6. Lokalt tillitsvalgte
6.4 Kontakt med forbundet
Onde Z é a nova variável padronizada; Y é a antiga variável; y� a média aritmética e σ o desvio padrão.
Todavia, em nenhuma variável foram detectados valores acima de patamar, indicando então a não existência de outliers univariados. As estatísticas descritivas das variáveis padronizadas são apresentadas nas tabelas de 1 a 4.
91
Tabela 1 – Escores padronizados para as variáveis do construto de maximização
Código Descrição N Mínimo Máximo
q1.1 Não importa o quanto esteja feliz com um produto, nada mais natural
para mim que procurar um produto melhor. 458 -1,680 1,290 q1.2 Quando estou ouvindo um rádio (no carro, em casa), sempre procuro
outra estação para ver se tem algo melhor, mesmo que esteja relativamente satisfeito com o que estou ouvindo.
458 -1,420 1,583 q1.3 Quando estou assistindo televisão, mudo de canal a toda hora e,
mesmo enquanto espero para assistir um programa, fico analisando outras opções.
458 -1,695 1,318 q1.4 Para mim, relacionamento é (ou era) como roupa: preciso
experimentar vários antes de encontrar um que caia bem. 458 -0,896 2,272 q1.5 Acho sempre difícil comprar presentes para os amigos. 458 -1,725 1,454 q1.6 É difícil alugar/escolher filmes. Sempre me esforço para escolher o
melhor. 458 -1,596 1,508
q1.7 Sempre que posso, faço comparação entre produtos para obter maior satisfação.
458 -3,182 1,031 q1.8 Quando saio para fazer compras, tenho a maior dificuldade para
encontrar uma roupa da qual goste de verdade. 458 -1,701 1,360 q1.9 Adoro listas que avaliam e classificam as coisas (melhores filmes,
melhores cantores, melhores atletas, melhores romances, etc.). 458 -1,837 1,395 q1.10 Para mim, escrever é uma tarefa difícil, mesmo quando se trata de
uma simples carta ou email para um amigo – como é duro encontrar as palavras certas! Eu costumo fazer vários rascunhos mesmo dos textos mais simples.
458 -1,115 1,891
q1.11 Não importa o que esteja fazendo, sempre me pauto (tomo por base) nos padrões mais elevados.
458 -2,322 1,402
q1.12 Só me contento com o melhor 458 -2,051 1,600
q1.13 Fico pensando, muitas vezes, que minha vida poderia ser bem
diferente. 458 -1,744 1,426
q1.14 Sempre que me vejo diante de uma escolha, tento imaginar quais são todas as outras possibilidades (as possibilidades que mais me satisfazerem), mesmo as que não estão disponíveis no momento.
458 -2,052 1,280
92
Tabela 2 – Escores padronizados para as variáveis do construto de envolvimento
Código Descrição N Mínimo Máximo
E_R1 NÃO essencial | essencial 458 -1,737 1,371
E_R2 NÃO benéfico | benéfico 458 -2,374 1,304
E_R3 Desnecessário | necessário 458 -1,930 1,301
E_P1 eu NÃO acho prazeroso | eu acho prazeroso 458 -2,074 1,321 E_P2 NÃO emocionante | emocionante 458 -1,659 1,733
E_P3 NÃO divertido | divertido 458 -1,657 1,691
E_VS1 NÃO fala aos outros sobre mim (não é a minha cara) | fala aos
outros sobre mim (é a minha cara) 458 -1,498 1,980
E_VS2 os outros NÃO o usariam para me julgar | serve para os outros
me julgarem 458 -1,361 2,147
E_VS3 NÃO passa uma imagem de mim para os outros | passa uma
imagem de mim para os outros. 458 -1,387 2,036
E_IR1 NÃO é irritante fazer uma compra inadequada de um produto desse tipo | é irritante fazer uma compra inadequada de um produto desse tipo
458 -1,978 1,179 E_IR2 uma escolha ruim de um produto desse tipo NÃO seria um transtorno
| uma escolha ruim de um produto desse tipo seria um transtorno 458 -2,025 1,123 E_IR3 pouco a perder por escolher mal um produto desse tipo | muito a
perder por escolher mal um produto desse tipo
458 -1,931 1,239 E_PR1 ao comprá-lo, estou certo (a) da minha escolha | ao comprá-lo,
NÃO estou certo(a) da minha escolha 458 -1,504 1,726 E_PR2 eu tenho certeza de estar fazendo a compra certa | nunca sei se
estou fazendo a compra certa 458 -1,510 1,831
E_PR3 eu NÃO me sinto perdido(a) ao escolher isto | eu me sinto um pouco perdido(a) ao escolher isto
458 -1,522 1,690 Fonte: Dados da pesquisa
93
Tabela 3 – Escores padronizados para as variáveis do construto de confusão do consumidor
Código Descrição N Mínimo Máximo
Sim1 Devido à grande similaridade dos produtos apresentados é difícil detectar diferenças significativas entre eles.
458 -1,772 1,383 Sim2 Às vezes, quero comprar um produto desse tipo que vi em um
anúncio, mas não fica claro como diferenciar entre vários produtos parecidos existentes.
458 -2,021 1,307 Sim3 Foram apresentadas tantas opções para escolher que estou confuso. 458 -1,349 1,687 Sim4 Já vi produtos idênticos a esses com marcas diferentes 458 -2,043 1,308 Sim5 Os produtos apresentados possuem características tão semelhantes
que fica difícil diferenciá-los. 458 -1,834 1,441
Sob1 Eu não sei exatamente qual desses produtos atende melhor as minhas necessidades.
458 -1,723 1,388 Sob2 Devido à grande quantidade de produtos desse tipo no mercado, fica
difícil, às vezes, decidir qual comprar. 458 -2,007 1,332 Sob3 Existem tantas marcas semelhantes aos produtos apresentados que
fica difícil distinguir. 458 -1,952 1,390
Sob4 Os produtos apresentados trazem tanta informação que fico com
dificuldade de entender 458 -1,695 1,465
Amb1 Produtos como os apresentados possuem tantas características que
uma comparação entre eles é quase impossível. 458 -1,574 1,653 Amb2 As informações que possuo de anúncios são tão vagas que fica difícil
saber como um produto desse tipo realmente funciona. 458 -1,655 1,584 Amb3 Quando estou comprando um produto como estes apresentados,
raramente sinto-me suficientemente informado. 458 -1,882 1,553 Amb4 Quando estou comprando produtos como os apresentados,
experimento incerteza sobre as características deles que são importantes para mim.
458 -1,988 1,516 Amb5 Quando estou comprando este tipo de produtos, necessito da ajuda de
vendedores para entender as diferenças entre eles. 458 -1,972 1,323 Amb6 Não entendi a maior parte das informações apresentadas. 458 -1,371 1,814 Amb7 Não conseguiria identificar uma informação incorreta (caso existisse)
dentre as que me foram apresentadas. 458 -1,869 1,306 Fonte: Dados da pesquisa
94
Tabela 4 – Escores padronizados para as variáveis do construto de consequentes
Código Descrição N Mínimo Máximo
Cons1R Eu iria abandonar a compra. 458 -1,851 1,318
Cons2 Eu iria buscar mais informações para tomar uma decisão mais
assertiva. 458 -2,206 1,094
Cons3 Eu iria diminuir o número de alternativas a serem consideradas. 458 -1,830 1,428 Cons4 Eu estaria muito motivado a adquirir um dos produtos apresentados,
com base nas informações apresentadas de cada um. 458 -1,781 1,565 Cons5 Eu iria procurar a ajuda de alguém para tomar a minha decisão. 458 -1,719 1,343 Cons6 Se necessitasse no futuro, eu compraria um dos produtos
apresentados. 458 -2,365 1,199
Cons7 Eu iria preferir esperar e tomar a decisão posteriormente. 458 -1,679 1,468 Cons8 Eu iria ter dificuldade para escolher entre as opções. 458 -1,511 1,542 Cons9 Eu definitivamente compraria um dos produtos apresentados. 458 -1,667 1,481
Fonte: Dados da pesquisa
Como as variáveis dos construtos serão tratadas de maneira multivariada, buscou-se a avaliação da existência de outliers multivariados, através da distância de D2 de Mahalanobis (KLINE, 2005). Sob a suposição de normalidade multivariada, o valor D2 possui uma distribuição qui-quadrado com K (número de variáveis) graus de liberdade (MINGOTI, 2005). Com isso, é possível classificar outliers multivariados, caso a probabilidade associada à distribuição qui-quadrado seja inferior a 0,1% (TABACHNICK; FIDEL, 2001).
Foram encontrados 24 casos com probabilidade de ocorrência de D2 inferiores a 0,1%. Todavia, segundo Hair et al. (2005), as observações só deverão ser eliminadas caso exista prova demonstrável de que estejam verdadeiramente fora do normal e de que não sejam representativas de quaisquer observações na população. Nenhum dos casos pôde ser verdadeiramente identificável como outlier multivariado e, dessa forma, foi mantido.
4.2 Perfil da amostra
A amostra foi composta de, aproximadamente, do mesmo número de homens e mulheres (48,9% e 51,1%, respectivamente – Tabela 5). O grau de escolaridade se mostrou variado, com uma maior tendência de concentração em graus mais altos de escolaridade (49,5% possuem pós-graduação incompleta ou mais - Tabela 6).
95 Tabela 5 – Gênero Frequência Percentual Masculino 224 48,9% Feminino 234 51,1% Total 458 100,0%
Fonte: Dados da pesquisa
Tabela 6 – Grau de Escolaridade
Frequência Percentual Primeiro Grau Incompleto 25 5,5%
Primeiro Grau Completo 8 1,7%
Segundo Grau Incompleto 15 3,3%
Segundo Grau Completo 53 11,6%
Superior Incompleto 40 8,7%
Superior Completo 90 19,7%
Pós-graduação Lato Sensu
Incompleto 18 3,9%
Pós-graduação Lato Sensu Completo 78 17,0%
Mestrado Incompleto 35 7,6%
Mestrado Completo 60 13,1%
Doutorado Incompleto 22 4,8%
Doutorado Completo 14 3,1%
Total 458 100,0%
Fonte: Dados da pesquisa
No que se refere à renda familiar mensal, 24,3% possuem rendimentos superiores a R$8.295,00.
Tabela 7 – Faixa de Renda Familiar Mensal
Frequência Percentual Até R$962 18 3,9% De R$ 963 a R$1.459 51 11,1% De R$1.460 a R$2.656 69 15,1% De R$2.657 a R$4.754 85 18,6% De R$4.755 a R$8.294 124 27,1% De R$8.295 a R$11.480 36 7,9% Mais de R$11.480 75 16,4% Total 458 100,0%
96
Os produtos foram apresentados de maneira aleatória para os respondentes, ou seja, a cada respondente um produto era ofertado. Isso permitiu um espalhamento da amostra dentre as opções previstas. Em relação ao celular, foram apresentados dois grupos de cenários e, por esse motivo, tal produto apresentou um maior índice de respostas (14,6% – Tabela 8).
Tabela 8 – Produto Frequência Percentual Sabonete 39 8,5% Celular 67 14,6% TV Led 48 10,5% Carregador de pilha 40 8,7% Caneta 39 8,5% Fone de Ouvido 48 10,5% DVD Player 36 7,9% Purificador de Água 36 7,9% Jogo de cama 27 5,9% Vinho 35 7,6% Cama box 43 9,4% Total 458 100,0%
Fonte: Dados da pesquisa
Apesar de não se mostrar relevante para o estudo qual opção foi escolhida pelos respondentes, tal questionamento foi realizado com o intuito de avaliar se existia uma, das duas opções ofertadas, que se mostrava claramente melhor que a outra. Caso isso ocorresse, o efeito de confusão poderia não se configurar. Como pode ser verificado, existiu uma preferência muito similar para cada uma das opções (Tabela 9).
Tabela 9 – Qual dos produtos escolheria?
Frequência Percentual
Opção 1 219 47,8%
Opção 2 239 52,2%
Total 458 100,0%
97
4.3 Avaliação do construto confusão
Para avaliação do construto confusão, foi utilizada a escala proposta por Walsh, Hennig-Thurau e Mitchell (2007). Todavia, como esta era basicamente de propensão à confusão, realizou-se uma adaptação para que o respondente avaliasse, com base na situação de compra proposta para o mesmo.
Observou-se que as médias de todas as variáveis foram iguais ou superiores a 4 (Tabela 10) e, por outro lado, todas inferiores a 7 (em todas foi utilizada uma escala de 0 a 10). Isso indica que para os elementos que compõem o construto de confusão existe a predominância de um patamar mediano.
98
Tabela 10 – Escores padronizados para as variáveis do construto de confusão do consumidor
Código Descrição
Intervalo de Confiança de 95%
Desvio
Padrão Mínimo Máximo Limite
Inferior Média
Limite Superior
Sim1
Devido à grande similaridade dos produtos apresentados, é difícil detectar diferenças
significativas entre eles. 5,3 5,6 5,9 3,2 0 10
Sim2
Às vezes, quero comprar um produto desse tipo que vi em um anúncio, mas não fica claro como diferenciar entre vários produtos parecidos existentes.
5,8 6,1 6,3 3,0 0 10
Sim3 Foram apresentadas tantas opções para escolher que estou confuso. 4,1 4,4 4,7 3,3 0 10
Sim4 Já vi produtos idênticos a esses com marcas diferentes. 5,8 6,1 6,4 3,0 0 10
Sim5 Os produtos apresentados possuem características tão semelhantes que fica difícil diferenciá-los. 5,3 5,6 5,9 3,1 0 10
Sob1 Eu não sei exatamente qual desses produtos atende melhor minhas necessidades. 5,2 5,5 5,8 3,2 0 10
Sob2 Devido à grande quantidade de produtos desse tipo no mercado, fica difícil, às vezes, decidir qual
comprar. 5,7 6,0 6,3 3,0 0 10
Sob3 Existem tantas marcas semelhantes aos produtos apresentados que fica difícil distinguir. 5,6 5,8 6,1 3,0 0 10
Sob4 Os produtos apresentados trazem tanta informação que fico com dificuldade de entender. 5,1 5,4 5,7 3,2 0 10
Amb1
Produtos como os apresentados possuem tantas características que uma comparação entre eles é
quase impossível. 4,6 4,9 5,2 3,1 0 10
Amb2
As informações que possuo de anúncios são tão vagas que fica difícil saber como um produto desse
tipo realmente funciona. 4,8 5,1 5,4 3,1 0 10
Amb3
Quando estou comprando um produto como estes apresentados, raramente sinto-me suficientemente
informado. 5,2 5,5 5,7 2,9 0 10
Amb4
Quando estou comprando produtos como os apresentados, experimento incerteza sobre as suas
características que são importantes para mim. 5,4 5,7 5,9 2,9 0 10
Amb5 Quando estou comprando este tipo de produtos, necessito da ajuda de vendedores para entender as
diferenças entre eles. 5,7 6,0 6,3 3,0 0 10
Amb6 Não entendi a maior parte das informações apresentadas. 4,0 4,3 4,6 3,1 0 10
Amb7
Não conseguiria identificar uma informação incorreta (caso existisse) dentre as que me foram
apresentadas. 5,6 5,9 6,2 3,1 0 10
99
O construto confusão do consumidor é uma variável latente de segunda ordem, ou seja, composta por outras variáveis latentes, definidas por indicadores medidos no questionário aplicado. A validação da escala se deu através do ajuste de equações estruturais e o resultado é apresentado na Figura 13.
Figura 13 – Modelo de equações estruturais ajustado para o construto confusão do consumidor
Fonte: Dados da pesquisa
Observa-se que todos os coeficientes estimados (localizados nas setas da Figura 13) são superiores a 0,4, não existindo, então, nenhuma indicação inicial de que alguma variável mensurada deveria ser retirada do modelo, conforme proposto por Churchill (1979), citado por Henseler (2009). A confiabilidade composta supera o patamar de 0,7 proposto por Chin (1998), e as AVEs, atestando a validade convergente (Tabela 11), apresentam-se no patamar superior a 0,4, conforme proposto por Bollen (1989).
100
Tabela 11 – Estatística de ajuste – Confusão do consumidor
AVE Confiabilidade Composta
Ambiguidade 0,557 0,898
Confusão 0,497 0,939
Similaridade 0,571 0,864
Sobrecarga 0,721 0,912
Fonte: Dados da pesquisa
A validade discriminante pode ser atestada através das cargas cruzadas, podendo-se visualizar na Tabela 12 que cada item possui maior carga fatorial no respectivo construto que em qualquer outro.
Tabela 12 – Cargas Fatoriais – Confusão do consumidor
Ambiguidade Similaridade Sobrecarga
Amb1 0,767 0,612 0,758 Amb2 0,795 0,577 0,667 Amb3 0,736 0,457 0,518 Amb4 0,798 0,513 0,630 Amb5 0,694 0,417 0,499 Amb6 0,736 0,488 0,522 Amb7 0,693 0,452 0,554 Sim1 0,497 0,828 0,525 Sim2 0,564 0,823 0,567 Sim3 0,574 0,770 0,594 Sim4 0,199 0,421 0,273 Sim5 0,615 0,848 0,693 Sob1 0,623 0,633 0,797 Sob2 0,632 0,618 0,874 Sob3 0,693 0,618 0,874 Sob4 0,768 0,601 0,849
Fonte: Dados da pesquisa
Para verificar a significância dos coeficientes estimados, foi obtida uma estimativa de valores t, utilizando a técnica bootstrap com 458 casos. Os resultados encontrados (todos acima de 1,96) atestaram que os coeficientes são significativos (Figura 14).
101
Figura 14 – Confusão do consumidor – Valores t obtidos através de bootstrap Fonte: Dados da pesquisa
4.3.1 Avaliação das hipóteses acerca da composição do construto confusão
A validação do construto confusão do consumidor e os coeficientes encontrados (Figura 13) atestam as hipóteses H1a, H1b e H1c, indicando a relação positiva entre confusão do consumidor e sobrecarga de informações, similaridade e ambiguidade. Tal resultado é preconizado, teoricamente, por Mitchel, Walsh e Yamin (2005).
Não cabe avaliar de maneira genérica qual das dimensões se mostra mais relacionada à confusão, visto que elas se relacionam especificamente ao prospecto apresentado ao respondente. Por outro lado, é possível, através da correlação de Pearson, verificar o relacionamento entre as componentes da confusão. O índice de correlação de Pearson é uma medida que varia de -1 a 1 e indica o grau e o sentido do relacionamento linear (caso exista) entre duas variáveis. Valores próximos de -1 indicam alta correlação negativa, valores próximos de zero indicam ausência de correlação e valores próximos de 1 indicam alta
102
correlação positiva (SOARES, 2002). Na Tabela 13 verifica-se que existe um relacionamento positivo e forte (no patamar de 0,7) entre os três antecedentes da confusão do consumidor.
Tabela 13 – Correlação – Confusão do consumidor
Ambiguidade Similaridade
Similaridade 0,670
Sobrecarga 0,795 0,722
Obs.: Todas as correlações são significativas ao nível de 5%. Fonte: Dados da pesquisa
Tal correlação, conforme indicado por Mitchel, Walsh e Yamin (2005), acontece de forma similar ao observado com outros construtos multidimensionais, tais como qualidade do serviço de varejo (DABHOLKAR; THORPE; RENTZ, 1996), envolvimento (JAIN; SRINIVASAN, 1990) e valor percebido pelo consumidor (SWEENEY; SOUTAR, 2001), nos quais existem dimensões separadas mas correlacionadas. Era de se esperar tal correlação porque a ocorrência de ambiguidade é mais provável quando existe um maior número de alternativas ou informações e a similaridade, muitas vezes, coincide com a falta de clareza (CLEMENT, 1996).
4.4 Avaliação do envolvimento com o produto e a confusão do consumidor
Como antecedente avaliado no estudo, encontra-se o envolvimento do consumidor com o produto apresentado. Como foram disponibilizados 12 cenários de produtos, e apresentado para cada respondente um cenário específico (o cenário foi apresentado de forma aleatória), obteve-se, conforme desejado, níveis diferentes de envolvimento. Nenhum dos itens que compõem a escala apresentou uma média superior a 6, bem como também não apresentou uma média inferior a 3,5 (Tabela 14).
103
Tabela 14 – Estatísticas descritivas para as variáveis do construto de envolvimento
Código Descrição
Intervalo de Confiança de
95% Desvio
Padrão Mínimo Máximo Limite
Inferior Média
Limite Superior
E_R1 NÃO essencial | essencial 5,3 5,6 5,9 3,2 0 10 E_R2 NÃO benéfico | benéfico 6,2 6,5 6,7 2,7 0 10 E_R3 Desnecessário | necessário 5,7 6,0 6,3 3,1 0 10 E_P1 eu NÃO acho prazeroso | eu acho prazeroso 5,8 6,1 6,4 2,9 0 10 E_P2 NÃO emocionante | emocionante 4,6 4,9 5,2 2,9 0 10 E_P3 NÃO divertido | divertido 4,7 4,9 5,2 3,0 0 10 E_VS1
NÃO fala aos outros sobre mim (não é a minha cara) | fala aos outros sobre mim (é a minha cara)
4,0 4,3 4,6 2,9 0 10
E_VS2 os outros NÃO o usariam para me julgar |
serve para os outros me julgarem 3,6 3,9 4,1 2,9 0 10 E_VS3 NÃO passa uma imagem de mim para os outros | passa uma imagem de mim para os outros 3,8 4,1 4,3 2,9 0 10
E_IR1
NÃO é irritante fazer uma compra inadequada de um produto desse tipo | é irritante fazer uma compra inadequada de um produto desse tipo
6,0 6,3 6,6 3,2 0 10
E_IR2
uma escolha ruim de um produto desse tipo NÃO seria um transtorno | uma escolha ruim de um produto desse tipo seria um transtorno
6,1 6,4 6,7 3,2 0 10
E_IR3
pouco a perder por escolher mal um produto desse tipo | muito a perder por escolher mal um produto desse tipo
5,8 6,1 6,4 3,2 0 10
E_PR1
ao comprá-lo, estou certo(a) da minha escolha | ao comprá-lo, NÃO estou certo(a) da minha escolha
4,4 4,7 4,9 3,1 0 10
E_PR2
eu tenho certeza de estar fazendo a compra certa | nunca sei se estou fazendo a compra certa
4,2 4,5 4,8 3,0 0 10
E_PR3
eu NÃO me sinto perdido(a) ao escolher isto | eu me sinto um pouco perdido(a) ao escolher isto
4,5 4,7 5,0 3,1 0 10
Fonte: Dados da pesquisa
A escala de envolvimento utilizada foi a NIP (New Involvement Profile), proposta por Jain e Srinivasan (1990). Tal escala foi prevista pelos autores como sendo multidimensional, tendo como dimensões: relevância, prazer, valor simbólico, importância do risco e probabilidade do risco. Para revalidação da escala e sua dimensionalidade para o contexto proposto, optou-se pela utilização de uma análise fatorial exploratória.
104
É importante salientar que a utilização da análise fatorial requer a realização de um teste de adequação da amostra (KMO) bem como o teste de esfericidade de Bartlett. Valores baixos da estatística KMO indicam que a correlação entre os pares de variáveis não pode ser explicada por outras variáveis e que o emprego da análise fatorial não é recomendável. Um valor do KMO superior a 0,5 é suficiente para afirmar que a correlação entre os pares de variáveis pode ser explicado por outras variáveis (MALHOTRA, 2001). Para MORGAN, GRIEGO (1998), o KMO ideal deveria ser maior que 0,70 para justificar o emprego da análise multivariada. HAIR et al. (2005) especificam os valores para interpretar os resultados do KMO (Tabela 15).
Tabela 15 – Medidas KMO
Valores de KMO Classificação
KMO � 0,90 Marvelous 0,80 � KMO � 0,90 Meritorius 0,70 � KMO � 0,80 Middling 0,60 � KMO � 0,70 Mediocre 0,50 � KMO � 0,60 Miserable KMO � 0,50 Inacceptable
Fonte: HAIR et al., 2005.
Na Tabela 16 verifica-se que o KMO está acima do limite proposto por Morgan e Griego (1998). O teste de esfericidade de Bartlett testa se a matriz de correlação é uma matriz identidade, o que indicaria que não há corre lação entre os dados. Dessa forma, procura-se para um nível de significância assumido em 5% rejeitar a hipótese nula de matriz de correlação identidade. Para o teste de Bartlett, como o valor p encontrado é inferior a 0.05, existe uma correlação significativa entre as variáveis.
Tabela 16 – KMO e o teste de Bartlett
Medidas Resultado
Medida de adequacidade da amostra (KMO) 0,813 Teste de esfericidade de Bartlett 0,000
105
O valor do KMO encontrado (0,813) em conjunto com o resultado do teste de Bartlett (0,000<0,05) indicam a possibilidade de uso da análise fatorial. Diante disso, o método de extração dos fatores utilizado foi o de componentes principais com rotação varimax. Os resultados são apresentados na Tabela 17.
Tabela 17 – Cargas fatoriais – Construto envolvimento
Código Descrição Fatores
1 2 3 4 5
E_R1 NÃO essencial | essencial 0,870
E_R2 NÃO benéfico | benéfico 0,863
E_R3 Desnecessário | necessário 0,883 E_P1 eu NÃO acho prazeroso | eu acho prazeroso 0,483 0,626 E_P2 NÃO emocionante | emocionante 0,877
E_P3 NÃO divertido | divertido 0,900
E_VS1 NÃO fala aos outros sobre mim (não é a minha cara)
| fala aos outros sobre mim (é a minha cara) 0,474 0,685 E_VS2 os outros NÃO o usariam para me julgar | serve
para os outros me julgarem 0,859
E_VS3 NÃO passa uma imagem de mim para os outros | passa uma imagem de mim para os outros
0,872
E_IR1 NÃO é irritante fazer uma compra inadequada de um produto desse tipo | é irritante fazer uma compra inadequada de um produto desse tipo
0,793
E_IR2 uma escolha ruim de um produto desse tipo NÃO seria um transtorno | uma escolha ruim de um produto desse tipo seria um transtorno.
0,904
E_IR3 pouco a perder por escolher mal um produto desse tipo | muito a perder por escolher mal um produto desse tipo
0,843
E_PR1 ao comprá-lo, estou certo(a) da minha escolha | ao comprá-lo, NÃO estou certo(a) da minha escolha
0,867
E_PR2 eu tenho certeza de estar fazendo a compra certa |
nunca sei se estou fazendo a compra certa 0,913 E_PR3 eu NÃO me sinto perdido(a) ao escolher isto | eu
me sinto um pouco perdido(a) ao escolher isto 0,855 Obs.: São apresentadas apenas as cargas fatoriais superiores a 0,4.
Fonte: Dados da pesquisa
Como pode ser observado na Tabela 17, os itens se agruparam nos fatores previstos por Jain e Srinivasan (1990). A variância extraída dos 5 fatores foi de 79,8%. Atenção apenas para os itens E_P1 e E_VS1 que apresentaram carga fatorial acima de 0,4 em outro fator não previsto, tendo, contudo a maior carga fatorial no fator indicado pelos criadores da escala NIP (New Involvement Profile).
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Tendo como base os resultados encontrados na análise fatorial exploratória, procedeu- se à avaliação do nível de envolvimento dos indivíduos como antecedente da confusão dos mesmos. Para tanto, foi ajustado um modelo de equações estruturais que foi nomeado de modelo 1 (Figura 15).
Figura 15 – Modelo 1 de confusão com o envolvimento com antecedente Fonte: Dados da pesquisa
A baixa magnitude dos coeficientes estimados (coeficientes localizados nas setas), com exceção de probabilidade do risco, indica que quatro das componentes do envolvimento não são antecedentes da confusão (Figura 15). De fato, ao se obter estimativas dos valores t (localizados nas setas) para avaliação da significância das estimativas, houve a indicação de que apenas a componente probabilidade do risco se mostra significativa como antecedente da