relação à determinado construto. Para a interpretação dos dados são geradas pontuações padronizadas em uma faixa de 0 a 100 (Ringle & Sarstedt, 2016). É útil para identificar os atributos que merecem mais atenção. A interpretação acontece em função do posicionamento dos itens nos quadrantes: no primeiro, estão as oportunidades para manter o desempenho; no segundo, estão as melhorias para alcançar o desempenho; no terceiro, não merecem atenção ou esforço adicional, pois pouco contribuem para o desempenho; e no quarto, embora não sejam alternativas viáveis para melhorar o desempenho, podem haver razões para continuar com as práticas que eles representam (Streukens, Werelds, & Willems, 2017). Neste estudo é utilizado para obter índices para os construtos e para os indicadores. Desta maneira, a importância é compreendida pelo valor do efeito total e a eficácia nos projetos