relatÓrio contendo as anÁlises estatÍsticas dos … pÚblico (tup) smp – pós pago janeiro de...
TRANSCRIPT
PÚBLICO (TUP)
SMP – Pós Pago
Janeiro de 2013
RELATÓRIO CONTENDO AS ANÁLISES ESTATÍSTICAS DOS DADOS COLETADOS E SEUS RESULTADOS
PRODUTO VI
2
INDICE
1. INTRODUÇÃO ................................................................................................................. 9
2. VALIDAÇÃO DO INSTRUMENTO DE MEDIDA ............. .............................................. 11
2.1. Aspectos gerais do instrumento de coleta de dados ......................................... 11 2.2. Metodologia da análise de validação das escalas de medida .......................... 11 2.3. Resultados da validação das escalas de medida ............................................. 13
2.3.1. Análise preliminar ................................................................................ 13
2.3.2. Extração dos fatores ............................................................................ 15
2.3.3. Rotação dos fatores ............................................................................. 20
2.3.4. Apresentação dos escores dos fatores ............................................... 30
2.3.5. Análise de confiabilidade ..................................................................... 31
2.4. Conclusão sobre a validação das escalas de medida ...................................... 32
3. ANÁLISES ESTATÍSTICAS .......................... ................................................................ 34
3.1. Distribuições amostrais ...................................................................................... 35 3.2. Modelagem de equações estruturais ................................................................ 39
3.2.1. O Modelo para medir a satisfação dos usuários com os telefones móveis pós-pago ............................................................................................... 42
3.2.2. Estimação do Modelo .......................................................................... 45
3.2.3. Avaliação do Modelo: significância estatística dos parâmetros estimados........................................................................................................... 45
3.2.4. Avaliação do Modelo: Índices de Ajuste .............................................. 53
3.2.5. Reespecificação do Modelo ................................................................. 59
3.2.6. Modelo Final da Análise Fatorial Confirmatória para medir a satisfação dos usuários com os telefones de uso pós-pago .............................................. 62
3.2.7. Escores Fatoriais ................................................................................. 72
3.3. Análises estatísticas do índice ANATEL de Satisfação do Consumidor ........... 74 3.3.1. Cálculo do Índice de Satisfação .......................................................... 74
3.3.2. Testes estatísticos aplicados para comparação entre grupos e análises de correlação ..................................................................................................... 76
3.3.3. Estatísticas descritivas – Amostra total ............................................... 80
3.3.4. Estatísticas descritivas e análises por Prestadora .............................. 82
3.3.5. Estatísticas descritivas e análises por Unidade da Federação (UF) ... 84
3.3.6. Estatísticas descritivas e análises por Partição amostral (Empresa prestadora/Unidade da Federação) ................................................................... 89
3.3.7. Estatísticas descritivas e análises por Área de Prestação .................. 99
3.3.8. Estatísticas descritivas e análises por sexo do entrevistado ............. 106
3.3.9. Estatísticas descritivas e análises por faixa etária do entrevistado... 107
3.3.10. Estatísticas descritivas e análises por estado civil do entrevistado 109
3.3.11. Estatísticas descritivas e análises por grau de instrução do entrevistado ..................................................................................................... 111
3.3.12. Estatísticas descritivas e análises por renda domiciliar do entrevistado ..................................................................................................... 114
3
4. ANÁLISE COMPARATIVA COM PESQUISA ANTERIOR ...... ................................... 117
5. ANÁLISE COMPARATIVA COM BASES SECUNDÁRIAS ...... ................................. 121
6. COMENTÁRIOS FINAIS ............................. ................................................................. 127
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................... ....................................................... 128
8. ANEXO: Índice de Satisfação por Fase de realizaç ão da pesquisa ...................... 130
9. DICIONÁRIO DE DADOS ............................ ................................................................ 131
4
LISTA DE QUADROS Quadro 2.1 - - KMO e Teste Bartlett's ......................................................................................... 14
Quadro 2.2 - Comunalidades ...................................................................................................... 17
Quadro 2.3 - Total de variância Explicada .................................................................................. 20
Quadro 2.4 - Matriz Padrão ......................................................................................................... 22
Quadro 2.5 - Matriz Padrão após exclusão de itens de baixa carga fatorial .............................. 24
Quadro 2.6 - Total de Variância Explicada após exclusão de itens de baixa carga fatorial ....... 26
Quadro 2.7 - Matriz Estrutura ...................................................................................................... 27
Quadro 2.8 - Matriz de correlação entre os fatores .................................................................... 29
Quadro 2.9 - Matriz de escores fatoriais ..................................................................................... 30
Quadro 2.10 - Alpha de Cronbach e Lambda de Guttman ......................................................... 32
Quadro 3.1 - Distribuição da amostra por Unidade da federação (UF) ...................................... 35
Quadro 3.2 - Distribuição da amostra por área de prestação ..................................................... 35
Quadro 3.3 - Distribuição da amostra por prestadora ................................................................. 37
Quadro 3.4 - Distribuição da amostra por sexo do entrevistado ................................................. 37
Quadro 3.5 - Distribuição da amostra por idade do entrevistado ............................................... 37
Quadro 3.6 - Distribuição da amostra por estado civil do entrevistado ...................................... 38
Quadro 3.7 - Distribuição da amostra por grau de instrução do entrevistado ............................ 38
Quadro 3.8 - Distribuição da amostra por renda mensal do domicilio entrevistado ................... 39
Quadro 3.9 - Medidas de tendência central e dispersão dos escores fatoriais, segundo os
fatores de análise ........................................................................................................................ 80
Quadro 3.10 – Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ...................... 81
Quadro 3.11 – Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ...................... 82
Quadro 3.12 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por empresa prestadora de
serviços de telefonia .................................................................................................................... 83
Quadro 3.13 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação .......... 83
Quadro 3.14 - Índices de satisfação por empresa, segundo fatores de análise ......................... 83
Quadro 3.15 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por Unidade
da Federação .............................................................................................................................. 84
Quadro 3.16 – Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ...................... 86
Quadro 3.17 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por Unidade da Federação (UF)
..................................................................................................................................................... 86
Quadro 3.18 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação .......... 87
Quadro 3.19 - Índices de satisfação por Unidade da Federação, segundo fatores de análise .. 88
Quadro 3.20 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por Partição
amostral ....................................................................................................................................... 89
Quadro 3.21 – Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ...................... 93
5
Quadro 3.22 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por Partição amostral ............ 95
Quadro 3.23 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação .......... 96
Quadro 3.24 - Índices de satisfação por Partição amostral, segundo fatores de análise........... 96
Quadro 3.25 - Medidas de tendência central e dispersão do índice de satisfação, por área de
prestação ..................................................................................................................................... 99
Quadro 3.26 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ..................... 102
Quadro 3.27 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por área de prestação ......... 103
Quadro 3.28 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação ........ 103
Quadro 3.29 - Índices de satisfação por área de prestação, segundo fatores de análise........ 104
Quadro 3.30 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ..................... 106
Quadro 3.31 - Teste t de Student para comparação do nível de satisfação por sexo .............. 106
Quadro 3.32 - Índices de satisfação por sexo, segundo fatores de análise ............................. 107
Quadro 3.33 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ..................... 108
Quadro 3.34 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por faixa etária .................... 108
Quadro 3.35 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação ........ 108
Quadro 3.36 - Índices de satisfação por faixa etária, segundo fatores de análise ................... 108
Quadro 3.37 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ..................... 109
Quadro 3.38 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por estado civil .................... 110
Quadro 3.39 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação ........ 110
Quadro 3.40 - Índices de satisfação por estado civil, segundo fatores de análise ................... 110
Quadro 3.41 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ..................... 111
Quadro 3.42 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por grau de instrução .......... 112
Quadro 3.43 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação ........ 112
Quadro 3.44 - Índices de satisfação por grau de instrução, segundo fatores de análise ......... 113
Quadro 3.45 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ..................... 114
Quadro 3.46 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por renda domiciliar ............. 115
Quadro 3.47 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação ........ 115
Quadro 3.48 - Índices de satisfação por renda domiciliar, segundo fatores de análise ........... 116
Quadro 4.1 – Partições amostrais ta pesquisa atual e respectiva partição correspondente a
pesquisa de 2002 ...................................................................................................................... 119
Quadro 5.1 - Coeficiente de Correlação entre Índice de Satisfação Geral e variáveis de
interesse .................................................................................................................................... 121
6
LISTA DE FIGURAS
Figura 3.1 - Modelo de AFC para satisfação da telefonia pós-paga. .......................................... 44
Figura 3.2 - Diagrama da AFC com as estimativas dos parâmetros padronizadas ................... 52
Figura 3.3 - Modelo Final de AFC para telefonia pós-paga. ....................................................... 63
Figura 3.4 - Diagrama do modelo final com as estimativas padronizadas ................................. 73
Figura 3.5 - Medidas de tendência central e variabilidade dos índices de satisfação, por fator e
geral ............................................................................................................................................. 80
Figura 3.6 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por prestadora
e geral .......................................................................................................................................... 82
Figura 3.7 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Unidade da Federação
(UF) ............................................................................................................................................. 85
Figura 3.8 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Partição amostral – Parte
1 ................................................................................................................................................... 91
Figura 3.9 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Partição amostral – Parte
2 ................................................................................................................................................... 92
Figura 3.10 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por área de prestação .... 101
Figura 3.11 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por sexo e
geral ........................................................................................................................................... 106
Figura 3.12 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por faixa
etária e geral .............................................................................................................................. 107
Figura 3.13 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por estado
civil e geral ................................................................................................................................. 109
Figura 3.14 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por grau de
instrução e geral ........................................................................................................................ 111
Figura 3.15 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por renda
domiciliar e geral ....................................................................................................................... 114
Figura 4.1 – Índice de Satisfação por fator e geral, comparativo 2002-2012 ........................... 117
Figura 4.2 – Índice de Satisfação geral, comparativo 2002-2012, por prestadora/UF ............. 118
Figura 5.1 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com
taxa de alfabetização, por Unidade da Federação ................................................................... 121
Figura 5.2 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com
taxa de pessoas com formação em nível superior, por Unidade da Federação ...................... 122
Figura 5.3 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com
Índice de Desenvolvimento Humano, por Unidade da Federação ........................................... 123
Figura 5.4 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com
PIB per/Capita, por Unidade da Federação .............................................................................. 124
7
Figura 5.5 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com
Índice de GINI, por Unidade da Federação .............................................................................. 125
Figura 5.6 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com
rendimento nominal médio mensal, por Unidade da Federação .............................................. 126
8
LISTA DE TABELAS
Tabela 3.1 - Estimativa dos Parâmetros do Modelo ................................................................... 46
Tabela 3.2 - Índices de Ajuste do Modelo ................................................................................... 57
Tabela 3.3 - Índice Hoelter .......................................................................................................... 59
Tabela 3.4 - Saída parcial dos Índices de Modificação do Software Amos ................................ 60
Tabela 3.5 - Parâmetros incluídos no Modelo ............................................................................ 61
Tabela 3.6 - Estimativas dos Parâmetros do Modelo Final ........................................................ 64
Tabela 3.7 - Índices de Ajuste do Modelo Final .......................................................................... 69
Tabela 3.8 - Comparação dos Modelos quanto aos Índices de Ajuste....................................... 71
9
1. INTRODUÇÃO
Este relatório apresenta as análises estatísticas e os resultados dos
dados coletados para pesquisa de satisfação dos usuários do Serviço Móvel
Pessoal na modalidade Pós-pago “SMP – PÓS-PAGO”. Corresponde a uma
parte do Produto VI, integrante da Pesquisa Nacional para Avaliação da
Satisfação da Sociedade em relação aos Serviços de Telecomunicações,
regulamentados pela Agência Nacional de Telecomunicações.
O estudo tem por objetivo geral atender a necessidade de formulação e
avaliação, por parte da ANATEL, das condições de prestação de serviços e o
grau de satisfação dos usuários com os serviços de telecomunicações no
Brasil, assim como o grau de universalização e acesso aos mesmos.
O presente relatório visa atender as especificações 1.6.1 até 1.6.5,
constantes no item 1.6 do termo de referência, anexo I - Termo de consulta
número 2/2008-ANATEL. Dessa forma, além dessa introdução, o relatório
apresenta ainda os seguintes capítulos:
Validação do instrumento de medida
Objetiva o atendimento ao item 1.6.3 do referido termo de referência, o
qual prevê a apresentação dos dados estatísticos com a versão da validação
dos instrumentos de medida, contendo os itens que definem cada fator, a
comunalidade ao quadrado, as cargas fatoriais de cada item no fator, o
Eigenvalue (autovalor), a porcentagem de variância total, a porcentagem de
variância comum, e, para cada fator, o Alfa de Cronbach, o Lambda de
Guttman e o N amostral, através de análise fatorial PAF com rotação OBLIMIN.
Análises estatísticas
Objetiva atender o disposto no item 1.6.1, bem como seus sub itens
1.6.1.1 a 1.6.1.5, pelo qual deverá constar a apresentação do resultado das
análises estatísticas realizadas. Salienta-se que a descrição dos resultados não
é objetivo desse produto, sendo a mesma desenvolvida no produto VII.
10
Este capítulo será dividido nos seguintes subcapítulos:
Distribuições amostrais : Distribuição da amostra aplicada de acordo
com unidade da federação, área de prestação, prestadora, e variáveis sócio-
demográficas.
Modelo de equações Estruturais : Execução da análise fatorial
confirmatória, através de modelagens pela técnica de Equações Estruturais,
objetivando o entendimento do modelo de satisfação do consumidor.
Análises estatísticas do Índice ANATEL de Satisfaçã o ao
consumidor: Cálculo do índice de satisfação, através dos escores fatoriais
extraídos, bem como a apresentação das medidas de tendência central e de
variabilidade do índice de satisfação. A análise apresentada neste subcapítulo
compreenderá ainda cruzamentos (crosstabs) do índice de satisfação do
consumidor por Unidade da Federação, empresa prestadora e variáveis sócio-
demográficas, com os respectivos testes de associação e comparações entre
grupos, através da técnica de análise estatística mais adequada, de acordo
com as justificativas apresentadas (ANOVA, teste t-Student, teste de
correlação de Pearson, ou equivalentes não-paramétricos).
Análise comparativa com a pesquisa anterior
Objetivando atender o item 1.6.4 do termo de referência, Anexo I -
Termo de consulta número 2/2008-ANATEL, será apresentado um estudo
comparativo do índice de satisfação do consumidor da última pesquisa de
satisfação por Unidade da Federação (UF), área de prestação e prestadora.
Análise comparativa com bases secundárias
Objetivando atender o item 1.6.5 do termo de referência, anexo I -
Termo de consulta número 2/2008-ANATEL, neste capítulo serão apresentados
cruzamento simples do índice geral de satisfação do consumidor ANATEL com
dados do IBGE (PIB per Capita, IDH, POF, Educação e Renda por UF) e
demais fontes de estudos econômicos existentes no País.
11
2. VALIDAÇÃO DO INSTRUMENTO DE MEDIDA
2.1. Aspectos gerais do instrumento de coleta de da dos
O questionário aplicado na coleta de dados com usuários do Serviço
Móvel Pessoal na modalidade pós-pago “SMP – PÓS-PAGO” foi formado por
31 questões, sendo as questões de 6 a 13 referentes ao grau de satisfação dos
usuários em relação os telefones móveis da modalidade pós-pago, disposto em
5 escalas de avaliação e totalizando 45 itens (variáveis), os quais foram
submetidos a validação para verificar a formação dos fatores iniciais, assim
como sua adequacidade e confiabilidade.
2.2. Metodologia da análise de validação das escala s de medida
As escalas de medida do questionário aplicado foram analisadas com
aplicação de técnicas multivariadas de dados, com emprego de Análise
Fatorial, a qual é definida por Hair (2005) como uma abordagem estatística que
pode ser usada para analisar inter-relações entre um grande número de
variáveis e explicar essas variáveis em termos de suas dimensões inerentes
comuns. Segundo o mesmo autor, essa técnica pode ser entendida também
como um método para condensar a informação contida em variáveis originais
em um conjunto menor de variáveis estatísticas, denominadas como fatores,
perdendo o mínimo possível de informações.
O método fatorial empregado foi o de análise dos fatores comuns,
também conhecido pela sua sigla em inglês PAF (Principal Axis Factoring).
Este método de fatoração, ao contrário de outros métodos como Componentes
Principais, por exemplo, não possui foco principal na previsão ou número
mínimo de fatores, e sim na identificação das dimensões ou constructos
representados nas variáveis originais. Assim, se justifica também a aplicação
de um método rotacional oblíquo (OBLIMIN), o qual objetiva a obtenção de
diversos fatores teoricamente significativos, ao contrário dos métodos
ortogonais, como o VARIMAX, por exemplo, o qual objetiva reduzir um número
maior de variáveis em um conjunto menor de fatores, independente de quão
12
significativos esses fatores possam ser, e cujas variáveis formadoras do fator
sejam não correlacionadas. Salienta-se que rotações ortogonais são mais
indicadas quando se objetiva o uso subsequente da fatoração em outras
técnicas de modelagem e previsão, como, por exemplo, análise de regressão e
modelos de equações estruturais (Hair 2005).
O processo da análise multivariada aplicada seguiu as etapas
sugeridas por Field (2009), a saber:
Analise preliminar: etapa destinada à análise dos dados, testes de
hipóteses e adequação da amostra. As saídas da análise preliminar englobam:
teste de adequação da amostra KMO, teste de esfericidade de Bartlett, e matriz
anti-imagem (apresentada apenas quando o teste KMO for insatisfatório,
utilizada para identificar possíveis variáveis que estejam prejudicando o teste).
Extração de fatores: etapa de determinação dos autovalores e
autovetores da matriz de correlação, para posterior determinação dos fatores a
serem utilizados e dos fatores a serem descartados. As saídas que englobam
essa parte da análise são: tabela de comunalidades, tabela de variância total
explicada antes e depois da extração (a variância explicada após a rotação não
é possível ser obtida no caso de rotações oblíquas, uma vez que os fatores
obtidos não são independentes entre si), e o diagrama de declividade, quanto
este for necessário para definir o número de fatores a serem extraídos.
Rotação dos fatores: etapa voltada a melhorar a interpretação dos
fatores obtidos pela extração executada. As saídas dessa etapa da análise
diferem, de acordo com o tipo de rotação aplicada (ortogonal ou oblíqua). No
caso específico da rotação OBLIMIM, as saídas compreendem: matriz padrão,
matriz de estrutura e matriz de correlações entre os fatores.
Escores dos fatores: apresentação dos escores após solução
adequada. Nesta etapa da análise é apresentada a matriz de escores dos
fatores extraídos.
13
Análise de confiabilidade: etapa destinada a validação de
consistência interna dos fatores extraídos, através da análise do Alpha de
Cronbach e Lambda de Guttman.
2.3. Resultados da validação das escalas de medida
2.3.1. Análise preliminar
Conforme definido na metodologia da análise multivariada, a análise
preliminar se volta aos testes de hipóteses e adequação da amostra. Neste
item será apresentado: teste de adequação da amostra KMO, teste de
esfericidade de Bartlett, e matriz anti-imagem (apresentada apenas quando o
teste KMO for insatisfatório, utilizada para identificar possíveis variáveis que
estejam prejudicando o teste). No decorrer do texto os testes serão explicados
quanto ao seu significado e seus resultados.
A estatística KMO varia entre 0 e 1. Um valor de 0 indica que a análise
de fatores provavelmente é inadequada para a amostra coletada, enquanto um
valor próximo de 1 indica o contrário. Kaiser (1974) recomenda valores maiores
do que 0,5 como sendo apenas aceitáveis (valores abaixo disso deveriam levar
a coletar mais dados ou repensar quais variáveis incluir). Além disso, valores
entre 0,5 e 0,7 são medíocres, valores entre 0,7 e 0,8 são bons, valores entre
0,8 e 0,9 são ótimos, e valores acima de 0,9 são excelentes (Hutcheson e
Sofronio, 1999, p.224-225), (Field, 2009, p. 571).
A medida de Bartlett testa a hipótese de que a matriz de correlação
original dos itens que compõem a análise é uma matriz identidade. Essa matriz
de correlações original é omitida, por se tratar de uma matriz de dimensão 45 X
45 (45 linhas e 45 colunas), que é o número de itens do instrumento utilizados
na análise fatorial. A sua omissão se justifica também porque o teste de Bartlett
supre a necessidade da análise dessas correlações. Para a análise de fatores
funcionar, é necessário que haja relacionamento entre as variáveis que irão
compor a análise fatorial, e se a matriz de correlação é uma matriz identidade,
todos os coeficientes de correlação serão zeros. Portanto, queremos rejeitar a
14
hipótese de que a matriz de correlação é uma matriz identidade (Field, 2009, p.
580). Rejeitar esta hipótese equivale a dizer que o p-valor do teste estatístico
(ou a significância calculada do teste), seja menor que o nível de significância
estipulado, o qual pode ser definido em 5%. Um teste significativo (p-
valor<0,05) nos informa que a matriz de correlação não deve ser uma matriz
identidade, e, portanto, deve haver correlação entre as variáveis que estão
sendo incluídas na análise fatorial, sendo então a análise fatorial apropriada.
(Field, 2009, p. 581).
O quadro 2.1 apresenta o resultado para o teste de esfericidade de
Bartlett e o teste de adequacidade Kaiser-Meyer-Olkin (KMO).
Quadro 2.1 - - KMO e Teste Bartlett's Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,966
Bartlett's Test ofSphericity
Approx. Chi-Square 703854,127
df 990
Sig. 0,000 SPSS OUTPUT
A análise do quadro leva a rejeição da hipótese de que a matriz de
correlação é uma matriz identidade. Essa conclusão se deve pela comparação
do p-valor calculado do teste (Sig.) com o nível Alpha de significância,
estipulado em 0,05. Conforme explicado acima, quando p-valor for menor que o
nível de significância de 0,05, rejeita-se a hipótese, ou seja, deve haver
correlação entre os itens que estão sendo incluídos na análise fatorial. Como
mencionado também anteriormente, a matriz de correlação possui 45 linhas e
45 colunas, e por esse motivo não é apresentada. Até mesmo porque esta
correlação poderá ser melhor avaliada nas análises subsequentes da análise
fatorial, como na matriz das cargas fatoriais, as quais refletem a correlação
entre as variáveis dentro de cada fator obtido.
O teste KMO, a exemplo da medida de Bartlett, também é satisfatório,
sendo de 0,966. Conforme descrito acima, valores acima de 0,90podem ser
considerados excelentes.
Ao final dos testes apresentados na etapa 1 da análise fatorial, conclui-
se pela adequacidade da amostra e pela correlação entre os itens da análise,
15
satisfazendo os pré-requisitos básicos para que a análise fatorial possa ser
executada.
2.3.2. Extração dos fatores
Uma vez que os testes de adequacidade e esfericidade produziram
resultados satisfatórios, procede-se a execução da segunda etapa da análise,
na qual ocorre a determinação dos autovalores e autovetores da matriz de
correlação, para posterior determinação dos fatores a serem utilizados e dos
fatores a serem descartados. As saídas que serão apresentadas a seguir são:
tabela de comunalidades, tabela de variância total explicada antes e depois da
extração e o diagrama de declividade, quanto este for necessário para definir o
número de fatores a serem extraídos.
Importante salientar que o total da variância explicada após a rotação
não é possível ser obtida no caso de rotações oblíquas, uma vez que os fatores
obtidos não são independentes entre si, ou não correlacionados. Dessa forma
só é possível determinar o percentual de variância explicada em cada fator
após a extração dos mesmos, antes da execução da rotação OBLIMIN.
O termo comunalidade, em análise multivariada pelo método fatorial,
designa a proporção de variância de cada variável do instrumento (pergunta ou
questão) que pode ser explicada pelos fatores extraídos. Em outras palavras, é
a variância compartilhada (comum) entre os fatores extraídos para um
particular item do instrumento, antes e depois da extração.
Para entender melhor o significado do termo comunalidade é
necessário entender que a variância total de uma variável possui duas
componentes: a variância específica (única) e a variância compartilhada com
as demais variáveis (comum). Os termos mais usuais para definir as
componentes da variância total são “variância dentro” (única) e a “variância
entre” (comum). A soma entre essas duas componentes (comum + única) gera
a variância total. A proporção da variância comum presente em uma variável é
conhecida como comunalidade:
16
100
Variância comumComunalidade
Variância total= ×
É importante ainda entender e interpretar as comunalidades de uma
outra maneira, em termos da proporção da variância explicada pelos fatores
adjacentes. Em componentes principais, assume-se que toda a variância é
variância comum. Assim, a comunalidade inicial de cada variável é 1. Essa
outra forma de entender a comunalidade ajuda a explicar porque as
comunalidades após a extração são menores que as comunalidades iniciais
(antes da extração). Já na análise de fatores comuns, o método mais usado é a
correlação múltipla ao quadrado (CMQ) de cada variável com todas as outras.
Diferentemente de componentes principais, em análise de fatores comuns a
comunalidade após a extração pode, em algumas variáveis, ser maior do que a
comunalidade antes da extração.
Antes da extração existem tantos fatores quanto variáveis, ou seja,
inicialmente temos um fator para cada item da análise (45 fatores, neste caso).
Entretanto, é necessário lembrar que após a extração muitos fatores são
excluídos, permanecendo apenas aqueles que explicam a maior parte da
variância. Aqueles fatores descartados levam consigo uma parte das
informações. Ou seja, os fatores retidos não conseguem explicar toda a
variância dos dados, mas apenas uma parte. Essa quantidade de variância em
cada variável que pode ser explicada pelos fatores que foram retidos é
representada pelas comunalidades após a extração.
O quadro 2.2 apresenta as comunalidades dos 45 itens incluídos na
análise fatorial. A interpretação da tabela é bastante simples, e será realizada
apenas para a primeira variável, sendo análogo para as demais. As
comunalidades apresentadas na coluna Extraction representam a variância
comum, ou compartilhada, de cada variável com todas as demais, depois que
os fatores foram extraídos. Dessa forma, podemos dizer que 64,7% da
variância associada à pergunta 6.1 é uma variância comum ou compartilhada.
O complementar (35,3%) é a componente de variância específica da mesma.
17
Quadro 2.2 - Comunalidades Initial Extraction 6_1. Rapidez na solução dos problemas, dúvidas e reclamações nas lojas da empresa. ,565 ,647
6_2. Interesse e boa vontade dos(as) atendentes das lojas da empresa em resolver os problemas, dúvidas e reclamações. ,587 ,718
6_3. Conhecimento e preparo, por parte dos(as) atendentes das lojas da empresa, quanto aos assuntos apresentados. ,548 ,610
6_4. Tempo de espera para ser atendido nas lojas da sua empresa. ,390 ,414
7_1. Facilidade de contato com a Central de Atendimento da sua empresa. ,493 ,520
7_2. Capacidade dos(as) atendentes da Central de Atendimento para resolver pelo telefone os problemas, dúvidas, reclamações apresentadas. ,683 ,837
7_3. Solução dada pelos atendentes da central de atendimento aos problemas e reclamações apresentadas. ,668 ,734
8_1. Facilidade de escolha da melhor data para pagamento da conta. ,314 ,372
8_2. Clareza e detalhamento das informações contidas na conta. ,498 ,558
8_3. Exatidão dos valores cobrados na conta (precisão da conta). ,491 ,535
8_4. Recebimento da conta em tempo hábil para pagamento da conta. ,260 ,281
8_5. Variedade / diferentes opções nas formas de pagamento da conta (débito em conta, cartão de crédito, bancos disponíveis ou outras formas de pagamento). ,351 ,402
9_1. Divulgação dos preços ,520 ,548
9_2. Preço da ligação ,660 ,770
9_3. Preço dos serviços ,690 ,797
9_4. Preço do aparelho ,423 ,447
10_1. Cobertura no Estado ,519 ,549
10_2. Qualidade do som nas ligações interurbanas (roaming). ,650 ,655
10_3. Quantidade de ligações interurbanas sem interrupções, sem quedas, sem cortes. ,649 ,661
10_4. Qualidade das ligações recebidas de telefone fixo para o telefone celular. ,549 ,567
10_5. Qualidade das ligações feitas em áreas internas/fechadas (apartamento, shopping centers, etc). ,519 ,556
10_6. Quantidade de vezes em que o telefone celular fica fora de serviço, não funciona. ,570 ,533
10_7. Frequência em que ocorre a queda da ligação. ,586 ,570
11_1. Facilidade de obtenção de informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa. ,657 ,604
11_2. Clareza das informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa. ,710 ,670
11_3. Clareza das informações sobre as áreas de cobertura pela empresa. ,561 ,567
11_4. Utilidade das informações apresentadas pela empresa através de anúncios na TV, Rádio, Jornais e Revistas. ,548 ,529
11_5. Clareza das informações apresentadas nos manuais, catálogos e folhetos da empresa. ,593 ,588
12_1. Conhecimento dos tipos de serviços oferecidos pela empresa. ,654 ,634
12_2. Conhecimento sobre a diversidade e facilidade de aquisição de serviço. ,666 ,622
18
12_3. Utilidade e adequação dos serviços oferecidos pela sua empresa. ,619 ,608
12_4. Facilidade no envio de mensagens (torpedos, SMS, MMS). ,527 ,397
12_5. As mensagens são entregues no tempo adequado. ,535 ,405
12_6. Valores cobrados pelo envio das mensagens (torpedos, SMS, MMS). ,443 ,417
12_7. Disponibilidade de acesso à Internet no celular. ,765 ,790
12_8. Utilidade/ Adequação da internet no celular. ,755 ,778
12_9. Velocidade de acesso à internet no celular. ,865 ,883
12_10. Estabilidade da conexão. ,859 ,874
12_11. Valores cobrados pelo acesso da internet no celular. ,667 ,688
12_12. Modernidade da sua empresa. ,493 ,497
13_1. Variedade das funções do aparelho (como TV, Rádio, Câmera, etc). ,479 ,550
13_2. Facilidade para usar todas as funções / recursos do aparelho celular. ,496 ,574
13_3. Variedade das marcas e modelos dos telefones oferecidos no kit (chip ou chip + aparelho) do celular pós-pago. ,437 ,490
13_4. Qualidade do aparelho celular. ,471 ,571
13_5. Compreensão das orientações contidas no manual do aparelho celular. ,388 ,411 Extraction Method: Principal Axis Factoring. SPSS OUTPUT
As estimativas de comunalidade, além de permitir que se realize os
cálculos necessários para a extração dos fatores, possuem uma outra utilidade
prática: a validação do critério de Kaiser para obtenção do número de fatores.
Kaiser, em 1960, sustentou a retenção de fatores com autovalores
maiores do que 1 (Field, 2009). A partir disso, e do surgimento de muitas outras
regras de definição do número de fatores baseados nos denominados
autovalores, muitos pesquisadores passaram a analisar as condições que os
muitos critérios apresentavam melhor desempenho. Uma das constatações
dessas pesquisas, e que será utilizado para justificar o método de Kaiser como
definidor do número de fatores a serem extraídos, é que para tamanhos
amostrais superiores a 250, como é este caso, e a média das comunalidades
superior a 0,60 torna o critério de Kaiser bastante preciso (Field, 2009). Mesmo
se a média das comunalidades não superar 0,60, e o número de itens for entre
20 e 50, este critério ainda pode ser empregado (Hair, 2005). Em casos onde
essas condições possam não estar satisfeitas, outro critério poderá ser
empregado para definir o número de fatores a serem retidos, como por
exemplo, o gráfico de declividade.
19
Neste caso, a média das comunalidades após a extração é 0,587,
sendo inferior a 0,6. Porém o número de itens está entre 20 e 50. Dessa forma
o critério de Kaiser, pelo qual se retém apenas os fatores cujos autovalores
iniciais sejam superiores a 1, pode ser considerado preciso, conforme Hair
(2005). Além disso, a média das comunalidades após a extração supera o valor
de 0,60 quando se exclui da análise os itens que não apresentam carga fatorial
satisfatória, como veremos mais adiante.
Assim, a próxima saída apresenta a lista dos autovalores associados
com cada fator linear antes da extração (Initial Eigenvalues), depois da
extração (Extraction Sums of Squared Loadings) e depois da rotação (Rotation
Sums of Squared Loadings), sendo aplicado o critério de Kaiser para retenção
de fatores, conforme explicado a cima.
Os autovalores associados com cada fator representam a variância
explicada por aquele fator linear em particular. A saída que pode ser
visualizada no Quadro 2.3, mostra também o autovalor em termos de
percentagem da variância explicada, antes e depois da extração (salientando
sempre que essa percentagem não é possível de ser obtida após a rotação,
pelos motivos já explicados no texto, conforme observação “a” no rodapé da
tabela).
Observa-se no Quadro 2.3 que antes da extração identifica-se 45
fatores lineares dentro do conjunto de dados (sabemos que deveria haver o
mesmo número de autovetores quanto de variáveis, assim haverá tantos
autovalores quanto variáveis). Deve estar claro que os primeiros fatores
explicam quantias relativamente grandes das variâncias, especialmente o fator
1, o qual explica 38,066% da variância total. Os autovalores associados com
esses fatores são novamente exibidos, assim como a percentagem de
variância explicada, na coluna “Somas Extraídas das Cargas ao Quadrado”
(Extraction Sums of Squared Loadings). Nesta coluna são apresentados
apenas os fatores retidos após a extração, de acordo com o critério de Kaiser
(autovalores maiores que 1), não sendo apresentados os fatores descartados,
e por isso a tabela fica em branco após o nono fator. A leitura final dessa tabela
20
se volta ao total de variância explicada pelos fatores retidos, que neste caso é
de 58,736%, conforme coluna “cumulative %”.
Ao final da segunda etapa de análise, na qual se busca a extração dos
fatores, conclui-se pela extração de oito fatores para a análise, de acordo com
os critérios definidos e explicados acima. Os fatores extraídos explicam
58,736% da variância total dos dados observados. A próxima etapa da análise
se destinará a interpretação dos fatores.
Quadro 2.3 - Total de variância Explicada
Factor InitialEigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadingsa
Total % ofVariance
Cumulative % Total %
ofVariance Cumulative
% Total
1 17,130 38,066 38,066 16,732 37,182 37,182 13,332 2 2,764 6,143 44,208 2,514 5,587 42,769 9,409 3 2,321 5,157 49,365 1,917 4,260 47,029 10,486 4 2,047 4,548 53,913 1,638 3,640 50,668 8,223 5 1,476 3,279 57,192 1,118 2,485 53,153 9,736 6 1,419 3,152 60,345 ,924 2,054 55,207 9,937 7 1,238 2,750 63,095 ,844 1,876 57,083 8,565 8 1,074 2,387 65,483 ,744 1,653 58,736 7,836 9 ,970 2,156 67,638 10 ,765 1,700 69,338 ... ... ... ... 45 ,085 ,189 100,000
ExtractionMethod: Principal AxisFactoring. a Whenfactors are correlated, sumsofsquaredloadingscannotbeaddedtoobtain a total variance. SPSS OUTPUT
2.3.3. Rotação dos fatores
Uma vez concluída a segunda etapa da análise, na qual identificou-se
o número de fatores e seu poder explicativo para a análise, procede-se a
execução da terceira etapa, a qual é voltada a melhorar a interpretação dos
fatores obtidos pela extração executada. As saídas dessa etapa da análise
diferem, de acordo com o tipo de rotação aplicada (ortogonal ou oblíqua). No
caso específico da rotação OBLIMIM, as saídas compreendem: matriz padrão
(Pattern Matrix) e matriz de correlações entre os fatores (Factor Correlation
Matrix).
21
A matriz padrão, quadro 2.4, contém os coeficientes de regressão de
cada variável para cada fator, denominados como cargas dos fatores. Essas
cargas representam o quanto uma variável contribui para formar um fator. Já a
matriz estrutura, quadro 2.7, traz a correlação entre as variáveis dentro de cada
fator.
A identificação dos fatores é realizada através da matriz padrão, da
seguinte forma: para cada variável observa-se o fator para o qual a variável
possui carga mais alta, da mesma forma como para cada fator observam-se as
variáveis que apresentam carga mais alta nele. O significado de carga alta é
arbitrário, não havendo uma regra matemática para tal. A literatura utilizada
para este relatório propõe que cargas altas são aquelas cujo coeficiente seja
superior a 0,4. (Andy, 2009). Porém, mesmo em casos onde a carga seja
inferior a 0,4, deve-se observar na denominada matriz estrutura (Structure
Matrix) o coeficiente de correlação dessa variável com o fator, e através da
observação dessa correlação decidir sobre a exclusão ou não do item do fator.
Geralmente, só se opta pela exclusão do item caso o coeficiente de correlação
seja muito baixo (inferior a 0,2). Assim, os itens que não apresentarem carga
superior a 0,4, e seus coeficientes de correlação forem muito baixos, serão
excluídas do fator.
Como explicado no parágrafo anterior, para cada variável observa-se
na matriz padrão o fator para o qual a variável possui carga mais alta, da
mesma forma como para cada fator observam-se as variáveis que apresentam
carga mais alta nele. Assim, a variável 11.2 apresenta sua maior carga no fator
1, assim como todas as demais variáveis da questão 11. Já a variável 12.9
apresenta sua maior carga no fator 2, e assim por diante. O grifo em negrito
permite facilitar a visualização das variáveis em cada fator.
O padrão observado na matriz padrão tende a não se repetir na matriz
estrutura, pois esta traz os coeficientes de correlação, e principalmente porque
a matriz estrutural não ignora a variância compartilhada, enquanto que a matriz
padrão contém apenas a informação sobre a contribuição única de cada
22
variável em cada fator. Esse é o motivo pelo qual é preferível a interpretação
da matriz padrão para que se consiga visualizar os fatores.
Analisando-se as cargas fatoriais, observa-se que os itens 12.4, 12.5,
12.6 e 12.12, apresentam cargas fatoriais inferiores a 0,4. Dessa forma, os
mesmos deverão ser excluídos dos respectivos fatores e nova análise deve ser
rodada para a constituição dos fatores do instrumento. O quadro 2.5 apresenta
a constituição dos fatores sem a presença dos itens mencionados. Nesta nova
matriz padrão, não se observa variáveis com cargas fatoriais inferiores, não
havendo necessidade de se excluir novos itens da análise. O quadro 2.6 traz o
total de variância explicada (60,415%) após a exclusão dos itens de baixa
carga fatorial. As análises subsequentes já apresentam essa adequação da
modelagem multivariada.
Quadro 2.4 - Matriz Padrão Factor
1 2 3 4 5 6 7 8
12_1. Conhecimento dos tipos de serviços oferecidos pela empresa.
,757 -,018 -,019 ,029 ,032 -,026 -,035 -,001
12_2. Conhecimento sobre a diversidade e facilidade de aquisição de serviço.
,747 -,029 -,015 ,037 ,030 -,017 -,009 -,003
11_2. Clareza das informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.
,716 ,025 -,034 -,033 ,028 ,061 -,035 ,122
11_5. Clareza das informações apresentadas nos manuais, catálogos e folhetos da empresa.
,714 -,006 ,009 ,039 ,021 ,026 -,010 -,025
11_4. Utilidade das informações apresentadas pela empresa através de anúncios na TV, Rádio, Jornais e Revistas.
,686 -,017 ,008 ,019 ,014 ,012 -,022 -,024
11_1. Facilidade de obtenção de informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.
,671 ,031 -,006 -,017 ,021 ,049 -,024 ,124
12_3. Utilidade e adequação dos serviços oferecidos pela sua empresa.
,621 -,068 ,072 ,029 ,049 ,017 -,012 ,015
11_3. Clareza das informações sobre as áreas de cobertura pela empresa.
,600 ,013 ,196 -,023 ,018 ,001 -,013 ,038
12_9. Velocidade de acesso à internet no celular. -,039 -,963 ,000 -,042 ,033 -,021 ,006 ,030
12_10. Estabilidade da conexão. -,016 -,940 ,029 -,041 ,019 -,020 ,009 ,029
12_7. Disponibilidade de acesso à Internet no celular. ,005 -,867 ,012 ,021 ,005 ,013 ,012 ,005
23
12_8. Utilidade/ Adequação da internet no celular. ,019 -,858 -,009 ,053 -,006 ,020 ,032 ,005
12_11. Valores cobrados pelo acesso da internet no celular. ,011 -,805 -,052 -,024 -,003 ,003 -,110 ,015
12_12. Modernidade da sua empresa. ,228 -,288 ,123 ,127 ,068 ,034 -,026 ,023
12_5. As mensagens são entregues no tempo adequado. ,140 -,227 ,218 ,140 -,009 ,151 ,029 -,037
12_4. Facilidade no envio de mensagens (torpedos, SMS, MMS). ,181 -,217 ,163 ,176 -,022 ,179 ,061 -,065
10_3. Quantidade de ligações interurbanas sem interrupções, sem quedas, sem cortes. -,026 ,003 ,798 ,012 -,003 ,040 -,013 ,006
10_2. Qualidade do som nas ligações interurbanas (roaming). -,022 -,006 ,790 ,018 -,016 ,050 -,016 -,007
10_7. Frequência em que ocorre a queda da ligação. ,003 ,019 ,761 -,024 ,034 -,010 ,016 ,014
10_6. Quantidade de vezes em que o telefone celular fica fora de serviço, não funciona.
,006 ,010 ,727 -,021 ,026 -,018 ,003 ,022
10_1. Cobertura no Estado ,034 -,016 ,722 -,011 ,008 -,043 -,013 ,018
10_5. Qualidade das ligações feitas em áreas internas/fechadas (apartamento, shopping centers, etc).
,033 -,010 ,667 ,000 ,038 -,036 -,059 ,053
10_4. Qualidade das ligações recebidas de telefone fixo para o telefone celular. ,026 -,021 ,657 ,061 -,012 ,086 -,009 -,010
13_4. Qualidade do aparelho celular. -,066 ,045 ,023 ,781 ,022 -,011 -,017 ,024
13_1. Variedade das funções do aparelho (como TV, Rádio, Câmera, etc). -,038 -,010 -,016 ,758 ,014 -,017 -,005 ,024
13_2. Facilidade para usar todas as funções / recursos do aparelho celular. ,002 -,009 ,005 ,736 ,004 ,021 ,007 ,017
13_3. Variedade das marcas e modelos dos telefones oferecidos no kit (chip ou chip + aparelho) do celular pós-pago.
,074 -,038 -,019 ,612 ,033 ,009 -,038 -,010
13_5. Compreensão das orientações contidas no manual do aparelho celular.
,124 ,015 ,005 ,536 -,028 ,032 -,034 ,025
6_2. Interesse e boa vontade dos(as) atendentes das lojas da empresa em resolver os problemas, dúvidas e reclamações.
-,002 -,001 -,027 ,020 ,892 ,009 ,037 -,046
6_1. Rapidez na solução dos problemas, dúvidas e reclamações nas lojas da empresa. ,010 ,010 ,028 -,017 ,753 -,002 -,020 ,051
6_3. Conhecimento e preparo, por parte dos(as) atendentes das lojas da empresa, quanto aos assuntos apresentados.
,052 -,018 -,030 ,011 ,732 ,043 ,027 ,014
6_4. Tempo de espera para ser atendido nas lojas da sua empresa. -,017 -,012 ,070 -,002 ,542 -,003 -,092 ,033
8_2. Clareza e detalhamento das informações contidas na conta. ,040 ,017 -,040 -,042 -,014 ,725 -,037 ,059
8_3. Exatidão dos valores cobrados na conta (precisão da conta). -,011 -,004 -,029 -,055 ,019 ,679 -,086 ,071
24
8_1. Facilidade de escolha da melhor data para pagamento da conta. -,020 -,009 ,013 ,043 ,045 ,592 ,045 -,010
8_5. Variedade / diferentes opções nas formas de pagamento da conta (débito em conta, cartão de crédito, bancos disponíveis ou outras formas de pagamento).
,019 -,008 ,014 ,051 ,013 ,591 ,002 -,027
8_4. Recebimento da conta em tempo hábil para pagamento da conta. -,008 -,003 ,059 ,002 ,017 ,486 -,011 -,001
9_2. Preço da ligação -,020 -,009 ,022 ,009 ,007 ,015 -,857 ,012
9_3. Preço dos serviços -,002 -,025 ,035 ,008 ,034 ,021 -,824 ,027
9_1. Divulgação dos preços ,225 -,003 -,044 ,004 ,026 ,135 -,479 ,024
9_4. Preço do aparelho ,046 -,035 ,055 ,137 ,069 ,003 -,473 ,012
12_6. Valores cobrados pelo envio das mensagens (torpedos, SMS, MMS). ,138 -,188 ,106 ,080 -,004 ,095 -,266 -,030
7_2. Capacidade dos(as) atendentes da Central de Atendimento para resolver pelo telefone os problemas, dúvidas, reclamações apresentadas.
,007 -,025 ,002 ,042 -,018 ,003 ,028 ,910
7_3. Solução dada pelos atendentes da central de atendimento aos problemas e reclamações apresentadas.
,026 -,030 ,006 ,028 ,054 ,047 ,022 ,771
7_1. Facilidade de contato com a Central de Atendimento da sua empresa. ,028 -,013 ,059 ,009 ,023 ,013 -,060 ,617
ExtractionMethod: Principal AxisFactoring. RotationMethod: Obliminwith Kaiser Normalization.
Quadro 2.5 - Matriz Padrão após exclusão de itens de baixa carga fatorial Factor
1 2 3 4 5 6 7 8
12_1. Conhecimento dos tipos de serviços oferecidos pela empresa.
,763 -,024 -,016 ,032 ,026 -,027 -,028 -,008
12_2. Conhecimento sobre a diversidade e facilidade de aquisição de serviço.
,752 -,036 -,011 ,040 ,025 -,019 -,005 -,009
11_2. Clareza das informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.
,723 ,019 -,032 -,030 ,020 ,065 -,026 ,112
11_5. Clareza das informações apresentadas nos manuais, catálogos e folhetos da empresa.
,718 -,012 ,013 ,042 ,014 ,029 -,004 -,035
11_4. Utilidade das informações apresentadas pela empresa através de anúncios na TV, Rádio, Jornais e Revistas.
,688 -,023 ,013 ,022 ,006 ,016 -,019 -,034
11_1. Facilidade de obtenção de informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.
,677 ,026 -,004 -,015 ,014 ,051 -,016 ,117
12_3. Utilidade e adequação dos serviços oferecidos pela sua empresa.
,622 -,071 ,074 ,031 ,046 ,011 -,012 ,012
11_3. Clareza das informações sobre as áreas de cobertura pela empresa.
,606 ,006 ,198 -,019 ,011 ,006 -,004 ,028
25
12_9. Velocidade de acesso à internet no celular. -,030 -,967 ,008 -,032 ,022 -,010 ,016 ,014
12_10. Estabilidade da conexão. -,008 -,941 ,037 -,032 ,009 -,013 ,017 ,015
12_7. Disponibilidade de acesso à Internet no celular. ,013 -,865 ,020 ,028 -,002 ,014 ,019 -,005
12_8. Utilidade/ Adequação da internet no celular. ,026 -,855 -,001 ,059 -,012 ,020 ,036 -,004
12_11. Valores cobrados pelo acesso da internet no celular. ,018 -,799 -,045 -,017 -,010 ,008 -,098 ,007
10_3. Quantidade de ligações interurbanas sem interrupções, sem quedas, sem cortes. -,022 -,004 ,798 ,016 -,008 ,041 -,011 -,001
10_2. Qualidade do som nas ligações interurbanas (roaming). -,019 -,014 ,791 ,023 -,022 ,053 -,015 -,015
10_7. Frequência em que ocorre a queda da ligação. ,009 ,014 ,759 -,020 ,030 -,006 ,025 ,009
10_6. Quantidade de vezes em que o telefone celular fica fora de serviço, não funciona.
,012 ,004 ,725 -,016 ,022 -,012 ,013 ,016
10_1. Cobertura no Estado ,035 -,020 ,720 -,008 ,002 -,039 -,013 ,012
10_5. Qualidade das ligações feitas em áreas internas/fechadas (apartamento, shopping centers, etc).
,037 -,016 ,666 ,004 ,032 -,030 -,053 ,046
10_4. Qualidade das ligações recebidas de telefone fixo para o telefone celular. ,028 -,027 ,654 ,062 -,014 ,080 -,014 -,012
13_4. Qualidade do aparelho celular. -,062 ,036 ,029 ,778 ,018 -,007 -,013 ,019
13_1. Variedade das funções do aparelho (como TV, Rádio, Câmera, etc). -,034 -,017 -,009 ,754 ,009 -,009 -,001 ,018
13_2. Facilidade para usar todas as funções / recursos do aparelho celular. ,008 -,017 ,010 ,730 ,002 ,023 ,011 ,014
13_3. Variedade das marcas e modelos dos telefones oferecidos no kit (chip ou chip + aparelho) do celular pós-pago.
,079 -,045 -,012 ,609 ,028 ,016 -,032 -,017
13_5. Compreensão das orientações contidas no manual do aparelho celular.
,131 ,007 ,009 ,533 -,031 ,033 -,028 ,020
6_2. Interesse e boa vontade dos(as) atendentes das lojas da empresa em resolver os problemas, dúvidas e reclamações.
-,003 ,000 -,028 ,019 ,897 ,004 ,034 -,044
6_1. Rapidez na solução dos problemas, dúvidas e reclamações nas lojas da empresa. ,009 ,012 ,026 -,019 ,753 -,003 -,022 ,053
6_3. Conhecimento e preparo, por parte dos(as) atendentes das lojas da empresa, quanto aos assuntos apresentados.
,050 -,017 -,030 ,010 ,732 ,040 ,024 ,016
6_4. Tempo de espera para ser atendido nas lojas da sua empresa. -,015 -,012 ,069 -,002 ,541 -,002 -,088 ,032
8_2. Clareza e detalhamento das informações contidas na conta. ,043 ,010 -,035 -,037 -,024 ,738 -,026 ,048
8_3. Exatidão dos valores cobrados na conta (precisão da conta). -,008 -,010 -,025 -,051 ,011 ,689 -,075 ,062
26
8_5. Variedade / diferentes opções nas formas de pagamento da conta (débito em conta, cartão de crédito, bancos disponíveis ou outras formas de pagamento).
,023 -,014 ,020 ,056 ,009 ,588 ,004 -,034
8_1. Facilidade de escolha da melhor data para pagamento da conta. -,018 -,014 ,018 ,046 ,042 ,584 ,045 -,013
8_4. Recebimento da conta em tempo hábil para pagamento da conta. -,003 -,009 ,063 ,007 ,013 ,487 -,006 -,008
9_2. Preço da ligação -,026 -,007 ,017 ,001 ,002 ,005 -,874 ,009
9_3. Preço dos serviços -,009 -,023 ,030 ,000 ,029 ,011 -,843 ,024
9_1. Divulgação dos preços ,222 -,006 -,044 ,002 ,016 ,134 -,493 ,015
9_4. Preço do aparelho ,046 -,036 ,054 ,133 ,064 ,002 -,477 ,008
7_2. Capacidade dos(as) atendentes da Central de Atendimento para resolver pelo telefone os problemas, dúvidas, reclamações apresentadas.
-,004 -,014 -,008 ,032 -,019 -,009 ,025 ,937
7_3. Solução dada pelos atendentes da central de atendimento aos problemas e reclamações apresentadas.
,017 -,020 -,002 ,019 ,054 ,038 ,018 ,788
7_1. Facilidade de contato com a Central de Atendimento da sua empresa. ,024 -,007 ,052 ,002 ,022 ,008 -,061 ,627
Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization.
Quadro 2.6 - Total de Variância Explicada após exclusão de itens de baixa carga fatorial Factor InitialEigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation
Sums of Squared
Loadingsa Total %
ofVariance Cumulative
% Total %
ofVariance Cumulative
% Total
1 15,577 37,992 37,992 15,197 37,067 37,067 12,182 2 2,687 6,554 44,546 2,459 5,998 43,065 8,403 3 2,311 5,637 50,183 1,910 4,659 47,724 9,539 4 2,022 4,933 55,116 1,611 3,930 51,654 7,301 5 1,460 3,562 58,678 1,101 2,686 54,340 9,111 6 1,408 3,435 62,113 ,919 2,241 56,581 9,034 7 1,204 2,935 65,048 ,827 2,016 58,597 8,247 8 1,072 2,614 67,662 ,745 1,818 60,415 7,830 9 ,765 1,865 69,527 ... ... ... ... 41 ,085 ,208 100,000
a When factors are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance.
27
Quadro 2.7 - Matriz Estrutura Factor
1 2 3 4 5 6 7 8 11_2. Clareza das informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.
,811 -,408 ,464 ,436 ,544 ,562 -,540 ,548
12_1. Conhecimento dos tipos de serviços oferecidos pela empresa. ,795 -,427 ,455 ,466 ,499 ,493 -,514 ,450
12_2. Conhecimento sobre a diversidade e facilidade de aquisição de serviço. ,787 -,432 ,455 ,468 ,494 ,492 -,497 ,444
11_1. Facilidade de obtenção de informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.
,769 -,386 ,457 ,422 ,518 ,530 -,508 ,526
12_3. Utilidade e adequação dos serviços oferecidos pela sua empresa. ,767 -,467 ,515 ,467 ,522 ,519 -,505 ,470
11_5. Clareza das informações apresentadas nos manuais, catálogos e folhetos da empresa. ,765 -,409 ,456 ,462 ,477 ,502 -,485 ,420
11_3. Clareza das informações sobre as áreas de cobertura pela empresa. ,735 -,405 ,558 ,415 ,493 ,492 -,475 ,463
11_4. Utilidade das informações apresentadas pela empresa através de anúncios na TV, Rádio, Jornais e Revistas.
,726 -,394 ,431 ,426 ,447 ,470 -,466 ,396
12_9. Velocidade de acesso à internet no celular. ,456 -,945 ,425 ,325 ,364 ,372 -,342 ,321
12_10. Estabilidade da conexão. ,472 -,938 ,447 ,333 ,369 ,380 -,350 ,329 12_7. Disponibilidade de acesso à Internet no celular. ,476 -,887 ,430 ,370 ,359 ,391 -,349 ,312
12_8. Utilidade/ Adequação da internet no celular.
,476 -,878 ,416 ,388 ,350 ,391 -,339 ,307
12_11. Valores cobrados pelo acesso da internet no celular. ,456 -,821 ,367 ,321 ,340 ,372 -,397 ,309
10_3. Quantidade de ligações interurbanas sem interrupções, sem quedas, sem cortes.
,475 -,382 ,814 ,353 ,417 ,423 -,354 ,368
10_2. Qualidade do som nas ligações interurbanas (roaming). ,476 -,389 ,810 ,360 ,407 ,427 -,357 ,357
10_7. Frequência em que ocorre a queda da ligação. ,430 -,333 ,755 ,293 ,394 ,359 -,298 ,343
10_1. Cobertura no Estado ,447 -,359 ,740 ,307 ,383 ,350 -,325 ,344 10_4. Qualidade das ligações recebidas de telefone fixo para o telefone celular. ,495 -,393 ,740 ,390 ,412 ,446 -,368 ,360
10_5. Qualidade das ligações feitas em áreas internas/fechadas (apartamento, shopping centers, etc).
,489 -,377 ,740 ,339 ,435 ,392 -,381 ,397
10_6. Quantidade de vezes em que o telefone celular fica fora de serviço, não funciona. ,425 -,332 ,731 ,290 ,384 ,351 -,300 ,340
13_4. Qualidade do aparelho celular. ,396 -,259 ,316 ,757 ,306 ,338 -,301 ,240 13_2. Facilidade para usar todas as funções / recursos do aparelho celular. ,446 -,315 ,336 ,756 ,326 ,378 -,319 ,263
13_1. Variedade das funções do aparelho (como TV, Rádio, Câmera, etc). ,401 -,290 ,298 ,743 ,298 ,335 -,296 ,237
13_3. Variedade das marcas e modelos dos telefones oferecidos no kit (chip ou chip + aparelho) do celular pós-pago.
,472 -,337 ,332 ,692 ,345 ,383 -,355 ,267
13_5. Compreensão das orientações contidas no manual do aparelho celular. ,461 -,288 ,322 ,628 ,309 ,370 -,338 ,272
6_2. Interesse e boa vontade dos(as) atendentes das lojas da empresa em resolver os problemas, dúvidas e reclamações.
,495 -,314 ,398 ,338 ,847 ,465 -,387 ,488
6_1. Rapidez na solução dos problemas, dúvidas e reclamações nas lojas da empresa. ,509 -,315 ,429 ,317 ,802 ,467 -,424 ,534
28
6_3. Conhecimento e preparo, por parte dos(as) atendentes das lojas da empresa, quanto aos assuntos apresentados.
,512 -,329 ,395 ,338 ,778 ,478 -,397 ,500
6_4. Tempo de espera para ser atendido nas lojas da sua empresa. ,431 -,290 ,387 ,283 ,633 ,395 -,394 ,432
8_2. Clareza e detalhamento das informações contidas na conta. ,488 -,306 ,346 ,325 ,427 ,751 -,421 ,410
8_3. Exatidão dos valores cobrados na conta (precisão da conta). ,474 -,316 ,351 ,310 ,442 ,730 -,443 ,421
8_5. Variedade / diferentes opções nas formas de pagamento da conta (débito em conta, cartão de crédito, bancos disponíveis ou outras formas de pagamento).
,424 -,291 ,334 ,344 ,370 ,629 -,346 ,308
8_1. Facilidade de escolha da melhor data para pagamento da conta. ,382 -,268 ,312 ,313 ,365 ,602 -,300 ,302
8_4. Recebimento da conta em tempo hábil para pagamento da conta. ,353 -,246 ,308 ,264 ,322 ,528 -,297 ,278
9_3. Preço dos serviços ,584 -,384 ,417 ,381 ,487 ,505 -,890 ,458 9_2. Preço da ligação ,542 -,347 ,376 ,356 ,440 ,470 -,876 ,417 9_1. Divulgação dos preços ,610 -,359 ,372 ,382 ,463 ,533 -,702 ,431 9_4. Preço do aparelho ,511 -,348 ,386 ,416 ,429 ,426 -,632 ,374 7_2. Capacidade dos(as) atendentes da Central de Atendimento para resolver pelo telefone os problemas, dúvidas, reclamações apresentadas.
,514 -,320 ,401 ,301 ,554 ,452 -,411 ,918
7_3. Solução dada pelos atendentes da central de atendimento aos problemas e reclamações apresentadas.
,528 -,334 ,412 ,312 ,578 ,481 -,422 ,853
7_1. Facilidade de contato com a Central de Atendimento da sua empresa.
,469 -,293 ,387 ,271 ,487 ,411 -,408 ,712
Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization.
A análise final da matriz padrão se volta a interpretação do significado
de cada fator, buscando-se o entendimento dos temas comuns entre os itens
designados para cada fator. Dessa forma, os fatores obtidos foram:
- FATOR 1: Informações, formado pelos itens 11_1 a 11_5 e 12_1 a 12_3
- FATOR 2: Serviços de internet, formado pelos itens 12_7 a 12_11;
- FATOR 3: Cobertura e qualidade das ligações, formado pelos itens 10_1 a
10_7;
- FATOR 4: Qualidade do aparelho, formado pelos itens 13_1 a 13_5;
- FATOR 5:Atendimento nas lojas, formado pelos itens 6_1 a 6_4;
- FATOR 6: Contas, formado pelos itens 8_1 a 8_5;
- FATOR 7: Preços dos serviços, formado pelos itens 9_1 a 9_4;
- FATOR 8: Atendimento por telefone, formado pelos itens 7_1 a 7_3;
29
A execução da análise confirmou a obtenção dos oito fatores pré-
estabelecidos no instrumento, porém com algumas realocações dos itens
previamente alocados nos fatores. O bloco de questões referente aos serviços
prestados e facilidades (12.1 a 12.12) foi o bloco com mais alterações. Os itens
12.12 e 12.4 a 12.6 não se mostraram importantes para o fator, havendo
necessidade de excluí-los da análise. Além disso o bloco foi dividido, sendo os
itens 12.1 a 12.3 realocados para o fator de informações, junto as questões
11.1 a 11.5. Já os itens 12.7 a 12.11 formaram um fator, o qual ficou
denominado como serviços de internet.
A última saída dessa etapa da análise é a matriz de correlação entre os
fatores, apresentada no quadro 2.8, abaixo. Observa-se que todos os fatores
estão inter-relacionados em um determinado grau. A conclusão principal da
matriz de correlações não está exatamente na interpretação dos coeficientes
obtidos, mas sim na constatação de que essas correlações existem, e isso
indica que os constructos (fatores) obtidos podem estar inter-relacionados,
permitindo inferir que para estes dados não se pode assumir independência
entre os fatores. Portanto, a solução da rotação oblíqua (OBLIMIM) é
provavelmente a mais apropriada.
Quadro 2.8 - Matriz de correlação entre os fatores
Factor 1 2 3 4 5 6 7 8
1 1,000 -,512 ,575 ,557 ,610 ,626 -,623 ,566
2 -,512 1,000 -,457 -,382 -,388 -,416 ,388 -,342
3 ,575 -,457 1,000 ,411 ,504 ,483 -,416 ,444
4 ,557 -,382 ,411 1,000 ,399 ,461 -,404 ,311
5 ,610 -,388 ,504 ,399 1,000 ,566 -,496 ,618
6 ,626 -,416 ,483 ,461 ,566 1,000 -,531 ,502
7 -,623 ,388 -,416 -,404 -,496 -,531 1,000 -,467
8 ,566 -,342 ,444 ,311 ,618 ,502 -,467 1,000 Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization.
30
2.3.4. Apresentação dos escores dos fatores
Uma vez concluída a terceira etapa da análise, na qual identificou-se
os fatores obtidos pela extração e a validade da rotação executada na análise,
procede-se a apresentação da matriz de escores dos fatores extraídos. A
mesma é apresentada como parte integrante das saídas de uma análise
fatorial, e pode ser útil na compreensão de como as cargas dos fatores foram
calculadas, ou seja, faz parte da matemática que está por traz da obtenção dos
fatores.
Quadro 2.9 - Matriz de escores fatoriais Factor
1 2 3 4 5 6 7 8 11_2. Clareza das informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.
,743 ,162 -,129 -,027 -,133 -,216 ,114 ,009
12_3. Utilidade e adequação dos serviços oferecidos pela sua empresa. ,735 ,049 -,060 ,040 -,107 -,189 ,083 -,041
12_1. Conhecimento dos tipos de serviços oferecidos pela empresa. ,715 ,092 -,128 ,063 -,152 -,249 ,088 -,053
12_2. Conhecimento sobre a diversidade e facilidade de aquisição de serviço. ,710 ,079 -,123 ,068 -,138 -,247 ,098 -,051
11_1. Facilidade de obtenção de informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.
,709 ,155 -,103 -,016 -,116 -,210 ,103 ,015
11_3. Clareza das informações sobre as áreas de cobertura pela empresa. ,705 ,085 ,045 ,029 -,130 -,191 ,085 -,020
11_5. Clareza das informações apresentadas nos manuais, catálogos e folhetos da empresa.
,693 ,088 -,104 ,083 -,144 -,212 ,118 -,051
9_3. Preço dos serviços ,676 ,151 -,172 -,064 -,335 ,224 -,348 -,009 11_4. Utilidade das informações apresentadas pela empresa através de anúncios na TV, Rádio, Jornais e Revistas.
,656 ,075 -,099 ,068 -,151 -,205 ,105 -,048
9_1. Divulgação dos preços ,642 ,150 -,186 -,030 -,242 ,111 -,112 -,004 7_3. Solução dada pelos atendentes da central de atendimento aos problemas e reclamações apresentadas.
,636 ,218 -,038 -,319 ,245 -,096 -,088 ,321
10_2. Qualidade do som nas ligações interurbanas (roaming). ,631 -,058 ,496 ,084 -,039 ,058 -,006 ,018
10_3. Quantidade de ligações interurbanas sem interrupções, sem quedas, sem cortes. ,631 -,048 ,504 ,072 -,030 ,051 -,012 ,017
10_4. Qualidade das ligações recebidas de telefone fixo para o telefone celular. ,630 -,044 ,389 ,096 -,027 ,051 ,012 ,017
12_7. Disponibilidade de acesso à Internet no celular. ,629 -,609 -,119 -,078 ,042 ,009 ,005 ,000
9_2. Preço da ligação ,628 ,155 -,181 -,051 -,357 ,236 -,362 -,004 7_2. Capacidade dos(as) atendentes da Central de Atendimento para resolver pelo telefone os problemas, dúvidas, reclamações apresentadas.
,624 ,233 -,037 -,348 ,272 -,133 -,126 ,412
12_8. Utilidade/ Adequação da internet no celular. ,623 -,602 -,136 -,054 ,053 ,004 ,014 ,007
31
6_1. Rapidez na solução dos problemas, dúvidas e reclamações nas lojas da empresa. ,623 ,214 ,001 -,248 ,252 ,022 -,063 -,289
10_5. Qualidade das ligações feitas em áreas internas/fechadas (apartamento, shopping centers, etc).
,621 -,023 ,409 ,027 -,031 ,003 -,056 ,009
6_3. Conhecimento e preparo, por parte dos(as) atendentes das lojas da empresa, quanto aos assuntos apresentados.
,613 ,187 -,044 -,212 ,256 ,020 -,014 -,293
6_2. Interesse e boa vontade dos(as) atendentes das lojas da empresa em resolver os problemas, dúvidas e reclamações.
,610 ,209 -,028 -,230 ,314 ,033 -,038 -,386
12_11. Valores cobrados pelo acesso da internet no celular. ,591 -,538 -,169 -,114 -,021 ,029 -,039 ,004
9_4. Preço do aparelho ,586 ,088 -,110 ,044 -,147 ,118 -,209 -,023 10_1. Cobertura no Estado ,576 -,055 ,458 ,046 -,039 -,006 -,037 ,006 8_3. Exatidão dos valores cobrados na conta (precisão da conta). ,569 ,144 -,106 -,098 -,032 ,310 ,267 ,085
8_2. Clareza e detalhamento das informações contidas na conta. ,569 ,152 -,113 -,069 -,034 ,303 ,320 ,096
10_7. Frequência em que ocorre a queda da ligação. ,567 -,032 ,497 ,038 -,016 ,008 -,012 -,002
7_1. Facilidade de contato com a Central de Atendimento da sua empresa. ,561 ,182 -,007 -,254 ,148 -,070 -,108 ,260
10_6. Quantidade de vezes em que o telefone celular fica fora de serviço, não funciona.
,557 -,035 ,471 ,036 -,020 ,006 -,019 ,003
6_4. Tempo de espera para ser atendido nas lojas da sua empresa. ,535 ,145 ,015 -,172 ,156 ,045 -,080 -,209
13_3. Variedade das marcas e modelos dos telefones oferecidos no kit (chip ou chip + aparelho) do celular pós-pago.
,531 ,013 -,151 ,397 ,159 ,017 -,058 ,008
13_2. Facilidade para usar todas as funções / recursos do aparelho celular. ,521 ,021 -,138 ,475 ,225 ,032 -,064 ,043
8_5. Variedade / diferentes opções nas formas de pagamento da conta (débito em conta, cartão de crédito, bancos disponíveis ou outras formas de pagamento).
,503 ,087 -,070 ,024 -,001 ,254 ,261 ,040
13_5. Compreensão das orientações contidas no manual do aparelho celular. ,500 ,049 -,123 ,360 ,115 -,004 -,034 ,044
8_1. Facilidade de escolha da melhor data para pagamento da conta. ,468 ,088 -,056 -,001 ,039 ,253 ,266 ,036
8_4. Recebimento da conta em tempo hábil para pagamento da conta. ,429 ,076 -,020 -,013 -,006 ,217 ,209 ,039
12_9. Velocidade de acesso à internet no celular. ,626 -,681 -,123 -,147 ,050 ,010 -,012 -,005
12_10. Estabilidade da conexão. ,639 -,665 -,103 -,137 ,039 ,002 -,010 ,000 13_4. Qualidade do aparelho celular. ,479 ,054 -,120 ,502 ,249 ,050 -,104 ,041 13_1. Variedade das funções do aparelho (como TV, Rádio, Câmera, etc). ,478 ,017 -,148 ,483 ,241 ,035 -,092 ,042
Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization. SPSS OUTPUT
2.3.5. Análise de confiabilidade
A última etapa da análise é destinada a validação de consistência
interna dos fatores extraídos, através da análise do Alpha de Cronbach e
Lambda de Guttman. Ou seja, se faz a checagem da confiabilidade das escalas
32
das medidas construídas. O termo confiabilidade significa que a escala deve
refletir o constructo que está medindo de forma consistente.
Nesta etapa da análise as saídas se resumem ao Alpha de Cronbach e
ao Lambda de Guttman (Lambda 6).
O Alpha de Cronbach é uma medida que varia entre 0 e 1, e consiste
em uma medida da consistência interna (ou confiabilidade) da amostra (escala)
utilizada. Um alpha entre 0,6 e 0,7 é considerado aceitável, maior que 0,7 até
0,9 é considerado bom, e um alpha maior ou igual a 0,9 é considerado
excelente. (Andy, 2009).
O Lambda de Guttman (Lambda 6) considera a quantidade de
variância em cada item (indicador) que pode ser somado a regressão linear de
todos os outros itens (correlação múltipla ao quadrado). A amplitude dos
valores do teste, assim como os níveis considerados aceitáveis são similares
ao Alpha de Cronbach.
Quadro 2.10 - Alpha de Cronbach e Lambda de Guttman Fatores 1 2 3 4 5 6 7 8
Alpha 0,922 0,951 0,906 0,840 0,845 0,779 0,861 0,866
Lambda 0,924 0,946 0,902 0,813 0,811 0,758 0,837 0,824
A análise dos coeficientes Alpha e Lambda obtidos indica bons níveis
de confiabilidade e consistência interna das escalas em cada fator constituído,
ou seja, os fatores obtidos são medidos de forma consistente pela escala de
medida utilizada.
2.4. Conclusão sobre a validação das escalas de med ida
A execução da análise, conforme metodologia proposta, confirmou a
obtenção dos oito fatores pré-estabelecidos no instrumento, com necessidade
de adequações para o prosseguimento da modelagem de equações
estruturais, os quais foram extraídos através de análise de Fatores Comuns
(PAF), com aplicação de rotação OBLIMIN.
Os fatores obtidos foram:
33
- FATOR 1: Informações, formado pelos itens 11_1 a 11_5 e 12_1 a 12_3
- FATOR 2: Serviços de internet, formado pelos itens 12_7 a 12_11;
- FATOR 3: Cobertura e qualidade das ligações, formado pelos itens 10_1 a
10_7;
- FATOR 4: Qualidade do aparelho, formado pelos itens 13_1 a 13_5;
- FATOR 5:Atendimento nas lojas, formado pelos itens 6_1 a 6_4;
- FATOR 6: Contas, formado pelos itens 8_1 a 8_5;
- FATOR 7: Preços dos serviços, formado pelos itens 9_1 a 9_4;
- FATOR 8: Atendimento por telefone, formado pelos itens 7_1 a 7_3;
A etapa seguinte da análise consiste na análise multivariada
confirmatória, através de técnicas de modelagem de equações estruturais, pela
qual se obterá os escores fatoriais a serem utilizados nas análises
subsequentes. Esta etapa é apresentada no próximo capítulo, no sub capítulo
3.2.
34
3. ANÁLISES ESTATÍSTICAS
Neste capítulo serão apresentados os resultados das análises
estatísticas realizadas. Salienta-se que a descrição dos resultados não é
objetivo desse produto, sendo a mesma desenvolvida no produto VII.
Este capítulo será dividido nos seguintes subcapítulos:
Distribuições amostrais: Distribuição da amostra aplicada de acordo
com as variáveis pelas quais será analisado o nível de satisfação dos
consumidores, quanto a suas associações e correlações.
Modelo de equações Estruturais: Execução da análise fatorial
confirmatória, através de modelagens pela técnica de Equações Estruturais,
objetivando o entendimento do modelo de satisfação do consumidor. Nesta
etapa da análise se obtém os escores fatoriais que serão utilizados para o
cálculo do índice de satisfação do consumidor.
Análises estatísticas do Índice ANATEL de Satisfaçã o do
consumidor: Cálculo do índice de satisfação, através dos escores fatoriais
extraídos pela análise multivariada confirmatória, bem como a apresentação
das medidas de tendência central e de variabilidade do índice de satisfação. A
análise apresentada nesse subcapítulo compreenderá ainda cruzamentos
(crosstabs) do índice de satisfação do consumidor por unidade da federação,
empresa prestadora, por região e/ou setor, e variáveis sócio-demográficas,
com os respectivos testes de associação e comparações entre grupos, através
da técnica de análise estatística mais adequada, de acordo com as
justificativas apresentadas (ANOVA, teste t-Student, teste de correlação de
Pearson, ou equivalentes não-paramétricos).
35
3.1. Distribuições amostrais
Quadro 3.1 - Distribuição da amostra por Unidade da federação (UF)
Frequency Percent ValidPercent CumulativePercent
Valid AC 1540 3,7 3,7 3,7 AL 1540 3,7 3,7 7,5 AM 1658 4,0 4,0 11,5 AP 1155 2,8 2,8 14,3 BA 1540 3,7 3,7 18,0 CE 1155 2,8 2,8 20,8 DF 1540 3,7 3,7 24,5 ES 1540 3,7 3,7 28,2 GO 1925 4,7 4,7 32,9 MA 1540 3,7 3,7 36,6 MG 1925 4,7 4,7 41,3 MS 1652 4,0 4,0 45,3 MT 1540 3,7 3,7 49,0 PA 1037 2,5 2,5 51,5 PB 1540 3,7 3,7 55,3 PE 1540 3,7 3,7 59,0 PI 1540 3,7 3,7 62,7 PR 1925 4,7 4,7 67,4 RJ 1540 3,7 3,7 71,1 RN 1155 2,8 2,8 73,9 RO 1540 3,7 3,7 77,6 RR 1155 2,8 2,8 80,4 RS 1540 3,7 3,7 84,2 SC 1540 3,7 3,7 87,9 SE 1540 3,7 3,7 91,6 SP 1925 4,7 4,7 96,3 TO 1540 3,7 3,7 100,0 Total 41307 100,0 100,0
Quadro 3.2 - Distribuição da amostra por área de prestação
Frequency Percent ValidPercent CumulativePercent
Valid 11 960 2,3 2,3 2,3 12 86 ,2 ,2 2,5 13 46 ,1 ,1 2,6 14 54 ,1 ,1 2,8 15 30 ,1 ,1 2,8 16 430 1,0 1,0 3,9 17 103 ,2 ,2 4,1 18 46 ,1 ,1 4,2 19 170 ,4 ,4 4,7 21 1330 3,2 3,2 7,9
36
22 126 ,3 ,3 8,2 24 84 ,2 ,2 8,4 27 1386 3,4 3,4 11,7 28 154 ,4 ,4 12,1 31 803 1,9 1,9 14,1 32 139 ,3 ,3 14,4 33 74 ,2 ,2 14,6 34 497 1,2 1,2 15,8 35 190 ,5 ,5 16,2 37 126 ,3 ,3 16,5 38 96 ,2 ,2 16,8 41 835 2,0 2,0 18,8 42 124 ,3 ,3 19,1 43 573 1,4 1,4 20,5 44 194 ,5 ,5 21,0 45 141 ,3 ,3 21,3 46 58 ,1 ,1 21,4 47 820 2,0 2,0 23,4 48 472 1,1 1,1 24,6 49 248 ,6 ,6 25,2 51 985 2,4 2,4 27,5 53 132 ,3 ,3 27,9 54 234 ,6 ,6 28,4 55 189 ,5 ,5 28,9 61 1540 3,7 3,7 32,6 62 1200 2,9 2,9 35,5 63 1540 3,7 3,7 39,3 64 725 1,8 1,8 41,0 65 1110 2,7 2,7 43,7 66 430 1,0 1,0 44,7 67 1652 4,0 4,0 48,7 68 1540 3,7 3,7 52,5 69 1540 3,7 3,7 56,2 71 964 2,3 2,3 58,5 73 205 ,5 ,5 59,0 74 62 ,2 ,2 59,2 75 178 ,4 ,4 59,6 77 131 ,3 ,3 59,9 79 1540 3,7 3,7 63,7 81 1376 3,3 3,3 67,0 82 1540 3,7 3,7 70,7 83 1540 3,7 3,7 74,4 84 1155 2,8 2,8 77,2 85 885 2,1 2,1 79,4 86 1352 3,3 3,3 82,6 87 164 ,4 ,4 83,0 88 270 ,7 ,7 83,7
37
89 188 ,5 ,5 84,2 91 732 1,8 1,8 85,9 92 1616 3,9 3,9 89,8 93 88 ,2 ,2 90,1 94 217 ,5 ,5 90,6 95 1155 2,8 2,8 93,4 96 1155 2,8 2,8 96,2 97 42 ,1 ,1 96,3 98 1156 2,8 2,8 99,1 99 384 ,9 ,9 100,0 Total 41307 100,0 100,0
Quadro 3.3 - Distribuição da amostra por prestadora
Frequency Percent ValidPercent CumulativePercent
Valid
CLARO 9240 22,4 22,4 22,4
CTBC 1267 3,1 3,1 25,4
OI 10395 25,2 25,2 50,6
SERCOMTEL 385 ,9 ,9 51,5
TIM 10395 25,2 25,2 76,7
VIVO 9625 23,3 23,3 100,0
Total 41307 100,0 100,0
Quadro 3.4 - Distribuição da amostra por sexo do entrevistado
Frequency Percent ValidPercent CumulativePercent
Valid
Masculino 25238 61,1 61,1 61,1
Feminino 16069 38,9 38,9 100,0
Total 41307 100,0 100,0
Quadro 3.5 - Distribuição da amostra por idade do entrevistado
Frequency Percent ValidPercent CumulativePercent
Valid
Menos de 20 1385 3,4 3,4 3,4
20 a 29 10754 26,0 26,2 29,5
30 a 39 12009 29,1 29,2 58,7
40 a 49 8761 21,2 21,3 80,0
50 anos ou mais 8206 19,9 20,0 100,0
Total 41115 99,5 100,0
Missing System 192 ,5
Total 41307 100,0
38
Quadro 3.6 - Distribuição da amostra por estado civil do entrevistado
Frequency Percent ValidPercent CumulativePercent
Valid
Solteiro 13441 32,5 32,5 32,5
Casado 21874 53,0 53,0 85,5
Divorciado / separado /
desquitado 2370 5,7 5,7 91,2
Viúvo 696 1,7 1,7 92,9
Outro (especifique) 927 2,2 2,2 95,2
Não respondeu 1999 4,8 4,8 100,0
Total 41307 100,0 100,0
Quadro 3.7 - Distribuição da amostra por grau de instrução do entrevistado Frequency Percent ValidPercent CumulativePercent
Valid
Sem escolaridade 90 ,2 ,2 ,2
1º Grau incompleto (Ensino Fundamental) 2390 5,8 6,1 6,3
1º Grau completo (Ensino Fundamental) 2302 5,6 5,9 12,2
2º Grau incompleto (Ensino Médio) 1637 4,0 4,2 16,4
2º Grau completo (Ensino Médio) 11925 28,9 30,5 46,9
Superior incompleto 4975 12,0 12,7 59,6
Superior completo 12534 30,3 32,0 91,7
Pós-Graduação 3262 7,9 8,3 100,0
Total 39115 94,7 100,0
Missing System 2192 5,3
Total 41307 100,0
39
Quadro 3.8 - Distribuição da amostra por renda mensal do domicilio entrevistado Frequency Percent ValidPercent CumulativePercent
Valid
Até dois Salários Mínimos (Até R$ 1.090,00) 3845 9,3 15,5 15,5
De dois a seis Salário Salários (De R$ 1.090,01 até R$ 3.270,00)
10930 26,5 44,0 59,4
De seis a quinze Salários Mínimos (De R$ 3.270,01 até R$ 8.175,00)
6905 16,7 27,8 87,2
De quinze a trinta Salários Mínimos (De R$ 8.175,01 até R$ 16.350,00)
2299 5,6 9,2 96,4
Acima de trinta Salários Mínimos (Acima de R$ 16.350,00)
888 2,1 3,6 100,0
Total 24867 60,2 100,0
Missing System 16440 39,8
Total 41307 100,0
3.2. Modelagem de equações estruturais
Neste capítulo é apresentado a execução da análise fatorial
confirmatória, através de modelagens pela técnica de Equações Estruturais,
objetivando o entendimento do modelo de satisfação do consumidor.
O resultado dessa análise objetiva também a obtenção dos escores
fatoriais, de forma confirmatória, os quais serão a base da constituição dos
índices de satisfação que serão analisados na sequência deste relatório.
A Modelagem de Equações Estruturais (MEE) engloba um conjunto de
técnicas estatísticas que avaliam relações simultâneas entre uma ou mais
variáveis independentes e uma ou mais variáveis dependentes. O modelo
hipotético pode ser testado estatisticamente através de uma análise simultânea
de todo o sistema de variáveis para verificar se o mesmo está consistente com
os dados. Se o modelo está adequado (goodness of fit), então as relações
postuladas entre as variáveis são plausíveis; se não está adequado, a
sustentabilidade destas relações é rejeitada.
40
Utiliza-se a MEE para procedimentos multivariados não encontrados
em outros softwares estatísticos tradicionais. Por exemplo, é possível utilizar
estes modelos para realizar uma análise fatorial confirmatória que,
diferentemente da análise fatorial exploratória, exige do pesquisador uma ideia
a priori da estrutura da matriz fatorial. É também muito mais provável um
pesquisador utilizar a MEE para verificar se um determinado modelo é válido
do que para “encontrar” um modelo apropriado, embora as análises de MEE
envolvam frequentemente um determinado elemento exploratório. Outro
aspecto é o fato do modelo de relações intervariáveis possuir uma estrutura a
priori especificada, o que permite que a análise de dados em MEE possa ser
realizada com objetivos de inferência, principalmente no sentido de testes de
ajustamento. A maioria das outras técnicas multivariadas são essencialmente
descritivas por natureza (como a análise fatorial exploratória), onde testes de
hipóteses sobre o modelo como um todo são difíceis, se não impossíveis, de
serem realizados. Outra vantagem da MEE é que ela possibilita uma estimativa
dos erros dos parâmetros, enquanto alguns métodos alternativos (como os
modelos lineares generalizados) não fornecem os erros das variáveis
explanatórias.
Um modelo de equações estruturais utiliza uma estrutura de matriz de
covariância das medidas (um nome alternativo conhecido para MEE é "Análise
das Estruturas de Covariância"). Uma vez que os parâmetros do modelo foram
estimados, o modelo resultante dado pela matriz de covariância pode então ser
comparado a uma matriz de covariância empírica ou baseada em dados. Se as
duas matrizes forem consistentes uma com a outra, então o modelo de
equação estrutural pode ser considerado plausível para relações entre as
medidas.
O uso de MEE é muito geral, abrangendo técnicas estatísticas como
regressão linear e múltipla, regressão multivariada, análise fatorial
confirmatória, análise fatorial exploratória, path analysis e ANCOVA.
Em MEE as variáveis observadas são medidas diretamente pelo
pesquisador. Neste estudo isto foi realizado através dos itens do questionário.
41
Em contrapartida, as variáveis latentes ou não observadas não são medidas
diretamente, mas podem ser inferidas pela relação ou pelas correlações entre
variáveis mensuráreis.
Em MEE, as variáveis de interesse são geralmente conceitos abstratos
(variáveis latentes), tais como a satisfação ou a atitude. Podemos observar o
comportamento das variáveis latentes somente de forma indireta e imprecisa,
através dos seus efeitos nas variáveis manifestas.
O mais antigo e conhecido procedimento estatístico para a
investigação de relações entre as variáveis observadas e as variáveis latentes
é a análise fatorial. Na análise fatorial o pesquisador examina a covariância
entre variáveis observadas com o objetivo de obter informações a respeito do
fator latente em estudo. Há dois tipos básicos de análise fatorial: a análise
fatorial exploratória e a análise fatorial confirmatória.
Análise fatorial exploratória (AFE) é usada quando não se tem uma
conexão entre as variáveis observadas e as variáveis latentes por falta de
conhecimento ou incerteza sobre o fator em estudo. Através da AFE, o
pesquisador identifica variáveis ou fatores que explicam correlações dentro de
um conjunto de variáveis. É um procedimento de redução da dimensão dos
dados originais que visa identificar um pequeno número de fatores que
explique a maior parte da variação observada em um número muito maior de
variáveis.
Análise fatorial confirmatória (AFC) é apropriada quando o pesquisador
já possui alguma ideia sobre as variáveis latentes em estudo (fatores).
Baseado no conhecimento teórico, resultados de pesquisas ou até mesmo de
ambos, ele postula as relações entre as variáveis medidas e os fatores
definidos a priori, e então testa estatisticamente essa estrutura hipotética.
Devido ao fato do modelo AFC focar somente a ligação entre os fatores e as
variáveis observadas, ele é o mais utilizado em MEE.
Em MEE, as relações entre as variáveis observadas e as variáveis
latentes são representadas graficamente através do chamado diagrama de
42
trajeto (path diagram). Nestes diagramas existe uma simbologia particular de
MEE, que possibilita um entendimento mais claro sobre o modelo, do que se
apresentado em forma de equações.
- os círculos ou elipses representam as variáveis latentes (não
observadas) e os resíduos (que são sempre não observados);
- os quadrados ou retângulos representam as variáveis
observadas;
- as setas unidirecionais representam a relação de causa entre
duas variáveis;
- as setas bidirecionais representam as correlações e as
covariâncias, que indicam relações sem um sentido causal
explicitamente definido.
3.2.1. O Modelo para medir a satisfação dos usuário s com os telefones
móveis pós-pago
O modelo que será testado através da modelagem de equações
estruturais tem por base os fatores extraídos na análise fatorial exploratória que
está apresentada previamente neste relatório. Os fatores ficaram assim
compostos:
- FATOR 1: Informações , formado pelos itens 11.1 a 11.5 e 12.1 a 12.3
- FATOR 2: Serviços de internet , formado pelos itens 12.7 a 12.11;
- FATOR 3: Cobertura e qualidade das ligações , formado pelos itens 10.1 a
10.7;
- FATOR 4: Qualidade do aparelho , formado pelos itens 13.1 a 13.5;
- FATOR 5:Atendimento nas lojas , formado pelos itens 6.1 a 6.4;
- FATOR 6: Contas , formado pelos itens 8.1 a 8.5;
43
- FATOR 7: Preços dos serviços , formado pelos itens 9.1 a 9.4;
- FATOR 8: Atendimento por telefone , formado pelos itens 7.1 a 7.3.
Será testada a hipótese de que a satisfação geral dos usuários dos
telefones pós-pagos tem uma estrutura de oito fatores, compreendendo um
componente de informações, um componente de serviços, um componente de
qualidade das ligações e cobertura, um componente de qualidade do aparelho,
um componente de atendimento nas lojas, um componente de contas, um
componente de preços dos serviços e um componente de atendimento por
telefone.
A Figura 3.1 apresenta o modelo de análise fatorial confirmatória para
medir a satisfação dos usuários com a telefonia pós-paga.
Os oito fatores latentes, listados anteriormente, estão indicados pelas
elipses maiores. Para cada fator existem variáveis observadas, que são as
questões do questionário. Todos os fatores são correlacionados, indicados
pelas setas bidirecionais. Para cada variável observada existe um erro
associado (e1 a e42). Estes erros de medida são não correlacionados, neste
primeiro momento.
Cada variável latente precisa ter a sua escala determinada, pois são
variáveis não observadas e consequentemente não tem definida uma escala
métrica. Esse requisito é satisfeito utilizando um contraste, um valor que não
seja zero (tipicamente 1 é utilizado) em uma das cargas fatoriais que são
designadas para medir o mesmo fator. A decisão de qual parâmetro fixar é
arbitrária (Byrne, 2001). A medida que tem maior confiança é recomendada, se
essa informação é conhecida. O valor a ser especificado do parâmetro também
é arbitrário. Na Figura 3.1, por exemplo, a escala foi estabelecida contrastando
o valor 1.0 no último parâmetro em cada conjunto de variáveis observadas.
45
3.2.2. Estimação do Modelo
Uma vez concluída a modelagem no AMOS e atribuída as variáveis
indicadoras aos seus respectivos fatores, estima-se os parâmetros definidos no
modelo. A fase de estimação consiste na obtenção de estimativas dos
parâmetros do modelo que reproduzam o melhor possível os dados
observados na amostra. Esta estimação é feita a partir das matrizes de
covariância das variáveis manifestas (indicadoras). Nesta fase, os dados são
as variâncias e covariâncias das variáveis manifestas, e não as observações
de cada sujeito em cada variável manifesta (Marôco, 2010). O objetivo da
estimação dos modelo de equações é o de encontrar um conjunto de
estimativas para os parâmetros do modelo (pesos fatoriais, coeficientes de
regressão, covariâncias, médias, etc.) que maximizem a probabilidade de
observar a estrutura correlacional das variáveis manifestas observadas na
amostra.
O método de estimação utilizado foi o padrão do software AMOS,
versão 20, Maximum Likelihood – ML (Máxima Verossimilhança). Ele é o mais
tradicional e utilizado em MEE. Ele estima os parâmetros que maximizam a
verossimilhança das covariâncias entre as variáveis manifestas. O método ML
produz estimativas dos parâmetros centradas e consistentes, isto é, à medida
que o tamanho amostral aumenta as estimativas aproximam-se do verdadeiro
valor do parâmetro populacional (Marôco, 2010).
Para permitir a estimação de alguns índices que avaliam a qualidade
do modelo, as respostas faltantes no banco de dados (missings) foram
imputadas com a média as observações.
3.2.3. Avaliação do Modelo: significância estatísti ca dos parâmetros
estimados
Uma vez estimados os parâmetros do modelo, procede-se a
apresentação dos seus valores, bem como a análise das suas significâncias
estatísticas.
46
O teste estatístico usado nesta etapa é o da razão crítica, que é
representado pela estimativa do parâmetro divida pelo seu erro padrão. Ele
opera como a estatística “z” testando se a estimativa é estatisticamente
diferente de zero. Baseado no nível de significância 0,05, o teste estatístico
precisa ser 96.1>z para que a hipótese (de que a estimativa seja igual a
zero) possa ser rejeitada. Parâmetros que não foram significativos, com
exceção das variâncias, podem ser considerados não importantes ao modelo
(Byrne, 2001).
A Tabela 3.1 a seguir mostra as estimativas do AMOS na forma não
padronizada e padronizada, logo após. Pode-se notar que os resultados são
apresentados separadamente, nesta ordem: as cargas fatoriais (listados como
pesos de regressão), as covariâncias e as variâncias. Na primeira coluna
temos os nomes das variáveis observadas e os fatores correspondentes. A
segunda coluna mostra o valor estimado do parâmetro, a terceira coluna
mostra o erro-padrão (S.E.) e a quarta coluna mostra o valor da razão crítica
(C.R.). A Tabela 3.1 informa que todas as estimativas foram significativas.
Quando aparece o valor p com "***", significa que o valor p é menor que 0,01.
Todos os erros-padrão não aparentaram problemas.
Tabela 3.1 - Estimativa dos Parâmetros do Modelo
Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
11.1 <--- F1 1,115 ,007 165,871 ***
11.2 <--- F1 1,158 ,007 174,818 ***
11.3 <--- F1 1,075 ,007 157,136 ***
11.4 <--- F1 1,002 ,007 150,135 ***
11.5 <--- F1 1,045 ,007 159,141 ***
12.1 <--- F1 1,046 ,006 166,230 ***
12.2 <--- F1 1,027 ,006 164,872 ***
12.3 <--- F1 1,000
13.5 <--- F4 1,000
13.4 <--- F4 1,098 ,009 120,805 ***
13.3 <--- F4 1,059 ,009 117,071 ***
13.2 <--- F4 1,130 ,009 123,685 ***
6.4 <--- F5 1,000
47
Estimate S.E. C.R. P Label
6.3 <--- F5 1,069 ,008 129,561 ***
6.2 <--- F5 1,158 ,009 134,171 ***
6.1 <--- F5 1,136 ,009 131,152 ***
10.5 <--- F3 1,035 ,007 148,184 ***
10.4 <--- F3 ,929 ,006 152,154 ***
10.3 <--- F3 1,100 ,007 166,053 ***
10.2 <--- F3 1,102 ,007 165,500 ***
10.1 <--- F3 1,063 ,007 146,955 ***
8.4 <--- F6 1,065 ,012 86,774 ***
8.3 <--- F6 1,483 ,013 113,700 ***
8.2 <--- F6 1,404 ,012 114,531 ***
8.1 <--- F6 ,888 ,009 95,313 ***
12.11 <--- F2 1,000
12.10 <--- F2 1,117 ,004 255,190 ***
12.9 <--- F2 1,143 ,004 257,354 ***
12.8 <--- F2 ,955 ,004 219,124 ***
12.7 <--- F2 ,995 ,004 222,812 ***
9.4 <--- F7 1,000
9.3 <--- F7 1,337 ,009 148,620 ***
9.2 <--- F7 1,335 ,009 145,614 ***
9.1 <--- F7 1,109 ,009 128,600 ***
10.6 <--- F3 ,977 ,007 141,405 ***
10.7 <--- F3 1,000
8.5 <--- F6 1,000
7.3 <--- F8 1,000
7.2 <--- F8 1,027 ,005 220,495 ***
7.1 <--- F8 ,857 ,005 166,800 ***
13.1 <--- F4 1,129 ,009 120,818 ***
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate
11.1 <--- F1 ,776 11.2 <--- F1 ,811 11.3 <--- F1 ,741 11.4 <--- F1 ,712 11.5 <--- F1 ,749 12.1 <--- F1 ,777 12.2 <--- F1 ,772 12.3 <--- F1 ,765 13.5 <--- F4 ,644 13.4 <--- F4 ,732
48
Estimate
13.3 <--- F4 ,702 13.2 <--- F4 ,757 6.4 <--- F5 ,641 6.3 <--- F5 ,787 6.2 <--- F5 ,830 6.1 <--- F5 ,801 10.5 <--- F3 ,740 10.4 <--- F3 ,759 10.3 <--- F3 ,825 10.2 <--- F3 ,823 10.1 <--- F3 ,735 8.4 <--- F6 ,518 8.3 <--- F6 ,755 8.2 <--- F6 ,765 8.1 <--- F6 ,584 12.11 <--- F2 ,820 12.10 <--- F2 ,947 12.9 <--- F2 ,952 12.8 <--- F2 ,865 12.7 <--- F2 ,874 9.4 <--- F7 ,656 9.3 <--- F7 ,885 9.2 <--- F7 ,856 9.1 <--- F7 ,729 10.6 <--- F3 ,708 10.7 <--- F3 ,733 8.5 <--- F6 ,606 7.3 <--- F8 ,874 7.2 <--- F8 ,900 7.1 <--- F8 ,718 13.1 <--- F4 ,732
Covariances: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
F1 <--> F4 ,357 ,005 77,728 ***
F1 <--> F5 ,387 ,005 77,007 ***
F1 <--> F3 ,508 ,006 86,055 ***
F1 <--> F6 ,360 ,005 78,433 ***
F1 <--> F2 ,381 ,005 75,004 ***
F1 <--> F7 ,482 ,006 85,609 ***
F1 <--> F8 ,541 ,006 86,268 ***
49
Estimate S.E. C.R. P Label
F4 <--> F5 ,214 ,004 55,503 ***
F4 <--> F3 ,312 ,005 65,955 ***
F4 <--> F6 ,214 ,004 60,777 ***
F4 <--> F2 ,232 ,004 55,017 ***
F4 <--> F7 ,273 ,004 64,227 ***
F4 <--> F8 ,270 ,005 54,792 ***
F5 <--> F3 ,350 ,005 66,769 ***
F5 <--> F6 ,271 ,004 65,824 ***
F5 <--> F2 ,244 ,005 53,041 ***
F5 <--> F7 ,324 ,005 67,137 ***
F5 <--> F8 ,496 ,006 78,312 ***
F3 <--> F6 ,309 ,005 66,952 ***
F3 <--> F2 ,383 ,006 68,167 ***
F3 <--> F7 ,383 ,005 69,848 ***
F3 <--> F8 ,469 ,007 70,835 ***
F6 <--> F2 ,229 ,004 56,490 ***
F6 <--> F7 ,325 ,005 71,643 ***
F6 <--> F8 ,369 ,005 70,545 ***
F2 <--> F7 ,296 ,005 60,491 ***
F2 <--> F8 ,330 ,006 55,182 ***
F7 <--> F8 ,446 ,006 72,679 ***
Correlations: (Group number 1 - Default model)
Estimate
F1 <--> F4 ,595 F1 <--> F5 ,578 F1 <--> F3 ,626 F1 <--> F6 ,653 F1 <--> F2 ,466 F1 <--> F7 ,687 F1 <--> F8 ,582 F4 <--> F5 ,383 F4 <--> F3 ,461 F4 <--> F6 ,465 F4 <--> F2 ,340 F4 <--> F7 ,466 F4 <--> F8 ,348 F5 <--> F3 ,464 F5 <--> F6 ,528 F5 <--> F2 ,321 F5 <--> F7 ,496
50
Estimate
F5 <--> F8 ,574 F3 <--> F6 ,498 F3 <--> F2 ,417 F3 <--> F7 ,485 F3 <--> F8 ,449 F6 <--> F2 ,366 F6 <--> F7 ,604 F6 <--> F8 ,519 F2 <--> F7 ,371 F2 <--> F8 ,313 F7 <--> F8 ,493
Variances: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
F1
,720 ,008 90,131 ***
F4
,502 ,007 68,425 ***
F5
,624 ,009 68,895 ***
F3
,912 ,011 84,268 ***
F6
,422 ,007 62,659 ***
F2
,925 ,009 101,189 ***
F7
,685 ,010 72,084 ***
F8
1,198 ,011 106,852 ***
e1
,593 ,005 127,343 ***
e2
,503 ,004 122,905 ***
e3
,684 ,005 130,552 ***
e4
,702 ,005 132,580 ***
e5
,615 ,005 129,890 ***
e6
,517 ,004 127,191 ***
e7
,516 ,004 127,757 ***
e8
,510 ,004 128,407 ***
e26
,708 ,006 126,190 ***
e25
,523 ,005 114,937 ***
e24
,579 ,005 119,580 ***
e23
,479 ,004 110,295 ***
e22
,553 ,005 114,920 ***
e30
,894 ,007 129,276 ***
e29
,440 ,004 109,287 ***
e28
,378 ,004 96,607 ***
e27
,451 ,004 105,680 ***
e19
,806 ,006 127,538 ***
e18
,578 ,005 125,548 ***
51
Estimate S.E. C.R. P Label
e17
,516 ,004 115,090 ***
e16
,529 ,005 115,659 ***
e15
,880 ,007 128,096 ***
e38
1,304 ,010 133,430 ***
e37
,700 ,007 105,649 ***
e36
,589 ,006 103,237 ***
e35
,643 ,005 129,141 ***
e13
,451 ,003 132,617 ***
e12
,132 ,001 93,445 ***
e11
,125 ,001 88,509 ***
e10
,283 ,002 127,428 ***
e9
,282 ,002 125,937 ***
e34
,906 ,007 131,711 ***
e33
,338 ,004 83,671 ***
e32
,446 ,005 97,254 ***
e31
,742 ,006 125,484 ***
e20
,867 ,007 130,328 ***
e21
,784 ,006 128,214 ***
e39
,728 ,006 127,374 ***
e42
,371 ,004 83,520 ***
e41
,298 ,004 69,083 ***
e40
,825 ,007 126,362 ***
Pode-se observar que são apresentadas as estimativas padronizadas e
não padronizadas. Normalmente opta-se por apresentar o modelo com os
parâmetros na opção padronizada, já que seus valores variam entre -1 e +1.
Isto facilita a interpretação da importância de cada parâmetro no modelo e
também permite comparações, pois as variáveis manifestas nem sempre tem a
mesma escala, ou a mesma unidade de medida.
Segue o diagrama com as estimativas padronizadas (Figura 3.2).
53
As setas unidirecionais, apontando dos fatores (nos círculos grandes)
para as suas variáveis observadas (nos quadrados) sugerem que seus valores
são influenciados pelos seus respectivos fatores. Esses coeficientes
representam a magnitude da mudança esperada nas variáveis observadas
para cada mudança na variável latente relacionada.
As setas unidirecionais provenientes dos erros (e1 a e42) indicam o
impacto do erro de medida nas variáveis observadas.
As setas curvadas bidirecionais representam as covariâncias ou
correlações entre pares de variáveis. No diagrama anterior, pode-se verificar
que todos os fatores estão correlacionados entre si.
3.2.4. Avaliação do Modelo: Índices de Ajuste
A fase de avaliação da qualidade do modelo tem como objetivo avaliar
o quão bem o modelo teórico é capaz de reproduzir a estrutura correlacional
das variáveis observadas na amostra sob estudo.
O teste do X2 de ajustamento testa se a matriz de covariância
populacional é igual a matriz de covariância estimada pelo modelo. Neste caso,
o objetivo do teste é não rejeitar esta hipótese, ou seja, se adotado o nível de
significância de 5%, o valor de probabilidade associado ao teste deve ser maior
que 0,05 para aceitarmos esta hipótese.
Como o X2 avalia se o ajustamento é perfeito, com muita facilidade
pode rejeitar esta hipótese, pois qualquer modelo tem sempre algum grau de
erro e nenhum modelo deve, presumidamente, apresentar-se como contendo
toda a informação. Além disso, o teste X2é muito sensível ao tamanho
amostral. Amostras elevadas tendem a inflacionar o valor do X2, como o caso
deste banco analisado, com mais de 41 mil casos.
Os problemas associados ao teste do Qui-quadrado (que testa,
idealisticamente, se o ajustamento é perfeito) levaram à criação de várias
outras medidas de qualidade do modelo. Estes índices de qualidade de ajuste
podem classificar-se em cinco grandes famílias: (A) Índices absolutos; (B)
54
Índices relativos; (C) Índices de parcimônia; (D) Índices de discrepância
populacional; (E) Índices baseados na teoria da informação. Explicações mais
completas podem ser obtidas em Byrne (2001) e Marôco (2010).
(A) Índices absolutos: Avaliam a qualidade do modelo sem comparação com
outros modelos. Os índices mais usuais nesta família são:
(A1) X2/g.l.: o ajuste é considerado bom se X2/g.l. for inferior a 2,
razoável se inferior a 5 e fraco para valores superiores a 5.
(A2) Root Mean Square Residual (RMR): O RMR padronizado
representa o valor médio de todos os resíduos padronizados, e tem
amplitude de zero a 1. Para um modelo bem ajustado, o valor deve ser
pequeno, 0,05 ou menos.
(A3) Goodnessof Fit Index (GFI): explica a proporção de covariância
observada entre as variáveis manifestas do modelo ajustado (um
conceito semelhante ao R2 da regressão linear). De uma forma geral,
considera-se que valores de GFI inferiores a 0,9 indicam modelos com
mau ajuste aos dados, valores entre [0,9; 0,95[ indicam modelos com
bom ajustamento e valores superiores a 0,95 são indicares de um ajuste
muito bom, sendo que GFI=1 indica um ajuste perfeito.
(B) Índices relativos: avaliam a qualidade do modelo testando relativamente
ao modelo com pior ajuste possível e/ou ao modelo com melhor ajuste
possível. Quatro dos índices mais utilizados nesta família são:
(B1) Normed Fit Index (NFI): avalia a percentagem de incremento na
qualidade do ajuste do modelo (X2) em relação ao modelo de
independência total (X2b). De uma forma geral, aceita-se que um NFI
inferior a 0,8 é indicador de mau ajuste, valores no intervalo ]0.8; 0.9]
indicam um ajuste fraco e valores de NFI superiores a 0.9 indicam um
bom ajuste, sendo NFI=1 considerado um ajuste perfeito. Para amostras
de reduzida dimensão, o NFI apresenta um comportamento errático nos
55
diferentes métodos de estimação, e por essa razão o método tem sido
cada vez menos utilizado.
(B2) Comparative Fit Index (CFI): é utilizado para corrigir a subestimação
que ocorre, geralmente, quando se aplica o NFI a amostras pequenas.
Valores de CFI inferiores a 0,9 indicam um ajuste ruim, valores entre
[0,9; 0,95[ indicam um bom ajuste e valores superiores ou iguais a 0,95
indicam um ajuste muito bom, sendo CFI=1 considerado um ajuste
perfeito. O CFI independe do tamanho da amostra, mas o acréscimo do
número de variáveis em amostras pequenas tende a reduzir o CFI.
(B3) Relative Fit Index (RFI): valores de RFI próximos de 1 são
indicadores de um bom ajuste enquanto valores inferiores a 0,9 indicam
um ajuste ruim.
(B4) Tucker-Lewis Index (TLI), ou Bentler-Bonett Non-Normed Fit Index
(NNFI): os valores usuais do TLI variam entre 0e1, mas não estão
limitados a esse intervalo. Valores próximos a 1 indicam um ajuste muito
bom.
(C) Índices de parcimônia: são obtidos pela correlação dos índices relativos
a um fator de penalização associado à complexidade do modelo. O
objetivo dos índices de parcimônia é compensar a melhoria “artificial” do
modelo que se consegue, simplesmente, por inclusão de mais
parâmetros livres. Um modelo mais complexo pode ter melhor ajuste do
que um modelo mais simples (parcimonioso), mas não ser generalizável
a outras amostras. Os valores de referência para os índices de
parcimônia, indicadores de um bom ajuste, são inferiores aos dos
correspondentes índices relativos (sem penalização). De uma forma
geral, considera-se que valores dos índices de parcimônia inferiores ou
iguais a 0.6 indicam um ajuste ruim; valores no intervalo ]0.6; 0.8]
indicam um ajuste razoável; valores superiores a 0.8 são indicadores de
um bom ajuste. Alguns dos principais índices de parcimônia são:
56
(C1) Parsimony CFI (PCFI);
(C2) Parsimony GFI (PGFI);
(C3) Parsimony NFI (PNFI).
(D) Índices de Discrepância Populacional: comparam o ajuste do modelo
obtido com os momentos amostrais (médias e variâncias amostrais)
relativamente ao ajuste do modelo que se obteria com os momentos
populacionais (médias e variâncias populacionais). Os índices de
discrepância populacional avaliam se o modelo ajustado é
aproximadamente correto (diferentemente de 100% correto do teste do
X2).
(D1) Parâmetro de não-centralidade (NCP): reflete o grau da falta de
ajuste do modelo proposto à estrutura de variância-covariância
observada. Não existem recomendações sobre os valores de NCP que
sejam indicadores de um bom ajuste, mas quanto menor for NCP,
melhor será o ajuste, sendo NCP=0 considerado o ajuste perfeito.
(D2) Root Mean Square Error Approximation (RMSEA): reconhecido
como um dos critérios mais informativos com relação à modelagem em
estruturas de covariâncias. A discrepância entre o modelo testado e os
dados amostrais, medida por RMSEA, é expressa por graus de
liberdade, sendo sensível ao número de parâmetros estimados no
modelo (i.e., a complexidade do modelo); valores menores que 0,05
indicam bom ajuste, e valores maiores que 0,08 representam erros
razoáveis na aproximação com a população. Valores entre 0,08 e 0,10
indicam um ajuste medíocre, e maiores que 0,10, um ajuste pobre. Em
adição ao I.C. de RMSEA, o índice PCLOSE testa a proximidade do
ajuste, ou seja, testa se o valor RMSEA é “bom” (mais especificamente,
se é < 0,05). Já que ele testa H0: RMSEA 05.0≤ ,deve ser maior que 0,05
para rejeitar esta hipótese.
57
(E) Índices baseados na teoria da informação: são baseados na estatística
X2 e penalizam o modelo em função da sua complexidade. Os índices
baseados na teoria da informação não apresentam valores referenciais
para classificar o ajuste do modelo. Estes índices são apropriados
quando é necessário comparar vários modelos alternativos que se
ajustem igualmente aos dados. O melhor modelo será, dentre os
avaliados, aquele que apresentar os menores valores em um ou mais
destes índices. Alguns dos índices mais utilizados são:
(E1) Akaike Information Criterion (AIC);
(E2) Browne-Cudeck Criterion (BCC);
(E3) Bayes Information Criterion (BIC);
(E4) Expected Cross-Validation Index (ECVI).
Na Tabela 3.2, os valores destes índices obtidos no software AMOS.
Os resultados para o modelo testado estão na linha “default model”.
Tabela 3.2 - Índices de Ajuste do Modelo
Model Fit Summary
CMIN Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model 110 72754,400 751 ,000 96,877 Saturatedmodel 861 ,000 0 Independence model 41 1089725,627 820 ,000 1328,934
RMR, GFI Model RMR Standard GFI AGFI PGFI Default model ,0335 ,914 ,901 ,797 Saturatedmodel ,000 1,000
Independence model ,490 ,169 ,127 ,161
BaselineComparisons
Model NFI
Delta1 RFI
rho1 IFI
Delta2 TLI
rho2 CFI
Default model ,933 ,927 ,934 ,928 ,934 Saturatedmodel 1,000
1,000
1,000
Independence model ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
58
Parsimony-AdjustedMeasures Model PRATIO PNFI PCFI Default model ,916 ,855 ,855 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 Independence model 1,000 ,000 ,000
NCP Model NCP LO 90 HI 90 Default model 72003,400 71121,512 72891,587 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 Independence model 1088905,627 1085475,288 1092342,240
FMIN Model FMIN F0 LO 90 HI 90 Default model 1,761 1,743 1,722 1,765 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 ,000 Independence model 26,382 26,362 26,279 26,445
RMSEA Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Default model ,048 ,048 ,048 1,000 Independence model ,179 ,179 ,180 ,000
AIC Model AIC BCC BIC CAIC Default model 72974,400 72974,624 73923,567 74033,567 Saturatedmodel 1722,000 1723,753 9151,386 10012,386 Independence model 1089807,627 1089807,710 1090161,407 1090202,407
ECVI Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI Default model 1,767 1,745 1,788 1,767 Saturatedmodel ,042 ,042 ,042 ,042 Independence model 26,384 26,301 26,467 26,384
O índice a seguir, na Tabela 3.3, chamado de Hoelter(0,05 e 0,01),
verifica a adequação do tamanho da amostra, e não o ajuste do modelo. A
proposta deste índice é uma estimativa do tamanho da amostra que seja
suficientemente adequado ao ajuste o modelo para o teste χ2. A amostra
necessária é de 464 a 480 casos. Neste banco temos 41.307 casos.
59
Tabela 3.3 - Índice Hoelter
Model HOELTER
.05 HOELTER
.01 Default model 464 480 Independence model 34 35
Como pode-se observar na Tabela 3.2, o modelo apresenta bons
índices de ajuste, exceto pela razão qui-quadrado/graus de liberdade
(CMIN/DF), que foi igual a 96,877;maior que o valor de referência (<5). Porém,
a estatística qui-quadrado tende a inflacionar o valor quando a amostra é muito
grande, como no caso deste estudo (Marôco, 2010), e os demais índices
devem ser levados em conta para analisar a qualidade do modelo.
3.2.5. Reespecificação do Modelo
Com os dados obtidos na avaliação do modelo, podemos concluir que
o modelo hipotético com oito fatores se ajusta bem aos dados. O próximo
passo é determinar qualquer área que possa ter falta de ajuste. Um campo a
ser explorado no AMOS com o objetivo de identificar a chamada falta de
especificação é o chamado Índices de Modificação.
Os Índices de Modificação estimam a redução da estatística X2 com a
inclusão de um novo parâmetro no modelo. Eles sugerem alterações no
modelo, como a inclusão de correlações entre os termos de erro das variáveis
observadas. Contudo, apesar de serem numericamente interessantes, estas
mudanças só podem ser incluídas se fizerem sentido teórico.
Segue parte da tabela gerada pelo AMOS referente aos Índices de
Modificação.
60
Tabela 3.4 - Saída parcial dos Índices de Modificação do Software Amos Covariances: (Group number 1 - Default model)
M.I. Par
Change
e1 <--> e2 9423,021 0,294
e20 <--> e21 7768,133 0,391
e6 <--> e7 7548,434 0,245
e4 <--> e5 4983,83 0,247
e10 <--> e9 4012,585 0,098
e7 <--> e8 3663,243 0,169
e17 <--> e16 2870,827 0,164
e37 <--> e36 1536,542 0,153
e2 <--> e7 1505,662 -0,109
.
. .
.
. .
.
. .
A tabela acima apresenta o valor do Índice de Modificação (M.I.) e a
mudança que ocorreráno parâmetro estimado, nas direções positiva ou
negativa (Per Change).
Os índices são analisados, mas qualquer mudança incorporada ao
modelo deve ser feita uma a uma a fim de permitir a verificação do impacto na
qualidade do modelo com cada alteração. Isto feito, observam-se novamente
os índices de modificação e opta-se por colocar ou não mais um parâmetro
para ser estimado.
Analisando-se estes índices, executando-se as mudanças sugeridas,
chegou-se a inclusão das seguintes parâmetros no modelo:
61
Tabela 3.5 - Parâmetros incluídos no Modelo Correlação
Incluída Questões Associadas
e1 <--> e2
11.1 Facilidade de obtenção de informações
sobre os diferentes serviços e planos
oferecidos pela empresa.
11.2 Clareza das informações sobre os
diferentes serviços e planos oferecidos pela
empresa.
e20 <--> e21 10.6 Quantidade de vezes em que o telefone
celular fica fora de serviço, não funciona.
10.7 Freqüência em que ocorre a queda da
ligação.
e6 <--> e7 12.1 Conhecimento dos tipos de serviços
oferecidos pela empresa.
12.2 Conhecimento sobre a diversidade e
facilidade de aquisição de serviço.
e4 <--> e5
11.4 Utilidade das informações apresentadas
pela empresa através de anúncios na TV,
Rádio, Jornais e Revistas.
11.5 Clareza das informações apresentadas
nos manuais, catálogos e folhetos da empresa.
e10 <--> e9 12.8 Utilidade/ Adequação da internet no
celular.
12.7 Disponibilidade de acesso à Internet no
celular.
e7 <--> e8 12.2 Conhecimento sobre a diversidade e
facilidade de aquisição de serviço.
12.3 Utilidade e adequação dos serviços
oferecidos pela sua empresa.
e6 <--> e8 12.1 Conhecimento dos tipos de serviços
oferecidos pela empresa.
12.3 Utilidade e adequação dos serviços
oferecidos pela sua empresa.
e17 <--> e16 10.3 Quantidade de ligações interurbanas sem
interrupções, sem quedas, sem cortes.
10.2 Qualidade do som nas ligações
interurbanas (roaming).
e37 <--> e36 8.3 Exatidão dos valores cobrados na conta
(precisão da conta).
8.2 Clareza e detalhamento das informações
contidas na conta.
Foram incluídas as nove correlações entre os termos de erro listadas
na tabela anterior. Analisando-se o teor das questões correlacionadas, pode-se
concluir que sejam plausíveis. Por exemplo, questões 8.3 e 8.2: a primeira
questiona sobre a exatidão dos valores cobrados na conta (precisão da conta)
62
e a segunda questiona sobre a clareza e detalhamento das informações
contidas na conta.
3.2.6. Modelo Final da Análise Fatorial Confirmatór ia para medir a
satisfação dos usuários com os telefones de uso pós -pago
Neste tópico será apresentado o modelo final do instrumento para
medir a satisfação dos usuários com os telefones pós-pagos, com as
estimativas dos parâmetros e a avaliação geral do modelo.
64
Como pode-se observar no diagrama (Figura 3.3), o modelo final
possui como diferença apenas a inclusão das nove correlações entre os termos
de erro. Seguem as estimativas do modelo final, na Tabela 3.6.
Tabela 3.6 - Estimativas dos Parâmetros do Modelo Final
Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
11.1 <--- F1 1,136 ,008 147,758 ***
11.2 <--- F1 1,197 ,008 157,230 ***
11.3 <--- F1 1,159 ,008 150,125 ***
11.4 <--- F1 1,036 ,008 137,656 ***
11.5 <--- F1 1,084 ,007 145,588 ***
12.1 <--- F1 1,027 ,006 169,831 ***
12.2 <--- F1 ,996 ,006 178,391 ***
12.3 <--- F1 1,000
13.5 <--- F4 1,000
13.4 <--- F4 1,098 ,009 120,794 ***
13.3 <--- F4 1,059 ,009 117,023 ***
13.2 <--- F4 1,131 ,009 123,653 ***
6.4 <--- F5 1,000
6.3 <--- F5 1,070 ,008 129,555 ***
6.2 <--- F5 1,159 ,009 134,157 ***
6.1 <--- F5 1,136 ,009 131,097 ***
10.5 <--- F3 1,092 ,008 142,166 ***
10.4 <--- F3 ,977 ,007 145,214 ***
10.3 <--- F3 1,104 ,007 149,167 ***
10.2 <--- F3 1,113 ,007 149,494 ***
10.1 <--- F3 1,113 ,008 140,083 ***
8.4 <--- F6 1,058 ,011 92,073 ***
8.3 <--- F6 1,231 ,012 105,302 ***
8.2 <--- F6 1,171 ,011 106,818 ***
8.1 <--- F6 ,866 ,009 99,852 ***
12.11 <--- F2 1,000
12.10 <--- F2 1,123 ,004 256,223 ***
12.9 <--- F2 1,150 ,004 258,198 ***
12.8 <--- F2 ,938 ,004 212,123 ***
12.7 <--- F2 ,980 ,005 216,039 ***
9.4 <--- F7 1,000
9.3 <--- F7 1,336 ,009 148,657 ***
9.2 <--- F7 1,335 ,009 145,668 ***
65
Estimate S.E. C.R. P Label
9.1 <--- F7 1,108 ,009 128,577 ***
10.6 <--- F3 ,978 ,006 173,865 ***
10.7 <--- F3 1,000
8.5 <--- F6 1,000
7.3 <--- F8 1,000
7.2 <--- F8 1,027 ,005 220,351 ***
7.1 <--- F8 ,857 ,005 166,762 ***
13.1 <--- F4 1,129 ,009 120,799 ***
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate
11.1 <--- F1 ,755 11.2 <--- F1 ,801 11.3 <--- F1 ,763 11.4 <--- F1 ,704 11.5 <--- F1 ,743 12.1 <--- F1 ,729 12.2 <--- F1 ,715 12.3 <--- F1 ,731 13.5 <--- F4 ,644 13.4 <--- F4 ,732 13.3 <--- F4 ,702 13.2 <--- F4 ,757 6.4 <--- F5 ,641 6.3 <--- F5 ,787 6.2 <--- F5 ,830 6.1 <--- F5 ,800 10.5 <--- F3 ,753 10.4 <--- F3 ,770 10.3 <--- F3 ,799 10.2 <--- F3 ,801 10.1 <--- F3 ,741 8.4 <--- F6 ,552 8.3 <--- F6 ,671 8.2 <--- F6 ,684 8.1 <--- F6 ,610 12.11 <--- F2 ,819 12.10 <--- F2 ,952 12.9 <--- F2 ,956 12.8 <--- F2 ,850 12.7 <--- F2 ,859 9.4 <--- F7 ,657
66
Estimate
9.3 <--- F7 ,885 9.2 <--- F7 ,856 9.1 <--- F7 ,729 10.6 <--- F3 ,683 10.7 <--- F3 ,707 8.5 <--- F6 ,649 7.3 <--- F8 ,873 7.2 <--- F8 ,900 7.1 <--- F8 ,718 13.1 <--- F4 ,732
Covariances: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
F1 <--> F4 ,346 ,005 76,438 ***
F1 <--> F5 ,378 ,005 76,040 ***
F1 <--> F3 ,494 ,006 84,512 ***
F1 <--> F6 ,389 ,005 79,686 ***
F1 <--> F2 ,365 ,005 73,204 ***
F1 <--> F7 ,470 ,006 84,209 ***
F1 <--> F8 ,528 ,006 84,916 ***
F4 <--> F5 ,214 ,004 55,497 ***
F4 <--> F3 ,307 ,005 65,765 ***
F4 <--> F6 ,243 ,004 62,853 ***
F4 <--> F2 ,227 ,004 54,241 ***
F4 <--> F7 ,273 ,004 64,225 ***
F4 <--> F8 ,270 ,005 54,783 ***
F5 <--> F3 ,344 ,005 66,426 ***
F5 <--> F6 ,300 ,004 67,156 ***
F5 <--> F2 ,242 ,005 52,764 ***
F5 <--> F7 ,324 ,005 67,135 ***
F5 <--> F8 ,496 ,006 78,293 ***
F3 <--> F6 ,341 ,005 68,706 ***
F3 <--> F2 ,373 ,006 67,585 ***
F3 <--> F7 ,378 ,005 69,643 ***
F3 <--> F8 ,461 ,007 70,533 ***
F6 <--> F2 ,253 ,004 57,264 ***
F6 <--> F7 ,355 ,005 72,931 ***
F6 <--> F8 ,401 ,006 71,400 ***
F2 <--> F7 ,293 ,005 60,123 ***
F2 <--> F8 ,328 ,006 54,911 ***
F7 <--> F8 ,446 ,006 72,675 ***
e1 <--> e2 ,267 ,004 66,806 ***
67
Estimate S.E. C.R. P Label
e20 <--> e21 ,389 ,006 70,658 *** e6 <--> e7 ,300 ,004 75,236 ***
e4 <--> e5 ,226 ,004 54,903 *** e10 <--> e9 ,110 ,002 58,164 ***
e7 <--> e8 ,223 ,004 60,025 *** e17 <--> e16 ,179 ,004 43,269 ***
e6 <--> e8 ,164 ,004 45,655 *** e37 <--> e36 ,281 ,006 47,258 ***
Correlations: (Group number 1 - Default model)
Estimate
F1 <--> F4 ,603 F1 <--> F5 ,591 F1 <--> F3 ,662 F1 <--> F6 ,688 F1 <--> F2 ,469 F1 <--> F7 ,699 F1 <--> F8 ,595 F4 <--> F5 ,383 F4 <--> F3 ,471 F4 <--> F6 ,493 F4 <--> F2 ,334 F4 <--> F7 ,466 F4 <--> F8 ,348 F5 <--> F3 ,473 F5 <--> F6 ,545 F5 <--> F2 ,319 F5 <--> F7 ,496 F5 <--> F8 ,574 F3 <--> F6 ,533 F3 <--> F2 ,422 F3 <--> F7 ,496 F3 <--> F8 ,458 F6 <--> F2 ,378 F6 <--> F7 ,615 F6 <--> F8 ,527 F2 <--> F7 ,368 F2 <--> F8 ,312 F7 <--> F8 ,492 e1 <--> e2 ,460 e20 <--> e21 ,439 e6 <--> e7 ,486
68
Estimate
e4 <--> e5 ,336 e10 <--> e9 ,350 e7 <--> e8 ,373 e17 <--> e16 ,306 e6 <--> e8 ,278 e37 <--> e36 ,342
Variances: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
F1
,657 ,008 83,036 ***
F4
,502 ,007 68,407 ***
F5
,624 ,009 68,879 ***
F3
,848 ,011 79,194 ***
F6
,485 ,007 66,432 ***
F2
,923 ,009 100,968 ***
F7
,686 ,010 72,112 ***
F8
1,197 ,011 106,800 ***
e1
,639 ,005 120,988 ***
e2
,526 ,005 114,499 ***
e3
,632 ,005 121,963 ***
e4
,719 ,006 127,305 ***
e5
,628 ,005 123,677 ***
e6
,611 ,005 124,441 ***
e7
,624 ,005 125,823 ***
e8
,572 ,005 124,240 ***
e26
,708 ,006 126,188 ***
e25
,523 ,005 114,890 ***
e24
,579 ,005 119,587 ***
e23
,479 ,004 110,272 ***
e22
,553 ,005 114,884 ***
e30
,894 ,007 129,288 ***
e29
,439 ,004 109,248 ***
e28
,377 ,004 96,558 ***
e27
,451 ,004 105,751 ***
e19
,773 ,006 121,944 ***
e18
,556 ,005 119,414 ***
e17
,585 ,005 110,739 ***
e16
,587 ,005 110,417 ***
e15
,861 ,007 123,459 ***
e38
1,240 ,010 128,230 ***
e37
,895 ,008 110,599 ***
e36
,758 ,007 108,825 ***
69
Estimate S.E. C.R. P Label
e35
,612 ,005 122,557 ***
e13
,454 ,003 132,527 ***
e12
,121 ,001 84,862 ***
e11
,114 ,001 79,249 ***
e10
,313 ,002 128,449 ***
e9
,313 ,002 127,197 ***
e34
,905 ,007 131,669 ***
e33
,338 ,004 83,507 ***
e32
,445 ,005 97,072 ***
e31
,743 ,006 125,484 ***
e20
,927 ,007 128,500 ***
e21
,849 ,007 126,559 ***
e39
,666 ,006 117,604 ***
e42
,372 ,004 83,545 ***
e41
,297 ,004 68,877 ***
e40
,825 ,007 126,352 ***
Todas as estimativas foram estatisticamente significativas (valor
p<0,01; marcadas com *** nas tabelas). Os novos parâmetros encontram-se
em negrito na Tabela 3.6.
Na Tabela 3.7, são apresentados os índices de ajuste para o modelo
final:
Tabela 3.7 - Índices de Ajuste do Modelo Final
Model Fit Summary
CMIN Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model 119 28156,813 742 ,000 37,947 Saturatedmodel 861 ,000 0 Independence model 41 1089725,627 820 ,000 1328,934
RMR, GFI Model RMR standard GFI AGFI PGFI Default model ,0299 ,966 ,961 ,833 Saturatedmodel ,000 1,000
Independence model ,490 ,169 ,127 ,161
BaselineComparisons
Model NFI
Delta1 RFI
rho1 IFI
Delta2 TLI
rho2 CFI
Default model ,974 ,971 ,975 ,972 ,975
70
Model NFI
Delta1 RFI
rho1 IFI
Delta2 TLI
rho2 CFI
Saturatedmodel 1,000
1,000
1,000 Independence model ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
Parsimony-AdjustedMeasures Model PRATIO PNFI PCFI Default model ,905 ,881 ,882 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 Independence model 1,000 ,000 ,000
NCP Model NCP LO 90 HI 90 Default model 27414,813 26869,622 27966,339 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 Independence model 1088905,627 1085475,288 1092342,240
FMIN Model FMIN F0 LO 90 HI 90 Default model ,682 ,664 ,651 ,677 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 ,000 Independence model 26,382 26,362 26,279 26,445
RMSEA Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Default model ,030 ,030 ,030 1,000 Independence model ,179 ,179 ,180 ,000
AIC Model AIC BCC BIC CAIC Default model 28394,813 28395,056 29421,639 29540,639 Saturatedmodel 1722,000 1723,753 9151,386 10012,386 Independence model 1089807,627 1089807,710 1090161,407 1090202,407
ECVI Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI Default model ,687 ,674 ,701 ,687 Saturatedmodel ,042 ,042 ,042 ,042 Independence model 26,384 26,301 26,467 26,384
HOELTER
Model HOELTER
.05 HOELTER
.01 Default model 1184 1225 Independence model 34 35
71
Todos os índices de ajuste apresentaram melhoria com relação aos
índices do modelo inicial. Segue tabela final (Tabela 3.8), comparando os
resultados dos índices de ajuste entre os dois modelos, bem como os termos
de referência de cada um.
Tabela 3.8 - Comparação dos Modelos quanto aos Índices de Ajuste
Estatística Valores de Referência Modelo Inicial
Modelo Final
X2 Quanto menor, melhor 72754,4 28156,813
Graus de Liberdade (DF)
- 751 742
X2/gl
˃5 - ajuste ruim
]2;5] - ajuste fraco 96,877 37,947
]1;2] - ajuste bom
~1 - ajuste muito bom
RMR Padronizado ≤0,05 - ajuste muito bom 0,0335 0,0299
CFI ˂0,8 - ajuste ruim 0,934 0,975
GFI [0,8;0,9[ - ajuste fraco 0,914 0,966
TLI [0,9;0,95[ - ajuste bom 0,928 0,972
≥0,95 - ajuste muito bom
PGFI ˂0,6 - ajuste ruim 0,797 0,833
PCFI [0,6;0,8[ - ajuste bom 0,855 0,882
≥0,8 - ajuste muito bom
RMSEA (I.C. 90%) e p-value
0,10 - ajuste inaceitável
]0,05;0,10] - ajuste bom 0,048 0,03
≤0,05 - ajuste muito bom (,048; ,048) (,030; ,030)
p-value≥0,05 P-close = 1,0 P-close = 1,0
AIC
Só para comparar modelos. Quanto menor, melhor.
72974,4 28394,813
BCC 72974,624 28395,056
ECVI 1,767 0,687
MECVI 1,767 0,687
Podemos verificar na Tabela 3.8 que o modelo final apresentou
melhores índices de ajuste.
72
Este modelo, com oito fatores correlacionados, suas variáveis
observadas, seus erros de medida e os erros correlacionados adicionados,
serve para medir a satisfação dos usuários da telefonia pós-paga.
Tendo-se o modelo final validado, passa-se à parte da extração dos
escores dos oito fatores, para a amostra observada.
3.2.7. Escores Fatoriais
O modelo para medir a satisfação dos usuários da telefonia móvel pós-
pago foi confirmado através da modelagem de equações estruturais, com os
oito fatores propostos e demais parâmetros, assim como as alterações
sugeridas pela análise exploratória, conforme diagrama apresentado na Figura
3.4, abaixo. O método de estimação dos parâmetros é o da Máxima
Verossimilhança, o mais utilizado em equações estruturais.
Este instrumento (o questionário conforme especificado no modelo
final) está apto a ser utilizado para medir a satisfação com relação à telefonia
não-residencial.
Os escores fatoriais foram obtidos através do software AMOS, com o
método de regressão para a imputação dos escores de cada fator para cada
caso da amostra. Os mesmos estão salvos na base de dados e farão parte das
próximas etapas de análise deste estudo.
74
3.3. Análises estatísticas do índice ANATEL de Sati sfação do
Consumidor
Nesta parte do relatório será apresentado o resultado da análise
estatística do índice de satisfação ANATEL, através dos escores fatoriais
extraídos na etapa anterior, bem como a apresentação das medidas de
tendência central e de variabilidade do mesmo. A análise apresentada nesse
subcapítulo compreenderá ainda cruzamentos (crosstabs) do índice de
satisfação do consumidor por unidade da federação, empresa prestadora, setor
e/ou região, e variáveis sócio-demográficas, com os respectivos testes de
associação e comparações entre grupos, através da técnica de análise
estatística mais adequada, de acordo com as justificativas apresentadas
(ANOVA, teste t-Student, teste de correlação de Pearson, ou equivalentes não-
paramétricos).
3.3.1. Cálculo do Índice de Satisfação
Com base na análise fatorial confirmatória, através da modelagem de
equações estruturais, se obteve os escores fatoriais para cada observação
amostral. A partir desses escores, calculou-se índice de satisfação para cada
fator, assim como índice de satisfação Geral, conforme a seguir:
Índices de Satisfação por fator
��� = � � − ���� − �� ∗ 100
Onde:
���: Índice de Satisfação por fator do n-ésimo entrevistado
�: Escore fatorial do fator
��: Limite Inferior do fator
��: Limite superior do fator
75
Índice de satisfação Geral
O Índice de Satisfação Geral para cada unidade amostral foi calculado
pelo somatório dos escores fatoriais obtidos, através da seguinte formulação:
�� � = � ∑ �� − ∑ �����������∑ ������� − ∑ �������� ∗ 100
Onde:
�� �: Índice de Satisfação Geral do n-ésimo entrevistado
F: número de fatores extraídos
��: Escore fatorial do f-ésimo fator
���: Limite Inferior do f-ésimo fator
���: Limite superior do f-ésimo fator
As estatísticas dos índices de satisfação, assim como do denominado
índice de satisfação geral, foram ponderadas pela menor unidade amostral da
pesquisa (estratos amostrais), o que equivale a considerar a importância de
cada empresa prestadora relativa a sua participação no sistema. Assim, o
índice médio de satisfação geral foi obtido segundo a seguinte expressão:
����� = ∑ �� ∗ �� ����� �
Onde:
�����: índice médio de Satisfação Geral
��: peso da i-ésima observação
�� �: índice de satisfação geral da i-ésima observação
N: tamanho amostral
76
A precisão relativa ao Índice de Satisfação Geral é dada pela seguinte
formulação:
� �����! = "#/% ∗ &√(
�)�*+, %! = � �����!����� ∗ 100
Onde:
&: desvio padrão
"#/%: valor de probabilidade da distribuição normal padrão, com confiança dada
por 1 − .! ∗ 100, onde 0 < . < 1
n: tamanho amostral
�)�*+,: erro absoluto (precisão) do índice de satisfação �����! �)�*+, %!: erro relativo (precisão) do índice de satisfação �����! calculado em
relação a ele próprio.
3.3.2. Testes estatísticos aplicados para comparaçã o entre grupos e
análises de correlação
Os índices de satisfação, tanto geral quanto por fator, serão analisados
quanto a diferenças significativas entre as empresas prestadoras, Regiões,
Estados da Federação, setores, e demais grupos sócio-demográficos. Serão
realizadas também análises de correlação entre variáveis quantitativas.
Para tanto, será aplicado técnicas de Análise de Variância (ANOVA),
ou teste t de Student, conforme o caso, para verificar se pode existir diferença
significativa entre as médias dos grupos observados, assim como calculo do
77
coeficiente de correlação de Pearson, com seus respectivos níveis de
significância.
A análise de variância (ANOVA)permite que uma variável quantitativa,
contínua, como o nível de satisfação geral, por exemplo, seja comparada
quanto a sua média em vários grupos (variável categórica). O teste t de
Student é aplicado para comparação da média em uma variável que apresenta
classificação em dois grupos apenas, como a variável sexo, por exemplo.
Já o teste de correlação de Pearson é aplicado quando se busca medir
a correlação e sua significância entre duas variáveis quantitativas, como índice
de satisfação geral e índice de Gini, por exemplo.
Quando aplica-se o teste t de Student busca-se avaliar as seguintes
hipóteses:
01: A média do grupo A é igual a média do grupo B
0�: A média do grupo A não é igual a média do grupo B
A rejeição ou não rejeição da hipótese nula (01) se dá pela
comparação do denominado p-valor (p) estimado do teste com o nível de
significância. estipulado. O nível de significância empregado neste relatório é
. = 0,05 (5% de significância).
Dessa forma, a regra do teste é a seguinte:
Se 5 ≤ .� rejeita-se 01, logo 0� deve ser verdade, e a conclusão é que deve
haver diferença significativa entre os dois grupos comparados, quanto a
característica medida (índice de satisfação geral). Neste caso a variável é
importante para explicar o índice de satisfação geral.
Se 5 > .� não rejeita-se01 e esta hipótese pode ser verdade, e a conclusão é
que pode não haver diferença significativa entre os dois grupos comparados,
quanto a característica medida (índice de satisfação geral). Neste caso a
variável não é importante para explicar o índice de satisfação geral.
O teste ANOVA é empregado para avaliar as seguintes hipóteses:
78
01: As médias de todos os grupos comparados são iguais
0�:A média de pelo menos um dos grupos não é igual as médias dos demais
grupos
Assim como no caso do teste t, a rejeição ou não rejeição da hipótese
nula (01) se dá pela comparação do denominado p-valor (p) estimado do teste
com o nível de significância . estipulado. Lembrando que o nível de
significância empregado neste relatório é . = 0,05 (5% de significância).
Dessa forma, a regra do teste é a seguinte:
Se 5 ≤ .� rejeita-se 01, logo 0� deve ser verdade, e a conclusão é que deve
haver pelo menos um grupo cuja média seja diferente das demais médias
observadas. Neste caso a variável é importante para explicar o índice de
satisfação geral.
Se 5 > .� não rejeita-se01 e esta hipótese pode ser verdade, e a conclusão é
que as médias de todos os grupos podem ser iguais. Neste caso a variável não
é importante para explicar o índice de satisfação geral.
O coeficiente de Correlação de Pearson é uma medida que varia entre
os valores -1 até 1. Quanto mais próximo desses extremos mais forte a
correlação entre as duas variáveis analisadas. A significância estatística do
coeficiente calculado é dado pelo p-valor do teste. As seguintes hipóteses são
testadas nesse caso:
01: As variáveis cruzadas não são correlacionadas
0�:As variáveis cruzadas são correlacionadas
A rejeição ou não rejeição da hipótese nula (01) se dá pela comparação
do denominado p-valor (p) estimado do teste com o nível de significância .
estipulado. O nível de significância empregado neste relatório é . = 0,05 (5%
de significância).
79
Dessa forma, a regra do teste é a seguinte:
Se 5 ≤ .�rejeita-se 01, logo 0� deve ser verdade, e a conclusão é que deve
haver uma correlação significativa entre as variáveis analisadas. Isso equivale
a inferir que a variável que está buscando-se explicar deve ser influenciada
significativamente pela variável explicativa.
Se 5 > .� não rejeita-se01 e esta hipótese pode ser verdade, e a conclusão é
que pode não haver correlação entre as variáveis analisadas. Isso equivale a
inferir que a variável que esta buscando-se explicar pode não ser influenciada
pela variável explicativa.
80
3.3.3. Estatísticas descritivas – Amostra total
Quadro 3.9 - Medidas de tendência central e dispersão dos escores fatoriais, segundo os fatores de análise
Fatores Mean SD Mín P 25 % Median P 75% Max
Informações 3,3 ,8 1,0 2,8 3,3 3,9 4,6
Serviços 3,4 ,9 1,0 3,0 3,3 4,3 4,5
Qualid das Ligaç./ Cobert. 3,4 ,8 1,0 2,8 3,5 4,0 4,6
Qualidade do Aparelho 3,3 ,6 1,0 3,0 3,4 3,8 4,2
Atendimento nas Lojas 2,9 ,7 1,0 2,6 2,9 3,4 4,3
Contas 3,2 ,6 1,0 2,9 3,3 3,7 4,2
Preços dos Serviços 2,6 ,8 1,0 2,0 2,6 3,2 4,0
Atendimento por Telefone 3,1 1,0 1,0 2,4 3,1 3,9 5,0
Figura 3.5 - Medidas de tendência central e variabilidade dos índices de satisfação, por fator e geral
81
Quadro 3.10 – Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95%
Fatores Media Desvio Padrão n Precisão (%) Informações 57,4 19,2 41307 ,32
Serviços 58,8 22,7 41307 ,37
Qualid das Ligaç./ Cobert. 59,0 20,8 41307 ,34
Qualidade do Aparelho 57,5 16,1 41307 ,27
Atendimento nas Lojas 48,2 18,1 41307 ,36
Contas 55,9 15,3 41307 ,26
Preços dos Serviços 39,7 19,9 41307 ,48
Atendimento por Telefone 53,0 26,0 41307 ,47
Índice de Satisfação Geral 53,7 15,2 41307 ,27
82
3.3.4. Estatísticas descritivas e análises por Pres tadora
Figura 3.6 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por prestadora e geral
Quadro 3.11 – Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95%
Índice de Satisfação Geral
Media Desvio Padrão n Precisão (%) Qual sua empresa de Serviço Móvel Pessoal?
CLARO 54,7 14,7 9240 ,55
CTBC 55,9 15,9 1267 1,56
OI 49,9 15,6 10395 ,60
SERCOMTEL 61,1 15,5 385 2,53
TIM 49,8 15,1 10395 ,58
VIVO 55,5 15,5 9625 ,56
83
Quadro 3.12 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por empresa prestadora de serviços de telefonia Indice de Satisfação Geral
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
BetweenGroups 318567,902 5 63713,580 272,693 ,000
WithinGroups 9649802,942 41301 233,646
Total 9968370,844 41306 SPSS OUTPUT
Quadro 3.13 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação
Qual sua empresa de Serviço Móvel Pessoal? Subset for alpha = 0.05
1 2 3
TIM 49,7945
OI 49,8924
CLARO 54,6653
VIVO 55,4724
CTBC 55,9183
SERCOMTEL 61,1274
Sig. 1,000 ,192 1,000 SPSS OUTPUT
Quadro 3.14 - Índices de satisfação por empresa, segundo fatores de análise
Empresa Informações Serviços
Qualid das
Ligaç./ Cobert.
Qualidade do
Aparelho
Atendimento nas Lojas Contas
Preços dos
Serviços
Atendimento por Telefone
CLARO 58,7 60,1 58,6 58,0 49,3 55,9 41,9 54,8
CTBC 59,3 59,0 62,9 56,1 53,2 57,3 40,6 59,0
OI 52,6 55,5 54,8 54,6 44,9 52,2 36,1 48,3
SERCOMTEL 65,0 60,1 67,9 59,5 59,0 62,5 45,6 69,5
TIM 53,9 53,0 49,1 55,7 44,8 53,0 39,7 49,2
VIVO 59,8 59,5 61,3 58,6 50,4 56,5 41,3 56,4
Índice geral de satisfação
por fator 57,4 58,8 59,0 57,5 48,2 55,9 39,7 53,0
SPSS OUTPUT
84
3.3.5. Estatísticas descritivas e análises por Unid ade da Federação (UF)
Quadro 3.15 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por Unidade da Federação
UF Índice de Satisfação Geral
Mean Standard Deviation
AC 52,9 16,2
AL 52,7 15,8
AM 51,7 16,7
AP 51,5 16,5
BA 51,1 15,1
CE 49,0 15,8
DF 50,6 15,1
ES 53,5 14,5
GO 52,7 15,6
MA 50,6 16,1
MG 52,9 15,9
MS 54,1 15,3
MT 52,8 15,0
PA 51,2 16,1
PB 52,7 15,3
PE 51,6 15,2
PI 52,1 15,1
PR 55,1 15,0
RJ 53,4 15,4
RN 49,9 15,6
RO 53,5 15,2
RR 49,2 16,7
RS 54,9 15,2
SC 55,2 14,2
SE 50,7 15,4
SP 54,7 14,6
TO 53,4 15,3 SPSS OUTPUT
85
Figura 3.7 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Unidade da Federação (UF) Eixo vertical= Índice de Satisfação Geral Mediano=53,7
86
Quadro 3.16 – Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95%
Índice de Satisfação Geral
Media Desvio Padrão n Precisão (%)
UF AC 52,93 16,22 1540 1,53
AL 52,70 15,80 1540 1,50
AM 51,73 16,70 1658 1,55
AP 51,52 16,49 1155 1,85
BA 51,12 15,08 1540 1,47
CE 49,03 15,75 1155 1,85
DF 50,60 15,10 1540 1,49
ES 53,48 14,49 1540 1,35
GO 52,67 15,57 1925 1,32
MA 50,56 16,07 1540 1,59
MG 52,86 15,91 1925 1,34
MS 54,11 15,27 1652 1,36
MT 52,78 15,04 1540 1,42
PA 51,16 16,07 1037 1,91
PB 52,69 15,34 1540 1,45
PE 51,63 15,16 1540 1,47
PI 52,14 15,10 1540 1,45
PR 55,14 15,00 1925 1,21
RJ 53,44 15,43 1540 1,44
RN 49,92 15,57 1155 1,80
RO 53,50 15,21 1540 1,42
RR 49,17 16,67 1155 1,96
RS 54,88 15,25 1540 1,39
SC 55,19 14,23 1540 1,29
SE 50,75 15,45 1540 1,52
SP 54,67 14,63 1925 1,20
TO 53,38 15,27 1540 1,43
Quadro 3.17 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por Unidade da Federação (UF)
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
BetweenGroups 111772,961 26 4298,960 18,004 ,000
WithinGroups 9856597,883 41280 238,774
Total 9968370,844 41306 SPSS OUTPUT
87
Quadro 3.18 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação
UF Subset for alpha = 0.05
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
CE 49,0350
RR 49,1704 49,1704
RN 49,9205 49,9205 49,9205
MA 50,5566 50,5566 50,5566 50,5566
DF 50,5970 50,5970 50,5970 50,5970 50,5970
SE 50,7461 50,7461 50,7461 50,7461 50,7461 50,7461
BA 51,1245 51,1245 51,1245 51,1245 51,1245 51,1245 51,1245
PA
51,1645 51,1645 51,1645 51,1645 51,1645 51,1645
AP
51,5176 51,5176 51,5176 51,5176 51,5176 51,5176
PE
51,6298 51,6298 51,6298 51,6298 51,6298 51,6298
AM
51,7330 51,7330 51,7330 51,7330 51,7330 51,7330
PI
52,1350 52,1350 52,1350 52,1350 52,1350 52,1350
GO
52,6750 52,6750 52,6750 52,6750 52,6750 52,6750
PB
52,6854 52,6854 52,6854 52,6854 52,6854 52,6854
AL
52,6956 52,6956 52,6956 52,6956 52,6956
MT
52,7848 52,7848 52,7848 52,7848 52,7848
MG
52,8594 52,8594 52,8594 52,8594 52,8594
AC
52,9253 52,9253 52,9253 52,9253 52,9253
TO
53,3840 53,3840 53,3840 53,3840 53,3840
RJ
53,4435 53,4435 53,4435 53,4435 53,4435
ES
53,4803 53,4803 53,4803 53,4803 53,4803
RO
53,4990 53,4990 53,4990 53,4990 53,4990
MS
54,1078 54,1078 54,1078 54,1078
SP
54,6664 54,6664 54,6664
RS
54,8829 54,8829
PR
55,1428
SC
55,1942
Sig. ,051 ,087 ,214 ,502 ,051 ,068 ,225 ,093 ,098 ,089 ,074 ,216
SPSS OUTPUT
88
Quadro 3.19 - Índices de satisfação por Unidade da Federação, segundo fatores de análise
UF Informações Serviços
Qualid das
Ligaç./ Cobert.
Qualidade do
Aparelho
Atendimento nas Lojas Contas
Preços dos
Serviços
Atendimento por Telefone
AC 57,3 53,9 55,2 56,8 49,2 53,7 41,1 56,1
AL 56,5 55,9 54,6 57,5 49,0 55,0 40,1 53,1
AM 56,2 52,4 53,3 57,2 45,9 53,8 41,3 53,7
AP 55,6 52,7 51,6 56,3 47,6 54,1 41,3 52,9
BA 54,5 57,1 55,2 55,6 45,6 52,8 37,4 50,7
CE 52,9 53,3 49,0 55,6 43,4 52,6 38,1 47,3
DF 53,6 55,1 56,7 55,5 45,4 53,5 35,7 49,3
ES 56,9 60,0 59,3 57,0 47,9 55,5 39,7 51,7
GO 56,5 57,3 58,7 56,3 47,7 54,0 38,1 52,7
MA 54,1 56,3 49,7 55,5 46,6 52,3 39,2 50,7
MG 55,8 59,2 56,8 56,0 48,1 55,2 39,0 52,8
MS 58,0 58,4 59,9 57,0 48,3 56,0 41,1 54,3
MT 56,4 58,4 57,0 56,2 46,9 54,4 40,1 52,9
PA 55,7 53,8 50,5 56,9 45,7 53,8 41,8 51,2
PB 56,6 58,0 54,7 57,3 48,1 54,7 40,4 51,6
PE 55,6 57,4 52,6 56,5 46,3 54,6 39,5 50,7
PI 56,6 58,4 53,6 56,8 47,2 54,1 39,0 51,4
PR 58,8 58,9 61,1 57,5 50,5 57,1 41,7 55,6
RJ 56,7 59,3 59,1 57,7 47,0 55,6 39,7 52,4
RN 53,6 56,7 49,8 55,3 45,6 52,3 38,0 48,1
RO 57,7 57,4 58,4 56,1 48,6 54,8 40,4 54,7
RR 53,3 51,6 49,3 55,0 44,6 51,8 37,4 50,4
RS 58,2 57,8 61,6 57,9 50,9 56,7 41,5 54,4
SC 58,9 59,8 62,3 59,1 49,6 57,0 41,4 53,5
SE 54,1 56,0 55,1 54,8 45,9 52,5 38,0 49,5
SP 58,5 59,3 61,2 57,6 49,3 57,0 40,4 54,1
TO 57,4 58,2 56,9 57,2 48,7 53,0 41,0 54,6
Índice de satisfação Geral por fator
57,4 58,8 59,0 57,5 48,2 55,9 39,7 53,0
SPSS OUTPUT
89
3.3.6. Estatísticas descritivas e análises por Part ição amostral (Empresa
prestadora/Unidade da Federação)
Quadro 3.20 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por Partição amostral
Indice de Satisfação Geral
Mean Standard Deviation Prestadora/Estado Sercomtel (PR) 61,1 15,5
Vivo (AL) 58,9 14,2 Vivo (TO) 58,1 14,8 CTBC (MS) 58,0 13,9 CTBC (SP) 57,6 15,4 Vivo (PA) 57,5 15,1 Vivo (SC) 57,4 14,4 Vivo (AP) 57,2 15,8 Claro (SC) 57,0 14,3 Claro (AM) 57,0 14,8 Vivo (PE) 56,9 14,0 Vivo (RO) 56,7 15,1 Claro (PB) 56,7 13,8 Vivo (MA) 56,6 14,2 Vivo (RS) 56,5 15,1 Vivo (PB) 56,5 14,4 Claro (RS) 56,5 15,4 Vivo (MG) 56,5 16,6 Vivo (SP) 56,2 14,5 Claro (ES) 56,2 13,7 Vivo (AC) 56,0 15,3 Claro (PI) 56,0 13,5 Vivo (PR) 55,9 15,0 Claro (CE) 55,9 12,5 Claro (PR) 55,6 13,7 Claro (RJ) 55,4 14,8 Vivo (PI) 55,4 15,4 Claro (MA) 55,4 13,9 Claro (PE) 55,2 12,9 Vivo (MT) 55,0 15,9 Vivo (GO) 55,0 15,2 Vivo (BA) 55,0 14,7 CTBC (MG) 54,8 15,8 Claro (TO) 54,8 13,9 Vivo (MS) 54,7 16,1 CTBC (GO) 54,7 16,7 Vivo (ES) 54,5 15,9 Claro (MG) 54,5 14,2 Claro (RO) 54,3 16,5 Claro (MS) 54,2 14,4 TIM (RJ) 54,1 14,1 Claro (AC) 54,1 16,7 Claro (SP) 54,0 13,7 Claro (AL) 53,9 15,4 TIM (SC) 53,9 13,5 Oi (SP) 53,7 14,8 Claro (RN) 53,5 15,5 TIM (MS) 53,5 15,5 TIM (ES) 53,5 13,8 TIM (RS) 53,4 15,4 Vivo (AM) 53,3 16,4
90
Oi (PR) 53,1 13,6 Oi (RS) 53,1 14,8 Vivo (RJ) 53,0 16,7 TIM (MT) 52,9 13,7 Oi (MS) 52,8 15,2 Vivo (RR) 52,7 17,3 Vivo (DF) 52,7 15,0 Claro (SE) 52,6 14,5 TIM (SE) 52,6 15,3 Claro (GO) 52,5 16,8 Claro (BA) 52,5 14,5 Oi (SC) 52,4 14,1 Claro (DF) 52,4 15,8 Oi (RO) 52,1 14,8 TIM (SP) 51,8 14,1 Claro (MT) 51,8 15,8 Oi (MT) 51,4 14,5 Oi (PA) 51,3 15,3 Oi (RJ) 51,2 15,7 Oi (AC) 50,9 16,5 TIM (RO) 50,9 13,8 TIM (PB) 50,8 15,0 Oi (GO) 50,7 14,4 TIM (AC) 50,6 15,8 Oi (TO) 50,6 15,4 TIM (GO) 50,5 14,1 Oi (AM) 50,5 17,5 TIM (TO) 50,1 15,5 Oi (AP) 50,0 17,1 TIM (PR) 49,9 14,8 Oi (MG) 49,8 15,2 Oi (AL) 49,8 16,3 Oi (ES) 49,8 13,9 Oi (PI) 49,7 14,6 TIM (BA) 49,6 13,9 Oi (SE) 49,3 15,4 Oi (DF) 48,9 14,8 Oi (RN) 48,8 15,5 TIM (MG) 48,7 16,2 Vivo (SE) 48,5 16,1 TIM (DF) 48,5 14,3 TIM (AL) 48,2 15,1 Oi (RR) 48,1 16,9 TIM (PI) 47,5 15,0 Oi (BA) 47,4 16,1 TIM (RN) 47,4 15,0 TIM (AP) 47,4 14,9 TIM (PE) 47,4 15,3 Oi (PE) 47,0 15,7 TIM (CE) 47,0 15,6 Oi (PB) 46,8 15,7 TIM (RR) 46,7 15,3 TIM (MA) 46,5 15,9 TIM (AM) 46,0 16,1 TIM (PA) 45,1 15,6 Oi (CE) 44,2 16,6 Oi (MA) 43,7 16,3
SPSS OUTPUT
91
Figura 3.8 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Partição amostral – Parte 1 Eixo vertical= Índice de Satisfação Geral Mediano=53,7
92
Figura 3.9 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Partição amostral – Parte 2 Eixo vertical= Índice de Satisfação Geral Mediano=53,7
93
Quadro 3.21 – Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95%
Indice de Satisfação Geral
Media Desvio Padrão n Precisão (%) Prestadora/Estado CTBC (GO) 54,70 16,65 385 3,04
CTBC (MG) 54,83 15,83 385 2,88
CTBC (MS) 58,00 13,89 112 4,43
CTBC (SP) 57,62 15,43 385 2,67
Claro (AC) 54,08 16,70 385 3,08
Claro (AL) 53,92 15,40 385 2,85
Claro (AM) 56,97 14,80 385 2,60
Claro (BA) 52,50 14,52 385 2,76
Claro (CE) 55,88 12,47 385 2,23
Claro (DF) 52,36 15,77 385 3,01
Claro (ES) 56,15 13,66 385 2,43
Claro (GO) 52,50 16,76 385 3,19
Claro (MA) 55,38 13,89 385 2,50
Claro (MG) 54,50 14,23 385 2,61
Claro (MS) 54,25 14,41 385 2,65
Claro (MT) 51,80 15,75 385 3,04
Claro (PB) 56,66 13,84 385 2,44
Claro (PE) 55,24 12,93 385 2,34
Claro (PI) 56,00 13,53 385 2,41
Claro (PR) 55,56 13,73 385 2,47
Claro (RJ) 55,44 14,77 385 2,66
Claro (RN) 53,53 15,54 385 2,90
Claro (RO) 54,29 16,47 385 3,03
Claro (RS) 56,48 15,44 385 2,73
Claro (SC) 57,05 14,28 385 2,50
Claro (SE) 52,64 14,54 385 2,76
Claro (SP) 53,99 13,68 385 2,53
Claro (TO) 54,82 13,95 385 2,54
Oi (AC) 50,95 16,49 385 3,23
Oi (AL) 49,82 16,30 385 3,27
Oi (AM) 50,48 17,53 385 3,47
Oi (AP) 49,98 17,11 385 3,42
Oi (BA) 47,42 16,12 385 3,40
Oi (CE) 44,22 16,55 385 3,74
Oi (DF) 48,87 14,84 385 3,03
Oi (ES) 49,77 13,87 385 2,78
Oi (GO) 50,66 14,44 385 2,85
Oi (MA) 43,72 16,28 385 3,72
94
Oi (MG) 49,83 15,23 385 3,05
Oi (MS) 52,83 15,24 385 2,88
Oi (MT) 51,41 14,54 385 2,82
Oi (PA) 51,28 15,32 385 2,98
Oi (PB) 46,78 15,71 385 3,35
Oi (PE) 47,05 15,65 385 3,32
Oi (PI) 49,65 14,65 385 2,95
Oi (PR) 53,15 13,60 385 2,56
Oi (RJ) 51,17 15,71 385 3,07
Oi (RN) 48,84 15,53 385 3,18
Oi (RO) 52,09 14,77 385 2,83
Oi (RR) 48,13 16,86 385 3,50
Oi (RS) 53,09 14,82 385 2,79
Oi (SC) 52,37 14,12 385 2,69
Oi (SE) 49,29 15,41 385 3,12
Oi (SP) 53,66 14,78 385 2,75
Oi (TO) 50,58 15,41 385 3,04
Sercomtel (PR) 61,13 15,47 385 2,53
TIM (AC) 50,65 15,76 385 3,11
TIM (AL) 48,19 15,09 385 3,13
TIM (AM) 46,04 16,10 385 3,49
TIM (AP) 47,39 14,92 385 3,14
TIM (BA) 49,58 13,86 385 2,79
TIM (CE) 47,01 15,56 385 3,31
TIM (DF) 48,47 14,32 385 2,95
TIM (ES) 53,46 13,76 385 2,57
TIM (GO) 50,51 14,06 385 2,78
TIM (MA) 46,51 15,87 385 3,41
TIM (MG) 48,67 16,18 385 3,32
TIM (MS) 53,52 15,52 385 2,90
TIM (MT) 52,90 13,69 385 2,59
TIM (PA) 45,06 15,59 385 3,46
TIM (PB) 50,79 15,05 385 2,96
TIM (PE) 47,37 15,25 385 3,22
TIM (PI) 47,50 15,02 385 3,16
TIM (PR) 49,94 14,83 385 2,97
TIM (RJ) 54,13 14,11 385 2,60
TIM (RN) 47,39 15,00 385 3,16
TIM (RO) 50,88 13,84 385 2,72
TIM (RR) 46,69 15,26 385 3,27
TIM (RS) 53,43 15,36 385 2,87
95
TIM (SC) 53,92 13,53 385 2,51
TIM (SE) 52,58 15,26 385 2,90
TIM (SP) 51,83 14,05 385 2,71
TIM (TO) 50,06 15,49 385 3,09
Vivo (AC) 56,03 15,34 385 2,74
Vivo (AL) 58,85 14,19 385 2,41
Vivo (AM) 53,26 16,36 385 3,07
Vivo (AP) 57,19 15,80 385 2,76
Vivo (BA) 55,00 14,67 385 2,67
Vivo (DF) 52,69 14,99 385 2,84
Vivo (ES) 54,54 15,86 385 2,91
Vivo (GO) 55,01 15,23 385 2,77
Vivo (MA) 56,62 14,21 385 2,51
Vivo (MG) 56,46 16,58 385 2,93
Vivo (MS) 54,70 16,10 385 2,94
Vivo (MT) 55,03 15,86 385 2,88
Vivo (PA) 57,51 15,11 385 2,62
Vivo (PB) 56,52 14,45 385 2,55
Vivo (PE) 56,86 14,03 385 2,47
Vivo (PI) 55,39 15,42 385 2,78
Vivo (PR) 55,94 15,03 385 2,68
Vivo (RJ) 53,03 16,73 385 3,15
Vivo (RO) 56,74 15,05 385 2,65
Vivo (RR) 52,69 17,27 385 3,27
Vivo (RS) 56,54 15,08 385 2,66
Vivo (SC) 57,44 14,39 385 2,50
Vivo (SE) 48,47 16,14 385 3,33
Vivo (SP) 56,22 14,50 385 2,58
Vivo (TO) 58,08 14,82 385 2,55
Quadro 3.22 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por Partição amostral Indice de Satisfação Geral
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 329764,984 107 3081,916 13,822 ,000
Within Groups 9186186,874 41199 222,971
Total 9515951,858 41306 SPSS OUTPUT
96
Quadro 3.23 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação
Post hoc tests are not performed for Indices de Satisfação Geral
because there are more than 50 groups. SPSS OUTPUT
Quadro 3.24 - Índices de satisfação por Partição amostral, segundo fatores de análise Prestadora/ Estado
Informações Serviços Qualid das
Ligaç./ Cobert.
Qualidade do
Aparelho
Atendimento nas Lojas
Contas Preços dos
Serviços
Atendimento por Telefone
CTBC (GO)
58,4 56,4 61,8 55,0 53,0 55,5 38,8 58,7
CTBC (MG)
57,5 60,8 60,4 55,5 50,6 57,5 40,2 56,1
CTBC (MS)
61,9 60,4 64,4 58,9 56,5 57,5 41,8 62,8
CTBC (SP) 61,1 59,5 66,0 57,1 55,0 58,8 42,4 61,1 Claro (AC) 58,6 52,1 56,4 57,8 51,1 54,9 43,1 58,5 Claro (AL) 57,4 57,5 56,0 57,6 50,3 55,8 40,7 56,0 Claro (AM) 62,1 57,7 61,9 59,5 52,2 57,1 45,7 59,5 Claro (BA) 55,7 58,6 55,5 56,3 46,5 54,3 39,7 53,3 Claro (CE) 61,1 59,8 60,8 59,9 50,0 56,7 43,4 55,3 Claro (DF) 55,8 60,3 55,8 56,8 46,4 55,1 39,1 49,5 Claro (ES) 59,9 62,7 62,2 60,0 51,1 57,4 41,6 54,5 Claro (GO) 56,5 58,3 52,9 57,4 47,5 53,7 40,3 53,4 Claro (MA) 58,9 62,0 58,0 57,9 50,4 55,0 44,2 56,6 Claro (MG) 58,3 59,4 60,9 56,6 49,4 55,7 40,9 54,8 Claro (MS) 59,5 55,7 58,3 58,0 48,0 56,7 42,9 54,9 Claro (MT) 55,4 57,2 54,1 56,9 46,1 53,6 39,1 51,9 Claro (PB) 61,2 61,2 62,9 58,9 52,9 57,3 43,9 55,0 Claro (PE) 59,6 62,1 60,2 59,3 48,7 57,0 41,4 53,7 Claro (PI) 60,9 64,1 58,8 57,7 50,2 56,5 43,4 56,3 Claro (PR) 59,6 63,1 60,4 57,2 50,2 57,2 42,5 54,2 Claro (RJ) 59,3 65,1 58,3 59,9 47,7 57,2 42,5 53,6 Claro (RN) 57,4 59,6 54,9 56,9 48,5 55,0 41,5 54,5 Claro (RO) 58,9 57,8 58,5 57,3 49,2 54,1 41,9 56,5 Claro (RS) 59,8 61,9 61,0 58,8 52,2 58,9 43,2 56,1 Claro (SC) 61,2 64,0 62,4 58,9 50,7 58,8 45,3 55,1 Claro (SE) 56,0 60,7 57,3 56,2 47,4 53,1 38,5 51,9 Claro (SP) 57,2 59,9 59,5 58,1 47,9 56,8 39,7 52,9 Claro (TO) 59,6 60,6 58,5 57,5 48,9 53,9 42,2 57,4 Oi (AC) 54,6 52,3 55,2 55,0 47,1 52,1 37,3 54,0 Oi (AL) 53,3 51,9 54,8 54,7 45,6 53,4 36,9 48,0 Oi (AM) 53,7 52,7 56,4 55,8 44,5 51,8 37,2 51,6 Oi (AP) 53,4 51,6 54,3 53,7 46,0 53,0 38,2 49,6
97
Oi (BA) 49,9 54,7 51,5 54,0 41,4 50,4 33,5 43,9 Oi (CE) 47,4 48,0 45,2 52,1 38,2 49,2 33,0 40,6 Oi (DF) 50,9 52,9 56,0 53,1 44,6 51,8 33,0 48,8 Oi (ES) 52,3 56,4 55,6 52,8 44,5 53,0 36,1 47,7 Oi (GO) 53,7 56,7 59,2 55,0 44,8 51,5 34,5 49,9 Oi (MA) 45,9 51,5 41,4 50,7 40,3 47,2 31,3 41,5 Oi (MG) 51,5 58,9 54,9 53,7 46,0 52,9 34,9 45,9 Oi (MS) 55,7 59,6 61,2 55,6 46,5 54,3 39,0 50,6 Oi (MT) 53,9 56,9 57,9 54,7 45,7 53,6 37,0 51,6 Oi (PA) 54,2 55,1 58,4 56,3 44,6 53,4 38,8 49,5 Oi (PB) 48,8 56,4 46,4 53,2 42,8 49,7 33,4 43,6 Oi (PE) 49,7 55,1 46,1 53,0 42,8 51,5 33,7 44,6 Oi (PI) 53,5 56,0 53,7 54,9 44,2 52,7 34,6 47,6 Oi (PR) 55,7 57,7 61,6 57,2 48,3 55,5 38,4 50,9 Oi (RJ) 52,4 57,2 58,8 55,2 45,8 53,2 36,2 50,6 Oi (RN) 51,8 57,9 53,5 54,5 43,9 50,3 34,5 44,3 Oi (RO) 55,2 57,0 57,8 55,0 47,2 53,7 37,8 52,9 Oi (RR) 50,5 54,0 52,5 53,2 43,3 49,8 34,0 47,7 Oi (RS) 55,1 58,5 60,0 56,7 49,4 54,3 39,0 51,7 Oi (SC) 54,5 58,3 59,5 57,5 46,7 53,8 38,9 49,6 Oi (SE) 52,0 55,1 56,1 53,8 44,6 51,7 35,6 45,5 Oi (SP) 56,9 60,8 58,6 56,5 47,9 56,5 40,1 52,0 Oi (TO) 53,7 56,0 54,2 55,6 46,6 50,5 37,0 51,0 Sercomtel (PR)
65,0 60,1 67,9 59,5 59,0 62,5 45,6 69,5
TIM (AC) 55,4 49,6 50,2 56,0 48,0 52,3 41,8 51,9 TIM (AL) 52,0 54,4 42,8 55,0 44,2 51,9 37,2 47,9 TIM (AM) 50,6 43,1 42,7 55,8 39,2 50,6 39,1 47,2 TIM (AP) 51,4 44,8 42,7 54,6 44,0 51,4 39,6 50,6 TIM (BA) 53,2 55,0 49,9 54,5 44,4 51,4 38,4 49,8 TIM (CE) 50,3 52,1 41,1 54,8 41,9 51,8 37,9 46,1 TIM (DF) 51,8 49,3 51,9 56,0 42,6 52,7 36,5 46,9 TIM (ES) 56,8 60,6 59,3 56,9 45,9 55,5 41,8 50,9 TIM (GO) 54,9 53,6 56,2 55,4 45,4 53,0 38,0 47,6 TIM (MA) 50,4 51,2 38,1 53,7 43,9 50,4 38,0 46,3 TIM (MG) 52,6 54,7 44,9 56,2 43,4 52,0 37,9 47,7 TIM (MS) 57,0 57,8 56,4 56,7 48,1 56,2 42,2 53,8 TIM (MT) 57,4 56,8 56,9 56,3 45,9 54,3 42,5 53,0 TIM (PA) 50,6 44,6 33,5 54,7 41,9 50,6 40,4 44,2 TIM (PB) 56,1 55,2 47,5 56,3 45,2 54,5 41,4 50,1 TIM (PE) 51,1 52,7 41,5 54,5 42,5 52,5 37,8 46,4 TIM (PI) 51,3 53,8 40,8 54,9 43,8 51,9 36,6 46,9 TIM (PR) 53,9 52,2 51,3 56,2 44,3 53,8 39,9 48,0 TIM (RJ) 58,0 58,2 59,0 58,6 47,0 56,5 43,5 52,3 TIM (RN) 51,8 52,4 41,2 54,4 44,4 51,5 38,0 45,6 TIM (RO) 55,0 54,7 50,3 55,1 46,1 53,9 40,5 51,4 TIM (RR) 50,9 48,8 41,6 54,4 42,4 50,6 36,6 48,2 TIM (RS) 57,6 53,0 59,8 57,5 48,7 56,1 42,6 52,1 TIM (SC) 57,8 58,3 60,9 58,9 47,5 56,9 39,7 51,3
98
TIM (SE) 56,3 53,7 59,1 55,4 46,6 53,9 42,3 53,3 TIM (SP) 55,8 56,4 57,0 56,5 45,4 54,4 40,0 49,2 TIM (TO) 54,1 53,3 49,1 55,7 46,0 50,7 41,6 50,1 Vivo (AC) 60,6 61,8 58,8 58,5 50,4 55,6 42,3 60,1 Vivo (AL) 63,1 59,6 64,8 62,5 55,8 59,0 45,6 60,4 Vivo (AM) 58,6 54,7 50,3 58,0 47,4 55,8 43,7 57,6 Vivo (AP) 62,0 61,8 57,8 60,5 52,6 58,0 46,1 58,6 Vivo (BA) 59,2 59,9 63,9 57,8 50,1 55,1 38,2 55,7 Vivo (DF) 55,9 57,7 63,3 56,0 48,1 54,4 34,1 52,0 Vivo (ES) 58,5 60,1 60,0 58,5 50,0 56,1 39,3 53,7 Vivo (GO) 59,1 61,4 63,5 58,9 47,9 56,4 39,0 54,0 Vivo (MA) 61,3 60,4 61,4 59,7 51,8 56,6 43,3 58,4 Vivo (MG) 59,1 62,0 63,0 57,8 51,0 58,1 41,0 59,6 Vivo (MS) 58,8 59,9 62,2 57,1 48,1 56,2 40,0 55,2 Vivo (MT) 59,0 62,7 58,9 57,0 49,6 56,2 41,7 55,1 Vivo (PA) 62,3 62,6 62,2 59,6 50,8 57,2 45,5 59,8 Vivo (PB) 60,4 59,2 62,2 60,9 51,5 57,5 42,9 57,7 Vivo (PE) 61,8 59,8 62,6 59,1 51,1 57,2 45,1 58,1 Vivo (PI) 60,6 59,9 61,1 59,8 50,6 55,3 41,3 54,6 Vivo (PR) 59,6 61,6 64,3 57,5 50,4 56,8 42,0 55,3 Vivo (RJ) 57,1 56,8 60,5 57,3 47,4 55,5 36,5 53,3 Vivo (RO) 61,6 59,9 66,9 57,1 51,9 57,3 41,2 58,0 Vivo (RR) 58,5 52,0 53,6 57,4 48,2 55,0 41,6 55,2 Vivo (RS) 60,3 57,7 65,8 58,8 53,3 57,4 41,4 57,6 Vivo (SC) 62,1 58,6 66,6 61,0 53,4 58,5 41,4 57,9 Vivo (SE) 52,3 54,5 47,7 53,9 45,0 51,4 35,6 47,4 Vivo (SP) 61,3 60,0 64,9 59,9 50,1 58,5 39,7 55,4 Vivo (TO) 62,4 62,8 65,8 60,0 53,4 56,8 43,2 60,2
SPSS OUTPUT
99
3.3.7. Estatísticas descritivas e análises por Área de Prestação
Quadro 3.25 - Medidas de tendência central e dispersão do índice de satisfação, por área de prestação Indice de Satisfação Geral
Mean Standard Deviation
DDD
11 52,7 14,4 12 58,2 13,4 13 57,7 13,1 14 56,0 14,8 15 52,9 13,5 16 57,6 14,8 17 55,6 14,9 18 57,3 12,6 19 54,4 15,5 21 53,1 15,6 22 55,1 14,8 24 55,9 13,8 27 53,2 14,5 28 55,7 14,2 31 50,7 16,2 32 56,7 16,3 33 49,9 16,2 34 54,1 15,6 35 56,7 14,6 37 53,1 15,2 38 53,3 14,5 41 52,7 14,7 42 56,8 12,3 43 58,8 15,9 44 54,4 13,7 45 53,6 14,2 46 56,0 13,9 47 55,9 14,2 48 53,0 13,9 49 57,1 14,4 51 53,9 14,9 53 56,7 15,1 54 55,8 15,2 55 57,8 16,6 61 50,6 15,1 62 51,5 15,2 63 53,4 15,3 64 54,6 15,9 65 52,3 14,8 66 54,1 15,5 67 54,1 15,3 68 52,9 16,2 69 53,5 15,2 71 50,6 15,1 73 51,0 15,2 74 52,4 16,5
100
75 51,8 14,2 77 53,5 15,1 79 50,7 15,4 81 51,8 15,2 82 52,7 15,8 83 52,7 15,3 84 49,9 15,6 85 48,5 15,7 86 52,1 15,1 87 50,2 14,5 88 50,8 16,0 89 52,5 15,4 91 49,9 16,2 92 51,8 16,6 93 55,2 15,1 94 53,9 15,4 95 49,2 16,7 96 51,5 16,5 97 48,5 19,7 98 50,1 16,4 99 52,0 14,9
101
Figura 3.10 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por área de prestação
Eixo vertical= Índice de Satisfação Geral Mediano=53,7
102
Quadro 3.26 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95%
Índice de Satisfação Geral
Media Desvio Padrão n
Precisão (%)
DDD 11 52,71 14,37 960 1,73 12 58,16 13,39 86 4,87 13 57,70 13,06 46 6,54 14 55,99 14,76 54 7,03 15 52,85 13,47 30 9,12 16 57,58 14,80 430 2,43 17 55,59 14,86 103 5,16 18 57,28 12,64 46 6,38 19 54,40 15,52 170 4,29 21 53,13 15,57 1.330 1,57 22 55,07 14,79 126 4,69 24 55,92 13,80 84 5,28 27 53,23 14,51 1.386 1,43 28 55,71 14,21 154 4,03 31 50,72 16,25 803 2,22 32 56,72 16,34 139 4,79 33 49,90 16,22 74 7,41 34 54,07 15,56 497 2,53 35 56,71 14,60 190 3,66 37 53,06 15,19 126 5,00 38 53,28 14,47 96 5,43 41 52,73 14,68 835 1,89 42 56,81 12,34 124 3,82 43 58,85 15,93 573 2,22 44 54,41 13,72 194 3,55 45 53,57 14,23 141 4,39 46 55,97 13,85 58 6,37 47 55,86 14,21 820 1,74 48 53,04 13,93 472 2,37 49 57,10 14,42 248 3,14 51 53,86 14,91 985 1,73 53 56,66 15,13 132 4,56 54 55,81 15,20 234 3,49 55 57,83 16,62 189 4,10 61 50,60 15,10 1.540 1,49 62 51,52 15,23 1.200 1,67 63 53,38 15,27 1.540 1,43 64 54,58 15,94 725 2,13 65 52,29 14,83 1.110 1,67 66 54,06 15,50 430 2,71 67 54,11 15,27 1.652 1,36 68 52,93 16,22 1.540 1,53 69 53,50 15,21 1.540 1,42
103
71 50,61 15,10 964 1,88 73 51,00 15,19 205 4,08 74 52,39 16,46 62 7,82 75 51,84 14,23 178 4,03 77 53,51 15,13 131 4,84 79 50,75 15,45 1.540 1,52 81 51,79 15,24 1.376 1,56 82 52,70 15,80 1.540 1,50 83 52,69 15,34 1.540 1,45 84 49,92 15,57 1.155 1,80 85 48,49 15,66 885 2,13 86 52,09 15,07 1.352 1,54 87 50,25 14,45 164 4,40 88 50,83 15,97 270 3,75 89 52,47 15,42 188 4,20 91 49,86 16,22 732 2,36 92 51,82 16,62 1.616 1,56 93 55,22 15,06 88 5,70 94 53,91 15,41 217 3,80 95 49,17 16,67 1.155 1,96 96 51,52 16,49 1.155 1,85 97 48,48 19,68 42 12,28 98 50,07 16,41 1.156 1,89 99 52,03 14,93 384 2,87
Quadro 3.27 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por área de prestação Indice de Satisfação Geral
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
BetweenGroups 167119,739 66 2532,117 10,654 ,000
WithinGroups 9801251,105 41240 237,664
Total 9968370,844 41306 SPSS OUTPUT
Quadro 3.28 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação
Warnings
Post hoc tests are not performed for Indice de SatisfaçãoGeral
because there are more than 50 groups.
104
Quadro 3.29 - Índices de satisfação por área de prestação, segundo fatores de análise
Informações Serviços
Qualid das
Ligaç./ Cobert.
Qualidade do
Aparelho Atendimento
nas Lojas Contas
Preços dos
Serviços Atendimento por Telefone
Area 11 56,6 57,4 58,8 57,1 46,6 56,1 38,4 50,7
12 61,7 64,2 64,6 57,9 51,7 59,8 47,2 58,2
13 63,8 62,2 66,0 59,3 50,5 60,1 41,3 58,4
14 60,2 63,1 61,7 59,9 50,9 54,8 44,4 53,1
15 58,7 58,6 58,4 61,8 46,9 54,8 38,4 45,2
16 61,1 60,0 65,4 57,9 54,2 58,7 42,5 60,9
17 59,4 60,7 63,5 57,0 51,2 56,9 41,0 55,1
18 61,7 60,0 64,1 59,4 51,4 58,4 43,3 59,9
19 57,3 63,0 59,8 57,8 48,3 56,1 40,2 52,7
21 56,2 59,2 59,2 57,3 46,4 55,4 39,4 52,0
22 60,2 58,1 57,5 59,9 50,5 57,1 41,5 55,6
24 59,3 63,8 59,9 61,3 50,3 57,1 41,5 54,2
27 56,5 59,7 59,2 57,0 47,4 55,2 39,7 51,2
28 60,0 62,2 60,1 57,7 52,1 57,7 40,1 55,8
31 53,7 56,3 53,7 55,5 45,6 53,7 37,4 49,9
32 59,9 61,3 63,0 57,9 52,6 57,8 42,0 59,3
33 51,9 59,6 54,4 52,8 45,8 51,7 35,8 47,3
34 57,1 61,4 58,5 55,6 49,4 56,8 39,7 54,0
35 60,0 63,4 62,3 59,2 51,6 57,8 42,1 57,3
37 55,0 57,5 59,3 55,6 49,2 54,7 39,8 53,4
38 56,4 62,1 52,4 55,0 49,7 54,5 39,6 56,6
41 56,3 56,8 59,8 56,2 47,3 55,1 39,4 51,0
42 60,8 64,4 61,4 58,6 49,8 57,8 45,7 55,9
43 62,5 59,4 65,3 59,1 56,1 60,3 43,9 64,2
44 57,6 60,6 57,7 58,3 48,3 56,9 42,2 53,7
45 57,2 61,1 55,4 56,8 49,8 56,1 41,2 50,9
46 60,5 62,4 62,2 57,8 50,4 58,0 44,4 52,2
47 59,7 59,9 62,6 59,6 50,1 57,4 42,5 55,1
48 56,0 58,4 60,1 57,9 47,9 55,7 37,9 50,3
49 61,9 62,3 65,8 59,4 50,9 57,9 44,1 54,4
51 57,1 56,7 60,5 57,6 49,4 56,2 40,6 52,7
53 59,0 59,5 64,4 60,1 52,0 58,3 44,7 55,3
54 59,9 59,6 63,5 58,0 52,3 56,6 41,8 54,8
55 61,4 59,8 63,5 58,2 56,2 58,1 43,9 61,6
105
61 53,6 55,1 56,7 55,5 45,4 53,5 35,7 49,3
62 55,3 57,3 57,1 56,2 45,8 53,2 37,1 50,1
63 57,4 58,2 56,9 57,2 48,7 53,0 41,0 54,6
64 58,5 57,2 61,4 56,6 50,9 55,4 39,7 57,0
65 56,1 57,6 56,9 56,3 46,0 54,0 39,3 52,2
66 57,4 60,5 57,1 56,1 49,1 55,5 42,1 54,6
67 58,0 58,4 59,9 57,0 48,3 56,0 41,1 54,3
68 57,3 53,9 55,2 56,8 49,2 53,7 41,1 56,1
69 57,7 57,4 58,4 56,1 48,6 54,8 40,4 54,7
71 54,1 56,3 55,2 55,3 45,1 52,7 36,9 49,3
73 53,4 60,1 56,8 54,4 44,6 51,0 36,3 51,5
74 56,0 59,7 54,8 57,4 46,0 53,6 38,7 52,9
75 54,9 57,4 54,1 56,5 46,8 53,5 38,6 52,8
77 58,0 56,4 54,6 58,5 49,1 55,1 40,6 55,7
79 54,1 56,0 55,1 54,8 45,9 52,5 38,0 49,5
81 55,7 57,4 53,0 56,6 46,3 54,8 39,4 51,1
82 56,5 55,9 54,6 57,5 49,0 55,0 40,1 53,1
83 56,6 58,0 54,7 57,3 48,1 54,7 40,4 51,6
84 53,6 56,7 49,8 55,3 45,6 52,3 38,0 48,1
85 52,4 52,4 49,4 55,5 42,7 52,4 37,0 46,1
86 56,6 58,1 53,7 56,8 47,3 54,2 38,7 51,4
87 54,0 57,7 49,0 55,7 46,3 52,2 40,3 46,9
88 54,6 56,2 47,9 56,2 45,5 53,2 41,7 51,4
89 56,8 60,8 53,0 56,8 46,6 53,6 40,9 51,3
91 54,2 51,6 48,6 56,1 44,7 53,4 41,0 49,3
92 56,4 52,4 53,5 57,4 45,8 54,0 41,4 53,6
93 59,9 61,1 55,9 59,5 47,8 55,0 44,4 58,1
94 59,1 58,3 54,7 58,7 48,0 54,4 43,6 54,5
95 53,3 51,6 49,3 55,0 44,6 51,8 37,4 50,4
96 55,6 52,7 51,6 56,3 47,6 54,1 41,3 52,9
97 49,1 53,2 47,4 50,0 48,6 45,5 36,0 58,0
98 53,3 55,9 49,4 55,2 46,0 52,2 38,4 50,2
99 56,5 57,5 50,8 56,6 48,4 52,8 41,4 52,3
Índice de satisfação Geral por fator
57,4 58,8 59,0 57,5 48,2 55,9 39,7 53,0
SPSS OUTPUT
106
3.3.8. Estatísticas descritivas e análises por sexo do entrevistado
Figura 3.11 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por sexo e geral
Quadro 3.30 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95%
Índice de Satisfação Geral
Media Desvio Padrão n
Precisão (%)
28. Sexo Masculino 52,37 15,01 25.238 0,36 Feminino 55,62 15,22 16.069 0,41
Quadro 3.31 - Teste t de Student para comparação do nível de satisfação por sexo
t-test for Equality of Means
t df Sig. (2-
tailed)
MeanDifference Std.
ErrorDifference
95% Confidence
Interval of the
Difference
Lower Upper
Índice Geral de Satisfação -19,796 34378,339 ,000 -3,08452 ,15582 -3,38993 -2,77911
SPSS OUTPUT
107
Quadro 3.32 - Índices de satisfação por sexo, segundo fatores de análise
Informações Serviços
Qualid das
Ligaç./ Cobert.
Qualidade do
Aparelho Atendimento
nas Lojas Contas
Preços dos
Serviços Atendimento por Telefone
Sexo Masculino 55,9 56,7 57,7 56,6 47,6 54,6 38,1 51,8
Feminino 59,6 61,9 61,0 59,0 49,1 57,7 42,1 54,6
Índice Geral de satisfação por fator
57,4 58,8 59,0 57,5 48,2 55,9 39,7 53,0
SPSS OUTPUT
3.3.9. Estatísticas descritivas e análises por faix a etária do entrevistado
Figura 3.12 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por faixa etária e geral
108
Quadro 3.33 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95%
Índice de Satisfação Geral
Media Desvio Padrão n Precisão (%) Faixa etária
Menos de 20 56,96 13,62 1.385 1,27 20 a 29 52,54 14,52 10.754 0,54 30 a 39 52,44 15,14 12.009 0,53 40 a 49 53,92 15,83 8.761 0,60 50 anos ou mais 55,87 15,20 8.206 0,57
Quadro 3.34 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por faixa etária Indice de Satisfação Geral
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
BetweenGroups 88665,390 4 22166,348 96,995 ,000
WithinGroups 9375431,416 41025 228,530
Total 9464096,806 41029 SPSS OUTPUT
Quadro 3.35 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação
Faixa etária Subset for alpha = 0.05
1 2 3 4
30 a 39 52,4420
20 a 29 52,5375
40 a 49 53,9212
50 anos ou mais 55,8711
Menos de 20 56,9623
Sig. ,998 1,000 1,000 1,000 SPSS OUTPUT
Quadro 3.36 - Índices de satisfação por faixa etária, segundo fatores de análise
Faixa etária Informações Serviços
Qualid das
Ligaç./ Cobert.
Qualidade do
Aparelho
Atendimento nas Lojas Contas
Preços dos
Serviços
Atendimento por Telefone
Menos de 20 61,4 58,4 61,3 59,8 52,0 58,5 44,1 60,2
20 a 29 57,0 55,6 57,1 57,7 47,0 54,6 39,6 51,8
30 a 39 56,1 57,8 57,7 56,5 46,8 54,8 38,4 51,3
40 a 49 57,5 60,2 59,4 57,2 48,3 55,9 39,6 53,2
50 anos ou mais
58,9 62,3 62,3 58,8 50,6 58,2 41,0 54,9
Índice Geral de satisfação por fator
57,4 58,8 59,0 57,5 48,2 55,9 39,7 53,0
SPSS OUTPUT
109
3.3.10. Estatísticas descritivas e análises por est ado civil do entrevistado
Figura 3.13 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por estado civil e geral
Quadro 3.37 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95%
Estado Civil
Índice de Satisfação Geral
Media Desvio Padrão n Precisão (%)
Solteiro 53,32 14,80 13.441 0,47 Casado 53,76 15,28 21.874 0,38 Divorciado / separado / desquitado 54,57 15,79 2.370 1,09
Viúvo 60,08 15,10 696 1,60
110
Quadro 3.38 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por estado civil Indice de Satisfação Geral
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
BetweenGroups 62454,774 5 12490,955 54,570 ,000
WithinGroups 9453497,084 41300 228,898
Total 9515951,858 41305 SPSS OUTPUT
Quadro 3.39 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação
Estado Civil Subset for alpha = 0.05
1 2 3
Solteiro 53,3176
Casado 53,7611 53,7611
Divorciado / separado / desquitado 54,5703 54,5703
Outro (especifique) 54,7613
Viúvo 60,0791
Sig. ,091 ,289 1,000 SPSS OUTPUT
Quadro 3.40 - Índices de satisfação por estado civil, segundo fatores de análise
Estado Civil Informações Serviços
Qualid das
Ligaç./ Cobert.
Qualidade do
Aparelho
Atendimento nas Lojas Contas
Preços dos
Serviços
Atendimento por Telefone
Solteiro 57,6 56,5 58,3 57,7 47,7 55,6 39,8 53,2
Casado 57,4 59,6 59,2 57,3 48,3 56,0 39,6 52,7
Divorciado / separado / desquitado
57,9 61,8 60,7 58,6 48,3 56,8 39,9 52,6
Viúvo 63,5 67,7 66,3 62,6 53,3 61,2 45,3 60,7
Índice Geral de satisfação por fator
57,4 58,8 59,0 57,5 48,2 55,9 39,7 53,0
SPSS OUTPUT
111
3.3.11. Estatísticas descritivas e análises por gra u de instrução do
entrevistado
Figura 3.14 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por grau de instrução e geral
Quadro 3.41 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95%
Índice de Satisfação Geral
Media Desvio Padrão n Precisão (%)
30. Grau de Instrução
Sem escolaridade 59,21 15,79 90 7,01 1º Grau incompleto (Ensino Fundamental) 60,92 15,46 2.390 0,9 1º Grau completo (Ensino Fundamental) 58,93 15,51 2.302 0,95 2º Grau incompleto (Ensino Médio) 56,7 15,22 1.637 1,25 2º Grau completo (Ensino Médio) 55,47 14,89 11.925 0,47 Superior incompleto 52,1 13,97 4.975 0,78 Superior completo 50,2 14,26 12.534 0,52 Pós Graduação 48,44 14,92 3.262 1,16
112
Quadro 3.42 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por grau de instrução Indice de Satisfação Geral
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
BetweenGroups 522405,013 7 74629,288 344,734 ,000
WithinGroups 8438318,955 38979 216,484
Total 8960723,968 38986 SPSS OUTPUT
Quadro 3.43 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação
Grau de Instrução Subset for alpha = 0.05
1 2 3 4 5
PósGraduação 48,4435
Superior completo 50,2048 50,2048
Superior incompleto 52,1002
2º Grau completo (Ensino
Médio)
55,4715
2º Grau incompleto (Ensino
Médio)
56,6957 56,6957
1º Grau completo (Ensino
Fundamental)
58,9269 58,9269
Sem escolaridade 59,2091 59,2091
1º Grau incompleto (Ensino
Fundamental)
60,9164
Sig. ,692 ,605 ,939 ,233 ,542 SPSSOUTPUT
113
Quadro 3.44 - Índices de satisfação por grau de instrução, segundo fatores de análise
Grau de Instrução
Informações Serviços
Qualid das
Ligaç./ Cobert.
Qualidade do
Aparelho
Atendimento nas Lojas
Contas Preços
dos Serviços
Atendimento por Telefone
Sem escolaridade
63,7 56,6 62,6 61,8 57,1 58,2 48,6 64,9
1º Grau incompleto
65,3 66,5 66,4 62,0 54,9 60,6 49,4 62,4
1º Grau completo
63,7 64,4 64,3 60,0 52,6 59,8 46,2 60,3
2º Grau incompleto
61,2 61,0 61,9 58,3 51,8 58,3 43,9 57,2
2º Grau completo
59,9 61,2 60,6 58,8 49,8 57,1 41,6 54,8
Superior incompleto
56,1 55,8 56,8 57,1 46,7 54,8 37,9 51,7
Superior completo
53,1 55,0 56,0 55,4 44,8 53,7 35,6 48,1
Pós-Graduação
50,5 53,3 54,3 54,8 43,3 51,5 32,8 47,1
Índice Geral de satisfação por fator
57,4 58,8 59,0 57,5 48,2 55,9 39,7 53,0
SPSS OUTPUT
114
3.3.12. Estatísticas descritivas e análises por ren da domiciliar do
entrevistado
Figura 3.15 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por renda domiciliar e geral
Quadro 3.45 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95%
Índice de Satisfação Geral
Media Desvio Padrão n Precisão (%)
26. Qual o total aproximado da renda domiciliar?
Até dois Salários Mínimos 59,63 14,67 3.845 0,76 De dois a seis Salário Salários 55,17 15,02 10.930 0,51 De seis a quinze Salários Mínimos 51,93 14,78 6.905 0,70
De quinze a trinta Salários Mínimos 48,50 14,42 2.299 1,38
Acima de trinta Salários Mínimos
45,20 15,17 888 2,44
115
Quadro 3.46 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por renda domiciliar Indice de Satisfação Geral
Sum ofSquares df Mean Square F Sig.
BetweenGroups 277669,391 4 69417,348 314,423 ,000
WithinGroups 5242785,760 23747 220,777
Total 5520455,151 23751 SPSS OUTPUT
Quadro 3.47 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação
Qual o total aproximado da
renda domiciliar?
Subset for alpha = 0.05
1 2 3 4 5
Acima de trinta Salários Mínimos
(Acima de R$ 16.350,00) 45,1985
De quinze a trinta Salários
Mínimos (De R$ 8.175,01 até
R$ 16.350,00)
48,4986
De seis a quinze Salários
Mínimos (De R$ 3.270,01 até
R$ 8.175,00)
51,9325
De dois a seis Salário Salários
(De R$ 1.090,01 até R$
3.270,00)
55,1706
Até dois Salários Mínimos (Até
R$ 1.090,00)
59,6268
Sig. 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 SPSS OUTPUT
116
Quadro 3.48 - Índices de satisfação por renda domiciliar, segundo fatores de análise
Qual o total aproximado da
renda domiciliar?
Informações Serviços
Qualid das
Ligaç./ Cobert.
Qualidade do
Aparelho
Atendimento nas Lojas Contas
Preços dos
Serviços
Atendimento por Telefone
Até 2 SM 64,7 64,0 64,0 61,2 52,9 60,2 48,2 61,9
Mais de 2 até 6 SM
59,5 60,6 59,9 58,1 49,5 57,0 41,7 55,0
Mais de 6 até 15 SM
55,3 56,6 58,2 56,9 46,5 54,5 37,4 50,1
Mais de 15 até 30 SM
51,6 51,0 54,0 55,3 43,0 52,9 34,3 45,9
Mais de 30 SM
47,2 45,6 50,5 54,9 41,6 50,3 29,0 42,6
Índice Geral de satisfação por fator
57,4 58,8 59,0 57,5 48,2 55,9 39,7 53,0
117
4. ANÁLISE COMPARATIVA COM PESQUISA ANTERIOR
Esta parte do relatório é reservada para um estudo comparativo do
Índice de Satisfação (IS) da pesquisa atual com o índice de satisfação
resultante da última pesquisa, 2002, por partição amostral (Prestadora-UF).
O gráfico a seguir representa a comparação do índice de satisfação
geral e por fator de análise.
Figura 4.1 – Índice de Satisfação por fator e geral, comparativo 2002-2012
A figura seguinte apresenta a comparação entre as duas pesquisas por
partição amostral (Prestadora/UF), para aquelas partições possíveis de
comparação, pois a grande mudança no mercado da telefonia ocorrida no
período impossibilita a comparação entre algumas empresas, visto que o
consumidor não se relaciona com as mesmas empresas nos dois momentos
investigados. As partições amostrais correspondentes em cada período
pesquisado é apresentado abaixo da figura.
119
Quadro 4.1 – Partições amostrais ta pesquisa atual e respectiva partição correspondente a pesquisa de 2002
Prestadora/Estado por ano 2012 2002
Claro (AC) AMERICEL S.A Claro (AL) BSE S.A Claro (AM) - Claro (BA) - Claro (CE) BSE S.A Claro (DF) AMERICEL S.A Claro (ES) ATL ALGAR Claro (GO) AMERICEL S.A Claro (MA) - Claro (MG) - Claro (MS) AMERICEL S.A Claro (MT) AMERICEL S.A Claro (PB) BSE S.A Claro (PE) BSE S.A Claro (PI) BSE S.A Claro (PR) - Claro (RJ) ATL ALGAR Claro (RN) BSE S.A Claro (RO) AMERICEL S.A Claro (RS) TELET S.A (RS) Claro (SC) - Claro (SE) - Claro (SP) TESS S.A (INTERIOR) E BCP S.A (CAPITAL) Claro (TO) AMERICEL S.A CTBC (GO) CTBC CELULAR S.A CTBC (MG) CTBC CELULAR S.A CTBC (MS) CTBC CELULAR S.A CTBC (SP) CTBC CELULAR S.A Oi (AC) - Oi (AL) - Oi (AM) TELEAMAZON S.A Oi (AP) TELEAMAPA CELULAR S.A Oi (BA) - Oi (CE) - Oi (DF) - Oi (ES) - Oi (GO) - Oi (MA) TELMA CELULAR S.A Oi (MG) - Oi (MS) - Oi (MT) - Oi (PA) TELEPARA CELULAR S.A Oi (PB) - Oi (PE) - Oi (PI) - Oi (PR) - Oi (RJ) - Oi (RN) - Oi (RO) - Oi (RR) TELAIMA CELULAR S.A Oi (RS) - Oi (SC) - Oi (SE) - Oi (SP) - Oi (TO) - Sercomtel (PR) SERCOMTEL CELULAR S.A TIM (AC) - TIM (AL) TELASA CELULAR S.A
120
TIM (AM) - TIM (AP) - TIM (BA) MAXITEL CELULAR S.A TIM (CE) TELECEARA CELULAR S.A TIM (DF) - TIM (ES) - TIM (GO) - TIM (MA) - TIM (MG) MAXITEL CELULAR S.A TIM (MS) - TIM (MT) - TIM (PA) - TIM (PB) TELPA CELULAR S.A TIM (PE) TELPE CELULAR S.A TIM (PI) TELEPISA CELULAR S.A TIM (PR) TELEPAR CELULAR S.A TIM (RJ) - TIM (RN) TELERN CELULAR S.A TIM (RO) - TIM (RR) - TIM (RS) CTMR CELULAR S.A TIM (SC) TELESC CELULAR S.A TIM (SE) MAXITEL CELULAR S.A TIM (SP) - TIM (TO) - Vivo (AC) TELEACRE CELULAR S.A Vivo (AL) - Vivo (AM) NORTE BRASIL TELECOM S.A Vivo (AP) NORTE BRASIL TELECOM S.A Vivo (BA) TELEBAHIA CELULAR S.A Vivo (DF) TELEBRASILIA CELULAR S.A Vivo (ES) TELEST CELULAR S.A Vivo (GO) TELEGOIÁS CELULAR S.A Vivo (MA) NORTE BRASIL TELECOM S.A Vivo (MG) TELEMIG CELULAR S.A Vivo (MS) TELEMS CELULAR S.A Vivo (MT) TELEMAT CELULAR S.A Vivo (PA) NORTE BRASIL TELECOM S.A Vivo (PB) - Vivo (PE) - Vivo (PI) - Vivo (PR) GLOBAL TELECOM S.A Vivo (RJ) TELERJ CELULAR S.A Vivo (RO) TELERON CELULAR S.A Vivo (RR) NORTE BRASIL TELECOM S.A Vivo (RS) CELULAR CRT S.A Vivo (SC) GLOBAL TELECOM S.A Vivo (SE) TELERGIPE CELULAR S.A Vivo (SP) TELESP CELULAR S.A Vivo (TO) -
121
5. ANÁLISE COMPARATIVA COM BASES SECUNDÁRIAS
Quadro 5.1 - Coeficiente de Correlação entre Índice de Satisfação Geral e variáveis de interesse
Correlations
%
alfabetização % nível
sup. IDH PIB p/c Gini Rend. médio
mensal ISG Pearson
Correlation ,543** ,352 ,528** ,239 -,767** ,238
Sig. (2-tailed) ,003 ,072 ,005 ,229 ,000 ,232
N 27 27 27 27 27 27
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Figura 5.1 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com taxa de alfabetização, por Unidade da Federação
122
Figura 5.2 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com taxa de pessoas com formação em nível superior, por Unidade da Federação
123
Figura 5.3 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com Índice de Desenvolvimento Humano, por Unidade da Federação
124
Figura 5.4 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com PIB per/Capita, por Unidade da Federação
125
Figura 5.5 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com Índice de GINI, por Unidade da Federação
126
Figura 5.6 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação do SMP - POS com rendimento nominal médio mensal, por Unidade da Federação
127
6. COMENTÁRIOS FINAIS
Este relatório objetivou apresentar as análises estatísticas e os
resultados dos dados coletados para pesquisa de satisfação dos usuários do
Serviço Móvel Pessoal na modalidade pós-pago “SMP – PÓS-PAGO”.
Corresponde a uma parte do Produto VI, integrante da Pesquisa Nacional para
Avaliação da Satisfação da Sociedade em relação aos Serviços de
Telecomunicações, regulamentados pela Agência Nacional de
Telecomunicações.
O presente relatório visou atender as especificações 1.6.1 até 1.6.5,
constantes no item 1.6 do termo de referência, anexo I - Termo de consulta
número 2/2008-ANATEL, trazendo como conteúdo os seguintes tópicos:
validação do instrumento de medida; apresentação do resultado das análises
estatísticas realizadas, com execução de análise fatorial confirmatória, através
de modelagem de equações estruturais, assim como as estatísticas e testes
dos índices de satisfação, obtidos através dos escores fatoriais gerados;
comparação dos índices de satisfação com pesquisa anterior; análises de
correlação do índice geral de satisfação do consumidor com dados do IBGE
(PIB per Capita, IDH, educação e renda, por Unidade da Federação).
Salienta-se, por fim, que este produto não possui um caráter descritivo,
sendo a descrição detalhada dos resultados objeto do produto VII.
128
7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BOULDING, W., STAELIN, R., KALRA, A., ZEITHAML, V. A. Dynamic Process Model of Service Quality: From Expectations to Behavioral Intentions. Journal of Marketing Research, vol. 30 (February 1993), pp. 7-27.
BYRNE, B. M.. Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts,
applications, and programming. Lawrence Erlbaum Associates. New Jersey:
Mahwah. 2001
BURNS, A. C., BUSCH, R. F. Marketing research. EC, New Jersey, Princtice Hall, 1995.
DUBOIS, B. Compreender o Consumidor. Lisboa. Publicações Dom Quixote, 1993.
ENGEL, J. F., BLACKWELL, R. E., MINARDI, P. W. Comportamento do Consumidor. São Paulo. Pioneira Thomson Learning, 2005.
FIELD, A. Descobrindo a estatística usando o SPSS. Porto Alegre: Artmed. 2009 (2ª ed).
FODDY, W. Como Perguntar: Teoria e prática da construção de perguntas em entrevistas e questionários. Oeiras. Celta Editora, 1996.
HAIR, J. F., TATHAM, R. L., ANDERSON, R. E., BLACK, W. Análise multivariada de dados. São Paulo: Bookman. 2005 (5ª ed).
JOHNSON, R. A., WICHERN, D. W. Apllied multivariate statistical analysis. New Jersey: Prentice-Hall. 2002 (5ª ed).
JOHNSON, M. D., ANDERSON, E. W., FORNELL, C. Rational and Adaptive Performance Expectations in a Customer Satisfaction Framework, Journal of Consumer Research, vol. 21 (March 1995), pp. 695-707.
MALHOTRA, N. K. Pesquisa de Marketing: uma orientação aplicada. Porto Alegre. Bookman, 2001.
MARÔCO, JOÃO. Análise de Equações Estruturais. Fundamentos teóricos,
software e aplicações. Report Number. Pêro Pinheiro. 2010
PETT, M. A., LACKEY, N. R., SULLIVAN, J. J. Making sense of factor analysis: the use factor analysis for instrument development in health care research. California: Sage. 2003.
129
SPRENG, R. A.; MACKENZIE, S. B.; OLSHAVSKY, R. W. A Reexamination of the Determinants of Consumer Satisfaction. Journal of Marketing, Chicago, v. 60, n. 3, p. 15-33, July 1996.
TABACHNICK, B. G., FIDELL,L. S. Using multivariate statistics. New York: Harper & Row. 1983.
VAN RAAIJ, W. Fred. Economic Psychology. Journal of Economic Psychology, no 1 (March 1981), pp. 1-24.
130
8. ANEXO: Índice de Satisfação por Fase de realizaç ão da pesquisa
N amostral por fase da pesquisa
FASE
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid
1 40106 97,1 97,1 97,1
2 917 2,2 2,2 99,3
3 284 ,7 ,7 100,0
Total 41307 100,0 100,0
Índice de satisfação geral por fase da pesquisa e amostra total
Indice de Satisfação Geral
Mean
FASE
1 53,7
2 53,3
3 50,8
Índice de Satisfação Geral
Amostra total
Mean
53,7
Parecer: A pesquisa de satisfação dos usuários do Serviço Móvel Pessoal na modalidade pós-pago “SMP -PÓS-PAGO” apresentou 97,1% de sua amostra concluída na fase 1 (de junho a outubro de 2011). O restante foi aplicada em outras duas fases. O impacto das sub-amostras das fases 2 (fevereiro e março de 2012) e fase 3 (de agosto até outubro de 2012) pode ser considerado nulo. Essa constatação pode ser verificada ao comparar o índice de satisfação da fase 1 com o índice de satisfação da amostra total: o índice de satisfação apresenta exatamente o mesmo valor (53,7).
9. DICIONÁRIO DE DADOS
Variável Label Valor Categoria
NUMERO Número do questionário
FASE Fase de coleta dos dados
1 Fase 1
2 Fase 2
3 Fase 3
CHAVE Identificação de sub-amostra
CHAVE_cod Prestadora/Estado
1 CTBC (GO)
2 CTBC (MG)
3 CTBC (MS)
4 CTBC (SP)
5 Claro (AC)
6 Claro (AL)
7 Claro (AM)
8 Claro (BA)
9 Claro (CE)
10 Claro (DF)
11 Claro (ES)
12 Claro (GO)
13 Claro (MA)
14 Claro (MG)
15 Claro (MS)
16 Claro (MT)
17 Claro (PB)
18 Claro (PE)
19 Claro (PI)
20 Claro (PR)
132
21 Claro (RJ)
22 Claro (RN)
23 Claro (RO)
24 Claro (RS)
25 Claro (SC)
26 Claro (SE)
27 Claro (SP)
28 Claro (TO)
29 Oi (AC)
30 Oi (AL)
31 Oi (AM)
32 Oi (AP)
33 Oi (BA)
34 Oi (CE)
35 Oi (DF)
36 Oi (ES)
37 Oi (GO)
38 Oi (MA)
39 Oi (MG)
40 Oi (MS)
41 Oi (MT)
42 Oi (PA)
43 Oi (PB)
44 Oi (PE)
45 Oi (PI)
46 Oi (PR)
47 Oi (RJ)
48 Oi (RN)
133
49 Oi (RO)
50 Oi (RR)
51 Oi (RS)
52 Oi (SC)
53 Oi (SE)
54 Oi (SP)
55 Oi (TO)
56 Sercomtel (PR)
57 TIM (AC)
58 TIM (AL)
59 TIM (AM)
60 TIM (AP)
61 TIM (BA)
62 TIM (CE)
63 TIM (DF)
64 TIM (ES)
65 TIM (GO)
66 TIM (MA)
67 TIM (MG)
68 TIM (MS)
69 TIM (MT)
70 TIM (PA)
71 TIM (PB)
72 TIM (PE)
73 TIM (PI)
74 TIM (PR)
75 TIM (RJ)
76 TIM (RN)
134
77 TIM (RO)
78 TIM (RR)
79 TIM (RS)
80 TIM (SC)
81 TIM (SE)
82 TIM (SP)
83 TIM (TO)
84 Vivo (AC)
85 Vivo (AL)
86 Vivo (AM)
87 Vivo (AP)
88 Vivo (BA)
89 Vivo (DF)
90 Vivo (ES)
91 Vivo (GO)
92 Vivo (MA)
93 Vivo (MG)
94 Vivo (MS)
95 Vivo (MT)
96 Vivo (PA)
97 Vivo (PB)
98 Vivo (PE)
99 Vivo (PI)
100 Vivo (PR)
101 Vivo (RJ)
102 Vivo (RO)
103 Vivo (RR)
104 Vivo (RS)
135
105 Vivo (SC)
106 Vivo (SE)
107 Vivo (SP)
108 Vivo (TO)
DATA Data de realização da entrevista
AUDIOS Arquivos de áudios da entrevista
TEMPO Tempo de realização da entrevista
UF Unidade da Federação
11 AC
12 AL
13 AM
14 AP
15 BA
16 CE
17 DF
18 ES
19 GO
20 MA
21 MG
22 MS
23 MT
24 PA
25 PB
26 PE
27 PI
28 PR
29 RJ
30 RN
31 RO
136
32 RR
33 RS
34 SC
35 SE
36 SP
37 TO
DDD Código de DDD
idade Faixa etária
1 Menos de 20
2 20 a 29
3 30 a 39
4 40 a 49
5 50 anos ou mais
9(a) Não respondeu
q0001 1. Código de login do entrevistador
q0002 2. Telefone do usuário
q0003 3. Idade: Se 15 anos ou menos, agradecer e encerrar a entrevista. 999(a) Não respondeu
q0004 4. Qual sua empresa de Serviço Móvel Pessoal?
2 CLARO
3 CTBC
4 OI
5 SERCOMTEL
6 TIM
7 VIVO
q0005 5. A sua conta é pessoal (Pessoa Física) ou conta de empresa (Pessoa Jurídica)?
1 Pessoa Física
2 Pessoa Jurídica
9(a) Não respondeu
137
q0006_0001 6.1. Rapidez na solução dos problemas, dúvidas e reclamações nas lojas da empresa.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0006_0002 6.2. Interesse e boa vontade dos(as) atendentes das lojas da empresa em resolver os problemas, dúvidas e reclamações.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0006_0003 6.3. Conhecimento e preparo, por parte dos(as) atendentes das lojas da empresa, quanto aos assuntos apresentados.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0006_0004 6.4. Tempo de espera para ser atendido nas lojas da sua empresa.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
138
q0007_0001 7.1. Facilidade de contato com a Central de Atendimento da sua empresa.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0007_0002 7.2. Capacidade dos(as) atendentes da Central de Atendimento para resolver pelo telefone os problemas, dúvidas, reclamações apresentadas.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0007_0003 7.3. Solução dada pelos atendentes da central de atendimento aos problemas e reclamações apresentadas.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0008_0001 8.1. Facilidade de escolha da melhor data para pagamento da conta.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
139
q0008_0002 8.2. Clareza e detalhamento das informações contidas na conta.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0008_0003 8.3. Exatidão dos valores cobrados na conta (precisão da conta).
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0008_0004 8.4. Recebimento da conta em tempo hábil para pagamento da conta.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0008_0005 8.5. Variedade / diferentes opções nas formas de pagamento da conta (débito em conta, cartão de crédito, bancos disponíveis ou outras formas de pagamento).
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
140
q0009_0001 9.1. Divulgação dos preços
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0009_0002 9.2. Preço da ligação
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0009_0003 9.3. Preço dos serviços
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0009_0004 9.4. Preço do aparelho
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
141
q0010_0001 10.1. Cobertura no Estado
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0010_0002 10.2. Qualidade do som nas ligações interurbanas (roaming).
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0010_0003 10.3. Quantidade de ligações interurbanas sem interrupções, sem quedas, sem cortes.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0010_0004 10.4. Qualidade das ligações recebidas de telefone fixo para o telefone celular.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
142
q0010_0005 10.5. Qualidade das ligações feitas em áreas internas / fechadas (apartamento, shopping centers, etc).
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0010_0006 10.6. Quantidade de vezes em que o telefone celular fica fora de serviço, não funciona.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0010_0007 10.7. Frequência em que ocorre a queda da ligação.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0011_0001 11.1. Facilidade de obtenção de informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
143
q0011_0002 11.2. Clareza das informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0011_0003 11.3. Clareza das informações sobre as áreas de cobertura pela empresa.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0011_0004 11.4. Utilidade das informações apresentadas pela empresa através de anúncios na TV, Rádio, Jornais e Revistas.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0011_0005 11.5. Clareza das informações apresentadas nos manuais, catálogos e folhetos da empresa.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
144
q0012_0001 12.1. Conhecimento dos tipos de serviços oferecidos pela empresa.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0012_0002 12.2. Conhecimento sobre a diversidade e facilidade de aquisição de serviço.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0012_0003 12.3. Utilidade e adequação dos serviços oferecidos pela sua empresa.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0012_0004 12.4. Facilidade no envio de mensagens (torpedos, SMS, MMS).
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
145
q0012_0005 12.5. As mensagens são entregues no tempo adequado.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0012_0006 12.6. Valores cobrados pelo envio das mensagens (torpedos, SMS, MMS).
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0012_0007 12.7. Disponibilidade de acesso à Internet no celular.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0012_0008 12.8. Utilidade/ Adequação da internet no celular.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
146
q0012_0009 12.9. Velocidade de acesso à internet no celular.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0012_0010 12.10. Estabilidade da conexão.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0012_0011 12.11. Valores cobrados pelo acesso da internet no celular.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0012_0012 12.12. Modernidade da sua empresa.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
147
q0013_0001 13.1. Variedade das funções do aparelho (como TV, Rádio, Câmera, etc).
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0013_0002 13.2. Facilidade para usar todas as funções / recursos do aparelho celular.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0013_0003 13.3. Variedade das marcas e modelos dos telefones oferecidos no kit (chip ou chip + aparelho) do celular pós-pago.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0013_0004 13.4. Qualidade do aparelho celular.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
148
q0013_0005 13.5. Compreensão das orientações contidas no manual do aparelho celular.
1 Totalmente insatisfeito
2 Insatisfeito
3 Indiferente
4 Satisfeito
5 Totalmente satisfeito
9(a) Não respondeu
q0014 14. Qual a nota numa escala de 0 a 10 você atribui aos serviços prestados por sua empresa?
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 10
99(a) Não respondeu
q0015_01 15.1. Deseja falar ainda sobre algum outro aspecto da prestação de serviços?
q0015_02 15.2. Deseja falar ainda sobre algum outro aspecto da prestação de serviços? continuação
q0015_03 15.3. Deseja falar ainda sobre algum outro aspecto da prestação de serviços? continuação
q0015_04 15.4. Deseja falar ainda sobre algum outro aspecto da prestação de serviços? continuação
q0015_05 15.5. Deseja falar ainda sobre algum outro aspecto da prestação de serviços? continuação
149
q0016_0001 16.1. Para fazer ligações
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 10
99(a) Não respondeu
q0016_0002 16.2. Para receber ligações
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 10
99(a) Não respondeu
150
q0016_0003 16.3. Durante o dia
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 10
99(a) Não respondeu
q0016_0004 16.4. Durante a noite
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 10
99(a) Não respondeu
151
q0016_0005 16.5. Durante a semana
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 10
99(a) Não respondeu
q0016_0006 16.6. Durante o final de semana
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 10
99(a) Não respondeu
152
q0016_0007 16.7. Para receber mensagem
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 10
99(a) Não respondeu
q0016_0008 16.8. Como relógio / despertador
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 10
99(a) Não respondeu
q0017 17. Qual a principal finalidade com que o(a) Sr.(a) usa o seu telefone celular?
q0018 18. Quantas linhas de telefone fixo o(a) Sr.(a) tem na sua residência? 9999(a) Não respondeu
153
q0019 19. Possui acesso à Internet na sua residência?
1 Sim
2 Não
9(a) Não respondeu
q0020_0001 20.1. Celular pré-pago 9999(a) Não respondeu
q0020_0002 20.2. Celular pós-pago 9999(a) Não respondeu
q0020_0003 20.3. Computador 9999(a) Não respondeu
q0020_0004 20.4. Automóvel 9999(a) Não respondeu
q0021 21. Na sua residência tem TV por Assinatura?
1 Não
2 Sim, via cabo
3 Sim, via satélite (DTH)
4 Sim, via rádio (MMDS)
9(a) Não respondeu
q0022 22. A sua residência é:
1 Própria
2 Financiada
3 Alugada
4 Outra situação
9(a) Não respondeu
q0023 23. Quantas pessoas moram na sua residência, incluindo empregados? 9999(a) Não respondeu
154
q0024 24.1. Quem são essas pessoas? (Pai, mãe, esposa(o), companheira(o), filho(a), amigo(a), etc.)
1 Casal com filho(s) menor(es) de 18 anos
2 Casal com filho(s) maior(es) de 18 anos
3 Casal com filho(s) menor(es) e maior(es) de 18 anos
4 Casal sem filhos
5 Solteiro(a) com filho(s)
6 Indivíduo vivendo com outros (sem grau de parentesco)
7 Indivíduo vivendo sozinho
8 Viúvo(a) / desquitado(a) / divorciado(a) com filhos
9 Família estendida
77 Outro
99(a) Não respondeu
q0024_other 24.2. Outro (especifique)
q0025 25. Quantos membros da residência contribuem para a renda total do domicílio?
9999(a) Não respondeu
155
q0026 26. Qual o total aproximado da renda domiciliar?
1 Até dois Salários Mínimos (Até R$ 1.090,00)
2 De dois a seis Salários Mínimos (De R$ 1.090,01 até R$ 3.270,00)
3 De seis a quinze Salários Mínimos (De R$ 3.270,01 até R$ 8.175,00)
4
De quinze a trinta Salários Mínimos (De R$ 8.175,01 até R$ 16.350,00)
5 Acima de trinta Salários Mínimos (Acima de R$ 16.350,00)
9(a) Não respondeu
q0027 27. Possui cartão de crédito?
1 Sim
2 Não
9(a) Não respondeu
q0028 28. Sexo 1 Masculino
2 Feminino
q0029 29.1. Estado Civil
1 Solteiro
2 Casado
3 Divorciado / separado / desquitado
4 Viúvo
7 Outro (especifique)
9(a) Não respondeu
q0029_other 29.2. Outro (especifique)
156
q0030 30. Grau de Instrução
1 Sem escolaridade
2 1º Grau incompleto (Ensino Fundamental)
3 1º Grau completo (Ensino Fundamental)
4 2º Grau incompleto (Ensino Médio)
5 2º Grau completo (Ensino Médio)
6 Superior incompleto
7 Superior completo
8 Pós-Graduação
9(a) Não respondeu
q0031 31.1. Ocupação
1 Proprietário ou sócio de empresa
2 Profissional liberal
3 Funcionário público
4 Funcionário empresa privada
5 Consultor / autônomo
6 Estudante
7 Dona de casa
8 Aposentado
9 Desempregado
77 Outro (especifique)
99(a) Não respondeu
q0031_other 31.2. Outro (especifique)
157
F1 Fator Informações
F2 Fator Serviços
F3 Fator Qualidade das Ligações / Cobertura
F4 Fator Qualidade do Aparelho
F5 Fator Atendimento nas Lojas
F6 Fator Contas
F7 Fator Preços dos Serviços
F8 Fator Atendimento por Telefone
IS_F1 Índice Informações
IS_F2 Índice Serviços
IS_F3 Índice Qualidade das Ligações / Cobertura
IS_F4 Índice Qualidade do Aparelho
IS_F5 Índice Atendimento nas Lojas
IS_F6 Índice Contas
IS_F7 Índice Preços dos Serviços
IS_F8 Índice Atendimento por Telefone
Indice_ANATEL Índice de Satisfação Geral
peso Ponderação segundo menor unidade amostral
(a) Valor de missing e/ou não resposta.