( PDF ) Dos valores pessoais às fases da lealdade

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL

ESCOLA DA ADMINISTRAÇÃO

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO

Jorge Luiz Henrique

Dos Valores Pessoais às Fases da Lealdade

Porto Alegre

2009

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Jorge Luiz Henrique

Dos Valores Pessoais às Fases da Lealdade

Tese apresentada ao Programa de Pós-Graduação

em Administração (PPGA) da Escola de

Administração da Universidade Federal do Rio

Grande do Sul, como requisito parcial para

obtenção do grau de Doutor em Administração.

Área de concentração: Marketing

Orientador: Prof. Dr. Carlos Alberto Vargas Rossi

(PPGA/ EA/UFRGS)

Porto Alegre – RS

PPGA/EA/UFRGS

Março/2009

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DEDICATÓRIA

Dedico os anos de trabalho nesta tese a todos aqueles que acreditam

nos seus sonhos e lutam para torná-los realidade. Sei que é preciso

contar com alguma sorte e muito apoio, mas desistir, jamais!

Essa tese é dedicada

(i) àqueles que amo de forma incondicional:

Nair Maciel Henrique (in memorian), Jorge Henrique e meus filhos

Gabriel Murlik Henrique e João Artur Costa Henrique

(ii) à pessoa que me apoiou e não me deixou caminhar sozinho:

Minha esposa Aline Gonçalves Costa

(iii) às mulheres que sempre fizeram parte da minha vida:

Minhas irmãs Célia Regina, Lúcia Helena, Bernadete e Beatriz

Henrique

AGRADECIMENTOS

Agradeço ao Banco do Brasil, meu empregador, que proporcionou o suporte financeiro

para a realização deste curso de Doutorado e, em especial, aos colegas de trabalho da

Diretoria de Varejo que acompanharam o projeto de pesquisa;

Ao Prof. Dr. Carlos Alberto Vargas Rossi, por ter acreditado nos objetivos do trabalho

e nas minhas metas pessoais, além de ter compartilhado conhecimento e orientado a

elaboração da tese;

Às bancas examinadoras do Banco do Brasil e da EA/UFRGS. A Cássio Marx e

Jacinta Portela de Medeiros, por reconhecerem a relevância dos objetivos da tese às

estratégias do BB, aprovando o projeto, e aos Professores Doutores Fernando Bins Luce, Luiz

Antônio Slongo e Walter Meucci Nique, pela aprovação no processo seletivo.

Ao “meu irmão” e afilhado de casamento Celso Augusto de Matos, pela amizade,

companheirismo, apoio nos momentos difíceis e importantes, pela parceria nas publicações e

pelos bons momentos compartilhados em Porto Alegre. “Para ti”, fico devendo adjetivos,

substantivos, verbos... palavras para expressar o quanto lhe admiro! Você é um grande

homem!!

À Profa. Simone Hailliot, pelos quatro anos de convivência e parceria nos trabalhos

acadêmicos. Agradeço por compartilhar sua responsabilidade, maturidade, persistência na

busca de um bom desempenho e, é claro, seu bom-humor. Você é uma grande amiga!

Aos Professores Doutores Bento Costa, Fernando de Rosa, João Carlos Félix, Luís

Kalb Roses e Elaine Antunes, pela amizade, respeito, confiança e apoio.

Aos colegas da turma de Marketing/2005: Edar Añaña, Guilherme Trez, Rogério Gava

e Rosana Vieira, por compartilharem conhecimento e algumas horas de reflexão.

À Confraria “Galinhas de Acã”: Carlos César, Cássio Marx, Cloves Henrique,

Fernando Gonzaga, Marco Gomes (in memorian), Júlio Maria, Luciano Abreu, Sérgio Souto e

Vinícius Brei que, mesmo distantes, torceram, com a alegria e a irreverência de sempre, pelo

meu sucesso.

Aos “companheiros” da “Casa Real”: Paulo de Tarso, Paulo Nardini (in memorian),

Ricardo Porto Barcala (in memorian) e Vanusa Fernandes, por terem compartilhado o início

deste sonho.

Aos amigos que estiveram por perto, contribuindo para minha paz e transmitindo

tranqüilidade para a confecção desse trabalho: Alexandre Correa de Souza, Ana Maria

Gonçalves Costa, Cláudia Rejane da Rosa, Joaquim Gonçalves Moreira, Kátia Bonfanti,

Leandro Mengue, Liliane Lykawka, Márcia Arbelo e Narryelen Henrique. A vocês, meu

respeito e gratidão!

Nesta longa caminhada, diversas pessoas surgiram, de forma voluntária ou não,

interferindo, de alguma maneira, na construção desse trabalho: os colegas do BB, que

vibraram com a conquista da vaga no doutorado; os atendentes dos hotéis, nas primeiras horas

em Porto Alegre; os professores e funcionários da escola, nas boas vindas; os colegas de

outras disciplinas, que compartilharam dificuldades e descobertas; as meninas do Café

Moenda, com seus sorrisos e um capuccino bem quentinho nos dias frios e nos momentos de

descontração entre as aulas; os entrevistadores voluntários e respondentes de boa vontade; os

colegas da escolinha de futebol do Internacional; os amigos torcedores do Grêmio; os

vizinhos; os porteiros e tantos outros não particularmente citados, mas a quem guardarei na

memória com profundo respeito e gratidão. A todos, muito obrigado!

Por fim, mas certamente não menos importante, agradeço sobretudo a minha família:

pai, irmãs, cunhados, sobrinhos e tios, pela torcida e orações. À esposa Aline, por

compreender as muitas horas distantes e os vários momentos de silêncio. Ao filho querido

João Artur, por me mostrar como a vida é linda e mais suave quando se tem um sorriso no

rosto. Ao Gabriel H., filho amado, que foi a grande inspiração e motivação maior desse

projeto de quatro anos. A Deus, que não me abandonou!! Amo vocês!!!

“Incrível o que se consegue aprender com uma investigação

cuidadosa e uma mente aberta!” (JAKERS!, 2007)

RESUMO

O conhecimento dos valores de uma pessoa nos permite predizer suas atitudes avaliativas em

relação a uma situação ou objeto, pois os valores pessoais orientam e guiam os indivíduos a

um comportamento. Estudos teóricos sobre valores pessoais e atitudes não abordaram esses

constructos como antecedentes da lealdade do consumidor. A partir dessa constatação, esse

trabalho de tese propôs elaborar e verificar empiricamente quatro modelos teóricos que tratam

da complexa inter-relação existente entre valores pessoais-atitude-fases da lealdade. A fim de

testar as hipóteses dos modelos, foram realizadas duas surveys com 1200 respondentes cada

uma. Por meio de análises multivariadas, os resultados confirmaram (i) a relação positiva

entre os valores pessoais e as fases cognitiva e ação da lealdade; (ii) a mediação da atitude nas

relações valores pessoais-fase cognitva e valores pessoais-fase ação; (iii)e a moderação da

relação valores pessoais-fases da lealdade pelas variáveis demográficas de gênero, idade,

escolaridade e renda. Tais resultados possibilitam a ampliação da fronteira do conhecimento

ao (i) inserir os valores pessoais como antecedentes da lealdade; (ii) identificar o valor mais

importante (Segurança da Família) para o consumidor; (iii) clarificar os conceitos e

desmistificar a utilização dos papéis mediadores e moderadores de variáveis na disciplina de

Marketing; (iv) confirmar a hipótese de que os valores pessoais variam conforme gênero e

idade do consumidor; e (v) criar uma nova escala de mensuração de valores pessoais para a

área do Comportamento do Consumidor; além de fornecer evidências empíricas às empresas

financeiras sobre segmentação de clientes pelos valores pessoais ou atitudes.

Palavras-chave: Valores Pessoais, Atitude, Lealdade do Consumidor, Serviços bancários,

Método Ranking, Método Rating, Modelagem de Equações Estruturais, Mediação e

Moderação.

ABSTRACT

The knowledge of an individual’s values allows us to better predict their evaluative attitudes

towards a situation or object, for personal values drive and guide individuals to specific

behaviors. To date, theoretical studies on personal values and attitudes have not investigated

these constructs as antecedents of consumer loyalty. Therefore, this thesis proposed to

elaborate and empirically verify four theoretical models related to the complex interrelation

between personal values-attitude-loyalty phases. So as to test the models hypotheses, two

surveys involving 1200 respondents each were carried out. By means of multivariate analyses,

the results confirmed (i) the positive relationship between personal values and the cognitive

and action phases of loyalty; (ii) the mediating role of attitude on the relationships between

personal values-cognitive phase and personal values-action phase; and (iii) the moderation of

the relationship personal values-loyalty phases by the demographic variables of gender, age,

education and income. Such results contribute to widen knowledge frontiers by (i) inserting

personal values as antecedents of loyalty; (ii) identifying the most important value (Family

Security) to the consumer; (iii) elucidating concepts and clarifying the use of the mediating

and moderating roles of variables in the Marketing discipline; (iv) support the hypothesis that

personal values vary across consumer’s gender and age; and (v) creating a new personal

values measuring scale to the area of Consumer Behavior, besides providing empirical

evidence to financial companies on client segmentation according to personal values or

attitudes.

Key-words: Personal Values, Attitude, Consumer Loyalty, Banking Services, Ranking

Method, Structural Equation Modeling, Mediation, Moderation.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1 - Modelo Geral da Fundamentação Teórica -------------------------------------

Figura 2 - Estrutura Teórica das Relações entre Valores --------------------------------

Figura 3 - Modelo 1 – Modelo Efeito Direto ----------------------------------------------

Figura 4 - Modelo 2 – Modelo Efeito Mediador Completo ------------------------------

Figura 5 - Modelo 3 – Modelo Efeito Mediador Parcial ---------------------------------

Figura 6 - Modelo 4 – Modelo Efeito Moderador ----------------------------------------

Figura 7 - Diagrama de Caminhos das Relações Causais --------------------------------

159

Figura 8 - Estrutura do Modelo Geral ------------------------------------------------------

174

Figura 9 - Validade Discriminante – Modelo de Mensuração – Escala Purificada ---

182

Figuras 10a

a 10o -

Validade Discriminante – Modelos de Mensuração – Teste de Bagozzi e

Philips (1982) ---------------------------------------------------------------------

184

Figura 11 - Modelo Estrutural – Efeito Direto ----------------------------------------------

188

Figura 12 - Modelo Estrutural – Efeito Mediador Completo -----------------------------

191

Figura 13 - Modelo Estrutural – Efeito Mediador Parcial ---------------------------------

194

Figura 14 - Diagrama de Caminhos – Mediação entre Constructos ----------------------

199

Figura 15 - Modelo Efeito Moderador -------------------------------------------------------

203

Gráfico 1 - Representação dos Outliers Univariados – Pesquisa Valores Ipsativos ---

103

Gráfico 2 - Representação dos Outliers Univariados – Pesquisa Valores Normativos

136

LISTA DE QUADROS

Quadro 1 - Valores do Study of Values (SOV) ---------------------------------------------

Quadro 2 - Modelo Rokeach Value Survey (RVS) -----------------------------------------

Quadro 3 - Modelo List Of Value (LOV) ----------------------------------------------------

Quadro 4 - Modelo Values and Lifestyle Segmentation (VALS) ------------------------

Quadro 5 - Modelo Schwartz Value Survey (SVS) -----------------------------------------

Quadro 6 - Constructos e Atributos da Escala SERPVAL ---------------------------------

Quadro 7 - Fases da Lealdade propostas por Oliver (1997, 1999) -----------------------

Quadro 8 - Método do Estudo 1 – Valores Ipsativos --------------------------------------

Quadro 9 - Método do Estudo 2 – Valores Normativos -----------------------------------

Quadro 10 - Indicadores dos Valores Terminais ---------------------------------------------

Quadro 11 - Fatores e Indicadores da Lealdade ----------------------------------------------

Quadro 12 - Comparação entre os Ajustes do Modelo Geral e os Índices Aceitáveis --

175

Quadro 13 - Fórmulas do Cálculo da Confiabilidade Composta e Variância Extraída -

180

Quadro 14 - Hipóteses da Pesquisa e Resultados dos Testes de Avaliação---------------

211

Quadro 15 - Relação entre as Fases da Lealdade, Segmentos Demográficos e Valores

Pessoais ----------------------------------------------------------------------------

220

Quadro 16 - Segmentos Demográficos e Valores Pessoais Mais Importantes -----------

227

Quadro 17 - Trabalhos Brasileiros sobre Valores Pessoais ---------------------------------

260

Quadro 18 - Trabalhos Brasileiros sobre Atitude --------------------------------------------

260

Quadro 19 - Trabalhos Brasileiros sobre Lealdade do Consumidor ----------------------

261

Quadro 20 - Trabalhos relacionados à Lealdade publicados nas décadas de 1990 e

2000 ---------------------------------------------------------------------------------

263

Quadro 21 - Escalas de Lealdade do Consumidor -------------------------------------------

265

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Escala de Atitude – Categoria Itemizada ------------------------------------

Tabela 2 - Escala Contínua de Atitude ----------------------------------------------------

Tabela 3 - Escala de Atitude – Diferencial Semântico

Tabela 4 - Relacionamento entre Atitude Relativa e Compra Repetida --------------

Tabela 5 - Controle dos Questionários – Pesquisa Valores Ipsativos ----------------

101

Tabela 6 - Teste de Normalidade dos Indicadores de Atitude – Pesquisa Valores

Ipsativos --------------------------------------------------------------------------

105

Tabela 7 - Teste de Normalidade dos Indicadores de Lealdade – Pesquisa Valores

Ipsativos --------------------------------------------------------------------------

105

Tabela 8 - Sexo * Cidade -------------------------------------------------------------------

108

Tabela 9 - Idade * Cidade ------------------------------------------------------------------

108

Tabela 10 - Estado Civil * Cidade ----------------------------------------------------------

109

Tabela 11 - Grau de Instrução * Cidade ---------------------------------------------------

109

Tabela 12 - Ocupação Principal * Cidade -------------------------------------------------

110

Tabela 13 - Faixa de Renda Bruta Mensal Individual * Cidade ------------------------

111

Tabela 14 - Tempo Relacionamento Bancário * Cidade ---------------------------------

112

Tabela 15 - Valores Pessoais – Mais Importantes ----------------------------------------

113

Tabela 16 - Valores Pessoais – Menos Importantes --------------------------------------

113

Tabela 17 - Importância dos Valores Pessoais – Brasília e Porto Alegre -------------

114

Tabela 18 - Estatísticas Descritivas – Pesquisa Valores Ipsativos ----------------------

115

Tabela 19 - Ordenamento dos Valores por Gênero ---------------------------------------

118

Tabela 20 - Teste KMO e Esfericidade de Bartlett – Constructos Atitude e

Lealdade -------------------------------------------------------------------------

120

Tabela 21 - Análise Fatorial de Atitude (Cargas Fatoriais e Alfa de Cronbach) -----

122

Tabela 22 - Análise Fatorial da Lealdade – (Cargas Fatoriais e Alfa de Cronbach) -

123

Tabela 23 - AFE da Lealdade – Quatro Dimensões (Cargas Fatoriais e Alfa de

Cronbach) -----------------------------------------------------------------------

124

Tabela 24 - Escala de Valores Pessoais – Pesquisa Valores Normativos- -------------

127

Tabela 25 - Atributos de Atitude – Pesquisa Valores Normativos ---------------------

127

Tabela 26 - Controle dos Questionários – Pesquisa Valores Normativos -------------

131

Tabela 27 - Dados Ausentes por Respondentes – Pesquisa Valores Normativos ----

132

Tabela 28 - Base de Dados com até 3 missing values – Pesquisa Valores

Normativos ----------------------------------------------------------------------

132

Tabela 29 - Distribuição de Missing Values por Variáveis – Pesquisa Valores

Normativos ----------------------------------------------------------------------

133

Tabela 30 - Atribuição de Valores aos Dados Ausentes – Pesquisa Valores

Normativos ----------------------------------------------------------------------

135

Tabela 31 - Análise D² de Mahalanobis – Pesquisa Valores Normativos -------------

137

Tabela 32 - Teste de Normalidade – Testes de Kolmogorov-Smirnov (K-S) e de

Shapiro-Wilks – Pesquisa Valores Normativos -----------------------------

139

Tabela 33 - Teste de Normalidade – Análise da Assimetria e Curtose das Variáveis

– Pesquisa Valores Normativos -----------------------------------------------

140

Tabela 34a - Assimetria e Curtose das Variáveis Transformadas – Valores e Atitude

– Pesquisa Valores Normativos -----------------------------------------------

141

Tabela 34b - Assimetria e Curtose das Variáveis Transformadas – Fases da

Lealdade – Pesquisa Valores Normativos -----------------------------------

142

Tabela 35a - Análise de Correlações dos Atributos de Valores Pessoais ---------------

143

Tabela 35b - Análise de Correlações dos Atributos de Atitude --------------------------

144

Tabela 35c - Análise de Correlações dos Atributos da Fase Cognitiva da Lealdade --

144

Tabela 35d - Análise de Correlações dos Atributos da Fase Afetiva da Lealdade -----

144

Tabela 35e - Análise de Correlações dos Atributos da Fase Conativa da Lealdade ---

144

Tabela 35f - Análise de Correlações dos Atributos da Fase Ação da Lealdade -------

145

Tabela 36 - Análise de Multicolinearidade das Variáveis – Pesquisa Valores

Normativos ----------------------------------------------------------------------

146

Tabela 37 - Sexo ------------------------------------------------------------------------------

148

Tabela 38 - Idade ------------------------------------------------------------------------------

148

Tabela 39 - Estado Civil ----------------------------------------------------------------------

149

Tabela 40 - Grau de Instrução ---------------------------------------------------------------

149

Tabela 41 - Ocupação Principal -------------------------------------------------------------

150

Tabela 42 - Faixa de Renda Bruta Mensal Individual ------------------------------------

150

Tabela 43 - Nome do Banco de Maior Relacionamento ---------------------------------

151

Tabela 44 - Tempo Relacionamento Bancário --------------------------------------------

152

Tabela 45 - Estatísticas Descritivas – Pesquisa Valores Normativos ------------------

153

Tabela 46 - ANOVA – Comparação de Médias de Valores dentre Segmentos ------

155

Tabela 47 - Síntese dos Resultados da Matriz de Correlação – Pesquisa Valores

Normativos ----------------------------------------------------------------------

165

Tabela 48a - Avaliação das Estimativas Transgressoras – Constructos Valores

Pessoais e Atitude – Modelo Geral -------------------------------------------

173

Tabela 48b - Avaliação das Estimativas Transgressoras – Constructos Fases da

Lealdade – Modelo Geral ------------------------------------------------------

173

Tabela 49 - Validade Convergente – Modelo de Mensuração – Análise das Cargas

Fatoriais dos Indicadores ------------------------------------------------------

179

Tabela 50 - Validade Convergente – Modelo de Mensuração – Alpha de Cronbach,

Confiabilidade Composta e Variância Extraída ----------------------------

180

Tabela 51 - Validade Discriminante – Modelo de Mensuração – Teste de Fornell e

Larcker (1981) ------------------------------------------------------------------

182

Tabela 52 - Validade Discriminante – Modelo de Mensuração – Diferença de Qui-

quadrados – Teste de Bagozzi e Philips (1982) ----------------------------

186

Tabela 53 - Efeitos das relações entre Valores Pessoais e Fases da Lealdade -

Modelo Efeito Direto-----------------------------------------------------------

189

Tabela 54 - Índices de Ajuste do Modelo Estrutural – Modelo Efeito Direto --------

190

Tabela 55 - Efeitos das relações entre Valores Pessoais, Atitude e Fases da

Lealdade - Modelo Efeito Mediador Completo-----------------------------

192

Tabela 56 - Índices de Ajuste do Modelo Estrutural – Efeito Mediador Completo --

193

Tabela 57 - Efeitos das relações entre Valores Pessoais, Atitude e Fases da

Lealdade - Modelo Efeito Mediador Parcial---------------------------------

195

Tabela 58 - Índices de Ajuste do Modelo Estrutural – Efeito Mediador Parcial -----

196

Tabela 59 - Avaliação da Mediação do Constructo Atitude -----------------------------

199

Tabela 60 - Efeito Moderador do Gênero – Análises dos Multi-Grupos --------------

204

Tabela 61 - Efeito Moderador da Idade – Análises dos Multi-Grupos -----------------

204

Tabela 62 - Efeito Moderador da Escolaridade – Análises dos Multi-Grupos --------

205

Tabela 63 - Efeito Moderador da Renda – Análises dos Multi-Grupos ----------------

206

Tabela 64 - Escala de Atitude de Heerden e Puth (1995) --------------------------------

262

Tabela 65 - Ordenamento dos Valores por Idade -----------------------------------------

274

Tabela 66 - Ordenamento dos Valores por Escolaridade --------------------------------

274

Tabela 67 - Ordenamento dos Valores por Renda Individual ---------------------------

275

Tabela 68 - Ordenamento dos Valores por Tempo de Relacionamento Bancário ----

275

Tabela 69 - Comparação de médias de Valores dentre os Segmentos Masculino e

Feminino -------------------------------------------------------------------------

280

Tabela 70 - Comparação de médias de Valores dentre os Segmentos de Idade ------

280

Tabela 71 - Comparação de médias de Valores dentre os Segmentos de

Escolaridade ---------------------------------------------------------------------

281

Tabela 72 - Comparação de médias de Valores dentre os Segmentos de Renda -----

281

Tabela 73 - Comparação de médias de Valores dentre os Segmentos de Tempo de

Relacionamento Bancário -----------------------------------------------------

282

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ---------------------------------------------------------------------

1.1

OBJETIVOS DO ESTUDO -------------------------------------------------------- 21

1.2

RELEVÂNCIA E MOTIVAÇÃO PARA O ESTUDO ------------------------- 22

1.3

ESTRUTURA E ORGANIZAÇÃO DO TEXTO ------------------------------- 23

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA -----------------------------------------------

2.1 VALORES PESSOAIS --------------------------------------------------------------

2.1.1 Conceitos de Valores ---------------------------------------------------------------

2.1.2 Medidas de Valores -----------------------------------------------------------------

2.1.3 Modelos de Mensuração de Valores --------------------------------------------

2.1.3.1 Study of Values (SOV) --------------------------------------------------------------

2.1.3.2 Rokeach Value Survey (RVS) ------------------------------------------------------

2.1.3.3 List of Values (LOV) ----------------------------------------------------------------

2.1.3.4 Value and Lifestyle Segmentation (VALS) --------------------------------------

2.1.3.5 Schwartz Value Survey (SVS) -----------------------------------------------------

2.1.3.6 Cadeia Meios-Fim --------------------------------------------------------------------

2.1.3.7 Service Personal Values (SERPVAL) ---------------------------------------------

2.1.4 Estudos Brasileiros sobre Valores -----------------------------------------------

2.2 ATITUDE -----------------------------------------------------------------------------

2.2.1 Conceitos de Atitude ---------------------------------------------------------------

2.2.2 Componentes da Atitude ----------------------------------------------------------

2.2.3 Propriedades da Atitude ----------------------------------------------------------

2.2.4 Medidas de Atitude -----------------------------------------------------------------

2.2.5 Modelos de Mensuração das Atitudes ------------------------------------------

2.2.5.1 Modelo de Rosenberg ---------------------------------------------------------------

2.2.5.2 Modelo de Fishbein ------------------------------------------------------------------

2.2.5.3 Modelo Estendido de Fishbein -----------------------------------------------------

2.2.5.4 Modelo do Ponto Ideal --------------------------------------------------------------

2.2.6 Estudos Brasileiros sobre Atitudes ----------------------------------------------

2.3 LEALDADE --------------------------------------------------------------------------

2.3.1 Evolução Histórica ------------------------------------------------------------------

2.3.2 Dimensões Comportamental e Atitudinal --------------------------------------

2.3.3 Fases da Lealdade ------------------------------------------------------------------

2.3.4 Mensuração da Lealdade ----------------------------------------------------------

2.3.5 Estudos Brasileiros sobre Lealdade ---------------------------------------------

3 MODELOS TEÓRICOS E HIPÓTESES DE PESQUISA -----------------

3.1 MODELO 1 – EFEITO DIRETO --------------------------------------------------

3.2 MODELO 2 – EFEITO MEDIADOR COMPLETO ----------------------------

3.3 MODELO 3 – EFEITO MEDIADOR PARCIAL -------------------------------

3.4 MODELO 4 – EFEITO MODERADOR -----------------------------------------

3.4.1 Gênero --------------------------------------------------------------------------------

3.4.2 Idade ----------------------------------------------------------------------------------

3.4.3 Educação -----------------------------------------------------------------------------

3.4.4 Renda ---------------------------------------------------------------------------------

4 MÉTODOS E ANÁLISES DE DADOS ----------------------------------------

4.1 ESTUDO 1 – PESQUISA VALORES IPSATIVOS (ORDENADOS) ---------

4.1.1 Pesquisa Exploratória --------------------------------------------------------------

4.1.1.1 Escala do Constructo Valores Pessoais -------------------------------------------

4.1.1.2 Escala do Constructo Atitude ------------------------------------------------------

4.1.1.3 Escala do Constructo Fases da Lealdade -----------------------------------------

4.1.2 Pesquisa Descritiva -----------------------------------------------------------------

4.1.3 Medição e Escalonamento --------------------------------------------------------

4.1.4 Elaboração do Instrumento de Coleta de Dados -----------------------------

4.1.5 Plano Amostral ---------------------------------------------------------------------

4.1.6 Coleta dos Dados -------------------------------------------------------------------

4.1.7 Preparação dos Dados -------------------------------------------------------------

100

4.1.7.1 Avaliação dos Dados Ausentes (Missing Values) -------------------------------

101

4.1.7.2 Valores Fora dos Limites -----------------------------------------------------------

102

4.1.7.3 Transformação da Escala -----------------------------------------------------------

102

4.1.7.4 Identificação de Observações Atípicas (Outliers) -------------------------------

102

4.1.7.5 Teste de Normalidade ---------------------------------------------------------------

104

4.1.8 Análise dos Dados ------------------------------------------------------------------

106

4.1.8.1 Análise Univariada dos Dados -----------------------------------------------------

107

4.1.8.1.1 Análise de Freqüências -------------------------------------------------------------

107

4.1.8.1.2 Medida de Tendência Central e Medida de Dispersão -------------------------

115

4.1.8.2 Análise Bivariada dos Dados -------------------------------------------------------

116

4.1.8.3 Análise Multivariada dos Dados – Análise Fatorial Exploratória -------------

118

4.2 ESTUDO 2 – PESQUISA VALORES NORMATIVOS (RATINGS) -----------

126

4.2.1 Pesquisa Exploratória -------------------------------------------------------------

126

4.2.1.1 Escala do Constructo Valores Pessoais -------------------------------------------

126

4.2.1.2 Escala do Constructo Atitude ------------------------------------------------------

127

4.2.1.3 Escala do Constructo Fases da Lealdade -----------------------------------------

128

4.2.2 Pesquisa Descritiva -----------------------------------------------------------------

128

4.2.3 Medição e Escalonamento do Estudo -------------------------------------------

128

4.2.4 Elaboração do Instrumento de Coleta de Dados -----------------------------

129

4.2.5 Plano Amostral ---------------------------------------------------------------------

130

4.2.6 Coleta dos Dados -------------------------------------------------------------------

131

4.2.7 Preparação dos Dados -------------------------------------------------------------

131

4.2.7.1 Avaliação dos Dados Ausentes (Missing Values) -------------------------------

132

4.2.7.2 Valores Fora dos Limites -----------------------------------------------------------

135

4.2.7.3 Transformação da Escala -----------------------------------------------------------

136

4.2.7.4 Identificação de Observações Atípicas (Outliers) -------------------------------

136

4.2.7.5 Teste de Normalidade ---------------------------------------------------------------

138

4.2.7.6 Teste de Linearidade ----------------------------------------------------------------

143

4.2.7.7 Teste de Multicolinearidade --------------------------------------------------------

145

4.2.8 Análise dos Dados ------------------------------------------------------------------

147

4.2.8.1 Análise Univariada dos Dados -----------------------------------------------------

147

4.2.8.1.1 Análise de Freqüências -------------------------------------------------------------

147

4.1.8.1.2 Medida de Tendência Central e Medida de Dispersão -------------------------

153

4.2.8.2 Análise de Variância (ANOVA) ---------------------------------------------------

154

4.2.8.3 Análise Multivariada dos Dados ---------------------------------------------------

156

4.2.8.3.1 Modelagem de Equações Estruturais ---------------------------------------------

157

4.2.8.4 Teste do Papel Mediador da Atitude ----------------------------------------------

198

4.2.8.5 Teste do Papel Moderador das Variáveis Demográficas -----------------------

201

4.2.8.5.1 Moderação pelo Gênero ------------------------------------------------------------

204

4.2.8.5.2 Moderação pela Idade --------------------------------------------------------------

204

4.2.8.5.3 Moderação pela Escolaridade -----------------------------------------------------

205

4.2.8.5.4 Moderação pela Renda -------------------------------------------------------------

206

5 CONCLUSÕES DAS PESQUISAS ---------------------------------------------

208

5.1 DISCUSSÕES E CONCLUSÕES SOBRE A PRIMEIRA QUESTÃO DE

PESQUISA ---------------------------------------------------------------------------

212

5.2 DISCUSSÕES E CONCLUSÕES SOBRE A SEGUNDA QUESTÃO DE

PESQUISA ---------------------------------------------------------------------------

214

5.3 OUTRAS DISCUSSÕES E CONCLUSÕES DAS PESQUISAS ------------

217

5.3.1 Pesquisa Valores Ipsativos --------------------------------------------------------

217

5.3.2 Pesquisa Valores Normativos -----------------------------------------------------

218

5.4 IMPLICAÇÕES ACADÊMICAS -------------------------------------------------

220

5.5 IMPLICAÇÕES GERENCIAIS ---------------------------------------------------

225

6 LIMITAÇÕES E PROPOSIÇÕES DE ESTUDOS FUTUROS ----------

229

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS -----------------------------------------

231

ANEXO A – Relação de Trabalhos Acadêmicos Brasileiros sobre

Valores Pessoais, Atitude e Lealdade -------------------------------------------

260

ANEXO B – Escala de Atitudes – Heerden e Puth (1995) . ----------------

262

ANEXO C – Relação de Trabalhos Acadêmicos sobre Lealdade do

Consumidor nas Décadas de 1990 e 2000 --------------------------------------

263

ANEXO D – Escalas de Lealdade do Consumidor Baseadas nas Fases

Proposta por Oliver (1997) -------------------------------------------------------

265

ANEXO E – Questionário da Pesquisa Valores Ipsativos ------------------

270

ANEXO F – Análise das Tabulações Cruzadas e do Teste de Mann-

Whitney -------------------------------------------------------------------------------

274

ANEXO G – Questionário da Pesquisa Valores Normativos ---------------

276

ANEXO H – Avaliação da Aleatoriedade dos Dados Perdidos via

Correlações de Variáveis Dicotomizadas e o Teste MCAR ----------------

278

ANEXO I – Comparação das Médias de Valores dentre os Segmentos

Analisados ----------------------------------------------------------------------------

280

ANEXO J – Matriz de Correlação entre as Variáveis ---------------------

283

ANEXO K – Comparação dos Índices de Ajuste dos Modelos em

Amostras Diferentes ---------------------------------------------------------------

285

1 INTRODUÇÃO

O modo de conduta de um indivíduo expressa seus valores pessoais em relação a

objetos, pessoas ou situações, e esses valores guiam avaliações e geram sentimentos que

podem levá-lo à lealdade ou não. Os valores humanos são explorados na Ciência em

perspectivas multidisciplinares. Na Antropologia, auxiliam na compreensão de estilos de vida

e de padrões culturais; na Sociologia, estão aliados aos estudos sobre ideologias e costumes; e

na Psicologia, os valores são estudados juntamente com as atitudes e os motivos pessoais

(VINSON; SCOTT; LAMONT, 1977; CLAWSON; VINSON, 1978). A lealdade tem seu

registro na História, ou na lenda, como um dos símbolos da Távola Redonda, composta por

homens premiados com a mais alta ordem da Cavalaria, na Corte do Rei Artur. Face à

importância significativa para seus membros, a lealdade entre os cavaleiros e o rei era

formalizada por meio de batismos de espadas, ficando como mensagem central o

compromisso genuíno assumido entre os personagens.

Garantir este sentimento de cumplicidade e cumprimento de promessas mútuas nas

relações mercantis é um dos desejos dos acadêmicos e praticantes do Marketing na atualidade.

Essa aspiração, aliada à necessidade de melhores negócios, ocorre em virtude das

complexidades inerentes às transações comerciais, juntamente com a fragmentação dos

mercados e dos processos de trocas que caracterizam o momento em que vivemos.

A rápida transformação comercial, a concorrência acirrada, a evolução tecnológica

intensa e compradores cada vez mais exigentes fazem com que a compreensão de certos

atributos do comportamento do consumidor seja, ainda, um desafio. Assim, agendas de

investigações nos contextos acadêmico e empresarial devem considerar, além de outras

variáveis, os valores pessoais, as atitudes e a lealdade do consumidor em relação a um objeto

ou uma situação específica.

Benevolência, tradição, autodeterminação e segurança são variáveis que caracterizam

alguns dos valores que as pessoas detém (SCHWARTZ, 2006) e são fundamentais na

compreensão do comportamento do consumidor. Os valores pessoais incentivam e orientam o

comportamento e variam de acordo com a maior ou menor importância que os membros de

uma sociedade lhes atribuem (MARCONI; PRESOTTO, 2001). Também vinculada ao

comportamento está a atitude do consumidor. As atitudes são expressões de um determinado

valor em relação a um objeto ou idéia especial (LESSIG; COPLEY, 1974). A análise das

atitudes é útil na compreensão dos motivos que levam um indivíduo a comprar ou não, nesse

ou naquele lugar (ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000). A lealdade do consumidor

também é uma variável a ser considerada no contexto comportamental, pois envolve tanto

perspectivas atitudinais como comportamentais (JONES; TAYLOR, 2007). Clientes com alta

lealdade atitudinal em relação a uma marca exclusiva, e com alta lealdade comportamental,

com intenção de recompra dessa mesma marca, são descritos como “verdadeiramente leais”

(DICK; BASU, 1994).

Rokeach (1968, 1981) conceitua valor como uma crença duradoura em que um estado

definitivo de existência é pessoal ou socialmente preferível a um modo inverso ou oposto de

conduta ou de existência. Esse autor defende que os valores são desenvolvidos e aprendidos

por cada pessoa, e essa aprendizagem é que garante suas estabilidade e durabilidade. Então, os

valores, após serem aprendidos, são hierarquicamente ordenados em um sistema, tornando-se

centrais na organização cognitiva do indivíduo e servindo como base para a formação de

atitudes, crenças e opiniões (ROKEACH, 1973).

Intimamente ligados, os valores pessoais fornecem base para o desenvolvimento das

atitudes, levando os indivíduos a terem determinados comportamentos na tomada de decisão

(HOMER, KAHLE, 1988). O número de atitudes pode variar de acordo com o número de

situações ou objetos a serem avaliados (ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000). Assim,

conhecer as atitudes de um indivíduo implica conhecer um pouco mais sobre o consumidor e

prever seu comportamento frente a uma situação específica (SHETH; MITTAL; NEWMAN,

2001) como, por exemplo, a lealdade.

Estudos sobre lealdade têm uma longa trajetória na literatura de Marketing, tendo

como marco inicial o trabalho de Copeland (1923)

sobre compras do consumidor

(HOMBURG; GIERING, 2001). A busca pela lealdade intensificou-se a partir da mudança de

postura da disciplina, que passou do estudo das relações de troca (BAGOZZI, 1974) para o

estudo de relacionamentos duradouros (DWYER; SCHURR; OH, 1987). Oliver (1997)

conceitua lealdade como um profundo compromisso de recompra de um produto ou serviço a

despeito de influências situacionais ou esforços de marketing que tenham potencial de causar

um comportamento de mudança. Para esse autor, a lealdade é composta por quatro estágios

sucessivos e complementares: o cognitivo, o afetivo, o conativo e o de ação. O cognitivo está

vinculado às informações, tais como preços, qualidade e outros atributos de produtos; o

afetivo está relacionado à satisfação do cliente, ao gosto e ao sentimento; o conativo vincula-

Relation of Consumer’s Buying Habits to Marketing Methods. Harvard Business Review, v. 1, p. 282-289,

1923.

se à intenção comportamental e ao comprometimento do consumidor; e o de ação está ligado

à superação de obstáculos que impeçam a compra por parte do consumidor.

Legitimando a relação entre valores pessoais, atitudes e lealdade, há somente o estudo

de Marandi, Little e Sekhon (2006), que aborda superficialmente a integração desses temas.

Entretanto, por meio de uma revisão teórica realizada junto às principais bases de dados

nacionais e internacionais, como Blackwell Synergy, Elsevier Science Direct, Ebsco, Emerald

Insight, Infotrac College, Proquest, Scopus, Thompson Gale, Wilson Web e Google Scholar,

não se encontrou estudos que tratem da relação valores pessoais-atitude-fases da lealdade

propostas por Oliver (1997), constatando-se, desta forma, uma lacuna na literatura para

responder ao seguinte questionamento:

• Qual o impacto dos valores pessoais nas fases da lealdade do consumidor?

Homburg e Giering (2001) afirmaram que não há dúvida que os constructos

psicológicos (ex. valores pessoais e atitudes) podem explicar muitos dos fenômenos no nível

individual, mais adequadamente, do que fatores demográficos gerais. Entretanto, para esses

autores, as características demográficas desempenham e indicam um forte e importante papel

enquanto moderadores das relações entre os constructos psicológicos e os comportamentais.

Assim, além da relação valores pessoais-atitude-fases da lealdade propostas por Oliver

(1997), constata-se outra lacuna na literatura para a seguinte questão:

• Qual o impacto das variáveis demográficas de gênero, idade, renda e

escolaridade na relação entre os valores pessoais e as fases da lealdade do consumidor?

Para investigar e buscar respostas aos questionamentos formulados acima, optou-se

pelo contexto de serviço, por considerar que, particularmente nesse segmento, as

características pessoais dos consumidores são fatores determinantes na manutenção dos

relacionamentos (HOMBURG; GIERING, 2001; VÀSQUEZ-CARRASCO; FOXALL,

2006). Mais especificamente, escolheu-se o setor bancário brasileiro, que apresenta grande

diversidade de clientes e múltiplas formas de interação entre consumidores e empresa.

Segundo dados da Federação Brasileira das Associações de Bancos, atualmente o setor

conta com mais de 100 milhões de correntistas e, aproximadamente, R$ 1,5 trilhões em

depósitos totais (FEBRABAN, 2008). De acordo com Barnes (1997), nenhum segmento de

prestação de serviços parece mais interessado em estabelecer relações com seus clientes do

que o de serviços bancários, pois o crescente uso da tecnologia em transações financeiras

reduziu significativamente as oportunidades de contato entre os consumidores e o banco.

Logo, relacionar os atributos ‘valores pessoais’, ‘atitude’ e ‘lealdade’, a bancos, que possuem

estruturas diferenciadas de atendimento, imagens de solidez e tradição divergentes, marcas

reconhecidas e diversas variedades de produtos e serviços, é uma oportunidade acadêmica e

gerencial relevante para aprimorar relacionamentos nesse segmento.

Desta forma, procurando responder às questões apresentadas, essa tese tem os

seguintes objetivos:

1.1 OBJETIVOS DO ESTUDO

Objetivo Geral:

Elaborar e verificar empiricamente modelos teóricos sobre as relações existentes

entre os constructos valores pessoais, atitude e fases da lealdade junto a clientes de

instituições bancárias no Brasil.

Objetivos Específicos:

1) Mensurar a influência dos valores pessoais nas fases da lealdade, analisando os

valores como antecedentes diretos das fases da lealdade.

2) Mensurar a influência dos valores pessoais na atitude e da atitude nas fases da

lealdade, analisando a atitude como mediadora completa da relação valores

pessoais-fases da lealdade.

3) Mensurar, simultaneamente, a influência dos valores pessoais na atitude e nas

fases da lealdade, e da atitude nas fases da lealdade, analisando a atitude como

mediadora parcial da relação valores pessoais-fases da lealdade.

4) Mensurar a influência das variáveis demográficas de gênero, idade, escolaridade e

renda como moderadoras da relação valores pessoais-fases da lealdade.

1.2 RELEVÂNCIA E MOTIVAÇÃO PARA O ESTUDO

Estudar a relação entre os valores pessoais e a lealdade do consumidor empiricamente

é relevante para as disciplinas de Marketing e de Comportamento do Consumidor, em virtude

de os resultados contribuírem na identificação e consolidação de mais uma variável

psicológica como preditora e influente no constructo lealdade. Resultados consistentes de

estudos realizados com foco na lealdade do consumidor possibilitam melhorar a relação

cliente-empresa e, conseqüentemente, estabelecer um relacionamento que gere aumento de

lucros e retenção de clientes (KUMAR; SHAH, 2004), além de auxiliar na redução de custos,

na sensibilidade de preços, no boca-a-boca positivo e no aumento do tempo das relações

comerciais (REICHELD; TEAL, 1996). Como ainda não há uniformidade no meio acadêmico

quanto aos melhores preditores da lealdade (RUNDLE-THIELE; MACKAY, 2001), estudar e

investigar o impacto dos valores pessoais nesse constructo é motivador.

Os Valores também têm sido definidos e mensurados na literatura de Marketing em

diferentes contextos. Por exemplo, valor para o cliente, que é o “... tradeoff entre o que é

recebido pelo consumidor em troca do que é dado à empresa” (ZEITHAML, 1988, p. 14), ou

seja, aquele vinculado à relação custo-benefício e à percepção que o cliente tem sobre a troca

mútua e o cumprimento de promessas (GRÖNROOS, 1994); valor do cliente para a empresa

ou Customer Lifetime Value (CLV) (DOWLING; UNCLES, 1997; JAIN; SINGH, 2002;

VOERHOEF; LANGERAK, 2002; BECHWATI; ESHGHI, 2005; ROEMER, 2006; LEONE

et al., 2006), que está associado ao lucro que um cliente pode gerar a uma empresa

(BERGER; NASR, 1998), ou seja, é o valor que indica a diferença entre os custos para

adquirir, servir e reter um cliente e os lucros gerados por ele ao longo de sua vida como

consumidor (BERGER; NASR, 1998); e valor do cliente ou valores pessoais, que é baseado

na Psicologia Social e aborda aspectos sobre a existência humana e suas relações sociais

(ROKEACH, 1973). Desta forma, pesquisar sobre valores pessoais implica ampliar a

tendência investigativa desse constructo na disciplina de Marketing.

Entretanto, a principal motivação e relevância para esse estudo é a realização de uma

investigação empírica sobre a relação de dependência entre os valores pessoais e as fases da

lealdade propostas por Oliver (1997), que até o momento não foi estudada no meio acadêmico

ou empresarial.

1.3 ESTRUTURA E ORGANIZAÇÃO DO TEXTO

Esta tese está organizada da seguinte forma:

• O capítulo 2 apresenta a fundamentação teórica sobre os temas Valores Pessoais,

Atitude e Lealdade.

• O capítulo 3 discorre sobre os modelos teóricos e as hipóteses que os compõem.

• O capítulo 4 traz o método de pesquisa, com as técnicas de coleta de dados,

amostragem e procedimentos para análise dos dados e apresenta os resultados dos

estudos empíricos.

• O capítulo 5 expõe as conclusões das pesquisas.

• O capítulo 6 apresenta as limitações e proposições de estudos futuros.

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Nesse capítulo são abordadas as teorias que serviram de base para elaboração dos

modelos da tese. As referências foram eleitas considerando as evidências teóricas que

sustentam as relações entre Valores Pessoais, Atitudes e Lealdade.

A revisão bibliográfica é apresentada num continuum (Figura 1), partindo dos

conceitos, medidas e tipos de modelos vinculados à Teoria dos Valores Humanos, passando

pelos conceitos e tipos de modelos vinculados às Atitudes, até chegar na reconstituição

histórica, nas abordagens comportamental e atitudinal, e no estado da arte da Lealdade do

consumidor.

Figura 1 – Modelo Geral da Fundamentação Teórica

Valores

Pessoais

Atitudes

Lealdade

- Conceitos

- Medidas de Valor

- Modelos de Mensuração

de Valores

- Valores no Brasil

- Evolução Histórica

- Abordagens:

Comportamental / Atitudinal

- Fases da Lealdade

- Mensuração da Lealdade

- Lealdade no Brasil

- Conceitos

- Componentes da Atitude

- Propriedades da Atitude

- Medidas de Atitude

- Modelos de Mensuração

- Atitudes no Brasil

2.1 VALORES PESSOAIS

2.1.1 Conceitos de Valores

Historicamente, os valores têm sido importantes para os acadêmicos que exploram a

natureza do self e das relações do indivíduo com a sociedade. Dewey (1939)

enfatizou o processo de valoração como essencial para sua interpretação do

pragmatismo. Parsons (1937)

teorizou valores como instrumentais para entender a

unidade do ato em si. Kluckhohn (1951)

revisou o conceito amplamente, partindo

da Teoria da Ação de Parsons. Rokeach (1973, 1979

) pode ser considerado como

aquele que trouxe o conceito para dentro de um foco moderno; Shalom Schwartz

(1992, 1994) realmente entrega um modelo que deriva explicitamente da formulação

de valores de Rokeach (HITLIN, 2003, p. 119).

Os valores têm sido foco de pesquisas em Ciências Sociais por décadas

(MADRIGAL, 1995) e ocupam um local proeminente no discurso científico e público numa

grande variedade de níveis (MEGLINO; RAVLIN, 1998). Há na literatura estudos que tratam

da conceituação geral dos valores (ex. Rokeach, 1968, 1973; Kahle, 1986; Schwartz e Bilsky,

1987, 1990), bem como de conceituações específicas, tais como valores culturais (ex.

Hofstede e Bond, 1984; Lenartowicz e Johnson, 2002; Lenartowicz e Johnson, 2003), valores

nas organizações (ex. Kabanoff, Waldersee e Cohen, 1995; Meglino e Ravlin, 1998; Kabanoff

e Daly, 2000) e valores no trabalho (ex. Furnham, 1984; George e Jones, 1997; Elizur e Sagie,

1999).

A despeito de sua “popularidade”, não existe um consenso sobre a natureza dos

valores em si. “Entre outras coisas, os valores já foram considerados necessidades, tipos de

personalidade, motivações, metas, utilidades, atitudes, interesses e entidades mentais

inexistentes” (MEGLINO; RAVLIN, 1998, p. 351). De acordo com esses autores, essa

ausência de concordância tem criado problemas na interpretação de resultados de vários

estudos.

DEWEY, John. Theory of Valuation. Chicago: University of Chicago Press, 1939.

PARSONS, Talcott. The Structure of Social Action:A Study in Social Theory With Special Reference to a

Group of Recent European Writers. New York: McGraw-Hill, 1937.

KLUCKHOHN, Clyde. Values and value-orientations in the theory of action. In: Talcott Persons & Edward A.

Shills (Eds.), Toward a general theory of action (pp. 388-433) edited by Talcott Parsons and Edward A.

Shils. New York: Harper, 1951.

ROKEACH, Milton. Understanding Human Values: Individual and Societal. New York: Free Press, 1979.

Para Schwartz (2005a, p. 21), “o conceito de valor, mais que qualquer outro, deveria

ocupar uma posição central”, pois “possibilita unificar os interesses aparentemente diversos

de todas as ciências relacionadas ao comportamento humano (Rokeach, 1973, p. 3)”.

Valores pessoais são crenças abstratas que transcendem situações específicas e guiam

a seleção ou a avaliação de comportamentos e eventos (ROKEACH, 1973, SCHWARTZ;

BISKY, 1987). Rokeach (1973, p. 5) conceituou valor como “uma crença duradoura de que

um modo de conduta específico ou um estado-final de existência é pessoal ou socialmente

preferível a outro modo de conduta ou estado-final de existência” . Para o autor, os valores

pessoais não refletem necessariamente o que as pessoas querem, mas descrevem suas

interpretações internalizadas sobre formas socialmente desejáveis de realizar as necessidades.

Enquanto, Vinson, Scott e Lamont (1977) interpretaram os valores pessoais como sendo

elementos cognitivos centrais que estimulam uma resposta comportamental.

Ao longo dos anos, à medida que o constructo valores pessoais passou a ser mais

estudado, novas conceituações foram sendo incorporadas à literatura. Por exemplo, Alwin e

Krosnick (1985) o definiram como sendo padrões de desejos invocados na interação social

para avaliar as preferências de metas comportamentais ou modos de ação. Kahle (1986)

definiu valor como um tipo de cognição social que reflete o estado interno que intervém entre

os estímulos e as respostas. Meglino e Ravlin (1998) definiram valor como sendo crenças

internalizadas de uma pessoa sobre como ela deve se comportar. Já nos anos 2000, Lages e

Fernandes (2005) conceituaram valores pessoais como crenças intrínsecas, duradouras e

relativamente estáveis na vida de um indivíduo, definidas como representações mentais de

necessidades que são utilizadas como base geral para a resolução de conflitos e decisões,

determinando, regulando e modificando relações entre indivíduos, organizações e sociedades.

Enquanto, Fritzsche e Oz (2007, p. 336) assumiram o conceito de valores declarado por

Williams (1979)

: “o sistema de valor é um conjunto organizado de padrões preferenciais que

são usados ao fazer a seleção de objetos e ações, resolver conflitos, invocar sansões sociais e

lidar com as necessidades ou pedidos de defesas sociais e psicológicas de escolhas feitas ou

propostas”.

Numa perspectiva multidisciplinar, Vinson, Scott e Lamont (1977) e Clawson e

Vinson (1978), apresentaram alguns conceitos de valor adotados em outras disciplinas,

destacando a conceituação dada por Rokeach na Psicologia. Assim, os autores apresentaram

que na área da Filosofia, os filósofos se preocuparam com os valores de uma forma bastante

WILLIAMS, Robin M. Jr. Change and Stability in Values and Value Systems: A Sociological Perspective. In:

M. Rokeach (ed.) Understanding Human Values (The Free Press, New York, NY, 1979).

tangencial. Referências a valores foram inevitáveis à medida que os filósofos discutiram sobre

a Estética, ou quando deliberaram sobre os problemas dos governos e sobre as

responsabilidades dos cidadãos; na Antropologia, que se interessa pelos estilos de vida e

padrões culturais, Tomas e Zaraniecki, por exemplo, definiram valores como “... elementos

objetivos e sociais que se impõem sobre o indivíduo como algo dado e provocam sua

reação.”

; na Sociologia – que foca na ideologia e costumes – , Brononowski sugeriu que “um

valor é o conceito que agrupa alguns modos de comportamento em nossa sociedade.”

; e,

finalmente, na Psicologia – que examina os valores a partir de atitudes e motivos pessoais –,

Rokeach (1968) considerou “... o valor como uma crença duradoura, centralmente sustentada,

que guia ações e julgamentos em situações específicas e para além de objetivos imediatos no

sentindo de estados-finais fundamentais de existência”.

Rokeach (1973) classificou os valores como sendo instrumentais e terminais,

propondo uma relação funcional entre eles, na qual os valores instrumentais descrevem

comportamentos que facilitam a obtenção dos valores terminais. Os valores instrumentais são

os modos de comportamento (ex. honestidade, prontidão para ajudar), e os valores terminais

são os estados-finais de existência ou auto-suficiência que uma pessoa busca atingir (ex. vida

confortável, sabedoria). Os valores, tanto os instrumentais quanto os terminais, são

desenvolvidos e aprendidos por cada pessoa, e é essa aprendizagem que garante suas

estabilidade e durabilidade. Após serem aprendidos, os valores são hierarquicamente

ordenados em um sistema, tornando-se centrais na organização cognitiva do indivíduo e

servindo como base para a formação de atitudes, crenças e opiniões (ROKEACH, 1973).

De acordo com Kahle (1996), a metodologia desenvolvida por Milton Rokeach, o

Rokeach Value Survey (RVS), que investiga os valores instrumentais e terminais, é a mais

popular entre os pesquisadores de Ciências Sociais para a mensuração dos valores pessoais.

Para Gouveia et al. (2001), Rokeach contribuiu significativamente para o aprimoramento da

teoria de valores, haja vista que: a) diferenciou o constructo valor de outros a ele comumente

relacionados, tais como atitude, interesse e traços de personalidade; b) apresentou um

instrumento que, pela primeira vez, tratava de medir os valores como um constructo legítimo

e específico; c) demonstrou a centralidade do sistema de valores nas pessoas, reunindo dados

sobre os antecedentes e conseqüentes desse sistema; e d) propôs uma abordagem que reuniu

aspirações de diversas áreas, como a Filosofia, a Antropologia, a Sociologia e a Psicologia.

TOMAS W. I.; ZARANIECKI, F. The Polish Peasant in Europe and America. New York: Alfred A. Knopf,

1927, 1131p.

BRONOWSKI, J. The Value of Science. In: A. H. Maslow (ed.). New Knowledge in Human Values (New

York: Harper & Row, 1959), 62p.

Ainda, segundo esses autores, o trabalho de Rokeach foi fundamental para a evolução da

Teoria dos Valores Integrativa desenvolvida por Schwartz e Bilsky (1987).

A Teoria dos Valores Integrativa reconhece cinco características principais dos

valores, a saber: a) os valores são crenças – intrinsecamente ligadas à emoção e não a idéias

frias e objetivas; b) os valores são contructos motivacionais – eles se referem a objetivos

desejáveis que as pessoas se esforçam para ter; c) os valores transcendem às situações e às

ações específicas – são de natureza abstrata e se distinguem de outros conceitos como normas

e atitudes, por exemplo, que em geral se referem a ações específicas, objetivas e situacionais;

d) os valores guiam a seleção e a avaliação de ações, políticas, pessoas e eventos – valores

servem de padrões ou critérios; e e) os valores são ordenados pela importância relativa aos

demais – formam um sistema ordenado de prioridades axiológicas dos indivíduos

(SCHWARTZ, 1992, 1994, 2005a, 2006).

Na Ciência Social, especificamente em torno da disciplina Marketing, os valores

pessoais são tratados na área do Comportamento do Consumidor. O estudo desses valores é

extremamente relevante para a disciplina, pois eles se referem a objetivos, metas ou

comportamentos desejáveis, que transcendem situações específicas, servem como padrões

para guiar a seleção ou avaliação de comportamentos, pessoas e eventos, e são ordenados pela

importância entre si (SCHWARTZ, 1992, 2005a). Para Engel, Blackwell e Miniard (2000) os

valores representam as crenças do consumidor sobre a vida e o comportamento aceitável das

pessoas.

Os valores pessoais têm sido medidos de várias maneiras por diversos autores. Assim,

a próxima seção apresenta as principais medidas desse constructo.

2.1.2 Medidas de Valores

Os valores são medidos, descritos e agrupados de várias formas por vários

pesquisadores (WILLIAMS; HALL, 2006). De acordo com Meglino e Ravlin (1998, p. 359):

“Alguns autores (ex. England, 1975

; Wollack et al., 1971

) têm usado métodos que

mensuram valores independentemente uns dos outros. Outros (ex. Allport, Vernon e

ENGLAND, George W. The manager and his values: An international perspective from the United

States, Japan, Korea, India, and Australia. Cambridge, MA: Ballinger, 1975.

Lindzey, 1960

; Cable e Judge, 1996

, 1997

; Chatman, 1991

; Meglino, Ravlin

& Adkins, 1989

) têm empregado métodos que acessam preferências entre

diferentes valores. Cattell (1944)

utilizou o termo normativo para descrever o

primeiro método e ipsativo para descrever o último”.

Meglino e Ravlin (19980 afirmaram que o método normativo requer que os

respondentes avaliem (rate) o quanto aprovam um conjunto de itens ou afirmativas,

descrevendo um valor ou um conjunto de valores, e o método ipsativo requer que os

respondentes ordenem um conjunto de valores (rank order), ou escolham um valor ou

declaração de valor em detrimento de outro, em uma escolha forçada (forced choice).

O método ipsativo, também chamado de escala de escolha forçada, no qual os

respondentes devem ordenar os valores, contrasta com o método normativo, que utiliza escala

do tipo de Likert, na qual os respondentes escolhem escores que melhor representem o grau de

concordância com uma afirmativa dada (JOHNSTON, 1995). O método ipsativo é um tipo

específico de medida em que os respondentes comparam duas ou mais opções desejáveis e

selecionam aquela de maior preferência (JOHNSTON, 1995). Essa medida é obtida por meio

da ordenação de atributos ou escolha de respostas entre itens “que mais se parecem comigo” e

itens “que menos se parecem comigo”, em um conjunto de itens igualmente e socialmente

desejáveis (MÜLLER; WELTER; CAPITÃO, 2007, p. 157).

Acredita-se que os escores do método ipsativo representem mais claramente os

verdadeiros valores dos indivíduos do que os escores do método normativo, já que os valores

estão estruturados hierarquicamente e são baseados em graus de importância para cada

indivíduo (MEGLINO; RAVLIN, 1998). De acordo com esses autores, no método normativo

os indivíduos respondem buscando aprovações públicas consideradas socialmente

convenientes e desejáveis, e essa ação, consciente ou inconscientemente, pode levar à escolha

WOLLACK, Stephen; GOODALE, James G.; WIJTING, Jan P.; SMITH, Patricia C. Development of survey

of work values. Journal of Applied Psychology, v. 55, n. 4, p. 331-338, 1971.

ALLPORT, G. W.; VERNON, P. E.; LINDZEY, G. Manual: A Study of values, (3ª ed.). Boston: Houghton

Mifflin, 1960.

CABLE, Daniel M.; JUDGE, Timothy A. Person-organization fit, job choice decisions, and organizational

entry. Organizational Behavior and Human Decision Processes, v. 67, n. 3, p. 294-311, 1996.

CABLE, Daniel M.; JUDGE, Timothy A. Interviewers' perceptions of person-organization fit and

organizational selection decisions, Journal of Applied Psychology, v. 82, n. 4, p. 546-561, 1997.

CHATMAN, Jennifer A. Matching people and organizations: Selection and socialization in public accounting

firms. Administrative Science Quarterty, v. 36, n. 3, p. 459-484, 1991.

MEGLINO, Bruce M., RAVLIN, Elizabeyh C.; ADKINS, Cherly L. A work values approach to corporate

culture: a field test of the value congruence process and its relationship to individual outcomes. Journal of

Applied Psychology, v. 74, p. 424-432, 1989.

CATTELL, R. B. Psychological measurement: Normative, ipsative, and interactive. Psychological Review, v.

51, p. 292-303, 1944.

de respostas que não representam as verdadeiras crenças do indivíduo. Essa tendência de

escolher respostas tidas como socialmente convenientes não indica um falseamento

deliberado das respostas, “mas pode refletir falta de autoconhecimento, resistência em aceitar

as próprias limitações ou autopercepção distorcida” por parte dos respondentes (MÜLLER;

WELTER; CAPITÃO, 2007, p. 158). Desta forma, segundo esses autores, o formato da escala

ipsativa contribui para a resistência ao falseamento das respostas ao dificultar a atribuição de

um valor maior a itens contidos em um constructo. Para Alwin e Krosnick (1985), o método

ipsativo para a mensuração de valor é obrigatório pela própria natureza do constructo, cuja

manifestação central é fundamentada pela escolha, e nesse método os respondentes fazem as

suas escolhas. No entanto, muito se tem escrito a respeito das dificuldades e limitações de se

utilizar medidas ipsativas (BARON, 1996). Em estudos recentes sobre valores, fica claro que

pesquisadores da área de consumo, bem como pesquisadores de valores de outras áreas, estão

cada vez mais adotando o procedimento normativo como método de escolha, a despeito do

debate “rank versus rate” (MCCARTY; SHRUM, 1997, p. 241).

A abordagem ipsativa tem várias falhas práticas significativas quando utilizada em

pesquisas survey, mesmo considerando os argumentos relativos ao mapeamento conceitual da

técnica ao conceito de valores (ALWIN; KROSNICK, 1985). Pode-se, por exemplo,

enumerar as seguintes limitações: a) o método ipsativo, que atribui classificação diferente

para cada valor, não permite que o perfil de valor de um respondente seja alto ou baixo em

qualquer um ou em todos os valores, o que é possível com o método normativo, que produz

escores de valores que são independentes entre si; b) o método ipsativo não possibilita captar

diferenças absolutas entre os valores, e com o método normativo esta informação é possível,

pelo fato de os valores serem avaliados independentemente; c) o método ipsativo, que resulta

em escores de valores ordenados, necessariamente correlacionados entre si, é limitado quanto

ao uso de algumas técnicas estatísticas (ex. análise fatorial), enquanto que no método

normativo, como os escores são independentes, é permitido, mais prontamente, comparar a

força relacional dos valores entre os indivíduos utilizando-se técnicas estatísticas avançadas

(MUNSON; MCINTYRE, 1979; MEGLINO; RAVLIN, 1998).

Ao contrário das escalas ipsativas, escalas normativas são de fácil apresentação aos

respondentes (MUNSON; MCINTYRE, 1979; ALWIN; KROSNICK, 1985) e demandam 3x

menos tempo para serem respondidas do que as tarefas de ordenamento (rankings). Os

formatos ipsativos são freqüentemente difíceis e demandam dos respondentes considerável

sofisticação cognitiva e concentração (MUNSON; MCINTYRE, 1979), e essa sofisticação é

particularmente problemática quando a lista de conceitos é longa (ALWIN; KROSNICK,

1985). Os ratings, por outro lado, são simples de serem administrados e não demandam muita

sofisticação cognitiva. Além desses fatores, os ratings podem, ainda, ser prontamente

administrados por telefone e não envolvem problemas de dependência linear, inerentes aos

rankings (ALWIN; KROSNICK, 1985).

Entretanto, o método normativo também tem dois inconvenientes potenciais que

devem ser avaliados antes da sua utilização (ALWIN; KROSNICK, 1985). O primeiro é que,

uma vez que os ratings requerem menores esforços, a qualidade dos dados pode ser reduzida

em relação aos obtidos através de rankings, e o segundo refere-se à suscetibilidade a

problemas de estilo de respostas ou conjunto de respostas. Ou seja, mesmo com a qualidade

avaliada e considerada boa ou socialmente desejável, as respostas nos ratings tendem a ficar

dentro de uma variação bastante restrita dos pontos disponíveis na escala (ALWIN;

KROSNICK, 1985). O problema da variação restrita na escala pode surgir quando os itens

avaliados são todos vistos como inerentemente positivos pelos respondentes. Em alguns

casos, muito embora a escala avaliativa fornecida contenha âncoras tipicamente positivas e

negativas (tais como ‘extremamente importante’/ ‘não tão importante’), os avaliadores

tenderão a acumular as suas avaliações no final positivo da escala (end-piling) e, desta forma,

demonstrar pouca diferenciação entre os itens avaliados. Essa ausência de diferenciação pode

afetar as relações estatísticas, tanto entre os itens em si (ex. análise fatorial e correlação)

quanto entre os itens de outras variáveis (ex. validade preditiva) (MCCARTY; SHRUM,

1993a, 1993b, 1997, 2000).

Cientes das vantagens e desvantagens dos métodos ipsativo e normativo, alguns

pesquisadores (ex. Beatty et al., 1985; Kahle, Beatty e Homer, 1986; Kahle e Kennedy, 1988;

Schwartz e Bilsky, 1990, McCarty e Shrum, 2000; Allen, Ng e Wilson, 2002) optaram por

mensurar valores pelo método rank-then-rate. Nesse procedimento, sugerido por (Munson,

1984)

, os respondentes primeiro ordenam os valores que julgam importantes e depois

mensuram (avaliam), os mesmos valores, por meio de uma escala de importância

(MCCARTY; SHRUM, 1997). O método rank-then-rate exige que os respondentes façam

escolhas e comparações entre valores durante a tarefa de ranking e, com as comparações e as

escolhas ainda frescas na memória, avaliem esses valores (MCCARTY; SHRUM, 2000).

Embora o procedimento rank-then-rate possa parecer intuitivamente preferível em relação ao

método rating (na medida em que ele força as comparações e supera alguns problemas das

MUNSON, J. Michael. Personal Values: Considerations on Their Measurement and Application to Five Areas

of Research Inquiry. In: Robert E. Pitts, Jr. e Arch G. Woodside (eds.), Personal Values and Consumer

Psychology (p. 13-33). Lexington Books, 1984.

medições ordinais), esse método apresenta as mesmas limitações associadas aos rankings:

tempo e esforço de resposta. Isto é particularmente problemático, pois a extensa tarefa de

ranking é feita meramente para forçar os respondentes a considerar todos os valores antes da

tarefa de rating, usados para as análises estatísticas (MCCARTY; SHRUM, 1997, 2000).

Outro método possível de avaliação de valores é o “least-most” (MCCARTY;

SHRUM, 1997, p. 241). De acordo com esses autores, esse procedimento, semelhante à

técnica de ancoramento considerada por Munson e McIntyre (1979), pede que os

respondentes primeiro analisem todo o conjunto de valores e escolham o valor mais

importante e, em seguida, o valor menos importante. Essa tarefa de escolha força o

respondente a observar e analisar toda a lista e fazer comparações entre os valores. Depois

que os respondentes selecionam os valores mais e menos importantes, solicita-se que eles

avaliem todo o conjunto de valores numa escala intervalar, tendo por base os valores

escolhidos. Esse procedimento demora um pouco mais do que o método de rating simples,

mas requer muito menos tempo que o processo rank-then-rate. Entretanto, assim como na

tarefa rank-then-rate, o método least-most também tem suas limitações, pois requer que os

respondentes leiam toda a lista de valores e façam comparações a fim de determinar o valor

menos e o mais importante. A questão colocada é se o procedimento least-most induz os

respondentes a fazer comparações a um grau suficiente que resulte em diferenciação similar

ao rank-then-rate, e se o least-most de fato induz a uma diferenciação maior do que o método

de simples rating (MCCARTY; SHRUM, 1997).

Observa-se na literatura vários estudos comparando as características de mensuração

ipsativa e normativa, além de outros procedimentos. Embora uma afirmativa quanto ao

método de coleta de dados mais apropriado a ser utilizado com perfis de valores ainda não

possa ser feita, o abandono da técnica de ranking original de Rokeach em favor da escala do

tipo de Likert parece não ser um procedimento garantido (REYNOLDS; JOLLY, 1980). De

modo geral, as conclusões de diversas pesquisas sobre o tema têm sido equívocas no sentido

de que alguns estudos encontraram pouca ou nenhuma diferença entre as técnicas ipsativa e

normativa; alguns encontraram que as técnicas ipsativas são superiores às normativas, e

outros que as técnicas normativas são superiores (MEGLINO; RAVLIN, 1998). Desta forma,

conclui-se que a solução sobre a melhor medida de valores parece ainda indefinida.

2.1.3 Modelos de Mensuração de Valores

Na busca por respostas empíricas sobre a interconexão existente entre os valores

pessoais e destes com outros constructos, alguns modelos utilizando abordagens quantitativas

foram desenvolvidos, tais como: Study of Values (SOV); Rokeach Value Survey (RVS); List

of Values (LOV); Values and Lifestyle Segmentation (VALS); Schwartz Value Survey (SVS);

Cadeia Meios-Fim; e Service Personal Value (SERPVAL). Entretanto, não existe

unanimidade quanto à superioridade de quaisquer destas ferramentas de mensuração dos

valores pessoais (MARANDI; LITTLE; SEKHON, 2006).

As características de cada um dos modelos citados acima são apresentadas a seguir.

2.1.3.1 Study of Values (SOV)

O SOV foi desenvolvido por Allport, Vernon e Lindzey (1960, 1970

) com o objetivo

de mensurar a força relativa de seis motivos ou interesses básicos relacionados à

personalidade do indivíduo. Allport acreditava que a filosofia de um indivíduo é fundada em

seus valores ou em convicções básicas que ele detém sobre o que é, ou não é, realmente

importante na sua vida (Hjelle e Ziegler, 1976 p. 202-206)

(SOV, 2008). Partindo dessa

suposição, Allport desenvolveu o SOV, baseando-se na classificação dos tipos de valores

apresentados pelo psicólogo alemão Eduard Spranger (1928)

, que afirmava que a

personalidade está vinculada aos valores pessoais (SOV, 2008).

A escala SOV é intrinsecamente ipsativa (LUBINSKI; SCHMIDT; BENBOW, 1996).

Essa escala é composta por seis tipos de valores: o teórico, o econômico, o estético, o social, o

político e o religioso (Quadro 1), e é constituída por duas partes. A primeira é composta por

30 itens dicotômicos que as pessoas devem ordenar de acordo com as suas preferências

pessoais, indicando como se sentem em relação a cada uma delas. A escala varia de 3;0 para

forte preferência ou 2;1 para fraca preferência. Por exemplo: “Assumindo que você tenha

ALLPORT, G. W.; Vernon, P. E.; Lindzey, G. Manual Study of Values. Houghton Mifflin, 1970.

HJELLE, Larry A., ZIEGLER, Daniel J. Personality Theories: Basic Assumptions, Research, and

Applications. New York: McGraw-Hill Book Company, 1976.

SPRANGER, Eduard. Types of Men: The Psychology and Ethics of Personality. Contributors: - author,

Paul John William Pigors - transltr. Publisher: M. Niemeyer. Halle, 1928. 404 pgs.

habilidade suficiente, você preferiria ser, A: um banqueiro, ou, B: um político?” Uma forte

preferência para ser banqueiro teria a resposta A=3, B=0, e uma fraca preferência teria a

resposta A=2 e B=1. A segunda parte consiste de 16 itens, sendo que cada item tem quatro

opções de ranking (1 – mais atraente e 4 – menos atraente). Por exemplo:

Se você vivesse numa cidade pequena e tivesse renda mais do que suficiente para as

suas necessidades, você preferiria: A: aplicá-la produtivamente em alguma atividade

comercial ou industrial; B: ajudar as atividades dos grupos religiosos locais; C: doar

para o desenvolvimento de pesquisas científicas de sua localidade; D: doar à

Sociedade de Assistência à Família (LUBINSKI; SCHMIDT; BENBOW, 1996, p.

445).

Tipos de Valores Caracterização

Teórico

Uma pessoa teórica se preocupa principalmente com a descoberta da verdade, que

ela busca de modo cognitivo. Seus interesses são empiricamente críticos e

racionais.

Econômico

O indivíduo econômico valoriza mais o que é mais útil e é freqüentemente prático.

Em geral tem o estereótipo do homem de negócios americano bem sucedido. Esse

tipo de indivíduo considera inútil o conhecimento não aplicado.

Estético

O indivíduo estético valoriza a forma e a harmonia. Acredita que a vida é

composta por uma série de eventos que devem ser desfrutados. Esse indivíduo tem

interesse pelo lado artístico da vida e tende para o individualismo e a auto-

suficiência.

Social

O indivíduo social busca o amor das pessoas, é altruísta e tem tendência à gentileza

e ao não egoísmo.

Político

O indivíduo político tem o poder como orientação dominante e uma tendência para

desejar influência e renome. Esse indivíduo tem alta probabilidade de se tornar um

líder na sociedade.

Religioso

O indivíduo religioso valoriza a unidade. Ele busca entender e vivenciar o mundo

enquanto um todo unificado. Tende a compreender o cosmo como um todo,

buscando se relacionar com ele e abraçá-lo na sua totalidade.

Quadro 1 – Valores do Study of Values (SOV)

Fonte: SOV (2008).

Allport, Vernon e Lindzey (1970) administraram o SOV numa amostra de 203

adolescentes americanos, intelectualmente privilegiados, com idades entre 10 e 16 anos, e os

resultados revelaram duas diferenças entre os sexos: os homens são mais teóricos, econômicos

e políticos, e as mulheres são mais estéticas, sociais e religiosas. A respeito da validade da

escala, os dados empíricos confirmaram as expectativas contidas no Manual do SOV, que se

baseiam principalmente na diferença entre grupos investigados. Por exemplo, foi comprovado

que alunos de faculdades de Administração têm escores relativamente mais altos em

economia e que alunos da faculdade de Teologia têm escores mais altos em religião (SOV,

2008).

O SOV e as teorias implícitas em suas medidas ainda são aplicáveis na atualidade,

sendo muitas vezes estudadas e revisadas por teóricos e psicólogos (LUBINSKI; SCHMIDT;

BENBOW, 1996).

2.1.3.2 Rokeach Value Survey (RVS)

O Rokeach Value Survey é o método mais popular entre os pesquisadores de Ciências

Sociais para se mensurar valores (KAHLE, 1996). Rokeach desenvolveu, ao mesmo tempo, i)

uma perspectiva teórica sobre a natureza dos valores num framework cognitivo e ii) um

instrumento de mensuração de valores, sendo ambos amplamente utilizados por psicólogos,

cientistas políticos, economistas e outros interessados em entender o que são valores, o que as

pessoas valorizam e qual a função primordial desses valores (JOHNSTON, 1995).

Rokeach (1968, 1973, 1981), com a aplicação do Rokeach Value Survey (RVS), trouxe

contribuições significativas e inovadoras à Teoria de Valores, agregando credibilidade e

entendimento às pesquisas sobre o tema nas décadas de 1960 a 1990, complementando os

estudos de Kluckhohn (1951), Kluckhohn e Strodtbeck (1961)

, Smith (1969)

, Allport,

Vernon e Lindzey (1970) (MAYTON II; BALL-ROKEACH; LOGES, 1994) e Williams

(1968)

(SCHWARTZ, 2006).

O modelo RVS é composto de 36 itens (Quadro 2), sendo 18 valores instrumentais e

18 terminais (ROKEACH, 1973, 1981). Nesse modelo, o respondente indica sua preferência

por meio de ordenamento (ranking) dos valores apresentados em duas listas. O respondente

organiza os valores terminais, seguidos pelos instrumentais, “em ordem de importância para

Você, como princípios que guiam a Sua vida” (ROKEACH, 1973, p. 27). Assim, por meio

desse procedimento, Rokeach afirma que é possível inferir a organização “axiológica” do

indivíduo (MAHONEY; KATZ, 1976).

O modelo RVS foi aplicado e validado por inúmeros pesquisadores em diferentes

contextos nacionais e internacionais (GUNTHER, 1981). Pesquisas foram realizadas a fim de

verificar a validade e a confiabilidade do RVS em si e confirmaram os resultados de Rokeach

(1973), que reportou coeficiente de confiabilidade relativamente alto para o instrumento de

pesquisa (MUNSON; MCINTYRE, 1979). No entanto, mesmo com inúmeros testes

empíricos, o RVS sofre críticas quanto a três aspectos, a saber: a) ao tipo de medida

empregada, que é de natureza ipsativa (sugere uma dependência entre as pontuações de um

mesmo sujeito); b) à indefinição da estrutura dos valores; e c) à restrição das amostras dos

seus estudos, realizados principalmente com estudantes universitários norte-americanos

KLUCKHOHN, Florense R.; STRODTBECK, Fred L. Variations in value orientation. Westport, CT:

Greenwood Press, 1961.

SMITH, M. Brewster. Social psychology and human values: Select essays. Chicago: Aldine, 1969.

WILLIAMS, Robin M. Jr. Value. In: E. Sills (Ed.) International encyclopedia of the social sciences. New

York: Macmillan, 1968.

(GOUVEIA et al., 2001). Porém, apesar das críticas, é um método de fundamental

importância para o Marketing e para a pesquisa do consumidor (BEARDEN; NETEMEYER,

1999).

Valores Terminais Valores Instrumentais

01. Amor maduro (intimidade sexual e espiritual) 01. Alegre (despreocupado, divertido)

02. Auto-respeito (auto-estima) 02. Ambicioso (trabalhador, pretendente)

03. Equilíbrio Interno (livre de conflito interno) 03. Amoroso (afetuoso, terno)

04. Felicidade (contentamento) 04. Capaz (competente, eficiente)

05. Igualdade (fraternidade, oportunidades iguais

para todos)

05. Controlado (reservado, disciplinado)

06. Liberdade (independência, livre escolha) 06. Corajoso (defendendo sua convicção)

07. Mundo de beleza (beleza da natureza e das

artes)

07. Honesto (sincero, correto)

08. Mundo de paz (livre de guerra e conflito) 08. Imaginativo (ousado, criador)

09. Prazer (vida agradável, ociosa) 09. Independente (seguro de si, auto-suficiente)

10. Reconhecimento social (respeito e

admiração)

10. Intelectual (inteligente, reflexivo)

11. Sabedoria (compreensão amadurecida da

vida)

11. Limpo (asseado, ordeiro)

12. Salvação (salvar-se, vida eterna) 12. Lógico (consistente, racional)

13. Segurança da família (cuidar dos entes

amados)

13. Obediente (cumpridor do dever, respeitador)

14. Segurança nacional (proteção contra ataque) 14. Perdoar (disposto a desculpar outrem)

15. Sentimento de realização (contribuição

duradoura)

15. Polido (cortês, bem-educado)

16. Amizade verdadeira (íntimo

companheirismo)

16. Prestativo (trabalhar pelo bem-estar dos

outros)

17. Vida confortável (vida próspera) 17. Responsável (coerente, digno de confiança)

18. Vida excitante (vida estimulante, ativa) 18. Tolerante (mentalmente aberto)

Quadro 2 – Modelo Rokeach Value Survey (RVS)

Fonte: Gunther (1981).

Por sugestão de Munson e McIntyre (1979), o método RVS, devido ao ordenamento

(rate) difícil e lento, deveria ser validado com escalas avaliativas (ratings) mais apropriadas

ao campo de investigação antes de uma aplicação real. De acordo com esses autores, Rokeach

desenvolveu o instrumento original utilizando ranking, mas a maioria das aplicações em

Marketing têm sido em rating, utilizando escalas do tipo de Likert.

Alguns pesquisadores (ex. Rokeach, 1973; Kohn, 1977; Prakash e Munson, 1985;

Kamakura e Mazzon, 1991) utilizaram o modelo RVS num processo de ranking, por julgarem

que os valores representam escolhas que as pessoas fazem na vida, sendo essas escolhas mais

facilmente avaliáveis por ordenamento. Mas a dificuldade de se aplicar uma escala de ranking

aumenta significativamente quando o número de atributos a serem ordenados ultrapassa

quatro ou cinco (MCCARTY; SHRUM, 2000). Autores, como Homer e Kahle (1988) e

Shrum e McCarty (1992) têm preferido realizar rating nesse modelo, enquanto outros

preferem o processo avaliação misto rank-then-rate (ex. Beatty et al., 1985; Kahle, Beatty e

Homer, 1986; Kahle e Kennedy, 1988; Kahle, 1996; McCarty e Shrum, 2000, Allen, Ng e

Wilson, 2002).

O modelo RVS foi efetivamente validado no Brasil por Gunther (1981), que realizou o

método de retradução da seguinte maneira: três pessoas tendo o Português como língua

materna, e com um excelente conhecimento de Inglês traduziram, uma independente da outra,

a escala para o Português. As diferentes versões resultantes foram retraduzidas para o Inglês

por pessoas que falavam Inglês como língua materna, tendo excelente conhecimento do

Português. Finalmente, a versão em Português que mais se aproximava da - ou era igual à –

escala original foi escolhida para o teste de confiabilidade. Para tanto, foram realizados quatro

testes com alunos, sendo o primeiro em cursos de pós-graduação da Universidade Federal do

Rio Grande do Sul (UFRGS), o segundo em séries finais do segundo grau de uma escola em

Lajeado (RS), o terceiro no curso de graduação em Psicologia da Universidade Federal da

Paraíba (UFPB), e o quarto no curso de graduação em Psicologia do Instituto Paraibano de

Educação (João Pessoa-PB). Desta forma, Gunther concluiu que as duas escalas (valores

instrumentais e valores terminais), nos quatro estudos, mostraram-se fidedignas como um

todo, correspondendo aos trabalhos realizados por Rokeach (1973).

2.1.3.3 List of Values (LOV)

A escala LOV foi desenvolvida na University of Michigan Survey Research Center

(Kahle 1983

; Veroff, Douvan e Kulka, 1981

) e foi utilizada para acessar os valores dos

americanos e replicar e ampliar os dados do livro de Gurin, Veroff e Feld (1960)

(BEATTY

et al., 1985). Os atributos dessa escala são baseados nas pesquisas de valores feitas por

Feather (1975)

, Maslow (1954)

e Rokeach (1973) e na Teoria da Adaptação Social (Kahle,

1983) (BEATTY et al., 1985; CORFMAN; LEHMANN; NARAYANAN, 1991).

A escala LOV pauta-se pela distinção entre os valores internos e externos e, ainda,

pela importância das relações interpessoais na avaliação dos valores. Em essência, a LOV

KAHLE, Lynn R. Social values and social change: Adaptation to life in America. New York, Praeger,

1983.

VEROFF, Joseph; DOUVAN, Elizabeth; KULKA, Richard A. The Inner American. New York: Basic

Books, 1981.

GURIN, Gerald; VEROFF, Joseph; FELD, Sheila. Americans View Their Mental Health. New York: Basic

Books, 1960.

FEATHER, Norman T. Values in education and Society, New York, NY: The Free Press, 1975.

MASLOW, Abraham Harold. Motivation and Personality, New York, NY: Harper and Row, 1954.

mede os valores que são centrais na vida das pessoas, particularmente aqueles de maior

importância (KAHLE; BEATTY; HOMER, 1986). A abordagem LOV modificou os valores

terminais do RVS para um subconjunto menor de valores, que podem ser generalizados para

importantes papéis e situações de vida (BEATTY et al., 1985).

O estudo original do LOV foi aplicado numa amostra nacional probabilística de 2264

norte-americanos. Nessa aplicação, a coleta de dados se concentrou nos valores que as

pessoas consideravam como o primeiro e o segundo mais importantes dentre nove valores.

Nessa versão do instrumento, não foi realizada uma classificação completa dos valores da

lista. Por meio dos resultados dessa survey, Kahle (1983) e colegas chegaram a várias

conclusões importantes sobre a adaptação social e psicológica dos indivíduos (BEATTY et

al., 1985). Por exemplo, verificou-se que “o LOV se correlacionava significativamente com

várias medições de saúde mental, bem estar, adaptação à sociedade e ao self (Kahle, 1983),

confirmando sua validade estatística” (MARANDI; LITTLE; SEKHON, 2006, p. 341).

A escala LOV tem sido utilizada em trabalhos acadêmicos e em pesquisas comerciais,

sendo testada em uma variedade de situações. Essa escala oferece uma opção “mais enxuta” e

mais prontamente utilizável para investigar valores em contextos negociais (WILLIAMS;

HALL, 2006, p. 105). A LOV é constituída por 9 valores que são avaliados numa escala de 9

ou 10 pontos, variando de ‘importante para mim’ a ‘muito importante para mim’ (Quadro 3).

Inicialmente, o respondente assinala no questionário (ex. com um círculo) o valor mais

importante na sua vida pessoal e depois marca o grau de importância dos demais valores

(KAHLE, 1985, 1986; 1996; BEATTY et al., 1985; KAHLE; BEATTY; HOMER, 1986;

KAHLE; KENNEDY, 1988, NOVAK; MACEVOY, 1990; KAMAKURA; NOVAK, 1992;

SCHIFFMAN; SHERMAN; LONG, 2003; SHAW et al., 2005; WATKINS; GNOTH, 2005).

Valores

Importante Muito Importante

para mim para mim

01. Sentimento de pertencimento (ser aceito e necessário para sua família,

amigos e comunidade).

1 2 3 4 5 6 7 8 9

02. Excitação (vivenciar estímulos e prazer). 1 2 3 4 5 6 7 8 9

03. Relacionamentos cordiais com outros (ter companheiros próximos e

amizades íntimas).

1 2 3 4 5 6 7 8 9

04. Auto-realização (encontrar paz de espírito e fazer o melhor uso de

seus talentos).

1 2 3 4 5 6 7 8 9

05. Ser respeitado (ser admirado por outros e receber reconhecimento). 1 2 3 4 5 6 7 8 9

06. Diversão e aproveitar a vida (levar uma vida prazerosa, feliz). 1 2 3 4 5 6 7 8 9

07. Segurança (estar seguro e protegido de infortúnios e ataques). 1 2 3 4 5 6 7 8 9

08. Auto-respeito (ter orgulho de si mesmo e ser autoconfiante). 1 2 3 4 5 6 7 8 9

09. Sentimento de objetivos alcançados (ter sucesso no que você quer

fazer).

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Quadro 3 – Modelo List Of Value (LOV)

Fonte: Kahle (1996).

Postula-se que o LOV é uma tarefa mais fácil para o respondente e mais simples de

administrar. O procedimento de rating do LOV leva menos da metade do tempo demandado

pelo procedimento de ranking do RVS, que pode consumir de 10 a 20 minutos (BEATTY et

al., 1985). Além disso, de acordo com esses autores, muitos valores da lista RVS não são

diretamente relevantes no contexto de comportamento do consumidor (ex. segurança

nacional, mundo de paz), e a inclusão de itens menos relevantes para os indivíduos em sua

vida diária e seu comportamento de compra pode obscurecer relações importantes entre

valores e consumo. Assim, o LOV, sendo uma escala mais parcimoniosa, tenta evitar esses

problemas (BEATTY et al., 1985).

2.1.3.4 Value and Lifestyle Segmentation (VALS)

A escala VALS foi desenvolvida pelo SRI International, por Mitchell (1983)

, com o

objetivo de classificar os indivíduos americanos a partir de um conjunto de nove estilos de

vida. Essa escala é baseada na teoria de Maslow (1954) e nas necessidades hierárquicas e

características sociais de Riesman, Glazer e Denney (1950)

(KAHLE; BEATTY; HOMER,

1986). A VALS é amplamente utilizada em aplicações comerciais (NOVAK; MACEVOY,

1990) e é composta por atributos de valores e estilos de vida, dados demográficos e padrões

de compras (Quadro 4).

A SRI International, para o desenvolvimento da VALS, realizou uma survey em 1980

junto a 1635 americanos, tendo como retorno 1078 questionários. Com base nos resultados, os

grupos de consumidores foram divididos em três categorias básicas: consumidores

impulsionados pela necessidade, direcionados externamente e direcionados internamente. O

segmento ‘Consumidores Impulsionados pela Necessidade’ é formado por 4% de

sobreviventes e 7% de sustentadores, o segmento ‘Consumidores Direcionados Externamente’

possui 35% de pertencentes, 10% de emuladores e 22% de realizadores, e o segmento

‘Consumidores Direcionados Internamente’ é formado por 5% de eu-sou-eu, 7% de

experimentadores, 8% de socialmente conscientes e 2% de integrados (KAHLE; BEATTY;

HOMER, 1986).

MITCHELL, Arnold. The Nine American Life Styles. New York: Warner, 1983.

RIESMAN, David; NATHAN, Glazer; REVEL, Denney. The Lonely Crowd. New Haven, CT: Yale

University Press, 1950.

Tipo de

Consumidor

Valores e Estilo de

Vida

Dados Demográficos Padrões de Compra

Consumidores Orientados pela Necessidade

Sobrevivente

Luta pela sobrevivência

Desconfiado

Desajustado

socialmente

Regulado por apetite

Renda ao nível de pobreza

Pouca instrução

Muitos membros de

minorias

Muitos vivem em favelas

Domínio de preço

Focado no básico

Compra para necessidades

imediatas

Sustentador

Preocupado com

segurança, proteção

Inseguro, compulsivo

Dependente, seguidor

Esperto, determinado a

ir em frente

Renda baixa

Instrução baixa

Muitos desempregados

Vivem no campo assim

como em cidades

Preço é importante

Quer garantia

Comprador cauteloso

Consumidores Direcionados Externamente

Pertencente

Conformado,

convencional

Não experimenta

Tradicional, formal

Nostálgico

Renda baixa a média

Instrução baixa a média

Empregos operários

Tendem a viver fora da

cidade

Família

Lar

Novidades

Mercados de massa médio a

baixo

Emulador

Ambicioso, exibido

Consciente de status

Movimentação social

ascendente

Machista, competitivo

Renda boa a excelente

Jovens

Altamente urbanos

Tradicionalmente homens,

mas mudando

Consumo ostensivo

Artigos “in”

Imitador

Moda popular

Realizador

Realização, sucesso,

fama

Materialismo

Liderança, eficiência

Conforto

Rendas excelentes

Líderes em negócios,

política, etc.

Boa instrução

Vivem nos subúrbios e

cidades

Dá mostras de sucesso

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Experimentador

Impulsionado para a

experiência direta

Ativo, participante

Centrado em pessoas

Artístico

Rendas bimodais

A maioria abaixo dos 40

anos

Muitas famílias jovens

Boa instrução

Processo sobre produto

Esportes ao ar livre, vigorosos

Busca “atividades” do lar

Habilidades e introspecção

Socialmente

Consciente

Responsabilidade social

Vida simples

Pequenez de escala

Crescimento interior

Rendas bimodais baixa ou

alta

Instrução excelente

Idades e lugares de moradia

diversos

Maioria brancos

Ênfase na conservação

Simplicidade

Frugalidade

Preocupações ambientais

Integrado

Maturidade psicológica

Senso de adequação

Tolerante, auto-

realizador

Perspectiva mundial

Renda boa a excelente

Bimodal em idade

Instrução excelente

Padrões de emprego e

residência diversos

Auto-expressão variada

Orientado esteticamente

Consciente ecologicamente

Itens originais e únicos

Quadro 4 – Modelo Values and Lifestyle Segmentation (VALS)

Fonte: Engel, Blackwell e Miniard (2000, p. 298).

A “VALS ganhou rápida aceitação e ampla utilização em marketing. Todavia, tem

suas limitações” (ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000, p. 299). De acordo com esses

autores, são duas as limitações dessa escala: a primeira refere-se aos tipos de estilo de vida,

que não refletem coerentemente os estilos dos consumidores americanos, pois os respondentes

pontuaram na escala o grau no qual eles partilham respostas semelhantes em estilo de vida

diferentemente de seu estilo de vida básico; a segunda limitação trata do banco de dados da

pesquisa, que é “proprietário”, fato que não permite aos pesquisadores terem acesso às

informações sobre as cargas ou rotações fatoriais utilizadas nas análises dos dados.

Kahle, Beatty e Homer (1986) compararam a escala LOV com a VALS e concluíram

que a LOV prediz com mais eficácia o comportamento do consumidor. Novak e MacEvoy

(1990), numa replicação do estudo dessas autoras, concluíram que a escala VALS usada

isoladamente é superior à escala LOV, mas quando são incluídos dados demográficos a escala

LOV é mais eficaz ao predizer o comportamento do consumidor.

2.1.3.5 Schwartz Value Survey (SVS)

A Teoria dos Valores Humanos vem sendo ampliada de forma gradativa e

compartilhada a partir do teste empírico de Rokeach (1968). No entanto, essa Teoria deu um

passo importante com o desenvolvimento do modelo Schwartz Value Survey (SVS) por

Schwartz e Bilsky (1987, 1990) (SPINI, 2003). O SVS trata de dez tipos motivacionais de

valores humanos (Quadro 5).

O SVS, reconhecido em diversas culturas, possui três diferenças básicas em relação ao

RVS, a saber: a) a proposta de uma medida que combina intervalos com âncoras – dois

valores de máxima importância e dois contrários aos demais valores do respondente; b) a

ênfase na base motivacional como explicação para a estrutura dos valores; e c) a sugestão da

universalidade da estrutura e do conteúdo dos tipos de valores (GOUVEIA et al., 2001).

O desenvolvimento do SVS contou com a colaboração de muitos pesquisadores (ex.

Schwartz e Bilsky, 1987, 1990, Schwartz, Struch e Bilsky, 1990; Schwartz, 1992, 1994, 1996,

2005a, 2005b, 2006; Schwartz e Sagiv, 1995; Prince-Gibson e Schwartz, 1998; Schwartz,

Sagiv e Boehnke, 2000; Schwartz e Sagie, 2000; Schwartz e Bardi, 2001; Schwartz et al.,

2001; Knafo e Schwartz, 2001; Roccas et al., 2002; Smith, Peterson e Schwartz, 2002; Struch,

Schwartz e Kloot, 2002; Bardi e Shwartz, 2003; Porto, 2005; Bernard, Gebauer e Maio, 2006;

Lan et al., 2008), bem como de textos religiosos e filosóficos de diversas nacionalidades.

Tipos de Valores Desdobramentos

1. Poder (status social e prestígio, controle

ou domínio sobre pessoas e recursos)

- Poder social

- Autoridade

- Saúde

- Preservador da minha imagem

pública

- Reconhecimento social

2. Realização/Conquista (sucesso pessoal

por meio de demonstração de

competência de acordo com padrões

sociais)

- Bem-sucedido

- Capaz

- Ambicioso

- Influente

- Inteligente

3. Hedonismo (prazer e gratificação

prazerosa de si mesmo/sensual)

- Que goza a vida

- Prazer

- Auto-indulgência

4. Estimulação (excitação, novidade e

desafio na vida)

- Uma vida variada

- Uma vida excitante

- Audacioso

5. Autodeterminação (Pensamento e ação

independentes - escolher, criar, explorar)

- Criatividade

- Curioso

- Liberdade

- Que escolhe as próprias metas

- Independente

- Auto-respeito

- Privacidade

6. Universalismo (compreensão,

agradecimento, tolerância, proteção do

bem-estar de todas as pessoas e da

natureza)

- Protetor do ambiente

- Unidade com a natureza

- Um mundo de beleza

- Uma mente aberta

- Justiça Social

- Igualdade

- Sabedoria

- Um mundo de paz

- Harmonia interna

7. Benevolência (preservação e

fortalecimento do bem-estar daqueles

com quem o contato pessoal é mais

freqüente – o grupo interno)

- Prestativo

- Honesto

- Compaixão

- Leal

- Responsável

- Uma vida espiritual

- Amizade verdadeira

- Amor maduro

- Sentido da vida

8. Tradição (respeito, compromisso e

aceitação dos costumes e idéias que a

cultura ou religião tradicional do

indivíduo fornecem)

- Devoto

- Ciente dos meus limites

- Humilde

- Respeito pela tradição

- Moderado

9. Conformidade (restrição de ações,

inclinações e impulsos propensos a

incomodar ou prejudicar outros e que

violam as expectativas ou normas

sociais)

- Respeito para com pais

e idosos

- Obediente

- Polidez

- Autodisciplina

10. Segurança (segurança, harmonia e

estabilidade da sociedade, dos

relacionamentos e de si mesmo)

- Limpo

- Segurança nacional

- Ordem social

- Segurança familiar

- Reciprocidade de favores

- Senso de pertencer

- Saudável

Quadro 5 – Modelo Schwartz Value Survey (SVS)

Fonte: Artigos de Shalom H. Schwartz.

Schwartz, desde o primeiro teste empírico do SVS, manteve-se fiel à sua idéia

principal de que existe um conjunto de motivações universais que dão origem e organizam os

valores nas diferentes culturas (GOUVEIA et al., 2001). Schwartz (1992, 1994, 2005b, 2006)

defende que a “estrutura” de valores refere-se à relação de conflito e congruência entre os

tipos de valores e não à importância relativa que cada valor tem separadamente. Essa relação

entre os valores está apresentada na Figura 2.

Figura 2 – Estrutura Teórica das Relações entre Valores

Fonte: Bernard, Gebauer, Maio (2006, p. 80).

Os dez tipos básicos de valores estão distribuídos em quatro dimensões e duas relações

(SCHWARTZ, 1992, 1996, 2005a, 2006; SCHWARTZ; SAGIV, 1995, HITLIN, 2003,

FRITZSCHE; OZ, 2007).

A primeira relação é composta pela oposição entre as dimensões Abertura à

Mudança e Conservadorismo. Abertura à Mudança é composta pelos valores estimulação e

autodeterminação, ambos envolvendo motivação intrínseca para uma grande habilidade ou

grande domínio, enfatizando pensamento, sentimento e ação independente, e prontidão para

novas experiências. O Conservadorismo é composto pelos valores conformidade, tradição e

AUTOPRO-

MOÇÃO

CONSERVADO-

RISMO

ABERTURA À

MUDANÇA

AUTOTRANS-

CENDÊNCIA

Autodeterminação

Universalismo

Estimulação

Realização

Poder

Segurança

Conformidade

Tradição

Benevolência

Hedonismo

segurança, sendo que todos promovem a proteção da ordem e da harmonia das relações,

enfatizando auto-restrição, ordem e resistência à mudança.

A segunda relação é composta pela oposição entre as dimensões Autotranscendência

e Autopromoção. A Autotranscendência é composta pelos valores universalismo e

benevolência, ambos lidando com a melhoria dos outros e a transcendência de interesses

egoístas, compartilhando, assim, a ênfase no bem-estar e interesses dos demais e da natureza.

A Autopromoção é composta pelos valores realização e poder, ambos enfatizando a

superioridade social, a auto-estima e a busca do auto-interesse. Os componentes da segunda

relação referem-se aos tipos de valores da mais alta-ordem (SCHWARTZ; SAGIV, 1995). O

valor hedonismo compartilha elementos em duas dimensões: Abertura à Mudança e

Autopromoção.

A Figura 2 retrata o padrão total das relações teóricas de conflito e congruência entre

os dez tipos motivacionais com base na análise de probabilidade de conflitos entre cada par de

valores. Quanto mais próximos os tipos motivacionais estão em qualquer uma das direções ao

redor do círculo, mais semelhantes são suas motivações subjacentes (ex. tradição e

conformidade compartilham o mesmo objetivo motivacional, situando-se a tradição mais na

periferia). As dimensões bipolares também se contrastam (ex. A Abertura à Mudança e o

Conservadorismo apresentam um conflito entre a ênfase no pensamento e as ações do

indivíduo, ou seja, autodeterminação e estimulação conflitando com segurança,

conformidade e tradição). Como os valores conflitantes ou incompatíveis se dispõem de

maneira oposta, o inverso também ocorre com os valores compatíveis, que se dispõem de

forma contínua ou próxima (SCHWARTZ, 1992).

A apresentação por um círculo representa um “continuum entre os tipos motivacionais

adjacentes” (SCHWARTZ, 2005a, p. 29). Esse círculo tem a seguinte rotação: valores poder e

realização (superioridade social e estima); realização e hedonismo (satisfação centrada no

indivíduo); hedonismo e estimulação (desejo por excitação e afetivamente agradável);

estimulação e autodeterminação (interesse intrínseco em novidade e domínio);

autodeterminação e universalismo (confiança no próprio julgamento e conforto com a

diversidade da existência); universalismo e benevolência (promoção de outros e

transcendência de interesses egoístas); benevolência e conformidade (comportamento

normativo que promove relacionamentos íntimos); benevolência e tradição (devoção ao

grupo primário); tradição e segurança (preservação de arranjos sociais existentes que dão

segurança à vida); conformidade e segurança (proteção da ordem e da harmonia nas relações)

e segurança e poder (escusa e superação de ameaças, controlando relacionamentos e

recursos), quando fecha o círculo. Essa inter-relação entre os valores “implica que todo o

conjunto de dez tipos motivacionais se relaciona com qualquer outra variável de uma maneira

integrada” (p. 31). Uma maior proximidade no arranjo circular tem a capacidade de traduzir

maior compatibilidade entre os tipos motivacionais e o afastamento progressivo traduz uma

crescente incompatibilidade (SCHWARTZ, 1992).

A Teoria de Valores enfatiza um conjunto de tipos motivacionais que serve a

interesses individuais (poder, realização, hedonismo, estimulação e autodeterminação),

outros, a interesses coletivos (benevolência, conformidade e tradição), e alguns, a interesses

mistos (universalismo e segurança). Logo, nessa teoria, o que distingue um valor do outro é o

tipo de objetivo ou motivação que o valor expressa (SCHWARTZ, 1992).

2.1.3.6 Cadeia Meios-Fim

A Teoria Meios-Fim (Gutman, 1982) recebeu contribuições dos trabalhos de Howard

(1977)

, Rokeach (1973), Vinson et al. (1977) e Young e Feigin (1975)

, e foi aplicada com

o objetivo de entender a ligação entre os valores e o comportamento do consumidor

(MANYIWA; CRAWFORD, 2001). Essa teoria tem sido usada para desenvolver estratégias

eficazes de comunicação para muitas companhias líderes de mercado, organizações

industriais, grupos de serviços públicos e candidatos políticos (REYNOLDS; WHITLARK,

1995).

A perspectiva psicológica oferecida pela abordagem “baseada na Teoria Meios-Fim

(Gutman, 1982) foca especificamente nas ligações entre os atributos que existem nos produtos

(os meios), as conseqüências para o consumidor fornecidas pelos atributos e os valores

pessoais (os fins) que reforçam as conseqüências” (REYNOLDS; GUTMAN, 1988, p. 11). A

premissa básica dessa teoria é que os consumidores aprendem a escolher produtos que contêm

atributos que são instrumentais para a obtenção de suas conseqüências desejadas.

A aplicação básica da Teoria Meios-Fim tem sido feita no sentido de desenvolver um

mapa hierárquico cognitivo de valores, pois essa teoria supõe que os consumidores vêem

produtos como meios para se atingir os fins, numa cadeia que liga os atributos e os benefícios

HOWARD, John A. Consumer Behaviour: Application and Theory, McGraw Hill Book Company, New

York, 1977.

YOUNG, Sirley; FEIGIN, Barbara. Using the Benefit Chain for Improved Strategy Formulation. Journal of

Marketing, v. 39, n. 3, p. 72-74, 1975.

dos produtos ou marcas (meios) aos valores dos clientes (fins) (GUTMAN, 1982;

REYNOLDS; GUTMAN, 1988).

A técnica de entrevista mais utilizada na Teoria Meios-Fim é a Laddering, cujo

propósito é encontrar a hierarquia atributo-consequência-valor que influencia a escolha de um

produto. A laddering é uma técnica de entrevista individual em profundidade utilizada para

desenvolver uma compreensão de como os consumidores traduzem os atributos dos produtos

e associações significativas a respeito do seu self. Essa técnica envolve um formato de

entrevista elaborada sob medida, utilizando primeiramente uma série de sondagens

direcionadas, caracterizadas pela questão “Porque isso é importante para você?”. O objetivo

expresso é determinar um conjunto de ligações entre elementos perceptuais chave dentre o

leque de atributos (A), conseqüências (C) e valores (V). Essas redes de associações, ou

ladders, referidas como orientações perceptuais, representam combinações de elementos que

servem como base para o processo de distinção entre produtos numa dada classe de produtos

(REYNOLDS; GUTMAN, 1988). Uma forma para entender um framework meios-fim é

pensar na tomada de decisão do consumidor como um processo de solução de problemas

(REYNOLDS; WHITLARK, 1995).

O modelo Meios-Fim apresenta duas vantagens: a primeira é a forma pela qual se

investiga os valores adquiridos, pois como eles são mencionados pelos consumidores, e

significa que estão relacionados com o objeto de estudo; e a segunda é a técnica laddering,

que evita a discussão em torno de classificações ou índices de valores (BAGOZZI;

DHOLAKIA, 1999). Mas, segundo esses autores, ainda parece haver dúvidas sobre a

existência ou validade da hierarquia dos eventos de consumo identificados nesse modelo.

2.1.3.7 Service Personal Values (SERPVAL)

A escala SERPVAL foi proposta por Lages e Fernandes (2005) com o objetivo de

entender o comportamento de compra do consumidor no contexto de serviços,

especificamente no mercado de telefonia móvel. Segundo os autores, o “valor pessoal de

serviço pode ser definido como a avaliação geral do consumidor sobre o uso de um serviço

baseada na percepção do que é obtido em termos de seus próprios valores pessoais” (p. 1564).

Lages e Fernandes (2005), no desenvolvimento da SERPVAL, adaptaram 20 atributos

da escala de Rokeach (1973), 4 da escala de Kahle (1983) e 4 da escala de Schwartz e Bilsky

(1990) ao contexto de serviços. Porém, após a análise fatorial confirmatória, os itens da escala

de Schwartz e Bilsky (1990) foram excluídos. Assim, a escala original ficou com doze

atributos que representam três dimensões, a saber: busca por uma vida pacífica, busca por

reconhecimento social e busca por integração social (Quadro 6).

Contructos / Atributos Adaptada de:

Valor de Serviço para uma Vida Pacífica

Mais tranqüilidade Rokeach (1973)

Segurança Familiarª Rokeach (1973)

Equilíbrio Interno (livre de conflito interno)ª Rokeach (1973)

Prazer (vida agradável, ociosa)ª Rokeach (1973)

Valor de Serviço para um Reconhecimento Social

Mais respeito dos meus amigos Kahle (1983)

Mundo de beleza (beleza da natureza e das artes)ª Rokeach (1973)

Reconhecimento social (respeito e admiração)ª Rokeach (1973)

Vida confortável (vida próspera)ª Rokeach (1973)

Vida excitante (vida estimulante, ativa)ª Rokeach (1973)

Valor de Serviço para a Integração Social

Maior integração com meu grupo Kahle (1983)

Melhores relacionamentos (ex. social, profissional e familiar) Kahle (1983)

Amizade verdadeira (íntimo companheirismo)ª Rokeach (1973)

Quadro 6 – Constructos e Atributos da Escala SERPVAL

Fonte: Lages e Fernandes (2005). Obs. ª Tradução baseada em Gunther (1981).

O constructo Valor de Serviço para uma Vida Pacífica (SVPL na escala original)

representa uma vida prazerosa, a tranqüilidade, a segurança e/ou a harmonia que um serviço

promove, melhorando o prazer de viver de um usuário, já que esse serviço protege ou defende

o consumidor de ameaças ou pressões. O constructo Valor de Serviço para um

Reconhecimento Social (SVRS na escala original) está baseado no conteúdo que será

entregue ao consumidor do serviço; assim, os indivíduos consideram se o serviço ajuda a

conquistar o respeito dos outros, reconhecimento social e status, bem como se o serviço

permite alcançar uma vida mais estimulante e cheia de realizações, que pode ser revelada aos

outros. O constructo Valor de Serviço para a Integração Social (SVSI na escala original) é

baseado no fato de que se o consumidor percebe que um serviço reforça amizades, oferece a

possibilidade de maior integração ao grupo ou promove melhores relacionamentos nos níveis

social, profissional e familiar, então esse serviço contribui para a integração social, e o

indivíduo naturalmente reconhece valor pessoal no mesmo (LAGES; FERNANDES, 2005).

2.1.4 Estudos Brasileiros sobre Valores

O uso do vocábulo “valor” na academia brasileira de Marketing gerou algumas

discussões relacionadas à semântica do termo, pois alguns trabalhos apresentavam conceitos

conflitantes quanto ao tipo de valor estudado: valor do cliente, valor do cliente para a empresa

e valor para o cliente. De acordo com Leão e Mello (2006a), alguns autores utilizaram-se de

mais de um conceito para se referirem a apenas um tipo, enquanto outros utilizaram a

definição de um tipo para operacionalizar outro.

Leão e Mello (2006a), aplicando o procedimento metodológico desk research,

analisaram 305 artigos publicados nos EnANPADs entre os anos 2000 e 2004, e no EMA de

2004, e identificaram 156 trabalhos fazendo uso do termo “valor”. Destes, somente 27

trabalhos fizeram uso do conceito de “valor” enquanto constructo ou variável de pesquisa,

sendo que os demais utilizaram o conceito “apenas” como apoio conceitual ou como “clichê”

(p. 5). Para Leão e Mello (2006a), o conceito de “valor” confundiu alguns pesquisadores,

levando-os a incorrer no erro de atribuir um mesmo significado a coisas diferentes ou, ainda,

disseminar uma confusão conceitual já configurada nos trabalhos originais utilizados como

referências bibliográficas.

Entretanto, ao analisar 26 estudos publicados nos principais fóruns da área de

Marketing no Brasil – Encontros da Associação Nacional de Pós-Graduação em

Administração (EnANPAD), entre os anos 1998 e 2007, e Encontro de Marketing (EMA) dos

anos de 2004, 2006 e 2008 – que aplicaram algum tipo de modelo de valores pessoais (Anexo

A - Quadro 17), observou-se que o conflito conceitual do termo “valor” já foi superado.

Por meio dessa pesquisa, constatou-se que o constructo valores pessoais tem forte

tendência investigativa no Brasil, sendo que o incremento no número de trabalhos pode estar

vinculado à importância que esse tema tem no ambiente competitivo de negócios (LEÃO;

MELLO, 2006b).

2.2 ATITUDE

As atitudes influenciam diretamente a tomada de decisão, pois descrevem as

avaliações relativamente consistentes de uma pessoa, seus sentimentos e tendências em

relação a um objeto ou idéia, predispondo-a a gostar ou não gostar de coisas, para se mover

em direção a ou para longe delas, servindo, dessa maneira, como ponte entre as características

dos consumidores e o consumo que satisfaz suas necessidades (WU, 2003). Assim, pesquisas

sobre atitudes são importantes não só para auxiliar no entendimento do comportamento do

consumidor, mas também para prevê-lo e influenciá-lo (HOWCROFT; HAMILTON;

HEWER, 2002).

Pesquisas de autores que se preocuparam em desenvolver modelos de atitude multi-

atributos (ex. Cohen, Fishbein e Ahtola 1972, Sheth, 1972, Sheth e Talarzyk, 1972, Wilkie e

Pessemier, 1973), a fim de avaliar a formação e a estrutura da atitude, tiveram ampla

publicação na década de 1970. Nesse período, o núcleo de pesquisas sobre o comportamento

do consumidor estava em investigações que partiam do ponto de vista da Psicologia Social e

Cognitiva (BAGOZZI; GÜRHAN-CANLI; PRIESTER, 2002). No final dessa década, Taylor

e Jones (1978) concluíram que os pesquisadores interessados no gerenciamento de marketing

haviam se dividido em dois grupos de discussão sobre a direção de causalidade entre atitudes

e comportamento. Tal divisão ou ruptura ocorreu em função de haver duas escolas de

pensamento não bem definidas, que continham teorias bem elaboradas e pesquisas para

suportá-las, mas que seguiam em direções opostas.

Taylor e Jones (1978) afirmaram que o primeiro grupo de teorias se construiu em

torno de modelos de comunicação, defendendo que o elo entre o estímulo de informação e a

resposta comportamental eram envolvidos pela mudança de atitude. Desta forma, esse grupo

incorporou à literatura e à teoria de Marketing a relação Mudança de Atitude à Mudança de

Comportamento, ou seja, o comportamento muda quando ocorrem mudanças de atitude. As

teorias desse grupo se basearam nos modelos de atitudes compensatórias desenvolvidos por

Rosemberg (1956)

e Fishbein (1967)

, que enfatizavam intenções comportamentais ao

invés de comportamentos. Já o segundo grupo propôs que o envolvimento causa mudanças no

ROSENBERG, Milton J. Cognitive Structure and Attitudinal Affect. Journal of Abnormal and Social

Psychology, v. 53, p. 367-72, 1956.

FISHBEIN, Martin. A Behavior Theory Approach to the Relations between Beliefs about an Object and the

Attitude toward the Object. In: M. Fishbein, ed., Readings in Attitude Theory and Measurement. New

York: Wiley, 1967, p. 389-99.

comportamento, requerendo mudanças na atitude, na seguinte relação: Mudança de

Comportamento à Mudança de Atitude. Esse grupo se baseou nas teorias do equilíbrio,

congruência e dissonância. Estudos nesse sentido tiveram início a partir da teoria de Festinger

(1957)

, que Oshikawa (1969)

resumiu da seguinte maneira: “uma pessoa tem certos

elementos cognitivos que são ‘conhecimentos’ sobre si mesmo, seu ambiente, suas atitudes,

suas opiniões e comportamento passado. Se um elemento cognitivo segue logicamente a

outro, eles são ditos consonantes um ao outro. Eles são dissonantes se um não segue

logicamente a outro” (TAYLOR; JONES, 1978, p. 2).

Ambas as teorias, na busca pelo melhor ajuste, foram bastante investigadas em

contextos de Marketing. Wilkie e Pessemier (1973), que estudaram modelos multi-atributos

de atitude a fim de avaliar a formação linear e a estrutura da atitude, revisando 42 artigos que

tratavam do primeiro grupo de teorias, concluíram que os modelos desenvolvidos

contribuíram com novas descobertas e estavam firmemente arraigados na literatura de

Marketing. Num estudo sobre publicações do segundo grupo de teorias, Cummings e

Venkatesan (1976) revisaram 23 trabalhos e concluíram que era “difícil fazer uma declaração

definitiva da aplicabilidade da teoria da dissonância para o comportamento do consumidor”

(p. 307), mas que as evidências a favor da aplicabilidade dessa teoria eram mais abundantes e

de certa forma mais substanciais do que as evidências contrárias.

Assim, após longa trajetória de testes e pesquisas sobre os temas atitudes e

comportamento, que aumentaram exponencialmente nos últimos anos, observa-se que ambas

as teorias ainda sobrevivem.

2.2.1 Conceitos de Atitude

O conceito de atitude, que ocupa um papel de destaque na Psicologia Social

(ROKEACH; KLIEJUNAS, 1972; REICH; ADCOCK, 1976; MICHENER; DELAMATER;

MYERS, 2005), tem sido foco de grande desenvolvimento teórico e empírico desde a década

de 1920 (EAGLY; CHAIKEN, 1993).

FESTINGER, Leon. A Theory of Cognitive Dissonance (Stanford, CA; Stanford U. Press. 1957).

OSHIKAWA, Sadaomi. Can Cognitive Dissonance Theory Explain Consumer Behavior? Journal of

Marketing, v. 33, n. 4, p. 44-49, 1969.

A atitude é uma “organização de crenças, relativamente duradoura, em torno de um

objeto ou situação que predispõe que se responda de alguma forma preferencial”

(ROKEACH, 1981, p. 91). Para formular esse conceito, o autor afirmou (i) que a “diferença

entre crença e atitude” é que a primeira tem apenas o componente cognitivo, “que representa

o conhecimento de uma pessoa, com graus variados de convicção sobre o que é verdadeiro ou

falso, bom ou ruim, desejável ou indesejável” (p. 92), enquanto que a segunda tem tanto o

componente cognitivo quanto o afetivo, que, sob condições apropriadas, provoca afeto de

intensidade variada, negativa ou positiva, em relação ao objeto ou à situação avaliada; (ii) que

a “predisposição para responder” significa que uma resposta pode ser uma expressão verbal

de alguma opinião, ou alguma forma de comportamento não-verbal (p. 97); e (iii) que “uma

resposta preferencial” envolve questões afetivas e avaliativas, podendo ser ambas positivas ou

ambas negativas, ou ser uma decisão de forças opostas entre o afeto e a avaliação (p. 99).

Logo, concluiu o autor, que uma atitude não é um elemento básico e irredutível da

personalidade, mas a representação de um agrupamento de dois ou mais elementos

(cognições, expectativas ou hipóteses) inter-relacionados e organizados em torno de um ponto

de referência.

A atitude é uma resposta mediadora e avaliativa do comportamento (KAPLAN;

FISHBEIN, 1969) suportada pelos valores (KAHLE; BEATTY; HOMER, 1986). Fishbein e

Ajzen (1975, p. 6) afirmaram que “atitude pode ser descrita como uma predisposição,

aprendida, de responder de forma consistentemente favorável ou desfavorável em relação a

um objeto”. Para Eagly e Chaiken (1993, p. 1) “atitude é uma tendência psicológica que se

expressa pela avaliação de uma entidade particular com algum grau favorável ou

desfavorável”, sendo que as atitudes podem ser aprendidas ou não aprendidas, duradouras ou

mutáveis, e importantes ou não importantes. Grube, Mayton II e Ball-Rokeach (1994)

afirmaram que as atitudes são organizações de crenças existenciais, avaliativas, prescritivas e

causais acerca de um objeto ou de uma situação, e têm propriedades motivacionais que

predispõem os indivíduos a responderem sobre objetos ou situações, independentemente de

pressões ou controles sociais. Kotler (1998, p. 176) conceituou atitude como sendo a

“resistência de uma pessoa às avaliações favoráveis e desfavoráveis, aos sentimentos

emocionais e às tendências de ação em relação a algum objeto ou idéia”. De acordo com esse

autor, as pessoas têm atitudes em relação à quase tudo – política, religião, música,

alimentação e assim por diante –, pois as atitudes possibilitam às pessoas montarem uma

estrutura mental de gostar ou não gostar de um objeto ou de se aproximar ou se afastar dele.

Engel, Blackwell e Miniard (2000) afirmaram que atitudes são os gostos e as aversões dos

consumidores em relação a objetos ou a situações. Aaker, Kumar e Day (2001) definiram

atitudes como estados mentais usados pelos indivíduos para estruturar a forma pela qual

percebem seu ambiente e para orientar a maneira como respondem a ele. Page e Lunding

(2003) descreveram atitude como a tendência psicológica de uma pessoa responder ou

comportar-se de modo consistentemente positivo ou negativo em relação a um estímulo. Para

Michener, DeLamater e Myers (2005), as atitudes são formadas nos indivíduos ao longo de

um processo social ou de socialização, e cada um de nós apresenta milhares de atitudes, que

são ativadas em nossas mentes e podem ser formadas pela exposição ao objeto, por meio de

experiência direta, de associações de estímulo e resposta, ou da aprendizagem por observação.

Na disciplina de Marketing as atitudes são freqüentemente utilizadas para julgar a

eficácia de atividades publicitárias, para avaliar ações de marketing antes de serem

implementadas no mercado, para segmentar mercados ou para escolher segmentos-alvo

(ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000). Na área do comportamento do consumidor, as

atitudes desempenham um papel relevante, pois possibilitam compreender os motivos que

levam um consumidor a comprar, ou não, um produto, nesse ou naquele lugar, de acordo com

o conhecimento que tem sobre esse produto e/ou o ponto de vendas (ENGEL; BLACKWELL;

MINIARD, 2000). Rokeach e Kliejunas (1972) citaram o estudo de LaPiere (1934)

, que

analisou as atitudes e o comportamento de donos de restaurantes, motéis e hotéis a respeito da

presença de chineses em seus estabelecimentos, como um grande exemplo de diferença entre

atitudes expressas e comportamentos verdadeiros, isto é, entre o que as pessoas afirmam fazer

e suas reais atitudes em determinadas situações. Os autores concluíram que a atitude

determina e prediz o comportamento.

A literatura sugere que as atitudes são aprendidas pelos indivíduos ao longo do tempo,

ao utilizarem um objeto, ganharem experiência ou receberem informações sobre ele

(HOWCROFT; HAMILTON; HEWER, 2002). Essa aprendizagem é possível porque as

atitudes englobam três componentes: cognição, avaliação e predisposição comportamental em

relação a algum objeto (MICHENER; DELAMATER; MYERS, 2005). Esses componentes

são apresentados a seguir.

LAPIERE, Richard T. Attitudes vs. Actions. Social Forces, v. 13, p. 230-237, 1934.

2.2.2 Componentes da Atitude

Os componentes da atitude são classificados como cognitivo, afetivo e

comportamental (FISHBEIN; AJZEN, 1975; EAGLY; CHAIKEN, 1993; SHETH; MITTAL;

NEWMAN, 2001).

“O conhecimento e as crenças de uma pessoa sobre algum objeto de atitude residem

no componente cognitivo” (ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000, p. 240). As respostas

avaliativas cognitivas estão vinculadas aos pensamentos ou às idéias a respeito do objeto da

atitude, e esses pensamentos são freqüentemente conceituados como crenças, que são

entendidas como associações ou ligações que as pessoas estabelecem entre o objeto da atitude

e outros atributos (FISHBEIN; AJZEN, 1975). Embora usem-se o termo crença para

descrever todos os pensamentos que as pessoas têm sobre os objetos da atitude, respostas

avaliativas, que são cognitivas por natureza, têm recebido uma variedade de outros nomes,

incluindo cognições, conhecimento, opiniões, informação e inferências, que, são úteis em

alguns contextos, mas se sobrepõem consideravelmente ao conceito de crença (EAGLY;

CHAIKEN, 1993). Assim, as respostas avaliativas cognitivas incluem as respostas encobertas

ou ocultas que ocorrem quando as associações entre o objeto da atitude e seus atributos são

inferidas ou percebidas, bem como, respostas manifestas quando o indivíduo declara

verbalmente suas crenças. Os atributos associados ao objeto da atitude expressam avaliação

positiva ou negativa e, portanto, podem ser considerados pelos psicólogos num continuum

avaliativo em qualquer posição entre extremamente positivo e extremamente negativo,

incluindo o ponto neutro (EAGLY; CHAIKEN, 1993). Por exemplo, algumas pessoas

acreditam que alimentos transgênicos prejudicam a saúde; essa crença liga o objeto da atitude

a um atributo negativo. Outras pessoas podem acreditar que os alimentos transgênicos são

abundantes e baratos, e essa crença liga o objeto da atitude a um atributo positivo. Outros,

ainda, têm atitudes neutras em relação a esse tipo de alimento.

“O componente afetivo representa os sentimentos de uma pessoa em relação ao objeto

da atitude” (ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000, p. 240). As respostas avaliativas

afetivas consistem em sentimentos, humores, emoções e atividades do sistema nervoso

simpático que as pessoas vivenciam em relação ao objeto da atitude, e essas respostas podem

variar de extremamente positivas a extremamente negativas (EAGLY; CHAIKEN, 1993). No

caso do exemplo anteriormente citado, algumas pessoas, ao considerarem o conceito de

alimentos transgênicos, podem experimentar um sentimento de raiva, e outras, de esperança e

otimismo.

“O componente conativo refere-se às tendências de ação ou comportamentais da

pessoa em relação ao objeto da atitude” (ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000, p. 240).

As respostas avaliativas de comportamento (conativas) consistem de ações expressas que as

pessoas têm em relação ao objeto da atitude; essas respostas também variam de extremamente

positivas a extremamente negativas, e também podem ser localizadas numa dimensão

avaliativa de significado (EAGLY; CHAIKEN, 1993). Por exemplo, em relação aos alimentos

transgênicos algumas pessoas podem destruir plantações, se opondo à produção, e outras

podem solicitar aos representantes governamentais a expansão da área plantada. Eagly e

Chaiken (1993), contudo, chamam a atenção para o fato de que as respostas comportamentais

podem englobar intenções de ação que não se manifestam, necessariamente, no

comportamento explícito. Assim sendo, uma pessoa que pretende danificar a plantação pode

ou não realizar essa intenção.

Ao analisar a relação entre os componentes, observa-se que todos têm o mesmo

objeto. Logo, seria de esperar que eles formassem um todo, relativamente coerente;

entretanto, os três componentes são distintos, o que permite mensurá-los separadamente e

encontrar relacionamentos entre eles (MICHENER; DELAMATER; MYERS, 2005).

As atitudes, definidas como avaliação geral, constituída em três componentes,

cognitivo, afetivo e comportamental, podem variar ao longo de algumas propriedades

(ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000), que são apresentadas a seguir.

2.2.3 Propriedades da Atitude

As atitudes possuem várias dimensões e propriedades, tais como: valência,

extremidade, resistência, persistência e confiança (ENGEL; BLACKWELL; MINIARD,

2000).

Valência indica atitude positiva, negativa ou neutra em relação a um produto. Uma

pessoa pode gostar de um produto, não gostar de outro e ser indiferente a um terceiro.

Extremidade é a intensidade de gostar ou não do objeto da atitude, representando a

idéia de que pode haver graus variados de favorecimento. Assim, uma pessoa pode ter uma

atitude positiva em relação a dois produtos, mas pode ser mais favorável em relação a um do

que outro.

Resistência representa o quanto uma atitude é imune à mudança, ou seja, enquanto

algumas atitudes são resistentes à mudança na demanda de produtos e no comportamento,

outras podem ser mais vulneráveis.

Persistência é a propriedade que reflete a noção de que as atitudes podem

gradualmente desgastar-se, simplesmente devido à passagem do tempo, deixando de ser

positivas ou negativas e mover-se em direção a uma valência mais neutra.

Confiança representa a crença de uma pessoa em relação à sua atitude, avaliando-a

como certa ou errada. “Atitudes associadas a maior confiança são mais resistentes à mudança”

(ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000, p. 243).

Além dos componentes da atitude e de suas propriedades, existem, também, as

funções da atitude, conceituadas originalmente por Smith, Bruner e White (1956)

e Katz

(1960)

. As funções da atitude afetam direta ou indiretamente o comportamento dos

indivíduos e tratam das bases motivacionais das pessoas ou dos fundamentos funcionais de

suas atitudes (GREGORY; MUNCH; PETERSON, 2002). “De acordo com a Teoria das

Funções da Atitude, as atitudes podem servir a qualquer número e combinações nas funções

psicológicas” (ALLEN; NG; WILSON, 2002, p. 112). Porém, a Teoria das Funções da

Atitude não é o foco desse estudo, logo, não será abordada. Desta forma, passa-se à

apresentação das diversas formas de medidas de atitude e apresentação de alguns modelos de

mensuração desse constructo.

2.2.4 Medidas de Atitude

A mensuração de atitudes pode ser utilizada para compreender se características de um

novo produto são aceitáveis ou inaceitáveis, perceber os pontos fracos e fortes da

concorrência, ou obter alguns discernimentos sobre o processo de tomada de decisões

(AAKER; KUMAR; DAY, 2001). As atitudes são avaliações dos objetos – pessoas, lugares,

marcas, produtos, organizações e assim por diante –, em relação a sua qualidade (SHETH;

MITTAL; NEWMAN, 2001).

SMITH, M. B.; BRUNER, J. S.; WHITE, R. W. Opinions and personality. New york, NY: Wiley, 1956.

KATZ, D. The functional approach to the study of attitudes. Public Opin Q, v. 24, p. 163-205, 1960.

Aaker, Kumar e Day (2001) classificam as escalas de atitudes em escalas de único

item, escalas contínuas e escalas de múltiplos itens. As características de cada escala são

apresentadas a seguir.

Escalas de Único Item – Nessas escalas o respondente avalia um objeto ou uma

situação com apenas um item. Escalas desse tipo se dividem nas seguintes categorias: escalas

comparativas, escalas de ordenação, escalas de soma constante, escalas de categoria

itemizadas, escalas de ordenação “Q”, escala de comparação em pares e escalas pictoriais. Em

pesquisa de marketing a escala de categoria itemizada é a mais utilizada. A Tabela 1 apresenta

um exemplo dessa categoria.

Tabela 1 – Escala de Atitude – Categoria Itemizada

Excelente Muito bom Médio Abaixo da média Não sei

Bancos Públicos

Bancos Privados

Escalas Contínuas – Nesse tipo de escala, os respondentes avaliam os obejetos ou

situações assinalando uma opção ao longo de uma linha, que vai de um extremo de uma

variável de critério a outro (AAKER; KUMAR; DAY, 2001). De acordo com esses autores,

essas escalas são de fácil construção, mas a pontuação resultante é confusa e não oferecem

informações novas; em função disso não são amplamente utilizadas em pesquisas de

marketing. Um exemplo desse tipo de escala é apresentado na Tabela 2.

Tabela 2 – Escala Contínua de Atitude

Ruim Excelente

0 5 10

Escalas de Múltiplos Itens – As escalas desse tipo buscam combinar um conjunto de

respostas a respeito do objeto ou situação a ser mensurada. As mais utilizadas são as do tipo

de Likert, a de Thurstone e as escalas de diferencial semântico (AAKER; KUMAR; DAY,

2001). A escala do tipo de Likert requer que os respondentes indiquem, por exemplo, seus

graus de concordância ou discordância em relação a uma série de afirmações sobre o objeto

ou situação. Na escala de Thurstone o respondente marca “verdadeiro” ou “falso”, “concordo”

ou “discordo”, ou outra escolha entre duas respostas possíveis sobre o objeto da atitude. A

escala de diferencial semântico é bastante utilizada para descrever um conjunto de crenças

que dão base à imagem que uma pessoa faz de uma empresa ou marca (AAKER; KUMAR;

DAY, 2001). Nesse tipo de escala o respondente avalia cada atitude-objeto em uma série que

varia entre cinco e sete pontos. A Tabela 3 apresenta um exemplo dessa escala.

Tabela 3 – Escala de Atitude – Diferencial Semântico

Fatores Indicadores

Sem crescimento 1 2 3 4 5 Crescendo rapidamente

Passivo 1 2 3 4 5 Ativo

Sem muitos progressos 1 2 3 4 5 Sempre progredindo

Quieto 1 2 3 4 5 Barulhento

Retraído 1 2 3 4 5 Agressivo

Dinamismo

Rígido 1 2 3 4 5 Flexível

Não confiável 1 2 3 4 5 Confiável

Instável 1 2 3 4 5 Estável

Desonesto 1 2 3 4 5 Honesto

Estabilidade

Credibilidade

Clientes Negativos 1 2 3 4 5 Clientes Positivos

Não amigável 1 2 3 4 5 Amigável

Empregados não amigáveis 1 2 3 4 5 Empregados amigáveis

Serviço ruim 1 2 3 4 5 Bom serviço

Frio 1 2 3 4 5 Caloroso

Empregados sem conhecimento 1 2 3 4 5 Empregados com conhecimento

Clientes /

Serviço

Consumidor

Desagradável 1 2 3 4 5 Agradável

Não atraente 1 2 3 4 5 Atraente

Simples 1 2 3 4 5 Elegante

Invisível 1 2 3 4 5 Visível

Identidade

Visual

Fora de moda 1 2 3 4 5 Realmente moderno

Fonte: Heerden e Putch (1995)

Heerden e Puth (1995) desenvolveram uma escala de diferencial semântico de itens

bipolares, baseada em diversos trabalhos acadêmicos (ver Anexo B – Tabela 64), com o

objetivo de investigar as atitudes dos clientes bancários da África do Sul em relação à imagem

das instituições financeiras. A escala original possui 30 atributos, mas somente 20 foram

validados.

2.2.5 Modelos de Mensuração das Atitudes

Em função das atitudes precederem o comportamento do indivíduo em relação a um

objeto ou a uma situação (TUNCALP; SHETH, 1975), alguns modelos foram desenvolvidos

na Psicologia Social e aplicados nas demais áreas de conhecimento (AHTOLA, 1975), tais

como o Modelo de Rosemberg, o Modelo de Fishbein, o Modelo de Sheth, o Modelo

Estendido de Fishbein e o Modelo do Ponto Ideal, que possibilitam avaliar atitudes e

diagnosticar as escolhas dos consumidores.

As características de cada um desses modelos são apresentadas a seguir.

2.2.5.1 Modelo de Rosenberg

Esse modelo foi desenvolvido com base na Teoria da Consistência Cognitiva. De

acordo com Milton Rosemberg um objeto pode ser instrumental para ajudar a atingir certos

valores. Assim, “nossa atitude em relação a esse objeto é uma função da medida em que o

objeto é instrumental para obter diversos valores, ponderados pela relativa importância desses

valores para nós” (SHETH; MITTAL; NEWMAN, 2001, p. 385). Logo, a atitude do

consumidor é determinada pelo somatório dos valores que levam ao comportamento de

compra. Por exemplo, na compra de um produto importado, para descobrir a atitude do

comprador, basta somar cada um dos valores que o comportamento de compra satisfaz (ex:

patriotismo, segurança, prazer, respeito), e ponderar pela importância que esses valores têm

para o consumidor.

2.2.5.2 Modelo de Fishbein

Fishbein tentou explicar a formação de uma atitude geral, propondo que o objeto tem

um conjunto de conseqüências, que podem ser desejáveis ou indesejáveis. No modelo de

Fishbein a atitude é a soma das conseqüências (desejáveis ou não) ponderadas, e cada

conseqüência também é ponderada pela importância que o consumidor lhe atribui (boa ou

ruim) (SHETH; MITTAL; NEWMAN, 2001). Para Fishbein, as atitudes em relação a um

dado objeto estão baseadas no somatório de crenças sobre os atributos do objeto, ponderado

pelas avaliações destes atributos (ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000).

2.2.5.3 Modelo Estendido de Fishbein

Fishbein também propôs um modelo ampliado de atitude que enfatiza o

comportamento, que é o Modelo Estendido de Intenção Comportamental. Esse modelo

mensura as atitudes e as normas subjetivas em relação à intenção comportamental, definindo

o papel das mesmas na determinação do comportamento final. Assim, o Modelo Estendido

não mede somente as atitudes do consumidor sobre um objeto avaliado, como o modelo

anterior, mas sim as atitudes em relação a um determinado comportamento (SHETH;

MITTAL; NEWMAN, 2001), pois podem ocorrer várias atitudes em relação a diferentes

comportamentos relativos ao mesmo objeto. “A grande vantagem do modelo estendido de

Fishbein é que ele considera pressões sociais normativas e também tem crenças internas sobre

as conseqüências do comportamento” (SHETH; MITTAL; NEWMAN, 2001, p. 387).

Sheth e Talarzyk (1972) buscaram expandir o Modelo de Rosenberg, investigando se

a importância do valor é mais significativa que a instrumentalidade percebida na

determinação do sentimento (atitude) em relação à marca; Bass e Talarzyk (1972) estudaram a

preferência pela marca, buscando expandir o Modelo de Fishbein ao aplicar um modelo de

atitudes de consumo. Esse foi o primeiro estudo na área de Marketing a utilizar o Modelo de

Fisbhein com proposição de hipótese que vai além das variáveis de personalidade e

demográfica (BASS, 1972). Porém, Cohen, Fishbein e Ahtola (1972) sugerem que nenhum

dos dois trabalhos mencionados acima forneceu um teste válido dos modelos avaliados,

servindo mais para confundir do que explicar os modelos de expectativa-valor. Na opinião

desses autores, os trabalhos apenas aplicaram os modelos de Rosenberg e Fishbein, propondo

um novo modelo, que pode ser denominado de adequação-importância, sem a mesma

validade preditiva dos modelos originais. Desta forma, não expandiram os modelos como

base para compreender alguns aspectos do comportamento do consumidor. Em resposta às

críticas recebidas, os autores defenderam suas proposições e achados empíricos e alertaram

para a complexidade da transposição de conceitos de uma área de conhecimento para outra

(BASS, 1972; TALARZYK, 1972).

Assim, buscando ampliar a base de conhecimento e as discussões na área de

Marketing, Tuncalp e Sheth (1975) compararam a eficácia preditiva dos modelos de atitudes

de Rosenberg, de Fishbein e de Sheth frente às atitudes do consumidor em relação a uma

marca de xampu. Na mesma linha, Raju, Bhagat e Sheth (1975) compararam a habilidade dos

modelos de atitudes de Rosenberg, de Fishbein e de Sheth para predizer a intenção

comportamental do consumidor a respeito de um modelo de automóvel. Em ambos os

estudos, os autores constataram que o modelo de Sheth foi mais eficiente, pois as correlações

foram significativamente melhores junto às atitudes do consumidor, com validade preditiva.

2.2.5.4 Modelo do Ponto Ideal

“Um aspecto singular e importante do modelo do ponto ideal é que ele fornece

informações a respeito de uma ‘marca ideal’, assim como informações a respeito de como as

marcas existentes no mercado são vistas pelos consumidores” (ENGEL; BLACKWELL;

MINIARD, 2000, p. 245). Nesse modelo, os consumidores indicam onde acreditam que uma

marca está localizada numa escala de vários graus ou níveis de atributos e, em seguida,

marcam um ponto onde julgam estar posicionada a “marca ideal”. Assim, quanto mais perto

estiver o ponto da marca em questão do ponto da marca ideal, mais favorável será a atitude do

consumidor em relação à marca avaliada (ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000). O

Modelo do Ponto Ideal é superior ao Modelo de Fishbein por algumas razões, como a

marcação de um ponto numa escala de atributos ao invés da localização do ponto num

continuum, e a marcação de escala de importância ao invés da medida da saliência (bom/ruim)

(ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000).

Verifica-se, pelas exposições acima, que as atitudes são centrais nas análises do

comportamento e que muitos pesquisadores têm estudado o tema com bastante amplitude

(TSANG; HO; LIANG, 2004).

2.2.6 Estudos Brasileiros sobre Atitudes

Em busca realizada junto às bases de dados dos principais fóruns da área de Marketing

no Brasil – Encontros da Associação Nacional de Pós-Graduação em Administração

(EnANPAD), entre os anos 1998 e 2007, e Encontro de Marketing (EMA) dos anos de 2004,

2006 e 2008 – foram identificados 50 estudos que investigaram as atitudes do consumidor

(Ver Anexo A – Quadro 18). Pelas análises, observou-se que pesquisas sobre esse tema na

academia brasileira de Marketing tiveram início no final da década de 1990, com os trabalhos

de Ayrosa (1998), que investigou a imagem para avaliar as atitudes relativas de quatro países

(Canadá, Alemanha, Japão, Venezuela) e de Farhangmehr e Soares (1998), que estudaram a

influência das atitudes em relação a compras à distância, por meio de catálogos, e-mails e

anúncios em revistas, jornais e TV.

No início dos anos 2000, Cuperchmid e Tavares (2001) investigaram as atitudes dos

consumidores em relação ao meio ambiente e suas influências no processo de compra de

produtos alimentícios, enquanto Kamlot e Rocha (2001) analisaram as mudanças de atitude

devido ao uso do humor nas propagandas. Percebe-se que, até a metade dessa década, o

conceito de atitude ainda era vinculado à imagem (ex. Ayrosa, 1998; Farhangmehr e Soares,

1998), à percepção (ex. Matos e Veiga, 2002, 2003) ou ao julgamento pós-consumo (ex.

Espinoza e Nique, 2004). Porém, com o aumento de estudos sobre o tema, certas confusões

semânticas e conceituais foram sendo eliminadas.

Desta forma, ao longo dos anos, o constructo atitude foi investigado no contexto de

produtos ‘pirata’, produtos naturais, compras on-line, novas tecnologias, reclamações, lazer,

drogas e opções sexuais, sendo as relações analisadas por diversas metodologias, que

variaram entre exploratórias e descritivas, com leve predominância de estudos experimentais.

Por fim, observou-se, ainda, que os trabalhos brasileiros sobre o tema apóiam a suposição de

que atitudes positivas produzirão uma correspondente mudança no comportamento.

2.3 LEALDADE

2.3.1 Evolução Histórica

Estudos acadêmicos que procuram entender a lealdade do consumidor têm uma longa

trajetória na literatura. Na disciplina de Marketing as investigações sobre o tema tiveram

início no começo do século passado com o trabalho de Copeland (1923)

sobre compras do

consumidor (HOMBURG; GIERING, 2001).

Por volta da metade do século XX, mais especificamente nas décadas de 1940 e de

1950, as pesquisas procuravam observar a seqüência de compras (CHURCHILL, 1942;

BROWN, 1952) e a compra de uma mesma marca (CUNNINGHAM, 1956). Brown (1952),

por exemplo, identificou quatro categorias de lealdade à marca, baseadas nos padrões de

compra dos consumidores: (1) lealdade não dividida; (2) lealdade dividida, (3) lealdade

instável, e (4) falta de lealdade. Cunningham (1956) observou que as donas-de-casa tinham

um padrão de compra devotado a uma marca específica e eram leais a um produto de uma

marca e pouco leais a produtos de outras marcas. Nessas duas décadas, os estudos foram

marcados, principalmente, pela análise comportamental do consumidor, sendo observadas

poucas discussões teóricas sobre o tema ou preocupações quanto à mensuração da lealdade.

A década de 1960 foi marcada pela busca de explicações científicas para a lealdade à

marca. Surgiram então os primeiros trabalhos empíricos sobre lealdade a lojas e produtos e

também estudos utilizando técnicas estatísticas multivariadas para prever compras. No início

dessa década, Tate (1961) buscou fatores de lealdade a uma loja para aumentar o volume de

vendas frente à competição entre supermercados numa área comercial; Kuehn (1962)

mensurou a lealdade pela probabilidade de recompra de produtos; Farley (1964) testou

hipóteses sobre a variação da lealdade à marca entre classes de produtos, utilizando análise

fatorial; e Tucker (1964) examinou o crescimento da lealdade à marca em um cenário onde o

consumidor não tinha conhecimento prévio sobre quaisquer outras marcas disponíveis. A

partir da metade dessa década, alguns autores começaram a trabalhar com a modelagem de

conceitos e a descrever, com mais precisão, o comportamento dos consumidores (ex.

Morrison, 1966; Frank, 1967; McConnel, 1968; Lawrence, 1969). Já no final da década, deu-

COPELAND, M. T. Relation of Consumer’s Buying Habits to Marketing Methods. Harvard Business

Review, v. 1, p. 282-289, 1923.

se início à tentativa de modelagem do processo de decisão de compra do consumidor, além da

identificação de questões que transcendessem os atributos da marca, como mensurações, por

exemplo Day (1969). Quanto à modelagem, Sheth (1968) utilizou a técnica de análise fatorial

para estimar parâmetros e apresentar um modelo empírico de mensuração da lealdade à marca

com base na freqüência e no padrão de compra de consumidores individuais. Grahn (1969)

apresentou um modelo longitudinal para prever lealdade como repetição de compras. Wind e

Frank (1969) investigaram marcas de produtos em pequenas lojas baseados em duas medidas

diferentes de comportamento: características situacionais, relacionadas diretamente ao

produto, e características gerais, com pouca ou nenhuma conexão com atitudes, concluindo

que a correlação entre elas era modesta. Quanto à mensuração da lealdade, Day (1969)

enfatizou que uma definição comportamental para a lealdade era insuficiente, pois não fazia

uma distinção entre a lealdade verdadeira e a espúria, sugerindo alterações quando à

conceituação do constructo.

A década de 1970 foi marcada pelo aumento nas pesquisas, com diversificações e

ampliações nas abordagens e nas análises sobre o tema. Os estudos avançaram para além da

marca, suscitando novas perspectivas e abordagens, como lealdade a lojas (ex. Fry et al.,

1973; Lessig, 1973; Bellenger, Steinberg e Stanton, 1976; Goldman, 1977), mensuração da

lealdade e segmentação de mercado (ex. Samli, 1975; Blattberg e Sen, 1976; Starr e

Rubinson, 1978; Berkowitz, 1978; Jugenheimer, 1979; Miller e Granzin, 1979), e pesquisas

sobre comportamento e atitude (ex. Tankereley, 1977; Jacoby, Chesnut e Fisher, 1978).

Surgiram também os primeiros estudos sobre os fatores antecedentes e conseqüentes da

lealdade. Quanto aos antecedentes, May (1971) explorou a influência da classe social em

aspectos da lealdade à marca e Lessig (1973) examinou as relações existentes entre a imagem

e a lealdade a uma loja. Quanto aos conseqüentes, Cohen e Houston (1972) analisaram parte

da estrutura de crenças de consumidores leais à marca, utilizando as previsões da Teoria da

Consistência com relação à estrutura atitudinal associada ao compromisso.

O final da década de 1960 e a década de 1970 foram fundamentais para a evolução do

conceito de lealdade e para o aumento do uso de ferramentas estatísticas no desenvolvimento

de atributos relacionados ao tema. Sheth (1970), por exemplo, ampliou seu modelo analítico

fatorial de lealdade à marca para dados multicotômicos, no qual vários graus de lealdade a

muitas marcas foram estimados. Farley e Ring (1970) expandiram o modelo de

comportamento do consumidor de Sheth ao testar dados sobre um produto em um mercado

específico, utilizando regressões multivariadas. Quanto ao comportamento, Newman e

Werbel (1973) encontraram relações positivas entre a lealdade à marca (compra repetida) e a

satisfação do consumidor, concluindo que clientes leais são aqueles que estão satisfeitos com

a recompra de uma mesma marca, não buscando informações sobre outras. Jacoby e Kyner

(1973) avaliaram a lealdade à marca com relação à atitude e ao comportamento de recompra

por parte do consumidor. Jacoby e Chesnut (1978), ampliando as discussões iniciadas por

George Day em 1969, mensuraram a lealdade pelas dimensões comportamental e atitudinal,

considerando a crença, o afeto e a intenção de compra dos consumidores.

Observa-se, entretanto, que a maioria dos estudos da década de 1970 estavam

vinculados ao comportamento ou repetição de compras numa perspectiva linear, sugerindo

uma natureza estocástica, ou seja, determinada pelas leis da probabilidade (BASS, 1974).

Negligenciava-se, ainda, os fenômenos da lealdade a multimarcas (EVANSCHITZKY;

WUNDERLICH, 2006).

Na década de 1980, quando se esperava uma grande evolução do tema lealdade, não

houve mudanças significativas no mainstream, permanecendo os elementos essenciais

inalterados (OLIVER, 1997). Deu-se, na disciplina, uma grande ênfase às pesquisas sobre

Marketing de Relacionamento, que teve seus fundamentos ampliados com a evolução do

paradigma da “troca” (BAGOZZI, 1974, 1975). Tal fenômeno pode ter desviado o foco das

pesquisas da lealdade do consumidor para temas como situação de consumo (ex. Granzin e

Miller, 1980), custo de troca de marca, efeitos da propaganda e segmentação (ex. Raj, 1982;

Grover e Srinivasan, 1987; Tellis, 1988; Colombo e Morrison, 1989) e influências da

percepção e insatisfação do consumidor (ex. Kasper, 1988).

A década de 1990 foi marcada pelo início de investigações sobre antecedentes e

conseqüentes da lealdade (ver Anexo C – Quadro 20). Porém, observa-se pouca integração

entre os constructos investigados, havendo mais inovações do que replicações de trabalhos.

Essa década foi marcada, também, por estudos que aprofundaram a visão psicológica sobre

lealdade do consumidor, como, por exemplo, os trabalhos de Dick e Basu (1994), Baldinger e

Rubinson (1996) e Oliver (1997, 1999).

No início dos anos 2000, os estudos sobre lealdade aumentaram, com uma grande

diversidade de análises sobre constructos associados ao tema. Essa expansão talvez tenha

ocorrido em função do Marketing Science Institute ter direcionado o foco para o

gerenciamento da lealdade no triênio 2002 – 2004, permanecendo o tema como prioridade de

pesquisa até hoje (MSI, 2008). Constata-se que, até a presente data, essa década está sendo

marcada por um volume expressivo de trabalhos que visam compreender a “lealdade

verdadeira” por parte do consumidor (ver Anexo C – Quadro 20).

De maneira geral, constata-se que a lealdade do consumidor recebeu grande destaque

na literatura ao longo da segunda metade do século XX, sobretudo nas últimas duas décadas.

Percebe-se com clareza que o tema passou por transformações profundas, tanto nos processos

empíricos (novas modelagens e novos constructos associados) quanto na estrutura teórica, que

passou de uni para multidimensional. Essas dimensionalidades da lealdade são apresentadas a

seguir.

2.3.2 Dimensões Comportamental e Atitudinal

Os trabalhos sobre lealdade do consumidor foram conduzidos em perspectivas

diferentes ao longo das décadas. Inicialmente, houve uma predominância da abordagem

comportamental, avançando para a abordagem atitudinal e, recentemente, para ambas as

abordagens conjuntamente (ex. Chaudhuri e Holbrook, 2001; Grisaffe, 2001; Zins, 2001;

Kumar e Shah, 2004; Evanschitzky e Wunderlich, 2006; Jones e Taylor, 2007).

“Tradicionalmente, a lealdade do consumidor é definida como uma medida

comportamental” (KUMAR; SHAH, 2004, p. 318). Autores que defendem essa abordagem se

baseiam em aspectos de compras repetidas (NEAL, 1999), quantidade e freqüência de

compras (CUNNINGHAM, 1966; FARLEY, 1964), e em múltiplos aspectos do

comportamento de compra (DUWORS; HAINES, 1990). Em síntese, três medidas principais

envolvem essa perspectiva: proporção, seqüência e probabilidade de compras (JACOBY;

CHESNUT, 1978). A abordagem estocástica da lealdade é baseada no histórico de compras

do consumidor (ZINS, 2001). Para esse autor, nessa dimensão, nenhuma outra ação

comportamental pode ser integrada, como tolerância ao preço, boca-a-boca ou

comportamento de queixa, e nenhum elemento cognitivo pode ajudar a explicar a motivação

para compras, em geral, ou as ações futuras, em particular. De acordo com Bandyopadhyay e

Martell (2006), nessa abordagem a conquista da lealdade está relacionada, sobretudo, a uma

marca de interesse.

A perspectiva comportamental recebeu várias críticas ao longo dos anos por parte de

alguns pesquisadores, como Day (1969), Jacoby e Chesnut (1978), Dick e Basu (1994) e

Bennett e Rundle-Thiele (2002), pelo fato de não incorporar aspectos cognitivos e afetivos

associados ao comportamento, não considerar a lógica do estímulo-resposta presente no

comportamento consistente de recompra, nem incorporar as preferências e as disposições do

consumidor em relação às marcas e aos canais de distribuição. Para seus críticos, a abordagem

comportamental não distingue a lealdade verdadeira da lealdade espúria (DAY, 1969;

BENNETT; RUNDLE-THIELE, 2002).

Embora o pensamento atual infira que a lealdade engloba mais de uma dimensão,

alguns pesquisadores continuam a mensurá-la exclusivamente pela dimensão comportamental

(CHAUDHRY; MITTAL, 2006); essa abordagem é encontrada na literatura como intenção de

recompra ou lealdade comportamental (ex. Lawrence, 1969; Blattberg e Sen, 1976; Taylor e

Baker, 1994; Jones e Sasser Jr., 1995; Cronin, Brady e Hult, 2000; Seiders et al., 2005).

A abordagem atitudinal, também chamada determinista, por outro lado, permite um

entendimento mais amplo da lealdade do consumidor (ZIN, 2001), pois, nessa dimensão, há

um número limitado de fatores explicativos que geram a lealdade e que podem ser isolados e

manipulados pelos pesquisadores (ODIN; ODIN; VALETTE-FLORENCE, 2001). A

perspectiva atitudinal inclui as preferências e as intenções dos consumidores (RUNDLE-

THIELE, 2005), enfatizando o papel dos aspectos cognitivos e afetivos na formação da

lealdade (JONES; TAYLOR, 2007).

A terceira abordagem considera que a lealdade é composta por duas dimensões:

comportamental e atitudinal (ex. Jacoby, 1971; Jacoby e Chesnut, 1978; Dick e Basu, 1994;

Oliver, 1997, 1999; Baldinger e Rubinson, 1996; Chaudhuri e Holbrook, 2001; Olsen, 2002;

Rundle-Thiele, 2005; Rowley, 2005; Rauyruen e Miller, 2007). Atitudes fortes e fracas em

relação ao objeto se juntam ao comportamento forte ou fraco de recompra para formar essa

dimensão (ZINS, 2001).

Conciliando ambas as abordagens, Jacoby (1971) e Jacoby e Kyner (1973) integraram

as noções de comportamento e atitude em uma mesma dimensão conceitual, sugerindo um

conjunto de seis condições necessárias e coletivamente suficientes para identificar a lealdade

(ODIN; ODIN; VALETTE-FLORENCE, 2001; ZINS, 2001; BANDYOPADHYAY;

MARTELL, 2006). Para Jacoby (1971) e Jacoby e Kyner (1973) a lealdade é 1) uma resposta

comportamental (compra); 2) induzida (não aleatória); 3) expressa ao longo do tempo; 4) por

uma unidade de decisão; 5) a respeito de uma ou mais marcas alternativas em um conjunto de

marcas; e é 6) uma função de processos psicológicos (de tomada de decisão e avaliação). Essa

conceituação foi questionada por Tarpey (1974), devido à falta de validação do constructo.

Tarpey afirmou que a definição apresentada não explicava os fatores causais e o porquê dos

consumidores se comportarem de uma determinada forma.

Então, Jacoby e Chesnut (1978) ampliaram as discussões e defenderam (i) que a

compra consistente nem sempre é válida como um indicador de lealdade, pois a aquisição de

uma marca pode se dar por impulso ou por conveniência, e (ii) que a compra inconsistente

pode mascarar a lealdade do consumidor em relação a mais de uma marca. Logo, não se deve

fazer qualquer inferência sobre lealdade ou deslealdade apenas com base em padrões de

compras repetidas. Desta forma, os autores incorporaram os aspectos atitudinais cognitivos (a

crença), afetivos (o afeto) e conativos (a intenção do consumidor) na definição da lealdade,

desenvolvendo um modelo seqüencial para identificar a existência da lealdade verdadeira.

Para esses autores, a lealdade verdadeira ocorre quando o consumidor: a) possui informações

sobre a marca em questão e a identifica como superior às ofertas da concorrência, envolvendo

aspectos cognitivos como acessibilidade, confiança, centralidade e clareza; b) exibe um

apreço maior pela marca focal, envolvendo antecedentes afetivos, representados pela

combinação de estados de humor, afetos primários e satisfação; e c) pretende comprar essa

marca em oposição às ofertas da concorrência, envolvendo aspectos conativos, referentes a

custos de troca, não previstos, e expectativas futuras.

Em resumo, a lealdade do consumidor, para Jacoby (1971); Jacoby e Kyner (1973) e

Jacoby e Chesnut (1978), é um processo avaliativo de comprometimento do consumidor em

relação a uma marca.

Seguindo na mesma linha de raciocínio, comportamento-atitude, Dick e Basu (1994)

estenderam o trabalho de Jacoby e Chesnut (1978), conceituando a lealdade como uma forte

relação entre as atitudes relativas dos indivíduos e o comportamento de recompra, sendo essa

relação mediada por normas sociais e fatores situacionais. Para defender suas teorias, os

autores apresentaram “uma conceituação elegante dos efeitos combinados da atitude e do

comportamento” (GARLAND; GENDALL, 2004, p. 81) por meio de uma tipologia teórica

que divide a lealdade em quatro grupos (Tabela 4).

Tabela 4 – Relacionamento entre Atitude Relativa e Compra Repetida

Comportamento

(Recompra de uma marca específica)

Atitude

(Em relação a uma marca específica)

Alta Baixa

Alta Lealdade Verdadeira Lealdade latente

Baixa Lealdade Espúria Não há lealdade

Fonte: Dick e Basu (1994).

Esse modelo de relacionamento demonstra que (i) clientes com alta lealdade atitudinal

e comportamental são descritos como “verdadeiramente leais”; (ii) os que têm alta lealdade

comportamental, mas baixa lealdade atitudinal, apresentam a “lealdade espúria”; (iii) aqueles

que têm alta lealdade atitudinal, mas baixa lealdade comportamental, possuem a “lealdade

latente”; e (iv) os clientes que apresentam baixa lealdade atitudinal e comportamental não têm

lealdade à marca. Essa modelagem não foi testada empiricamente pelos autores proponentes,

e sim por outros autores, como Bennett e Bove (2001), Bove e Johnson (2002), Quester e Lim

(2003) e Garland e Gendall (2004). A contribuição teórica da estrutura de Dick e Basu (1994)

reside na discussão sobre atitude e moderadores potenciais do comportamento de recompra

(OLIVER, 1997).

Os aspectos inerentes às abordagens atitudinais e comportamentais também serviram

como fundamentos para o modelo de quatro fases da lealdade proposto Oliver (1997) e

aperfeiçoado por Oliver (1999). Esse autor desenvolveu uma estrutura teórica que discute

explicitamente a emersão da lealdade e os fatores que impedem essa emersão

(EVANSCHITZKY; WUNDERLICH, 2006). O modelo e as quatro fases da lealdade são

apresentados a seguir.

2.3.3 Fases da Lealdade

Oliver (1997) definiu lealdade como um profundo compromisso de recompra de um

produto ou serviço de forma consistente no futuro, a despeito de influências situacionais ou

esforços de marketing, que tenham o potencial de causar um comportamento de mudança.

Baseado nessa conceituação, o autor propôs um modelo de lealdade composto por quatro

fases, sendo as três primeiras vinculadas à atitude (cognitiva, afetiva e conativa) e a última

relativa ao comportamento (ação).

A fase lealdade cognitiva é caracterizada pela preferência do consumidor por uma

marca dentre as existentes no mercado. Essa preferência é baseada apenas em crenças com

relação àquela marca. Logo, a cognição pode ter origem a partir de conhecimento prévio

sobre a marca ou mesmo ser adquirida pela experiência pessoal com o produto ou serviço.

Nessa fase, a lealdade tem caráter superficial baseado em experiências.

A fase afetiva trata da lealdade à marca codificada na mente do consumidor. É uma

atitude positiva em relação à marca que se origina da satisfação cumulativa com repetidas

situações de compra e uso. Enquanto a cognição é bastante sujeita a argumentações contrárias,

a afetividade não o é, tornando esta lealdade mais forte, mas dependente da força afetiva da

marca.

A fase conativa caracteriza-se pela intenção, que é influenciada pelas sucessivas

experiências positivas de afeto em relação à marca. A conação, no caso de situações de

compra, implica um compromisso de recompra de uma marca específica. Nessa fase, a

lealdade está vinculada à motivação, que é sustentada pelo comprometimento e pela

consistência cognitiva.

A fase ação é caracterizada pelas intenções anteriormente adquiridas, que se

transmutam em ação, ou seja, são acompanhadas de um desejo adicional de superar

obstáculos que possam impedir o ato de compra. Se esse comprometimento e as ações são

repetidos, uma ação inercial se desenvolve, facilitando a recompra de um produto ou serviço.

Nessa fase, a lealdade se baseia na pré-disposição de agir.

Os consumidores podem ser leais em cada fase, considerando os diferentes fatores que

as influenciam, pois essas fases não emergem de maneira simultânea, mas consecutivamente

no decorrer do tempo (OLIVER, 1997, 1999). A marca identificadora de cada uma delas, com

as suas respectivas vulnerabilidades, está apresentada no Quadro 7.

Fases Marca identificadora Vulnerabilidades

Cognitiva

Lealdade à informação, como

preço, qualidade, atributos, etc.

Melhores atributos competitivos de concorrentes ou

comunicação de preços verdadeiros ou imaginários (por

exemplo, propaganda). Busca voluntária de variedade e

experimentação de outras marcas.

Afetiva

Lealdade a gostar:

“Eu compro esse produto

porque eu gosto dele”.

Insatisfação induzida cognitivamente. Aumento do desejo por

marcas competitivas, provavelmente, estimulado por meio de

imagens e associações. Busca voluntária por variedade e

experimentação de outras marcas.

Conativa

Lealdade a uma intenção:

“Eu sou comprometido com a

compra desse produto”.

Mensagens concorrentes contra-argumentativas e persuasivas.

Experimentação induzida (por exemplo, cupons, amostras-

grátis, promoções em pontos-de-venda).

Ação

Lealdade à ação inercial,

somada à superação de

obstáculos que impeçam a

ação.

Vulnerabilidade induzida (por exemplo, fim de estoque causado

pela compra de todos os produtos de uma empresa por um

concorrente).

Quadro 7 – Fases da Lealdade propostas por Oliver (1997, 1999)

Fonte: Oliver (1999).

Percebe-se pelas características, marcas identificadoras e vulnerabilidades que

entender cada uma das fases é importante, e que os profissionais de marketing devem dar

especial atenção a elas ao estabelecerem diretrizes estratégicas para a obtenção da lealdade do

consumidor (CHAUDHRY; MITTAL, 2006).

A lealdade, num nível bem geral, é algo que os consumidores podem exibir em relação

a marcas, lojas, categorias de produto e atividades (CHAUDHRY; MITTAL, 2006). Porém,

há na literatura inúmeras divergências quanto à verdadeira natureza do conceito da lealdade e

resultados contraditórios obtidos quanto à mensuração desse constructo (ODIN; ODIN;

VALETTE-FLORENCE, 2001).Visando ilustrar essas divergências, algumas discussões

sobre mensurações da lealdade são apresentadas a seguir.

2.3.4 Mensuração da Lealdade

Talvez os resultados contraditórios apresentados na literatura sobre a mensuração da

lealdade possam ser explicados pela ausência, quase que sistemática, de estudos rigorosos

sobre a confiabilidade e a validade dos instrumentos de mensuração propostos para o tema

(ODIN; ODIN; VALETTE-FLORENCE, 2001), além da indefinição quanto à

dimensionalidade do constructo. A despeito do presente consenso dos pesquisadores de que a

lealdade é multidimensional, não há bases teóricas e são escassos os estudos empíricos sobre

essas dimensionalidades (JONES; TAYLOR, 2007).

No final da década de 1990, Dubois e Laurent (1999) afirmaram que nenhuma das

abordagens (comportamental e atitudinal) tinha consenso no meio acadêmico. Então,

buscando novas alternativas, sugeriram o modelo situacional de lealdade à marca, afirmando

que essa perspectiva era mais consistente e oferecia um diagnóstico mais forte do que as

abordagens anteriormente trabalhadas.

Essa ausência de concordância de idéias também pôde ser observada no início da

década atual. Chaudhuri e Holbrook (2001) afirmaram que a maioria dos trabalhos

envolvendo conceitos de lealdade ainda enfatizava somente a dimensão comportamental,

negligenciando os componentes atitudinais e seus relacionamentos com outras variáveis, tanto

do consumidor quanto do mercado. Odin, Odin e Valette-Florence (2001, p. 82) concluíram

que a lealdade deveria ser distinta da inércia de compra e o foco deveria ser dado aos “graus”

de lealdade, que são mais notáveis e confiáveis do que a dicotomia “lealdade/deslealdade”.

Bennet e Rundle-Thiele (2002) afirmaram que a mensuração da lealdade deveria ser realizada

tanto no nível individual (propensão da pessoa em ser leal) quanto no nível macro

(produto/marca).

Assim, ao identificarem incongruências na literatura sobre o tema, outros trabalhos

foram desenvolvidos ao longo desses anos (ver Anexo C – Quadro 20), com o objetivo de se

obter uma avaliação consensual desse constructo.

Quanto à tipologia sugerida por Oliver (1997, 1999), alguns trabalhos foram

desenvolvidos para testar e/ou validar o modelo proposto. Por exemplo, Pedersen e Nysveen

(2001) investigaram as fases cognitiva, afetiva e conativa e a lealdade comportamental (custo

de mudança) num contexto de serviço bancário. Chiou, Droge e Hanvanich (2002) utilizaram

os constructos qualidade de serviço, confiança e satisfação para representar as fases da

lealdade (cognitiva, afetiva e conativa) e boca-a-boca para representar a lealdade

comportamental. Back e Parks (2003) validaram a seqüência das lealdades cognitiva, afetiva,

conativa e comportamental em relação à marca. McMullan e Gilmore (2003) e McMullan

(2005) exploraram o inter-relacionamento entre as dimensões atitudinais e comportamentais

propostas por Oliver e validaram escalas de múltiplos itens para serviços. Harris e Goode

(2004) investigaram uma escala de quatro dimensões num contexto on-line, suportando as

hipóteses seqüenciais. Lu et al. (2005) investigaram as fases da lealdade baseados em

processos hierárquicos numa empresa de telefonia. Back (2005) confirmou que a lealdade

cognitiva é positivamente associada à lealdade afetiva que, por sua vez, é positivamente

associada à lealdade conativa. Evanschitzky e Wunderlich (2006) avaliaram os efeitos

moderadores de características pessoais e situacionais em cada fase da lealdade. Sudhahar et

al. (2006), baseados na seqüência das fases, desenvolveram uma escala de mensuração da

lealdade em contexto de serviços (SERVLOYAL). A despeito de muitas tentativas de

considerar ligações distintas entre as diferentes fases da lealdade, relativamente poucos

trabalhos empíricos foram conduzidos para testar a seqüência proposta por Oliver

(EVANSCHITZKY; WUNDERLICH, 2006).

2.3.5 Estudos Brasileiros sobre Lealdade do Consumidor

Publicações sobre lealdade do consumidor na academia brasileira de Marketing

tiveram início no final da década de 1990. Nesse período, ocorriam alterações nas pesquisas

de marketing em função da mudança de foco da disciplina, que saía do transacional para o

relacional. Assim, pesquisas de satisfação se tornaram insuficientes para explicar a existência

de relacionamentos duradouros entre clientes e empresas. Logo, pode-se avaliar que o início

das investigações sobre tema no Brasil não se tratou de uma mudança aleatória, da satisfação

para lealdade, mas sim de um processo natural de evolução do conhecimento. Não foi por

acaso que os primeiros trabalhos apresentados no principal fórum de Marketing vincularam a

lealdade à satisfação do cliente (ex. Prado e Farias, 1998; Urdan e Rodrigues, 1998 e Zuñiga e

Urdan, 1999).

No início dos anos 2000, os trabalhos sobre lealdade avançaram no sentido de vinculá-

la a outros constructos, tais como confiança do consumidor e valor percebido em trocas

relacionais (ex. Santos, 2001; Brei, 2002). Nos anos seguintes, o volume de pesquisas sobre o

tema aumentou. Desta forma, vários estudos aplicados em diferentes contextos investigativos,

com diferentes métodos de análise, confirmaram os constructos confiança, comprometimento,

satisfação, gerenciamento de reclamações, valor relacional, valor para o cliente, custo de

mudança, preços e imagem como antecedentes da lealdade. Nessa mesma linha, com o

objetivo de identificar os principais antecedentes e conseqüentes da satisfação e da lealdade,

Matos e Henrique (2006), por meio de uma meta-análise em estudos brasileiros, constataram

que a satisfação é o antecedente mais importante da lealdade, seguido pelo valor para o

cliente.

Em pesquisa realizada junto às bases de dados dos principais fóruns da área de

Marketing no Brasil – Encontros da Associação Nacional de Pós-Graduação em

Administração (EnANPAD), entre os anos 1998 e 2007, e Encontro de Marketing (EMA) dos

anos de 2004, 2006 e 2008 – foram identificados 67 estudos relacionados à lealdade do

consumidor (Ver Anexo A – Quadro 19). A análise dos mesmos revela que houve uma grande

evolução nas técnicas e abordagens empregadas para investigar o tema e seus respectivos

antecedentes e conseqüentes, e que houve uma busca pelo refinamento de instrumentos de

pesquisa que sintetizassem os julgamentos e sentimentos dos consumidores em relação às

empresas. No entanto, observou-se, também, que não há uma conformidade de opiniões sobre

quais modelagens e formas de mensuração são capazes de predizer e explicar os fenômenos

relacionados ao escopo desse constructo. Bennet e Rundle-Thiele (2002, p. 204) afirmaram

que a lealdade é um fenômeno complexo, apontando para a necessidade da vinculação de

outros “fatores” nos estudos sobre o tema.

Assim, finalizada a fundamentação teórica, que dá sustentabilidade aos objetivos desse

estudo, passa-se a apresentar os modelos teóricos de pesquisa.

3 MODELOS TEÓRICOS E HIPÓTESES DE PESQUISA

Neste capítulo são apresentados os modelos de pesquisa, as perspectivas

teóricas que fundamentam as relações de dependência entre os constructos Valores Pessoais,

Atitude e Fases da Lealdade e as hipóteses, que são formalizadas por meio de quatro modelos:

Modelo 1 – Efeito Direto

O efeito direto trata da estimação de múltiplas relações de dependência entre variáveis

(HAIR et al., 2005). Nesse efeito, uma variável tem uma influência positiva ou negativa sobre

outra. Entretanto, de acordo Holmbeck (1997), ocorre o efeito direto somente quando uma

variável X (ex. valores pessoais) está significativamente associada à Y (lealdade).

No Modelo 1, serão comparados os efeitos diretos relativos às variáveis independentes

sobre à variável dependente por meio dos coeficientes de regressão padronizados – coeficiente

beta (ß).

Modelo 2 – Efeito Mediador Completo e Modelo 3 – Efeito Mediador Parcial

O efeito mediador ocorre quando uma variável age como interveniente entre duas

outras numa relação, ou seja, recebe influência da variável independente e influencia a

variável dependente (BARON; KENNY, 1986). Num efeito mediador, uma variável Z (ex.

atitude) se apresenta como mediadora se ela intermedia a relação entre duas outras variáveis

X e Y (ex. valores pessoais e lealdade). Assim, se X está significativamente associada a Y, e

se X influencia Z e Z influencia Y, então Z é uma variável mediadora entre X e Y

(HOLMBECK, 1997).

Modelo 4 – Efeito Moderador

O efeito moderador ocorre quando uma variável afeta a direção e/ou a força da relação

entre duas outras variáveis (BARON; KENNY, 1986). Por exemplo, uma variável Z (ex.

gênero) se apresenta como moderadora se, somente sob certas condições de Z, a variável X

(ex. valores pessoais) está relacionada à variável Y (ex. lealdade). Assim, pode-se afirmar que

a variável moderadora Z tem um impacto na relação entre X e Y (HOLMBECK, 1997).

3.1 MODELO 1 – EFEITO DIRETO

Os valores pessoais são características motivacionais relativamente estáveis que

podem mudar ao longo da vida do indivíduo (ROKEACH, 1973; SMITH; SCHWARTZ,

1997). Para muitos psicólogos sociais, o conceito de valores é crucial para o entendimento do

comportamento humano (ALWIN; KROSNICK, 1985) e esses valores têm sido considerados

uma variável importante na compreensão do comportamento do consumidor (BEATTY et al.,

1985; LAGES; FERNANDES, 2005), pois possuem elementos cognitivos centrais que

estimulam uma resposta comportamental (VINSON; SCOTT; LAMONT, 1977).

Alguns trabalhos verificaram a relação direta entre os valores pessoais e o

comportamento humano. Por exemplo, England (1967) estudou um grupo de gerentes de

empresas americanas e encontrou diferenças comportamentais em relação aos seus sistemas

de valores pessoais. Henry (1976) suportou empiricamente as relações entre valores e

orientações culturais da sociedade americana e seus comportamentos em relação a categorias

de automóveis. Clawson e Vinson (1978) demonstraram a relevância da influência dos valores

dos consumidores sobre os seus comportamentos. Wang e Rao (1995) testaram a validade

preditiva da escala Rokeach Value Survey (RVS) na avaliação do comportamento de compra

do consumidor. Smith e Schwartz (1997) concluíram que os valores servem como padrões

para guiar a seleção ou avaliação de comportamentos. Bardi e Schwartz (2003) demonstraram

que comportamentos podem ser expressos por mais de um valor, como neste exemplo:

pessoas podem ir ao parque passear porque gostam de aventuras (valor estimulação), por

amor à natureza (valor universal) ou por que querem contemplar os amigos (valor

conformidade). Logo, considerando que a lealdade é composta por questões comportamentais

(JONES; TAYLOR, 2007), encontra-se suporte empírico para propor que os valores pessoais

levam à lealdade.

Lages e Fernandes (2005), ao adaptarem as escalas Rokeach Value Survey (RVS), List

of Values (LOV) e Schwartz Value Survey (SVS) ao contexto de serviços para criarem a

escala SERPVAL, demonstraram que os valores pessoais estão relacionados à lealdade e à

intenção de recompra. Para medir a lealdade utilizaram a escala sugerida por Yoo, Naveen e

Sungho (2000)

e para medir a intenção de recompra utilizaram a escala sugerida por Mittal e

Kamakura (2001)

Entretanto, não há na literatura trabalhos que relacionem os valores pessoais às fases

da lealdade propostas por Oliver (1997, 1999). Assim, considerando as relações lineares

apresentadas nos trabalhos enumerados acima, propõe-se o Modelo 1, representado na Figura

3, com quatro hipóteses formuladas:

H1a – Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade cognitiva.

H1b – Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade afetiva.

H1c – Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade conativa.

H1d – Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade ação.

Figura 3 – Modelo 1 – Modelo Efeito Direto

YOO, Boonghee; NAVEEN, Donthu; SUNGHO, Lee. An examination of selected marketing mix elements

and brand equity. Journal of the Academy of Marketing Science, v. 28, n. 2, p. 195-211, 2000. Escala: I

consider myself to be loyal to X; X would be my first choise; I will no buy other brands if X is avaiable at the

stor

MITTAL, Vikas; KAMAKURA, Wagner A. Satisfaction, repurchase intent, and repurchase behavior:

Investigating the moderating effect of customer characteristics. Journal of Marketing Research, v. 38, n. 1,

p. 131-133, 2001. Escala: Based on your experience with your own mobile service provider, how likely are

you to select the same provider’s service at your next purchase occasion?

Lealdade Cognitiva

Lealdade Afetiva

Lealdade Conativa

Lealdade Ação

Valores

Pessoais

H1a

H1b

H1c

H1d

Há na literatura um número significativo de trabalhos que abordam os tópicos da

mediação e moderação de variáveis (ex. James e Brett, 1984; Baron e Kenny, 1986;

Holmbeck, 1997; Mackinnon et al., 2002; Frazier, Tix e Barron, 2004; Muller, Judd e

Yzerbyt, 2005). Baron e Kenny (1986) fazem distinção entre as propriedades das variáveis

mediadoras e moderadoras, de modo a esclarecer como determinadas variáveis conceituais

estão relacionadas às diferenças de comportamentos dos consumidores. Uma variável

funciona como mediadora quando atua entre o preditor e o critério. Assim, mediadores

explicam como os eventos físicos assumem uma significância psicológica interna, justificando

a ocorrência de certos efeitos causais. As variáveis moderadoras podem ser qualitativas (ex:

sexo, raça, idade, classe social) ou quantitativas (ex: nível de recompensa) e especificam

quando os efeitos causais ocorrem, pois têm a característica de afetar a direção e/ou a força da

relação entre uma variável independente ou preditiva e uma variável dependente ou de

critério. Assim, as variáveis moderadoras sempre funcionam como variáveis independentes,

enquanto que eventos mediadores alteram seus papéis de efeitos a causas, dependendo do

foco da análise (HOLMBECK, 1997). Com base nas explicações acima, são apresentados a

seguir os modelos de mediação (Modelos 2 e 3) e de moderação (Modelo 4).

3.2 MODELO 2 – EFEITO MEDIADOR COMPLETO

Os valores são centrais à organização cognitiva do indivíduo e são geralmente

definidos como padrões de desejos invocados na interação social para avaliar as preferências

de objetivos comportamentais ou modos de ação, servindo como base para a formação de

atitudes, crenças e opiniões (ALWIN, KROSNICK, 1985). De acordo com Homer e Kahle

(1988), os valores pessoais fornecem a base para o desenvolvimento de atitudes, levando os

indivíduos a um comportamento específico de tomada de decisões. A influência dos valores

pessoais sobre o comportamento ocorre indiretamente pela ação de fatores mediadores, tais

como as atitudes (KAHLE, 1986).

Embora haja um número razoável de pesquisas sobre o papel dos valores pessoais no

comportamento de consumo, poucos estudos têm abordado a natureza das ligações entre

valores, atitudes e comportamentos (MCCARTY; SHRUM, 1993b). Por exemplo, Vinson;

Scott e Lamont (1977) desenvolveram um modelo integrativo para fazer distinção entre os

valores globais e valores de domínio específico, concluindo que mudanças nos valores

pessoais causam profundo impacto sobre as atitudes e sobre os comportamentos. Homer e

Kahle (1988) pesquisaram valores e aquisição de comida saudável, numa hierarquia de valor-

atitude-comportamento, utilizando List of Values (LOV), e identificaram por meio de uma

série de análises de equações multivariadas e estruturais que os valores têm fundamentos que

influenciam a atitude, ou seja, as pessoas têm uma estrutura de valores mais orientada interna

do que externamente para um comportamento de compra, demonstrando que atitudes e

crenças fazem o papel mediador entre os valores e comportamentos específicos. Kristiansen e

Zanna (1994) estudaram os valores para justificar as atitudes das pessoas frente à guerra

nuclear e ao aborto. Kim et al. (2002), numa investigação cross-cultural sobre valores,

necessidades e comportamento de compra, confirmaram que os valores são mediados pelas

atitudes em direção ao comportamento. Jayawardhena (2004) analisou o modelo valor-

atitude-comportamento encontrando (i) que valores pessoais têm relações significativamente

positivas com atitude, (ii) que a atitude é um preditor direto do comportamento, e (iii) que a

atitude é mediadora da relação valor-comportamento.

A função mediadora da atitude na relação entre valores pessoais e lealdade foi

confirmada por Marandi, Little e Sekhon (2006), que investigaram (i) os valores, utilizando a

escala List of Values (LOV); (ii) a atitude, pela escala Marandi’s Empathy Scale (2006)

composta por cinco dimensões de empatia (emoção, moral, cognição, comportamento e

tangibilidade); e (iii) a lealdade, por uma escala de notas que variavam entre 1 e 10.

Entretanto, não há na literatura estudos empíricos que relacionem a atitude como

mediadora da relação Valores Pessoais-Fases da Lealdade. Assim, considerando que atitude

tem um papel mediador nas relações com valores, propõe-se o Modelo 2, representado na

Figura 4, com cinco hipóteses formuladas:

H2a – Valores pessoais estão positivamente relacionados com a atitude.

H2b – Atitude está positivamente relacionada com a lealdade cognitiva.

H2c – Atitude está positivamente relacionada com a lealdade afetiva.

H2d – Atitude está positivamente relacionada com a lealdade conativa.

H2e – Atitude está positivamente relacionada com a lealdade ação.

MARANDI, Ebi. The role of empathy in relationship marketing within the health and fitness sector, PhD

Thesis, Nottingham Trent University, UK, 2006

Figura 4 – Modelo 2 – Modelo Efeito Mediador Completo

3.3 MODELO 3 – EFEITO MEDIADOR PARCIAL

“Valores pessoais têm, há muito tempo, sido considerados por cientistas sociais como

importantes determinantes de atitudes e comportamentos” (MCCARTY; SHRUM, 2000, p.

272). Para Williams e Hall (2006), os valores são determinantes fundamentais de percepções,

atitudes e comportamentos.

De acordo com Spini (2003), os valores pessoais têm sido usados como variável

independente no entendimento das atitudes e do comportamento dos indivíduos. Vários

pesquisadores sugerem que valores afetam muitos aspectos do comportamento de consumo e

atitudes (JAYAWARDHENA, 2004). Entre eles, McCarty e Shrum (1993b) replicaram o

trabalho de Homer e Kahle (1988) e confirmaram a mediação da atitude na relação valor-

comportamento. Ball-Rokeach e Loges (1994) investigaram a correspondência entre atitudes a

respeito da raça e valores de eqüidade. Shim e Eastlick (1998) confirmaram a influência da

hierarquia dos valores pessoais em relação às atitudes e ao comportamento dos consumidores

frente a atributos de shopping centers. Shim, Warrington e Goldsberry (1999) encontraram

que os valores pessoais influenciam três aspectos das atitudes de estudantes em relação às

suas carreiras, e essas atitudes influenciam a expectativa de mudança comportamental. O

estudo de Shim e Maggs (2005) foi além da mediação completa das atitudes na relação valor-

comportamento. Esses autores analisaram também a mediação parcial das atitudes,

H2b

H2c

H2d

H2e

Atitude

H2a

Valores

Pessoais

Lealdade Cognitiva

Lealdade Afetiva

Lealdade Conativa

Lealdade Ação

encontrando que a mediação completa é mais significativa do que a parcial, confirmando a

força da atitude como mediadora dessa relação.

Entretanto, não foram localizados na literatura estudos que tratem a atitude como

mediadora parcial da relação Valores Pessoais-Fases da Lealdade. Desta forma, os resultados

dos trabalhos acima permitem propor o Modelo 3, representado na Figura 5, com nove

hipóteses formuladas:

H3a – Valores pessoais estão positivamente relacionados com a atitude.

H3b – Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade cognitiva.

H3c – Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade afetiva.

H3d – Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade conativa.

H3e – Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade ação.

H3f – Atitude está positivamente relacionada com a lealdade cognitiva.

H3g – Atitude está positivamente relacionada com a lealdade afetiva.

H3h – Atitude está positivamente relacionada com a lealdade conativa.

H3i – Atitude está positivamente relacionada com a lealdade ação.

Figura 5 – Modelo 3 – Modelo Efeito Mediador Parcial

H3f

H3h

H3i

Atitude

H3a

Lealdade Cognitiva

Lealdade Afetiva

Lealdade Conativa

Lealdade Ação

H3b

H3c

H3d

H3e

Valores

Pessoais

H3 g

3.4 MODELO 4 – EFEITO MODERADOR

Considerar características pessoais dos consumidores como fatores determinantes na

manutenção dos relacionamentos (HOMBURG; GIERING, 2001; VÀSQUEZ-CARRASCO;

FOXALL, 2006) pode produzir mudanças nos processos de escolha, na avaliação de produtos

e serviços e na lealdade do consumidor. Logo, investigar o papel moderador de variáveis

demográficas como gênero, idade, renda e escolaridade na relação valores pessoais-fases da

lealdade passa a ser relevante.

3.4.1 Gênero

Há muitas evidências empíricas que apóiam a influência da diferença de gênero nos

processos de tomada de decisão dos indivíduos com relação a, por exemplo, questões

financeiras, de saúde, aposentadoria, horários de trabalho, escolha universitária, ética, auto-

estima, expressão emocional, estilo de liderança, habilidades percebidas, estilo de

gerenciamento, tipo de comida, escolha e troca de presentes e percepções de masculinidade e

de feminilidade nos produtos, entre outras (NDUBISI, 2006). Schwartz (1992) afirma que as

associações examinadas no estudo sobre a Teoria dos Valores Básicos, junto a amostras com

prioridades de valor individual e outras variáveis (ex. gênero, idade, ocupação profissional,

educação, comportamento de voto, religiosidade, atitudes em relação à ecologia e orgulho

nacional) produziram vários achados confiáveis e significativos.

Quanto à moderação do gênero nas relações que envolvem valores pessoais, Feather

(1994), ao investigar a estrutura dos valores humanos baseada na classificação descrita por

Schwartz, encontrou relações parciais entre gêneros e valores. Com base numa amostra de

estudantes universitários, o autor demonstrou que as mulheres estavam positivamente

associadas ao valor auto-estima global e negativamente associadas aos valores pró-sociais.

Entretanto, a amostra de estudantes de pós-graduação não revelou diferenciação dos valores

entre gêneros. Giacomino e Eaton (2003), utilizando o Rokeach Value Survey (RVS),

exploraram diferenças de valores pessoais por gênero em função de a percentagem de

mulheres no ramo dos negócios e na contabilidade ter aumentado e de as empresas terem feito

esforços substanciais para recrutar e manter as mulheres empregadas. Quanto aos valores

terminais, esses autores encontraram (i) que mulheres e homens ordenaram os mesmos três

valores, segurança da família, saúde (felicidade) e auto-respeito como sendo os mais

importantes; e (ii) que há diferenças significativas nas avaliações quanto à importância dos

valores sabedoria e uma vida excitante (maiores para os homens) e prazer e igualdade

(maiores para as mulheres). Quanto aos valores instrumentais, mulheres e homens ordenaram

os mesmos dois valores, honestidade em primeiro lugar e responsabilidade em segundo,

como sendo os mais importantes. Contudo, uma das diferenças mais significativas foi que as

mulheres avaliaram Amoroso em terceiro lugar e os homens em décimo primeiro. Outras

diferenças significativas entre os valores dos homens e das mulheres são independência e

presteza, maiores para as mulheres, e corajoso, controlado e imaginativo, maiores para os

homens.

Quanto à moderação do gênero nas relações que envolvem a lealdade do consumidor,

na última década muitas pesquisas foram realizadas para investigar a influência dessa variável

na formação da lealdade (EVANSCHITZKY; WUNDERLICH, 2006). Para esses autores, o

impacto do gênero sobre as estratégias de marketing é reconhecida, razão pela qual é

amplamente utilizada como moderadora no marketing em geral e no comportamento do

consumidor em particular. Esse efeito moderador ocorre em função de os homens estarem

mais dispostos a correr riscos do que as mulheres porque, socialmente, espera-se que os

homens se comportem dessa maneira, e porque esse comportamento deu aos homens uma

vantagem no processo de seleção natural (EVANSCHITZKY; WUNDERLICH, 2006). Por

esta razão, os homens tendem a menor lealdade que as mulheres.

Evidências empíricas no contexto da lealdade mostram que o gênero modera a relação

desse constructo em vários aspectos, sejam situacionais e/ou comportamentais. Por exemplo,

Mittal e Kamakura (2001), ao analisarem os dados de uma pesquisa automotiva, encontraram

que, entre homens e mulheres com o mesmo nível de satisfação, a probabilidade de recompra

é maior para as mulheres. Entretanto, à medida que o nível de satisfação aumenta, os homens

têm maior propensão à recompra. Em outra pesquisa com fornecedor de veículos

automotivos, Homburg e Giering (2001, p. 54) encontraram que a satisfação com o produto

tem um efeito significativo sobre a intenção de recompra para os homens, que privilegiam a

funcionalidade do produto em si, e não para as mulheres, que valorizam mais os processos de

interação pessoal. Ndubisi (2006), que investigou o efeito do gênero sobre a lealdade e as

bases do Marketing de Relacionamento (confiança, comprometimento, comunicação e

gerenciamento de conflito), encontrou relação significativa somente entre confiança-lealdade,

demonstrando que as mulheres são mais leais do que os homens em altos níveis de confiança

na relação com instituições financeiras. Porém, não encontrou significância nas relações entre

compromisso, comunicação, gerenciamento de conflitos com lealdade.

Desta forma, com as evidências empíricas relatadas acima, são apresentadas as

seguintes hipóteses, representadas na Figura 6:

H4a – O gênero modera a relação entre valores pessoais e lealdade cognitiva.

H4b – O gênero modera a relação entre valores pessoais e lealdade afetiva.

H4c – O gênero modera a relação entre valores pessoais e lealdade conativa.

H4d – O gênero modera a relação entre valores pessoais e lealdade ação.

3.4.2 Idade

Wilkes (1992), examinando a “idade cognitiva”, definida como a combinação da idade

que uma pessoa sente ter, com a idade que ela pensa aparentar, mais a idade percebida por

suas ações e a idade que ela acredita refletir seus interesses, encontrou que mulheres “mais

velhas”, porém cognitivamente mais jovens, eram mais orientadas para o trabalho,

manifestaram autoconfiança maior e maior interesse por moda, além de terem maior

participação em atividades relacionadas a entretenimento e à cultura. Para Wakefield e Baker

(1998, p. 535), “a idade pode ser um fator moderador na resposta do consumidor em

ambientes de compra”.

Quanto ao papel da idade moderando os valores pessoais, Schwartz (1992) encontrou

correlação positiva da idade dos respondentes com o valor segurança (Conservadorismo) e

negativa com o valor hedonismo (Abertura à Mudança), demonstrando que pessoas mais

jovens tendem a atribuir maior importância para os valores de Abertura à Mudança do que

para os valores de Conservadorismo, quando comparadas com pessoas mais velhas. Tamayo

(1998), utilizando o Rokeach Value Survey (RVS), encontrou que adolescentes privilegiam o

valor amizade verdadeira, os universitários o valor liberdade e os adultos o patriotismo, o

conforto, a dignidade pessoal e a honestidade. Prince-Gibson e Schwartz (1998) encontraram

que a idade exerce efeitos substanciais sobre as prioridades de valor, sendo positiva e

monotônica para tradição e benevolência e negativa e uniforme para realizações, hedonismo e

estimulação. Giacomino e Eaton (2003), que exploraram diferenças de valores pessoais por

idade, considerando jovens aqueles com até 36 anos, identificaram algumas similaridades de

escolhas. Quanto aos valores terminais, esses autores encontraram (i) que os jovens e os

experientes ordenaram os mesmos dois valores como sendo os mais importantes: segurança

da família em primeiro lugar e saúde (felicidade) em segundo; e (ii) que há diferenças

significativas entre a importância das avaliações dos jovens e dos experientes em relação aos

valores amizade verdadeira e auto-respeito (maiores para os jovens), e amor maduro e

liberdade (maiores para os experientes). Quanto aos valores instrumentais, jovens e

experientes concordaram com o ordenamento dos dois valores mais importantes: honestidade

em primeiro lugar e responsabilidade em segundo. Contudo, há diferença na terceira posição,

sendo lealdade (alegria) mais importante para os mais jovens e ambição para os mais

experientes. Os autores observaram que diferenças significativas nos tipos de sistemas de

valor e nos valores individuais foram mais freqüentes entre os grupos de gênero do que nos

grupos de idade. Os respondentes mais jovens mostraram-se mais orientados em relação a

servir aos outros e aos meios morais. Schwartz (2005a) afirma que as mudanças nas relações

dos adolescentes com sua família e com a sociedade são fontes primárias de mudanças de

valores, pois a tarefa central é mudar da dependência para a independência. Eventos históricos

(ex. guerra e depressão), envelhecimento físico (ex. perda de força ou memória) e fases da

vida (ex. infância e viuvez) impactam faixas etárias específicas, e cada uma dessas fontes

afetam experiências relevantes para os valores, pois determinam as oportunidades e restrições

que as pessoas enfrentam bem como seus recursos de enfrentamento (SCHWARTZ, 2006).

Quanto à moderação da idade nas relações que envolvem a lealdade do consumidor,

Wakefield e Baker (1998) afirmaram que essa característica pessoal não deve ser tratada

somente como variável preditiva da lealdade, mas também como uma moderadora desse

constructo. De acordo com Homburg e Giering (2001), a idade tem atraído considerável

atenção de pesquisas em marketing, pois permite comparar clientes jovens e idosos quanto às

habilidades de processamento de informação na avaliação de produtos. Evanschitzky e

Wunderlich (2006) sugerem que consumidores mais experientes são menos propensos a

buscar novas informações. Pessoas mais velhas têm capacidade restrita de processar

informação; portanto, suas reações a mudanças também podem mudar (HOMBURG;

GIERING, 2001). Esses autores encontraram (i) que a idade modera a ligação entre satisfação

e lealdade, sendo essa ligação mais forte para consumidores mais experientes; e (ii) que

pessoas mais jovens baseiam suas decisões de compra não somente na satisfação, mas

principalmente na informação fornecida pelo pessoal de vendas.

Face aos estudos que enfatizam a importância da característica demográfica idade

como moderadora do comportamento do comprador, são sugeridas as seguintes hipóteses,

representadas na Figura 6:

H5a – A idade modera a relação entre valores pessoais e lealdade cognitiva.

H5b – A idade modera a relação entre valores pessoais e lealdade afetiva.

H5c – A idade modera a relação entre valores pessoais e lealdade conativa.

H5d – A idade modera a relação entre valores pessoais e lealdade ação.

3.4.3 Educação

A relevância da característica pessoal educação é encontrada não só no contexto da

lealdade, mas também em diferentes campos do comportamento do consumidor como, por

exemplo, tomada de decisões ou envolvimento com compras (EVANSCHITZKY;

WUNDERLICH, 2006).

Quanto ao papel da educação moderando os valores pessoais, Prince-Gibson e

Schwartz (1998) encontraram que o nível educacional teve substanciais efeitos negativos em

relação aos valores tradição, conformidade e poder, e efeitos positivos em relação aos valores

estimulação, autodeterminação e universalismo. De acordo com Schwartz (2005a), a

educação se correlaciona positivamente com os valores autodeterminação, estimulação,

hedonismo e realização, tendo, ainda, fraca correlação com os valores poder, benevolência e

universalismo. Para esse autor, quanto mais se vai à escola, mais provável é que se

experimente liberdade de ação, solução de problemas complexos, recompensas e demanda por

pensamento independente, questionamento de verdades aceitas e o encorajamento de

flexibilidade intelectual, condições que são propícias à autodeterminação. Quanto à

estimulação, a educação fortalece o valor de idéias e atividades novas e não-rotineiras. Em

relação ao hedonismo, pessoas com maior nível de escolaridade tem mais oportunidade de se

engajar em atividades que satisfaçam seus desejos. Em relação ao valor realização, a

educação encoraja a exploração de interesses intelectuais peculiares ao invés do sucesso

convencional. “A educação proporciona conhecimentos e habilidades que fortalecem a

confiança e a eficácia dos indivíduos ao lidar com incertezas e os ajuda a encontrar empregos

financeiramente mais seguros” (SCHWARTZ, 2005, p. 70).

Empiricamente, o suporte para a moderação da educação é raro e o papel dessa

característica pessoal no contexto da lealdade tem recebido pouca atenção

(EVANSCHITZKY; WUNDERLICH, 2006). De acordo com esses autores, em geral se

reconhece que pessoas com altos níveis educacionais se envolvem, costumeiramente, mais

com a coleta e o processamento de informações e utilizam mais as informações antes de

tomarem decisões, enquanto que pessoas com baixos níveis educacionais contam com menos

informações. Assim, com relação à satisfação, seguem os autores, espera-se que consumidores

mais educados busquem mais informações alternativas sobre um revendedor em particular,

independentemente de seu nível de satisfação, enquanto que consumidores com menor nível

educacional vêem a satisfação como uma dica de informação chave para basear sua decisão

de compra. Evanschitzky e Wunderlich (2006), ao examinarem os efeitos moderadores das

características pessoais e situacionais nos quatro estágios da lealdade propostos por Oliver

(1997), encontraram que a educação modera cada ligação entre os estágios e que há uma

relação mais forte para as pessoas com níveis educacionais mais baixos. Cooil et al. (2007)

afirmam que pesquisas anteriores (ex. Mittal e Kamakura, 2001) apresentam que altos níveis

educacionais estão associados a baixos níveis de lealdade do consumidor. Entretanto, Cooil e

seus colegas não encontraram impacto das variáveis demográficas nas relações investigadas.

Desta forma, com base nas referências apresentadas acima, são sugeridas as seguintes

hipóteses, representadas na Figura 6:

H6a – A educação modera a relação entre valores pessoais e lealdade cognitiva.

H6b – A educação modera a relação entre valores pessoais e lealdade afetiva.

H6c – A educação modera a relação entre valores pessoais e lealdade conativa.

H6d – A educação modera a relação entre valores pessoais e lealdade ação.

3.4.4 Renda

A renda tem um forte impacto sobre as decisões de compra do consumidor

(ZEITHAML, 1985). De acordo com essa autora, na sua investigação sobre compras de

comida e comportamento de compra em supermercado, a renda influenciou o tempo gasto, os

gastos semanais, a quantidade e a extensão do planejamento de compras, o número de ponto

de vendas visitado semanalmente, além da variável atitudinal: "comprar é divertido” (p. 73).

Nesse trabalho, outros resultados surgiram em relação à variável renda, como: (i)

consumidores com rendas mais altas gastam mais tempo com compras do que aqueles com

baixa renda, pois quem tem renda mais elevada compra com menos freqüência e gasta mais

tempo a cada vez; e (ii) consumidores de alta renda não consideraram compras em

supermercados como algo menos importante e não diferiram quanto à quantidade de

economia ou de uso de informação; e (iii) consumidores de alta renda, contudo, planejaram

significativamente menos que compradores de baixa renda.

Quanto à relação da variável renda com os valores pessoais, Schwartz e Huismans

(1995) identificaram que pessoas com rendas mais baixas valorizam mais a tradição, a

estimulação e a conformidade, e pessoas com rendas mais altas dão maior valor ao

hedonismo.

Quanto à lealdade do consumidor, um considerável corpo de pesquisa sugere que a

renda está relacionada a esse constructo (EVANSCHITZKY; WUNDERLICH, 2006). Farley

(1964), ao investigar porque a lealdade à marca varia em relação a muitas classes de produtos,

afirmou que, em geral, o fator renda do consumidor está associado ao fator educação, ou seja,

consumidores com rendas mais elevadas têm níveis mais altos de educação. Com base nesse

princípio, Homburg e Giering (2001) e Evanschitzky e Wunderlich (2006) justificaram suas

hipóteses de que a renda modera as relações de satisfação e de lealdade. Homburg e Giering

(2001) afirmam que, como na educação, os consumidores de alta renda se envolvem mais

com o processamento de informação antes do processo de decisão e sua escolha é

essencialmente baseada nessa avaliação. Evanschitzky e Wunderlich (2006) afirmam que o

consumidor com renda mais baixa confia mais na sua satisfação com um revendedor em

particular como uma dica de informação chave; logo, uma mudança no nível dessa satisfação

resultará uma mudança muito mais forte em seu nível de lealdade do que para consumidores

de alta renda, que buscam outras informações além de sua satisfação para embasar sua

intenção de recompra. Tanto Homburg e Giering (2001) como Evanschitzky e Wunderlich

(2006) encontraram efeito moderador significativo da renda nas relações investigadas.

Desta forma, com base nas evidências empíricas apresentadas acima, são sugeridas as

seguintes hipóteses, representadas na Figura 6:

H7a – A renda modera a relação entre valores pessoais e lealdade cognitiva.

H7b – A renda modera a relação entre valores pessoais e lealdade afetiva.

H7c – A renda modera a relação entre valores pessoais e lealdade conativa.

H7d – A renda modera a relação entre valores pessoais e lealdade ação.

Lealdade Cognitiva

Lealdade Afetiva

Lealdade Conativa

Lealdade Ação

Valores

Pessoais

- Gênero (H4)

- Idade (H5 )

- Escolaridade (H6)

- Renda (H7)

Na Figura 6 é apresentado o Modelo 4 – Efeito Moderador com as quatro hipóteses

representadas.

Figura 6 – Modelo 4 – Modelo Efeito Moderador

Assim, definidos os modelos, com as respectivas variáveis endógenas e exógenas,

passou-se à escolha do método de realização da pesquisa. O próximo capítulo detalha os tipos

e o desenho de pesquisa, bem como as técnicas de coleta e preparação dos dados e as análises

estatísticas.

4 MÉTODOS E ANÁLISES DE DADOS

Este capítulo apresenta a metodologia, os procedimentos de coleta e as análises

estatísticas dos dados de dois estudos empíricos. O primeiro investigou os Valores Pessoais

pelo método Ipsativo (Ordenamento) e o segundo avaliou os Valores Pessoais pelo método

Normativo (Rating).

A opção por dois estudos se deu em função de não haver na literatura um

entendimento definitivo quanto ao método de coleta de dados mais apropriado a ser utilizado

com perfis de valores. Por exemplo, autores como Meglino e Ravlin (1998) defendem que os

escores do método ipsativo representam mais claramente os valores pessoais do que os

escores do método normativo, já que os valores estão estruturados hierarquicamente e são

baseados em graus de importância para cada indivíduo. Já autores como Munson e McIntyre

(1979) acreditam que pelo método normativo podem-se aplicar procedimentos estatísticos

paramétricos, eliminar o ordenamento forçado de rank, onde empates não são permitidos, e

reduzir o tempo dispendido pelos respondentes para completar o instrumento de coleta de

dados. Entretanto, Reynolds e Jolly (1980), ao compararem três tipos de medidas alternativas

para avaliar valores pessoais, afirmaram que o abandono da técnica de ranking original de

Rokeach em favor da escala do tipo de Likert parece não ser um procedimento garantido.

Desta forma, considerando que valores pessoais são conceitos relativamente abstratos e que a

mensuração apropriada dos mesmos tem se provado uma tarefa difícil, como evidenciado pela

variedade de estudos que abordaram questões de mensuração (MCCARTY; SHRUM, 1997a),

optou-se por aplicar os dois métodos de estudo, o ipsativo e o normativo. As sínteses dos

procedimentos utilizados nas pesquisas estão apresentadas nos Quadros 8 e 9.

MÉTODO DO ESTUDO 1 – VALORES IPSATIVOS

ETAPA EXPLORATÓRIA ETAPA DESCRITIVA

FASES

Determinação

da técnica

Geração dos

Indicadores

- Medição e Escalonamento

- Elaboração do questionário

- Definição do Plano Amostral

- Coleta de dados

- Preparação dos dados

Análise dos Dados

PROCEDIMENTOS

Levantamento

de dados

secundários

- Definição das

escalas de

Valores Pessoais,

Atitude e Fases

da Lealdade.

Observação:

Fontes de dados

- EnANPADs e

EMAs (1997 a

2006); Blackwell

Synergy,Elsevier

Science Direct,

Ebsco, Emerald

Insight, Infotrac

College,

Proquest,

Scopus,

Thompson Gale,

Wilson Web e

Google Scholar.

Análise de

conteúdo

- ValoresPessoais:

Rokeach Value

Survey (RVS);

- Atitude Escala de

Heerden e Puth

(1995); e

- Fases da Lealdade:

escalas de Harris e

Goode (2004) para

as fases cognitiva e

ação; Pedersen e

Nysveen (2001)

para a fase afetiva; e

McMullan e

Gilmore (2003) para

a fase conativa.

Observação:

Processo de

tradução e

tradução reversa

(Gunther, 1981).

- Montagem dos

questionários.

Medição e Escalonamento

- Medição: Escala ordinal

(Valores), intervalar (Atitude e

Fases da Lealdade), nominal e

ordinal (dados demográficos).

- Escalonamento: Escala de

diferencial semântico (Atitude e

Fases da Lealdade).

Elaboração do questionário

- Estágios sugeridos por Churchill

e Yacobucci (2005) e Malhotra

(2001).

Definição do Plano Amostral

- Clientes bancários (mínimo seis

meses de relacionamento).

- Amostragem não-probabilística

(tipo bola de neve).

- Mínimo 610 questionários

válidos.

Coleta de dados

- entre 01.08 e 30.11.2007.

- 1200 questionários respondidos,

sendo 910 válidos.

Preparação dos dados

- Avaliação dos Dados Ausentes

- Valores Fora dos Limites

- Transformação da Escala

- Identificação de Outliers

- Teste de Normalidade

Análises Univariadas

- Freqüências

(caracterização

demográfica, tempo

relacionamento com

bancos e importância dos

valores).

- Medidas de Tendência

Central (Média e Desvios).

Análise Bivariada

- Teste de Mann-Whitney

Análise Multivariada

- Análise Fatorial:

a) Teste de Kaiser-Meyer-

Olkin (KMO)

b) Teste de Bartlett

c) Componentes Principais

com rotação Varimax

d) Análise de Eigenvalues

e) Teste Alfa de Cronbach

- Definição dos Fatores

para o Estudo 2 – Valores

Normativos.

Quadro 8 – Método do Estudo 1 – Valores Ipsativos

MÉTODO DO ESTUDO 2 – VALORES NORMATIVOS

ETAPA

EXPLORATÓRIA

ETAPA DESCRITIVA

FASES

Geração dos

Indicadores

- Medição e Escalonamento

- Elaboração do questionário

- Definição do Plano Amostral

- Coleta de dados

- Preparação dos dados

Análise dos dados

PROCEDIMENTOS

Fatores Identificados

no Estudo 1

- Valores Pessoais:

Rokeach Value Survey

(RVS) – 5 valores mais

importantes e 5 de

menor importância;

- Atitude: Escala de

Heerden e Puth (1995)

- 9 atributos escolhidos

em função do critério

da "Garantia de

Significância Prática"

(HAIR et al., 2005, p.

107); e

- Fases da Lealdade:

Escalas de Harris e

Goode (2004) para as

fases cognitiva e ação;

Pedersen e Nysveen

(2001) para a fase

afetiva; e McMullan e

Gilmore (2003) para a

fase conativa.

- Montagem dos

questionários.

Medição e Escalonamento

- Medição: Escala ordinal (Valores),

intervalar (Atitude e Fases da

Lealdade), nominal e ordinal (dados

demográficos).

- Escalonamento: Escala de diferencial

semântico (Atitude e Fases da

Lealdade).

Elaboração do questionário

Estágios sugeridos por Churchill e

Yacobucci (2005) e Malhotra (2001).

Definição do Plano Amostral

- Clientes bancários (mínimo seis

meses de relacionamento).

- Amostragem não-probabilística (tipo

bola de neve).

- Mínimo 430 questionários válidos.

Coleta de dados

- entre 25.02 e 15.04.2008.

- 1200 questionários respondidos,

sendo 916 válidos.

Preparação dos dados

- Avaliação dos Dados Ausentes

- Valores Fora dos Limites

- Transformação da Escala

- Identificação de Outliers

- Teste de Normalidade

- Transformação da Escala

- Teste de Linearidade

- Teste de Multicolinearidade

Análises Univariadas

- Freqüências (caracterização

demográfica, tempo relacionamento

com bancos e importância dos

valores).

- Medidas de Tendência Central

(Média e Desvios).

Análise de Variância (ANOVA)

Análises Multivariadas

- Modelagem de Equações

Estruturais:

a) desenvolvimento de um modelo

teórico;

b) construção de um diagrama de

caminhos de relações causais;

c) conversão do diagrama de

caminhos em um conjunto de

modelos estrutural e de mensuração;

d) escolha do tipo de matriz de

dados e estimação do modelo

proposto;

e) avaliação da identificação do

modelo estrutural;

f) avaliação dos critérios de

qualidade de ajuste; e

g) interpretação e modificação dos

modelos.

- Teste do Papel Mediador da

Atitude.

- Teste do Papel Moderador das

Variáveis Demográficas.

Instrumento:

SPSS ® for Windows 15.0

Instrumentos:

SPSS ® for Windows 15.0

AMOS 7.0 ® for Windows 15.0

Quadro 9 – Método do Estudo 2 – Valores Normativos

4.1 ESTUDO 1 – PESQUISA VALORES IPSATIVOS (ORDENADOS)

Essa pesquisa está estruturada em dois tipos de investigações: uma exploratória,

utilizando o método de dados secundários, e a outra descritiva, utilizando o método de

levantamento de dados - Survey (AAKER; KUMAR; DAY, 2001; CHURCHILL;

YACOBUCCI, 2005; MALHOTRA, 2001).

4.1.1 Pesquisa Exploratória

A pesquisa exploratória tem por objetivo auxiliar no entendimento da razão e da

motivação para atitudes e preferências das pessoas, não sendo rigorosa quanto a planejamento

e amostragem quantitativa (MALHOTRA, 2001). Entre as técnicas de coleta de dados desse

tipo de pesquisa está a revisão da literatura (dados secundários), que envolvem (i) buscas

científicas, em bases como “Proquest” ou “Web of Science”, (ii) buscas em publicações de

mercado, ou (iii) buscas em publicações estatísticas (CHURCHILL; YACOBUCCI, 2005).

No estudo Valores Ipsativos foi realizada uma revisão teórica junto aos principais

fóruns da área de Marketing no Brasil – Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação

em Administração (EnANPAD) e Encontro de Marketing (EMA) –, entre os anos de 1997 e

2006, e junto às principais bases de dados internacionais, como Blackwell Synergy, Elsevier

Science Direct, Ebsco, Emerald Insight, Infotrac College, Proquest, Scopus, Thompson Gale,

Wilson Web e Google Scholar. O uso da técnica de dados secundários visou à sedimentação

das proposições teóricas e à busca por escalas validadas sobre a mensuração dos constructos

Valores Pessoais, Atitude e Fases da Lealdade. Assim, com os resultados obtidos, passou-se à

escolha e à definição das escalas que melhor mensurassem cada constructo, sempre visando às

hipóteses de relações lineares dos modelos propostos.

Após as análises dos trabalhos selecionados na revisão teórica, optou-se por (i)

mensurar o constructo Valores Pessoais com base no Modelo Rokeach Value Survey (RVS),

(ii) medir o constructo Atitude pela escala de Heerden e Puth (1995), e (iii) avaliar o

constructo Fases da Lealdade baseado nos trabalhos de Harris e Goode (2004) para as fases

cognitiva e ação, de Pedersen e Nysveen (2001) para a fase afetiva, e de McMullan e Gilmore

(2003) para a fase conativa. Essas escalas são apresentadas a seguir.

4.1.1.1 Escala do Constructo Valores Pessoais

Para avaliar o constructo Valores Pessoais foi escolhida a escala de 18 valores

terminais do Modelo Rokeach Value Survey – RVS (Quadro 10).

A opção pelo RVS se deu em virtude dessa escala ser precursora das medidas de

valores humanos e por ter passado por testes de confiabilidade e validação para a língua

portuguesa (GUNTHER, 1981). Os valores terminais foram escolhidos por (i) representarem

os estados de existência ideais de cada indivíduo e (ii) orientação da banca examinadora da

proposta do projeto de tese, que sugeriu a utilização de apenas uma parte da escala de Milton

Rokeach, particularmente os valores terminais, por representarem o que buscamos na vida.

Amor maduro (intimidade sexual e espiritual) Reconhecimento social (respeito e admiração)

Auto-respeito (auto-estima) Sabedoria (compreensão amadurecida da vida)

Equilíbrio Interno (livre de conflito interno) Salvação (salvar-se, vida eterna)

Felicidade (contentamento) Segurança da família (cuidar dos seres amados)

Igualdade (fraternidade, oportunidade a todos) Segurança nacional (proteção contra ataque)

Liberdade (independência, escolha livre) Sentimento realização (contribuição duradoura)

Mundo de beleza (beleza natural e das artes) Verdadeira amizade (íntimo companheirismo)

Mundo de paz (livre de guerra e conflito) Vida confortável (vida próspera)

Prazer (vida agradável, ociosa) Vida excitante (vida estimulante, ativa)

Quadro 10 – Indicadores dos Valores Terminais

Fonte: Gunther (1981).

4.1.1.2 Escala do Constructo Atitude

Para mensurar o constructo Atitude optou-se pela escala de Heerden e Puth (1995),

com 20 indicadores, apresentada na Seção 2.2.4 Medidas de Atitude (Tabela 3).

4.1.1.3 Escala do Constructo Fases da Lealdade

Para mensurar o constructo Fases da Lealdade decidiu-se por quatro escalas diferentes.

Essa interpolação de escalas é o resultado das análises comparativas entre os atributos de cada

uma e as características teóricas propostas por Oliver (1999) para cada fase da lealdade (ver

Anexo D – Quadro 21).

A escala adotada é composta por 16 atributos, sendo 8 da escala de Harris e Goode

(2004) para as fases cognitiva e ação, 4 da escala de Pedersen e Nysveen (2001) para a fase

afetiva e 4 da escala de McMullan e Gilmore (2003) para a fase conativa (Quadro 11).

Os atributos da escala de Harris e Goode (2004), para as fases afetiva e conativa,

foram desconsiderados por apresentarem similaridades nas suas composições. Os atributos da

escala de Pedersen e Nysveen (2001), para as fases cognitiva e conativa, foram excluídos por

serem mensurados por apenas dois e três atributos, respectivamente. Esses autores não

propuseram escala para a fase ação. Os atributos da escala de McMullan e Gilmore (2003),

para as fases cognitiva, afetiva e ação, não foram utilizadas por uma questão de parcimônia.

Fatores Indicadores Autores

Eu acredito que usar o Banco X é preferível a outros bancos

Eu acredito que o Banco X não oferece aquilo que eu gosto

Eu acredito que o Banco X tem as melhores ofertas neste momento

Cognitiva

Eu prefiro o serviço do Banco X ao serviço de seus concorrentes

Harris e Goode

(2004)

Eu tenho uma relação emocional positiva com o Banco X

Eu me sinto ligado ao Banco X

Futuramente, eu gostaria de permanecer cliente do Banco X

Afetiva

O Banco X tem significado pessoal para mim

Pedersen e Nysveen

(2001)

Eu experimentaria outro banco se fosse 25% mais barato que o Banco X

Eu mudaria de banco se outro oferecesse mais status

Eu experimentaria outro banco se ele oferecesse instalações melhores que

o Banco X

Conativa

Eu mudaria de banco se a equipe de outro banco fosse mais simpática

McMullan e

Gilmore (2003)

Eu sempre continuaria a escolher o Banco X antes de outros bancos

Eu sempre continuaria a favorecer as ofertas do Banco X antes de outros

bancos

Eu sempre escolherei usar o Banco X preferencialmente aos bancos

concorrentes

Ação

Eu sempre continuarei a escolher a qualidade do Banco X antes de outros

bancos

Harris e Goode

(2004)

Quadro 11 – Fatores e Indicadores da Lealdade

Assim, definidas as escalas dos constructos Valores Pessoais, Atitude e Fases da

Lealdade, realizou-se o processo de tradução e tradução reversa, conforme sugerido por

Gunther (1981), apresentado na Seção 2.1.3.2.

4.1.2 Pesquisa Descritiva

Nesse estudo aplicou-se a pesquisa descritiva de corte transversal, com o método de

coleta de dados Survey. Para tanto, foi formulado um questionário estruturado com perguntas

em uma ordem pré-especificada (AAKER; KUMAR; DAY, 2001; CHURCHILL;

YACOBUCCI, 2005; MALHOTRA, 2001).

A pesquisa descritiva tem por objetivo relatar características de certos grupos, estimar

a proporção de pessoas que possuem determinado comportamento ou fazer predições

específicas (CHURCHILL; YACOBUCCI, 2005). Uma das formas desse tipo de pesquisa é a

investigação transversal, que coleta informações de uma dada amostra da população somente

uma vez, registrando a percepção do entrevistado naquele instante (AAKER; KUMAR; DAY,

2001). A pesquisa descritiva pode ser realizada por meio do método Levantamento (Survey).

Nesse método, as informações são obtidas por meio de questionários estruturados

(MALHOTRA, 2001; AAKER; KUMAR; DAY, 2001).

Assim, delineados os métodos de pesquisa (exploratória e descritiva), passa-se às

definições sobre medição e escalonamento das questões que compuseram o instrumento de

coleta de dados.

4.1.3 Medição e Escalonamento

Nesse estudo foram adotadas mais de uma escala primária de medição e mais de uma

escala de escalonamento não-comparativo.

A medição é a atribuição de números ou outros símbolos às características de objetos,

de acordo com regras predefinidas. Não se mede o objeto, mas sim suas características, tais

como percepções, atitudes, preferências, entre outras. A técnica de medição permite a

utilização de escalas nominal, ordinal e intervalar. Nas escalas nominais os números

identificam e classificam objetos (percentagens, modos); nas escalas ordinais os números

indicam as posições relativas dos objetos, mas não a magnitude das diferenças entre eles

(percentil, média); e na escala intervalar é possível comparar as diferenças entre objetos, pois

o ponto zero é arbitrário (intervalo, média, desvio padrão) (AAKER; KUMAR; DAY, 2001;

MALHOTRA, 2001).

O escalonamento é uma extensão da medição e envolve a criação de um conjunto

contínuo de medidas no qual se localizam os objetos. Uma das técnicas de escalonamento é a

não-comparativa, em que cada objeto de estímulo é escalonado independentemente dos outros

num conjunto de estímulos. É a escala mais utilizada em pesquisas de marketing

(MALHOTRA, 2001). Entre as escalas não-comparativas tem-se a (i) classificação por item –

escala do tipo de Likert, que avalia o grau de concordância em uma escala, e a (ii) escala de

Diferencial Semântico, que é a escala de rótulos bipolares (AAKER; KUMAR; DAY, 2001;

MALHOTRA, 2001).

Na pesquisa Valores Ipsativos, quanto à medição, utilizou-se escala ordinal para o

constructo Valores Pessoais, escalas intervalares para os constructos Atitude e Fases da

Lealdade e escalas nominal e ordinal para os dados demográficos. Quanto ao escalonamento,

utilizou-se escala de diferencial semântico de 5 pontos para o constructo Atitude e escala do

tipo de Likert, com grau de concordância entre 1 (discordo totalmente) e 7 (concordo

totalmente), para o constructo Fases da Lealdade.

Desta forma, definidos os processos de medição e escalonamento, iniciou-se a

elaboração do questionário.

4.1.4 Elaboração do Instrumento de Coleta de Dados

“Muitos progressos têm sido feitos, mas elaborar questionários é ainda uma arte, não

uma ciência” (CHURCHILL; YACOBUCCI, 2005, p. 234). Especificar a informação a ser

buscada é uma dificuldade para o entrevistador (AAKER; KUMAR; DAY, 2001), pois um

mal entendimento das questões acarreta alta incidência de respostas incertas ou nulas

(MALHOTRA, 2001).

Na pesquisa Valores Ipsativos, a elaboração do questionário (Anexo E) seguiu os

estágios sugeridos por Churchill e Yacobucci (2005) e Malhotra (2001).

Estágio 1 – Especificação das Informações Necessárias

As informações especificadas visaram, com base numa extensa revisão da literatura,

investigar atributos dos constructos Valores Pessoais, Atitude e Fases da Lealdade, questões

sobre dados demográficos e informações sobre tempo de relacionamento bancário. O objetivo

foi especificar informações para testar as hipóteses dos modelos teóricos sugeridos.

Estágio 2 – Tipo de Questionário e Método de Administração

Optou-se pelas entrevistas pessoais em função dos objetivos do trabalho e da

complexidade das perguntas, que exigiam explicações adicionais, especialmente quanto à

ordenação dos atributos de Valores Pessoais.

Estágio 3 – Conteúdo de uma Questão Individual

O conteúdo de todas as questões atende aos objetivos propostos. O questionário possui

61 perguntas: 18 de Valores, 20 de Atitude, 16 das Fases da Lealdade, 1 de relacionamento

bancário e 6 de dados demográficos.

Estágio 4 – Superação da Incapacidade e Relutância em Responder

Optou-se pela eliminação de respondentes por um item do questionário: tempo de

relacionamento bancário. Se a resposta fosse inferior a 6 meses, tempo mínimo estabelecido

para uma boa relação cliente-empresa, o questionário desse respondente era eliminado no

momento da preparação dos dados para as análises estatísticas. Também, com o objetivo de

evitar a relutância dos entrevistados em responder, buscou-se sensibilizá-los pelo texto

introdutório do questionário.

Estágio 5 – Escolha da Estrutura da Pergunta

O questionário teve uma questão não-estruturada – tempo de relacionamento bancário

(meses) –, e as demais estruturadas, com perguntas escalonadas.

Estágio 6 – Escolha do Enunciado da Questão

O enunciado das questões acompanhou o resultado da técnica de tradução e tradução

reversa das escalas. Os indicadores de Valores Pessoais e Atitude estão no questionário em

ordem alfabética e os de Lealdade sob uma ordem aleatória.

Estágio 7 – Seqüência do Questionário

As questões foram apresentadas numa seqüência lógica e de fácil compreensão para os

entrevistados.

Estágio 8 – Formato e Leiaute do Questionário

O questionário foi formatado em 5 seções: 1) introdução da pesquisa, 2) instruções,

exemplos de aplicação da escala ordinal e itens de Valores, 3) instruções, exemplos de

aplicação da escala de diferencial semântico e indicadores de Atitude, 4) instruções, exemplos

de aplicação da escala do tipo de Likert e atributos das Fases da Lealdade, e 5) questões

referentes ao tempo de relacionamento bancário e aos dados demográficos.

Estágio 9 – Reprodução do questionário

Os questionários foram montados em formato de livro. As perguntas foram

estruturadas em oito páginas, com duas folhas de papel A4 impressas em frente e verso.

Estágio 10 – Pré-teste

Nesse estudo não foi realizado pré-teste do questionário, pois as escalas aplicadas já

haviam passado pelos processos de confiabilidade e de validade de atributos e constructos.

Assim, com o instrumento de coleta de dados elaborado e estruturado, passou-se ao

planejamento sobre o público-alvo (população e amostra).

4.1.5 Plano Amostral

O processo de planejamento amostral envolveu estágios inter-relacionados e relevantes

para os aspectos desse estudo. A saber: a) definição da população, b) escolha de uma técnica

amostral, e c) determinação do tamanho da amostra (CHURCHILL; YACOBUCCI, 2005;

AAKER; KUMAR; DAY, 2001).

Estágio 1 – Definição da População

A população-alvo é a “coleção de elementos” (MALHOTRA, 2001, p. 302) que possui

a informação procurada pelo pesquisador e sobre a qual devem ser feitas as inferências.

A população do estudo Valores Ipsativos refere-se às pessoas físicas, clientes de

instituições financeiras bancárias que atuam no Brasil, com conta(s) corrente(s) ativa(s) e com

relacionamento com o banco há no mínimo seis meses.

No Brasil há 158 instituições financeiras classificadas por ativos totais. Os bancos

oferecem serviços variados, que incluem conta corrente, conta poupança, investimentos

(aplicações financeiras), pagamentos, cobranças, entre outros. Em 2006, houve crescimento

de 7,9% no número de contas correntes, que totalizaram 102,6 milhões. Desse montante, 73,7

milhões são contas ativas, ou seja, sofreram alguma movimentação no período de seis meses

(FEBRABAN, 2008). Considerando que cada brasileiro tem em média duas contas correntes

ativas, a população dessa pesquisa abrange aproximadamente 37 milhões de clientes

bancários.

Estágio 2 – Escolha de uma Técnica de Amostragem

As técnicas de amostragem escolhidas para esse estudo foram a tradicional, a sem

reposição e a não-probabilística, do tipo bola de neve. Na amostragem tradicional seleciona-se

a amostra inteira antes de dar início à coleta de dados; na amostragem sem reposição o

elemento não figura na amostra mais de uma vez, e na amostragem não-probabilística não se

utiliza seleção aleatória (MALHOTRA, 2001).

Na pesquisa Valores Ipsativos, o questionário foi aplicado inicialmente a um grupo de

amigos e colegas de trabalho. Em seguida, esse grupo de amigos e colegas se transformou em

pesquisador. Os respondentes desse grupo indicavam outros possíveis respondentes, que, por

sua vez, se tornavam pesquisadores, desde que pertencessem à população-alvo. Assim, foram

ocorrendo referências e informações sobre novos respondentes e, sucessivamente, novas

referências e informações foram surgindo. Cada pesquisador era orientado a respeito das

características do instrumento de coleta de dados e sobre a população-alvo do estudo. Mesmo

com a técnica bola-de-neve, o trabalho de campo foi controlado passo a passo.

No ato do recebimento dos questionários discutia-se com os “pesquisadores” detalhes

sobre (i) dificuldades de interpretação das questões, (ii) motivos de recusas de respostas, (iii)

tempo de duração, e (iv) comentários diversos. Tal estratégia visava à aplicação de ações

corretivas, se fosse o caso, no plano de trabalho de campo.

Estágio 3 – Determinação do Tamanho da Amostra

O número de entrevistas definido como desejado foi de, no mínimo, 10 entrevistados

para cada variável investigada. De acordo com Hair et al.(2005, p. 98), “o mínimo é ter pelo

menos cinco vezes mais observações do que o número de variáveis a serem analisadas, e o

tamanho mais aceitável teria uma proporção de dez para um”. Assim, com 61 variáveis a

serem investigadas, esperava-se atingir no mínimo 610 questionários completos.

Dessa maneira, estabelecidas a população alvo, a técnica de amostragem e o tamanho

amostral esperado, iniciou-se o processo de coleta de dados.

4.1.6 Coleta dos Dados

A coleta de dados é a etapa da pesquisa que trata da aplicação do questionário aos

entrevistados e do subseqüente processamento dos formulários respondidos. Essa etapa cuida

da integridade dos dados coletados (CHURCHILL; YACOBUCCI, 2005; AAKER; KUMAR;

DAY, 2001; MALHOTRA, 2001).

A coleta dos dados da pesquisa Valores Ipsativos foi realizada nas cidades de Brasília,

Porto Alegre e regiões metropolitanas da capital gaúcha, entre os dias 01 de agosto e 30 de

novembro de 2007. Os questionários foram preenchidos individualmente por cada

respondente e o tempo de administração girou entre 7 e 10 minutos.

100

Em alguns casos os questionários foram aplicados a um grupo de respondentes ao

mesmo tempo, reunidos num único local, como, por exemplo, salas de aula ou locais de

trabalho. Em outros casos, os questionários foram entregues nas residências dos respondentes

e posteriormente recolhidos pelo pesquisador.

À medida que os questionários retornavam, estes foram enumerados, conferidos e

registrados numa planilha de controle. Aqueles que apresentaram dados ausentes (missing

values) em alguma das variáveis pesquisadas e/ou tempo de relacionamento bancário inferior

a 6 meses foram desconsiderados. Finalmente, os questionários foram re-conferidos e os

dados devidamente codificados e processados, aguardando o início da próxima fase:

preparação dos dados para as análises estatísticas.

4.1.7 Preparação dos Dados

A etapa preparação de dados consiste na qualificação e na formatação dos dados para

análises estatísticas futuras. Nessa fase as variáveis pesquisadas são (i) ponderadas, (ii) re-

especificadas e/ou (iii) transformadas (CHURCHILL; YACOBUCCI, 2005; AAKER;

KUMAR; DAY, 2001; MALHOTRA, 2001). Ponderação consiste na atribuição de pesos

diferentes aos dados ou aos entrevistados. Reespecificação corresponde à criação de novos

indicadores mais consistentes com os objetivos do estudo. Transformação equivale à alteração

de valores da escala para assegurar a comparabilidade com outras ou adaptabilidade dos dados

para as análises estatísticas (AAKER; KUMAR; DAY, 2001; MALHOTRA, 2001).

No estudo Valores Ipsativos foram aplicadas as seguintes técnicas de preparação de

dados, conforme sugerido por Hair et al., (2005): a) avaliação de dados ausentes (Missing

Values); b) identificação de valores fora dos limites; c) transformação da escala; d)

identificação de observações atípicas (Outilers); e e) teste de normalidade dos dados.

101

4.1.7.1 Avaliação dos Dados Ausentes (Missing Values)

De acordo com Hair et al. (2001), os dados ausentes são eventos sistemáticos, que

podem ser externos ao respondente, tais como erros de entrada de dados ou problemas de

coleta, ou decorrentes de ações do próprio respondente, como a recusa por respostas. Os

missing values podem afetar a generalidade dos resultados, tornando-os estatisticamente

tendenciosos. Assim, processos inerentes aos dados ausentes devem ser diagnosticados,

entendidos, e, se for o caso, controlados. Um dos procedimentos de correção dos dados

ausentes é a eliminação de variáveis ou de casos, que “pode ser a solução mais eficiente”

(Hair et al., 2005, p. 61).

Na pesquisa Valores Ipsativos foram distribuídos 1200 questionários, mas somente

1001 retornaram respondidos. Destes, 91 continham dados ausentes em uma ou mais variável

investigada. Desta forma, considerando a sugestão de Hair, et al., (2005), todos os

questionários com missing values foram excluídos, ficando a amostra final com 910 casos

válidos para as análises posteriores (Tabela 5).

Tabela 5 – Controle dos Questionários – Pesquisa Valores Ipsativos

Questionários Brasília % Porto Alegre % Total %

Entregues 600 100,00 600 100,00 1200 100,00

Retorno 424 70,67 577 96,17 1001 83,42

Missing Values 44 10,38 47 8,15 91 9,09

Válidos 380 89,62 530 91,85 910 90,91

Observa-se, na tabela acima, que em Porto Alegre (cidade de Porto Alegre e regiões

metropolitanas da capital) obteve-se maior taxa de retorno de questionários (96,17%) e menor

percentual de dados ausentes (8,15%). Esses resultados, superiores aos de Brasília, refletiram

um maior envolvimento do pesquisador na coleta de dados, confirmando o defendido por

Babbie (1999, p. 248): “no geral, a visita do pesquisador, na entrega do questionário, ou na

coleta, ou ambos, parece produzir uma taxa maior de questionários respondidos”.

102

4.1.7.2 Valores Fora dos Limites

O constructo Valores Pessoais teve a medição ordinal variando de 1 a 9 (sendo 1 o

valor mais importante e 9 o valor de menor importância), o constructo Atitude foi avaliado

numa escala de diferencial semântico de cinco pontos (1 a 5) e as Fases da Lealdade foram

mensuradas numa escala do tipo de Likert com sete pontos (1 a 7). Na análise dos valores

atribuídos pelos respondentes não foram identificados casos com valores fora dos limites

relacionados, o mesmo ocorrendo com as variáveis ordinais e nominais dos dados

demográficos.

4.1.7.3 Transformação da Escala

A transformação da escala foi realizada no momento do processamento dos dados.

Foram revertidos 5 atributos do constructo Fases da Lealdade (4 da fase conativa e 1 da fase

cognitiva) e todos os resultados do constructo Valores Pessoais, ficando os de maior

importância com o valor 9 e os de menor importância com o valor 1. Desta forma, todo o

instrumento de pesquisa ficou padronizado, de tal modo que as notas maiores indicavam

maior Valor, maior Atitude e maior Lealdade.

4.1.7.4 Identificação de Observações Atípicas (Outliers)

De acordo com Hair et al. (2001), as observações atípicas são aquelas que têm

características identificáveis visivelmente diferentes das demais observações. Tais

observações podem ocorrer (i) por erro de procedimento (erro na entrada de dados ou falha na

codificação), (ii) pelo resultado de um evento extraordinário (peculiaridade da observação),

(iii) pelas observações extraordinárias sem explicação, ou (iv) pelas observações que estão no

intervalo usual de valores para cada variável, mas são únicas em sua combinação (HAIR et

al., 2005). Os outliers podem se apresentar numa perspectiva univariada ou multivariada.

103

Na perspectiva univariada, observações atípicas são aquelas que estão fora dos

intervalos de distribuição (HAIR et al., 2005). Para identificá-las, os valores iniciais das

variáveis são convertidos em escores padrão (escores Z), pela subtração da média e divisão

pelo desvio-padrão de cada variável (função de distância normalizada). Esse processo

converte os escores iniciais em um valor padronizado com média 0 e um desvio-padrão de 1.

Com os valores dos escores padronizados, faz-se a comparação entre as observações. As

observações consideradas atípicas são aquelas em que os valores (escores Z) excedem 2,5 ou

mais, para amostras pequenas (n<80), e uma variação de 3 a 4, para amostras grandes (HAIR

et al., 2005).

No estudo Valores Ipsativos (N=910), a análise das observações atípicas (outliers) foi

conduzida por meio do procedimento Z e intervalo interquartil, conforme sugerem Kline

(2005) e Tabachnick e Fidell (1996). Os resultados são apresentados no Gráfico 1.

At20At19At18At17At16At15At14At13At12At11At10At9At8At6At5At4At3At2At1

698 759

820

909

755

764

799873

889

910 795

820

863

909

759

764

793

876

879

887

909

757

759

779

820

691

698

764

836

852

887

908

890

892

898

906

756

820

836

860

662

691

717

834

787

820

842820

858

879

752

820

860

752

820

906

909

852

870

876

909

820

865

873

876

841

860

874

698

731

749

Gráfico 1 – Representação dos Outliers Univariados – Pesquisa Valores Ipsativos

Observa-se, no gráfico acima, que foram identificados 37 outliers univariados, sendo

que o de maior índice foi o At14, com sete casos. O constructo Atitude só não apresentou

outliers no atributo At7.

As observações com características diferentes foram mantidas no banco de dados, pois

a análise univariada por si só não permite afirmar que as opiniões diferentes estão

verdadeiramente fora do normal e que não são representativas de quaisquer observações na

população (RODRIGUES; PAULO, 2007). Assim, antes da exclusão dos casos, optou-se por

aguardar os resultados da análise de outliers na perspectiva multivariada.

104

Para a identificação de observações atípicas na perspectiva multivariada deve-se

empregar o teste de Distância de Mahalanobis (D

), que é um indicador da distância

multivariada entre os valores de um caso e as médias amostrais (KLINE, 2005). Supondo que

os dados seguem a distribuição normal multivariada, o valor D

comporta-se como uma

distribuição qui-quadrada com k graus de liberdade (D

/gl). Classificam-se como outliers os

casos com probabilidade inferior a 0,1% (TABACHNICK; FIDEL, 1996).

Nesse estudo, aplicando-se o teste de Mahalanobis a um nível de significância

conservador (p<0,01), foram identificados 95 outliers multivariados (D

>= 171,28), com 60

graus de liberdade. Tais observações foram mantidas no banco de dados e todas as análises

estatísticas subseqüentes foram realizadas com duas amostras, uma com outliers (N=910) e

outra sem outliers (N=815). O objetivo foi verificar se as observações atípicas distorceriam os

resultados do estudo, evidenciando necessidade de excluí-las.

4.1.7.5 Teste de Normalidade

O teste de normalidade se refere à forma da distribuição dos dados para uma variável

métrica individual e sua correspondência com a distribuição normal (HAIR et al., 2005). Se a

variação entre elas for muito grande, então os testes estatísticos, especialmente as estatísticas

F e t, serão inválidas. A normalidade pode ser calculada pelo gráfico de probabilidade normal,

pela assimetria e curtose, pelo teste de Shapiro-Wilks, pelo teste de Jarque-Bera ou pelo teste

de Kolmogorov-Smirnov. Os testes de significância da normalidade são menos úteis em

amostras pequenas (n<30) e muito sensíveis em amostras grandes (n>1000) (HAIR et al.,

2005).

Nesse estudo foram utilizados dois testes de normalidade: de Kolmogorov-Smirnov e

de Shapiro-Wilks. Esses testes calculam o nível de significância para as diferenças em relação

a uma distribuição normal. Assim, dados H0 (a distribuição é normal) e H1 (a distribuição não

é normal), pode-se dizer que há evidência estatística para rejeitar H0 ao nível de significância

menor que 5% (RODRIGUES; PAULO, 2007). Os resultados são apresentados nas Tabelas 6

e 7.

105

Tabela 6 – Teste de Normalidade dos Indicadores de Atitude – Pesquisa Valores Ipsativos

Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk

Indicadores Estatística Graus de

Liberdade (df)

Sig. Estatística

Graus de

Liberdade

(df)

Sig.

At1

0,26 910 0,00 0,88 910 0,00

At2

0,25 910 0,00 0,88 910 0,00

At3

0,28 910 0,00 0,86 910 0,00

At4

0,26 910 0,00 0,85 910 0,00

At5

0,24 910 0,00 0,81 910 0,00

At6

0,27 910 0,00 0,85 910 0,00

At7

0,26 910 0,00 0,81 910 0,00

At8

0,20 910 0,00 0,90 910 0,00

At9

0,22 910 0,00 0,89 910 0,00

At10

0,22 910 0,00 0,89 910 0,00

At11

0,22 910 0,00 0,83 910 0,00

At12

0,24 910 0,00 0,87 910 0,00

At13

0,24 910 0,00 0,87 910 0,00

At14

0,25 910 0,00 0,82 910 0,00

At15

0,24 910 0,00 0,87 910 0,00

At16

0,24 910 0,00 0,88 910 0,00

At17

0,27 910 0,00 0,87 910 0,00

At18

0,21 910 0,00 0,90 910 0,00

At19

0,25 910 0,00 0,86 910 0,00

At20

0,24 910 0,00 0,87 910 0,00

Tabela 7 – Teste de Normalidade dos Indicadores de Lealdade – Pesquisa Valores Ipsativos

Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk

Indicadores Estatística Graus de

Liberdade (df)

Sig. Estatística

Graus de

Liberdade

(df)

Sig.

Le1_cog

0,15 910 0,00 0,91 910 0,00

Le4_cog

0,17 910 0,00 0,91 910 0,00

Le7_cog

0,14 910 0,00 0,94 910 0,00

Le15_cog

0,14 910 0,00 0,93 910 0,00

Le5_afe

0,14 910 0,00 0,92 910 0,00

Le9_afe

0,16 910 0,00 0,90 910 0,00

Le10_afe

0,21 910 0,00 0,88 910 0,00

Le13_afe

0,15 910 0,00 0,90 910 0,00

Le3_con

0,15 910 0,00 0,91 910 0,00

Le8_con

0,19 910 0,00 0,85 910 0,00

Le12_con

0,15 910 0,00 0,92 910 0,00

Le14_con

0,14 910 0,00 0,93 910 0,00

Le2_açao

0,15 910 0,00 0,92 910 0,00

Le6_açao

0,13 910 0,00 0,93 910 0,00

Le11_açao

0,14 910 0,00 0,92 910 0,00

Le16_açao

0,12 910 0,00 0,94 910 0,00

106

Ao analisar a tabelas acima, conclui-se que as variáveis não apresentam uma

distribuição normal, pois possuem significância estatística menor que 5%. Essa não-

normalidade dos dados pode ser decorrente da alta sensibilidade destes testes a amostras

grandes, neste caso, N=910. De acordo com Hair et al. (2005, p. 147), amostras muito grandes

“tornam os testes de significância estatística excessivamente sensíveis, muitas vezes

indicando que quase qualquer relação é estatisticamente significante”. Porém, essa ausência

de normalidade dos dados não implica problema para a técnica escolhida para as análises

multivariadas: Análise Fatorial Exploratória (AFE). AFE tem por objetivo identificar

conjuntos de variáveis inter-relacionadas. Assim, desvios de normalidade interferem apenas

na diminuição das correlações observadas. Logo, a normalidade dos dados numa análise

fatorial exploratória “é necessária somente se um teste estatístico é aplicado para significância

dos fatores, mas esses testes raramente são feitos” (HAIR et al., 2005, p. 98).

Dessa maneira, após as etapas de definição do método de pesquisa, medição e

escalonamento, elaboração do instrumento de coleta de dados, definição do plano amostral,

explicações pertinentes à coleta dos dados e preparação das variáveis, o próximo passo é a

análise estatística dos dados coletados na pesquisa Valores Ipsativos.

4.1.8 Análise dos Dados

O objetivo da análise dos dados é buscar informações que confirmem, ou não, as

questões de pesquisa. A escolha da técnica de análise de dados se baseia nas etapas

preliminares do processo de pesquisa e nas características das variáveis. Algumas técnicas são

adequadas para (i) examinar diferenças de variáveis, (ii) avaliar a magnitude das relações

entre variáveis, ou (iii) para fazer previsões. Nessas concepções, as técnicas estatísticas são

classificadas como univariadas, bivariadas ou multivariadas (CHURCHILL; YACOBUCCI,

2005; AAKER; KUMAR; DAY, 2001; MALHOTRA, 2001).

No estudo Valores Ipsativos foram utilizadas as técnicas de análise uni, bi e

multivariadas (Análise Fatorial Exploratória).

107

4.1.8.1 Análise Univariada dos Dados

Análise univariada é o exame da distribuição de casos, considerando-se uma variável

de cada vez (HAIR, et al., 2005). Essa análise serve para descrever a amostra e, por extensão,

a população. As análises univariadas se caracterizam pela geração de tabelas ou gráficos

relativos às variáveis que compõem o instrumento de coleta de dados (BABBIE, 1999;

MALHOTRA, 2001).

Nesse estudo foram utilizadas as técnicas (i) análise de freqüências e (i) análise de

medidas de tendência central (médias e desvios-padrão).

4.1.8.1.1 Análise de Freqüências

A análise de distribuição de freqüência objetiva obter uma contagem do número de

respostas associadas a diferentes valores de uma variável e expressar essa contagem em

percentuais (BABBIE, 1999; MALHOTRA, 2001).

Nesse estudo, a análise de freqüência foi aplicada às amostras das cidades de Brasília e

de Porto Alegre (capital e regiões metropolitanas), separadamente (N=910). Analisou-se: a) a

caracterização demográfica, b) o tempo de relacionamento bancário, e c) a importância dos

atributos do constructo Valores Pessoais.

A – Caracterização Demográfica

A caracterização demográfica visa a apresentar o perfil dos respondentes. Essa seção

está dividida em: a) sexo, b) idade, c) estado civil, d) escolaridade, e) ocupação principal, e d)

faixa de renda bruta mensal individual.

108

a) Sexo

Foi a primeira variável utilizada para caracterizar os dados demográficos da amostra.

Os resultados estão apresentados na Tabela 8.

Tabela 8 – Sexo * Cidade

Cidade

Sexo – F%

Brasília Porto Alegre

Total

Masculino 52,90 47,70

49,90

Feminino 47,10

52,30 50,10

Total 100%

100%

N = 910

Observa-se, na tabela acima, um equilíbrio da amostra em relação ao sexo, com uma

inversão entre as cidades. Houve predominância do sexo masculino em Brasília e do sexo

feminino em Porto Alegre.

b) Idade

Esta variável foi distribuída em seis faixas etárias. A caracterização dos respondentes

está apresentada na Tabela 9.

Tabela 9 – Idade * Cidade

Cidade

Idade – F% / anos

Brasília Porto Alegre

Total

Até 20 2,60

19,40

12,40

de 21 a 24 8,90

21,30 16,20

de 25 a 34 31,30

26,40 28,50

de 35 a 44 35,50

17,00

24,70

de 45 a 54 18,40

12,80

15,20

acima de 55 3,20

3,00

3,10

Total 100%

100%

N = 910

Observa-se, na tabela acima, uma concentração da amostra na faixa etária entre 25 e 44

anos de idade (53,20%). Esse resultado foi impulsionado pela amostra de Brasília (66,80%),

já que em Porto Alegre a amostra ficou concentrada na faixa dos 21 a 34 anos.

109

c) Estado Civil

A variável ‘estado civil’ foi apresentada com cinco opções. Os resultados estão na

Tabela 10.

Tabela 10 – Estado Civil * Cidade

Cidade

Estado Civil – F%

Brasília Porto Alegre

Total

Solteiro 36,30

59,60 49,90

Casado 50,30 32,80

40,10

Divorciado 10,50

4,00

6,70

Viúvo 0,80

0,60

0,70

Outro 2,10

3,00

2,60

Total 100,0%

100,0%

N = 910

Os dados demonstram que metade da amostra total é composta por respondentes

solteiros (49,90%). Novamente observa-se uma inversão entre as amostras. Enquanto em

Brasília a amostra está concentrada em casados (50,30%), em Porto Alegre está em solteiros

(59,60%).

d) Escolaridade

A variável ‘escolaridade’ foi apresentada em cinco faixas, do 1° grau à Pós-graduação

completa. Os resultados estão na Tabela 11.

Tabela 11 – Grau de Instrução * Cidade

Cidade

Grau de Instrução – F%

Brasília Porto Alegre

Total

Primeiro Grau Incompleto 0,30

0,0

0,10

Primeiro Grau Completo 0,30

0,0

0,10

Segundo Grau Incompleto 1,60

2,10

1,90

Segundo Grau Completo 1,60

9,10

5,90

Superior Incompleto 20,50

58,70 42,70

Superior Completo 22,90

14,30

17,90

Pós-graduação Incompleta 5,80

5,30

5,50

Pós-graduação Completa 47,10

10,60

25,80

Total 100,0%

100,0%

N = 910

Nesse item houve predominância de respondentes com grau de escolaridade superior

incompleto (42,70%). Em segundo lugar ficaram os respondentes com pós-graduação

completa (25,80%).

110

Observa-se na tabela que há uma diferença razoável entre as amostras de Brasília e de

Porto Alegre. A primeira ficou concentrada no grau de pós-graduação completa; já na

segunda, a maior parte dos respondentes apresenta grau de escolaridade superior incompleto.

Tal resultado se deve ao fato de a coleta de dados realizada em Porto Alegre ter sido, em sua

maioria, realizada em faculdades, junto a alunos de graduação. Enquanto que em Brasília a

coleta de dados, em sua maior parte, foi realizada em locais de trabalho (Banco do Brasil,

Banco Central, Câmara de Deputados, Senado Federal e Eletronorte), junto a profissionais já

graduados.

d) Ocupação Principal

A variável ‘ocupação principal’ foi composta por onze opções. Os resultados estão na

Tabela 12.

Tabela 12 – Ocupação Principal * Cidade

Ocupação Principal – F%

Cidade

Brasília Porto Alegre

Total

Empresário 1,10

4,30

3,00

Prof. Liberal 0,80

2,80

2,00

Func. Público 35,30 19,10

25,80

Func. Empresa Privada 20,30

31,70 26,90

Autônomo 0,50

2,50

1,60

Estudante 6,10

26,80

18,10

Aposentado 0,30

1,50

1,00

Desempregado 0,0

0,60

0,30

Produtor Rural 0,30

0,20

Func. Economia Mista 15,80

4,00

8,90

Outra 19,70

6,60

12,10

Total 100,0%

100,0%

N = 910

Quanto à variável ‘ocupação principal’, observa-se uma concentração em Funcionários

de Empresas Privadas (26,90%). Esse resultado foi impulsionado pela amostra de Porto

Alegre (31,70%). Em Brasília a predominância está em Funcionários Públicos (35,30%).

111

e) Faixa de Renda Bruta Mensal Individual

A variável ‘renda bruta mensal’ foi apresentada aos respondentes em 11 faixas. As

respostas estão apresentadas na Tabela 13.

Tabela 13 – Faixa de Renda Bruta Mensal Individual * Cidade

Cidade Faixa de Renda Bruta Mensal Individual

(Reais) F%

Brasília Porto Alegre

Total

até R$ 999,99 9,50

34,20 23,80

de R$ 1.000,00 até R$ 2.000,00 7,40

23,60

16,80

de R$ 2.001,00 até R$ 3.000,00 6,80

13,80

10,90

de R$ 3.001,00 até R$ 4.000,00 8,20

10,20

9,30

de R$ 4.001,00 até R$ 5.000,00 17,40

5,80

10,70

de R$ 5.001,00 até R$ 6.000,00 6,80

4,20

5,30

de R$ 6.001,00 até R$ 7.000,00 18,40 1,10

8,40

de R$ 7.001,00 até R$ 8.000,00 6,80

1,50

3,70

de R$ 8.001,00 até R$ 9.000,00 1,60

1,10

1,30

de R$ 9.001,00 até R$ 10.000,00 4,50

0,90

2,40

acima de R$ 10.000,00 12,60

3,60

7,40

Total 100,0%

100,0%

N = 910

Ao analisar essa variável, observa-se que há uma concentração de respostas nas faixas

de renda que vão de R$ 999,00 até R$ 2.000,00 (40,60%), decrescendo nas demais. Em

Brasília a faixa de renda com maior concentração foi a de R$ 6.001,00 a R$ 7.000,00

(18,40%), e em Porto Alegre a concentração está na faixa que vai até R$ 999,00 (34,20%).

Dessa maneira, com a finalização das análises do perfil da amostra, quanto aos dados

demográficos, passa-se à análise do tempo de relacionamento bancário do respondente.

B – Tempo de Relacionamento Bancário

A variável ‘tempo de relacionamento bancário’ foi uma pergunta-filtro. Se a resposta

fosse inferior a 6 meses, então o questionário seria eliminado.

As respostas dessa variável foram agrupadas e classificadas em quatro faixas: clientes

entrantes, com relacionamento entre 6 e 24 meses (até 2 anos); clientes vulneráveis, com

relacionamento entre 25 e 60 meses (de 2 a 5 anos); clientes estáveis, com relacionamento

112

entre 61 e 120 meses (de 5 a 10 anos); e clientes maduros, com relacionamento superior a 120

meses (acima de 10 anos). Os resultados estão apresentados na Tabela 14.

Tabela 14 – Tempo Relacionamento Bancário * Cidade

Cidade

Tempo Relacionamento Bancário (F%)

Brasília Porto Alegre

Total

Clientes Entrantes (até 2 anos) 9,50

23,60

17,70

Clientes Vulneráveis (2 a 5 anos) 13,70

31,30 24,00

Clientes Estáveis (5 a 10 anos) 25,80

22,30

23,70

Clientes Maduros (acima de 10 anos) 51,10 22,80

34,60

Total 100,0%

100,0%

N = 910

Observa-se, na tabela acima, que há uma concentração amostral em Clientes Maduros

– faixa de tempo acima de 10 anos (34,60%) –, demonstrando um forte relacionamento entre a

amostra e os bancos. A amostra da cidade de Brasília influenciou demasiadamente a amostra

total (51,10%), enquanto que a amostra de Porto Alegre está mais concentrada nos Clientes

Vulneráveis (de 2 a 5 anos de relacionamento) (31,30%). Essa diferença entre as amostras

pode estar vinculada à faixa etária dos respondentes. Em Brasília a faixa está acima dos 24

anos; logo, nessa faixa há grande probabilidade se possuir conta bancária há mais de 10 anos.

Após a análise de freqüência das variáveis demográficas e do tempo de relacionamento

bancário, passa-se à análise da importância dos atributos do constructo Valores Pessoais.

C – Importância dos Atributos de Valores Pessoais

Ao preencher o questionário os respondentes deveriam selecionar, dentre os 18

Valores Terminais apresentados, os 9 valores mais importantes para eles. Em seguida,

deveriam ordená-los numa escala de 1 a 9, sendo 1 o mais importante e 9 o de menor

importância. As respostas foram consolidadas e os resultados estão apresentados nas Tabelas

15, 16 e 17.

113

Tabela 15 – Valores Pessoais – Mais Importantes

Grau de

Importância

Atributos Nº

Respostas

Total

F %

Acumulada

Segurança da Família 192 21,10 21,10

Auto-respeito 140 15,40 36,50

Felicidade 116 12,70 49,20

Equilíbrio Interno 96 10,50 59,70

Mais

Importantes

Sabedoria 61 6,70 66,40

Mundo de Paz 56 6,20

Salvação 53 5,80

Liberdade 47 5,20

Amor Maduro 34 3,70

Igualdade 27 3,00

Vida Confortável 22 2,40

Reconhecimento Social 19 2,10

Sentimento de

Realização

18 2,00

Verdadeira Amizade 10 1,10

Vida Excitante 10 1,10

Prazer 6 0,70

Mundo de Beleza 2 0,20

Segurança Nacional 1 0,10

Total 910 100

N = 910

Tabela 16 – Valores Pessoais – Menos Importantes

Grau de

Importância

Atributos

Nº

Respostas

Total

F %

Acum

Vida Confortável 122 13,40 13,40

Reconhecimento Social 106 11,60 25,00

Mundo de Paz 82 9,00 34,00

Vida Excitante 63 6,90 40,90

Menor

Importância

Sentimento de Realização 61 6,70 47,60

Verdadeira Amizade 59 6,50

Prazer 52 5,70

Igualdade 51 5,60

Sabedoria 47 5,20

Liberdade 46 5,10

Amor Maduro 38 4,20

Felicidade 38 4,20

Auto-respeito 37 4,10

Mundo de Beleza 35 3,80

Equilíbrio Interno 22 2,40

Segurança da Família 22 2,40

Segurança Nacional 17 1,90

Salvação 12 1,30

Total 910 100

N = 910

114

Tabela 17 – Importância dos Valores Pessoais – Brasília e Porto Alegre

Cidade

Grau de Importância

Brasília Porto Alegre

1º Segurança da Família Segurança da Família

2º

Auto-respeito Auto-respeito

3º

Equilíbrio Interno Felicidade

Mais Importantes

(Posição 1)

4º

Felicidade Equilíbrio Interno

1º Reconhecimento Social Vida Confortável

2º

Vida Confortável Reconhecimento Social

3º

Mundo de Paz Mundo de Paz

Menos Importantes

(Posição 9)

4º

Igualdade Vida Excitante

N = 910. Notas: Posição 1 são os valores indicados como sendo os mais importantes na

escala apresentada de 1 a 9, e a Posição 9 os de menor importância.

Analisando as tabelas acima, observa-se que os 5 valores identificados como sendo os

mais importantes (Posição 1) para amostra geral representam 66,40% das observações válidas

(Tabela 15) e que os 5 valores de menor importância (Posição 9) representam 47,60% da

amostra total (Tabela 16).

Ao comparar as amostras (Tabela 17), observa-se uma pequena divergência no

ordenamento dos valores. Quanto aos valores mais importantes, observa-se que (i) Segurança

da Família e Auto-respeito têm a mesma colocação em ambas as amostras, e (ii) há uma

inversão de posição entre os valores Felicidade e Equilíbrio Interno. Quanto aos valores de

menor importância, constata-se que (i) Reconhecimento Social e Vida Confortável têm

posição invertida nas amostras; (ii) Mundo de Paz tem a mesma colocação em ambas as

amostras; e (iii) na quarta posição há divergências entre Brasília (Igualdade) e Porto Alegre

(Vida Excitante).

Assim, após as análises univariadas de freqüências, seguem as análises das medidas de

tendência central (médias) e de dispersão da amostra (desvios-padrão) dos constructos Atitude

e Lealdade.

115

4.1.8.1.2 Medida de Tendência Central e Medida de Dispersão

As medidas de tendência central (média, moda e mediana) descrevem a posição de

uma variável dentro de um conjunto de dados, e as medidas de dispersão (desvios-padrão)

tratam do posicionamento da variável numa distribuição (BABBIE, 1999; MALHOTRA,

2001). Os resultados obtidos nessas análises estão apresentados nas Tabela 18.

Tabela 18 – Estatísticas Descritivas – Pesquisa Valores Ipsativos

Indicadores do Constructo Atitude Média

Desvio

Padrão

At1 Retraído – Agressivo 3,00 0,89

At2 Não amigável - Amigável 3,54 0,94

At3 Serviço ruim - Bom serviço 3,59 0,94

At4 Clientes Positivos - Clientes Negativos 3,43 0,78

At5 Confiável - Não confiável 4,14 0,86

At6 Desagradável - Agradável 3,69 0,98

At7 Honesto - Desonesto 3,93 1,08

At8 Simples - Elegante 3,15 1,00

At9 Emp regados sem conhecimento - Empregados com conhecimento 3,45 0,95

At10 Empregados não amigáveis - Empregados amigáveis 3,47 0,96

At11 Estável - Instável 4,08 0,85

At12 Fora de moda - Realmente moderno 3,68 0,99

At13 Frio - Caloroso 3,20 0,88

At14 Invisível - Visível 4,01 0,97

At15 Não atraente - Atraente 3,60 0,93

At16 Passivo - Ativo 3,54 0,93

At17 Quieto - Barulhento 3,09 0,88

At18 Rígido - Flexível 3,10 0,99

At19 Sem crescimento - Crescendo rapidamente 3,67 0,89

At20 Sem muitos progressos - Sempre progredindo 3,71 0,91

Indicadores do Constructo Lealdade Cognitiva

Le1 Eu acredito que usar o Banco X é preferível a outros bancos 5,00 1,50

*Le4 Eu acredito que o Banco X não oferece aquilo que eu gosto 4,90 1,57

Le7 Eu acredito que o Banco X tem as melhores ofertas neste momento 4,16 1,60

Le15 Eu prefiro o serviço do Banco X ao serviço de seus concorrentes 4,61 1,64

Indicadores do Constructo Lealdade Afetiva

Le5 Eu tenho uma relação emocional positiva com o Banco X 4,33 1,79

Le9 Eu me sinto ligado ao Banco X 4,59 1,91

Le10 Futuramente, eu gostaria de permanecer cliente do Banco X 5,03 1,74

Le13 O Banco X tem significado pessoal para mim 4,12 2,09

Indicadores do Constructo Lealdade Conativa

*Le3 Eu experimentaria outro banco se ele fosse 25% mais barato que o Banco X 3,45 1,91

*Le8 Eu mudaria de banco se outro oferecesse mais status 5,27 1,76

*Le12 Experimentaria outro se oferecesse instalações melhores que o Banco X 4,70 1,76

*Le14 Eu mudaria de banco se a equipe de outro banco fosse mais simpática 4,63 1,72

Indicadores do Constructo Lealdade Ação

Le2 Eu sempre continuaria a escolher o Banco X antes de outros bancos 4,59 1,76

Le6 Continuaria a favorecer as ofertas do Banco X antes de outros bancos 4,30 1,73

Le11 Sempre escolherei usar o Banco X preferencialmente aos concorrentes 4,35 1,87

Le16 Eu sempre continuarei a escolher a qualidade do Banco X antes de outros

bancos

4,29 1,74

N = 910. Notas: * Variáveis com valores revertidos. Atitude foi medida pela escala de Diferencial Semântico 1 a

5 pontos. Lealdade foi medida por escala do tipo de Likert de 7 pontos.

116

Observa-se na tabela acima que as variáveis do constructo Atitude, medido numa

escala de diferencial semântico de 1 a 5, tiveram médias variando entre 3,00 e 4,14, com

desvios-padrão entre 0,85 e 1,08. A menor média (3,00) foi da variável At1 e a maior média,

representando a variável mais importante do constructo, foi da variável At5 (4,14). O menor

desvio-padrão foi da variável At11 (0,85) e o maior desvio foi da variável At7 (1,08).

Constata-se que os itens de maior média (At5) e de menor dispersão (At11) fazem parte

do Fator Estabilidade/Credibilidade da escala original de Heerden e Puth (1995),

demonstrando que essas variáveis representam características atitudinais relevantes na relação

cliente-empresa.

Verifica-se, também, que os atributos das Fases da Lealdade, medidos numa escala do

tipo de Likert de 1 a 7, tiveram médias variando entre 3,45 e 5,27, com desvios-padrão entre

1,50 e 2,09. A menor média foi do atributo Le3 (3,45) e a maior foi da variável Le8 (5,27). A

menor dispersão foi do atributo Le1 (1,50) e o de maior desvio-padrão foi o indicador Le13

(2,09).

Percebe-se que tanto a maior quanto a menor média estão na Fase Conativa (Le3 e

Le8), demonstrando um conflito de escolha do entrevistado, exatamente na fase que

representa a intenção de permanecer com o banco de maior relacionamento.

Assim, após as análises descritivas, que apresentaram as distribuições das respostas

quanto às médias e desvios-padrão, passa-se à seção da análise bivariada dos dados.

4.1.8.2 Análise Bivariada dos Dados

A análise bivariada tem por objetivo a descrição de duas variáveis (subgrupos) que

apresentam características especiais (BABBIE, 1999). Para analisar essas variáveis

simultaneamente utiliza-se a técnica tabulação cruzada, que é a combinação, em uma tabela,

das distribuições de freqüências. Na análise observa-se se o grau de associação entre elas é

117

estatisticamente significante. Para tanto, faz-se o teste de hipóteses relacionado à associação

(MALHOTRA, 2001).

Os testes de hipóteses podem ser classificados como (i) paramétricos, que supõem que

as variáveis do estudo são medidas por meio de escala intervalar, sendo utilizados então os

testes t ou testes z; e (ii) não-paramétricos, quando as variáveis são medidas por escalas

nominais ou ordinais, sendo utilizados os testes do qui-quadrado, Mann-Whitney, Mediana ou

Kolmogorov-Smirnov (MALHOTRA, 2001). Para esse autor, os testes de hipóteses são

realizados quando uma ou mais amostras estão envolvidas, sendo que, por exemplo, homens e

mulheres de uma mesma amostra podem ser tratados como amostras independentes.

Na pesquisa Valores Ipsativos foi realizado o teste de Mann-Whitney, que é empregado

para comparar a diferença de posição de duas populações, baseada em observações de duas

amostras independentes. Esse teste equivale ao teste t para amostras paramétricas e pode ser

pensado como um teste da hipótese nula, onde a probabilidade de uma observação de uma

população exceder outra observação da segunda população é de 5% (MALHOTRA, 2001).

O teste Mann-Whitney foi aplicado às variáveis de gênero, idade, escolaridade, renda e

tempo de relacionamento bancário em relação aos valores mais importantes (Posição 1), ou

seja, aqueles indicados como 1 numa escala de importância de 1 a 9, e em relação aos valores

de menor importância (Posição 9), indicados na escala como 9. Para a análise, as variáveis

foram separadas por meio de uma divisão-mediana, com exceção da variável gênero

(masculino e feminino). Assim, em um grupo ficaram os respondentes que tiveram escores

baixos na variável analisada, enquanto que no outro ficaram aqueles que tiveram escores altos

na mesma variável. O mecanismo de divisão foi realizado pelo processo dicotômico de itens

(ex. renda baixa=0 e renda alta=1). Nesse estudo foi adotado o nível máximo de significância

igual 0,05, conforme utilizado por Giacomino e Eaton (2003), que analisaram o ranking dos

valores pessoais em relação ao gênero e idade de 418 estudantes de contabilidade.

Os resultados completos das tabulações cruzadas e da significância do teste de Mann-

Whitney estão apresentados no Anexo F. A Tabela 19 apresenta apenas os resultados do

ordenamento dos valores por gênero, que foi a única análise de associação estatisticamente

significante (sig.=0,002).

118

Tabela 19 – Ordenamento dos Valores por Gênero

Gênero

Valores

Masculino

(n=454)

Feminino

(n=456)

Segurança da Família 1º 1º

Felicidade 2º 4º

Auto-respeito 3º 2º

Equilíbrio Interno 4º 3º

Posição 1

Mais Importantes

(sig. 0,002) (*)

Sabedoria 5º 6º (**)

Reconhecimento Social 1º 2º

Vida Confortável 1º 1º

Mundo de Paz 2º 4º (***)

Vida Excitante 3º 7º

Posição 9

Menor Importância

(sig. 0,106) (*)

Sentimento de Realização 4º 5º

N=910. Notas: (*) Significância do Teste Mann-Whitney. (**) Na 5ª colocação ficou o valor Mundo de

Paz. (***) Na 3ª colocação ficou o valor Amizade Verdadeira.

Na Posição 1 do ordenamento dos valores observou-se que há diferenças entre os

gêneros (masculino e feminino) quanto aos valores pessoais mais importantes. Nota-se que

Segurança da Família é o valor mais importante para ambos os sexos, porém há divergências

quanto ao posicionamento dos demais valores. Na segunda colocação está felicidade

(homens) e auto-respeito (mulheres), na terceira posição está auto-respeito (homens) e

equilíbrio interno (mulheres), e no quarto lugar estão equilíbrio interno (homens) e felicidade

(mulheres).

Na Posição 9, constata-se que há divergências quanto aos valores menos importantes

para homens e para mulheres, mas as diferenças não têm significância estatística.

Após as análises uni e bivariada, passa-se à seção da análise multivariada dos dados.

4.1.8.3 Análise Multivariada dos Dados – Análise Fatorial Exploratória

A análise multivariada avalia múltiplos indicadores em um único relacionamento ou

conjunto de relações. Esse tipo de análise envolve um conjunto de técnicas que torna possível

levantar questões específicas e precisas de considerável complexidade entre os dados

coletados (HAIR et al., 2005). Entre as técnicas multivariadas mais utilizadas estão (i) a

análise fatorial exploratória, (ii) a análise de regressão, (iii) a análise de agrupamentos, (iv) a

análise conjunta, e (v) a análise de equações estruturais.

119

Nesse estudo foi aplicada a Análise Fatorial Exploratória (AFE), que verifica as inter-

relações entre um grande número de variáveis. Essa técnica é útil para estruturar os dados

coletados (fatores) e/ou reduzi-los. Os fatores são formados para maximizar o poder de

explicação de um conjunto inteiro de variáveis (HAIR et al., 2005).

No entanto, antes da determinação dos fatores, deve-se verificar a adequação da

análise fatorial por meio de avaliações da matriz de correlação dos dados (CHURCHILL;

YACOBUCCI, 2005; AAKER; KUMAR; DAY, 2001). Essa avaliação pode ser realizada

pelos testes Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) e de esfericidade de Bartlett (MALHOTRA, 2001;

HAIR et al., 2005).

O KMO testa e compara as magnitudes dos coeficientes de correlação observados e os

coeficientes parciais, variando entre zero e um (MALHOTRA, 2001). Quanto melhores as

correlações parciais, mais próximo de 1 será o KMO, significando uma perfeita adequação

dos dados para a AFE (PEREIRA, 1999).

O teste de esfericidade de Bartlett examina a matriz de correlação dos dados e a

compara com a matriz identidade (matriz de correlação da população), indicando a existência,

ou não, de correlações significativas entre as variáveis. Esse teste se baseia em uma

transformação qui-quadrado do determinante da matriz de correlação. Um valor elevado da

estatística nesse teste favorece a rejeição da hipótese nula de que a matriz de correlação da

população seja a matriz identidade. Assim “se essa hipótese não pode ser rejeitada, então a

conveniência da análise fatorial deve ser questionada” (MALHOTRA, 2001, p. 506).

No estudo Valores Ipsativos, a análise fatorial exploratória foi aplicada junto aos

atributos dos constructos Atitude e Fases da Lealdade, separadamente. O objetivo da

separação foi verificar se a formação fatorial das variáveis de cada constructo tinha a mesma

configuração fatorial identificada na etapa exploratória. Assim, esperava-se que os atributos

do constructo Atitude se formassem nos 4 fatores como os definidos por Heerden e Puth

(1995) e que os atributos do constructo Lealdade se formassem nas 4 fases propostas por

Oliver (1997, 1999), confirmando, desta forma, as escalas de Harris e Goode (2004), de

Pedersen e Nysveen (2001) e de McMullan e Gilmore (2003).

120

Antes de se aplicar a AFE, foram realizados os testes Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) e

de esfericidade de Bartlett para cada constructo, separadamente. Os resultados estão

apresentados na Tabela 20.

Tabela 20 – Teste KMO e Esfericidade de Bartlett – Constructos Atitude e Lealdade

Testes Atitude Lealdade

Kaiser-Meyer-Olkin 0,89 0,92

Approx. Chi-Square 5477,09 6665,10

df 190 120

Esfericidade de Bartlett

Sig. ,000 ,000

Observa-se, na tabela acima, que o teste KMO de ambos os constructos apresentou-se

próximo de 1 (Atitude - 0,89 e Lealdade – 0,92), significando boa adequação dos dados para a

análise fatorial (PEREIRA, 1999). O teste de esfericidade de Bartlett (BTS), que indica a

correlação significativa entre as variáveis, apresentou-se significativo para p<0,001, em

ambos os constructos, rejeitando a hipótese de que a matriz de correlação seja uma matriz

identidade. Desta forma, pelos resultados dos testes de adequação, conclui-se que a AFE pode

ser considerada uma técnica apropriada para a análise dos dados coletados.

Assim, assegurada a adequação dos dados, passa-se à seleção de um método fatorial e

rotacional, à especificação da matriz fatorial e à validação da matriz dos dados coletados.

Nesse estudo, (i) a AFE foi realizada pelo método de extração Análise de

Componentes Principais, com rotação Varimax; (ii) o número de fatores foi definido pela

abordagem baseada em autovalores, e (iii) a confiabilidade dos dados foi determinada pelo

Alfa de Cronbach.

A Análise de Componentes Principais (ACP) é usada para resumir a maior parte da

informação original (variância) a um número pequeno de fatores, permitindo identificar uma

dimensão que melhor discrimine os objetos em estudo.. Essa técnica tem por objetivo

localizar componentes que maximizem a variância explicada por um número de fatores que

pode chegar até o número total de atributos. Um critério para se estabelecer o valor mínimo

aceitável para a explicação da variância total por um componente principal é que este deve

explicar, pelo menos, o que dele se esperaria que explicasse, caso todas as variáveis originais

tivessem o mesmo poder de explicação das medidas. Ou seja, se p é o número de variáveis

originais, então o último componente principal identificado deve explicar, no mínimo, 100/p

121

pontos percentuais da variância total, apresentando, assim, autovalor maior ou igual a 1

(HAIR et al., 2005; MALHOTRA, 2001).

A rotação Varimax é a técnica que maximiza a soma das variâncias de cargas exigidas

da matriz fatorial. Nessa rotação, o ângulo entre os eixos é mantido em 90°, pressupondo que

as variáveis são independentes. Assim, busca-se identificar, na matriz de correlação, valores

significativos de cargas fatoriais próximas a –1 e a +1, de forma que as variáveis se

mantenham mais relacionadas entre si e fortes dentro dos fatores. Carga Fatorial é a

correlação de cada variável com os fatores. Essa carga indica o grau de correspondência entre

a variável e o fator, sendo que variáveis com cargas maiores tornam-se representativas do

fator. Os valores das cargas fatoriais são considerados por dois critérios, o de significância

prática e o de significância estatística (HAIR et al., 2005). Nesse estudo adotou-se o critério

da significância prática.

A significância prática não tem qualquer relação matemática. Na realidade, considera-

se que (i) cargas fatoriais de ± 0,30 refletem 10% da variância explicada do fator; logo,

atingem um nível mínimo de significância prática; (ii) cargas de ± 0,40 são mais importantes,

e (iii) cargas de ± 0,50 são consideradas de significância prática, pois uma carga de 0,50

denota 25% da variância explicada, e uma carga que excede 0,70 explica 50% da variância

(HAIR et al., 2005).

Finalmente, a confiabilidade trata da consistência entre múltiplas medidas de uma

variável, e pode ser calculada pelo teste-reteste ou pela consistência interna. A análise de

consistência interna pode ser medida pela correlação item-com-total, inter-itens e/ou pelo alfa

de Cronbach (HAIR et al., 2005). Esse estudo aborda somente o teste de Cronbach.

O Alfa de Cronbach mede o grau de fidedignidade e a consistência ou confiabilidade

da escala utilizada na coleta de dados (PEREIRA, 1999). Um atributo da escala é considerado

bom quando todas as suas medidas têm uma relação coerente entre si, no esforço de medir o

fenômeno considerado, já que mensuram o mesmo objeto (PEREIRA, 1999). “O limite

inferior para o alfa de Cronbach geralmente aceito é de 0,70, apesar de poder diminuir para

0,60 em pesquisas exploratórias” (HAIR et al., 2005, p. 112).

122

Dessa maneira, com procedimentos definidos – (i) método de extração análise de

componentes principais, com rotação Varimax, (ii) número de fatores baseados em

autovalores e (iii) confiabilidade pelo Alfa de Cronbach –, passou-se à aplicação da AFE. Os

resultados estão apresentados nas Tabela 21 e 22.

Tabela 21 – Análise Fatorial de Atitude (Cargas Fatoriais e Alfa de Cronbach)

Dimensões / Atributos Cargas

Fatoriais

Alfa de

Cronbach

Fator – 1ª Dimensão (Variância Explicada = 29,95%)

At2 Não amigável – Amigável 0,72

At3 Serviço ruim - Bom serviço 0,72

At9 Empregados sem conhecimento – Empregados com conhecimento 0,57

At18 Rígido – Flexível 0,54

At10 Empregados não amigáveis - Empregados amigáveis 0,51

At13 Frio – Caloroso 0,50

At4 Clientes Positivos - Clientes Negativos 0,43

0,76

Fator – 2ª Dimensão (Variância Explicada = 8,96%)

At20 Sem muitos progressos - Sempre progredindo 0,70

At19 Sem crescimento - Crescendo rapidamente 0,67

At12 Fora de moda - Realmente moderno 0,58

At8 Simples – Elegante 0,56

At1 Retraído – Agressivo 0,42

0,70

Fator – 3ª Dimensão (Variância Explicada = 7,06%)

At7 Honesto – Desonesto 0,70

At5 Confiável - Não confiável 0,69

At11 Estável – Instável 0,65

At6 Desagradável – Agradável 0,48

0,70

Fator – 4ª Dimensão (Variância Explicada = 5,71%)

At17 Quieto - Barulhento 0,60

At14 Invisível - Visível 0,60

At16 Passivo - Ativo 0,58

At15 Não atraente - Atraente 0,47

0,70

N = 910. Nota: Análise dos Componentes Principais, com rotação Varimax.

Observa-se, na tabela acima, que os indicadores do constructo Atitude (i) se formaram

em 4 fatores, com autovalor acima de 1 e um total de variância explicada de 51,68%; (ii) têm

a maioria das cargas fatoriais acima de 0,50; e (iii) os mais representativos são o At2 e o At3

(0,72), e o menos representativo é o At1 (0,42). Constata-se, ainda, que três fatores têm

consistência interna igual a 0,70 e que um tem consistência igual a 0,76.

A análise dos resultados da AFE permite inferir que, pelos parâmetros definidos por

Hair et al. (2005), (i) o valor da variância extraída é satisfatório para pesquisas em Ciências

Sociais; (ii) a maioria das cargas é considerada de significância prática, denotando 25% ou

mais da variância explicada; e (iii) que a consistência interna dos dados está dentro do limite

recomendado para estudos descritivos (>0,70), demonstrando boa confiabilidade da escala.

123

Pelos resultados, observou-se que, ainda que o constructo Atitude tenha se formado em

4 fatores, como encontrado por Heerden e Puth (1995), os atributos não têm a mesma

formação fatorial do trabalho original.

Tabela 22 – Análise Fatorial da Lealdade – (Cargas Fatoriais e Alfa de Cronbach)

Dimensões Cargas Fatoriais

Alfa de Cronbach

Fatores da 1ª Dimensão (Variância Extraída = 41,75%)

Le 11 _ Ação 0,82

Le 10 _ Afetiva 0,82

Le 6 _ Ação 0,77

Le 16 _ Ação 0,77

Le 2 _ Ação 0,77

Le 9 _ Afetiva 0,76

Le 15 _ Cognitiva 0,76

Le 13 _ Afetiva 0,72

Le 5 _ Afetiva 0,71

Le 1 _ Cognitiva 0,67

Le 7 _ Cognitiva 0,66

0,92

Fatores da 2ª Dimensão (Variância Extraída = 10,88%)

Le 12 _ Conativa 0,77

Le 14 _ Conativa 0,74

Le 8 _ Conativa 0,67

Le 3 _ Conativa 0,48

Le 4 _ Cognitiva 0,41

0,63

N = 910. Nota: Análise dos Componentes Principais, com rotação Varimax.

Verifica-se, na tabela acima, que os atributos do constructo Lealdade (i) se formaram

em 2 fatores, com autovalor acima de 1 e uma variância explicada total de 52,63%; (ii) têm a

maioria das cargas fatoriais acima de 0,60; e (iii) os mais representativos são o Le10 e o Le11

(0,82) e o menos representativo é o Le4 (0,41). Observa-se que a 1ª dimensão possui

consistência interna igual a 0,92 e a 2ª dimensão, 0,63.

Desta forma, pelos resultados da AFE, conclui-se que, pelos parâmetros definidos por

Hair et al. (2005), (i) o valor da variância extraída é satisfatório para pesquisas em Ciências

Sociais; (ii) a maioria das cargas é considerada de significância prática, denotando 25% ou

mais da variância explicada; e (iii) que a consistência interna da 2ª dimensão está com o valor

abaixo do recomendado (>0,70), demonstrando problema de confiabilidade da escala.

Adicionalmente, constatou-se que os atributos da Lealdade se formaram em apenas

duas dimensões, divergindo dos 4 fatores esperados. Assim, essa formação fatorial não

acompanhou as escalas utilizadas para avaliar as quatro fases da lealdade, propostas por

124

Oliver (1997). Portanto, com objetivo de expandir o conhecimento sobre a formação dos

atributos, optou-se por rodar uma nova AFE, determinando, a priori, a formação de 4 fatores.

Os resultados estão apresentados na Tabela 23.

Tabela 23 – AFE da Lealdade – Quatro Dimensões (Cargas Fatoriais e Alfa de Cronbach)

Dimensões Cargas Fatoriais

Alfa de Cronbach

Fatores da 1ª Dimensão (Variância Extraída = 41,75%)

Le 13 _ Afetiva 0,83

Le 9 _ Afetiva 0,80

Le 5 _ Afetiva 0,74

Le 6 _ Ação 0,68

Le 10 _ Afetiva 0,66

Le 11 _ Ação 0,63

Le 16 _ Ação 0,61

Le 15 _ Cognitiva 0,55

0,91

Fatores da 2ª Dimensão (Variância Extraída = 10,88%)

Le 1 _ Cognitiva 0,66

Le 4 _ Cognitiva 0,65

Le 2 _ Ação 0,62

Le 7 _ Cognitiva 0,60

0,74

Fatores da 3ª Dimensão (Variância Extraída = 6,00%)

Le 12 _ Conativa 0,82

Le 14 _ Conativa 0,72

Le 8 _ Conativa 0,68

0,64

Fatores da 4ª Dimensão (Variância Extraída = 5,22%)

Le 3 _ Conativa 0,90 ---

N = 910. Nota: Análise dos Componentes Principais, com rotação Varimax.

Observa-se, na tabela acima, que (i) a variância explicada total aumentou para 63,85%;

(ii) a maioria das cargas fatoriais continua acima de 0,60; e (iii) a variável mais representativa

do constructo passou a ser Le3 (0,90), e a de menor representatividade a Le15 (0,55). A 4ª

dimensão, da nova fatorial, por constituir-se de um único item, não tem o valor Alfa de

Cronbach. Logo, conclui-se que, mesmo definindo quatro fatores a priori, os atributos da

lealdade não acompanharam as fases definidas na perspectiva teórica.

O resultado divergente entre os fatores esperados para as quatro fases da lealdade pode

ter ocorrido em função da forte presença de atributos atitudinais e comportamentais nas

escalas utilizadas, indicando a bidimensionalidade do constructo lealdade. Pelos resultados

apresentados na tabela 22, AFE livre da definição do número de fatores, pode-se constatar

dois agrupamentos, um com atributos representativos da lealdade atitudinal – cognitiva,

afetiva e conativa, conforme sugerido por Dicky e Basu (1994) –, e outro com atributos da

fase conativa, que representa a lealdade comportamental ou intenção de recompra, conforme

sugerem Taylor e Baker (1994).

125

Cumpre ressaltar que as análises fatoriais exploratórias da pesquisa Valores Ipsativos

foram realizadas com as duas amostras selecionadas para o estudo, uma com a presença dos

outliers (N=910) e a outra sem os outliers (N=815). Pelos resultados, observou-se que não

houve diferença de agrupamentos entre as amostras utilizadas.

Desta forma, com as análises de dados concluídas, encerra-se a pesquisa Valores

Ipsativos. A próxima seção apresenta as metodologias, os procedimentos de coleta e as

análises estatísticas dos dados do segundo estudo empírico: Valores Normativos.

126

4.2 ESTUDO 2 – PESQUISA VALORES NORMATIVOS (RATINGS)

A pesquisa Valores Normativos está estruturada em dois métodos de pesquisa, um com

ênfase exploratória e outro descritivo (AAKER; KUMAR; DAY, 2001; CHURCHILL;

YACOBUCCI, 2005; MALHOTRA, 2001).

4.2.1 Pesquisa Exploratória

A pesquisa exploratória foi desenvolvida por meio do método de dados secundários

(CHURCHILL; YACOBUCCI, 2005; MALHOTRA, 2001), tendo como fonte de dados, para

definir as escalas dos constructos Valores Pessoais, Atitude e Fases da Lealdade, os resultados

da pesquisa Valores Ipsativos (Ordenados).

4.2.1.1 Escala do Constructo Valores Pessoais

A escala do constructo Valores Pessoais foi definida com 10 variáveis dentre um total

de 18 apresentadas aos respondentes na pesquisa Valores Ipsativos. Das dez variáveis, 5

foram declaradas as mais importantes e 5 as de menor importância (Tabela 24). A redução da

escala visou à minimização da variância existente entre os atributos desse constructo

(MCCARTY; SHRUM, 1997, 2000) e à parcimônia do instrumento de coleta de dados (HAIR

et al., 2005). Esse procedimento é semelhante ao adotado por Allen, Ng e Wilson (2002), que

pesquisaram os valores terminais e instrumentais por meio da metodologia rank-then-rate.

127

Tabela 24 – Escala de Valores Pessoais – Pesquisa Valores Normativos

Grau de Importância Atributos

Segurança da Família

Auto-respeito

Felicidade

Equilíbrio Interno

Valores Pessoais

Mais

Importantes

Sabedoria

Vida Confortável

Reconhecimento Social

Mundo de Paz

Vida Excitante

Valores Pessoais

Menor

Importância

Sentimento de Realização

Fonte: Pesquisa Valores Ipsativos (Ordenados).

4.2.1.2 Escala do Constructo Atitude

A escala do constructo Atitude foi definida com 9 atributos (Tabela 25), dentre um

total de 20 apresentados na pesquisa Valores Ipsativos. Foram selecionadas as variáveis que

obtiveram, na Análise Fatorial Exploratória daquela pesquisa, cargas fatoriais iguais ou acima

de 0,60. A redução da escala se deu em função do critério da "Garantia de Significância

Prática" (HAIR et al., 2005, p. 107) e da parcimônia do instrumento de coleta de dados. O

critério da "Garantia de Significância Prática" rege que quanto maior o valor absoluto da

carga fatorial, maior a correlação entre a variável e o fator. Como a carga ao quadrado

equivale à quantia da variância total da variável explicada pelo fator, quanto maior a carga,

mais importante é a variável na interpretação da matriz fatorial. Por exemplo, uma carga

fatorial que excede a 0,50 denota mais de 25% da variância explicada pelo fator (HAIR et al.,

2005).

Tabela 25 – Atributos de Atitude – Pesquisa Valores Normativos

Atributos Carga Fatorial Fatores Originais

Amigável - Não amigável 0,72 F1

Bom serviço - serviço ruim 0,72 F1

Sempre progredindo - Sem muitos progressos

0,70 F2

Honesto - desonesto 0,70 F3

Confiável - Não confiável 0,70 F3

Crescendo rapidamente - Sem crescimento 0,67 F2

Estável - Instável 0,66 F3

Visível - Invisível 0,60 F4

Barulhento - Quieto 0,60 F4

Fonte: Pesquisa Valores Ipsativos (Ordenados).

A nomenclatura dos itens Crescendo rapidamente e Sempre progredindo foi alterada, na Pesquisa Valores

Normativos, para Grande e Progressivo, respectivamente, por questão de semântica.

128

4.2.1.3 Escala do Constructo Fases da Lealdade

Para mensurar o constructo Fases de Lealdade foram utilizadas as mesmas escalas da

pesquisa Valores Ipsativos. A opção pela manutenção das variáveis nos seus respectivos

fatores foi o fato de esses atributos já terem passado por processos de validação e

confiabilidade nos estudos originais – (Harris e Goode (2004) para as fases cognitiva e ação,

Pedersen e Nysveen (2001) para a fase afetiva, e McMullan e Gilmore (2003) para a fase

conativa).

4.2.2 Pesquisa Descritiva

Optou-se pela pesquisa descritiva de corte transversal com a técnica de coleta de dados

Survey. Para tanto, foi formulado um questionário estruturado com perguntas em ordem pré-

especificada (AAKER; KUMAR; DAY, 2001, CHURCHILL; YACOBUCCI, 2005;

MALHOTRA, 2001).

Delineados os métodos de pesquisa (exploratória e descritiva) passou-se às definições

sobre (i) medição e escalonamento das variáveis, (ii) elaboração do questionário, (iii) plano

amostral, (iv) coleta de dados e (v) preparação dos dados para as análises estatísticas futuras.

4.2.3 Medição e Escalonamento do Estudo

Nesse estudo foram adotadas mais de uma escala primária de medição e mais de uma

escala de escalonamento não-comparativo. Quanto à medição, foram utilizadas escalas

intervalares para os constructos Valores Pessoais, Atitude e Fases da Lealdade, e escalas

ordinal e nominal para os dados demográficos. Quanto ao escalonamento, foi utilizada a

escala de classificação por item – escala do tipo de Likert, com grau de importância entre 1

(sem importância) e 7 (muito importante) para o constructo Valores Pessoais e com grau de

129

concordância entre 1 (discordo totalmente) e 7 (concordo totalmente) para o constructo Fases

da Lealdade. Para avaliar o constructo Atitude foi utilizada escala de diferencial semântico de

5 pontos.

4.2.4 Elaboração do Instrumento de Coleta de Dados

A elaboração do questionário (Anexo G) seguiu os estágios sugeridos por Churchill e

Yacobucci (2005) e Malhotra (2001).

Estágio 1 – Especificação das Informações Necessárias

As informações especificadas visaram investigar atributos dos constructos Valores

Pessoais, Atitude e Fases da Lealdade, questões sobre dados demográficos, informações sobre

tempo de relacionamento bancário e o nome do banco de relacionamento.

Estágio 2 – Tipo de Questionário e Método de Administração

Optou-se pelas entrevistas pessoais em função dos objetivos do trabalho e da

complexidade das perguntas.

Estágio 3 – Conteúdo de uma Questão Individual

O conteúdo de todas as questões atende aos objetivos propostos. O questionário foi

composto por 43 questões (10 de Valores, 9 de Atitude, 16 das Fases da Lealdade, 1 de

relacionamento bancário, 1 com nome do banco e 6 de dados demográficos), que objetivaram

buscar informações necessárias aos testes das hipóteses.

Estágio 4 – Superação da Incapacidade e Relutância em Responder

Optou-se por incapacitar respondentes por meio de um item do questionário: tempo de

relacionamento bancário. Se o tempo fosse inferior a 6 meses, então o respondente era

inabilitado no momento da preparação dos dados para as análises estatísticas, sendo

considerado missing value. Ainda, com o objetivo de evitar a relutância dos entrevistados em

responder, buscou-se sensibilizá-los pelo texto introdutório do questionário.

130

Estágio 5 – Escolha da Estrutura da Pergunta

O questionário teve duas questões não-estruturadas, relativas ao nome do banco e ao

tempo de relacionamento, sendo as demais perguntas estruturadas com questões escalonadas.

Estágio 6 – Escolha do Enunciado da Questão

O enunciado das questões acompanhou o resultado da técnica de tradução e tradução

reversa das escalas, técnica utilizada na pesquisa Valores Ipsativos.

Estágio 7 – Seqüência do Questionário

As questões foram apresentadas numa seqüência lógica e de fácil compreensão para os

entrevistados. Foram abordadas informações básicas e informações de classificação.

Estágio 8 – Formato e Leiaute do Questionário

O questionário foi formatado em 6 seções: 1) introdução da pesquisa, 2) instruções,

exemplos de aplicação da escala e itens de Valores, 3) perguntas sobre o banco de maior

relacionamento (nome do banco e tempo de relacionamento), 4) instruções, exemplos de

aplicação da escala de diferencial semântico e indicadores de Atitude, 4) instruções, exemplos

de aplicação da escala do tipo de Likert e atributos das Fases da Lealdade, e 5) questões

referentes aos dados demográficos.

Estágio 9 – Reprodução do questionário

Os questionários foram montados em formato de livro. As perguntas foram

estruturadas em quatro páginas, em uma folha de papel A4 impressa em frente e verso.

Estágio 10 – Pré-teste

Esse estudo não passou pelo pré-teste em função de ser uma extensão da pesquisa

Valores Ipsativos.

4.2.5 Plano Amostral

A população-alvo e as técnicas de amostragem utilizadas nesse estudo foram as

mesmas da pesquisa Valores Ipsativos. O número mínimo de entrevistas desejado foi definido

131

em 10 entrevistas para cada variável investigada (HAIR et al., 2005). Desta forma, com 43

variáveis, esperava-se atingir, no mínimo, 430 respostas válidas.

4.2.6 Coleta dos Dados

A coleta de dados da pesquisa Valores Normativos foi realizada em Porto Alegre e

regiões metropolitanas, entre os dias 25 de fevereiro e 15 de abril de 2008. Os questionários

foram preenchidos pelos respondentes e o tempo de duração de resposta girou entre 5 e 8

minutos. A técnica de coleta de dados aplicada foi “Bola de Neve” (MALHOTRA, 2001). O

trabalho de campo foi controlado pelo pesquisador que, ao receber os questionários, conferia e

registrava os dados.

De um total de 1200 questionários distribuídos, 971 retornaram respondidos. Destes,

43 questionários foram excluídos por não atenderem ao pré-requisito: tempo de

relacionamento superior a 6 meses. Desta forma, a base de dados ficou com 928

questionários, que foram submetidos ao processo de preparação dos dados para análises

estatísticas futuras (Tabela 26).

Tabela 26 – Controle dos Questionários – Pesquisa Valores Normativos

Questionários n %

Entregues 1200 100,00

Retorno 971 80,91

Tempo de relacionamento inferior a 6 meses 43 3,58

Total 928 77,33

4.2.7 Preparação dos Dados

Na preparação dos dados foram aplicadas as seguintes técnicas sugeridas por Hair et

al. (2005): a) avaliação de dados ausentes (Missing Values), b) identificação de valores fora

dos limites, c) transformação da escala, d) identificação de observações atípicas (Outilers), e

e) testes de normalidade, linearidade e multicolinearidade dos dados.

132

4.2.7.1 Avaliação dos Dados Ausentes (Missing Values)

“Os dados ausentes são um incômodo para pesquisadores e podem ser resultado de

erros na entrada de dados ou da omissão de respostas pelos respondentes” (HAIR et al., 2005,

p. 49). Assim, com o objetivo de evitar erros na generalização dos resultados, foram

identificados missing values por respondentes (Tabela 27) e por variáveis (Tabela 29). A

seguir foram aplicados alguns procedimentos de tratamento nas variáveis com dados ausentes.

Tabela 27 – Dados Ausentes por Respondentes – Pesquisa Valores Normativos

Número de Missing

Values

Quantidade

de casos

Quantidade

acumulada

Número dos casos com missing

values

1 67 67

2 10 77

2 79

4 1 80 620

6 2 82 337, 671

9 1 83 173

10 3 86 536, 605, 855

16 2 88 804, 477

17 1 89 478

20 1 90 732

25 1 91 662

Total 91

N = 928

Observa-se, na tabela acima, que os dados ausentes estão concentrados num baixo

número de casos (N=91), representando 9,80% dos 928 casos analisados. Constata-se que a

maior parte dos casos (79) possui até 3 missing values.

Desta forma, após analisar os resultados, optou-se pela exclusão dos entrevistados que

apresentaram mais de 3 respostas ausentes (12 casos), em função de que 4 ou mais missing

values representavam mais de 10% do total das variáveis analisadas (35 variáveis). Assim,

com a eliminação desses casos, a base de dados final ficou com 916 respondentes (Tabela 28).

Tabela 28 – Base de Dados com até 3 missing values – Pesquisa Valores Normativos

Questionários n

Total de casos com tempo de relacionamento

superior a 6 meses

928

Casos com 4 ou mais missing values 12

Total da base de dados 916

133

Porém, a base de dados atual (N=916) ainda contém 79 casos com até 3 dados

ausentes. Por esse motivo, realizou-se a verificação da distribuição dos missing values por

variáveis, com o objetivo de identificar a possibilidade de se aplicar ações corretivas e de

ajustes. Essa distribuição está apresentada na Tabela 29.

Tabela 29 – Distribuição de Missing Values por Variáveis – Pesquisa Valores Normativos

Missing

Variáveis N

N %

Va1_Auto-respeito 914 2 0,2

Va2_Equilíbrio Interno 913 3 0,3

Va3_Felicidade 914 2 0,2

Va4_Mundo de Paz 913 3 0,3

Va5_Reconhecimento Social 909 7 0,8

Va6_Sabedoria 912 4 0,4

Va7_Segurança da Família 913 3 0,3

Va8_Sentimento de Realização 911 5 0,5

Va9_Vida Confortável 916 0 -

Va10_Vida Excitante 915 1 0,1

At1_Amigável-Não amigável 914 2 0,2

At2_Quieto-Barulhento 910 6 0,7

At3_Bom-Ruim 902 14 1,5

At4_Confiável-Não confiável 915 1 0,1

At5_Grande-Sem Cresimento 915 1 0,1

At6_Estável-Instável 914 2 0,2

At7_Honesto-desonesto 911 5 0,5

At8_Progressivo-Sem Muito Progressos 915 1 0,1

At9_Visível-Invisível 915 1 0,1

Le1_cog_Eu acredito que o Banco X tem as melhores ofertas neste momento 915 1 0,1

*Le2_cog_Eu acredito que o Banco X não oferece aquilo que gosto 916 0 -

Le3_cog_Eu acredito que usar o Banco X é preferível a outros bancos 915 1 0,1

*Le4_con_Experimentaria outro Banco se ele fosse 25% mais barato que o Banco X 910 6 0,7

*Le5_con_Experimentaria outro bco se ele oferecesse instalações melhores que o Bco X 915 1 0,1

Le6_afe_Eu me sinto ligado ao Banco X 916 0 -

*Le7_con_Eu mudaria de Banco se a equipe de outro banco fosse mais simpática 916 0 -

*Le8_con_Eu mudaria de Banco se outro oferecesse mais status 916 0 -

Le9_cog_Eu prefiro o serviço do Banco X ao serviço de seus concorrentes 914 2 0,2

Le10_aca_Eu sempre continuarei a escolher a qualidade do Bco X antes de outros 910 6 0,7

Le11_aca_Eu sempre continuarei a escolher o Banco X antes de outros bcos 908 8 0,9

Le12_aca_Eu sempre continuarei a favorecer as ofertas do Banco X antes de outros bcos 914 2 0,2

Le13_aca_Eu sempre escolherei usar o Banco X preferencialmente aos bcos concorrentes

915 1 0,1

Le14_afe_Eu tenho uma relação emocional positiva com o Banco X 915 1 0,1

Le15_afe_Futuramente, gostaria de permanecer cliente do Banco X 915 1 0,1

Le16_afe_O Banco X tem significado pessoal para mim 916 0 -

N = 916. Nota: * Variáveis que terão os valores revertidos no banco de dados.

Observa-se, pelos resultados apresentados na tabela acima, que a variável At3

apresenta o maior número de missing values (14) e que 6 variáveis não apresentam dados

ausentes. Verifica-se, ainda, que não há variáveis com 5% (N=46) ou mais de dados ausentes,

demonstrando que há possibilidade de se aplicar ações corretivas e de ajustes dessas variáveis,

conforme sugerem Hair et al. (2005).

134

Para o diagnóstico de aleatoriedade dos dados, Hair et al. (2005) recomendam três

métodos de análise. O primeiro avalia o processo de dados ausentes de uma única variável Y

em dois grupos – observações com dados ausentes para Y e observações com valores válidos

de Y. Assim, faz-se o teste estatístico de diferença de significância entre os dois grupos. Se

houver diferenças significativas, então há possibilidade de os dados ausentes não serem

aleatórios. O segundo método utiliza correlações dicotomizadas entre os valores válidos (1) e

os dados ausentes (0) para indicar o grau de associação entre os dados ausentes de cada par de

variáveis. Nessas relações, “baixas correlações denotam aleatoriedade dos dados ausentes”

(HAIR et al., 2005, p. 60). O terceiro método é classificado como dados perdidos

completamente ao acaso – MCAR (Missing Completely At Random). Nesse procedimento,

analisa-se o padrão de dados ausentes em todas as variáveis comparando-o com o padrão

esperado para um processo de dados perdidos aleatório. Assim, se diferenças significativas

são encontradas, então os dados podem ser classificados como perdidos completamente ao

acaso (MCAR).

Para a análise de aleatoriedade dos 79 casos com mais de 3 missing values, foram

aplicados o método de correlações dicotomizadas e o método MCAR. Pelos resultados das

análises de ambos, constata-se que os dados ausentes são distribuídos aleatoriamente (Little's

MCAR test: Chi-Square = 1.497,057, DF = 1.412, Sig. = 0,057) – ver os cálculos no Anexo

H. Quanto aos dados classificados como perdidos completamente ao acaso, “quaisquer

atitudes corretivas podem ser aplicadas sem levar em consideração o impacto de qualquer

outra variável ou do processo de dados ausentes” (HAIR et al., 2005, p. 60).

Para a correção de dados ausentes, encontram-se na literatura diversas sugestões para

substituições. Por exemplo, Hair et al., (2005) enumeram alguns procedimentos, tais como: (i)

substituição pela média, que corresponde à troca dos valores ausentes pelo valor médio

daquela variável, com base em todas as respostas válidas; (ii) atribuição por regressão,

utilizado para prever os valores ausentes de uma variável com base na relação com outras

variáveis no conjunto de dados; e (iii) tratamento EM, que é um método iterativo de dois

estágios (E e M), no qual o “estágio E faz as melhores estimativas possíveis e o estágio M faz

as estimativas dos parâmetros (médias, desvios-padrão ou correlações), assumindo que os

dados ausentes tenham sido substituídos” (HAIR et al., 2005, p. 63).

135

Assim, para a correção dos missing values optou-se pela substituição da média das

variáveis, haja vista que é “um dos métodos amplamente utilizado” (HAIR et al., 2005, p. 63)

e que não há diferenças significativas entre os resultados dos três métodos, conforme pode ser

conferido na Tabela 30.

Tabela 30 – Atribuição de Valores aos Dados Ausentes – Pesquisa Valores Normativos

Técnicas de atribuição de valores

Variáveis

Média

Regressão EM

Variáveis

Média

Regressão EM

Va1 6,48 6,48 6,48 Le1_cog 4,14 4,15 4,14

Va2 6,18 6,19 6,19 Le2_cog 3,11 3,10 3,10

Va3 6,51 6,50 6,50 Le3_cog 4,83 4,80 4,80

Va4 5,91 5,92 5,92 Le4_con 4,66 4,67 4,67

Va5 5,28 5,27 5,27 Le5_con 3,62 3,64 3,64

Va6 6,25 6,25 6,25 Le6_afe 4,18 4,19 4,19

Va7 6,56 6,57 6,57 Le7_con 3,57 3,58 3,58

Va8 6,35 6,35 6,35 Le8_con 2,78 2,80 2,80

Va9 5,88 5,90 5,90 Le9_cog 4,64 4,64 4,64

Va10 5,35 5,36 5,36 Le10_ação 4,09 4,13 4,13

At1 3,60 3,60 3,60 Le11_ação 3,99 4,01 4,01

At2 3,20 3,19 3,19 Le12_ação 4,05 4,05 4,05

At3 3,76 3,77 3,77 Le13_ação 4,14 4,14 4,14

At4 3,98 3,97 3,97 Le14_afe 4,11 4,13 4,13

At5 4,32 4,29 4,29 Le15_afe 4,88 4,87 4,87

At6 4,23 4,22 4,22 Le16_afe 3,65 3,67 3,67

At7 3,90 3,89 3,89

At8 3,85 3,84 3,84

At9 4,21 4,19 4,19

N = 916

4.2.7.2 Valores Fora dos Limites

O constructo Valores Pessoais foi medido numa escala intervalar de 1 a 7 (1 - sem

importância e 7 - muito importante), o constructo Atitude foi avaliado numa escala de

diferencial semântico de cinco pontos (de 1 a 5) e as Fases da Lealdade foram mensuradas

numa escala do tipo de Likert com sete pontos (1 - discordo totalmente e 7 - concordo

totalmente). Assim, ao analisar os valores atribuídos pelos respondentes, não foram

identificados casos fora dos limites relacionados, o mesmo ocorrendo com as variáveis

nominais (dados demográficos).

136

4.2.7.3 Transformação da Escala

A transformação da escala foi realizada no momento do processamento dos dados,

revertendo-se 5 atributos do constructo Fases da Lealdade, sendo 4 da fase conativa e 1 da

fase cognitiva. Desta forma, todo o instrumento de pesquisa ficou padronizado, de tal modo

que as notas maiores indicavam maior valor, atitude mais favorável e lealdade mais intensa.

4.2.7.4 Identificação de Observações Atípicas (Outliers)

As observações atípicas são casos com valores extremos em uma variável ou numa

combinação de variáveis que podem distorcer as análises estatísticas (KLINE, 2005). A

identificação dos outliers pode ocorrer numa perspectiva univariada ou multivariada.

Na perspectiva univariada examina-se a distribuição de observações e selecionam-se

como atípicas aquelas que estão fora dos intervalos de distribuição.

At9_Visível-

Invisível

At6_Estável-

Instável

At3_Bom-RuimVa10_Vida

Excitante

Va7_Segurança

da Família

Va4_Mundo de

Paz

Va1_Auto-

respeito

342

168

786

342

206

580

238165

206408

786

342

786

840

860

903

384

408

783

842

843

855

890

763

783

809817

142

224

384

806

842

845

756

825

857

908

777

880

890

893

842

861

802

856

898

899

384

451

750

786

806

820

833

888

451

578

868

896

903914

274 761

889

892

826

840

898

143

330

408

897

775

851

903

330

361

447442

708

823

892

398

501

896

750

782

876

908

352

384

544

342

356

Gráfico 2 – Representação dos Outliers Univariados – Pesquisa Valores Normativos

137

Nessa perspectiva foram identificados 60 outliers, todos nos constructos Valores

Pessoais e Atitude. No constructo Valores Pessoais as variáveis com maior número de

observações atípicas foram a Va3 e a Va7, ambas com 10 outliers, e no constructo Atitude as

variáveis com mais outliers foram a At5 e a At6, com 6 observações atípicas cada uma.

As variáveis com observações atípicas na perspectiva univariada foram mantidas na

base de dados por não comprometerem os resultados das análises estatísticas subseqüentes.

Na perspectiva multivariada avalia-se a posição de cada observação, comparando o

resultado com o centro de todas as observações em um conjunto de variáveis (HAIR et al.,

2005). Para esse tipo de análise utiliza-se a medida D² de Mahalanobis. Os outliers da

pesquisa Valores Normativos estão apresentados na Tabela 31.

Tabela 31 – Análise D² de Mahalanobis – Pesquisa Valores Normativos

Casos

D² de Mahalanobis

D² / df

maha/35

Sig

172 151,32 4,32 0,000

213 128,15 3,66 0,000

963 124,11 3,55 0,001

469 113,75 3,25 0,001

877 108,98 3,11 0,002

238 104,53 2,99 0,003

247 103,85 2,97 0,003

346 101,86 2,91 0,003

61 100,95 2,88 0,003

201 89,96 2,57 0,007

463 89,53 2,56 0,008

784 89,59 2,56 0,008

81 89,31 2,55 0,008

926 89,11 2,55 0,008

499 88,75 2,54 0,008

169 88,33 2,52 0,008

805 87,77 2,51 0,008

n=916

Por meio da medida de D² de Mahalanobis, considerando um nível conservador de

significância não excedendo a 1% (TABACHNICK; FIDELL, 1996), foram identificados 17

casos classificados como outliers multivariados, conforme apresentados na tabela acima.

Caso a opção fosse pela exclusão dos dados com observações atípicas, a base de dados

geral ficaria com 899 casos válidos (916-17=899). No entanto, decidiu-se pela retenção dos

casos extremos multivariados e pela realização de testes do modelo com outliers (N=916) e

sem os outliers (N=899), conforme sugere Kline (2005). Assim, todos os procedimentos das

análises multivariadas a partir desse ponto foram realizados com as duas amostras, pois o

138

objetivo foi verificar se casos extremos multivariados distorceriam os resultados das análises,

de modo a evidenciar a necessidade de excluí-los.

Sob o ponto de vista ético da pesquisa, sugere-se que devam ser mantidas as opiniões

diferentes, a menos que exista prova demonstrável de que estão verdadeiramente fora do

normal e que não são representativas de quaisquer observações na população. Se as

observações atípicas são eliminadas, o pesquisador pode melhorar a análise multivariada, mas

limita sua generalidade (HAIR et al., 2005; RODRIGUES; PAULO, 2007).

4.2.7.5 Teste de Normalidade

A verificação da normalidade dos dados é importante, pois se a variação em relação à

distribuição normal for grande, todos os testes estatísticos, como as estatísticas F e t, serão

inválidos (HAIR et al., 2005).

Na pesquisa Valores Normativos a verificação da normalidade foi realizada por meio

dos testes de Kolmogorov-Smirnov (K-S) e de Shapiro-Wilks e das comparações das

estatísticas Z de curtose e assimetria.

Os testes de Kolmogorov-Smirnov (K-S) e de Shapiro-Wilks calculam o nível de

significância para as diferenças dos valores das variáveis em relação a uma distribuição

normal (HAIR et al., 2005). Os testes de assimetria e de curtose verificam se a distribuição

dos dados se concentra em torno da média, moda e mediana. A assimetria indica a tendência

de maior concentração dos dados em relação ao ponto central. Logo, se a distância entre a

média e a moda for grande, maior será a assimetria (negativa ou positiva) (RODRIGUES;

PAULO, 2007). Já a curtose se refere à “elevação” e ao “achatamento” da distribuição.

Assim, “quando a linha fica abaixo da diagonal, a distribuição é mais achatada do que o

esperado” (HAIR et al., 2005, p. 77). Os resultados desses testes estão apresentados nas

Tabelas 32 e 33.

139

Tabela 32 – Teste de Normalidade – Testes de Kolmogorov-Smirnov (K-S) e de Shapiro-Wilks – Pesquisa

Valores Normativos

Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk

Indicadores

Estatística

Graus de

Liberdade (df)

Sig. Estatística

Graus de

Liberdade (df)

Sig.

Va1 0,39 916 0,00 0,65 916 0,00

Va2 0,29 916 0,00 0,78 916 0,00

Va3 0,39 916 0,00 0,63 916 0,00

Va4 0,25 916 0,00 0,83 916 0,00

Va5 0,18 916 0,00 0,91 916 0,00

Va6 0,29 916 0,00 0,77 916 0,00

Va7 0,42 916 0,00 0,57 916 0,00

Va8 0,33 916 0,00 0,73 916 0,00

Va9 0,21 916 0,00 0,85 916 0,00

Va10 0,17 916 0,00 0,91 916 0,00

At1 0,21 916 0,00 0,88 916 0,00

At2 0,22 916 0,00 0,90 916 0,00

At3 0,25 916 0,00 0,87 916 0,00

At4 0,25 916 0,00 0,85 916 0,00

At5 0,30 916 0,00 0,77 916 0,00

At6 0,26 916 0,00 0,80 916 0,00

At7 0,22 916 0,00 0,86 916 0,00

At8 0,22 916 0,00 0,87 916 0,00

At9 0,27 916 0,00 0,80 916 0,00

Le1_cog 0,18 916 0,00 0,94 916 0,00

Le2_cog 0,17 916 0,00 0,93 916 0,00

Le3_cog 0,18 916 0,00 0,92 916 0,00

Le4_con 0,16 916 0,00 0,91 916 0,00

Le5_con 0,13 916 0,00 0,93 916 0,00

Le6_afe 0,12 916 0,00 0,94 916 0,00

Le7_con 0,13 916 0,00 0,93 916 0,00

Le8_con 0,18 916 0,00 0,88 916 0,00

Le9_cog 0,16 916 0,00 0,93 916 0,00

Le10_aca 0,14 916 0,00 0,94 916 0,00

Le11_aca 0,14 916 0,00 0,94 916 0,00

Le12_aca 0,13 916 0,00 0,94 916 0,00

Le13_aca 0,13 916 0,00 0,94 916 0,00

Le14_afe 0,15 916 0,00 0,94 916 0,00

Le15_afe 0,17 916 0,00 0,91 916 0,00

Le16_afe 0,14 916 0,00 0,92 916 0,00

N=916

Dado que H0 (a distribuição é normal) e H1 (a distribuição não é normal)

(RODRIGUES; PAULO, 2007), pode-se afirmar que há evidência estatística para rejeitar H0

ao nível de significância de 5% para todas variáveis desse estudo.

140

Tabela 33 – Teste de Normalidade – Análise da Assimetria e Curtose das Variáveis – Pesquisa Valores

Normativos

ASSIMETRIA CURTOSE

Variáveis

Estatística Erro

Sig.

Estatística Erro Z

Sig.

Va1 -1,91 0,08 -23,60 0,00 4,08 0,16 25,26

0,00

Va2 -1,27 0,08 -15,68 0,00 1,73 0,16 10,74

0,00

Va3 -2,14 0,08 -26,44 0,00 5,40 0,16 33,44

0,00

Va4 -0,91 0,08 -11,29 0,00 0,19 0,16 1,18 0,24

Va5 -0,63 0,08 -7,85 0,00 0,31 0,16 1,92 0,05

Va6 -1,19 0,08 -14,79 0,00 1,43 0,16 8,88 0,00

Va7 -2,49 0,08 -30,79 0,00 7,06 0,16 43,76

0,00

Va8 -1,42 0,08 -17,63 0,00 1,84 0,16 11,42

0,00

Va9 -0,86 0,08 -10,67 0,00 0,50 0,16 3,10 0,00

Va10 -0,55 0,08 -6,77 0,00 -0,09 0,16 -0,53 0,60

At1 -0,29 0,08 -3,53 0,00 -0,11 0,16 -0,66 0,51

At2 -0,14 0,08 -1,76 0,08 -0,20 0,16 -1,26 0,21

At3 -0,60 0,08 -7,49 0,00 0,46 0,16 2,84 0,00

At4 -0,75 0,08 -9,26 0,00 0,34 0,16 2,12 0,03

At5 -1,14 0,08 -14,17 0,00 0,90 0,16 5,55 0,00

At6 -0,81 0,08 -10,02 0,00 0,38 0,16 2,36 0,02

At7 -0,54 0,08 -6,74 0,00 0,01 0,16 0,09 0,93

At8 -0,50 0,08 -6,13 0,00 -0,07 0,16 -0,44 0,66

At9 -1,00 0,08 -12,41 0,00 0,68 0,16 4,20 0,00

Le1_cog -0,08 0,08 -1,02 0,31 -0,08 0,16 -0,50 0,62

Le2_cog -0,51 0,08 -6,25 0,00 -0,37 0,16 -2,30 0,02

Le3_cog -0,51 0,08 -6,28 0,00 -0,50 0,16 -3,12 0,00

Le4_con 0,40 0,08 4,94 0,00 -0,96 0,16 -5,92 0,00

Le5_con -0,22 0,08 -2,76 0,01 -0,89 0,16 -5,49 0,00

Le6_afe -0,15 0,08 -1,80 0,07 -0,98 0,16 -6,09 0,00

Le7_con -0,19 0,08 -2,31 0,02 -0,92 0,16 -5,70 0,00

Le8_con -0,64 0,08 -7,92 0,00 -0,50 0,16 -3,09 0,00

Le9_cog -0,41 0,08 -5,05 0,00 -0,59 0,16 -3,68 0,00

Le10_aca -0,20 0,08 -2,47 0,01 -0,80 0,16 -4,97 0,00

Le11_aca -0,10 0,08 -1,26 0,21 -0,83 0,16 -5,15 0,00

Le12_aca -0,15 0,08 -1,85 0,06 -0,81 0,16 -5,03 0,00

Le13_aca -0,18 0,08 -2,21 0,03 -0,91 0,16 -5,61 0,00

Le14_afe -0,16 0,08 -1,94 0,05 -0,76 0,16 -4,74 0,00

Le15_afe -0,63 0,08 -7,75 0,00 -0,37 0,16 -2,31 0,02

Le16_afe 0,16 0,08 1,93 0,05 -1,13 0,16 -6,98 0,00

N = 916. Notas: Estatística é a estimativa do parâmetro de curtose ou assimetria. Erro

padrão da estimativa. Valor Z é o teste Z da estimativa contra 0 (razão Est/Erro) e Sig. é a

significância do teste Z.

Pelos resultados dos testes de assimetria e curtose, apresentados acima, numa

significância de parâmetro de alfa igual a 0,1% (TABACHNICK; FIDELL, 1996), constata-se

desvio de normalidade na maior parte das variáveis. Observa-se uma maior concentração de

assimetria negativa (33 das 35 variáveis), ou seja, dados muito concentrados acima da média

das variáveis, e um equilíbrio entre a curtose positiva (15 variáveis) e a negativa (20

variáveis). Quanto aos desvios significativos de normalidade, foram encontradas 24 variáveis

com assimetria diferente de 0 (68,5%) e 23 (65,7%) variáveis com curtose diferente do valor

esperado de uma curva normal (0), confirmando a ausência de normalidade dos dados. Logo,

141

as comparações das estatísticas Z de assimetria e curtose confirmam os resultados dos testes

K-S, ou seja, os dados da pesquisa Valores Normativos não têm distribuição normal.

Com o objetivo de minimizar os problemas de normalidade, optou-se pela

transformação das variáveis conforme sugerem Hair et al. (2005) e Tabachnick e Fidell

(1996). Dentre as transformações possíveis, foram aplicadas funções logarítmicas para

corrigir a assimetria positiva (2 variáveis), raiz quadrada para corrigir a assimetria negativa

(33 variáveis), e função inversa para corrigir as curtoses (RODRIGUES; PAULO, 2007). Os

resultados desses procedimentos estão apresentados nas Tabelas 34a e 34b.

Tabela 34a – Assimetria e Curtose das Variáveis Transformadas – Valores e Atitude – Pesquisa Valores

Normativos

ASSIMETRIA CURTOSE

Variáveis

Estatística Erro Z

Sig.

Estatística Erro Z

Sig.

Va1 -1,22 0,08 -15,12

0,00 0,23 0,16 1,43 0,15

Va2 -0,57 0,08 -7,07 0,00 -1,00 0,16 -6,21 0,00

Va3 -1,33 0,08 -16,47

0,00 0,58 0,16 3,61 0,00

Va4 -0,54 0,08 -6,63 0,00 -0,95 0,16 -5,88 0,00

Va5 -0,39 0,08 -4,81 0,00 -0,27 0,16 -1,65 0,10

Va6 -0,57 0,08 -7,10 0,00 -0,96 0,16 -5,96 0,00

Va7 -1,64 0,08 -20,29

0,00 1,62 0,16 10,03 0,00

Va8 -0,81 0,08 -10,07

0,00 -0,57 0,16 -3,52 0,00

Va9 -0,42 0,08 -5,20 0,00 -0,86 0,16 -5,33 0,00

Va10 -0,35 0,08 -4,29 0,00 -0,54 0,16 -3,35 0,00

At1 -0,06 0,08 -0,75 0,45 -0,44 0,16 -2,75 0,01

At2 -0,14 0,08 -1,71 0,09 -0,21 0,16 -1,28 0,20

At3 0,08 0,08 0,95 0,34 -0,59 0,16 -3,65 0,00

At4 -0,17 0,08 -2,15 0,03 -0,85 0,16 -5,24 0,00

At5 -0,44 0,08 -5,51 0,00 -1,28 0,16 -7,93 0,00

At6 -0,37 0,08 -4,59 0,00 -1,01 0,16 -6,29 0,00

At7 -0,34 0,08 -4,26 0,00 -0,47 0,16 -2,91 0,00

At8 -0,29 0,08 -3,61 0,00 -0,53 0,16 -3,26 0,00

At9 -0,50 0,08 -6,24 0,00 -0,87 0,16 -5,38 0,00

N = 916

142

Tabela 34b – Assimetria e Curtose das Variáveis Transformadas – Fases da Lealdade – Pesquisa Valores

Normativos

ASSIMETRIA CURTOSE

Variáveis

Estatística Erro Z

Sig.

Estatística Erro Z

Sig.

Le1_cog -0,08 0,08 -1,02 0,31 -0,08 0,16 -0,50 0,62

Le2_cog -0,29 0,08 -3,59 0,00 -0,69 0,16 -4,27 0,00

Le3_cog -0,29 0,08 -3,59 0,00 -0,82 0,16 -5,09 0,00

Le4_con 0,40 0,08 4,99 0,00 -0,96 0,16 -5,92 0,00

Le5_con -0,22 0,08 -2,75 0,01 -0,89 0,16 -5,50 0,00

Le6_afe 0,49 0,08 6,04 0,00 -0,89 0,16 -5,52 0,00

Le7_con -0,19 0,08 -2,31 0,02 -0,92 0,16 -5,70 0,00

Le8_con -0,45 0,08 -5,56 0,00 -0,90 0,16 -5,57 0,00

Le9_cog -0,41 0,08 -5,06 0,00 -0,59 0,16 -3,68 0,00

Le10_aca -0,20 0,08 -2,46 0,01 -0,80 0,16 -4,97 0,00

Le11_aca -0,10 0,08 -1,26 0,21 -0,83 0,16 -5,15 0,00

Le12_aca -0,15 0,08 -1,85 0,06 -0,81 0,16 -5,03 0,00

Le13_aca -0,18 0,08 -2,21 0,03 -0,91 0,16 -5,61 0,00

Le14_afe -0,16 0,08 -1,94 0,05 -0,76 0,16 -4,74 0,00

Le15_afe -0,39 0,08 -4,85 0,00 -0,74 0,16 -4,57 0,00

Le16_afe 0,36 0,08 4,51 0,00 -1,01 0,16 -6,23 0,00

N = 916

Observa-se pelos resultados que houve uma pequena melhora quanto à assimetria, que

foi reduzida, porém permanecendo negativa, e que não houve melhora representativa quanto à

curtose, que deixou de ser positiva e passou a ser, na maioria das variáveis, negativa.

Em resumo, os resultados dos testes K-S e da comparação da assimetria e curtose

evidenciam a violação da normalidade multivariada, especialmente nos dados originais (sem

transformação). Em função disso, optou-se por continuar as análises com a base de dados

original, ou seja, com as respostas emitidas pelos entrevistados.

A distribuição normal das variáveis em um grupo é um requisito para a existência da

normalidade multivariada de todas as combinações lineares destas variáveis (TABACHNICK;

FIDELL, 1996). No entanto, não se considera que o desvio de normalidade implique

proibição para aplicação da técnica Modelagem de Equações Estruturais, foco dessa pesquisa,

pois o tamanho da amostra é relativamente grande, o que permite minimizar o impacto do erro

amostral (HAIR et al., 2005). Além desse fato, a complexidade dos modelos a serem testados

é moderada, o que permite desvios de normalidade dos dados (TABACHNICK; FIDELL,

1996).

143

4.2.7.6 Teste de Linearidade

O teste de linearidade consiste na análise da relação das variáveis com os padrões de

associação entre cada par de variável. Técnicas multivariadas baseadas em medidas que

correlacionam associações, tais como regressão múltipla, regressão logística, análise fatorial e

modelagem de equações estruturais, fundamentam-se na análise de relações lineares entre as

variáveis (HAIR et al., 2005). Nesse estudo foram realizadas análises de correlação, que

representam apenas a associação linear entre variáveis. É importante ressaltar que os efeitos

não-lineares não são apresentados no valor de correlação (HAIR et al., 2005).

O teste para determinar as relações lineares existentes entre os atributos dos

constructos Valores Pessoais, Atitude e Fases da Lealdade foi realizado por meio do

Coeficiente de Correlação de Pearson, que varia de -1 a +1. Quanto mais próximo desses

valores for o resultado da relação, maior o grau de associação entre as variáveis, e quanto

mais próximo de zero, menor a relação, indicando que não existe correlação entre elas. A

relação positiva indica que quando uma variável aumenta de valor a outra acompanha esse

aumento (HAIR et al., 2005). Os resultados estão apresentados nas Tabelas 35a, 35b, 35c,

35d, 35e e 35f).

Tabela 35a – Análise de Correlações dos Atributos de Valores Pessoais

Coeficiente de Correlação de Pearson (Bicaudal)

Va1 Va2 Va3 Va4 Va5 Va6 Va7 Va8 Va9 Va10

Va1 1

Va2 0,45 1

Va3 0,26 0,35 1

Va4 0,34 0,40 0,45 1

Va5 0,19 0,22 0,17 0,25 1

Va6 0,25 0,30 0,27 0,29 0,29 1

Va7 0,25 0,27 0,35 0,40 0,16 0,30 1

Va8 0,18 0,20 0,32 0,25 0,29 0,30 0,28 1

Va9 0,16 0,17 0,28 0,24 0,35 0,28 0,24 0,38 1

Va10 0,14 0,16 0,27 0,14 0,31 0,27 0,10 0,29 0,41 1

N = 916. Nota: Todas as correlações são significativas ao nível 0,01.

Observa-se que as variáveis Va1 com a Va2 e a Va4 com a Va3 são as que possuem

maiores relações (0,45), e que as variáveis Va10 com a Va7 são as têm menores relações

lineares (0,10). Assim, constata-se que não há variáveis altamente correlacionadas nem

144

variáveis com ausência de correlação, sendo esse conjunto de atributos apropriado às análises

multivariadas (HAIR et al., 2005).

Tabela 35b – Análise de Correlações dos Atributos de Atitude

Coeficiente de Correlação de Pearson (Bicaudal)

At1 At2 At3 At4 At5 At6 At7 At8 At9

At1 1,00

At2 0,23 1,00

At3 0,63 0,26 1,00

At4 0,50 0,19 0,60 1,00

At5 0,17 0,03(0,30)ª 0,28 0,26 1,00

At6 0,26 0,11 0,34 0,41 0,52 1,00

At7 0,48 0,20 0,56 0,66 0,23 0,40 1,00

At8 0,36 0,14 0,44 0,41 0,37 0,36 0,44 1,00

At9 0,28 0,05(0,08)ª 0,31 0,35 0,47 0,38 0,36 0,51 1,00

N = 916. Notas: Correlações significativas ao nível 0,01; ª nível de significância acima de 0,05.

Observa-se, na tabela acima, que a associação mais forte ocorre entre as variáveis At7

e At4 (0,66) e que a menor correlação se dá entre as variáveis At6 e At2 (0,11). Constata-se,

ainda, que as relações entre as variáveis At5 e At9 com a variável At2 não são estatisticamente

significativas à 1%.

Tabela 35c – Análise de Correlações dos Atributos da Fase Cognitiva da Lealdade

Coeficiente de Correlação de Pearson (Bicaudal)

Le1_cog Le2_cog Le3_cog Le9_cog

Le1_cog 1,00

Le2_cog 0,28 1,00

Le3_cog 0,49 0,24 1,00

Le9_cog 0,47 0,28 0,59 1,00

N = 916. Nota: Todas as correlações são significativas ao nível 0,01.

Tabela 35d – Análise de Correlações dos Atributos da Fase Afetiva da Lealdade

Coeficiente de Correlação de Pearson (Bicaudal)

Le6_afe Le14_afe Le15_afe Le16_afe

Le6_afe 1,00

Le14_afe 0,62 1,00

Le15_afe 0,48 0,59 1,00

Le16_afe 0,63 0,69 0,54 1,00

N = 916. Nota: Todas as correlações são significativas ao nível 0,01.

Tabela 35e – Análise de Correlações dos Atributos da Fase Conativa da Lealdade

Coeficiente de Correlação de Pearson (Bicaudal)

Le4_con Le5_con Le7_con Le8_con

Le4_con 1,00

Le5_con 0,44 1,00

Le7_con 0,25 0,42 1,00

Le8_con 0,20 0,31 0,41 1,00

N = 916. Nota: Todas as correlações são significativas ao nível 0,01.

145

Tabela 35f – Análise de Correlações dos Atributos da Fase Ação da Lealdade

Coeficiente de Correlação de Pearson (Bicaudal)

Le10_aca Le11_aca Le12_aca Le13_aca

Le10_aca 1,00

Le11_aca 0,80 1,00

Le12_aca 0,71 0,77 1,00

Le13_aca 0,68 0,80 0,79 1,00

N = 916. Nota: Todas as correlações são significativas ao nível 0,01.

Os resultados apresentados nas tabelas 35c, 35d, 35e e 35f correspondem às

correlações entre os atributos das Fases da Lealdade. Observa-se que as maiores correlações

variam entre 0,44 (Fase Conativa) e 0,80 (Fase Ação), e as menores variam de 0,20 (Fase

Conativa) a 0,28 (Fase Cognitiva). Verifica-se que o constructo Fase Ação é o que possui as

maiores correlações, e que o constructo Fase Conativa é o que possui as variáveis menos

correlacionadas. Portanto, conclui-se que todas as variáveis das Fases da Lealdade estão bem

correlacionadas nos seus respectivos fatores.

Em resumo, pelos resultados da aplicação do teste de Coeficiente de Correlação de

Pearson (Bicaudal), constata-se que as relações entre as variáveis da pesquisa Valores

Normativos atendem à suposição de correlação entre variáveis, conforme sugerem Hair et al.

(2005).

4.2.7.7 Teste de Multicolinearidade

A multicolinearidade verifica a extensão pela qual uma variável pode ser explicada por

outras na análise, ou seja, é o grau em que qualquer efeito de uma variável pode ser previsto

ou explicado por outras variáveis (KLINE, 2005; TABACHNICK; FIDELL, 1996). Assim, à

medida que a multicolinearidade de uma variável aumenta em relação a outras variáveis

independentes, a interpretação estatística da variável fica mais complicada, dificultando a

verificação do efeito de qualquer variável em função de suas inter-relações, tornando os

estimadores menos eficientes e as estimativas imprecisas (CUNHA; COELHO, 2007). Há

multicolinearidade quando as correlações entre as variáveis são muito altas (acima de 0,90)

(HAIR et al., 2005, p. 167).

De acordo com Hair et al. (2005), testes como Valor de Tolerância e Fator de Inflação

da Variância (VIF) identificam a multicolinearidade entre as variáveis. A tolerância é a

146

quantia de variabilidade da variável independente selecionada não explicada pelas outras

variáveis independentes. O VIF é o inverso da tolerância (1/tolerância). Um valor alto de

tolerância indica pouca colinearidade e valores próximos de zero indicam que a variável é

quase que totalmente explicada pelas outras variáveis independentes. Assim, a

multicolinearidade é problemática para as variáveis com valor de tolerância igual a 0,10,

aceitável para valores entre 0,10 e 1 e ausente para valores iguais a 1. Já no teste VIF

procuram-se valores pequenos, com indicativos de baixa inter-correlação entre as variáveis.

Logo, a multicolinearidade é problemática para as variáveis com valor igual a 10, aceitável

para valores entre 1 a 10 e ausente para valores iguais a 1 (HAIR et al., 2005).

Os resultados dos testes de Tolerância e o Fator de Inflação de Variância (VIF), desse

estudo, estão apresentados na Tabela 36.

Tabela 36 – Análise de Multicolinearidade das Variáveis – Pesquisa Valores Normativos

Variáveis Tolerância

VIF Variáveis

Tolerância VIF

Va1 0,73 1,36 Le1_cog 0,60 1,66

Va2 0,65 1,53 Le2_cog 0,77 1,30

Va3 0,66 1,52 Le3_cog 0,50 2,00

Va4 0,62 1,61 Le4_con 0,73 1,36

Va5 0,73 1,37 Le5_con 0,66 1,51

Va6 0,73 1,36 Le6_afe 0,46 2,19

Va7 0,73 1,37 Le7_con 0,70 1,43

Va8 0,71 1,40 Le8_con 0,72 1,39

Va9 0,67 1,50 Le9_cog 0,46 2,20

Va10 0,71 1,41 Le10_aca 0,30 3,32

At1 0,50 1,99 Le11_aca 0,22 4,64

At2 0,90 1,11 Le12_aca 0,29 3,42

At3 0,40 2,50 Le13_aca 0,24 4,12

At4 0,44 2,28 Le14_afe 0,39 2,54

At5 0,61 1,65 Le15_afe 0,38 2,63

At6 0,59 1,70 Le16_afe 0,40 2,49

At7 0,47 2,15

At8 0,59 1,70

At9 0,59 1,69

N = 916

Observa-se pelos resultados que todas as variáveis apresentam multicolinearidade

aceitável (VIF entre 1,11 e 4,64; Tolerância entre 0,22 e 0,90).

Após o término da preparação dos dados, passou-se às análises estatísticas dos dados

da pesquisa Valores Normativos.

147

4.2.8 Análise dos Dados

Na pesquisa Valores Normativos foram utilizadas técnicas de análise univariadas,

análise de variância (ANOVA) e análise multivariadas.

4.2.8.1 Análise Univariada dos Dados

Análise univariada é o exame da distribuição de casos, utilizando-se uma variável de

cada vez (BABBIE, 1999; MALHOTRA, 2001). Nesse estudo foram aplicadas as técnicas (i)

análise de freqüências e (ii) análise de medidas de tendência central (médias e desvios-

padrão).

4.2.8.1.1 Análise de Freqüências

As análises de freqüências foram realizadas na amostra da cidade de Porto Alegre e

regiões metropolitanas, conjuntamente (N=916). Analisou-se a caracterização demográfica, o

banco do correntista e o tempo de relacionamento bancário.

A – Caracterização Demográfica

A caracterização demográfica visa apresentar o perfil dos respondentes. Essa seção

está dividida em: a) sexo, b) idade, c) estado civil, d) escolaridade, e) ocupação principal, e d)

faixa de renda bruta mensal individual.

a) Sexo

Foi a primeira variável utilizada para caracterizar os dados demográficos da amostra.

Os resultados estão apresentados na Tabela 37.

148

Tabela 37 – Sexo

Sexo – F%

Total

Masculino 51,20

Feminino 48,80

Total 100%

N = 916

Observa-se, na tabela acima, um certo equilíbrio da amostra em relação ao sexo, com

uma pequena predominância do sexo masculino (51,20%).

b) Idade

A variável ‘idade’ foi distribuída em seis faixas etárias. A caracterização dos

respondentes está apresentada na Tabela 38.

Tabela 38 – Idade

Idade – F% / anos

Total

Até 20 18,60

de 21 a 24 34,50

de 25 a 34 29,10

de 35 a 44 10,30

de 45 a 54 5,30

acima de 55 1,70

Missing 0,40

Total 100%

N = 916

Observa-se uma concentração da amostra na faixa etária entre 21 e 34 anos de idade

(63,60%), demonstrando que os respondentes são relativamente jovens.

c) Estado Civil

Essa variável foi apresentada com cinco opções, de ‘solteiro’ a ‘outro’. Os resultados

estão na Tabela 39.

149

Tabela 39 – Estado Civil

Estado Civil – F%

Total

Solteiro

71,50

Casado

21,90

Divorciado

2,90

Viúvo

1,00

Outro

2,30

Missing

0,30

Total

100,0%

N = 916

A amostra é composta majoritariamente por respondentes solteiros (71,50%); os

casados são o segundo grupo mais representativo da amostra (21,90%).

d) Escolaridade

A variável ‘escolaridade’ foi apresentada em cinco faixas, do ‘1° grau’ à ‘Pós-

graduação completa’. Os resultados estão na Tabela 40.

Tabela 40 – Grau de Instrução

Grau de Instrução – F%

Total

Primeiro Grau Incompleto 0,80

Primeiro Grau Completo 0,30

Segundo Grau Incompleto 1,40

Segundo Grau Completo 4,30

Superior Incompleto 78,50

Superior Completo 7,40

Pós-graduação Incompleta 3,10

Pós-graduação Completa 4,30

Total

100,0%

N = 916

Nessa variável houve predominância de respondentes com grau de escolaridade

superior incompleto (78,50%). Em segundo lugar ficaram os respondentes com nível superior

completo (7,40%), seguidos por aqueles com segundo grau completo (4,30%).

Tal resultado se deve ao fato de a coleta de dados ter sido realizada, em sua maioria,

junto a alunos de graduação.

150

e) Ocupação Principal

A variável ‘ocupação principal’ foi composta por sete opções, de ‘aposentado’ a

‘outra’. Os resultados estão na Tabela 41.

Tabela 41 – Ocupação Principal

Ocupação Principal – F%

Total

Aposentado

1,30

Autônomo

5,50

Estudante

33,50

Funcionário de Empresa Privada

33,80

Funcionário de Economia Mista

6,20

Funcionário Público

9,50

Profissional Liberal

2,50

Outra

7,60

Total

100,0%

N = 916

Quanto à variável ocupação principal, observa-se um leve predomínio de Funcionários

de Empresas Privadas (33,80%) sobre Estudantes (33,50%).

f) Faixa de Renda Bruta Mensal Individual

A variável’renda bruta mensal’ foi apresentada aos respondentes em 8 faixas. As

respostas estão apresentadas na Tabela 42.

Tabela 42 – Faixa de Renda Bruta Mensal Individual

Faixa de Renda Bruta Mensal Individual

(Reais) F%

Total

até R$ 999,99

40,70

de R$ 1.000,00 até R$ 2.000,00

29,70

de R$ 2.001,00 até R$ 3.000,00

12,80

de R$ 3.001,00 até R$ 4.000,00

6,10

de R$ 4.001,00 até R$ 6.000,00

5,60

de R$ 6.001,00 até R$ 8.000,00

1,60

de R$ 8.001,00 até R$ 10.000,00

1,20

acima de R$ 10.000,00

2,10

Total

100,0%

N = 916

151

Ao analisar essa variável, verifica-se que há uma concentração de respostas nas

faixas de renda que vão de R$ 999,00 até R$ 2.000,00 (70,40%), decrescendo nas demais,

demonstrando um rendimento mensal individual baixo.

Nesta seção foi analisado o perfil da amostra quanto aos dados demográficos. As

próximas seções tratam do principal banco de relacionamento e do tempo bancário do

respondente.

B – Banco do Correntista

O ‘Nome do Banco’ foi uma pergunta aberta, devendo o respondente anotar o nome

da instituição com a qual mantém maior tempo de relacionamento. As respostas mais

representativas estão apresentadas na Tabela 43.

Tabela 43 – Nome do Banco de Maior Relacionamento

Banco de Maior Relacionamento – F%

Total

Banco do Brasil 36,00

Banrisul 20,90

Bradesco 9,40

Itaú 7,50

Caixa Econômica Federal 6,60

Real 6,40

Santander 3,90

HSBC 2,90

Unibanco 2,30

Sicredi 1,00

Citibank 0,40

Outros 2,60

Total 100,0%

N = 916

Mais da metade dos respondentes (56,90%) está vinculada a dois bancos, Banco do

Brasil (36,00%) e Banrisul (20,90%), sendo ambos os bancos vinculados aos Governos

(Federal e Estadual, respectivamente).

152

C – Tempo de Relacionamento Bancário

A variável ‘tempo de relacionamento bancário’ foi uma pergunta-filtro. Se a resposta

fosse inferior a 6 meses, o questionário era considerado inelegível.

As respostas dessa variável foram agrupadas e classificadas da mesma maneira que na

pesquisa Valores Ipsativos, ou seja, em quatro faixas: clientes entrantes, com relacionamento

entre 6 e 24 meses (até 2 anos); clientes vulneráveis, com relacionamento entre 25 e 60 meses

(de 2 a 5 anos); clientes estáveis, com relação entre 61 e 120 meses (de 5 a 10 anos); e clientes

maduros, com relacionamento superior a 120 meses (acima de 10 anos). Os resultados estão

apresentados na Tabela 44.

Tabela 44 – Tempo Relacionamento Bancário

Tempo Relacionamento Bancário (F%)

Total

Clientes Entrantes (até 2 anos) 32,40

Clientes Vulneráveis (2 a 5 anos) 36,70

Clientes Estáveis (5 a 10 anos) 20,30

Clientes Maduros (acima de 10 anos) 10,60

Total 100,0

N = 916

Observa-se pelos resultados que há uma concentração da amostra entre Clientes

Entrantes (32,40%) e Clientes Vulneráveis (36,70%), com um total de 69,10% dos

respondentes. Esses dados demonstram que a maioria dos respondentes encontra-se numa fase

de relacionamento inicial com seus bancos, refletindo a idade da amostra.

Assim, após as análises univariadas de freqüências, passa-se às análises das medidas

de tendência central (médias) e de dispersão da amostra (desvios-padrão).

153

4.2.8.1.2 Medida de Tendência Central e Medida de Dispersão

As medidas de tendência central (ex. média) descrevem a posição de uma variável

dentro de um conjunto de dados, e as medidas de dispersão (ex. desvios-padrão) tratam do

posicionamento da variável numa distribuição (BABBIE, 1999; MALHOTRA, 2001). Os

resultados obtidos nessas análises estão apresentados nas Tabelas 45.

Tabela 45 – Estatísticas Descritivas – Pesquisa Valores Normativos

Dimensões / Atributos Média

Desvio

Padrão

Valores Pessoais

Va1_Auto-respeito 6,48 0,86

Va2_Equilíbrio Interno 6,19 0,99

Va3_Felicidade 6,50 0,87

Va4_Mundo de Paz 5,92 1,18

Va5_Reconhecimento Social 5,27 1,28

Va6_Sabedoria 6,25 0,91

Va7_Segurança da Família 6,57 0,86

Va8_Sentimento de Realização 6,35 0,88

Va9_Vida Confortável 5,90 1,09

Va10_Vida Excitante 5,36 1,30

Atitude

At1_Amigável-Não amigável 3,60 0,92

At2_Quieto-Barulhento 3,19 1,01

At3_Bom-Ruim 3,77 0,88

At4_Confiável-Não confiável 3,97 0,90

At5_Grande-Sem Cresimento 4,29 0,86

At6_Estável-Instável 4,22 0,80

At7_Honesto-Desonesto 3,90 0,90

At8_Progressivo-Sem Muito Progresso 3,84 0,92

At9_Visível-Invisível 4,19 0,89

Lealdade Cognitiva

Le1_cog_Eu acredito que o Bco X tem as melhores ofertas neste momento 4,14 1,40

*Le2_cog_Eu acredito que o Bco X não oferece aquilo de que eu gosto 4,90 1,49

Le3_cog_Eu acredito que usar o Bco X é preferível a outros bancos 4,80 1,61

Le9_cog_Eu prefiro o serviço do Bco X ao serviço de seus concorrentes 4,64 1,67

Lealdade Afetiva

Le6_afe_Eu me sinto ligado ao Bco X 4,19 1,84

Le14_afe_Eu tenho uma relação emocional positiva com o Bco X 4,13 1,74

Le15_afe_Futuramente, eu gostaria de permanecer cliente do Bco X 4,87 1,71

Le16_afe_O Banco X tem significado pessoal para mim 3,67 1,95

Lealdade Conativa

*Le4_con_Eu experimentaria outro Bco se ele fosse 25% mais barato que o Bco X 3,33 1,90

*Le5_con_Eu experimentaria outro Bco se ele oferecesse instalações melhores 4,36 1,81

*Le7_con_Eu mudaria de Bco se a equipe de outro banco fosse mais simpática 4,42 1,78

*Le8_con_Eu mudaria de Bco se outro oferecesse mais status 5,20 1,69

Lealdade Ação

Le10_aca_Eu sempre continuarei a escolher a qualidade do Bco X antes de outros 4,12 1,75

Le11_aca_Eu sempre continuarei a escolher o Bco X antes de outros bcos 4,02 1,74

Le12_aca_Eu sempre continuarei a favorecer as ofertas do Bco X antes de outros 4,05 1,71

Le13_aca_Eu sempre escolherei usar o Bco X preferencialmente aos concorrentes 4,14 1,78

Notas: * Variáveis com valores revertidos. Valores foi medido por escala do tipo de Likert de 7 pontos. Atitude

foi medida pela escala de Diferencial Semântico de5 pontos. Lealdade foi medida por escala do tipo de Likert de

7 pontos.

154

Pelos resultados das análises descritivas apresentadas na tabela acima se percebe que:

a) Os atributos de Valores Pessoais, que foram medidos por uma escala do tipo de

Likert, com grau de importância entre 1 (sem importância) e 7 (muito importante), tiveram

médias variando entre 5,27 (Va5) e 6,57 (Va7) e desvios-padrão entre 0,86 (Va1 e Va7) e 1,28

(Va5), demonstrando médias altas com pouca dispersão;

b) Os atributos de Atitude, que foram medidos por uma escala de diferencial

semântico de 5 pontos, tiveram médias variando entre 3,19 (At2) e 4,29 (At5), com desvios-

padrão entre 0,80 (At6) e 1,01 (At2). Verifica-se que as médias foram altas com pouca

dispersão; e

c) Os atributos de Lealdade, que foram medidos por uma escala do tipo de Likert,

com grau de concordância entre 1 (discordo totalmente) e 7 (concordo totalmente), tiveram

suas médias variando entre 3,33 (Le4_con) e 5,20 (Le8_con), com desvios-padrão entre 1,40

(Le1_cog) e 1,95 (Le16_afe), demonstrando médias moderadas com pouca dispersão.

Assim, após as análises descritivas, que apresentaram as distribuições das respostas

quanto às médias e desvios-padrão, passa-se à seção da Análise de Variância (ANOVA).

4.2.8.2 Análise de Variância (ANOVA)

ANOVA é uma técnica estatística utilizada para comparar, com base em uma medida

dependente, se um conjunto de dados numéricos ou várias amostras oriundas de uma mesma

população têm médias iguais (HAIR et al., 2005). Em essência, verifica-se se os valores dos

dados são significativamente distintos uns dos outros dentro do mesmo conjunto de dados.

Aplica-se ANOVA como um teste de médias para duas ou mais populações, sendo a hipótese

nula todas as médias iguais (MALHOTRA, 2001). De acordo com esse autor, na análise de

variância deve-se ter uma variável dependente métrica e outra ou outras variáveis

independentes categóricas (não-métricas).

Nesse estudo, realizou-se a comparação das médias de valores pessoais dentro dos

segmentos de gênero, idade, escolaridade, renda e tempo de relacionamento bancário. As sub-

amostras foram divididas por meio da divisão-mediana, transformando-as em variáveis

155

dicotômicas (ex. idade baixa=0; idade alta=1), com exceção do gênero. Os resultados que

apresentaram diferenças estatisticamente significantes dentro dos respectivos segmentos estão

apresentados na Tabela 46; os resultados completos estão no Anexo I.

Tabela 46 – ANOVA – Comparação de Médias de Valores dentre Segmentos

Valores Segmentos

Média

Teste F Sig

Masculino 6,34

Feminino 6,64

28,249 0,000

Idade Baixa 6,45

Idade Alta 6,64

6,923 0,009

Tempo Relacionamento Baixo 6,43

Auto-respeito

Tempo Relacionamento Alto 6,55

4,184 0,041

Masculino 6,09

Feminino 6,30

10,76 0,001

Idade Baixa 6,13

Idade Alta 6,45

13,547 0,000

Renda Baixa 6,15

Renda Alta 6,30

4,617 0,032

Tempo Relacionamento Baixo 6,11

Equilíbrio Interno

Tempo Relacionamento Alto 6,30

8,351 0,004

Masculino 5,73

Feminino 6,12

24,881 0,000

Idade Baixa 5,86

Idade Alta 6,21

12,075 0,001

Tempo Relacionamento Baixo 5,85

Mundo de Paz

Tempo Relacionamento Alto 6,01

4,119 0,043

Masculino 5,10

Feminino 5,45

17,128 0,000

Escolaridade Baixa 5,71

Escolaridade Alta 5,24

7,942 0,005

Renda Baixa 5,33

Renda Alta 5,13

4,502 0,034

Tempo Relacionamento Baixo 5,35

Reconhecimento Social

Tempo Relacionamento Alto 5,16

5,016 0,025

Idade Baixa 6,22

Idade Alta 6,37

3,778 0,050

Renda Baixa 6,20

Sabedoria

Renda Alta 6,37

7,073 0,008

Masculino 6,27

Feminino 6,43

7,122 0,008

Escolaridade Baixa 6,07

Sentimento de Realização

Escolaridade Alta 6,37

6,730 0,010

Masculino 5,52

Feminino 5,18

16,176 0,000

Idade Baixa 5,43

Idade Alta 5,03

12,532 0,000

Tempo Relacionamento Baixo 5,47

Vida Excitante

Tempo Relacionamento Alto 5,21

9,082 0,003

Notas: Maculino (N=469) e Feminino (N=447); Idade Novos, até 34 anos (N=753) e Experientes, acima 34

anos (N=163); Escolaridade Baixa, até o 2º Grau completo (N=62) e Alta, acima do 2º Grau (N=854); Renda

Baixa, até R$ 2.000,00 e Alta, acima de R$ 2.000,00 (N=271); e Tempo de Relacionamento Baixo, até 2

anos de conta corrente (N=534) e Alto, mais de 2 anos (N=382).

156

Pelos resultados, observa-se que:

a) no valor Auto-respeito houve diferenças dentro dos segmentos gênero (mais

importante para as mulheres), idade (mais importante para respondentes mais experientes) e

no tempo de relacionamento bancário (mais importante para clientes antigos);

b) no valor Equilíbrio Interno foram identificadas diferenças entre gênero (mais

importante para as mulheres), idade (mais importante para respondentes mais experientes),

renda (mais importante para alta renda) e no segmento tempo de relacionamento bancário

(mais importante para clientes antigos);

c) no valor Mundo de Paz ocorreram diferenças entre gênero (mais importante para as

mulheres), idade (mais importante para respondentes mais experientes) e no segmento tempo

de relacionamento bancário (mais importante para clientes antigos);

d) no valor Reconhecimento Social existiram diferenças entre gênero (mais importante

para as mulheres), escolaridade (mais importante para baixo nível escolar), renda (mais

importante para baixa renda) e no segmento tempo de relacionamento bancário (mais

importante para clientes novos);

e) no valor Sabedoria houve diferenças entre idade (mais importante para respondentes

mais experientes) e no segmento renda (mais importante para alta renda);

f) no valor Sentimento de Realização ocorreram diferenças entre gênero (mais

importante para as mulheres) e escolaridade (mais importante para alto nível escolar); e

g) no valor Vida Excitante foram detectadas diferenças entre gênero (mais importante

para os homens), idade (mais importante para respondentes mais novos) e no segmento tempo

de relacionamento bancário (mais importante para clientes novos).

Após as análises uni e bivariadas, passa-se à seção da análise multivariada dos dados.

4.2.8.3 Análise Multivariada dos Dados

A análise multivariada dos dados consiste em um conjunto de métodos estatísticos que

torna possível a análise simultânea de múltiplas medidas para cada indivíduo, objeto ou

157

fenômeno (RODRIGUES; PAULO, 2007). Nesse estudo foi aplicado o método Modelagem

de Equações Estruturais.

4.2.8.3.1 Modelagem de Equações Estruturais

A Modelagem de Equações Estruturais (MEE) é um método confirmatório e se baseia

“em relações causais” entre variáveis dependentes e independentes, presumindo que alteração

numa variável provoca mudança em outra (HAIR et al., 2005, p. 476). No entanto, esses

autores ressaltam que existe um acordo geral com pelo menos quatro critérios para se fazer

declarações de causalidade, o primeiro é a associação suficiente entre duas variáveis; o

segundo a antecedência temporal da causa versus o efeito, o terceiro a falta de variáveis

causais alternativas, e o quarto uma base teórica para a relação.

A MEE possibilita testar uma série de relações que constituem (i) um modelo em

larga escala, (ii) um conjunto de princípios fundamentais, e/ou (iii) uma teoria como um todo,

pois acomoda múltiplas relações de dependência em um só modelo (KLINE, 2005; HAIR et

al., 2005).

Estágios da Modelagem de Equações Estruturais

Há variações na literatura quanto ao número e seqüência das etapas de aplicação da

MEE. Kline (2005), por exemplo, apresenta a técnica em oito etapas, e Hair et al. (2005) a

descrevem em sete estágios.

Nesse estudo, as análises dos modelos propostos seguirão a metodologia sugerida por

Hair et al. (2005). A opção se deve ao fato de esses autores especificar cada etapa

detalhadamente. Os estágios sugeridos são: 1) desenvolvimento de um modelo teórico; 2)

construção de um diagrama de caminhos de relações causais; 3) conversão do diagrama de

caminhos em um conjunto de modelos estrutural e de mensuração; 4) escolha do tipo de

matriz de dados e estimação do modelo proposto; 5) avaliação da identificação do modelo

estrutural; 6) avaliação dos critérios de qualidade de ajuste; e 7) interpretação e modificação

do modelo, se teoricamente justificadas.

158

Estágio 1 – Desenvolvimento de um Modelo baseado na Teoria

No desenvolvimento de um modelo estrutural, a escolha de uma teoria adequada e

consistente permite a obtenção de resultados justos e corretos dos modelos avaliados,

contribuindo assim para a solidez do estudo. Portanto, considerar a teoria é de extrema

importância nessa técnica, pois sua flexibilidade pode aumentar as chances de o pesquisador

“superajustar” um modelo ou desenvolver um modelo de pouca generalização (HAIR et al.,

2005). Para esses autores, teoria é um conjunto sistemático de relações que fornecem uma

explicação consistente e abrangente de um fenômeno.

O desenvolvimento dos modelos propostos nessa pesquisa está baseado em

perspectivas teóricas de relacionamentos entre os constructos Valores Pessoais, Atitude e

Fases da Lealdade, apresentadas no Capítulo 4 – Modelos Teóricos e Hipóteses de Pesquisa.

Corraborando com a teoria estão os resultados da Análise Fatorial Exploratória (AFE) da

pesquisa Valores Ipsativos, que indicam que as cargas fatoriais dos indicadores de cada

constructo são apropriadas para a aplicação da MEE.

Estágio 2 – Construção de um Diagrama de Caminhos de Relações Causais

Diagrama de caminhos é uma representação gráfica das relações entre as variáveis

dependentes e independentes dos modelos propostos. Pelo diagrama é possível identificar as

relações de causa e efeito entre os constructos e os relacionamentos derivados (correlações)

entre os constructos e seus indicadores, e até mesmo entre indicadores (HAIR et al., 2005).

Existem dois elementos básicos em um diagrama de caminhos: os constructos e as

setas. Constructo é um conceito teórico que define relações. Um constructo pode ser

exógeno

(independente) – que não é “ocasionado” (previsto) por nenhum outro constructo

do modelo –, ou endógeno (dependente) – que é predito por constructos exógenos. As setas

Uma indicação de que um constructo é exógeno é a ausência de setas apontadas para ele (HAIR et al., 2005).

159

podem ser retas, curvilíneas e/ou de dois sentidos. Uma “seta retilínea indica uma relação

causal direta de um construto a outro” (HAIR, et al., 2005, p. 477). As curvilíneas indicam

associação biderecional entre constructos ou indicadores (correlações) e as de dois sentidos

apontam relações recíprocas entre os constructos (HAIR et al., 2005).

Os diagramas de caminhos estão apresentados na Figura 7. Por questão de parcimônia,

os indicadores não são apresentados.

Figura 7 – Diagrama de Caminhos das Relações Causais

Nos modelos acima, observa-se (i) que o constructo Valores Pessoais desempenha

somente a função exógena, pois é independente e não é causado ou predito por outro, (ii) que

o constructo Lealdade Ação desempenha apenas a função endógena, pois é predito por outros

constructos exógenos, e (iii) que os demais constructos exercem ambas as funções, exógena

ou endógena, dependendo da hipótese a ser testada.

Afetiva

Conativa

Ação

Atitude

Modelo

–

Efeito Mediador Completo

Valores

Pessoais

Cognitiva

Afetiva

Conativa

Ação

Modelo 1 – Efeito Direto

Valores

Pessoais

Cognitiva

Afetiva

Conativa

Ação

Atitude

Modelo 3 – Efeito Mediador Parcial

Valores

Pessoais

Cognitiva

Valores

Pessoais

Afetiva

Modelo 4 – Efeito Moderador

Cognitiva

Conativa

Ação

Gênero

Idade

Escolaridade

Renda

160

Estágio 3 – Conversão do Diagrama de Caminhos em um Conjunto de Modelos

Estruturais e de Mensuração

A MEE deve ser desenvolvida em dois estágios distintos. Primeiro estima-se o modelo

de mensuração e, em seguida, o modelo estrutural. O objetivo dessa bipartição é maximizar a

interpretação dos resultados de cada modelo. O modelo de mensuração possibilita verificar se

os indicadores de cada constructo são estatisticamente significativos (se medem aquilo que se

espera) e se cada constructo tem confiabilidade satisfatória para estimar as relações. O modelo

estrutural traduz o diagrama de caminhos em um conjunto de equações matemáticas

(TABACHNICK; FIDELL, 1996; KLINE, 2005; HAIR et al., 2005).

Para especificar o modelo de mensuração deve-se (i) determinar o número de

indicadores que representarão cada constructo, (ii) definir o modelo relacional e (iii) verificar

a confiabilidade desses indicadores (KLINE, 2005; HAIR et al., 2005).

Na determinação do número de indicadores, as características do fenômeno

investigado e as hipóteses do estudo devem ser consideradas. Cada constructo deve ser

representado por pelo menos um indicador, mas recomenda-se a utilização de 3 indicadores

por construto quando a amostra for pequena (KLINE, 2005; HAIR et al., 2005).

Na definição do modelo relacional, dois tipos são sugeridos: o refletivo ou o

formativo. No modelo refletivo a direção da relação vai do constructo para seus indicadores;

logo, mudanças no constructo causam mudanças nos indicadores. No modelo formativo as

variações nos indicadores causam mudanças nos constructos em que estão vinculados

(JARVIS; MACKENZIE; PODSAKOFF, 2003; MACKENZIE; PODSAKOFF; JARVIS,

2005).

A verificação da confiabilidade dos indicadores deve ser realizada pelos métodos (i)

estimação empírica ou (ii) especificação pelo pesquisador. Pelo processo de estimação

empírica, avalia-se a matriz de cargas fatoriais juntamente com um termo de erro para cada

indicador. Ao serem calculados, tanto no modelo de mensuração como no modelo estrutural,

os coeficientes das cargas fornecem estimativas das confiabilidades dos indicadores e de seus

respectivos constructos. O processo de especificação da confiabilidade pelo pesquisador pode

161

ser realizado (i) para medidas de um só item, (ii) para escalas ou medidas já validadas, ou (iii)

para análises de dois passos (estimação dos modelos de mensuração e estrutural) (HAIR et al.,

2005).

Os procedimentos para especificar o modelo de mensuração, nesse estudo, ocorreram

na seguinte ordem: a) definição do número de indicadores por constructo; b) escolha do

modelo relacional; e c) determinação do método de explicação da confiabilidade dos

indicadores a serem utilizados.

a) Número de Indicadores

O número de indicadores para cada constructo foi definido após os resultados da

Análise Fatorial Exploratória da pesquisa Valores Ipsativos. Esse número variou entre 4

(Fases da Lealdade) e 10 (Valores Pessoais) indicadores por constructo, superando o número

mínimo desejável de 3, conforme sugerido por Hair et al. (2005).

b) Modelo Relacional

O modelo relacional escolhido foi o refletivo, conforme proposto por Jarvis,

Mackenzie e Podsakoff (2003). Essa escolha se deu em virtude de os modelos propostos

terem indicadores (i) intercambiáveis, com significados semelhantes, compartilhando do

mesmo tema, (ii) altamente correlacionados, e (iii) de uma mesma rede nomológica (normas),

tendo os mesmos antecedentes e conseqüentes dentro dos seus respectivos constructos. Assim,

a direção da relação linear dos modelos propostos vai dos construtos para os indicadores.

c) Método de Explicação da Confiabilidade

O método adotado para a explicação da confiabilidade dos indicadores foi o de

estimação empírica, conforme sugerem Hair et al. (2005), em função de esse estudo ter mais

de dois indicadores por constructo, o que possibilita obter confiabilidades por meio de

coeficientes das cargas fatoriais e de seus respectivos erros.

162

Estágio 4 – Escolha do Tipo de Matriz de Entrada de Dados e Estimação do Modelo

Estrutural

Esse estágio trata (i) da matriz de entrada de dados, (ii) das suposições que envolvem

a entrada dos dados coletados, (iii) da adequação e impacto do tamanho da amostra, (iv) das

técnicas de estimação, e (v) dos processos de estimação dos modelos propostos.

Quanto à matriz de entrada de dados, deve-se optar pela matriz de variância-

covariância ou pela matriz de correlação. Uma das vantagens da matriz de covariância é o

fornecimento de comparações válidas entre amostras diferentes. Porém, a interpretação dos

resultados é mais difícil, pois os coeficientes devem ser analisados em termos das unidades de

medida para os constructos. Uma das vantagens da matriz de correlação é a amplitude de

medida comum, que vai de -1,0 a +1,0, o que torna possível comparar os coeficientes dentro

de um modelo. Na realidade, a matriz de correlação é a matriz de covariância padronizada,

que remove a escala de mensuração de cada variável fazendo a divisão das covariâncias pelo

produto dos desvios-padrão (HAIR et al., 2005). Em termos de utilização, ambas as matrizes

têm por objetivo entender padrões de correlações entre um conjunto de variáveis e explicar a

maior parte da variância possível por meio do modelo especificado (KLINE, 2005).

Quanto às suposições para a entrada de dados, deve-se, antes dos ajustes dos modelos

geral, de mensuração e estrutural, realizar alguns testes de diagnóstico, tais como a análise da

linearidade e da normalidade dos indicadores e a análise da multicolinearidade entre

indicadores e seus respectivos constructos (HAIR et al., 2005).

Quanto à adequação do tamanho da amostra, deve-se considerar o número de

respondentes e a quantidade de parâmetros a serem especificados. Parâmetros, “a não ser que

a teoria indique o contrário”, são (i) todas as variâncias das variáveis independentes, (ii) todas

as covariâncias entre variáveis independentes, (iii) todos os loadings conectando variáveis

latentes aos seus indicadores, e (iv) todos os coeficientes de regressão entre as variáveis

observadas ou latentes (PRADO, 2006, p. 134-135). Prado (2006) alerta, ainda, que as

variâncias e as covariâncias entre as variáveis dependentes e as covariâncias entre variáveis

independentes e dependentes não são parâmetros do modelo. O número de parâmetros não

pode exceder ao número de observações (KLINE, 2005). Assim, o tamanho mínimo aceitável

163

da amostra é de 5 respondentes para cada parâmetro estimado, e o número ideal é de 10

respondentes por parâmetro. No entanto, quando os dados violam as suposições de

normalidade multivariada, a proporção deve aumentar para 15 respondentes por parâmetro

(HAIR et al., 2005).

É relevante lembrar que a adequação do tamanho da amostra é fundamental na

estimação e interpretação dos resultados da MEE, pois a definição do tamanho amostral

permitirá minimizar o impacto do erro de amostragem em casos em que os dados não seguem

uma distribuição normal (HAIR et al., 2005).

Quanto às técnicas de estimação na modelagem de equações estruturais, pode-se

considerar a Maximum Likelihood Estimation (MLE), a Weighted Least Square (WLS), a

Generalized Least Squares (GLS), a Ordinary Least Square (OLS), a Interatively Reweighted

Generalized Square (ERLS) e a Assymptotically Distribution-Free Estimation (ADF) (HAIR

et al., 2005; KLINE, 2005; TABACHNICK; FIDELL, 1996; GARSON, 2008).

De acordo com Hair et al. (2005), a técnica MLE gera parâmetros mais robustos

quando o pressuposto de normalidade dos dados é atendido. Porém, os referidos autores

afirmam que quando o tamanho amostral é grande (excedendo de 400 a 500) e/ou ocorrem

problemas de normalidade dos dados essa técnica torna-se “muito sensível”, impactando

negativamente na qualidade das medidas de ajuste. Nesses casos, os autores sugerem a adoção

da técnica de estimação ADF, “já que tal procedimento requer grandes amostras para

compensar a confiança nas suposições sobre distribuição de outros métodos” (p. 485).

Entretanto, Hu, Bentler e Kano (1992) abordam as técnicas de estimação MLE e ADF

diferentemente de Hair e seus colegas. Hu, Bentler e Kano (1992) encontraram que (i) quando

a suposição de normalidade é razoável, a técnica de estimação MLE tem um bom desempenho

com amostras maiores que 500, e a técnica ADF tem um desempenho ruim com amostras

menores que 2.500; (ii) quando a suposição de normalidade é violada, a técnica MLE tem um

bom desempenho com amostras de 2.500 ou mais, e a técnica ADF tem desempenho ruim

com amostras inferiores a 2.500; e (iii) quando os erros e fatores são dependentes, mas não

correlacionados, a técnica MLE tem desempenho baixo, e a ADF é fraca para amostras iguais

ou menores que 2.500, mas apresenta bom desempenho para amostras de 5.000 casos.

Como a teoria sobre ADF foi originalmente introduzida como uma proposta geral para

solucionar o problema de distribuições não-normais de variáveis num modelo estrutural,

esperava-se que esse método funcionasse bem para quaisquer distribuições arbitrárias (HU;

BENTLER; KANO, 1992). No entanto, esses autores verificaram que a técnica ADF também

164

é sensível ao tamanho amostral, não tendo, por exemplo, bom desempenho com amostras

menores de 2.500 casos. Corroborando com o trabalho de Hu e colegas, Tabachnick e Fidell

(1996, p. 748) afirmam que a técnica “ADF parece ser uma escolha ruim sob todas as

condições, a não ser que o tamanho da amostra seja muito grande (> 2.500)”; e Gold, Bentler

e Kim (2002, p. 22) afirmam que “quando os dados não são normais, métodos MLE são ainda

preferíveis”.

Quanto ao processo de estimação, de acordo com Hair et al. (2005), deve-se optar por

(i) estimação direta, (ii) bootstrapping, (iii) simulação, ou (iv) jackknifing. No processo de

estimação direta avaliam-se o intervalo de confiança e o erro padrão de cada estimativa com

base no erro amostral de uma só amostra. No bootstrapping as estimativas paramétricas finais

e suas estimativas de confiança são obtidas a partir de múltiplas estimações do modelo ao

longo de amostras distintas, ou seja, as estimativas de parâmetros e seus intervalos de

confiança são calculados com base em múltiplas estimações. No processo simulação, novas

amostras são geradas após alterações em certas características para atender aos objetivos da

investigação; logo, depende-se também de múltiplas amostras. No processo jackknifing,

repetidas amostras são derivadas da original (N); assim, cada nova amostra tem tamanho N-1

com uma observação distinta omitida, porém diferente dos processos anteriores (HAIR et al.,

2005).

Os procedimentos para escolher o tipo de matriz de entrada de dados e estimação do

modelo estrutural, nessa pesquisa, seguiram a seguinte ordem: a) definição da matriz de

entrada de dados; b) análise das suposições que envolvem a entrada dos dados coletados; c)

adequação e impacto do tamanho amostral; d) definição das técnicas de estimação; e (v)

escolha dos processos de estimação dos modelos propostos.

a) Matriz de entrada de dados

A matriz de correlação e o Coeficiente de Person foram definidos para a interpretação

dos resultados dos modelos propostos. A matriz de correlação foi escolhida por ser de fácil

interpretação e por apresentar resultados diretos, e o coeficiente de Pearson pelo fato de todos

os indicadores dos modelos serem metricamente medidos. O resultado das inter-relações dos

35 indicadores está apresentado na matriz de correlação no Anexo J. Uma síntese dos

resultados está apresentada na Tabela 47.

165

Tabela 47 – Síntese dos Resultados da Matriz de Correlação – Pesquisa Valores Normativos

Inter-relações Significância Estatística

333 0,001

51 0,01

52 0,05

32 0,10

127 Sem significância

Nota: Total de 595 inter-relações.

Constata-se, pelos resultados que nenhuma das 595 inter-relações excedeu aos valores

definidos por Kline (2005, p. 73) e Hair et al. (2005, p. 189), 0,85 e 0,90, respectivamente,

como limites máximos para uma boa relação. As maiores correlações ocorreram entre os

indicadores Le10_aca e Le11_aca (0,79, sig. 0,001) e Le11_aca e Le13_aca (0,80, sig.

0,001), caracterizando que não há problemas de multicolinearidade entre os dados. Logo, as

inter-relações das variáveis estão dentro dos limites aceitáveis para a aplicação da MEE.

b) Suposições para a Entrada de Dados

A análise das suposições para a entrada dos dados foi realizada e apresentada na Seção

5.2.6 (Preparação dos Dados). Para tanto, foram utilizados testes (i) para identificar outliers

multivariados (D² de Mahalanobis), (ii) para avaliar a normalidade dos dados (Kolmogorov-

Smirnov e Shapiro-Wilks, Análise da Assimetria e Curtose), (iii) para minimizar os efeitos da

não-normalidade (aplicou-se fórmulas corretivas, como: X

; LOG10_X; ou 1/X), (iv) para

verificar a correlação entre as variáveis (Coeficiente de Correlação de Pearson), e (v) para

avaliar a multicolinearidade dos dados (Tolerância e Fator de Inflação da Variância). De

acordo com os resultados obtidos em cada teste, verificou-se que a base de dados está apta a

ser utilizada na avaliação dos modelos propostos nesse estudo.

c) Tamanho Amostral

O tamanho amostral mínimo desejável para se ter um bom ajuste do modelo estrutural

é de 5 respondentes para cada parâmetro estimado (HAIR et al. 2005). Considerando que o

modelo geral desse estudo tem 82 parâmetros e será avaliado com base em 916 casos, o

resultado da proporção é de 11,17 (916/82) respondentes por parâmetro. É importante

salientar que o modelo geral ainda passará por processos de ajustes de performance. Logo, o

resultado dessa proporção aumentará. No entanto, mesmo nessa fase da análise, o número de

respondentes por parâmetro estimado já é superior à proporção mais adequada, sugerida por

Hair et al. (2005, p. 484): “10 respondentes por parâmetro”. Em função disso, pelo critério de

tamanho amostral, os modelos propostos estão aptos a serem avaliados. Esse tamanho

166

amostral é superior ao número mínimo de 250 respostas válidas para análises de intergrupos

na MEE, conforme sugerido por Kline (2005).

Antes da escolha da técnica e do processo de estimação dos modelos propostos, deve-

se definir o programa estatístico a ser utilizado nas análises da MEE. Assim, o software

escolhido foi o AMOS 7.0 (Analysis of Moment Structures – ARBUCKLE, 2006). Esse

programa está entre os indicados por Byrne (2001) e Kline (2005).

d) Estimação do Modelo

Para a estimação dos modelos estruturais foi definido a MLE (Maximum Likelihood

Estimation), padrão na maioria dos programas estatísticos (BYRNE, 2001; KLINE, 2005;

HAIR et al., 2005). Essa técnica foi escolhida em função de (i) Hu, Bentler e Kano (1992) e

Tabachnick e Fidell (1996) afirmarem que é possível utilizar a MLE em amostras inferiores a

2.500 casos, sem grandes perdas; (ii) Gold, Bentler e Kim (2002) preferirem a MLE quando

os dados não são normais; (iii) Bentler

, (apud SANTOS, 2001, p. 127) defender que “uma

distribuição normal dos dados não é freqüentemente obtida na prática”; e (iii) pelo fato de se

conseguir, após a purificação dos modelos, uma proporção superior a 15 respondentes por

parâmetro, valor ideal “quando os dados violam as suposições de normalidade multivariada”

(HAIR et al., 2005, p. 484).

Quanto ao processo de estimação, optou-se pela estimação direta, haja vista que nesse

processo tanto a estimativa do parâmetro quanto seu intervalo de confiança surgirão dos

modelos propostos, baseados somente em uma amostra (N=916).

Estágio 5 – Avaliação da Identificação do Modelo Estrutural

Esse estágio trata da habilidade dos modelos propostos gerarem estimativas únicas. O

objetivo desse estágio é identificar um modelo que produza estatísticas válidas, significativas

e lógicas. Assim, deve-se buscar um modelo superidentificado (overidentified model). Esse

modelo tem mais graus de liberdade do que parâmetros estimados (HAIR et al., 2005). De

acordo com esses autores, grau de liberdade é a diferença entre o número de correlações ou

BENTLER, P. M. Some contributions to efficient statistics in structural models: Specification and estimation

of moment structures. Psychometrika, v. 48, n.4 , p. 493-517, 1983.

167

covariâncias e o número real de coeficientes no modelo. Assim, para se conseguir um modelo

superidentificado deve-se (i) construir um modelo teórico com número mínimo de

coeficientes que podem ser justificados, (ii) fixar as variâncias de erros de mensuração dos

constructos possíveis, (iii) fixar quaisquer coeficientes estruturais seguramente conhecidos, e

(iv) eliminar variáveis problemáticas (HAIR et al., 2005).

Nesse estágio, problemas de identificação de modelos, tais como (i) grande número de

coeficientes estimados relativamente ao número de covariâncias ou correlações, ou seja,

pequeno número de graus de liberdade, (ii) efeitos recíprocos (setas causais de sentidos

duplos entre dois constructos), ou (iii) falha em fixar a escala de um constructo, levam à

inabilidade de um modelo (HAIR et al., 2005).

Nesse estudo, a busca por modelos superidentificados seguiu os seguintes

procedimentos: a) garantia do número mínimo de coeficientes justificados; b) fixação da

variância dos erros; c) fixação de coeficientes estruturais; e d) eliminação de variáveis

problemáticas.

a) Número de Coeficientes

Nessa fase buscou-se ajustes aceitáveis com o maior número possível de graus de

liberdade, a fim de garantir a generalização dos resultados. A meta foi alcançar a “condição de

ordem”, ou seja, “mais informações na matriz de dados do que o número de parâmetros a

serem estimados”, para que se tenha um número positivo de graus de liberdade (HAIR et al.,

2005, p. 487). Para isso, os modelos propostos foram parcimoniosos, com o número de

coeficientes superior ao mínimo desejável, sendo todos justificados pela teoria.

b) Fixação dos Erros de Variância

Nesse estudo não foi necessário fixar os erros de variância para os indicadores e

constructos, conforme sugerem Kline (2005) e Hair et al. (2005).

c) Fixação dos Coeficientes Estruturais

Nesse estágio foram selecionados indicadores, um de cada constructo, que

permaneceram com as suas cargas fixadas no valor 1,0 durante todo o processo de ajustes e

estimação dos modelos. Os indicadores escolhidos foram os mais representativos dentro de

seus respectivos constructos, ou seja, aqueles que apresentaram maior carga fatorial,

identificada na Análise Fatorial Exploratória (HAIR et al., 2005). Para o constructo Valores

168

Pessoais foi selecionado o atributo Va4 (carga=0,66), para Atitude o At4 (carga=0,78), para

Lealdade Cognitiva o Le3_Cog (carga=0,82), para Lealdade Afetiva o Le14_Afe (carga=0,88),

para Lealdade Conativa o Le5_Con (carga=0,79), e para Lealdade Ação o Le11_Aca

(carga=0,93).

d) Eliminação de Variáveis Problemáticas

Como não houve problemas de identificação das variáveis, nenhuma foi eliminada.

Estágio 6 – Avaliação de Critérios de Ajuste do Modelo

Nesse estágio analisa-se a performance das medidas dos modelos. As avaliações são

feitas pela análise das estimativas transgressoras e pelos ajustes dos modelos geral, de

mensuração e estrutural.

As estimativas transgressoras, que verificam os limites aceitáveis da MEE, podem ser:

a) variância negativa ou não significativa de erros para qualquer constructo; b) coeficiente

padronizado excedente ou muito próximo de 1; ou c) erro padrão muito grande associado ao

coeficiente estimado (HAIR et al., 2005).

Assim, após a análise das estimativas transgressoras, verifica-se a qualidade dos

ajustes do modelo geral, do modelo de mensuração e do modelo estrutural, nessa seqüência, a

fim de confirmar a adequada representação das relações propostas. Para avaliar os ajustes são

utilizados três grupos de medidas: as absolutas, as incrementais e as de parcimônia. Ressalta-

se que são apresentadas nesse estudo somente as medidas utilizadas na avaliação dos modelos

propostos.

As medidas de ajuste absoluto “determinam o grau em que o modelo geral (estrutural e

de mensuração) prevê a matriz de covariância ou de correlação observada” (HAIR et al.,

2005, p. 521). Essas medidas são:

169

a) ?² (Qui-quadrado de razão verossimilhança)

“A mais fundamental medida de ajuste geral” (HAIR et al., 2005, p. 522). De acordo

com esses autores, um valor elevado de ?² em relação aos graus de liberdade significa que as

matrizes observadas e estimadas diferem sensivelmente, ou seja, são consideravelmente

diferentes. Assim, níveis de significância estatística indicam a probabilidade de que essas

diferenças ocorrem unicamente devido a variações amostrais. Logo, “baixos valores de qui-

quadrado que resultam significância maiores que 0,05 ou 0,01, indicam que as matrizes de

entrada real e prevista não são estatisticamente distintas” (p. 522). Como esse indicador é

“muito sensível” quanto ao tamanho de amostra, deve-se complementar a análise desse índice

com outras medidas (HAIR et al., 2005, p. 522).

Prado (2006, p. 139), citando Tanaka (1993)

e Gerbing e Anderson (1993)

, afirma

que o ?² (qui-quadrado) “é importante, mas não determinante na aceitação/rejeição do

modelo”. Logo, como referência, deve-se utilizar a relação do qui-quadrado com os graus de

liberdade (?²/gl), considerando valores iguais ou inferiores a 5 como aceitáveis. Já Tabachnick

e Fidell (1996, p. 748) sugerem para essa relação “um valor menor do que 2”, e Schumacker e

Lomax (1996) indicam como nível aceitável valores entre 1 e 5, afirmando que valores

menores do que 1 indicam ajuste pobre e que maiores que 5 refletem a necessidade de

melhorias no modelo.

b) GFI (Goodness of Fit Index)

Esse índice é semelhante ao coeficiente de determinação (R²) em regressão múltipla e

pode ser ajustado ao número de parâmetros do modelo (TABACHNICK; FIDELL, 1996). O

GFI mede o ajustamento global, por meio da comparação entre os resíduos quadrados dos

dados do modelo predito com os dados reais. Seu valor pode variar entre 0 e 1, sendo que o

valor “1 indica um ajuste perfeito” (ARBUCKLE, 2006, p. 548). Entretanto, não há limite de

referência para aceitação, sendo que “valores maiores indicam melhor ajuste, sem referências

estabelecidas” (HAIR et al., 2005, p. 526). Prado (2006), novamente se referindo a Tanaka

(1993) e a Gerbing e Anderson (1993), afirma que, para esse índice, valores acima de 0,90

TANAKA, J. S. Multifaceted conceptions on fit in structural equations modeling. In: BOLLEN, K. A.; LONG,

J. S. (Eds.). Testing structural equation models. Newbury Park: Sage, p. 10-39, 1993.

GERBING, D. W.; ANDERSON, J. C. Monte Carlo evaluations of goodness-of-fit indices for structural

equation models. In: BOLLEN, K. A.; LONG, J. S. (Eds.). Testing structural equation models. Newbury

Park: Sage, p. 40-65, 1993.

170

indicam um bom ajustamento. O mesmo parâmetro é adotado por Schumacker e Lomax

(1996).

c) RMSR (Root Mean Square Residual)

Esse índice equivale à raiz quadrada da média dos resíduos quadrados – uma média

dos resíduos entre as matrizes observadas e os resíduos da matriz de referência. O RMSR

pode ser definido pela matriz de covariância ou pela matriz de correlação, sendo mais

eficiente quanto às correlações (HAIR et al., 2005). Para esse índice, valores baixos indicam

um bom ajustamento (ARBUCKLE, 2006, PRADO, 2006) e “um RMSR 0 indica um ajuste

perfeito” (ARBUCKLE, 2006, p. 551).

d) RMSEA (Root Mean Square Error of Aproximation)

De acordo com Hair et al. (2005), esse índice é a raiz quadrada do erro quadrático

médio de aproximação, que procura corrigir a tendência do ?² (qui-quadrado) em rejeitar o

modelo especificado com uma amostra grande. Esse índice representa a diferença entre as

matrizes observada e estimada de acordo com os graus de liberdade (gl) do modelo (HAIR et

al., 2005). De acordo com Schumacker e Lomax (1996), valores menores do que 0,05 são

parâmetros para esse índice. Porém, valores variando entre 0,05 e 0,08 são considerados

aceitáveis por ARBUCKLE (2006) e Hair et al. (2005). Valores maiores que 0,08 indicam um

erro razoável de mensuração e modelos com valores de 0,10 ou mais não devem ser

considerados (ARBUCKLE, 2006).

As medidas de ajuste incrementais comparam o modelo proposto a algum modelo

básico, chamado de modelo nulo, ou seja “sem relações estruturais” (PRADO, 2006, p. 140).

O modelo nulo apresenta apenas um constructo, tendo todos os indicadores medindo

perfeitamente tal constructo e esse modelo “deve ser algum modelo realista tal que todos os

demais modelos devem excedê-lo” (HAIR et al., 2005, p. 523). Essas medidas são:

a) AGFI (Adjusted Goodness of Fit)

Esse índice de qualidade de ajuste calibrado é a extensão do GFI, ajustado pela relação

entre os graus de liberdade do modelo proposto e os graus de liberdade do modelo nulo

(HAIR et al., 2005). O AGFI deve ter os mesmos parâmetros do GFI, ou seja, valores iguais a

1 indicam ajuste perfeito e valor 0 não indica ajuste (ARBUCKLE, 2006). Um nível de

171

aceitação recomendado é um valor maior ou igual a 0,90 (SCHUMACKER; LOMAX, 1996;

HAIR et al., 2005).

b) TLI (Tucker-Lewis Index) ou NNFI (NonNormed Fit Index)

Esse índice compara os graus de liberdade do modelo nulo com os graus de liberdade

do modelo proposto (HAIR et al., 2005). Os valores do TLI variam entre 0 e 1, sendo que o

valor 1 equivale a um bom ajuste (ARBUCKLE, 2006). Schumacker e Lomax (1996) e Hair

et al. (2005) consideram valores iguais ou superiores a 0,90 como bons ajustes.

c) NFI (Normed Fit Index)

De acordo com Hair et al. (2005), esse índice de ajuste normalizado avalia o modelo

estimado comparando o valor do seu ?² (qui-quadrado) com valor do qui-quadrado do modelo

nulo. Assim, o resultado da divisão do ?² do modelo nulo pelo ?² do modelo proposto pode

variar entre 0 (sem ajuste) e 1 (ajuste perfeito) (HAIR et al., 2005). Um valor aceitável para

esse índice é de 0,90 ou mais (TABACHNICK; FIDELL, 1996; ARBUCKLE, 2006; HAIR et

al., 2005). Garson (2008, p. 27) sugere um ponto de corte “mais liberal”: valores iguais ou

superiores a 0,80.

d) CFI (Comparative Fit Index)

Esse é um índice de ajuste comparativo entre o modelo nulo e o proposto (HAIR et al.,

2005). O valor do CFI deve variar entre 0 e 1. Valor igual a 1 indica um bom ajuste do

modelo (ARBUCKLE, 2006), mas pode-se considerar valores iguais ou superiores a 0,90

como aceitáveis (SCHUMACKER; LOMAX, 1996; TABACHNICK; FIDELL, 1996;

PRADO, 2006).

As medidas de ajuste de parcimônia relacionam o índice de qualidade de ajuste do

modelo proposto com o número de coeficientes estimados necessários para se atingir o nível

de ajuste (HAIR et al., 2005). O objetivo dessas medidas é diagnosticar se o ajuste do modelo

foi obtido um “superajustamento” dos dados com muitos coeficientes. “Esse procedimento é

semelhante ao ‘ajuste’ do R² em regressão múltipla”, e o seu uso é limitado (HAIR et al.,

2005, p. 524). Essas medidas são:

172

a) PNFI (Parcimonious Normed Fit Index)

Esse índice é uma modificação do NFI, pois leva em consideração o número de graus

de liberdade usado para atingir um nível de ajuste (HAIR, et al., 2005). Valores mais

próximos de 1 indicam um bom desempenho do modelo (PRADO, 2006). De acordo com

Schumacker e Lomax (1996) valores entre 0 (sem ajuste) e 1 (ajuste perfeito) são aceitáveis,

porém esse índice é utilizado somente para comparar modelos alternativos.

b) PGFI (Parcimonius Goodness Fit Index)

Esse índice modifica o ajuste do GFI de forma diferente do AGFI, pois o PGFI se

baseia na parcimônia do modelo (HAIR et al., 2005). Nesse índice, valores mais próximos de

1 indicam que o modelo é mais parcimonioso (TABACHNICK; FIDELL, 1996; HAIR et al.,

2005).

A avaliação dos critérios de ajuste dos modelos propostos nesse estudo seguiram os

seguintes procedimentos: a) avaliação das estimativas transgressoras, b) identificação dos

níveis de ajustes do modelo geral, c) do modelo de mensuração, e d) do modelo estrutural.

A – Avaliação das Estimativas Transgressoras

A verificação de estimativas transgressoras levou em consideração a existência de (i)

variâncias negativas, (ii) coeficientes padronizados excedentes ou muito próximos de 1, e (iii)

erros padrão muito grandes. As avaliações foram realizadas por meio do modelo de medida

para cada constructo separadamente. Os resultados estão apresentados nas Tabela 48a e 48b.

173

Tabela 48a – Avaliação das Estimativas Transgressoras – Constructos Valores Pessoais e Atitude –

Modelo Geral

Constructo Valores Pessoais

Va1 0,47 (11,61)

Va2 0,54 (12,99)

Va3 0,60 (13,99)

Va4 0,61 ª

Va5 0,45 (11,28)

Va6 0,54 (12,84)

Va7 0,52 (12,56)

Va8 0,52 (12,57)

Va9 0,51 (12,48)

Va10 0,43 (10,60)

Constructo Atitude

At1 0,66 (20,45)

At2 0,27 (7,71)

At3 0,76 (23,71)

At4 0,78 ª

At5 0,42 (11,16)

At6 0,53 (14,65)

At7 0,76 (21,95)

At8 0,60 (17,06)

At9 0,51 (13,86)

Notas: 1. Coeficientes padronizados (Valores t entre parênteses). 2. Todos os valores t são

significativos a 0,001. (a) Os valores t não foram calculados porque a carga do indicador, na

avaliação, foi fixada em 1.

Tabela 48b – Avaliação das Estimativas Transgressoras – Constructos Fases da Lealdade – Modelo Geral

Constructo Lealdade Cognitiva

Le1_cog 0,64 (18,11)

Le3_cog 0,77 ª

Le2_cog 0,36 (11,30)

Le9_cog 0,76 (20,22)

Constructo Lealdade Afetiva

Le6_afe 0,75 (23,86)

Le14_afe 0,84 ª

Le15_afe 0,67 (23,83)

Le16_afe 0,83 (25,73)

Constructo Lealdade Conativa

Le4_con 0,52 (12,15)

Le5_con 0,73 ª

Le7_con 0,60 (12,47)

Le8_con 0,49 (10,95)

Constructo Lealdade Ação

Le10_aca 0,83 (35,62)

Le11_aca 0,92 ª

Le12_aca 0,86 (38,31)

Le13_aca 0,87 (39,89)

Notas: 1. Coeficientes padronizados (Valores t entre parênteses). 2. Todos os valores t são

significativos a 0,001. (a) Os valores t não foram calculados porque a carga do indicador, na

avaliação, foi fixada em 1.

Observa-se, pelos resultados, que todos os indicadores são estatisticamente

significativos (sig. 0,001) e indicam sentido relacional adequado para MEE, demonstrando

174

que não há problemas quanto às estimativas transgressoras. Em função disso, conclui-se que a

base de dados está apta à avaliação do ajuste dos modelos geral, de mensuração e estrutural.

B – Ajustes do Modelo Geral

Os ajustes do modelo geral foram baseados nas relações lineares representadas na

Figura 8. Os índices de ajuste encontrados para o modelo geral foram comparados aos limites

mínimos aceitáveis, estabelecidos por Tabachnick e Fidell (1996), Schumacker e Lomax

(1996), Arbuckle (2006), Hair et al. (2005) e Prado (2006). Os resultados estão apresentados

no Quadro 12.

Figura 8 – Estrutura do Modelo Geral

VALOR

ATITUDE

At9

e19

At8

e18

At7

e17

At6

e16

At5

e15

At4

e14

At3

e13

At1

e11

LEAL COG

Le2_cog

e21

Le3_cog

e22

Le9_cog

e23

LEAL AFE

Le6_afe

e24

Le14_afe

e25

Le15_afe

e26

Le16_afe

e27

LEAL CON

Le4_con

e28

Le5_con

e29

Le7_con

e30

Le8_con

e31

LEAL ACA

Le10_aca

e32

Le11_aca

e33

Le12_aca

e34

Le13_aca

e35

Va1

Va2

Va3

Va4

Va5

e36

e37

e38

e39

e40

At2

e12

Va6

Va7

Va8

Va9

Va10

e10

Le1_cog

e20

175

Dados do Modelo Geral:

35 Indicadores para 6 Constructos (1 exógeno e 5 endógenos)

Total de Graus de liberdade (GL) = 548

Número de parâmetros estimados = 82

Tamanho amostral = 916

Número de respondente por parâmetro estimado = (916/82) = 11,17

Modelo Proposto: ?² = 2.760,13 df = 548 p = 0,001

Modelo Nulo: ?² = 13.667,52 df = 595 p = 0,001

Avaliação do modelo estrutural com medidas de qualidade de ajuste

Medida

de Ajuste

Nível Aceitável Autores

Nível

Encontrado

Avaliação

?² teste de sig. fornecido Hair et al. (2005) 2.760,13 Sig. 0,001

(?² / GL)

< 5

Schumacker e Lomax (1996) e

Prado (2006)

5,04 Aceitável

GFI

≥

Schumacker e Lomax (1996) e

Prado (2006)

0,84 Periférica

RSMR próximo de 0

ARBUCKLE (2006)

e Prado (2006)

0,19 Periférica

RMSEA > 0,05 e < 0,08

ARBUCKLE (2006)

e Hair et al. (2005)

0,07 Aceitável

AGFI

≥

Schumacker e Lomax (1996) e

Hair et al. (2005)

0,82 Periférica

TLI ou

NNFI

≥

Schumacker e Lomax (1996) e

Hair et al. (2005)

0,82 Periférica

NFI

≥

Tabachnick e Fidell (1996),

ARBUCKLE (2006)

e Hair et al. (2005)

0,80 Periférica

CFI

≥

Schumacker e Lomax (1996),

Tabachnick e Fidell (1996) e

Prado (2006)

0,83 Periférica

PNFI > 0 e < 1, próximo de 1

Schumacker e Lomax (1996) e

Prado (2006)

0,74 Aceitável

PGFI > 0 e < 1, próximo de 1

Tabachnick e Fidell (1996)

e Hair et al. (2005)

0,73 Aceitável

Quadro 12 – Comparação entre os Ajustes do Modelo Geral e os Índices Aceitáveis

Verifica-se, no quadro acima, que o modelo geral foi calculado com base em uma

amostra de 916 casos, com 35 indicadores para 1 constructo exógeno e 5 constructos

endógenos, tendo 82 parâmetros estimados.

Quanto à comparação das medidas absolutas, observa-se que o modelo geral é

estatisticamente significativo e que os índices RMSEA e a relação qui-quadrado por graus de

liberdade (?²/gl) apresentam valores considerados aceitáveis. Já os índices GFI e RSMR têm

valores considerados periféricos, mas próximos aos valores desejáveis.

Quanto à comparação das medidas incrementais, constata-se que todos os índices estão

ligeiramente abaixo dos níveis desejáveis, mas com valores maiores ou iguais a 0,80 – AGFI

(0,82), TLI (0,82), NFI (0,80) e CFI (0,83) –, o que lhes garante uma avaliação periférica.

176

Quanto à comparação das medidas de parcimônia, nota-se que ambos os índices, PNFI

e PGFI, têm ajustes aceitáveis (0,74 e 0,73, respectivamente).

Pelos resultados obtidos, conclui-se que o modelo geral apresenta índices de qualidade

de ajuste aceitáveis para aplicação da MEE. Contudo, se os resultados forem comparados aos

índices de ajuste consolidados por Brei e Liberali (2004)

, que avaliaram o uso de MEE em

Marketing no Brasil, entre os anos 1994 e 2003, pode-se concluir que o modelo geral tem

índices de ajustes muito bons, pois somente o GFI, o TLI e o CFI estão abaixo dos parâmetros

identificados. É importante salientar que “a avaliação da qualidade de ajuste de um modelo é

mais um processo relativo do que um com critérios absolutos” (HAIR et al., 2005, p. 489).

Logo, deve-se ter cautela ao analisar esses índices.

Assim, com a avaliação das medidas de ajuste do modelo geral realizada, passou-se à

avaliação de desempenho dos modelos de mensuração e estrutural.

C – Ajustes do Modelo de Mensuração

Nessa fase percebe-se a similaridade entre a análise fatorial exploratória e o modelo de

mensuração em MEE. Na análise fatorial o objetivo é identificar a relação entre as variáveis

na formação de fatores (análise exploratória), e no modelo de mensuração os fatores são as

variáveis latentes. Assim, no modelo de mensuração as variáveis atuam como indicadores de

cada fator. Logo, no ajuste desse modelo busca-se confirmar os indicadores dentro dos seus

respectivos fatores. Para isso, utiliza-se a técnica Análise Fatorial Confirmatória (AFC)

(HAIR et al., 2005). A AFC é aplicada para medir uma variedade de propósitos, tais como,

“desenhos para validação de constructos e refinamento de escalas, validação multi-

traço/multi-método, e medir invariância” (MACCALLUM; AUSTIN, 2000, p. 208).

Na AFC avaliam-se (i) as cargas dos indicadores em seus respectivos constructos; (ii)

a quantidade de erro de medida (variância única) para cada indicador; e (iii) as estimativas de

Valores dos ajustes dos modelos estruturais consolidados por Brei e Liberali (2004) – Tamanho médio da

razão Qui-quadrado/GL (6,81); GFI (0,88); RSMR (0,23); RMSEA (0,09); AGFI (0,76); TLI (0,84); e CFI

(0,92).

177

variâncias entre os fatores (KLINE, 2005), a fim de verificar se os indicadores atingem níveis

aceitáveis de confiabilidade e de validade de constructo (convergente e discriminante)

(GARSON, 2008).

A Confiabilidade avalia a consistência interna do conjunto de indicadores quando

esses são somados para formar um escore total para a escala (MALHOTRA, 2001). Logo, os

indicadores são confiáveis se são consistentes em suas mensurações (HAIR et al., 2005).

A Validade diz respeito à capacidade que os indicadores de um constructo têm de

medir com precisão o que eles se propõem a medir. A validade pode ser convergente ou

discriminante. A validade convergente indica até que ponto os indicadores se correlacionam

positivamente com outros do mesmo constructo, e se convergem para o mesmo constructo. A

validade discriminante determina em que medida os constructos se correlacionam entre si,

pois constructos devem ser suficientemente distintos uns dos outros (MALHOTRA, 2001;

CHURCHILL; YACOBUCCI, 2005).

Hair et al. (2005) alertam que a validade não garante a confiabilidade e vice-versa, e

que essas duas condições, ao mesmo tempo distintas e inter-relacionadas, têm fundamental

importância na Análise Fatorial Confirmatória.

Assim, para avaliar os ajustes do modelo de mensuração devem ser verificadas a

validade convergente e a validade discriminante. Na avaliação da validade convergente

verificam-se (i) os pesos padronizados (cargas fatoriais) de cada indicador no seu respectivo

constructo, (ii) a confiabilidade composta, e (iii) a variância extraída (HAIR et al., 2005;

FORNELL; LARCKER, 1981). Na avaliação da validade discriminante verificam-se as

variâncias compartilhadas entre os constructos (FORNELL; LARCKER, 1981, BAGOZZI;

PHILIPS, 1982; BAGOZZI; YI; PHILIPS, 1991).

O peso padronizado é o valor da carga fatorial definido pelo pesquisador. Indicadores

com esse peso devem ser estatisticamente significativos, pois o objetivo nessa fase é

“purificar” a escala de medida. Caso o indicador não tenha carga igual ou maior que o peso

padronizado e não seja estatisticamente significante, ele deve ser eliminado e o modelo de

mensuração reespecificado (HAIR et al., 2005).

178

A Confiabilidade Composta é calculada para verificar a consistência interna dos

indicadores, descrevendo o grau em que eles representam o constructo latente. O valor

mínimo aceitável para esse teste é 0,70 (HAIR et al., 2005; GARSON, 2008), “apesar de não

ser um padrão absoluto” (HAIR et al., 2005, p. 489).

A variância extraída reflete a quantia geral de variância dos indicadores explicada

pelo constructo latente, ou seja, a quantidade de variância de cada indicador que é utilizada

para compor a avaliação do constructo (HAIR et al., 2005; FORNELL; LARCKER, 1981).

Orientações sugerem que a variância extraída deve exceder a 0,50 para um constructo

(FORNELL; LARCKER, 1981; HAIR et al., 2005; GARSON, 2008).

Na pesquisa Valores Normativos foram avaliadas a validade convergente e a validade

discriminante, a fim de confirmar o ajuste do modelo.

1) Avaliação da Validade Convergente

A validade convergente foi verificada por meio da análise: a) das cargas fatoriais e b)

dos resultados obtidos nos cálculos da confiabilidade composta e da variância extraída dos

indicadores e dos constructos.

a) Análise das Cargas Fatoriais (Pesos Padronizados)

O valor padronizado do indicador definido para esse estudo foi 0,50. Esse valor é o

mesmo utilizado nos estudos de Shi e Wright (2001) e Grace e O’Cass (2005) e estabelecido

por Hair et al. (2005, p. 107) como "Garantia de Significância Prática". Assim, estabelecido o

valor da carga padronizada, iniciou-se o processo de análise para purificação das escalas. Os

indicadores que apresentaram cargas inferiores a 0,50 ao longo do processo foram eliminados.

O resultado final da análise está apresentado na Tabela 49.

179

Tabela 49 – Validade Convergente – Modelo de Mensuração - Análise das Cargas Fatoriais dos

Indicadores

Constructo Valores Pessoais

Va1 0,53 (12,45)

Va2 0,61 (13,78)

Va3 0,60 (13,72)

Va4 0,70 ª

Va7 0,53 (12,45)

Constructo Atitude

At1 0,69 (20,41)

At3 0,79 (23,45)

At4 0,79 ª

At7 0,76 (22,61)

At8 0,54 (15,81)

Constructo Lealdade Cognitiva

Le1_cog 0,63 (15,40)

Le3_cog 0,78 ª

Le9_cog 0,75 (15,99)

Constructo Lealdade Afetiva

Le6_afe 0,75 (23,96)

Le14_afe 0,84 ª

Le15_afe 0,67 (20,99)

Le16_afe 0,83 (26,68)

Constructo Lealdade Conativa

Le4_con 0,51 (8,26)

Le5_con 0,86 ª

Le7_con 0,50 (8,18)

Constructo Lealdade Ação

Le10_aca 0,83 (35,79)

Le11_aca 0,92 ª

Le12_aca 0,86 (38,23)

Le13_aca 0,87 (39,81)

Notas: Cargas fatoriais dos indicadores com valores t entre parênteses. Todas as cargas são significativas a

0,001. (a) Os valores t não foram calculados porque a carga do indicador, na avaliação, foi fixada em 1.

Observa-se, na tabela acima, que dos 35 indicadores da escala original, apenas 24

apresentaram cargas fatoriais iguais ou acima do valor padronizado e são estatisticamente

significativos. Constata-se: (i) que o constructo que mais perdeu indicadores foi Valores

Pessoais (5), seguido por Atitude (4); (iii) que o constructo Lealdade Cognitiva ficou sem o

indicador Le2_cog e o constructo Lealdade Conativa sem indicador Le8_Con; e (iv) que os

constructos Lealdade Afetiva e Lealdade Ação permaneceram com todos os seus indicadores.

Assim, com essa nova configuração, passou-se à avaliação da confiabilidade composta

e da variância extraída dos indicadores e de seus respectivos constructos.

180

b) Cálculos da Confiabilidade Composta (CC) e da Variância Extraída (VE)

Para calcular a CC e a VE foram aplicadas as fórmulas apresentadas no Quadro 13. Os

resultados dos cálculos estão na Tabela 50.

Quadro 13 – Fórmulas para o Cálculo da Confiabilidade Composta e da Variância Extraída

Notas: e

= 1 – (cargas fatoriais padronizadas)²; (e

representa o erro de medida do indicador)

Tabela 50 – Validade Convergente – Modelo de Mensuração – Alpha de Cronbach, Confiabilidade

Composta e Variância Extraída

Constructo Pré-Purificação Pós-Purificação

Alpha¹

CC VE

Alpha

CC VE

Valores Pessoais

0,78 0,79 0,27 0,73 0,73 0,36

Atitude

0,82 0,83 0,37 0,84 0,84 0,52

Lealdade Cognitiva

0,72 0,74 0,43 0,76 0,77 0,52

Lealdade Afetiva 0,85 0,86 0,60 - - -

Lealdade Conativa

0,70 0,68 0,35 0,64 0,67 0,42

Lealdade Ação 0,92 0,93 0,76 - - -

Notas: (¹) Valores do Alpha de Cronbach. Indicadores excluídos: (²) Va5, Va6, Va8, Va9 e Va10; (

)

At2, At5, At6 e At9; (

) Le2_cog; e (

) Le8_con.

Ao analisar os resultados percebe-se que:

a) quanto à consistência interna (Alpha de Cronbach), apenas o constructo Lealdade

Conativa obteve índice insatisfatório para pesquisas descritivas (0,64) – abaixo de 0,70

recomendado por Hair et al. (2005). Entretanto, observa-se que os demais constructos

obtiveram bons índices, variando entre 0,73 (Valores Pessoais) e 0,92 (Lealdade Ação);

b) quanto à confiabilidade composta, observa-se que o constructo Lealdade Ação

obteve o maior valor (0,93). Constata-se que dois constructos, Valores Pessoais e Lealdade

Conativa, tiveram seus valores reduzidos após a purificação da escala, e que o segundo ficou

com valor (0,67) abaixo de 0,70, limite mínimo recomendado por Hair et al. (2005) para

pesquisas descritivas; e

(S cargas fatoriais padronizadas)

+ Se

Confiabilidade (CC) =

(S cargas fatoriais padronizadas

)

(S cargas fatoriais padronizadas

) + Se

Variância Extraída (VE) =

181

c) quanto à variância extraída, observa-se que o constructo Lealdade Ação obteve a

maior VE (0,76). Os constructos Valores Pessoais e Lealdade Conativa ficaram com valores

0,36 e 0,42, respectivamente, abaixo de 0,50, limite mínimo recomendado por Hair et al.

(2005). Logo, esses valores indicam que mais da metade da variância dos indicadores

especificados não é explicada pelos constructos. Entretanto, o constructo Valores Pessoais

apresentou resultados favoráveis quanto à consistência interna (Alpha=0,78) e confiabilidade

composta (0,73), o que não ocorreu com o constructo Lealdade Conativa. Quanto aos demais

constructos, verifica-se que são consistentes quanto à variância extraída.

Em resumo, nota-se (i) que o constructo Lealdade Conativa tem os indicadores

especificados com menor poder de representação (Alpha = 0,64, CC = 0,67 e VE = 0,42); e

(ii) que a maior parte dos constructos apresentou uma melhora quanto à confiabilidade

composta e à variância extraída após o processo de purificação da escala. Em função disso,

conclui-se que os indicadores são satisfatórios para representar os seus respectivos

constructos, não comprometendo a avaliação do modelo estrutural.

2) Avaliação da Validade Discriminante

A verificação da validade discriminante foi realizada: a) pelo cálculo das variâncias

compartilhadas, método sugerido por Fornell e Larcker (1981), e b) pelo cálculo da diferença

entre os qui-quadrados dos constructos, método sugerido por Bagozzi e Philips (1982).

a) Cálculo da Validade Discriminante pelo Método de Fornell e Larcker (1981)

Por meio desse método avalia-se a validade comparando a variância compartilhada

(correlação ao quadrado) com a variância extraída em cada um dos fatores no processo de

purificação da escala (Validade Convergente). Assim, se a variância ao quadrado existente

entre dois fatores for menor que a variância extraída do fator, então há validade discriminante

entre eles. Mas, se a variância ao quadrado for maior, então há ausência de validade entre os

mesmos. A base para o cálculo da validade discriminante está representada na Figura 9 e os

resultados estão apresentados na Tabela 51.

182

Figura 9 – Validade Discriminante – Modelo de Mensuração – Escala Purificada

Tabela 51 – Validade Discriminante – Modelo de Mensuração - Teste de Fornell e Larcker (1981)

Valores

Pessoais

Atitude

Lealdade

Cognitiva

Lealdade

Afetiva

Lealdade

Conativa

Lealdade

Ação

Valores Pessoais 0,36

Atitude 0,05 0,52

Lealdade Cognitiva 0,02 0,46 0,52

Lealdade Afetiva 0,02 0,37 0,58 0,60

Lealdade Conativa 0,00 0,12 0,08 0,08 0,42

Lealdade Ação 0,03 0,30 0,58 0,61 0,09 0,76

Nota: As diagonais se referem à variância extraída dos fatores e os demais valores à variância

compartilhada (ao quadrado) entre os pares de constructos (FORNELL; LARCKER, 1981).

Ao analisar os resultados apresentados na tabela acima, observa-se que há variâncias

compartilhadas (correlação ao quadrado) relativamente baixas entre a maior parte dos

constructos, especialmente, entre o constructo Valores Pessoais e os demais, confirmando em

parte a validade discriminante do modelo. Porém, constata-se que as variâncias

VALOR

ATITUDE

At8

e18

At7

e17

At4

e14

At3

e13

At1

e11

LEAL COG

Le1_cog

e20

Le3_cog

e22

Le9_cog

e23

LEAL AFE

Le6_afe

e24

Le14_afe

e25

Le15_afe

e26

Le16_afe

e27

LEAL CON

Le4_con

e28

Le5_con

e29

Le7_con

e30

LEAL ACA

Le10_aca

e32

Le11_aca

e33

Le12_aca

e34

Le13_aca

e35

Va7

Va4

Va3

Va2

Va1

183

compartilhadas entre os constructos Lealdade Afetiva e Lealdade Cognitiva (0,58); Lealdade

Ação e Lealdade Cognitiva (0,58); e Lealdade Ação e Lealdade Afetiva (0,61) são maiores

que as variâncias extraídas dos próprios constructos (apresentadas na diagonal), indicando

ausência de validade discriminante entre eles.

Assim, se apenas o critério estabelecido por Fornell e Larker (1981) fosse considerado,

alguns indicadores ou constructos deveriam ser excluídos para se evitar problemas de

multicolinearidade nas estimativas e ajustes do modelo estrutural. Contudo, antes de qualquer

ação corretiva, optou-se por aguardar os resultados do teste de diferença de qui-quadrados

sugerido por Bagozzi e Philips (1982).

b) Cálculo da Validade Discriminante pelo Método de Bagozzi e Philips (1982)

Por meio desse método avalia-se a diferença entre os qui-quadrados de um par de

constructos, sendo criados, para tanto, dois modelos. No primeiro, a seta de covariância que

conecta os constructos fica livre de erros, e o modelo é estimado, obtendo um valor de qui-

quadrado (?²). Em seguida, cria-se um segundo modelo, com o termo de erro da covariância

fixado em 1. Esse modelo é estimado e obtém-se outro valor de ?². Então, realiza-se o teste de

diferença entre os dois ?² obtidos. Se os dois modelos não forem significativamente diferentes

(??², com sig. > 0,05), assume-se que não há validade discriminante entre eles.

As análises desse método estão representadas nas Figuras 10a a 10o e os resultados

estão apresentados na Tabela 52.

184

Fig. 10a - Validade Discriminante – Valor e

Atitude

VALOR

ATITUDE

At8 e18

At7 e17

At4 e14

At3 e13

At1 e11

Va7e7

Va4e4

Va3e3

Va2e2

Va1e1

Fig. 10b - Validade Discriminante – Valor e

Lealdade Cognitiva

VALOR

LEAL COG

Le1_cog

e20

Le3_cog

e22

Le9_cog

e23

Va7e7

Va4e4

Va3e3

Va2e2

Va1e1

Fig. 10c - Validade Discriminante – Valor e

Lealdade Afetiva

VALOR

LEAL AFE

Le6_afe

e24

Le14_afe

e25

Le15_afe

e26

Le16_afe

e27

Va7e7

Va4e4

Va3e3

Va2e2

Va1e1

Fig. 10d - Validade Discriminante – Valor e

Lealdade Conativa

VALOR LEAL CON

Le4_con

e28

Le5_con

e29

Le7_con

e30

Va7e7

Va4e4

Va3e3

Va2e2

Va1e1

Fig. 10e - Validade Discriminante – Valor e

Lealdade Ação

VALOR

LEAL ACA

Le10_aca

e32

Le11_aca

e33

Le12_aca

e34

Le13_aca

e35

Va7e7

Va4e4

Va3e3

Va2e2

Va1e1

Fig. 10f - Validade Discriminante – Atitude e

Lealdade Cognitiva

ATITUDE

At8e18

At7e17

At4e14

At3e13

At1e11

LEAL COG

Le1_cog

e20

Le3_cog

e22

Le9_cog

e23

Fig. 10g - Validade Discriminante – Atitude e

Lealdade Afetiva

ATITUDE

At8e18

At7e17

At4e14

At3e13

At1e11

LEAL AFE

Le6_afe

e24

Le14_afe

e25

Le15_afe

e26

Le16_afe

e27

Fig. 10h - Validade Discriminante – Atitude e

Lealdade Conativa

ATITUDE

At8e18

At7e17

At4e14

At3e13

At1e11

LEAL CON

Le4_con

e28

Le5_con

e29

Le7_con

e30

Figuras de 10a a 10o – Validade Discriminante – Modelos de Mensuração

Teste de Bagozzi e Philips (1982)

185

Fig. 10i - Validade Discriminante – Atitude e

Lealdade Ação

ATITUDE

At8e18

At7e17

At4e14

At3e13

At1e11

LEAL ACA

Le10_aca

e32

Le11_aca

e33

Le12_aca

e34

Le13_aca

e35

Fig. 10j - Validade Discriminante – Lealdade

Cognitiva e Lealdade Afetiva

LEAL COG

Le1_cog

e20

Le3_cog

e22

Le9_cog

e23

LEAL AFE

Le6_afe

e24

Le14_afe

e25

Le15_afe

e26

Le16_afe

e27

Fig. 10k - Validade Discriminante – Lealdade

Cognitiva e Lealdade Conativa

LEAL COG

Le3_cog

e22

Le9_cog

e23

LEAL CON

Le4_con

e28

Le5_con

e29

Le7_con

e30

Le1_cog

e20

1 1

Fig. 10l - Validade Discriminante – Lealdade

Cognitiva e Lealdade Ação

LEAL COG

Le3_cog

e22

Le9_cog

e23

LEAL ACA

Le10_aca

e32

Le11_aca

e33

Le12_aca

e34

Le13_aca

e35

Le1_cog

e20

Fig. 10m - Validade Discriminante – Lealdade

Afetiva e Lealdade Conativa

LEAL AFE

Le6_afe

e24

Le14_afe

e25

Le15_afe

e26

Le16_afe

e27

LEAL CON

Le4_con

e28

Le5_con

e29

Le7_con

e30

Fig. 10n - Validade Discriminante – Lealdade

Afetiva e Lealdade Ação

LEAL ACA

Le10_aca

e32

Le11_aca

e33

Le12_aca

e34

Le13_aca

e35

LEAL AFE

Le6_afe

e24

Le14_afe

e25

Le15_afe

e26

Le16_afe

e27

Fig. 10o - Validade Discriminante – Lealdade

Conativa e Lealdade Ação

LEAL CON

Le4_con

e28

Le5_con

e29

Le7_con

e30

LEAL ACA

Le10_aca

e32

Le11_aca

e33

Le12_aca

e34

Le13_aca

e35

Conclusão das Figuras de 10a a 10o – Validade Discriminante – Modelos de Mensuração

Teste de Bagozzi e Philips (1982)

186

Tabela 52 – Validade Discriminante – Modelo de Mensuração – Diferença de Qui-quadrados – Teste de

Bagozzi e Philips (1982)

Constructo Constructo Modelo Fixo Modelo Livre Diferença

Sig.

A B

Qui-quadrado GL Qui-quadrado

Valores Atitude 500,95 35 170,15 34 330,80 0,00

Valores Le_Cog 240,93 20 85,97 19 154,96 0,00

Valores Le_Afe 241,87 27 96,27 26 145,60 0,00

Valores Le_Con 239,53 20 70,44 19 169,09 0,00

Valores Le_Ação 256,03 27 146,58 26 109,45 0,00

Atitude Le_Cog 182,95 20 127,84 19 55,11 0,00

Atitude

Le_Afe 272,25 27 227,66 26 44,59 0,00

Atitude Le_Con 219,56 20 105,58 19 113,98 0,00

Atitude Le_Ação 250,40 27 205,77 26 44,63 0,00

Le_Cog Le_Afe 252,71 14 238,88 13 13,83 0,00

Le_Cog Le_Con 38,10 9 14,62 8

23,48 0,00

Le_Cog

Le_Ação 155,43 14 131,50 13 23,93

0,00

Le_Afe

Le_Con 71,76 14 54,15 13

17,61 0,00

Le_Afe

Le_Ação 311,87 20 235,23 19 76,64

0,00

Le_Con Le_Ação

131,18 20 120,81 13

10,37 0,00

Notas: 1. (GL) graus de liberdade. 2. O Modelo Fixo tem erro da covariância fixado em 1.

Percebe-se, pelos resultados, que todos os constructos considerados no modelo de

mensuração possuem conceitos diferentes, pois há diferenças significativas de qui-quadrado

(p<0,001). Logo, por esse critério, a validade discriminante entre as variáveis endógenas e

exógenas é confirmada.

Como os resultados dos dois métodos de validade discriminante (Fornell e Larker,

1981 e Bagozzi e Philips, 1982) são divergentes, optou-se por não excluir qualquer constructo

do modelo de mensuração, acompanhando, assim, a perspectiva teórica que fundamenta o

modelo geral.

Após a realização dos ajustes do modelo de mensuração, que especifica quais

indicadores são correspondentes em cada constructo e os escores dos constructos latentes,

passou-se à avaliação dos modelos estruturais.

187

D – Ajustes dos Modelos Estruturais

Nesse estágio serão avaliados os ajustes dos modelos estruturais Efeito Direto,

Mediação Completa e Mediação Parcial, apresentados no Estágio 2 – Diagramas de caminhos.

Para avaliar os ajustes foram realizadas: a) a análise de significância dos coeficientes

estimados; b) a análise do coeficiente geral de determinação (R²); e c) a análise dos índices de

ajuste (medidas absolutas, incrementais e de parcimônia), conforme sugerem Hair et al.

(2005) e Kline (2005).

Os índices de ajuste dos modelos estruturais, apresentados nesse estudo, seguiram os

seguintes parâmetros de avaliação:

a) Aceitável – (?² / gl) menor que 5,00; RSMR próximo 0; RMSEA entre 0,05 e 0,08;

GFI, AGFI, TLI, NFI e CFI maior ou igual a 0,90; e PNFI e PGFI próximos de 1. Esses

índices são sugeridos por Tabachnick e Fidell (1996); Schumacker e Lomax (1996); Arbuckle

(2006); Hair et al. (2005) e Prado (2006);

b) Periférico– (?² / gl) variando entre 5,00 e 7,00; RSMR entre 0,10 e 0,23; RMSEA

de 0,08 a 0,09; GFI, AGFI, TLI, NFI e CFI, variando entre 0,85 e 0,89; e PNFI e PGFI de

0,60 a 0,80. Esses valores estão entre os parâmetros aceitável e inaceitável; e

c) Inaceitável – (?² / gl) acima de 7,00; RSMR acima de 0,23; RMSEA acima de 0,09;

GFI, AGFI, TLI, NFI e CFI abaixo de 0,85. Esses valores estão baseados nas médias

consolidadas por Brei e Liberali (2004), apresentados na Seção Ajustes do Modelo Geral.

188

Análise do Modelo 1 – Efeito Direto

No Modelo 1 as hipóteses são que os Valores Pessoais estão positivamente

relacionados com as Fases da Lealdade. Essas relações estão representadas na Figura 11 e os

resultados apresentados na Tabela 53. Os resultados dos ajustes do modelo estrutural estão na

Tabela 54.

Figura 11 – Modelo Estrutural – Efeito Direto

VALOR

LEAL COG

Le1_cog

e20

Le3_cog

e22

Le9_cog

e23

LEAL AFE

Le6_afe

e24

Le14_afe

e25

Le15_afe

e26

Le16_afe

e27

LEAL CON

Le4_con

e28

Le5_con

e29

Le7_con

e30

LEAL ACA

Le13_aca

e32

Le12_aca

e33

Le11_aca

e34

Le10_aca

e35

Va7

Va4

Va3

Va2

Va1

e40

e39

e38

e37

0,16*

0,02ª

0,10ª

0,15*

0,87*

0,92*

0,81*

R² = 0,03

R² = 0,66

R² = 0,83

R² = 0,79

189

Tabela 53 – Efeitos das relações entre Valores Pessoais e Fases da Lealdade - Modelo Efeito Direto

Coeficientes não-

padronizados

Coeficientes

padronizados

Valores

(t)¹

Variáveis

Dependentes

(R²)

Variáveis

Independentes

ß Erros padrão ß

Leal Cognitiva

(0,03)

Valor 0,24 0,07 0,16 3,63*

Valor 0,03 0,06 0,02 0,46 ª Leal Afetiva

(0,66)

Leal Cognitiva 0,91 0,05 0,81 18,06*

Valor -0,06 0,05 -0,10 -1,14 ª Leal Conativa

(0,83)

Leal Afetiva 0,33 0,04 0,92 7,48*

Valor 0,30 0,14 0,15 2,08** Leal Ação

(0,79)

Leal Conativa 2,77 0,37 0,87 7,56*

Notas: (¹) Testes-t bi-caudais: (*) valores t > 3,33 => p<0,001; (**) valores t > 1,97 => p<0,05; e (a)

coeficientes sem significância estatística. R² é o Coeficiente de Determinação e ß é o coeficientes de regressão

padronizados (Beta padronizado).

Observa-se, pelos resultados apresentados na tabela acima, que:

a) não há coeficiente padronizado maior do que 1 ou erros padrão muito elevados,

revelando que não existem problemas de estimativas estatísticas;

b) os valores dos coeficientes de determinação (R²), especialmente do constructo

Valores, são baixos, demonstrando pouco poder de explicação da equação de regressão e,

portanto, uma baixa previsão da variável dependente;

c) as relações Valores Pessoais-Lealdade Cognitiva e Valores Pessoais-Lealdade

Ação são estatisticamente significativas, demonstrando que esses constructos são

positivamente relacionados. Assim, variações nos Valores Pessoais gerarão alterações na

Lealdade Cognitiva e na Lealdade Ação. Logo, as hipóteses H1a e H1d foram suportadas;

d) as relações Valores Pessoais-Lealdade Afetiva e Valores Pessoais-Lealdade

Conativa não são estatisticamente significativas, demonstrando que esses constructos não são

relacionados. Assim, as hipóteses H1b e H1c não foram suportadas; e

e) a seqüência relacional positiva entre as fases da lealdade, proposta por Oliver

(1997, 1999), foi confirmada, pois as relações entre elas são estatisticamente significativas.

Assim, alterações na Lealdade Cognitiva afetarão a Lealdade Afetiva que, por sua vez,

produzirá efeitos sobre a Lealdade Conativa, que influenciará a Lealdade Ação.

Dessa maneira, com as hipóteses do Modelo Efeito Direto parcialmente suportadas,

passou-se às análises dos índices de ajuste do modelo.

190

Tabela 54 – Índices de Ajuste do Modelo Estrutural – Efeito Direto

Medida de Ajuste

Índices de Ajuste - Modelo Efeito

Direto

Avaliação

?² 1.019,29 Sig. 0,001

gl 145 ---

(?² / gl)

7,03 Periférica

GFI 0,89 Periférica

RSMR 0,17 Periférica

RMSEA 0,08 Aceitável

AGFI 0,85 Periférica

TLI ou NNFI 0,87 Periférica

NFI 0,88 Periférica

CFI 0,89 Periférica

PNFI 0,74 Periférica

PGFI 0,68 Periférica

Nota: A proporção de respondentes por parâmetro foi de 20,35 (916 casos por 45 parâmetros estimados),

superior ao sugerido por Hair et al. (2005) de 15 respondentes quando os dados violam as suposições de

normalidade multivariada.

Pelos resultados, verifica-se que:

a) as principais medidas de ajuste do Modelo Efeito Direto têm avaliações entre os

parâmetros periférico e aceitável;

b) o valor do qui-quadrado (1.019,29) com 145 graus de liberdade é estatisticamente

significativo ao nível de 0,001 e que o valor da relação entre o qui-quadrado com os graus de

liberdade (?²/gl) está no limite da aceitação periférica. Entretanto, autores como Hair et al.

(2005) e Kline (2005) sugerem cautela na análise desses índices na verificação da aderência

de modelos estruturais, pois ambos são fortemente influenciados pelo tamanho da amostra e

pelo número de indicadores; e

c) os índices GFI=0,89, RSMR=0,17, AGFI=0,85, TLI=0,87, NFI=0,88, CFI=0,89,

PNFI=0,74 e PGFI=0,68 são de aceitação periférica, apresentando, porém, valores bem

próximos dos índices recomendados, e que o índice RMSEA=0,08 tem avaliação aceitável.

Em resumo, as avaliações dos índices de ajuste dão suporte ao Modelo Efeito Direto.

191

Análise do Modelo 2 – Efeito Mediador Completo

No Modelo 2 as relações entre Valores Pessoais, Atitude e Fases da Lealdade estão

representadas na Figura 12 e os resultados estão apresentados na Tabela 55. Os resultados dos

ajustes do modelo estrutural estão na Tabela 56.

Ressalta-se que a hipótese da relação Valores Pessoais-Fases da Lealdade ser

totalmente mediada pela Atitude será analisada na Seção 5.2.7.2 – Teste do Papel Mediador

da Atitude.

Figura 12 – Modelo Estrutural – Efeito Mediador Completo

0,24*

0,17*

0,25*

0,57*

0,74*

0,23*

0,59*

0,12*

R² = 0,05

R² = 0,55

R² = 0,59

R² = 0,14

R² = 0,41

VALOR

ATITUDE

At8

e18

At7

e17

At4

e14

At3

e13

At1

e11

LEAL COG

Le1_cog

e19

Le3_cog

e20

Le9_cog

e21

LEAL AFE

Le6_afe

e22

Le14_afe

e23

Le15_afe

e24

Le16_afe

e25

LEAL CON

Le4_con

e26

Le5_con

e27

Le7_con

e28

LEAL ACA

Le13_aca

e33

Le12_aca

e32

Le11_aca

e31

Le10_aca

e30

Va7

Va4

Va3

Va2

Va1

e43

e42

e41

e40

e44

192

Tabela 55 – Efeitos das relações entre Valores Pessoais, Atitude e Fases da Lealdade - Modelo Efeito

Mediador Completo

Coeficientes não-

padronizados

Coeficiente

padronizado

Variáveis

Dependentes (R²)

Variáveis

Independentes

ß Erros padrão ß

Valores

(t)¹

Atitude

(0,05)

Valor 0,18 0,03 0,23 5,38*

Leal Cognitiva

(0,55)

Atitude 1,35 0,08 0,74 16,73*

Atitude 0,53 0,12 0,25 4,41* Leal Afetiva

(0,59)

Leal Cognitiva 0,68 0,07 0,57 9,27*

Atitude 0,49 0,13 0,24 3,82* Leal Conativa

(0,14)

Leal Afetiva 0,16 0,06 0,17 2,69**

Atitude 1,42 0,09 0,59 15,28* Leal Ação

(0,41)

Leal Conativa 0,14 0,04 0,12 3,20*

Notas: (1) Testes-t bi-caudais: (*) valores t > 3,33 => p<0,001; e (**) valores t > 2,60 => p<0,01. R² é

o Coeficiente de Determinação e ß é o coeficientes de regressão padronizados (Beta padronizado).

Percebe-se, pelos resultados apresentados na tabela acima, que:

a) não há coeficiente padronizado maior do que 1 e que os erros padrão apresentados

não são muito elevados, permitindo, assim, avaliar as relações entre os constructos com

segurança estatística;

b) os valores dos coeficientes de determinação (R²), especialmente do constructo

Valores, são baixos, demonstrando pouco poder de explicação da equação de regressão e,

portanto, uma baixa previsão da variável dependente;

c) todas as relações são estatisticamente significativas, demonstrando que esses

constructos são positivamente relacionados. Assim, alterações no constructo Valores Pessoais

gerarão alterações no constructo Atitude que, conseqüentemente, alterará as Fases da

Lealdade. Logo, as hipóteses H2a, H2b, H2c, H2d e H2e foram suportadas; e

d) a seqüência relacional positiva entre as fases da lealdade foi novamente

confirmada, pois as relações são estatisticamente significativas.

Assim, com todas as hipóteses do Modelo 2 suportadas, passou-se à análise dos índices

de ajuste do modelo.

193

Tabela 56 – Índices de Ajuste do Modelo Estrutural – Efeito Mediador Completo

Medida de Ajuste

Índices de Ajuste

Modelo Mediação Completa

Avaliação

?² 1.351,59 Sig. 0,001

Gl 244 ---

(?² / gl)

5,54 Periférica

GFI 0,89 Periférica

RSMR 0,23 Periférica

RMSEA 0,07 Aceitável

AGFI 0,87 Periférica

TLI ou NNFI 0,88 Periférica

NFI 0,87 Periférica

CFI 0,89 Periférica

PNFI 0,77 Periférica

PGFI 0,73 Periférica

Nota-se, pelos índices apresentados na tabela acima, que:

a) as principais medidas de ajuste do Modelo Mediação Completa têm avaliações

entre periférica e aceitável;

b) o valor do qui-quadrado (1.351,59) com 244 graus de liberdade é estatisticamente

significativo ao nível de 0,001, e que o valor da relação entre o qui-quadrado e os graus de

liberdade (5,54) ficou ligeiramente acima do mínimo recomendado (5,00). Porém, sabe-se que

o tamanho da amostra e o número de indicadores interferem diretamente no valor desses

índices (HAIR et al., 2005; KLINE, 2005); e

c) os índices GFI=0,89, RSMR=0,23, AGFI=0,87, TLI=0,88, NFI=0,87, CFI=0,89,

PNFI=0,77 e PGFI = 0,73, têm valores bem próximos dos índices recomendados, recebendo

avaliação periférica, enquanto o índice RMSEA=0,07 recebeu avaliação aceitável.

Verifica-se que as relações propostas no Modelo Mediação Completa são confirmadas

pelos resultados dos índices de ajuste do modelo.

194

Análise do Modelo 3 – Efeito Mediador Parcial

No Modelo 3 analisa-se as relações entre os Valores Pessoais, a Atitude e as Fases da

Lealdade de forma direta e indireta. Essas relações estão representadas na Figura 13 e os

resultados estão apresentados na Tabela 57. Os resultados dos ajustes do modelo estrutural

estão na Tabela 58.

Destaca-se que a hipótese da relação Valores Pessoais-Fases da Lealdade ser

parcialmente mediada pela Atitude será analisada na próxima Seção 5.2.7.2 – Teste do Papel

Mediador da Atitude.

Figura 13 – Modelo Estrutural – Efeito Mediador Parcial

0,00

-0,06

0,00

0,22*

0,74*

0,24*

0,25*

0,57*

0,13*

0,17*

0,57*

R² = 0,59

R² = 0,14

R² = 0,41

R² = 0,05

R² = 0,55

VALOR

ATITUDE

At8

e18

At7

e17

At4

e14

At3

e13

At1

e11

LEAL COG

Le1_cog

e20

Le3_cog

e22

Le9_cog

e23

LEAL AFE

Le6_afe

e24

Le14_afe

e25

Le15_afe

e26

Le16_afe

e27

LEAL CON

Le4_con

e28

Le5_con

e29

Le7_con

e30

LEAL ACA

Le13_aca

e32

Le12_aca

e33

Le11_aca

e34

Le10_aca

e35

Va7

Va4

Va3

Va2

Va1

e40

e39

e38

e37

e36

195

Tabela 57 – Efeitos das relações entre Valores Pessoais, Atitude e Fases da Lealdade - Modelo Efeito

Mediador Parcial

Coeficientes não-

padronizados

Coeficiente

padronizado

Variáveis

Dependentes

(R²)

Variáveis

Independentes

Erros

padrão

Valores

(t)¹

Atitude

(0,05)

Valor 0,18 0,03 0,22 5,20*

Valor 0,00 0,05 0,00 0,00 ª Leal Cognitiva

(0,55) Atitude 1,35 0,08 0,74 16,37*

Valor 0,00 0,06 0,00 -0,04 ª

Atitude 0,53 0,12 0,24 4,33*

Leal Afetiva

(0,59)

Leal Cognitiva 0,68 0,07 0,57 9,31*

Valor -0,10 0,08 -0,06 -1,35 ª

Atitude 0,52 0,13 0,25 3,99*

Leal Conativa

(0,14)

Leal Afetiva 0,16 0,06 0,17 2,71**

Valor 0,10 0,07 0,00 1,55 ª

Atitude 1,38 0,09 0,57 14,52*

Leal Ação

(0,41)

Leal Conativa 0,15 0,04 0,13 3,29*

Notas: (1) Testes-t bi-caudais: (*) valores t > 3,33 => p<0,001; e (**) valores t > 2,60 => p<0,01; (a)

coeficientes sem significância estatística. R² é o Coeficiente de Determinação e ß é o coeficientes de

regressão padronizados (Beta padronizado).

Verifica-se, pelos resultados, que:

a) não há coeficiente padronizado maior do que 1 e que os erros padrão apresentados

são relativamente baixos, revelando que não existem problemas de estimativas transgressoras;

b) os valores dos coeficientes de determinação (R²), especialmente do constructo

Valores, são baixos, demonstrando pouco poder de explicação da equação de regressão e,

portanto, uma baixa previsão da variável dependente;

c) dentre as relações do constructo Valores Pessoais, somente a relação com o

constructo Atitude é estatisticamente significativa, demonstrando que, com a intermediação

do constructo Atitude, os Valores Pessoais não interferem nas Fases da Lealdade. Assim, a

hipótese H3a foi suportada, confirmando que os valores pessoais estão positivamente

relacionados com a Atitude, e as hipóteses H3b, H3c; H3d e H3e não foram suportadas;

d) todas as relações entre o constructo Atitude as Fases da Lealdade são

estatisticamente significativas, confirmando que esse constructo está positivamente

relacionado com cada fase. Logo, as hipóteses H3f, H3g, H3h e H3i foram suportadas; e

e) a seqüência das relações entre as fases da lealdade foi novamente confirmada, pois

as relações são estatisticamente significativas.

Assim, com as hipóteses do Modelo 3 parcialmente suportadas, passou-se à análise dos

índices de ajuste do modelo.

196

Tabela 58 – Índices de Ajuste do Modelo Estrutural – Efeito Mediador Parcial

Medida de Ajuste

Índices de Ajuste

Modelo Mediação Parcial

Avaliação

?² 1.347,57 Sig. 0,001

Gl 240 ---

(?² / gl)

5,61 Periférica

GFI 0,89 Periférica

RSMR 0,23 Periférica

RMSEA 0,07 Aceitável

AGFI 0,87 Periférica

TLI ou NNFI 0,88 Periférica

NFI 0,87 Periférica

CFI 0,89 Periférica

PNFI 0,76 Periférica

PGFI 0,71 Periférica

Observa-se, pelos índices, que:

a) as principais medidas de ajuste do Modelo Mediação Parcial têm avaliações entre

periférica e aceitável;

b) o valor do qui-quadrado (1.347,57) com 240 graus de liberdade é estatisticamente

significativo ao nível de 0,001 e que a relação entre o qui-quadrado e os graus de liberdade

(?²/GL) é igual a 5,61, valor próximo ao mínimo recomendado, recebendo então avaliação

periférica; e

c) os índices GFI=0,89, RSMR=0,23, AGFI=0,87, TLI=0,88, NFI=0,87, CFI=0,88,

PNFI=0,76 e PGFI=0,71 apresentaram ajustes de avaliação periférica, porém com valores

bem próximos dos índices recomendados, enquanto que o índice RMSEA=0,07 tem valor

considerado aceitável.

Em resumo, pelas avaliações do modelo de mensuração e pelos valores dos índices de

ajuste do modelo estrutural, pode-se afirmar que as relações propostas nos modelos estruturais

analisados acima são aceitáveis.

A seguir, passou-se ao último estágio da Modelagem de Equações Estruturais:

Interpretação dos Modelos.

197

Estágio 7 – Interpretação e Modificação do Modelo

Logo que os modelos são considerados aceitáveis, ou seja, adequados em termos de

qualidade de ajustes, os resultados obtidos devem ser confrontados com a teoria proposta,

para que algumas perguntas possam ser respondidas, tais como: os relacionamentos da teoria

foram comprovados estatisticamente? Os modelos concorrentes sugerem formulação de

hipóteses alternativas? Os relacionamentos entre as variáveis ocorreram na direção proposta

pelas hipóteses? (HAIR et al., 2005). De acordo com esses autores, dois outros aspectos

também devem ser considerados nesse estágio: a) o uso de soluções padronizadas ou não

padronizadas para a interpretação dos modelos; e b) a reespecificação do modelo, pela qual

acrescentam-se ou eliminam-se parâmetros estimados do modelo original.

Quanto à interpretação e modificação dos modelos, observa-se que nesse estudo, ao

analisar os resultados, certos questionamentos formulados acima já foram respondidos,

entretanto, outras questões serão tratadas no Capítulo 5 – Conclusões das Pesquisas.

Assim, com a finalização dos estágios da Modelagem de Equações Estruturais, passou-

se à análise da mediação do constructo Atitude.

198

4.2.8.4 Teste do Papel Mediador da Atitude

Para explicar o significado da mediação entre constructos e demonstrar a cadeia das

relações existentes entre eles, três diagramas de caminhos foram definidos (ver Figura 14).

Os diagramas assumem um sistema de três variáveis com dois caminhos relacionais

para a variável resultado (Fases da Lealdade): o impacto direto da variável independente

(Valores Pessoais) – caminho C –, e o impacto do mediador (Atitude) – caminho B –. Há

também o caminho da variável independente (Valores Pessoais) para o mediador (Atitude) –

caminho A.

De acordo com Baron e Kenny (1986), uma variável funciona como mediadora quando

atende às seguintes condições:

Condição I – variações nos níveis da variável independente (Valores Pessoais)

provocam variações significativas no mediador (Atitude) – caminho A;

Condição II – variações no mediador (Atitude) provocam variações na variável

dependente (Fases da Lealdade) – caminho B; e

Condição III – quando uma relação anteriormente significativa entre a variável

independente (Valores Pessoais) e a variável dependente (Fases da Lealdade) – caminho C

(no Modelo 1) – tem os caminhos A e B controlados – caminho C (no Modelo 3) – deixa de

ser significativa, ocorre o efeito mediador.

Uma demonstração de mediação mais forte ocorre quando o caminho C (no Modelo 3)

é igual a zero, pois, nessa condição, pode-se afirmar que há forte evidência de um único

mediador dominante. Mas, se o caminho C (no Modelo 3) é residual, ou seja, não é igual a

zero, isto indica a operação de múltiplos fatores mediadores entre as variáveis independente e

dependente (BARON; KENNY, 1986).

199

Figura 14 – Diagrama de Caminhos – Mediação entre Constructos

Na pesquisa Valores Normativos, o caminho Valores Pessoais → Fases da Lealdade

(caminho C) foi apresentado como Modelo Efeito Direto (Modelo 1); os caminhos Valores

Pessoais → Atitude (caminho A) e Atitude → Fases da Lealdade (caminho B) foram

apresentados como Modelo Mediação Completa (Modelo 2) e, finalmente, a verificação dos

três caminhos (A, B e C), simultaneamente, foi realizada por meio do Modelo Mediação

Parcial (Modelo 3).

A consolidação dos resultados desses modelos está apresentada na Tabela 59.

Tabela 59 – Avaliação da Mediação do Constructo Atitude

Modelo 1

Efeito Direto

Modelo 2

Mediação Completa

Modelo 3

Mediação Parcial Caminhos

Valor t (sig)

Val → Le_cog

0,16 3,63* (H1a) - - 0,00 0,00 ª (H3b)

Val → Le_afe

0,02 0,46 ª (H1b) - - 0,00 -0,04 ª (H3c)

Val → Le_con

- 0,10 -1,14 ª (H1c) - - -0,06 -1,35 ª (H3d)

Val → Le_aca

0,15 2,08** (H1d) - - 0,00 1,55 ª (H3e)

Val → Ati

- - 0,23 5,38* (H2a) 0,22 5,20* (H3a)

Ati → Le_cog

- - 0,74 16,73* (H2b) 0,74 16,37* (H3f)

Ati → Le_afe

- - 0,25 4,41* (H2c) 0,24 4,33* (H3g)

Ati → Le_con

- - 0,24 3,82* (H2d) 0,25 3,99* (H3h)

Ati → Le_aca

- - 0,59 15,28** (H2e) 0,57 14,52* (H3i)

Notas: Método de estimação: MLE (Maximum Likelihood Estimation). As estimativas são os coeficientes

de regressão padronizados (ß). (¹) Testes-t bi-caudais: (*) valores t > 3,33 => p<0,001; (**) valores t >

1,97 => p<0,05. As representações dentro dos parênteses são as hipóteses (ex. H1a).

Atitude

Fases da

Lealdade

Modelo 2 – Mediação Completa

Valores

Pessoais

Modelo 3 – Mediação Parcial

Atitude

Fases da

Lealdade

Valores

Pessoais

Modelo 1 – Efeito Direto

Fases da

Lealdade

Valores

Pessoais

200

Ao analisar os resultados dos três modelos, à luz das condições estabelecidas por

Baron e Kenny (1986), percebe-se que:

a) a condição I – caminho A – é plenamente satisfeita, pois o constructo Valores

Pessoais tem efeito estatisticamente significativo sobre o constructo Atitude (ß=0,23; Valor

t=5,38; sig. 0,001) – Modelo Mediação Completa (Modelo 2) – (H2a foi suportada),

b) a condição II – caminho B – é plenamente satisfeita, pois o constructo Atitude tem

efeito estatisticamente significativo sobre os constructos Lealdade Cognitiva (ß=0,74; Valor

t=16,73; sig. 0,001); Lealdade Afetiva (ß=0,25; Valor t=4,41; sig. 0,001); Lealdade Conativa

(ß=0,24; Valor t=3,82; sig. 0,001); e Lealdade Ação (ß=0,59; Valor t=15,28; sig. 0,001) –

Modelo Mediação Completa (Modelo 2) – (H2b, H2c, H2d e H2e foram suportadas); e

c) a condição III é parcialmente satisfeita, pois os Valores Pessoais só são

estatisticamente significativas, no caminho C (Modelo Efeito Direto), na relação com a

Lealdade Cognitiva (ß=0,16; Valor t=3,63; sig. 0,001) e a Lealdade Ação (ß=0,15; Valor

t=2,08; sig. 0,05). (H1a e H1d foram suportadas)

Desta maneira, verifica-se que somente estes dois constructos podem ser considerados

na análise dos caminhos A, B e C (Modelo de Mediação Parcial) para a análise de mediação.

Assim, observa-se que, quando os caminhos A e B são controlados, a relação Valores

Pessoais-Lealdade Cognitiva e Valores Pessoais-Lealdade Ação, deixam de ser

estatisticamente significativas. Logo, confirma-se o constructo Atitude como mediador da

relação Valores Pessoais-Fase Cognitiva e Valores Pessoais-Fase Ação. Porém, a influência

do constructo Valores Pessoais é baixa no modelo.

Verifica-se ainda que o constructo Atitude pode ser considerado um forte e único

mediador dominante das relações Val → Le_cog e Val → Le_aca, pois o valor t dessas

relações é igual a zero (BARON; KENNY, 1986).

Desta forma, concluída a análise do efeito mediador da Atitude, passou-se à análise do

efeito moderador das variáveis demográficas na relação valores pessoais-fases da lealdade.

201

4.2.8.5 Teste do Papel Moderador das Variáveis Demográficas

Baron e Kenny (1986) afirmaram que a função moderadora de uma “terceira” variável

é dividir uma variável independente focal em dois subgrupos, estabelecendo seus domínios de

eficácia máxima em relação a uma variável dependente. Os moderadores podem envolver

tanto manipulações ou avaliações e quaisquer variáveis situacionais ou pessoais. A

propriedade aparente da variável moderadora é que, diferentemente da relação mediador-

preditor, onde o preditor é casualmente antecedente do mediador, o moderador e o preditor

estão no mesmo nível com relação aos seus papéis enquanto variáveis causais, a certos efeitos

de critério. Ou seja, as variáveis moderadoras sempre funcionam como variáveis

independentes, enquanto que eventos mediadores alteram seus papéis de efeitos. De acordo

com Hombeck (1997), se uma variável A (ex. Valores Pessoais) está relacionada com a

variável C (ex. Fases da Lealdade), mas somente sobre certas condições da variável B (ex.

Gênero, Idade), então B é uma variável moderadora.

Para testar as hipóteses relativas às variáveis moderadoras, utilizou-se a análise causal

multi-grupos (JÖRESKOG; SÖRBOM, 1993). Essa técnica é utilizada para verificar efeitos

moderadores de variáveis por meio do teste de significância da diferença entre os valores dos

qui-quadrados (??²) de dois modelos, o restrito e o irrestrito (HOMBURG; GIERING, 2001;

WANGENHEIM, 2003; BENNETT; HÄRTEL; MCCOLL-KENNEDY, 2005;

EVANSCHITZKY; WUNDERLICH, 2006; LIN; DING, 2006; BEYERS; GOOSSENS,

2003; OLSEN, 2007). O modelo restrito (fixo) tem todas as relações fixadas e o modelo

irrestrito (livre) tem uma ou várias relações liberadas, com no mínimo um grau de liberdade a

menos do que o modelo restrito (fixo). Logo, o valor do qui-quadrado do modelo irrestrito

sempre será mais baixo que o do modelo restrito. A questão a ser analisada é se a variação no

valor do qui-quadrado é significativa quando se move do modelo restrito para o irrestrito. Se

esse fato ocorrer, há indicação de efeitos diferenciais nas duas sub-amostras, suportando

assim a hipótese de moderação (HOMBURG; GIERING, 2001).

202

A análise de multi-grupos foi conduzida em 4 etapas:

Primeira – O conjunto de dados com as variáveis latentes envolvidas no processo de

moderação (idade, renda e escolaridade) foi separado em dois grupos por meio de uma

divisão-mediana, com exceção da variável gênero (masculino e feminino). Em um grupo

ficaram os respondentes que tiveram escores baixos na variável a ser analisada, enquanto que

o outro grupo foi formado por aqueles que tiveram escores altos na mesma variável. O

mecanismo de divisão foi realizado pelo processo dicotômico de itens (ex. renda baixa = 0 e

renda alta = 1).

Segunda – Um modelo de caminhos foi estimado para as respectivas sub-amostras, no

qual todos os caminhos entre os valores pessoais e as fases da lealdade e os caminhos dos

indicadores para as variáveis latentes foram fixados (restritos), a fim de serem iguais entre os

dois grupos. Os caminhos estão representados na Figura 16. Assim, o modelo com parâmetros

fixos foi estimado e os valores dos qui-quadrados observados.

Terceira – O mesmo modelo de caminhos foi novamente estimado de forma irrestrita,

ou seja, permitiu-se que apenas um caminho entre os valores pessoais e as fases da lealdade

variasse nos dois grupos, sempre liberando um caminho a cada análise. Por exemplo, na

análise da moderação da idade sobre as fases da lealdade, liberou-se o caminho entre valores

pessoais e lealdade cognitiva, mantendo os demais caminhos fixos; na análise da lealdade

afetiva, liberou-se o caminho entre os valores e a lealdade afetiva, deixando os demais fixos, e

assim sucessivamente. Desta maneira, o modelo com um dos parâmetros livre foi estimado, e

os valores dos qui-quadrados observados. Constatou-se que no modelo irrestrito (livre) houve

um grau de liberdade a menos do que no restrito, pois há um caminho estimado a mais.

Quarta – Analisou-se a diferença entre os valores dos qui-quadrados dos dois

modelos. O teste de estatística é computado subtraindo-se o qui-quadrado do modelo restrito

do qui-quadrado do modelo irrestrito. Os graus de liberdade para o teste são a diferença em

graus de liberdade para os dois modelos.

203

Análise do Modelo 4 – Efeito Moderador das Variáveis Demográficas

Nesse modelo analisam-se as influências das variáveis demográficas nas relações entre

os Valores Pessoais e as Fases da Lealdade. Essas relações estão representadas na Figura 15 e

os resultados estão apresentados nas Tabelas 60, 61, 62 e 63.

Figura 15 – Modelo Efeito Moderador

VALOR

LEAL COG

Le1_cog

e20

Le3_cog

e22

Le9_cog

e23

LEAL AFE

Le6_afe

e24

Le14_afe

e25

Le15_afe

e26

Le16_afe

e27

LEAL CON

Le4_con

e28

Le5_con

e29

Le7_con

e30

LEAL ACA

Le13_aca

e32

Le12_aca

e33

Le11_aca

e34

Le10_aca

e35

Va7

Va4

Va3

Va2

Va1

e40

e39

e38

e37

- Gênero

- Idade

- Escolaridade

Renda

204

4.2.8.5.1 Moderação pelo Gênero

A tabela 60 apresenta a diferença entre os valores do qui-quadrado das sub-amostras.

Tabela 60 – Efeito Moderador do Gênero – Análises dos Multi-Grupos

Gênero

Masculino (n=469) Feminino (n=477)

Relações

Es timativa t-valor Estimativa t-valor

??² (df/gl=1)

Valores à Leal Cognitiva (H4a) 0,63 4,81* 0,61 4,71* 6,10***

Valores à Leal Afetiva (H4b) 0,17 1,51ª 0,24 2,15*** 0,15ª

Valores à Leal Conativa (H4c) -1,07 -8,20* -1,03 -8,05* 0,04ª

Valores à Leal Ação(H4d) 1,17 7,86* 1,30 9,48* 0,50ª

Notas: 1. Estimativa (Beta não padronizado). 2. ª valores não significativos. 3. * significância < 0,001; **

significância < 0,01; *** significância < 0,05; **** significância < 0,10.

Os resultados demonstram que a diferença de qui-quadrado com um grau de liberdade

entre o modelo restrito (?²=1702,20, gl=328) e os modelos irrestritos só foi significativa na

relação entre valores pessoais e lealdade cognitiva (?²=1696,10, gl=327). Esse resultado

(??²[1] = 6,10, com sig.<0,05) permite afirmar que os valores pessoais dos homens

influenciam mais a lealdade cognitiva do que os valores pessoais das mulheres, ainda que a

diferença seja pequena. Logo, a hipótese H4a foi suportada, confirmando que o gênero

modera a relação entre valores pessoais e lealdade cognitiva.

As hipóteses H4b, H4c e H4d não foram suportadas, pois não apresentaram diferenças

significativas de qui-quadrados, confirmando, desta forma, ausência de moderação.

4.2.8.5.2 Moderação pela Idade

A tabela 61 apresenta a diferença entre os valores do qui-quadrado das sub-amostras.

Tabela 61 – Efeito Moderador da Idade – Análises dos Multi-Grupos

Idade

Novos (n=753) Experientes (n=163)

Relações

Estimativa t-valor Estimativa t-valor

??² (df/gl=1)

Valores à Leal Cognitiva (H5a) 0,50 5,11* 0,65 2,80** 12,56*

Valores à Leal Afetiva (H5b) 0,05 0,60ª 0,62 3,15* 7,10**

Valores à Leal Conativa (H5c) -0,88 -8,47* -1,21 -6,13* 2,66****

Valores à Leal Ação (H5d) 1,17 9,97* 0,91 4,81* 1,44ª

Notas: 1. Idade Novos vai até 34 anos. 2. Estimativa (Beta não padronizado). 3. ª valores não significativos.

4. * significância < 0,001; ** significância < 0,01; *** significância < 0,05; **** significância < 0,10.

205

Os resultados nos sub-grupos de idade indicam que a diferença de qui-quadrado com

um grau de liberdade entre o modelo restrito (?²=1781,58, gl=328) e os modelos irrestritos foi

significativa nas relações entre valores pessoais e lealdade cognitiva (?²=1769,02, gl=327),

com o resultado ??²[1] = 12,56, com sig.<0,001; valores pessoais e lealdade afetiva

(?²=1774,48, gl=327), com o resultado ??²[1] = 7,10, com sig.<0,01; e valores pessoais e

lealdade conativa (?²=1778,92, gl=327), com o resultado ??²[1] = 2,66, com sig.<0,10. Logo

as hipóteses H5a, H5b e H5c foram suportadas.

Observa-se que os valores pessoais dos respondentes mais experientes têm um impacto

maior nas fases da lealdade cognitiva e afetiva, positivamente, e na fase conativa,

negativamente. A relação negativa indica que à medida que a importância dos valores

pessoais investigados aumenta, a lealdade conativa diminui, ou seja, essa fase passa a ser

menos importante para ambas as sub-amostras, tendo um efeito maior para os mais

experientes. Assim, observa-se que com o aumento da idade, os valores pessoais influenciam

diretamente nas fases cognitiva e afetiva da lealdade, e na direção inversa na fase conativa.

Nesse caso, os respondentes mais experientes privilegiam a cognição e o afeto e dão menos

importância à intenção de compra (conação).

Os resultados confirmam que a idade não modera a relação entre valores pessoais e

lealdade ação, pois a relação não teve a diferença significativa entre os qui-quadrados;

conseqüentemente, a hipótese H5d não foi suportada.

4.2.8.5.3 Moderação pela Escolaridade

A tabela 62 apresenta a diferença entre os valores do qui-quadrado das sub-amostras.

Tabela 62 – Efeito Moderador da Escolaridade – Análises dos Multi-Grupos

Escolaridade

Baixa (n=62) Alta (n=854)

Relações

Estimativa t-valor Estimativa t-valor

??² (df/gl=1)

Valores à Leal Cognitiva (H6a) 1,08 2,67** 0,52 5,59* 12,70**

Valores à Leal Afetiva (H6b) 0,19 0,72ª 0,17 2,06*** 0,00

Valores à Leal Conativa (H6c) -1,50 -4,00* -0,91 -9,19* 2,29

Valores à Leal Ação (H6d) 1,44 3,48* 1,13 10,36* 0,53

Notas: 1. Escolaridade baixa vai até o 2º grau completo. 2. Estimativa (Beta não padronizado). 3. ª valores

não significativos. 4. * significância < 0,001; ** significância < 0,01; *** significância < 0,05; ****

significância < 0,10.

206

Os resultados demonstram que, nos sub-grupos da variável escolaridade, a diferença de

qui-quadrado com um grau de liberdade entre o modelo restrito (?²=1807,41, gl=328) e os

modelos irrestritos só foi significativa na relação entre valores pessoais e lealdade cognitiva

(?²=1794,71, gl=327), com o resultado ??²[1] = 12,70, com sig.<0,01. Logo, a hipótese H6a

foi suportada, confirmando que a escolaridade modera a relação entre valores pessoais e

lealdade cognitiva. Esse resultado permite afirmar que os valores pessoais dos respondentes

com baixa escolaridade influenciam de modo mais forte na lealdade cognitiva.

Verifica-se, pelos demais resultados, que as hipóteses H6b, H6c e H6d não foram

suportadas, pois não apresentaram diferença significativa entre os valores dos qui-quadrados.

4.2.8.5.4 Moderação pela Renda

A tabela 63 apresenta a diferença entre os valores do qui-quadrado.

Tabela 63 – Efeito Moderador da Renda – Análises dos Multi-Grupos

Renda

Baixa (n=645) Alta (n=271)

Relações

Estimativa t-valor Estimativa t-valor

??² (df/gl=1)

Valores à Leal Cognitiva (H7a) 0,51 4,83* 0,57 3,47* 12,29**

Valores à Leal Afetiva (H7b) 0,14 1,43ª 0,24 1,74**** 0,42ª

Valores à Leal Conativa (H7c) -0,86 -7,97* -1,22 -7,44* 4,13***

Valores à Leal Ação (H7d) 1,25 10,12* 0,88 5,32* 3,56****

Notas: 1. Renda baixa vai até R$ 2.000,00. 2. Estimativa (Beta não padronizado). 3. ª valores não significativos.

4. * significância < 0,001; ** significância < 0,01; *** significância < 0,05; **** significância < 0,10.

Os resultados indicam que a diferença de qui-quadrado com um grau de liberdade

entre o modelo restrito (?²=1722,74, gl=328) e os modelos irrestritos foi significativa nas

relações entre valores pessoais e lealdade cognitiva (?²=1710,45, gl=327), com o resultado

??²[1] = 12,29, com sig.<0,01; valores pessoais e lealdade conativa (?²=1718,61, gl=327),

com o resultado ??²[1] = 4,13, com sig.<0,05; e valores pessoais e lealdade ação (?²=1719,18,

gl=327), com o resultado ??²[1] = 3,56, com sig.<0,10. Logo, as hipóteses H7a; H7c e H7d

foram suportadas. A hipótese H7b não foi suportada, pois não apresentou diferença

significativa entre os valores dos qui-quadrados.

207

Na moderação dessa variável três situações foram observadas: (i) os valores pessoais

dos respondentes com rendas mais altas influenciam positivamente na fase cognitiva e (ii)

negativamente a relação valores-fase conativa; e (iii) os valores dos respondentes com rendas

menores influenciam positivamente na fase ação.

A relação negativa indica que à medida que a importância dos valores pessoais

investigados aumenta, a lealdade conativa diminui, ou seja, essa fase passa a ser menos

importante para ambas as sub-amostras, tendo um efeito maior para os respondentes de alta

renda. Assim, observa-se que com o aumento da renda, os valores pessoais influenciam

diretamente nas fases cognitiva e ação, e negativamente na fase conativa. Nesse caso, os

respondentes com rendas mais altas privilegiam a cognição e dão menos importância à

intenção de comprar (conação), enquanto que os de renda mais baixas superam mais os

obstáculos que impedem a compra.

Com os resultados acima, encerram-se as análises estatísticas dessa tese, observando

que das trinta e quatro hipóteses dos modelos finais analisados, vinte não foram suportadas e

quatorze foram suportadas (ver Quadro 14).

Observação Importante sobre as análises realizadas nesse trabalho:

Todas as análises multivariadas foram realizadas com três amostras, sendo a primeira

com outliers (N=916), a segunda sem outliers (N=899) e a terceira com os dados

normalizados. Os resultados e a comparação entre as amostras estão apresentados no Anexo

Pelos resultados, observa-se que os índices de ajuste dos modelos estruturais foram

alterados somente na terceira casa decimal, demonstrando pouca alteração entre os modelos.

Assim, para apresentação dos resultados gerais, optou-se pela utilização dos dados originais,

com outliers, evitando, desta forma, a perda das informações coletadas, de acordo com a

sugestão de Kline (2005).

Hipótese Proposição Resultado

Modelo 1 – Efeito Direto

H1a Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade cognitiva. Suportada

H1b Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade afetiva. Não Suportada

H1c Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade conativa. Não Suportada

H1d Valores pessoais estão positivamente relacionados com a lealdade ação. Suportada

Modelo 2 – Efeito Mediação Completa

H2a Valores pessoais estão positivamente relacionados com a atitude. Suportada

H2b Atitude está positivamente relacionada com a lealdade cognitiva. Suportada

H2c Atitude está positivamente relacionada com a lealdade afetiva. Suportada

H2d Atitude está positivamente relacionada com a lealdade conativa. Suportada

H2e Atitude está positivamente relacionada com a lealdade ação. Suportada

Modelo 3 – Efeito Mediação Parcial

H3a Valores pessoais estão positivamente relacionados com a atitude. Suportada

H3b Valores pessoais exercem efeitos diretos na lealdade cognitiva. Não Suportada

H3c Valores pessoais exercem efeitos diretos na lealdade afetiva. Não Suportada

H3d Valores pessoais exercem efeitos diretos na lealdade conativa. Não Suportada

H3e Valores pessoais exercem efeitos diretos na lealdade ação. Não Suportada

H3f Atitude está positivamente relacionada com a lealdade cognitiva. Suportada

H3g Atitude está positivamente relacionada com a lealdade afetiva. Suportada

H3h Atitude está positivamente relacionada com a lealdade conativa. Suportada

H3i Atitude está positivamente relacionada com a lealdade ação. Suportada

Modelo 4 – Efeito Moderador

Gênero

H4a O gênero modera a relação entre valores pessoais e lealdade cognitiva. Suportada

H4b O gênero modera a relação entre valores pessoais e lealdade afetiva. Não Suportada

H4c O gênero modera a relação entre valores pessoais e lealdade conativa. Não Suportada

H4d O gênero modera a relação entre valores pessoais e lealdade ação. Não Suportada

Idade

H5a A idade modera a relação entre valores pessoais e lealdade cognitiva. Suportada

H5b A idade modera a relação entre valores pessoais e lealdade afetiva. Suportada

H5c A idade modera a relação entre valores pessoais e lealdade conativa. Suportada

H5d A idade modera a relação entre valores pessoais e lealdade ação. Não Suportada

Escolaridade

H6a A escolaridade modera a relação entre valores pessoais e lealdade cognitiva. Suportada

H6b A escolaridade modera a relação entre valores pessoais e lealdade afetiva. Não Suportada

H6c A escolaridade modera a relação entre valores pessoais e lealdade conativa. Não Suportada

H6d A escolaridade modera a relação entre valores pessoais e lealdade ação. Não Suportada

Renda

H7a A renda modera a relação entre valores pessoais e lealdade cognitiva. Suportada

H7b A renda modera a relação entre valores pessoais e lealdade afetiva. Não Suportada

H7c A renda modera a relação entre valores pessoais e lealdade conativa. Suportada

H7d A renda modera a relação entre valores pessoais e lealdade ação. Suportada

Quadro 14 – Hipóteses da Pesquisa e Resultados dos Testes de Avaliação

Fonte: Dados da Pesquisa.

209

5 CONCLUSÕES DAS PESQUISAS

Ao abordar as relações existentes entre os constructos valores pessoais, atitude e fases

da lealdade, elaborando e estudando empiricamente quatro modelos teóricos junto a clientes

de instituições bancárias brasileiras, essa tese procurou preencher uma importante lacuna

dentro da literatura de Marketing. Para tanto, foram realizados dois estudos empíricos: o

primeiro investigou os Valores Pessoais pelo método Ipsativo (Ordenamento), e o segundo

avaliou os Valores Pessoais pelo método Normativo (Rating). Os resultados desse trabalho

ampliam a fronteira do conhecimento na disciplina de Marketing, contribuindo de maneira

relevante para a Teoria dos Valores Humanos e para a área do Comportamento do

Consumidor, além fornecer subsídios às empresas para a confecção de estratégias de

relacionamento com clientes, uma vez que os resultados permitem entender a influência dos

valores pessoais na lealdade do consumidor.

Os modelos teóricos, que abordaram a complexa inter-relação entre valores pessoais,

atitude e fases da lealdade propostas por Oliver (1997), estudaram (i) os efeitos diretos das

relações existentes entre os valores pessoais e as fases da lealdade; (ii) os efeitos mediadores

total e parcial da atitude na relação valores pessoais-fases da lealdade; e (iii) os efeitos

moderadores das variáveis demográficas de gênero, idade, escolaridade e renda na relação

valores pessoais-fases da lealdade. A originalidade do trabalho foi assegurada por meio de

revisões teóricas realizadas junto às principais bases de dados nacionais e internacionais,

como Blackwell Synergy, Elsevier Science Direct, Ebsco, Emerald Insight, Infotrac College,

Proquest, Scopus, Thompson Gale, Wilson Web e Google Scholar, que não localizaram

estudos que tratassem das relações entre estes constructos.

Nesse último capítulo são discutidos os resultados dos testes das hipóteses que visaram

a responder os dois questionamentos centrais da tese – qual o impacto dos valores pessoais

nas fases da lealdade do consumidor e qual o impacto das variáveis demográficas de gênero,

idade, escolaridade e renda na relação entre estes dois constructos. Discute-se, ainda, algumas

implicações acadêmicas e gerenciais proporcionadas pelos resultados.

210

Na avaliação das relações propostas, três conceitos foram centrais para as conclusões

do estudo. O primeiro refere-se aos valores pessoais, que tiveram como base a definição de

Rokeach (1973, p. 5): “um valor é uma crença duradoura de que um modo de conduta

específico ou um estado-final de existência é pessoal ou socialmente preferível a outro modo

de conduta ou estado-final de existência”. O segundo trata da atitude, amparada pelo trabalho

de Grube, Mayton II e Ball-Rokeach (1994), que a define como organização de crenças

existenciais, avaliativas, prescritivas e causais dos indivíduos acerca de um objeto ou de uma

situação que os predispõem a responder sobre esses objetos ou situações independentemente

de pressões ou controles sociais. E, finalmente, o conceito das fases da lealdade, elaborado

por Oliver (1999): a fase cognitiva, que está vinculada a informações, tais como preços,

qualidade e outros atributos de produtos; a fase afetiva, que está ligada ao gosto, ao

sentimento e à satisfação do cliente; a fase conativa, que trata da intenção comportamental e

do comprometimento do consumidor; e a fase ação, que representa a superação de obstáculos

que impeçam a compra do produto ou serviço por parte do consumidor.

Os modelos testados também foram sustentados por justificativas teóricas. O Modelo

Efeito Direto, que propõe os valores pessoais como antecedentes das fases da lealdade, está

justificado no fato de que cada indivíduo detém numerosos valores (ex. realização, segurança,

benevolência) com variados graus de importância (SCHWARTZ, 2005a), sendo ambas as

perspectivas relevantes na compreensão do comportamento do consumidor (MARANDI;

LITTLE; SEKHON, 2006). Os Modelos Mediação Completa e Mediação Parcial, que

propõem que as atitudes agem como intervenientes, direta e indiretamente, na relação entre os

valores pessoais e as fases da lealdade, estão amparados no fato de os valores terem

fundamentos que influenciam as atitudes (HOMER; KAHLE, 1988), e de que as atitudes

influenciam o comportamento (SAWYERR; STRAUSS; YAN, 2005). Assim, considerando

que as fases da lealdade também têm componentes comportamentais (JONES; TAYLOR,

2007) e que as atitudes recebem influência dos valores e influenciam o comportamento, os

modelos foram amparados teoricamente. O Modelo Efeito Moderador, que propõe que as

variáveis demográficas de gênero, idade, escolaridade e renda afetam a direção e/ou a força da

relação valores-fases da lealdade, tem justificativa no fato de diferentes combinações entre

essas variáveis revelarem distintas necessidades e desejos dos clientes (SHETH; MITTAL;

NEWMAN, 2001), interferindo na força preditiva dos valores pessoais sobre as fases da

lealdade. Assim, com as relações justificadas, as premissas que fundamentaram os modelos

foram transformadas em 34 hipóteses.

211

Para o teste das hipóteses foram realizadas duas pesquisas de campo: uma com

objetivo exploratório – Estudo dos Valores Ipsativos –, e outra de efeito conclusivo-descritivo

– Estudo dos Valores Normativos. No método ipsativo os respondentes ordenaram um

conjunto de valores (rank order) e escolheram um valor em detrimento de outro, e no método

normativo os respondentes avaliaram (rate) um conjunto de valores pessoais. Para a aplicação

da primeira pesquisa foram adaptadas escalas existentes, e na segunda foram utilizadas

escalas originadas do primeiro estudo.

As análises da pesquisa Valores Ipsativos foram realizadas junto a uma base de dados

de 910 respondentes que (i) ordenaram 9 valores pessoais mais importantes, dos 18 valores

terminais da escala Rokeach Value Survey (RVS); (ii) opinaram sobre 20 itens de atitude da

escala de Heerden e Puth (1995), por meio da escala de diferencial semântico, e (iii)

avaliaram 16 itens do constructo Fases da Lealdade, baseados nos trabalhos de Harris e Goode

(2004) para as fases cognitiva e ação, de Pedersen e Nysveen (2001) para a fase afetiva, e de

McMullan e Gilmore (2003) para a fase conativa, por meio de uma escala do tipo de Likert.

As análises da pesquisa Valores Normativos foram realizadas junto a uma base de dados

composta por 916 respondentes que (i) avaliaram 10 valores pessoais, sendo escolhidos 5

mais importantes e 5 de menor importância dos indicados na pesquisa Valores Ipsativos; (ii)

16 itens do constructo fases da lealdade, ambos os constructos por meio de escalas do tipo de

Likert; e (iii) opinaram sobre 10 itens de atitudes, por meio da escala de diferencial semântico.

Pelas análises realizadas, constatou-se que das trinta e quatro hipóteses dos modelos

finais analisados, vinte não foram suportadas.

212

5.1 DISCUSSÕES E CONCLUSÕES SOBRE A PRIMEIRA QUESTÃO DE PESQUISA

Respondendo ao primeiro problema de pesquisa proposto para a tese — Qual o

impacto dos valores pessoais nas fases da lealdade do consumidor?

Pelos resultados obtidos (Modelo 1), pode-se afirmar que os valores pessoais

impactam positivamente somente na formação de duas fases da lealdade do consumidor em

relação a instituições bancárias: a cognitiva (H1a), que está vinculada a informações sobre

preços, qualidade e outros atributos de produtos e serviços, e a fase ação (H1d), que

representa a superação de obstáculos que impedem a compra de produtos e serviços da

concorrência por parte do cliente. Entretanto, é impotante salientar que o impacto do

constructo Valores Pessoais é baixo.

A justificativa para a relação positiva está no fato de os valores pessoais serem

elementos psicológicos organizados internamente e agirem como padrões preferenciais,

refletindo as respostas dos indivíduos frente a estímulos e fazendo-os raciocinar sobre seus

modos de ação. Assim, como a fase cognitiva representa a base informacional disponível ao

consumidor, permitindo a preferência de uma marca em detrimento de outra, os

consumidores, estimulados pelas informações recebidas, são guiados pelos valores pessoais

na avaliação preferencial de uma marca. Logo, um consumidor que atribui maior importância

aos valores pessoais investigados, ou os têm como mais importantes, será mais leal ao banco

que lhe disponibilizar informações mais detalhadas sobre preços e qualidades vinculadas aos

seus produtos e serviços. Enfim, o cliente será leal ao banco sobre o qual detiver

conhecimentos amplos, claros e bem fundamentados.

Quanto à fase lealdade ação, que representa a transformação da intenção

comportamental dos clientes na superação de situações que os impeçam de continuar

comprando, os valores pessoais guiam a motivação ou o desejo dos clientes no sentido de

permanecerem clientes de um banco, independentemente de ações da concorrência. Logo, um

consumidor que atribui maior importância aos valores pessoais investigados, ou os têm como

sendo os mais importantes, terá uma pré-disposição a agir de maneira mais persistente, a fim

de superar obstáculos que o impeçam de transacionar com o banco de seu maior

213

relacionamento, evitando, desta forma, buscar outra marca no mercado, ou seja, tornar-se-á

leal.

A justificativa para a ausência de relação entre os valores pessoais e as duas fases da

lealdade, afetiva e conativa, pode estar associada ao fato de os valores investigados

representarem o que um indivíduo busca atingir na sua vida, ao passo que as fases

representam o afeto e a intenção comportamental. Assim, na fase afetiva, que representa “o

gostar de” ou a “satisfação cumulativa”, os indivíduos estão mais vulneráveis às

argumentações depreciativas das instituições bancárias com as quais se relacionam; logo, seus

valores não os guiam à lealdade, fazendo com que procurem novos bancos. Quanto à fase

conativa, que representa o comprometimento com a recompra, a ausência de relação com os

valores pode estar associada à segurança do consumidor, que não permite um comportamento

de repetição de transações financeiras num mesmo banco.

Com relação à influência dos valores pessoais sobre as fases da lealdade, tendo a

atitude como mediadora dessa relação, (Modelos 2 e 3), o estudo suportou parcialmente as

hipóteses sugeridas. No modelo de mediação total ficou comprovado que os valores

antecedem a atitude (H2a) e essa, as fases da lealdade (H2b, H2c, H2d e H2e). Logo, os

resultados permitem concluir que a atitude é mediadora somente nas relações valores

pessoais-lealdade cognitiva e valores pessoais-lealdade ação.

A justificativa para o papel mediador da atitude nessas relações está no fato de os

valores pessoais serem instâncias distintas. Valores são elementos de natureza abstrata que

guiam ações e julgamentos que transcendem às situações, enquanto que as atitudes se

organizam em torno de, ou em relação a, situações específicas que serão avaliadas. Os

resultados obtidos permitem concluir que os valores pessoais guiam os indivíduos (i) a avaliar

de maneira favorável (atitude positiva) as informações fornecidas pelos bancos sobre seus

produtos e serviços (fase cognitiva); e (ii) tender a permanecer clientes por tempo

indeterminado na instituição com a qual têm relacionamento (fase ação). Assim, a atitude age

como mediadora, alterando o papel de causa-efeito, passando a justificar os efeitos nas

relações valores pessoais-fases da lealdade (cognitiva e ação), que exerciam impactos diretos.

Desta forma, conclui-se que os valores pessoais possibilitam julgamentos e avaliações, que

214

são as atitudes, e essas permitem aos indivíduos guiarem suas ações em relação às duas fases

da lealdade.

A ausência de mediação da atitude nas relações entre os valores pessoais e as fases

afetiva e conativa se deve ao fato desses constructos não serem positivamente relacionados,

conforme observado no Modelo 1. É importante salientar que para que uma variável seja

mediadora o constructo anterior a ela (ex. Valores Pessoais) deve, necessariamente, apresentar

uma relação direta estatisticamente significativa com a posterior (ex. Fases da Lealdade).

5.2 DISCUSSÕES E CONCLUSÕES SOBRE A SEGUNDA QUESTÃO DE PESQUISA

Respondendo ao segundo problema de pesquisa proposto para a tese – Qual o impacto

das variáveis demográficas de gênero, idade, escolaridade e renda na relação entre os

valores pessoais e as fases da lealdade do consumidor?

Pelos resultados obtidos, pode-se afirmar que, de forma geral, o impacto é positivo. As

análises dos efeitos moderadores permitem concluir que:

(i) quanto ao gênero, os valores pessoais dos homens influenciam mais a fase cognitiva

da lealdade do que os das mulheres (H4a). Assim, pode-se concluir que os valores dos

homens os tornam mais leais do que os das mulheres na fase que representa a experiência

baseada em informações sobre preços, qualidades e outros atributos dos produtos e serviços

do banco. Esse resultado evidencia que os homens se contentam mais com as informações

recebidas do que as mulheres, que procuram saber mais sobre as marcas existentes no

mercado. As demais fases da lealdade não são influenciadas pelo gênero. Isso se deve ao fato

de os sistemas de valores dos homens e das mulheres serem semelhantes quanto à tomada de

decisão em relação às fases afetiva, conativa e de ação quando se trata de instituições

bancárias.

(ii) quanto à idade, os valores das pessoas mais experientes (acima dos 34 anos)

influenciam mais as fases da lealdade do que os dos jovens. Consumidores mais experientes

são mais leais (a) na fase cognitiva (H5a), que representa as respostas avaliativas vinculadas

aos pensamentos, idéias e informações (influência positiva); (b) na fase afetiva (H5b), que

indica os sentimentos existentes em relação a uma situação como, por exemplo, a satisfação

215

(influência positiva); e (c) na fase conativa (H5c), que caracteriza um compromisso ou

comprometimento de recompra (influência negativa). É importante ressaltar que a amostra

considerada nesse estudo é constituída por 82,20% de respondentes com até 34 anos.

A influência positiva dos valores sobre a fase cognitiva revela que os valores pessoais

dos clientes mais experientes fazem com que eles avaliem as informações disponibilizadas

pela instituição bancária sobre os atributos dos produtos ou serviços e prefiram essa marca em

detrimento de outra do mercado. A influência positiva dos valores sobre a fase afetiva

demonstra que, além das informações sobre os atributos da marca, os valores dos clientes

mais experientes os tornam satisfeitos e emocionalmente vinculados aos bancos com os quais

mantêm maior relacionamento. Desta forma, conclui-se que, enquanto os valores dos jovens

os guiam na busca por informações sobre outras marcas existentes no mercado, não se

importando com a relação sentimental com o seu banco de relacionamento, os valores dos

mais experientes os conduzem à busca de conhecimentos satisfatórios sobre as instituições

bancárias e a estabelecer vínculos afetivos com as mesmas.

A influência negativa identificada entre os valores pessoais e a fase conativa sugere

que à medida que as pessoas mais experientes atribuem maior importância aos valores

investigados, elas passam a ter menos comprometimento com compras futuras das instituições

bancárias com as quais mantêm o maior relacionamento. Como os valores pessoais terminais

representam o que há de mais importante na vida (ex. auto-respeito, equilíbrio interno,

sabedoria), esse resultado leva a concluir que à medida que os mais experientes os detêm com

maior intensidade, menor importância dão ao desejo de manter um relacionamento duradouro

e valioso com um único estabelecimento bancário, procurando, desta forma, diversificar suas

relações. Esse resultado pode estar relacionado ao fato de os valores das pessoas mais velhas

fazerem com que elas restrinjam mais as situações de risco – como, por exemplo, colocar

todas as economias em um só banco – do que os jovens.

(iii) quanto à escolaridade, os valores pessoais dos clientes com menor grau de

instrução (até o 2º grau completo) influenciam a fase cognitiva da lealdade (H6a) mais do que

os que possuem alto nível escolar. Isso, possivelmente, se deve ao fato de os valores daqueles

de baixa escolaridade fazerem com que creiam nas informações recebidas dos bancos com os

quais possuem maior relacionamento. Os valores daqueles de alta escolaridade os encorajam a

buscar mais informações dentre as marcas existentes no mercado, não se satisfazendo somente

216

com as informações recebidas de seus bancos. As demais fases da lealdade não são

influenciadas pela escolaridade pelo fato de os sistemas de valores de ambos os segmentos

(baixa e alta escolaridade) serem semelhantes quanto à tomada de decisão em relação às fases

afetiva, conativa e de ação quando se trata de instituições bancárias.

(iv) quanto à renda, os valores pessoais dos clientes de mais alta renda influenciam

(positivamente) mais a fase cognitiva (H7a) e (negativamente) a fase conativa (H7c) do que

os valores daqueles que possuem rendas mais baixas; e os valores daqueles que detêm rendas

menores influenciam (positivamente) mais a fase ação (H7d) do que os valores do que detém

rendas maiores.

A influência positiva dos valores dos clientes de mais alta renda sobre a fase cognitiva

revela que esses clientes tornam-se leais quando detêm conhecimentos e informações

suficientes sobre os atributos vinculados aos produtos ou serviços dos bancos com os quais

possuem maior relacionamento. Entretanto, os valores desses clientes têm influência negativa

na fase conativa, indicando que à medida que as pessoas que possuem maior renda atribuem

maior importância aos valores investigados, elas passam a ter menos comprometimento de

recompra com essa instituição bancária. Esse resultado se deve ao fato de os valores dos

clientes de rendas maiores os orientarem a evitar riscos, procurando, assim, diversificar suas

aplicações financeiras entre diferentes bancos.

A influência positiva dos valores daqueles que possuem rendas menores na fase

lealdade ação evidencia que estes os guiam no sentido de permanecer comprando dos bancos

com os quais mantêm maior relacionamento, independentemente dos obstáculos que possam

surgir ao longo da relação. Esse resultado se deve ao fato de os valores dos clientes de rendas

menores fazerem com que evitem grandes mudanças.

217

5.3 OUTRAS DISCUSSÕES E CONCLUSÕES DAS PESQUISAS

5.3.1 Pesquisa Valores Ipsativos

Os resultados dessa pesquisa permitem concluir que:

(i) há pequenas divergências de respostas dos entrevistados quanto aos cinco valores

mais importantes (segurança da família, auto-respeito, felicidade, equilíbrio interno e

sabedoria) e os cinco de menor importância (vida confortável, reconhecimento social, mundo

de paz, vida excitante e sentimento de realização). Entretanto, os resultados apontaram que os

valores Segurança da Família e Auto-respeito são os dois mais importantes, e que os valores

Vida Confortável e Reconhecimento Social são os de menor importância em todos os aspectos

analisados: gênero, idade, escolaridade, renda e tempo de relacionamento bancário.

O fato de Segurança Familiar e Auto-respeito serem os valores mais respeitados

sugere que os respondentes estão mais preocupados com a preservação do seu grupo

ascendente e descendente e também mais focados no respeito à escolha dos próprios

objetivos. A atribuição dos menores índices aos valores Vida Confortável e Reconhecimento

Social reflete a hipótese de os respondentes não valorizarem tanto a aproximação com o

prestígio, status social, admiração ou vida próspera e o respeito do grupo social. Os resultados

(mais e menos importante) confirmam coerência nas respostas. Os primeiros valores têm o

foco na família e no respeito a si mesmos, e os menos importantes enfatizam questões

externas, de performances individuais bem-sucedidas, ou seja, negam posições dominantes

dentro de seu grupo social.

(ii) há diferenças estatisticamente significativas quanto ao ordenamento dos valores

mais importantes por gênero. Mesmo tendo os mesmos dois valores mais importantes –

Segurança da Família e Auto-respeito –, as mulheres valorizam mais, na seqüência, o

Equilíbrio Interno, a Felicidade e a Amizade Verdadeira, e os homens valorizam mais a

Felicidade, o Equilíbrio Interno e a Sabedoria. Esses resultados permitem concluir que há

divergências quanto aos valores Amizade Verdadeira e Sabedoria. Os valores de ambos os

sexos fazem com que procurem se livrar de conflitos internos e dar mais valor ao

contentamento. Entretanto, enquanto os valores das mulheres as conduzem ao

companheirismo, ao sentimento de atenção e à simpatia frente a pessoas que podem não fazer

218

parte dos laços familiares – na busca pela vinculação de caráter social –, os homens valorizam

mais a compreensão amadurecida da vida, a reflexão e a sensatez.

5.3.2 Pesquisa Valores Normativos

Os resultados dessa pesquisa permitem concluir que:

(i) o valor Segurança da Família é, indiscutivelmente, o mais importante para os

indivíduos, pois os resultados corroboram com a pesquisa Valores Ipsativos. Talvez, esse

resultado se deva às influências do nosso modelo educacional ou à insegurança constante na

qual vivemos.

(ii) há uma inversão de posição entre dois valores declarados como importantes para os

respondentes em ambas as pesquisas. Enquanto na pesquisa Valores Ipsativos, Auto-respeito

ficou em segundo lugar e Felicidade ocupou a terceira colocação, na pesquisa Valores

Normativos o valor Felicidade ficou em segundo e Auto-respeito em terceiro. Tal fato pode

ter ocorrido em função dos métodos diferentes empregados nas pesquisas. Entretanto, o que

fica evidente é que, mesmo havendo alteração de posição, esses valores são confirmados entre

os três mais importantes para os respondentes, possibilitando concluir que os indivíduos

almejam contentamento com auto-estima, ou vice-versa.

(iii) os valores Vida Excitante, Reconhecimento Social e Vida Confortável são,

seguramente, os valores terminais de menor importância para os indivíduos, pois os resultados

dessa pesquisa corroboram com os resultados da pesquisa Valores Ipsativos.

(iv) dentre os segmentos de gênero, idade, escolaridade, renda e tempo de

relacionamento bancário, é possível concluir que há diferenças significativas quanto à

importância dos valores.

No segmento gênero, as mulheres valorizam mais o Auto-respeito, o Equilíbrio

Interno, o Mundo de Paz, o Reconhecimento Social e o Sentimento de Realização, enquanto

os homens dão mais importância ao valor Vida Excitante. Os resultados demonstram que as

mulheres valorizam mais a auto-estima e a harmonia interna e externa, mas almejam também

219

o reconhecimento da sociedade por meio do sucesso pessoal, enquanto os homens valorizam

mais a vida estimulante e ativa.

Quanto à idade, os mais experientes (maiores de 34 anos) dão mais importância aos

valores Auto-respeito, Equilíbrio Interno, Mundo de Paz e Sabedoria, enquanto que os jovens

(com idade até 34 anos) valorizam mais a Vida Excitante. Os resultados levam a concluir que

pessoas mais experientes valorizam seus objetivos e tentam alcançá-los com equilíbrio e

sensatez, almejando um mundo de bem-estar social, enquanto os mais jovens buscam desafios

na vida.

No quesito escolaridade, os respondentes que possuem instrução acima do 2º grau (alta

escolaridade) dão mais valor ao Sentimento de Realização, enquanto os que possuem baixa

escolaridade (até o 2º grau) valorizam mais o Reconhecimento Social. Esse resultado

demonstra que enquanto aqueles mais instruídos valorizam suas performances individuais, os

que têm baixa escolaridade valorizam o status social.

Quanto à renda individual, os respondentes com renda acima de R$ 2.000,00 (alta

renda) valorizam mais o Equilíbrio Interno e a Sabedoria, enquanto os que possuem renda

baixa (até R$ 2.000,00) dão mais valor ao Reconhecimento Social. Os resultados permitem

concluir que os detentores de rendas maiores buscam viver distante de conflitos internos,

numa compreensão amadurecida da vida, enquanto os que possuem rendas menores são

motivados para o poder e o prestígio.

Quanto ao tempo de relacionamento, clientes bancários mais antigos (alto

relacionamento – com mais de 2 anos de conta corrente) valorizam mais o Auto-respeito, o

Equilíbrio Interno, o Mundo de Paz, enquanto aqueles que têm conta corrente há menos de 2

anos (baixo relacionamento) dão mais valor ao Reconhecimento Social e à Vida Excitante. Os

resultados levam a concluir que aqueles que se relacionam há mais tempo com os bancos

visam à paz interna, à tolerância e ao bem-estar social, sem conflitos, enquanto os clientes

mais novos anseiam pelo poder social, ousadia e estimulação.

Um resumo da relação valores pessoais-fases da lealdade e os segmentos identificados

como moderadores nessa relação, com os respectivos valores pessoais os caracterizam, estão

apresentados no Quadro 15.

220

Fases /

Influência dos

Valores

Segmentos Valores Pessoais

Homens

Baixa Escolaridade (até o 2º Grau)

Reconhecimento Social e Vida Excitante

Mais Experientes (maiores de 34 anos)

Cognitiva

(Positiva)

Rendas Maiores (acima de R$ 2.000,00)

Auto-respeito; Equilíbrio Interno, Mundo

de Paz, Sabedoria e Sentimento de

Realização

Afetiva

(Positiva)

Mais Experientes (maiores de 34 anos)

Auto-respeito; Equilíbrio Interno, Mundo

de Paz, Sabedoria e Sentimento de

Realização

Mais Experientes (maiores de 34 anos)

Conativa

(Negativa) Rendas Maiores (acima de R$ 2.000,00)

Auto-respeito; Equilíbrio Interno, Mundo

de Paz, Sabedoria e Sentimento de

Realização

Ação

(Positiva)

Baixa Escolaridade (até o 2º Grau) Reconhecimento Social e Vida Excitante

Quadro 15 – Relação entre as Fases da Lealdade, Segmentos Demográficos e Valores Pessoais

Fonte: Dados da Pesquisa.

5.4 – IMPLICAÇÕES ACADÊMICAS

Essa pesquisa amplia a fronteira do conhecimento sobre os constructos valores

pessoais, atitude e lealdade do consumidor na disciplina de Marketing. Vários autores (ex.

England, 1967; Henry, 1976; Rokeach, 1981; Wang e Rao, 1995; Smith e Schwartz, 1997;

Bardi e Schwartz, 2003) comprovaram que os valores pessoais influenciam o comportamento

humano; outros (ex. Vinson, Scott e Lamont, 1977; Homer e Kahle, 1988; McCarty e Shrum,

1993b; Kim et al., 2002; Jayawardhena, 2004) encontraram que as atitudes exercem funções

mediadoras entre os valores e o comportamento das pessoas; e Marandi, Little e Sekhon

(2006) apresentaram a função mediadora da atitude na relação valores pessoais-lealdade. Não

havia, até então, registros de investigações empíricas sobre a relação existente entre os valores

pessoais, a atitude e as fases da lealdade propostas por Oliver (1997). Desta forma, os

resultados obtidos nesse estudo contribuem de maneira relevante na ampliação de teorias que

tratam de valores pessoais, atitude e lealdade do consumidor.

Observação: Os segmentos apresentados são apenas os que tiveram diferenças estatísticas significativas nas

análises de Moderação, e os valores são os que apresentaram diferenças estatísticas significativas na Análise

de Variância (ANOVA).

221

A confirmação da relação positiva entre os valores pessoais e a atitude corrobora com

os resultados obtidos por Rokeach (1973; 1981) e Schwartz (1992, 1994, 2005a, 2006), que

diferenciaram ambos os constructos, demonstrando que enquanto os valores guiam os

indivíduos, as atitudes possibilitam avaliações de suas ações. Quanto à influência dos valores

nas fases cognitiva e ação, os resultados contribuem de forma inédita para a identificação de

mais um constructo preditor da lealdade do consumidor: Valores Pessoais.

Por meio dos resultados obtidos nessa tese, chegou-se ainda a outras implicações

acadêmicas importantes, apresentadas a seguir.

a) Mensuração dos Valores Pessoais (Medida Ipsativa e Normativa)

Os resultados das duas investigações empíricas (Pesquisa Valores Ipsativos e Pesquisa

Valores Normativos) permitiram a conclusão de que ambos os métodos apresentam vantagens

e desvantagens, conforme alertado por Munson; McIntyre, 1979; Alwin, Krosnick, 1985,

McCarty e Shrum, 1997 e Meglino; Ravlin, 1998. Através da aplicação das pesquisas e das

análises dos resultados constatou-se que o método ipsativo tem como vantagem a estruturação

hierárquica dos valores pessoais apresentados aos respondentes, o que permitiu uma melhor

avaliação e escolha por parte dos entrevistados. No entanto, suas análises estatísticas são

limitadas, além de exigir um tempo maior para as respostas. O método normativo tem como

vantagens a facilidade de aplicação da escala, a obtenção de respostas rápidas e, acima de

tudo, a flexibilidade para análises estatísticas mais avançadas. A desvantagem desse método

está na baixa diferenciação de resultados no conjunto de atributos, ou seja, as respostas

tiveram uma variação bastante restrita quanto aos pontos disponíveis para a mensuração, com

tendência avaliativa para o final positivo da escala (end-piling).

b) Valor Pessoal Mais Importante – Segurança da Família

Os resultados de ambas as pesquisas (Valores Ipsativos e Valores Normativos)

permitiram concluir que, independentemente de cultura (cidade), sexo, idade, escolaridade,

renda ou tempo de relacionamento com alguma instituição bancária, o valor pessoal mais

importante é Segurança da Família. Esse resultado vai ao encontro dos trabalhos de

Gastaldello (1999), Carvalho (2001) e Giacomino e Eaton (2003).

222

c) Diferenças dos Valores Pessoais entre Gênero e Idade dos Respondentes

Os resultados desse estudo confirmaram a existência de diferenças de valores entre os

sexos masculino e feminino e entre as idades dos respondentes. Quanto ao gênero, os

resultados encontrados corroboraram com os trabalhos de Rokeach (1973), Kahle (1986),

Tamayo (1998), Giacomino e Eaton (2003), Prince-Gibson e Schartz (1998), Schwartz (1992,

1996, 2005a). Rokeach (1973) encontrou que os homens tendem a ordenar o valor Vida

Excitante como mais importante, enquanto as mulheres classificam os valores Mundo de Paz

e Equilíbrio Interno como mais importantes. Kahle (1986) identificou que as mulheres

tendem a classificar os valores que representam as relações amigáveis com outros muito mais

do que os homens. Tamayo (1998) encontrou que as garotas são mais orientadas para a

autotranscendência e coletividade, e os garotos para a autopromoção. Giacomino e Eaton

(2003) afirmam que as mulheres tendem, mais do que os homens, a focar nos objetivos

organizacionais e sociais e a servir os outros. Schwartz (2005b, p. 77) afirma que as teorias

que discutem as diferenças de gênero compartilham “uma visão de mulher mais relacional,

expressiva e comunal e de homem mais autônomo, instrumental e ativo”. De acordo com esse

autor, as mulheres enfatizam mais o universalismo (Mundo de Paz, Equilíbrio Interno),

enquanto os homens enfatizam mais a estimulação (Vida Excitante).

Quanto à diferenciação dos valores pessoais pela idade, os resultados reforçam a teoria

defendida por Schwartz (1992, 1996, 2005a) e por Giacomino e Eaton (2003) de que os

indivíduos possuem valores diferentes ao longo de suas vidas. Para o primeiro autor, os

grupos mais jovens priorizam o hedonismo, a estimulação e a autodeterminação e dão menos

importância aos valores segurança, tradição e conformidade; para Giacomino e Eaton (2003),

os jovens têm maior orientação para a o auto-respeito e servir aos outros.

d) Papéis Mediadores e Moderadores de Variáveis numa Relação

Há problemas que ocorrem com certa regularidade nos trabalhos acadêmicos sobre a

mediação e moderação de variáveis como, por exemplo, a utilização vaga ou intercambiável

entre os dois termos, inconsistências entre terminologia e a base conceitual das variáveis

utilizadas, o uso de procedimentos analíticos que não conseguem efeitos mediados e

moderados, e uma dissonância entre o texto escrito e as figuras apresentadas (HOLMBECK,

1997). Enfim, os papéis de mediação e moderação, bastante distintos entre si, muito

freqüentemente geram confusões e controvérsias (MUMMALANENI; GOPALAKRISHNA,

223

1995). Portanto, é relevante lembrar que, num efeito mediador, uma variável Z (ex. atitude) se

apresenta como mediadora quando se encaixa entre duas outras variáveis X e Y (ex. valores

pessoais e lealdade). Assim, se X está significativamente associada a Y, e se X influencia Z e

Z influencia Y, então Z é uma variável mediadora entre X e Y. Num efeito moderador, uma

variável Z (ex. atitude) se apresenta como moderadora se, somente sob certas condições de Z,

a variável X (ex. valores pessoais) está relacionada à variável Y (ex. lealdade). Assim, pode-

se afirmar que a variável moderadora Z tem um impacto na relação entre X e Y

(HOLMBECK, 1997). Esse estudo, ao apresentar, discutir e analisar os papéis das variáveis

demográficas na relação valores pessoais-fases da lealdade contribui, significativamente, para

esclarecer dúvidas relativas a esses tipos de análise na disciplina de Marketing.

e) Moderação das Características Demográficas (Gênero, Idade, Escolaridade e

Renda) na Relação Valores Pessoais-Fases da Lealdade

Homburg e Giering (2001) afirmaram que estudos utilizando análises multivariadas

mostraram que as características pessoais são relevantes enquanto moderadoras de uma

relação. As conclusões do presente estudo comprovaram tal afirmativa.

Quanto à moderação pelo gênero, encontrou-se que os homens são mais leais na fase

cognitiva do que as mulheres. Esse resultado vai ao encontro do trabalho de Homburg e

Giering (2001) e Mittal e Kamakura (2001). Os primeiros afirmaram que os homens são mais

propensos a recomprar produtos do que as mulheres, que têm seu comportamento de compra

fortemente influenciado pela avaliação dos processos de interação pessoal. Já Mittal e

Kamakura (2001), similarmente, afirmaram que o comportamento de recompra dos homens é

mais forte do que o das mulheres. Entretanto, os resultados aqui encontrados divergem

daqueles apresentados por Evanschitzky e Wunderlich (2006) e Ndubisi (2006). Os primeiros

afirmaram que os homens tendem a ser menos leais do que as mulheres, e o segundo afirmou

que as mulheres são mais leais quando os processos envolvem altos níveis de confiança na

relação com as instituições financeiras.

A análise da moderação pela idade identificou que os valores pessoais dos mais

experientes influenciam nas fases da lealdade cognitiva (informações) e afetiva

(envolvimento, satisfação), corroborando com os resultados dos trabalhos de Homburg e

Giering (2001) e Evanschitzky e Wunderlich (2006). Os primeiros encontraram que a idade

modera a ligação entre satisfação (fase afetiva) e lealdade, sendo que essa relação é mais forte

224

para os mais experientes, pois os jovens baseiam suas decisões de compra principalmente nas

informações recebidas do mercado, e não somente na satisfação com o fornecedor.

Evanschitzky e Wunderlich (2006) afirmaram que os clientes mais Experientes tendem mais à

lealdade cognitiva – por exigirem um número menor de critérios de decisão, sendo menos

propensos a buscar informações do que os mais jovens, que procuram por informações

alternativas – e à lealdade afetiva, pelo fato de serem mais afetados pela percepção da

performance do fornecedor. É relevante ressaltar que a amostra considerada nessa tese é

eminentemente jovem, com 53,10% dos respondentes com até 24 anos.

Quanto à moderação pelos níveis educacionais, os resultados vão ao encontro dos

trabalhos de Mitall e Kamakura (2001) e Evanschitzky e Wunderlich (2006). Os dois estudos

identificaram que altos níveis educacionais estão associados a baixos níveis de lealdade do

consumidor.

No que tange à moderação pela renda, os resultados desse estudo confirmam em parte

os encontrados por Evanschitzky e Wunderlich (2006) e divergem dos encontrados por

Homburg e Giering (2001). Evanschitzky e Wunderlich (2006) identificaram que indivíduos

com menor renda são mais leais nas fases cognitiva e afetiva. Nos resultados dessa tese

identificou-se que quem tem baixa renda é mais leal, porém na fase da lealdade ação.

Homburg e Giering (2001) afirmaram que a lealdade é mais fraca para quem tem alta renda.

Nessa tese, contrariamente, identificou-se que quem tem alta renda é mais leal na fase

cognitiva do que os de baixa renda.

f) Criação de uma Escala de Valores Pessoais, Atitude e Lealdade (Escala VALE)

para o Contexto de Serviços

A partir do teste empírico de Rokeach (1968) a teoria de valores vem sendo ampliada

de forma gradativa, especialmente para o desenvolvimento de novas escalas de mensuração,

como a List of Values (LOV) (BEATTY et al., 1985), a Values and Life Style (VALS)

(KAHLE; BEATTY; HOMER, 1986), a Schwartz Value Survey (SVS) (SCHWARTZ;

BILSKY, 1987, 1990) e a escala de valores para serviços (SERPVAL) (LAGES;

FERNANDES, 2005). O presente estudo também contribuiu para a formação de uma escala

aplicável ao contexto de serviços. Essa escala, que pode ser referenciada como Escala VALE,

integra os constuctos Valores Pessoais, Atitude e Lealdade, possuindo 10 atributos para os

225

dois primeiros e 16 para o último. O primeiro constructo, Valores, pode ser investigado por

métodos ipsativos (ranking) ou normativos (rating), e os demais por medidas intervalares. A

Escala VALE passou pelos processos formais de validação de conteúdo, validação de

constructo e teste de fidedignidade, conforme sugerido por Churchill (1979). Porém, essa

escala só foi testada no contexto de bancos.

g) Confirmação da Influência Direta na Seqüência das Fases da Lealdade

Os resultados desse estudo confirmaram a relação de causa-efeito quanto à seqüência

das fases da lealdade sugerida por Oliver (1997), indo ao encontro dos trabalhos de Sivadas e

Baker-Prewitt (2000), Harris e Goode (2004), Lewis e Soureli (2006) e Evanschitzky e

Wunderlich, (2006).

5.5 – IMPLICAÇÕES GERENCIAIS

Os bancos, como quaisquer outras empresas do segmento de serviços (hotéis, empresas

aéreas, de telefonia e internet, entre outras), necessitam estar atentos aos fatores que

interferem no relacionamento com seus clientes. Especificamente no setor bancário, o

fortalecimento de empresas internacionais, a modernização dos estabelecimentos de vendas, a

rapidez no surgimento de novos produtos e serviços, a alteração no padrão de compras e a

diversificação na utilização de mídias de comunicação dificultam, cada vez mais, a

diferenciação em relação à concorrência. Assim, com os resultados identificados nesse estudo,

os bancos poderão traçar ações estratégicas que visem à permanência e à ampliação de suas

bases de clientes, garantindo-lhes, conseqüentemente, mais lucros.

Com os resultados é possível, por exemplo:

a) Desenvolver Campanhas Publicitárias e Montar Propagandas:

(i) coerentes com os valores pessoais

Os bancos poderão veicular em suas campanhas publicitárias os valores mais

importantes identificados pelos clientes: Segurança da Família, Auto-respeito e Felicidade.

Caberá às agências de propaganda aproximar, em peças publicitárias, esses valores aos

valores da organização, enfatizando que ambos (cliente-banco) possuem os mesmos valores

226

ou, ainda, demonstrar que o banco tem condições atender aos valores pessoais de seus clientes

por meio de seus produtos e serviços.

Por exemplo, uma vez que os clientes valorizam (i) segurança familiar, os bancos

poderão reforçar informações sobre sua solidez patrimonial, além apresentar produtos e

serviços que visem à segurança, como previdência privada, seguro saúde, seguro de vida, etc.;

(ii) auto-respeito, os bancos poderão demonstrar que respeitam os objetivos de seus clientes e

compartilham de sua auto-estima, apresentando-lhes soluções que permitam escolher, criar ou

explorar seus desejos livremente; e (iii) felicidade, os bancos poderão comunicar que possuem

produtos, serviços e formas de atendimento que proporcionam esse sentimento a seus clientes.

b) que explorem as atitudes positivas

As atitudes levam os indivíduos a agir de maneira consistente em relação a

determinadas situações. Assim, os bancos devem ajustar suas marcas, produtos e serviços às

atitudes existentes, tentando ampliar a avaliação favorável de seus clientes. Desta forma, as

agências de propaganda, utilizando suas ferramentas de comunicação, poderão explorar as

atitudes mais positivas identificadas pelos clientes nesse estudo: (i) Confiança, que está

vinculada à crença na integridade e dignidade do parceiro; (ii) Estabilidade, relacionada à

segurança, seja financeira ou patrimonial; (iii) Visibilidade, que demonstra que o banco tem o

foco no mercado; e (iv) Grandeza, que inspira domínio do setor e modernidade tecnológica.

c) que veiculem a seqüência das fases da lealdade

As agências de propaganda poderão veicular, em peças publicitárias separadas, a

seqüência das fases da lealdade. Por exemplo, explorar numa primeira peça o fator cognitivo,

apresentando o banco, convidando os clientes atuais e os prospects a conhecerem a

instituição, a qualidade e os preços de seus produtos e serviços, ressaltando a força de sua

marca; em seguida, em outra peça, explorar o fator afetivo, apresentando à comunidade o

vínculo emocional existente entre clientes-banco, especificamente abordando a satisfação de

seus correntistas; numa terceira peça, investir no fator conativo, demonstrando as vantagens

de se comprar naquele banco, além do compromisso e do comprometimento existentes com os

clientes; e, finalmente, na última peça, explorar o fator ação, garantindo aos clientes atuais e

futuros que sempre encontrarão naquela instituição o que procuram, convencendo-os de que

estão ou farão parte da melhor empresa do mercado.

227

b) Desenvolver Produtos ou Serviços de Forma Segmentada

No setor bancário, a possibilidade da expansão de mercado e da conservação da base

de clientes passa pelo desenvolvimento de novos produtos e novas formas de relacionamento.

Assim, os bancos, por possuírem consumidores com características bem diferentes, devem

criar produtos e serviços também diferenciados, ou seja, de forma segmentada. Nesse sentido,

os resultados desse estudo possibilitam às empresas inovarem, baseadas nos valores

identificados como mais importantes para cada segmento, conforme apresentado na Quadro

16.

Segmentos Valores Pessoais

Mulheres

Auto-respeito, Equilíbrio Interno, Mundo de Paz,

Reconhecimento Social e Sentimento de Realização

Homens

Idade Baixa (até 34 anos)

Vida Excitante

Idade Alta (mais de 34 anos) Auto-respeito, Equilíbrio Interno, Mundo de Paz e Sabedoria

Escolaridade Baixa (até 2º grau)

Renda Baixa (até R$ 2.000,00):

Reconhecimento Social

Renda Alta (mais de R$ 2.000,00) Equilíbrio Interno e Sabedoria

Tempo de Relacionamento Baixo (até 2

anos)

Reconhecimento Social e Vida Excitante

Tempo de Relacionamento Alto (mais de

2 anos)

Auto-respeito; Equilíbrio Interno e Mundo de Paz

Quadro 16 – Segmentos Demográficos e Valores Pessoais Mais Importantes

Fonte: Dados da Pesquisa.

c) Diminuir a Lealdade Dividida

Existem, no setor bancário brasileiro, 112,1 milhões de contas-correntes

(FEBRABAN, 2008), sendo que muitas dessas contas possuem o mesmo correntista,

demonstrando a multibancarização da população. Tal cenário coloca a esse setor o desafio de

manter a lealdade dos clientes. “O índice de lealdade dos clientes do setor bancário brasileiro

é muito menor do que a média mundial, de acordo com a pesquisa da consultoria The Gallup

Organization” (ABBC, 2007). Conforme resultados apresentados nessa pesquisa, enquanto a

média mundial de lealdade é de 33%, no Brasil esse percentual é de apenas 17%. Assim,

como a Teoria de Oliver (1997, 1999) prevê que para que um cliente seja considerado

“verdadeiramente leal” é necessário que ele transite pelos quatro estágios da lealdade –

cognitivo, afetivo, conativo e ação –, pode-se afirmar que os correntistas de mais de um banco

têm “lealdade dividida”, ou seja, conhecem a marca, os produtos e serviços de um banco (fase

cognitiva), estão satisfeitos em outro (fase afetiva), mas têm compromisso de recompra com

um terceiro (fase conativa). Na realidade, um dos desafios desse setor é a redução dessa

228

“lealdade dividida”. Assim, caberá aos bancos direcionarem ações para conquistar a lealdade

por meio dos valores pessoais de seus clientes.

Em síntese, os resultados dessa pesquisa identificaram que enquanto as mulheres, os

mais experientes, os que têm maior escolaridade e faixa de renda e os clientes mais antigos

dos bancos possuem os valores classificados entre os mais importantes (Auto-respeito,

Equilíbrio Interno, Mundo de Paz, Sabedoria e Sentimento de Realização), os homens, os

jovens, os que têm menor escolaridade e faixa de renda e são clientes com pouco tempo de

relacionamento bancário possuem os valores classificados como de menor importância

(Reconhecimento Social e Vida Excitante). Os resultados também indicam que (i) os valores

pessoais dos homens, das pessoas mais experientes, daqueles que possuem baixa escolaridade

e daqueles que detêm rendas maiores fazem com que esses indivíduos sejam mais leais aos

bancos na fase cognitiva, que representa a disponibilização de informações sobre a qualidade,

os atributos e os preços dos produtos e serviços bancários; (ii) os valores das pessoas mais

experientes as tornam mais leais na fase afetiva, que representa à vinculação emotiva do

cliente com os bancos com os quais tem maior relacionamento; (iii) os valores pessoais dos

mais experientes e daqueles que possuem rendas maiores fazem com que não tenham

comprometimento de recomprar os produtos e serviços dos bancos com os quais se

relacionam mais (fase conativa); e (iv) os valores pessoais daqueles que possuem rendas

menores fazem com que estejam mais dispostos a continuarem clientes do banco de maior

relacionamento (fase ação). E, ainda, os resultados comprovaram que os valores pessoais

influenciam diretamente a fase cognitiva e a fase ação da lealdade.

229

6 LIMITAÇÕES DAS PESQUISAS E ESTUDOS FUTUROS

Nesse capítulo são discutidas algumas limitações do trabalho e propostas possíveis

alternativas de pesquisas futuras.

Três limitações relevantes foram observadas nesse estudo.

A primeira refere-se ao tipo de amostragem, que não foi probabilística. Por questões de

recursos, optou-se pela técnica de amostragem tipo bola-de-neve. Porém, essa técnica

evidencia “características demográficas e psicográficas mais semelhantes às pessoas que as

referem, do que poderia ocorrer ao acaso” (MALHOTRA, 2001, p. 308). Logo, mesmo tendo

as duas pesquisas um tamanho amostral grande (mais de 900 respondentes em cada uma),

deve-se ter cautela quanto às inferências e projeções dos resultados sobre a população-alvo.

A segunda refere-se aos índices de ajustes dos modelos estruturais avaliados, que

foram considerados de aceitação periférica quando comparados aos dos índices tidos como

aceitáveis para uma Modelagem de Equações Estruturais (MEE). Entretanto, os índices

obtidos foram melhores do que os encontrados por Brei e Liberalli (2004), que avaliaram o

uso de MEE em Marketing no Brasil, entre os anos de 1994 e 2003.

A terceira refere-se ao coeficiente de determinação (R²), que teve valor baixo nos

constructos que sofreram impacto do constructo Valores Pessoais.

Quanto à proposição para trabalhos futuros, sugere-se:

1. Verificar os motivos das diferenças atitudinais, em relação às instituições bancárias,

entre os respondentes sul-africanos e os brasileiros. Essas diferenças foram identificadas nos

resultados da Análise Fatorial Exploratória dos atributos do constructo atitude da pesquisa

Valores Ipsativos. Pelo trabalho original de Heerden e Puth (1995), 20 itens da escala, com

cargas fatoriais superiores a 0,50, se agruparam em 4 dimensões (Dinamismo,

Estabilidade/Credibilidade, Clientes/Serviço e Identidade Visual). Na pesquisa Valores

Ipsativos os atributos também se agruparam em 4 fatores, mas com configuração diferente da

escala original e, ainda, somente 10 atributos tiveram cargas fatoriais superiores a 0,50. A

explicação para essas diferenças pode estar no fato de os respondentes sul-africanos terem

respondido apenas sobre os 4 maiores bancos daquele país, sem que tivessem,

necessariamente, qualquer vínculo com a instituição financeira. No caso da pesquisa Valores

230

Ipsativos, os entrevistados responderam sobre os bancos com os quais mantêm maior

relacionamento.

2. Realizar trabalhos que foquem na moderação das variáveis demográficas de gênero

e renda em relações que envolvam a lealdade do consumidor. Tal sugestão se deve ao fato de

os resultados desse estudo, quanto ao gênero, irem ao encontro dos trabalhos de Homburg e

Giering (2001) e Mittal e Kamakura (2001), mas divergirem dos estudos de Evanschitzky e

Wunderlich (2006) e Ndubisi (2006) e, quanto à renda, terem confirmado, em parte, o

trabalho de Evanschitzky e Wunderlich (2006), mas divergirem do estudo de Homburg e

Giering (2001).

3. Replicar o estudo (i) no mesmo contexto de análise, inserindo na escala de Valores

Pessoais os valores instrumentais do Rokeach Value Survey (RVS), que representam os modos

de comportamento dos indivíduos; e (ii) em segmentos diferentes de serviços, tais como

hotéis, telefonia, transporte ou saúde, em função de os Valores Pessoais terem se apresentado

como boa solução para segmentação de mercado.

4. Inserir nos modelos avaliados outros constructos inerentes ao Marketing de

Relacionamento, tais como confiança, comprometimento, custo de mudança, boca-a-boca,

entre outros, em virtude de os resultados terem demonstrado que o impacto (efeito direto) dos

Valores Pessoais nas Fases da Lealdade ser baixo.

231

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260

ANEXO A – Relação de Trabalhos Acadêmicos Brasileiros sobre Valores Pessoais,

Atitude e Lealdade

Origem / Ano Autores

EnANPAD, 2001 Leão e Mello

EnANPAD, 2002 Leão e Mello Menck

EnANPAD, 2003 Leão e Souza Neto

EnANPAD, 2005

Jeunon

Kny, Senna, Barata, Cesar, Côrrea,

Goulart e Koehler

Kaminski e Prado

Leão e Mello

Porto e Torres

EnANPAD, 2006

Freitas Jr. e Marchetti

Leão e Mello

Porto e Porto

Silveira, Keiserman, Castilhos e

Gavronski

EnANPAD, 2007

Añaña, Merino e Nique

Flores Neto e Silveira

Giraldi e Ikeda

Pimenta, Vilas Boas, Melo, Nunes e

Boaventura

Vilas Boas

EMA, 2006 Leão e Mello Vilas Boas, Sette, Brito e Abreu

EMA, 2008

Alves, Rego, Machado e Oliveira

Henrique, Monteiro e Matos

Leão e Mello

Merino e Petroll

Pimenta e Vilas Boas

Ribas e Lima

Quadro 17 – Trabalhos Brasileiros sobre Valores Pessoais

Origem / Ano Autores

EnANPAD, 1998 Ayrosa Farhangmehr e Soares

EnANPAD, 1999 Urdan e Rodigues Miranda, Marchetti e Prado

EnANPAD, 2001 Cuperschmid e Tavares Kamlot e Rocha

EnANPAD, 2002 Anjos Neto, Souza Neto e Gonçalves Matos e Veiga

EnANPAD, 2003 Matos e Veiga

EnANPAD, 2004

Espinoza e Nique

Lima e Ayrosa

Matos

Petroll, Damacena e Zanluchi

Rocha e Marques

EnANPAD, 2005

Farias

Maciel e Pépece

Matos e Ituassu

Petroll, Damacena e Vieira

EnANPAD, 2006

Bacha, Perez e Vianna

Brasil (b)

Chiusoli

Fernandes e Santos (a)

Fernandes e Santos (b)

Huertas e Campomar

EnANPAD, 2007

Huertas e Urdan

Lacerda

Matos e Vieira

EMA, 2004

Bedante e Slongo

Carvalho

Rossi, Marcondes e Popadiuk

Souza e Luce

Veiga Neto

EMA, 2006

Costa e Freitas

Fernandes e Santos (c)

Giraldi, Ikeda e Carvalho

Huertas e Urdan

Monteiro e Veiga

Moura, Aranha, Zambaldi e Ponchio

Porto

Serralvo

Souza e Luce

Veiga, Santos e Lacerda

EMA, 2008

Costa, Rocha e Oliveira

Facó

Feitosa, Feitosa, Rambalducci e

Rambalducci

Henrique, Monteiro e Matos

Matos

Petroll

Rambalducci, Rambalducci, Feitosa e

Feitosa

Silva, Amstalden e Silva

Quadro 18 – Trabalhos Brasileiros sobre Atitude

Nos EnANPADs de 1998, 1999, 2000 e 2004 e no EMA de 2004 não foram apresentados trabalhos sobre

Valores Pessoais.

No EnANPAD de 2000 não foi apresentado trabalho sobre Atitudes.

261

Origem / Ano Autores

EnANPAD, 1998 Prado e Farias Urdan e Rodrigues

EnANPAD, 2000

Zuñiga e Urdan

EnANPAD, 2001

Mückenberger

Santos

Vecchi e Luce

EnANPAD, 2002

Brei e Rossi

Hernandez

Rosa e Kamakura

Santos e Rossi

Veiga, Gonçalves e Moura

EnANPAD, 2003

D'Angelo, Espinoza e Liberali Neto

Gonçalves Filho, Guerra e Moura

Kockanny, Marchetti e Prado

Prado e Santos

EnANPAD, 2004

Anjos Neto e Moura

Cohen, Zambaldi e Aranha

Perin, Sampaio, Brei e Porto

Peters Filho

Rodrigues

EnANPAD, 2005

Fonseca, Trez e Espartel

Freire e Nique

Gastal e Luce

Leal

Leite, Elias e Sundermann

Machado, Gonçalves Filho, Monteiro e

Machado

Moura

Santos e Fernandes

Zancan e Prado

EnANPAD, 2006

Brasil (a)

Burlamaqui e Barbosa

Leite, Lopes e Leite

Matos e Henrique

Prado

Ribas

Ribeiro, Hanna e Monteiro

Santos e Fernandes

Souki

Veloso e Mesquita

EnANPAD, 2007

Freitas, Mazza e Mota

Gosling e Souza

Matos, Henrique e Rosa

Maffezzolli-Francisco

Oliveira

Santos e Fernandes

EMA, 2004

Andrade

Cunha, Marchetti e Prado

Espartel, Rossi e Müller Neto

Fernandes e Santos

Gusso, Marchetti e Prado

Prado e Santos

Santos e Fernandes

Zambaldi, Cohen e Aranha

EMA, 2006

Baptista e Mazzon

Elias, Leite e Gonçalves Filho

Espartel e Rossi

Marchetti, Prado e Cuperschmid

Santos, Leite e Alves

Serralvo

Vargas Neto e Luce

Vieira e Matos

EMA, 2008

Basso, Schwab, Pólvora, Marques,

Pereira e Slongo

Costa, Freire, Bonfim e Rocha

Lopes, Moriguchi e Fagundes

Lopes, Nohara, Hernandez e Acevedo

Reichelt

Walter, Gomes, Frega, Tontini e Silva

Quadro 19 – Trabalhos Brasileiros sobre Lealdade do Consumidor

No EnANPAD de 1999 não foi apresentado trabalho sobre Lealdade do Consumidor.

262

ANEXO B – Escala de Atitudes – Heerden e Puth (1995)

Essa escala de diferencial semântico foi utilizada para investigar as atitudes dos

clientes bancários da África do Sul em relação à imagem das instituições financeiras. A escala

desenvolvida por Heerden e Puth se originou de uma coletânea de itens bipolares de

diferentes estudos. A escala final foi validada com 20 dos 30 itens iniciais.

Tabela 64 – Escala de Atitude de Heerden e Puth (1995)

Not growing 1 2 3 4 5 Growing fast

Passive 1 2 3 4 5 Active

Always improving 5 4 3 2 1 Not too progressive

Quiet 1 2 3 4 5 Lively

Aggressive 5 4 3 2 1 Meek

Dynamism

Rigid 1 2 3 4 5 Flexible

Trustworthy 5 4 3 2 1 Untrustworthy

Stable 5 4 3 2 1 Unstable

Dishonest 1 2 3 4 5 Honest

Stability /

Credibility

Positive clients 5 4 3 2 1 Negative clients

Friendly 5 4 3 2 1 Unfriendly

Unfriendly employees 1 2 3 4 5 Friendly employees

Good service 5 4 3 2 1 Bad service

Cold 1 2 3 4 5 Warm

Knowledgeable employees 5 4 3 2 1 Unknowledgeable employees

Client /

Customer service

Unlikeable 1 2 3 4 5 Likeable

Unattractive 1 2 3 4 5 Attractive

Stylish 5 4 3 2 1 Plain

Invisible 1 2 3 4 5 Visible

Visual identity

Old-fashioned 1 2 3 4 5 Really modern

Strong Weak

Reputable Disreputable

Itens excluídos Unsuccessful Successful

após a Análise Interesting Boring

Fatorial Slow Fast

Exploratória Clean Dirty

com carga inferior

Unsociable Sociable

a 0,50 Important Unimportant

Low quality High quality

Believable advertising Unbelievable advertising

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263

ANEXO C – Relação de Trabalhos Acadêmicos sobre Lealdade do Consumidor nas

Décadas de 1990 e 2000

Principais Trabalhos Constructos

Relacionados

Década 1990 Década 2000

Satisfação do

Consumidor

Rust e Zahorik (1993)

Bolton (1998)

Dubé e Maute (1998)

Johnson e Auh (1998)

Loveman (1998)

Mittal e Lassar (1998)

Bolton e Lemon (1999)

Neal (1999)

Moutinho e Smith (2000)

Ganesh, Arnold e Reynolds (2000)

Homburg e Giering (2001)

Mittal e Kamakura (2001)

Szymanski e Henard (2001)

Chiou, Droge e Hanvanich (2002)

Anderson e Srinivasan (2003)

Luarn e Lin (2003)

Mägi (2003)

Shankar, Smith e Rangaswamy (2003)

Taylor e Hunter (2003)

Beerli, Martín e Quintana (2004)

Chiou (2004)

Ngobo (2004)

Skogland e Siguaw (2004)

Donio, Massari e Passiante (2005)

Chiou e Shen (2006)

Lim, Widdows e Park (2006)

Vásquez-Carrasco e Foxall (2006)

Chandrashekaran, et al. (2007)

Keiningham et al. (2007)

Olsen (2007)

Qualidade

Fornell et al. (1996)

Sirohi, Mclaughlin e Wittink (1998)

Bloemer, Ruyter, Wetzels (1999)

Disney (1999)

Parasuraman e Grewal (2000)

Sivadas e Baker-Prewitt (2000)

Hennig-Thurau, Langer e Hansen (2001)

Caruana (2002)

Olsen (2002)

Seiders et al. (2005)

Tsiotsou (2006)

Zineldin (2006)

Performance

Reichheld e Sasser (1990)

Mittal, Kumar e Tsiros (1999)

Reichheld, Markey e Hopton (2000)

Gustafsson e Johnson (2002)

Lewis e Soureli (2006)

Valor percebido

Gassenheimer, Houston e Davis (1998)

Blackwell et al. (1999)

Johnson, Herrmann e Huber (2006)

Olsen e Johnson (2003)

Confiança e

Comprometi-

mento

Bendapudi e Berry (1997)

Macintosh e Lockshin (1997)

Tax, Brown e Chandrashekaran (1998)

Garbarino e Johnson (1999)

Pritchard, Havitz e Howard (1999)

Singh e Sirdeshmukh (2000)

Mattila (2001a)

Zins (2001)

Bove e Johnson (2002)

Sirdeshmukh, Singh e Sabol (2002)

Fullerton (2003)

Harris e Goode (2004)

Agustin e Singh (2005)

Bove e Johnson (2006)

Ndubisi (2006)

Rauyruen e Miller (2007)

Imagem

Andreassen e Lindestad (1998)

Bloemer e Ruyter (1998)

Andreassen (1999)

Abdullah, Al-Nasser e Husain (2000)

Back (2005)

Bontis, Booker e Serenko (2007)

Hsieh e Li (2008)

Quadro 20 - Trabalhos relacionados à Lealdade publicados nas décadas de 1990 e 2000

Continua

264

Conclusão do Quadro 20 – Trabalhos sobre Lealdade das décadas de 1990 e 2000

Marca

Bloemer, Kasper (1995)

Bhattacharya (1997);

Dekimpe et al. (1997);

Fournier e Yao (1997)

Riley et al. (1997)

Ha (1998)

Baldinger e Rubinson (1996)

Dubois e Laurent (1999)

Gedenk e Neslin (1999)

Chaudhuri e Holbrook (2001)

Delgado-Ballester e Munuera-Alemán (2001)

Odin, Odin e Valette-Florence (2001)

Rundle-Thiele e Bennett (2001)

Rundle-Thiele e Mackay (2001)

Pedersen e Nysveen (2001)

Quester e Lim (2003)

Back e Parks (2003)

Grewal, Levy e Lehmann (2004)

Stern e Hammond (2004)

Majumdar (2005)

Brink, Odekerken-Schröder e Pauwels (2006)

Noble, Griffith e Adjei (2006)

Preço Grewal, Monroe e Krishnan (1998) Krishnamurthi e Papatla (2003)

Custo de

Mudança

Ruyter, Wetzels, Bloemer (1998)

Lee, Lee e Feick (2001)

Burnham, Frels e Mahajan (2003)

Caruana (2004)

Lam et al. (2004)

Wallace, Giese e Johnson (2004)

Yang e Peterson (2004)

Aydin, Özer e Arasil (2005)

Bell, Auh e Smalley (2005)

Balabanis, Reynolds e Simintiras (2006)

Liu (2006)

Recuperação de

Serviços e

Reclamação

Mattila (2001b)

Buttle e Burton (2002)

Srinivasan, Anderson e Ponnavolu (2002)

Robbins e Miller (2004)

Chebat e Slusarczyk (2005)

Homburg e Fürst (2005)

Gruen, Osmonbekov e Czaplewski (2006)

Dewitt, Nguyen e Marshall (2008)

Programas de

Lealdade e

Retenção de

Clientes

Sharp e Sharp (1997)

Bolton, Kannan e Bramlett (2000)

Kivetz e Simonson (2002)

Roehm, Pullins e Roehn (2002)

Kivetz e Simonson (2003)

Uncles, Dowling e Hammond (2003)

Yi e Jeon (2003)

Kumar e Shah (2004)

Banasiewicz (2005)

Seth, Momaya e Gupta (2005)

Keh e Lee (2006)

Nunes e Drèze (2006)

Leenheer et al. (2007)

Meyer-Waarden (2007)

Wirtz, Mattila e Lwin (2007)

Fonte: Pesquisa Bibliográfica.

265

ANEXO D – Escalas de Lealdade do Consumidor Baseadas nas Fases Propostas por

Oliver (1997)

Fases / Escala

McMullan e Gilmore (2003) - Adaptada das escalas de Raju (1980)

; Oliver (1997)

;

Parasuraman, Zeithaml e Berry (1988)

e Beatty, Kahle e Homer (1988)

Cognitiva

1. I understand the features of Restaurant X well enough to evaluate it against other

restaurants.

2. It is important that when choosing to eat out, I make the right choice of restaurant.

3. When deciding on a restaurant, I am not interested in bargain-seeking.

4. When choosing a restaurant, I compare prices of different restaurants to be sure I get the

best value money.

5. Restaurant X has up-to-date equipment.

6. Restaurant X’s facilities ar visualy appealing.

Afetiva

1. Restaurant X is a restaurant that interests me.

2. Restaurant X is exactly what I need from a restaurant.

3. Restaurant X as a choice of restaurant has not worked out as well as I thought it would.

4. Restaurants should not be expected to give customers individual attention.

5. Restaurant X is a restaurant that I could talk about for a long time.

6. I have a preference for Restaurant X in this locality.

7. Dinning in Restaurant X says a lot about who I am.

Conativa

1. Restaurant X is a restaurant that interests me.

2. Restaurant X is more than a more restaurant.

3. I would try an alternative restaurant if was 25% less expensive than Restaurant X.

4. I would try an alternative restaurant if the alternative restaurant offered increased

facilities than Restaurant X.

5. I would change restaurant if the alternative offered increased status.

6. I would change restaurant if the alternative’s staff were more friendly.

7. I care a lot about Restaurant X.

8. I consider myself to be highly loyal to Restaurant X.

9. I would get tired of eating in Restaurant X every time I eat out.

Ação

1. If I could do it over again, I’d choose an alternative restaurant to Restaurant X.

2. When I see a new restaurant somewhat different from the usual, I investigate it.

3. I usually dine in the same restaurant within a locality.

4. When I go to a restaurant, I feel it is safer to order dishes I am familiar with.

5. If I like a restaurant, I rarely switch from it just to try something different.

6. I get bored with buying the same brands even if they are good.

Quadro 21 – Escalas de Lealdade do Consumidor

Continua

RAJU, P. S. Optimal satisfaction level: Its relationship to personality, demographics and exploratory

behaviour. Journal of Consumer Research, v.7, p.272-282, 1980.

OLIVER, R.L.. Satisfaction: a behavioral perspective on the consumer. New York: Irwin McGraw-Hill,

1997.

PARASURAMAN, A.; ZEITHAML, A.; BERRY, L.L.. SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring

consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing, v.64, n.1, p.12-40, 1988.

BEATTY, S.E.; HOMER, P.; KAHLE, L.R.. The involment-commitment model: Theory and implications.

Journal of Business Research, v.16, n.2, p.149-168, 1988.

266

Continuação do Quadro 21 – Escalas de Lealdade do Consumidor

Fases / Escala Harris e Goode (2004).

Cognitiva

1. I believe that using Books.com/Flights.com is preferable to other companies.

2. I believe that Books.com/Flights.com has the best offers at the moment.

3. I believe that the features of Books.com/Flights.com are badly suited to what I liked.

4. I prefer the service of Books.com /Flights.com to the service of competitors.

Afetiva

1. I have a negative attitude to Books.com/Flights.com.

2. I dislike the Books.com/Flights.com offering.

3. I like the features of Books.com /Flights.com services and offers.

4. I like the performance and services of the Books.com/Flights.com.

Conativa

1. I have repeatedly found Books.com/Flights.com is better than others.

2. I nearly always find the offer of Books.com /Flights.com inferior.

3. I have repeatedly found the features of Books.com/Flights.com inferior.

4. Repeatedly, the performance of Books.com/Flights.com is superior to that of competitor

firms.

Ação

1. I would always continue to choose Books.com/Flights.com before others.

2. I will always continue to choose the features of Books.com/Flights.com before others.

3. I would always continue to favor the offerings of Books.com/Flights.com before others.

4. I will always choose to use Books.com/ Flights.com in preference to competitor firms.

Fases / Escala

Caruana (2004) – Escalas afetiva e conativa adaptadas de Gremler et al.(2001)

e Oliver,

(1997)

, e escala de ação adaptada de Oliver (1997).

Cognitiva

1. I try to use my provider’s services every time I need mobile communication services.

2. I consider my provider as my primary service provider for mobile communication

services.

3. I consider my service provider to be my first choice when I need mobile communication

services.

4. My provide is the primary service provider I consider when I want mobile

communication services.

Afetiva

1. I really like doing business with my provider.

2. To me, my provider is clearly the best service provider with whom to do business.

Conativa

1. I intend to continue using my provider’s services over the next few years.

2. I encourage friend and relatives to use my provider’s services.

3. As long as the present service experience continues, I doubt that I would switch to

another service provider.

Ação

1. When I have a need for mobile communication services I buy only from current service

provider.

Fases / Escala Lu, Han, Li e Li (2005).

Cognitiva

1. Perception in value.

2. Perception in price.

3. Perception in quality.

Afetiva

1. Trust in enterprise.

2. Devotion to mutual relation.

3. Attention paid to enterprise.

Conativa

1. Likelihood to select the enterprise again.

2. Relying on enterprise psychologically.

3. Will of mainstaining the relation.

4. Partiality for enterprises.

Ação

1. Repeat purchase intention.

2. Related purchase intention.

3. Referral intention.

4. Price sensitivity.

Continua

GREMLER, D. D.; BROWN, S. W.; BITNER, M. T; PARASURAMAN, A. Customer loyalty and

satisfaction: What resonces in service contexts? www.gremler.net/MKT405_S02 . Acesso em 15 mai. 2007.

OLIVER, R. L. Satisfaction: a behavioral perspective on the consumer. New York: Irwin McGraw-Hill, 1997.

267

Continuação do Quadro 21 – Escalas de Lealdade do Consumidor

Fases / Escala

Evanschitzky e Wunderlich (2006) – escala cognitiva adaptada de Westbrook (1981)

escla afetiva adaptada de Oliver (1997)

, e escala conativa adaptada de Zeithaml,

Berry, e Parasuraman (1996)

Cognitiva

Performance ratings on

Assortment.

Assortment of departments.

Quality level.

Merchandise selection.

Well-stocked departments.

Environment

Interior appearance.

Store layout.

Roominess.

Cleanliness.

Price

Special sales.

Price level.

Store salespersons

Helpfulness of salespeople.

Friendliness.

Politeness.

Service

Willingness to exchange.

Fairness of adjustments.

Afetiva

Overall satisfaction.

Liking.

Conativa

Repurchase intention.

Cross-buying intention.

Word-of-mouth behavior intention.

Ação

Word-of-mouth behavior.

Purchase frequency.

Money spent (per year) - The indicator “money spent per year”was the absolute value

transformed into a 5-point scale.

Fases / Escala Pedersen e Nysveen (2001)

Cognitiva

1. I will keep on using this bank as long as it is profitable for me.

2. I will keep on using this bank as long as it offers the best interest rates for me.

Afetiva

1. I have a positive emotional relation to the bank I have chosen.

2. I feel attached to the bank I have chosen.

3. In the future, I would like to remain a customer of the bank I have chosen.

4. The bank I have chosen has personal meaning to me.

Conativa

1. I will recomend the bank I have chosen to persons I know.

2. I think I will keep on using the bank I have chosen for a long time.

3. I intend to remain a customer of the bank I have chosen.

Ação ---

Continua

WESTBROOK, R. Sources of Consumer Satisfaction with Retail Outlets. Journal of Retailing, v. 57, p. 68-

85, 1981.

OLIVER, R. L. Satisfaction: a behavioral perspective on the consumer. New York: Irwin McGraw-Hill,

1997.

ZEITHAML, V.; BERRY, L.; PARASURAMAN, A. The Behavioral Consequences of Service Quality.

Journal of Marketing, v. 60, n. 2, p. 31-46, 1996.

268

Continuação do Quadro 21 – Escalas de Lealdade do Consumidor

Fases / Escala

Quester e Lim (2003) – escala adaptada: itens 1, 3, 6, 10 e 12 de Cooper-Martin (1993)

;

itens 4 e 16 de Beatty e Kahe (1988)

; item 9 de Lichtenstein et al. (1990)

; item 14 de

Raju (1980)

; itens 2, 8, 11 de Holbrook (1986)

; e itens 5, 7, 15 de Mano e Oliver

(1993)

Cognitiva

3. I put in quite a great deal of effort when I made a decision about which brand of ____ to

buy among these brands.

6. I always thought of this particular brand of ____ over the other brand(s) when I

considered buying a pair/one.

10. I considered brand to be very important in choosing a ____.

12. I paid a lot of attention to this particular brand of ____ over the other brand(s).

Afetiva

2. Over the last months/years, I have always bought the same brand of ____ because I

really liked the brand.

5. I would be upset if I had to buy another brand of ____ if this particular brand was not

available.

7. I was excited about getting this particular brand of ___ over the other brand(s).

8. I would continue to buy the same brand of ____ because I like the very much.

11. I felt good about this particular brand of ___ over the other brand(s).

13. I felt very attached to this particular brand of ____ over the other brand(s).

15. I was interested in this particular brand of ___ over the other brand(s).

Conativa

1. It was very important for me to buy this particular brand of ____ over (an) other

brand(s).

4. Although another brand was on sale, I still bought this particular brand of ____.

9. I always found myself consistently buying this particular brand of ____ over the other

brand(s).

14. Once I have decided on a particular brand of ___ over other brands, i will stick by it.

16. If this particular brand of ____ was not available at the store, I would rather not buy at

all if I have to choose another brand.

Ação ---

Fases / Escala

Back e Parks (2003) e Back (2005) – ambos os estudos adaptaram suas escalas dos

trabalhos de Loken e John (1993)

; Oliver (1997)

; e Beatty, Homer e Kahle (1988)

Cognitiva

1. The ____ Hotel provides me superior service quality as compared to any other hotel

brand.

2. No other hotels perform services better than the ____ Hotel.

3. The ___ Hotel has more benefits than others in its category.

Afetiva

1. I love staying at the ____ Hotel.

2. I feel better when I stay at the ____ Hotel.

3. I like the _____ Hotel more than other hotel brands.

Conativa

1. Even if another hotel brand is offering a lower room rate, I would still stay at the ____

Hotel.

2. I intend to continue staying at the ____ Hotel.

3. I consider the ____ Hotel to be my first lodging choice.

Ação ----

COOPER-MARTIN, E. Effects of information format and similarity among alternatives on consumer choice processes.

Journal Academy of Marketing Sciences, v. 21, p. 239-246, 1993.

BEATTY, S. E.; KAHLE, L. R. Alternative hierarchies of the attitude-behaviour relationship: the impact of brand

commitment and habit. Journal Academy of Marketing Sciences, v. 16, n. 2, p. 1-10, 1988.

LICHTENSTEIN, D. R.; NETEMEYER, R. D.; BURTON, S. Distinguishing coupon proneness from values

consciousness: an acquisition-transation utility theory perspective. Journal of Marketing, v. 54, p. 54-67, 1990.

RAJU, P. S. Optimal satisfaction level: Its relationship to personality, demographics and exploratory behaviour. Journal of

Consumer Research, v. 7, p. 272-282, 1980.

HOLBROOK, M. B. Aims, concepts, and methods for the representation of individual differences in aesthetic responses to

design features. Journal of Consumer Research, v. 13, p. 337-347, 1986.

MANO, H.; OLIVER, R. L. Assessing the dimensionality and structure of the consumption experience: evaluation, feeling,

and satisfaction. Journal of Consumer Research, v. 20, p. 451-466, 1993.

LOKEN, B.; JOHN, D. R. Diluting brand beliefs: When do brand extensions have a negative impact? Journal of

Marketing, v. 57, n. 3, p. 71-84, 1993.

OLIVER, R. L. Satisfaction: a behavioral perspective on the consumer. New York: Irwin McGraw-Hill, 1997.

BEATTY, S. E.; HOMER, P.; KAHLE, L. R. The involment-commitment model: Theory and implications. Journal of

Business Research, v. 16, n. 2, p. 149-168, 1988.

269

Conclusão do Quadro 21 – Escalas de Lealdade do Consumidor

Fases / Escala Sudhahar, Israel, Britto e Selvam (2006).

Cognitiva

1. To me, this bank would rank first among the other banks.

2. I would patronize this bank for a long period of time.

3. I will deal exclusively with this bank.

4. I think of this bank as my bank.

5. The bank I patronize reflect a lot about who I am.

Afetiva

1. I dislike the bank terms.

2. I like the performances and services of the bank.

3. I have a negative attitude toward this bank.

4. I am satisfied with my decision to stay with this bank.

Conativa

1. To me, this bank would rank first among the other banks.

2. I would patronize this bank for a long period of time.

3. I will deal exclusively with this.

4. I think of this bank as my bank.

5. The bank I patronize reflect a lot about who I am.

Ação ---

Fases / Escala Brink, Odekerken-Schröder e Pauwels (2006) – escala adaptada de Quester e Lim

(2003)

Cognitiva 1. I would always think of Statro over other brands when I consider buying trousers/staples.

2. I would pay a lot of attention to Statro over other brands.

Afetiva 1. I would be upset if I had to buy another brand of trousers/staples if Statro was not

available.

2. I would be excited about getting Statro over other brands.

3. I would feel good about Statro over other brands.

4. I would feel very attached to Statro over other brands.

5. I would be interested in Statro over other brands.

Conativa 1. It would be very important for me to buy Statro over other brands although another

brand is on sale, I would buy Statro.

2. I would always find myself consistently buying Statro over other brands.

3. If Statro were not available at the store, I would rather not buy at all if I have to choose

another brand.

Ação ---

QUESTER; Pascale; LIM, Ai Lin. Product involvement/brand loyalty: is there a link? Journal of Product &

Brand Management, v. 12, n. 1, p. 22-38, 2003.

270

ANEXO E – Questionário da Pesquisa Valores Ipsativos

Questões Finais

O(a) Sr.(a) por gentileza poderia me dizer:

Tempo de relacionamento com o banco _________ meses.

Sexo Idade

Estado Civil Ocupação Principal

( ) 1. Masc.

( ) 2. Fem.

( ) 1. até 20 anos

( ) 2. entre 21 e 24 anos

( ) 3. entre 25 e 34 anos

( ) 4. entre 35 e 44 anos

( ) .5. entre 45 e 54 anos

( ) .6. acima de 55 anos

( ) 1. Solteiro

( ) 2. Casado

( ) 3. Divorciado

( ) 4. Viúvo

( ) 5. Outro

( ) 1. Empresário

( ) 2. Prof. liberal

( ) 3. Func. público

( ) 4. Func.empresa

privada

( ) 5. Autônomo

( ) 6. Estudante

( ) 7. Aposentado

( ) 8. Desempregado

( ) 9. Produtor rural

( ) 10. Outro

Grau de Instrução Faixa de Renda Bruta Mensal Individual

( ) 1. 1

Grau incompleto

( ) 2. 1

Grau completo

( ) 3. 2

Grau incompleto

( ) 4. 2

Grau completo

( ) 5. Superior incompleto

( ) 6. Superior completo

( ) 7. Pós-graduação incompleto

( ) 8. Pós-graduação completo

( ) 1. Até R$ 999,99 reais

( ) 2. De R$ 1000,00 até R$ 2000,00 reais

( ) 3. De R$ 2001,00 até R$ 3000,00 reais

( ) 4. De R$ 3001,00 até R$ 4000,00 reais

( ) 5. De R$ 4001,00 até R$ 5000,00 reais

( ) 6. De R$ 5001,00 até R$ 6000,00 reais

( ) 7. De R$ 6001,00 até R$ 7000,00 reais

( ) 8. De R$ 7001,00 até R$ 8000,00 reais

( ) 9. De R$ 8001,00 até R$ 9000,00 reais

( ) 10. De R$ 9001,00 até R$ 10.000,00 reais

( ) 11. acima de R$ 10.000,00 reais

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE

DO SUL

ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO

Bom Dia / Boa Tarde!

Meu nome é Jorge Luiz Henrique. Sou doutorando da área de Marketing do Curso de

Administração do Programa de Pós-Graduação da Universidade Federal do Rio Grande

do Sul. No momento estou realizando a pesquisa: De um Sistema de Valores à

Lealdade, que é pré-requisito para a minha titulação. Gostaria de contar com a sua

colaboração!

Para responder a pesquisa pense no Banco com o qual você tem maior relacionamento.

Meu único objetivo é conhecer a sua opinião sobre esse Banco.

Não é necessário se identificar.

Obrigado!

271

Pesquisa sobre Valores Pessoais

Estas duas páginas referem-se à pesquisa sobre os VALORES das pessoas.

Não se trata de um teste e não há respostas certas ou erradas. A melhor resposta é a sua

opinião.

Por favor, siga os passos listados abaixo.

PRIMEIRO, leia toda a lista ao lado!

SEGUNDO, selecione os 9 valores mais importantes para você. Faça isso colocando um

“X” na primeira coluna.

Lembre-se, quando você indicar os valores mais importantes não estará dizendo que os

demais não sejam importantes, mas que eles são simplesmente menos importantes do que

aqueles que serão marcados.

TERCEIRO, ordene os 9 valores de 1 a 9 na segunda coluna, sendo 1 o mais importante

e 9 o de menor importância.

Exemplo:

Amor maduro (intimidade sexual e espiritual)

X 3 Auto-respeito (auto-estima)

Equilíbrio Interno (livre de conflito interno)

X 1 Felicidade (contentamento)

Verdadeira amizade (íntimo companheirismo)

Atributos

Discordo Concordo

Totalmente Totalmente

Eu acredito que usar o Banco X é preferível a outros bancos 1 2 3 4 5 6 7

Eu sempre continuaria a escolher o Banco X antes de outros

bancos

1 2 3 4 5 6 7

Eu experimentaria outro Banco se ele fosse 25% mais

barato que o Banco X

1 2 3 4 5 6 7

Eu acredito que o Banco X não oferece aquilo que eu gosto 1 2 3 4 5 6 7

Eu tenho uma relação emocional positiva com o Banco X 1 2 3 4 5 6 7

Eu sempre continuaria a favorecer as ofertas do Banco X

antes de outros bancos

1 2 3 4 5 6 7

Eu acredito que o Banco X tem as melhores ofertas neste

momento

1 2 3 4 5 6 7

Eu mudaria de Banco se outro oferecesse mais status 1 2 3 4 5 6 7

Eu me sinto ligado ao Banco X 1 2 3 4 5 6 7

Futuramente, eu gostaria de permanecer cliente do Banco X 1 2 3 4 5 6 7

Eu sempre escolherei usar o Banco X preferencialmente aos

bancos concorrentes

1 2 3 4 5 6 7

Eu experimentaria outro banco se ele oferecesse instalações

melhores que o Banco X

1 2 3 4 5 6 7

O Banco X tem significado pessoal para mim 1 2 3 4 5 6 7

Eu mudaria de Banco se a equipe de outro banco fosse mais

simpática

1 2 3 4 5 6 7

Eu prefiro o serviço do Banco X ao serviço de seus

concorrentes

1 2 3 4 5 6 7

Eu sempre continuarei a escolher a qualidade do Banco X

antes de outros

1 2 3 4 5 6 7

272

O Sr(a) acha que o seu Banco é:

Agressivo 5 4 3 2 1 Retraído

Amigável 5 4 3 2 1 Não amigável

Bom serviço 5 4 3 2 1 Serviço ruim

Clientes Positivos 5 4 3 2 1 Clientes Negativos

Confiável 5 4 3 2 1 Não confiável

Desagradável 1 2 3 4 5 Agradável

Desonesto 1 2 3 4 5 Honesto

Elegante 5 4 3 2 1 Simples

Empregados com

conhecimento

5 4 3 2 1

Empregados sem

conhecimento

Empregados não

amigáveis

1 2 3 4 5

Empregados

amigáveis

Estável 5 4 3 2 1 Instável

Fora de moda 1 2 3 4 5

Realmente

moderno

Frio 1 2 3 4 5 Caloroso

Invisível 1 2 3 4 5 Visível

Não atraente 1 2 3 4 5 Atraente

Passivo 1 2 3 4 5 Ativo

Quieto 1 2 3 4 5 Barulhento

Rígido 1 2 3 4 5 Flexível

Sem crescimento 1 2 3 4 5

Crescendo

rapidamente

Sempre progredindo 5 4 3 2 1

Sem muitos

progressos

Pesquisa sobre Atitudes

Estas duas páginas referem-se à pesquisa sobre as ATITUDES das pessoas em relação

ao seu banco de maior relacionamento.

Relembrando, não se trata de um teste e não há respostas certas ou erradas. A melhor

resposta é a sua opinião.

Por favor, leia toda a lista ao lado!

Em relação ao seu banco, circule o número que reflete a sua opinião.

Exemplo

Amigável 5 4 3 2 1 Não amigável

Bom serviço 5 4 3 2 1 Serviço ruim

Clientes Positivos 5 4 3 2 1 Clientes Negativos

273

Mais

Importantes

Valores

1 a 9

Amor maduro (intimidade sexual e espiritual)

Auto-respeito (auto-estima)

Equilíbrio Interno (livre de conflito interno)

Felicidade (contentamento)

Igualdade (fraternidade, oportunidade igual para todos)

Liberdade (independência, escolha livre)

Mundo de beleza (beleza da natureza e das artes)

Mundo de paz (livre de guerra e conflito)

Prazer (vida agradável, ociosa)

Reconhecimento social (respeito e admiração)

Sabedoria (compreensão amadurecida da vida)

Salvação (salvar-se, vida eterna)

Segurança da família (cuidar dos seres amados)

Segurança nacional (proteção contra ataque)

Sentimento de realização (contribuição duradoura)

Verdadeira amizade (íntimo companheirismo)

Vida confortável (vida próspera)

Vida excitante (vida estimulante, ativa)

Pesquisa sobre Lealdade

Estas duas páginas referem-se à pesquisa sobre a LEALDADE dos clientes.

Também não se trata de um teste e não há respostas certas ou erradas. A melhor

resposta é a sua opinião.

Por favor, responda às questões pensando no seu banco de maior relacionamento, que

está representado no questionário como Banco X.

Assinale com um X seu grau de concordância para cada uma das afirmações, sendo 1

discordo totalmente e 7 concordo totalmente.

Exemplo:

Eu tenho uma relação emocional positiva

com o Banco X

1 2 3 4 5 6 7

Eu sempre continuaria a favorecer as ofertas

do Banco X antes de outros bancos

1 2 3 4 5 6 7

Eu acredito que o Banco X tem as melhores

ofertas neste momento

1 2 3 4 5 6 7

274

ANEXO F – Análise das Tabulações Cruzadas e do Teste de Mann-Whitney

Observa-se, nas Tabelas 65, 66, 67 e 68, pelas tabulações cruzadas entre valores

pessoais e idade, escolaridade, renda e tempo de relacionamento bancário, que tanto os dois

valores mais importantes (Segurança da Família e Auto-respeito) quanto os de menor

importância (Vida Confortável e Reconhecimento Pessoal) são os mesmos para todos os

segmentos. Entretanto, pelo teste de hipótese Mann-Whitney, constatou-se que não há

significância estatística entre as associações dos grupos analisados.

Tabela 65 – Ordenamento dos Valores por Idade

Idade

Valores

Novos

(n=519)

Experientes

(n=391)

Segurança da Família 1º 1º

Auto-respeito 2º 2º

Felicidade 3º 4º

Equilíbrio Interno 4º 3º

Posição 1

Mais Importantes

(sig. 0,176) (*)

Sabedoria 5º 6º (**)

Vida Confortável 1º 1º

Reconhecimento Social 2º 3º

Vida Excitante 3º 5º (***)

Mundo de Paz 4º 2º

Posição 9

Menor Importância

(sig. 0,124) (*)

Sentimento de Realização 4º 6º

N=910. Notas: Novos: até os 34 anos. (*) Significância do Teste Mann-Whitney. (**) Na 5ª colocação

ficou o valor Salvação. (***) Na 4ª colocação ficou o valor Amizade Verdadeira.

Tabela 66 – Ordenamento dos Valores por Escolaridade

Escolaridade

Valores

Baixa

(n=462)

Alta

(n=448)

Segurança da Família 1º 1º

Auto-respeito 2º 2º

Felicidade 3º 4º

Equilíbrio Interno 4º 3º

Posição 1

Mais Importantes

(sig. 0,543) (*)

Sabedoria 5º 8º (**)

Vida Confortável 1º 1º

Reconhecimento Social 2º 2º

Vida Excitante 3º 7º (***)

Mundo de Paz 4º 3º

Posição 9

Menor Importância

(sig. 0,731) (*)

Prazer 5º 9º

N=910. Notas: Escolaridade baixa vai até superior incompleto. (*) Significância do Teste Mann-

Whitney. (**) Na 5ª colocação ficou o valor Sabedoria. (***) Na 4ª colocação ficou o valor

Sentimento de Realização e na 5ª Amizade Verdadeira.

275

Tabela 67 – Ordenamento dos Valores por Renda Individual

Renda Individual

Valores

Baixa

(n=469)

Alta

(n=441)

Segurança da Família 1º 1º

Auto-respeito 2º 2º

Felicidade 3º 4º

Equilíbrio Interno 4º 3º

Posição 1

Mais Importantes

(sig. 0,087) (*)

Mundo de Paz 5º 8º (**)

Vida Confortável 1º 1º

Reconhecimento Social 2º 2º

Vida Excitante 3º 6º

Amizade Verdadeira 4º 7º

Posição 9

Menor Importância

(sig. 0,5431) (*)

Mundo de Paz 5º 3º (***)

N=910. Notas: Renda baixa vai até R$ 3.000,00. (*) Significância do Teste Mann-Whitney. (**) Na 5ª

colocação ficou o valor Sabedoria. (***) Na 4ª colocação ficou o valor Sentimento de Realização e na

5ª Igualdade.

Tabela 68 – Ordenamento dos Valores por Tempo de Relacionamento Bancário

Tempo de Relacionamento Bancário

Valores

Recentes

(n=465)

Antigos

(n=445)

Segurança da Família 1º 1º

Auto-respeito 2º 2º

Felicidade 3º 4º

Equilíbrio Interno 4º 3º

Posição 1

Mais Importantes

(sig. 0,341) (*)

Sabedoria 5º 5º

Vida Confortável 1º 1º

Reconhecimento Social 2º 3º (*)

Vida Excitante 3º 8º

Liberdade 4º 13º

Posição 9

Menor Importância

(sig. 0,426) (*)

Amizade Verdadeira 4º 6º

N=910. Notas: Tempo de Relacionamento Recente vai até 7 anos de conta corrente. (*) Significância do

Teste Mann-Whitney. (**) Na 2ª colocação ficou o valor Mundo de Paz; na 4ª Sentimento de Realização

e na 5ª Igualdade.

276

ANEXO G – Questionário da Pesquisa Valores Normativos

DADOS DEMOGRÁFICOS

Sexo Grau de Instrução Estado Civil

( ) 1. Masculino

( ) 2. Feminino

Idade (anos)

( ) 1. até 20

( ) 2. entre 21 e 24

( ) 3. entre 25 e 34

( ) 4. entre 35 e 44

( ) 5. entre 45 e 54

( ) 6. acima de 55

( ) 1. 1

Grau incompleto

( ) 2. 1

Grau completo

( ) 3. 2

Grau incompleto

( ) 4. 2

Grau completo

( ) 5. Superior incompleto

( ) 6. Superior completo

( ) 7. Pós-graduação

incompleto

( ) 8. Pós-graduação

completo

( ) 1. Solteiro

( ) 2. Casado

( ) 3. Divorciado

( ) 4. Viúvo

( ) 5. Outro

Renda Bruta Mensal Individual

Ocupação Principal

( ) 1. Até R$ 999,99 reais

( ) 2. De R$ 1.000,00 até R$ 2.000,00 reais

( ) 3. De R$ 2.001,00 até R$ 3.000,00 reais

( ) 4. De R$ 3.001,00 até R$ 4.000,00 reais

( ) 5. De R$ 4.001,00 até R$ 6.000,00 reais

( ) 6. De R$ 6.001,00 até R$ 8.000,00 reais

( ) 7. De R$ 8.001,00 até R$ 10.000,00 reais

( ) 8. Acima de R$ 10.000,00

( ) 1. Aposentado

( ) 2. Autônomo

( ) 3. Estudante

( ) 4. Func.Empresa Privada

( ) 5. Func. Economia.Mista

( ) 6. Func. Público

( ) 7. Prof. Liberal

( ) 8. Outro

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL

ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO

Bom Dia / Boa Tarde / Boa Noite!

Meu nome é Jorge Luiz Henrique. Sou doutorando da área de Marketing

do Curso de Administração. No momento estou realizando a pesquisa Lealdade,

que é pré-requisito para a minha titulação.

Gostaria de contar com a sua colaboração!

Obrigado!

Por favor, assinale com um X seu grau de importância para cada uma das

afirmações, sendo 1 Sem Importância e 7 Muito Importante, pensando nos seus

Valores Pessoais.

Exemplo:

Sabedoria 1 2 3 4 5 6 7

Qual a importância desses Valores para você?

Atributos Sem Muito

Importância Importante

Auto-respeito 1 2 3 4 5 6 7

Equilíbrio Interno 1 2 3 4 5 6 7

Felicidade 1 2 3 4 5 6 7

Mundo de Paz 1 2 3 4 5 6 7

Reconhecimento Social 1 2 3 4 5 6 7

Sabedoria 1 2 3 4 5 6 7

Segurança da Família 1 2 3 4 5 6 7

Sentimento de Realização 1 2 3 4 5 6 7

Vida Confortável 1 2 3 4 5 6 7

Vida Excitante 1 2 3 4 5 6 7

277

Pensando no seu

Banco de Maior Relacionamento

, como o

Banco X,

assinale com

um X seu grau de concordância para cada uma das afirmações, sendo 1 discordo

totalmente e 7 concordo totalmente.

Exemplo:

Eu tenho uma relação emocional positiva

com o Banco X

1 2 3 4 5 6 7

Por favor, pensando no seu

Banco de Maior Relacionamento

, responda:

Nome do Banco __________________________________

Tempo de Relacionamento com o banco _________ meses.

Pensando nesse Banco, circule o número que reflete a sua opinião.

Exemplo:

Honesto 5 4 3 2 1 Desonesto

O Banco de meu Maior Relacionamento é:

Amigável 5 4 3 2 1 Não amigável

Quieto 5 4 3 2 1 Barulhento

Bom 5 4 3 2 1 Ruim

Confiável 5 4 3 2 1 Não confiável

Grande 5 4 3 2 1 Sem Crescimento

Estável 5 4 3 2 1 Instável

Honesto 5 4 3 2 1 Desonesto

Progressivo 5 4 3 2 1 Sem Muitos Progressos

Visível 5 4 3 2 1 Invisível

Atributos Discordo Concordo

Totalmente Totalmente

Eu acredito que o Banco X tem as melhores ofertas neste

momento

1 2 3 4 5 6 7

Eu acredito que o Banco X não oferece aquilo que eu gosto

1 2 3 4 5 6 7

Eu acredito que usar o Banco X é preferível a outros bancos

1 2 3 4 5 6 7

Eu experimentaria outro Banco se ele fosse 25% mais

barato que o Banco X

1 2 3 4 5 6 7

Eu experimentaria outro banco se ele oferecesse instalações

melhores que o Banco X

1 2 3 4 5 6 7

Eu me sinto ligado ao Banco X 1 2 3 4 5 6 7

Eu mudaria de Banco se a equipe de outro banco fosse mais

simpática

1 2 3 4 5 6 7

Eu mudaria de Banco se outro oferecesse mais status

1 2 3 4 5 6 7

Eu prefiro o serviço do Banco X ao serviço de seus

concorrentes

1 2 3 4 5 6 7

Eu sempre continuarei a escolher a qualidade do Banco X

antes de outros

1 2 3 4 5 6 7

Eu sempre continuarei a escolher o Banco X antes de outros

bancos

1 2 3 4 5 6 7

Eu sempre continuarei a favorecer as ofertas do Banco X

antes de outros bancos

1 2 3 4 5 6 7

Eu sempre escolherei usar o Banco X preferencialmente aos

bancos concorrentes

1 2 3 4 5 6 7

Eu tenho uma relação emocional positiva com o Banco X

1 2 3 4 5 6 7

Futuramente, eu gostaria de permanecer cliente do Banco X

1 2 3 4 5 6 7

O Banco X tem significado pessoal para mim 1 2 3 4 5 6 7

278

ANEXO H - Avaliação da Aleatoriedade dos Dados Perdidos via Correlações de Variáveis Dicotomizadas e o Teste MCAR

Va1 Va2 Va3 Va4 Va5 Va6 Va7 Va8 Va9

Va10 At1 At2 At3 At4 At5 At6 At7 At8 At9 Le1 Le2

Le3 Le4 Le5 Le6

Le7

Le8

Le9 Le10 Le11 Le12 Le13 Le14 Le15

Le16

Va1 1,000

Va2 0,407 1,000

Va3

0,002

0,003

1,000

Va4

0,003

1,000

Va5

0,004

0,005

0,264

0,005

1,000

Va6

0,003

0,004

0,352

0,004

0,184

1,000

Va7

0,003

0,005

0,004

1,000

Va8

0,003

0,004

0,003

0,004

0,007

0,005

0,004 1,000

Va9 .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

Va10

0,002

0,003

0,002

.(a)

1,000

At1

0,002

0,003

0,002

0,003

0,004

0,003

.(a)

0,002

1,000

At2

0,004 0,232

0,004

0,005

0,007

0,005

0,006

.(a)

0,003

0,004 1,000

At3

0,006 0,149

0,006

0,007 0,091

0,008

0,007

0,009

.(a)

0,004

0,006 0,100

1,000

At4

0,002

0,003

0,002

.(a)

0,001

0,002

0,003

0,004

1,000

At5

0,002

0,003

0,002

.(a)

0,001

0,002

0,003

0,004

0,001

1,000

At6

0,002

0,003

0,002

0,003

0,264

0,003

.(a)

0,002

0,004

0,006

0,002

1,000

At7

0,003

0,004

0,003

0,004

0,007

0,005

0,004

0,005

.(a)

0,002

0,003

0,006

0,009

0,002

0,003

1,000

At8

0,002

0,003

0,002

.(a)

0,001

0,002

0,003

0,004

0,001

0,002

1,000

At9

0,002

0,003

0,002

.(a)

0,001

0,002

0,003

0,004

0,001

0,002

0,001

1,000

Continua

279

Continuação do Anexo H - Avaliação da Aleatoriedade dos Dados Perdidos via Correlações de Variáveis Dicotomizadas e o Teste MCAR

Va1 Va2 Va3 Va4 Va5 Va6 Va7 Va8 Va9

Va10 At1 At2 At3 At4 At5 At6 At7 At8 At9 Le1 Le2

Le3 Le4 Le5 Le6

Le7

Le8

Le9 Le10 Le11 Le12 Le13 Le14 Le15

Le16

Le1

0,002

0,003

0,002

.(a)

1,000

0,002

0,003

0,004

0,001

0,002

0,001

1,000

Le2 .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

.(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

Le3

0,002

0,577

0,003

0,002

.(a)

0,001

0,002

0,003

0,004

0,001

0,002

0,001

.(a)

1,000

Le4

0,004

0,005

0,004

0,005

0,007

0,005

0,006

.(a)

0,003

0,004

0,007

0,100

0,003

0,004

0,006

0,003

.(a)

0,003

1,000

Le5

0,002

0,003

0,002

.(a)

0,001

0,002

0,003

0,265

0,001

0,002

0,001

0,001 .(a)

0,001

0,003 1,000

Le6 .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

.(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

.(a) .(a) .(a) .(a)

Le7 .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

.(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

.(a) .(a) .(a) .(a)

.(a)

Le8 .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

.(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

.(a) .(a) .(a) .(a)

.(a) .(a)

Le9

0,002

0,003

0,002

0,003

0,004

0,003

.(a)

0,002

0,004

0,006

0,002

0,499

0,003

0,002

0,002 .(a)

0,002

0,004

0,002 .(a)

.(a) .(a) 1,000

Le10

0,004

0,005

0,004

0,005

0,007

0,005

0,006

.(a)

0,003

0,004

0,007

0,010

0,003

0,004

0,178

0,003

.(a)

0,003

0,007

0,003

.(a)

.(a) .(a)

0,004

1,000

Le11

0,004

0,005

0,004

0,005

0,008

0,006

0,005

0,007

.(a)

0,003

0,004

0,008

0,012

0,003

0,004

0,007

0,003

.(a)

0,003

0,138

0,003

.(a)

.(a) .(a)

0,004

0,008

1,000

Le12

0,002

0,003

0,002

0,003

0,004

0,003

.(a)

0,002

0,004

0,006

0,002

0,003

0,002

.(a)

0,002

0,004

0,002

.(a)

.(a) .(a)

0,002

0,004

1,000

Le13

0,002

0,003

0,002

.(a)

0,001

0,002

0,003

0,004

0,001

0,002

0,001

.(a)

0,001

0,003

0,001

.(a)

.(a) .(a)

0,002

0,003

0,002

1,000

Le14

0,002

0,003

0,002

.(a)

0,001

0,002

0,003

0,004

0,001

0,002

0,001

.(a)

0,001

0,003

0,001

.(a)

.(a) .(a)

0,002

0,003

0,002

0,001

1,000

Le15

0,002

0,003

0,002

.(a)

0,001

0,002

0,003

0,004

0,001

0,002

0,001

.(a)

0,001

0,003

0,001

.(a)

.(a) .(a)

0,002

0,003

0,002

0,001

1,000

Le16 .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

.(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

.(a) .(a) .(a) .(a)

.(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a) .(a)

.(a)

Notas: ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). (a) Cannot be computed because at least one of the variables is constant. É uma constante!

a Little's MCAR test: Chi-Square = 1497,057, DF = 1412, Sig. = ,057

280

ANEXO I – Comparação de Médias de Valores dentre os Segmentos Analisados

Tabela 69 – Comparação de médias de Valores dentre os Segmentos Masculino e Feminino

Valores Segmentos

Média

Teste F Sig

A 6,34

Auto-respeito

B 6,64

28,249 0,000

A 6,09

Equilíbrio Interno

B 6,30

10,76 0,001

A 6,49

Felicidade

B 6,51

0,206 0,650

A 5,73

Mundo de Paz

B 6,12

24,881 0,000

A 5,10

Reconhecimento Social

B 5,45

17,128 0,000

A 6,25

Sabedoria

B 6,24

0,040 0,841

A 6,52

Segurança da Família

B 6,61

2,580 0,109

A 6,27

Sentimento de Realização

B 6,43

7,122 0,008

A 5,83

Vida Confortável

B 5,97

3,749 0,053

A 5,52

Vida Excitante

B 5,18

16,176 0,000

Notas: A=Maculino (N=469) e B=Feminino (N=447).

Tabela 70 – Comparação de médias de Valores dentre os Segmentos de Idade

Valores Segmentos

Média

Teste F Sig

A 6,45

Auto-respeito

B 6,64

6,923 0,009

A 6,13

Equilíbrio Interno

B 6,45

13,547 0,000

A 6,49

Felicidade

B 6,56

0,849 0,357

A 5,86

Mundo de Paz

B 6,21

12,075 0,001

A 5,24

Reconhecimento Social

B 5,42

2,736 0,098

A 6,22

Sabedoria

B 6,37

3,778 0,050

A 6,54

Segurança da Família

B 6,67

2,866 0,091

A 6,35

Sentimento de Realização

B 6,35

0,005 0,943

A 5,88

Vida Confortável

B 5,99

1,556 0,213

A 5,43

Vida Excitante

B 5,03

12,532 0,000

Notas: A=Novos, até 34 anos (N=753) e B=Experientes, acima 34 anos (N=163).

281

Tabela 71 – Comparação de médias de Valores dentre os Segmentos de Escolaridade

Valores Segmentos

Média

Teste F

Sig

A 6,68

Auto-respeito

B 6,47

3,370 0,067

A 6,21

Equilíbrio Interno

B 6,19

0,025 0,875

A 6,58

Felicidade

B 6,50

0,551 0,458

A 6,10

Mundo de Paz

B 5,91

1,509 0,220

A 5,71

Reconhecimento Social

B 5,24

7,942 0,005

A 6,18

Sabedoria

B 6,25

0,411 0,522

A 6,61

Segurança da Família

B 6,56

0,204 0,652

A 6,07

Sentimento de Realização

B 6,37

6,730 0,010

A 6,06

Vida Confortável

B 5,89

1,566 0,211

A 5,13

Vida Excitante

B 5,37

2,057 0,152

Notas: A=Baixa, até o 2º Grau completo (N=62) e B=Alta, acima do 2º Grau (N=854).

Tabela 72 – Comparação de médias de Valores dentre os Segmentos de Renda

Valores Segmentos

Média

Teste F

Sig

A 6,46

Auto-respeito

B 6,54

1,679 0,195

A 6,15

Equilíbrio Interno

B 6,30

4,617 0,032

A 6,48

Felicidade

B 6,56

1,918 0,166

A 5,90

Mundo de Paz

B 5,97

0,822 0,365

A 5,33

Reconhecimento Social

B 5,13

4,502 0,034

A 6,20

Sabedoria

B 6,37

7,073 0,008

A 6,53

Segurança da Família

B 6,64

2,781 0,096

A 6,34

Sentimento de Realização

B 6,37

0,133 0,715

A 5,89

Vida Confortável

B 5,92

0,205 0,651

A 5,36

Vida Excitante

B 5,34

0,063 0,802

Notas: A=Baixa, até R$ 2.000,00 (N=645) e B=Alta, acima de R$ 2.000,00 (N=271).

282

Tabela 73 – Comparação de médias de Valores dentre os Segmentos de Tempo de Relacionamento

Bancário

Valores Segmentos

Média

Teste F

Sig

A 6,43

Auto-respeito

B 6,55

4,184 0,041

A 6,11

Equilíbrio Interno

B 6,30

8,351 0,004

A 6,48

Felicidade

B 6,54

1,007 0,316

A 5,85

Mundo de Paz

B 6,01

4,119 0,043

A 5,35

Reconhecimento Social

B 5,16

5,016 0,025

A 6,26

Sabedoria

B 6,23

,272 0,602

A 6,55

Segurança da Família

B 6,59

,397 0,529

A 6,37

Sentimento de Realização

B 6,33

,473 0,492

A 5,92

Vida Confortável

B 5,86

,720 0,396

A 5,47

Vida Excitante

B 5,21

9,082 0,003

Notas: A=Baixo, até 2 anos (N=534) e B=Alto, acima de 2 anos (N=382).

ANEXO J – Matriz de Correlação entre as Variáveis

Va1 Va2 Va3 Va4 Va5 Va6 Va7 Va8 Va9 Va10 At1 At2 At3 At4 At5 At6 At7 At8 At9

Va1 1

Va2 ,445(ª) 1

Va3 ,255(ª) ,346(ª) 1

Va4 ,336(ª) ,396(ª) ,448(ª) 1

Va5 ,189(ª) ,217(ª) ,166(ª) ,249(ª) 1

Va6 ,247(ª) ,300(ª) ,265(ª) ,293(ª) ,292(ª) 1

Va7 ,249(ª) ,267(ª) ,348(ª) ,397(ª) ,163(ª) ,301(ª) 1

Va8 ,179(ª) ,198(ª) ,321(ª) ,249(ª) ,293(ª) ,304(ª) ,281(ª) 1

Va9 ,159(ª) ,166(ª) ,283(ª) ,244(ª) ,347(ª) ,280(ª) ,240(ª) ,381(ª) 1

Va10

,136(ª) ,158(ª) ,273(ª) ,143(ª) ,307(ª) ,274(ª) ,102(ª) ,290(ª) ,415(ª) 1

At1 ,102(ª) ,084(*) ,136(ª) ,154(ª) ,081(*)

,082(*)

,114(ª) ,091(ª) ,088(ª) 0,057 1

At2

-0,012 0,016 0,038 0,020 0,040 0,024 0,039 -0,005 0,034 0,017 ,228(ª) 1

At3

,068(*)

,086(ª) ,109(ª) ,112(ª) 0,054 0,044 ,084(*)

0,011 0,059 -0,044 ,628(ª) ,259(ª) 1

At4

,091(ª) ,075(*) 0,055 ,100(ª) 0,035 ,068(*)

,104(ª) 0,045 0,051 -0,044 ,503(ª) ,193(ª) ,601(ª)

At5

,104(ª) ,095(ª) ,104(ª) ,088(ª) -0,015 ,066(*)

0,060 ,097(ª) 0,059 0,045 ,170(ª) 0,034 ,281(ª)

,257(ª) 1

At6

,065(*)

,076(*) ,076(*)

0,058 -0,063 ,096(ª) 0,055 ,081(*)

-0,032 -0,007 ,256(ª) ,114(ª) ,345(ª)

,412(ª) ,521(ª) 1

At7

,105(ª) ,124(ª) ,086(ª) ,072(*)

0,010 0,053 ,103(ª) 0,015 0,037 -0,058 ,480(ª) ,202(ª) ,562(ª)

,660(ª) ,228(ª) ,399(ª) 1

At8

,101(ª) ,086(ª) ,076(*)

,148(ª) ,076(*)

,104(ª) ,122(ª) 0,056 0,061 0,037 ,364(ª) ,139(ª) ,439(ª)

,410(ª) ,367(ª) ,357(ª) ,435(ª)

At9

,137(ª) ,176(ª) ,119(ª) ,132(ª) 0,046 ,139(ª) ,088(ª) ,105(ª) 0,049 -0,003 ,281(ª) 0,057 ,311(ª)

,350(ª) ,472(ª) ,376(ª) ,358(ª)

,509(ª) 1

Le1

0,045 ,116(ª) ,070(*)

,111(ª) 0,057 ,074(*)

,117(ª) 0,010 ,067(*)

-0,012 ,419(ª) ,140(ª) ,426(ª)

,370(ª) ,121(ª) ,211(ª) ,358(ª)

,282(ª) ,153(ª)

Le2

0,029 0,012 0,038 ,065(*)

-0,062 -0,020 0,045 -0,024 -0,036 -0,064 ,256(ª) 0,063 ,365(ª)

,287(ª) ,167(ª) ,192(ª) ,275(ª)

,218(ª) ,206(ª)

Le3

0,057 ,080(*) ,105(ª) 0,055 0,006 0,033 ,112(ª) 0,033 -0,004 -0,027 ,382(ª) ,117(ª) ,412(ª)

,359(ª) ,170(ª) ,261(ª) ,344(ª)

,234(ª) ,211(ª)

Le4

0,015 0,013 -0,005 0,036 -0,062 -0,002 0,064 -0,039 -0,002 -0,033 ,215(ª) ,072(*)

,249(ª)

,192(ª) ,068(*)

,099(ª) ,185(ª)

,140(ª) ,080(*)

Le5

0,012 0,048 -0,024 0,004 -0,064 0,004 0,026 -0,037 -0,055 -,083(*)

,159(ª) ,072(*)

,208(ª)

,165(ª) ,084(*)

,102(ª) ,182(ª)

,094(ª) ,103(ª)

Le6

0,057 ,140(ª) ,065(*)

0,045 ,076(*)

-0,020 0,059 ,075(*)

0,051 -0,042 ,322(ª) ,070(*)

,356(ª)

,296(ª) ,075(*)

,136(ª) ,290(ª)

,183(ª) ,111(ª)

Le7

-0,048 -0,013 -0,031 -0,043 -,114(ª)

-0,031 0,028 -,099(ª)

-,086(ª)

-,088(ª) ,125(ª) ,085(*)

,149(ª)

,150(ª) ,080(*)

,099(ª) ,116(ª)

,089(ª) 0,050

Le8

0,026 0,018 0,035 0,061 -,191(ª)

-0,014 ,085(*)

-0,063 -,126(ª)

-,157(ª) ,144(ª) 0,055 ,134(ª)

,156(ª) ,095(ª) ,156(ª) ,171(ª)

,095(ª) ,106(ª)

Le9

-0,019 ,077(*) ,082(*)

0,013 0,027 0,051 ,069(*)

0,057 0,058 0,012 ,387(ª) ,119(ª) ,441(ª)

,324(ª) ,172(ª) ,255(ª) ,346(ª)

,294(ª) ,196(ª)

Le10

0,048 ,110(ª) ,079(*)

,135(ª) ,106(ª) ,098(ª) ,112(ª) 0,015 ,140(ª) 0,028 ,354(ª) ,148(ª) ,443(ª)

,300(ª) ,150(ª) ,219(ª) ,355(ª)

,285(ª) ,168(ª)

Le11

0,061 ,127(ª) ,073(*)

,132(ª) ,086(ª) 0,045 ,103(ª) 0,017 ,117(ª) 0,019 ,339(ª) ,152(ª) ,416(ª)

,316(ª) ,088(ª) ,151(ª) ,338(ª)

,252(ª) ,137(ª)

Le12

0,064 ,101(ª) ,080(*)

,097(ª) ,069(*)

0,038 ,089(ª) 0,008 ,087(ª) -0,026 ,349(ª) ,126(ª) ,413(ª)

,333(ª) ,121(ª) ,174(ª) ,354(ª)

,258(ª) ,159(ª)

Le13

0,048 ,088(ª) ,079(*)

,122(ª) ,073(*)

0,026 ,101(ª) 0,003 ,096(ª) -0,042 ,354(ª) ,136(ª) ,424(ª)

,356(ª) ,111(ª) ,200(ª) ,356(ª)

,241(ª) ,169(ª)

Le14

0,041 ,089(ª) 0,035 0,063 0,046 0,009 0,051 0,035 0,023 -0,022 ,408(ª) ,133(ª) ,369(ª)

,348(ª) ,104(ª) ,164(ª) ,338(ª)

,255(ª) ,150(ª)

Le15

,079(*)

,087(ª) ,111(ª) ,095(ª) -0,010 0,041 ,108(ª) 0,019 0,037 -,068(*)

,442(ª) ,144(ª) ,504(ª)

,461(ª) ,168(ª) ,253(ª) ,421(ª)

,320(ª) ,217(ª)

Le16

0,048 ,078(*) 0,022 0,050 0,047 0,018 0,012 0,031 0,046 -0,049 ,346(ª) 0,051 ,326(ª)

,293(ª) ,080(*)

,108(ª) ,280(ª)

,202(ª) ,106(ª)

Continua

284

Continuação do Anexo J – Matriz de Correlação entre as Variáveis

Le1_cog

Le2_cog

Le3_cog

Le4_con

Le5_con

Le6_afe

Le7_con

Le8_con

Le9_cog

Le10_aca

Le11_aca

Le12_aca

Le13_aca

Le14_afe

Le15_afe

Le16_afe

Le1

Le2

,276(ª) 1

Le3

,493(ª) ,242(ª) 1

Le4

,162(ª) ,202(ª) ,206(ª) 1

Le5

,126(ª) ,195(ª) ,181(ª) ,439(ª) 1

Le6

,305(ª) ,243(ª) ,422(ª) ,165(ª) ,155(ª) 1

Le7

,069(*) ,221(ª) ,095(ª) ,249(ª) ,419(ª) 0,026 1

Le8

0,064 ,177(ª) ,099(ª) ,201(ª) ,315(ª) 0,015 ,407(ª) 1

Le9

,470(ª) ,276(ª) ,587(ª) ,163(ª) ,141(ª) ,453(ª) ,065(*) -0,008 1

Le10

,422(ª) ,247(ª) ,432(ª) ,207(ª) ,144(ª) ,477(ª) 0,051 0,052 ,583(ª) 1

Le11

,422(ª) ,226(ª) ,457(ª) ,237(ª) ,169(ª) ,509(ª) ,079(*) 0,043 ,565(ª) ,797(ª) 1

Le12

,419(ª) ,269(ª) ,444(ª) ,214(ª) ,211(ª) ,526(ª) ,085(*) 0,052 ,535(ª) ,708(ª) ,770(ª) 1

Le13

,443(ª) ,265(ª) ,478(ª) ,263(ª) ,208(ª) ,532(ª) ,131(ª) ,084(*) ,529(ª) ,683(ª) ,804(ª) ,790(ª) 1

Le14

,407(ª) ,245(ª) ,414(ª) ,208(ª) ,133(ª) ,621(ª) 0,054 0,008 ,433(ª) ,485(ª) ,517(ª) ,539(ª) ,562(ª) 1

Le15

,492(ª) ,321(ª) ,589(ª) ,212(ª) ,199(ª) ,481(ª) ,117(ª) ,092(ª) ,553(ª) ,551(ª) ,576(ª) ,580(ª) ,642(ª) ,587(ª) 1

Le16

,337(ª) ,212(ª) ,352(ª) ,236(ª) ,170(ª) ,634(ª) 0,042 -0,040 ,377(ª) ,448(ª) ,523(ª) ,527(ª) ,535(ª) ,694(ª) ,539(ª) 1

Notas: 1. ª Correlação significativa ao nível de 0,01; 2. * correlações significativas ao nível de 0,005.

285

Anexo K – Comparação dos Índices de Ajuste dos Modelos em Amostras Diferentes

Nota – Valores diferentes da amostra adotada (sem missing com outilers_n=916) estão em negrito.

Modelo 1 – Efeito Direto

Sem Missing com

Outliers (n=916)

Sem Missing e sem

Outliers (n=899)

Dados Normalizados – Sem

Missing com Outliers (n=916)

?² 1.019,29 1.029,64 1.021,27

gl 145 145 145

(?² / gl)

7,03 7,10 7,04

GFI 0,89 0,89 0,89

RSMR 0,17 0,17 0,15

RMSEA 0,08 0,08 0,08

AGFI 0,85 0,85 0,85

TLI ou NNFI 0,87 0,87 0,87

NFI 0,88 0,88 0,88

CFI 0,89 0,89 0,89

PNFI 0,74 0,74 0,74

PGFI 0,68 0,68 0,68

Modelo 2 – Efeito Mediador Completo

Sem Missing com

Outliers (n=916)

Sem Missing e sem

Outliers (n=899)

Dados Normalizados – Sem

Missing com Outliers (n=916)

?² 1.351,59 1.343,58 1.343,11

gl 244 244 244

(?² / gl)

5,54 5,51 5,50

GFI 0,89 0,89 0,89

RSMR 0,23 0,23 0,20

RMSEA 0,07 0,07 0,07

AGFI 0,87 0,87 0,87

TLI ou NNFI 0,88 0,88 0,88

NFI 0,87 0,88 0,87

CFI 0,89 0,90 0,89

PNFI 0,77 0,77 0,77

PGFI 0,73 0,73 0,73

Modelo 3 – Efeito Mediador Parcial

Sem Missing com

Outliers (n=916)

Sem Missing e sem

Outliers (n=899)

Dados Normalizados – Sem

Missing com Outliers (n=916)

?² 1.347,57 1.339,58 1.338,73

gl 240 240 240

(?² / gl)

5,61 5,58 5,58

GFI 0,89 0,89 0,90

RSMR 0,23 0,23 0,20

RMSEA 0,07 0,07 0,07

AGFI 0,87 0,87 0,87

TLI ou NNFI 0,88 0,88 0,88

NFI 0,87 0,88 0,87

CFI 0,89 0,90 0,89

PNFI 0,76 0,76 0,76

PGFI 0,71 0,71 0,72

286

Jorge Luiz Henrique

Curriculum Vitae

Março/2009

287

Dados Pessoais

Nome Jorge Luiz Henrique

Filiação Jorge Henrique e Nair Maciel Henrique

Nascimento 04/04/1961 - Três Corações/MG - Brasil

Carteira de Identidade M2883503 SSP - MG - 09/09/1981

CPF 45384975687

_________________________________________________________________________________

Formação Acadêmica/Titulação

2005 - 2009 Doutorado em Administração.

Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Porto Alegre, Brasil

Título: Dos Valores Pessoais às Fases da Lealdade, Ano de obtenção: 2009

Orientador: Carlos Alberto Vargas Rossi

1999 - 2001 Mestrado em Administração.

Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Porto Alegre, Brasil

Título: Satisfação do usuário com as tecnologias da informação nos serviços

bancários, Ano de obtenção: 2001

Orientador: Henrique Mello Rodrigues de Freitas

1995 - 1996 Especialização em MBA Executivo em Finanças.

Instituto Brasileiro de Mercado de Capitais, IBMEC, Brasil

Título: Bolsa de Valores

1985 - 1987 Graduação em Licenciatura em Ciências Físicas e Biológicas.

Centro Universitário de Brasília, UniCEUB, Brasília, Brasil

1988 - 1988 Graduação em Matemática - Licenciatura Plena.

Centro Universitário de Brasília, UniCEUB, Brasília, Brasil

_________________________________________________________________________________

Atuação profissional

1. Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS

_______________________________________________________________________

Vínculo institucional

2007 - 2008 Vínculo: Colaborador , Enquadramento funcional: Professor , Carga

horária: 5, Regime: Parcial

2. Escola Brasileira de Administração Pública do Distrito Federal - FGV/EBAP/DF

_______________________________________________________________________

Vínculo institucional

2004 - 2005 Vínculo: Professor , Enquadramento funcional: Professor , Carga

horária: 5, Regime: Parcial

3. União Pioneira de Integração Social - UPIS

_______________________________________________________________________

Vínculo institucional

2001 - 2004 Vínculo: Celetista formal , Enquadramento funcional: Professor ,

Carga horária: 5, Regime: Parcial

288

_________________________________________________________________________________

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos

1. ROSES, L, HOPPEN, N, HENRIQUE, Jorge L.

Management of perceptions of information technology service quality. Journal of Business Research. ,

p.- - , 2008.

2. MATOS, C. A. de, HENRIQUE, Jorge L., ROSSI, C. A. V.

Service Recovery Paradox: A Meta-Analysis. Journal of Service Research. , v.10, p.60 - 77, 2007.

3. LUNARDI, Guilherme L., BELLINI, Carlo G. P., HENRIQUE, Jorge L.

Service Quality in Banks: Insights from the Brazilian Experience. Journal of Internet Banking and

Commerce. , v.10, p.1-6 - , 2005.

4. LUNARDI, Guilherme L., HENRIQUE, Jorge L.

Aplicação da Soft Systems Methodology na avaliação de um programa de pós-graduação em

Administração: perspectiva do corpo discente. REAd. Revista Eletrônica de Administração. , v.8, p.1 -

, 2002.

Trabalhos publicados em anais de eventos (completo)

1. HENRIQUE, Jorge L., MONTEIRO, Plínio R. R., MATOS, C. A. de

As influências dos Valores Pessoais nas Atitudes e nas Fases da Lealdade. In: Encontro de

Marketing, 2008, Curitiba.

III Encontro de Marketing. ANPAD, 2008.

2. MATOS, C. A. de, HENRIQUE, Jorge L., ROSA, Fernando

Os Efeitos Direto, Mediador e Moderador do Custo de Mudança na Satisfação e Lealdade do

Consumidor. In: Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração,

2007, Rio de Janeiro.

XXXI Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração.

ANPAD, 2007.

3. SOUZA, Rosana V., HENRIQUE, Jorge L., BREI, Vinícius A.

Avaliação da Relação entre Self Estendido, Fluxo, Vínculo e Satisfação em Ambientes Virtuais. In:

Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração, 2006, Salvador.

XXX Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração.

ANPAD, 2006.

4. MATOS, C. A. de, HENRIQUE, Jorge L.

Balanço do Conhecimento em Marketing: Uma Metanálise dos Resultados Empíricos dos

Antecedentes e Conseqüentes da Satisfação e Lealdade. In: Encontro da Associação Nacional de

Pós-Graduação e Pesquisa em Administração, 2006, Salvador.

XXX Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração.

ANPAD, 2006.

5. ROSES, L. K., HOPPEN, N., HENRIQUE, Jorge L., GASTAL, Fernanda

Management of Perceptions of Information Technology Service Quality. In: The Business Association

of Latin American Studies, 2006, Lima.

The Business Association of Latin American Studies. BALAS, 2006.

6. HENRIQUE, Jorge L., SOUZA, Rosana V.

O Uso da Técnica de Análise Conjunta na Pesquisa em Marketing: Uma Avaliação das Publicações

Brasileiras. In: Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração,

2006, Salvador.

XXX Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração.

ANPAD, 2006.

289

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