E. The Holistic Realist Reply to ARC
2. Truth in Loar’s Holistic Theory
O questionário foi distribuído através de email e redes sociais durante o período de 21 de Setembro a 17 de Outubro de 2017, tendo gerado um total de 1329 respostas, das quais foram validadas 1166, devido ao facto de as restantes estarem incompletas.
4.9. Procedimentos Estatísticos Realizados
A análise dos dados foi realizada em SPSS Statistics, versão 22, com dois objetivos prioritários: em primeiro lugar, descrever as respostas dos inquiridos relativamente a cada dimensão e indicadores em estudo; em segundo lugar, mas não menos importante, explicar as relações entre as dimensões presentes no modelo teórico que permitirão confirmar ou infirmar as hipóteses enunciadas e dar resposta às questões de investigação.
Uma vez que as escalas não tinham sido aplicadas em Portugal, seguiu-se, para todas elas, o seguinte procedimento: avaliou-se a sua dimensionalidade, através de Análise Exploratória de Componentes Principais (ACP). Nos casos em que a escala evidencia a existência de subescalas, repetiu-se a ACP mas desta vez com rotação varimax de forma a identificarem-se as componentes na matriz de componentes com rotação. De seguida, realizou-se nova ACP com os fatores revelados, com o objetivo de se estudar a variável em escala, a qual se apresenta em valores estandardizados. Para as restantes análises, bem como para todas as dimensões em estudo, agregaram-se os indicadores em índice.
Com o objetivo de caracterizar os níveis de envolvimento, Bell e Marshall (2003) dividiram a amostra em quartis, integrando aproximadamente 33% de indivíduos em cada grupo, definindo-se que o mais baixo inclui os indivíduos de baixo envolvimento e o mais alto os indivíduos de alto envolvimento, alegando que este procedimento reflete melhor as diferenças entre os grupos do que uma divisão baseada na mediana. Neste trabalho, considerou-se mais adequado utilizar a última ACP que agrega as duas componentes (em valores estandardizados26), e tricotomizou-se a amostra com base nos valores de média,
agregando no primeiro grupo os indivíduos que se posicionam até ao valor de média de
-0,4999, representando o Envolvimento Baixo, no segundo grupo os inquiridos cuja média se situa entre os valores -0,5 e 0,5, tendo Envolvimento Moderado e num terceiro grupo os que se posicionam acima de 0,50001, podendo assumir-se que têm Envolvimento Elevado. Este procedimento permite avaliar o peso de cada nível de envolvimento e a sua caracterização sociodemográfica, bem como a importância que cada nível atribui a todos os constructos em estudo, a ser apresentada ao longo do capítulo da Análise de Resultados.
Para todas as escalas calcularam-se as medidas estatísticas e os Alpha de Cronbach que avaliam a consistência interna dos itens nelas incluídos, i.e, a sua fiabilidade.
As comparações de médias entre grupos foram realizadas recorrendo-se a testes t ou análise de variância (ANOVA), conforme se compararam médias entre dois ou mais grupos, respetivamente. Para todos os testes realizados, avaliou-se o pressuposto de homogeneidade das variâncias de cada distribuição27. Nos casos em que se confirma o pressuposto, prosseguiu-se para a realização dos testes paramétricos. Nas situações em que a homocedasticidade não se verifica, ela apenas pode ter impacto no estudo das seguintes três variáveis, pelo facto de existir um grupo que representa mais do dobro de outro: variável escolaridade, em que o número de indivíduos com ensino superior é mais do dobro dos inquiridos sem ensino superior; variável distrito de residência, já que os sujeitos residentes em Lisboa são também mais do dobro dos que residem fora de Lisboa; variável dimensão do agregado, porque o número de inquiridos em agregados com 2, 3 e 4 pessoas é mais do dobro do número de respondentes em agregados com 5 pessoas, verificando-se que os designs não são balanceados nestas três variáveis (Maroco, 2007). Nestas situações, procedeu-se a testes não paramétricos, nomeadamente Mann-Whitney, para as variáveis escolaridade e distrito e Kruskal-Walis para a variável dimensão do agregado familiar.
27 O pressuposto de normalidade não necessita de verificação, uma vez que todas as amostras são
grandes, ou seja, superiores a 30. Nos casos em que a distribuição não é normal, pode evocar-se o teorema do limite central que teoriza que a distribuição da média amostral tende para a distribuição normal à medida que a dimensão da amostra aumenta. Por outro lado, os testes paramétricos utlizados, o teste t e análise de variância (ANOVA), são robustos à violação do pressuposto de normalidade, mesmo quando as distribuições em estudo apresentam enviesamento e/ou achatamento (Maroco, 2007: p.58; p.138).
Sublinha-se ainda que o número de inquiridos não é apresentado em nenhuma análise estatística, uma vez que o questionário foi programado com respostas obrigatórias, totalizando sempre 1166.
De forma a equilibrar a representação de alguns grupos sociodemográficos, simplificar a análise dos dados e a interpretação dos resultados, decidiu proceder-se à agregação de vários grupos, a saber: os escalões etários passaram a três, integrando os intervalos 18-39 anos, 40-54 e com 54 anos ou mais; a variável estado civil inclui apenas dois grupos: casados (agregados aos indivíduos em união de facto) e solteiros (associados a separados ou divorciados e viúvos); a variável grau de escolaridade distingue os indivíduos sem ensino superior (até 12º ano) e com ensino superior (1º a 3º ciclos superior); o rendimento passa a incluir três grupos: até 2000€, entre 2001-3000€, mais de 3001€; a variável geográfica diferencia apenas os indivíduos residentes no distrito de Lisboa e fora dele.
Com o intuito de se estudar as doenças num todo, criou-se uma nova variável com a contagem de todas as doenças reportadas.
A análise de regressão linear, sendo utilizada para modelar relações entre variáveis, predizendo o valor de uma variável dependente (Maroco, 2007), revela-se adequada ao trabalho de análise da presente investigação, uma vez que o modelo teórico pretende explicar o “Envolvimento com nutrição” a partir dos preditores motivações de saúde, de aparência física e prazer bem como o seu impacto no “Interesse em informação sobre nutrição”.
Tendo-se avaliado e confirmado os pressupostos28 de adequabilidade da regressão múltipla, utilizou-se o método Enter e avaliou-se a relação modelar entre a variável dependente “Envolvimento com nutrição” e as motivações subjacentes “Valor da saúde, “Preocupação com aparência física” e “Prazer na alimentação”.
28 Os seis pressupostos da regressão múltipla consistem na (1) linearidade do fenómeno em estudo,
(2) inexistência de multicolinearidade, (3) em variáveis aleatórias residuais com valor esperado nulo, (4) na variância constante das variáveis aleatórias residuais, (5) na independência das variáveis aleatórias residuais e (6) na distribuição normal das variáveis aleatórias residuais.
Numa segunda fase, utilizou-se o mesmo método para avaliar a relação modelar entre o “Envolvimento com nutrição” e as escalas e o indicador que medem o Interesse em informação sobre nutrição.