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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 3.12 - 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 3.17 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por Unidade da Federação (UF)

..................................................................................................................................................... 86


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


5

Quadro 3.22 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por Partição amostral ............ 95


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 3.31 - 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 3.34 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por faixa etária .................... 108


Quadro 3.36 - Índices de satisfação por faixa etária, segundo fatores de análise ................... 108


Quadro 3.38 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por estado civil .................... 110


Quadro 3.40 - Índices de satisfação por estado civil, segundo fatores de análise ................... 110


Quadro 3.42 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por grau de instrução .......... 112


Quadro 3.44 - Índices de satisfação por grau de instrução, segundo fatores de análise ......... 113


Quadro 3.46 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por renda domiciliar ............. 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


taxa de pessoas com formação em nível superior, por Unidade da Federação ...................... 122


Índice de Desenvolvimento Humano, por Unidade da Federação ........................................... 123


PIB per/Capita, por Unidade da Federação .............................................................................. 124

7


Índice de GINI, por Unidade da Federação .............................................................................. 125


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.

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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


,718 -,012 ,013 ,042 ,014 ,029 -,004 -,035


,688 -,023 ,013 ,022 ,006 ,016 -,019 -,034


,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


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


,012 ,004 ,725 -,016 ,022 -,012 ,013 ,016

10_1. Cobertura no Estado ,035 -,020 ,720 -,008 ,002 -,039 -,013 ,012


,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


,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


-,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


,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


,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


,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 %


% Total %


% 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


,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


,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


,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


,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


,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


,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


,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


,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


,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


,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


,621 -,023 ,409 ,027 -,031 ,003 -,056 ,009


,613 ,187 -,044 -,212 ,256 ,020 -,014 -,293


,610 ,209 -,028 -,230 ,314 ,033 -,038 -,386


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


,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


,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


,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


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


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


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


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


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


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


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.

44

Figura 3.1 - Modelo de AFC para satisfação da telefonia pós-paga.

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


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)


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


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)


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


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).

52

Figura 3.2 - Diagrama da AFC com as estimativas dos parâmetros padronizadas

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


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


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.

63

Figura 3.3 - Modelo Final de AFC para telefonia pós-paga.

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)


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


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)


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


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)


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


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.

73

Figura 3.4 - Diagrama do modelo final com as estimativas padronizadas

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).


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.


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


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.


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


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



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)


BetweenGroups 111772,961 26 4298,960 18,004 ,000

WithinGroups 9856597,883 41280 238,774


87


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


Preços dos

Serviços


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



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


96


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


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%


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



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



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


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



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


BetweenGroups 88665,390 4 22166,348 96,995 ,000

WithinGroups 9375431,416 41025 228,530



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


Preços dos

Serviços


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


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


Estado Civil



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


BetweenGroups 62454,774 5 12490,955 54,570 ,000

WithinGroups 9453497,084 41300 228,898



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


Preços dos

Serviços


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


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




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


BetweenGroups 522405,013 7 74629,288 344,734 ,000

WithinGroups 8438318,955 38979 216,484



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


Qualid das

Ligaç./ Cobert.

Qualidade do

Aparelho

Atendimento nas Lojas

Contas Preços

dos Serviços


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


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




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


BetweenGroups 277669,391 4 69417,348 314,423 ,000

WithinGroups 5242785,760 23747 220,777



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?


Qualid das

Ligaç./ Cobert.

Qualidade do

Aparelho


Preços dos

Serviços


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


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.

118

Figura 4.2 – Índice de Satisfação geral, comparativo 2002-2012, por prestadora/UF

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


Mean

FASE

1 53,7

2 53,3

3 50,8


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.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 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.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0006_0004 6.4. Tempo de espera para ser atendido nas lojas da sua empresa.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

138

q0007_0001 7.1. Facilidade de contato com a Central de Atendimento da sua empresa.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 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.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0007_0003 7.3. Solução dada pelos atendentes da central de atendimento aos problemas e reclamações apresentadas.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0008_0001 8.1. Facilidade de escolha da melhor data para pagamento da conta.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

139

q0008_0002 8.2. Clareza e detalhamento das informações contidas na conta.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0008_0003 8.3. Exatidão dos valores cobrados na conta (precisão da conta).


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0008_0004 8.4. Recebimento da conta em tempo hábil para pagamento da conta.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 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).


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

140

q0009_0001 9.1. Divulgação dos preços


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0009_0002 9.2. Preço da ligação


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0009_0003 9.3. Preço dos serviços


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0009_0004 9.4. Preço do aparelho


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

141

q0010_0001 10.1. Cobertura no Estado


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0010_0002 10.2. Qualidade do som nas ligações interurbanas (roaming).


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0010_0003 10.3. Quantidade de ligações interurbanas sem interrupções, sem quedas, sem cortes.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0010_0004 10.4. Qualidade das ligações recebidas de telefone fixo para o telefone celular.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

142

q0010_0005 10.5. Qualidade das ligações feitas em áreas internas / fechadas (apartamento, shopping centers, etc).


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0010_0006 10.6. Quantidade de vezes em que o telefone celular fica fora de serviço, não funciona.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0010_0007 10.7. Frequência em que ocorre a queda da ligação.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0011_0001 11.1. Facilidade de obtenção de informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

143

q0011_0002 11.2. Clareza das informações sobre os diferentes serviços e planos oferecidos pela empresa.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0011_0003 11.3. Clareza das informações sobre as áreas de cobertura pela empresa.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0011_0004 11.4. Utilidade das informações apresentadas pela empresa através de anúncios na TV, Rádio, Jornais e Revistas.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0011_0005 11.5. Clareza das informações apresentadas nos manuais, catálogos e folhetos da empresa.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

144

q0012_0001 12.1. Conhecimento dos tipos de serviços oferecidos pela empresa.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0012_0002 12.2. Conhecimento sobre a diversidade e facilidade de aquisição de serviço.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0012_0003 12.3. Utilidade e adequação dos serviços oferecidos pela sua empresa.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0012_0004 12.4. Facilidade no envio de mensagens (torpedos, SMS, MMS).


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

145

q0012_0005 12.5. As mensagens são entregues no tempo adequado.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0012_0006 12.6. Valores cobrados pelo envio das mensagens (torpedos, SMS, MMS).


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0012_0007 12.7. Disponibilidade de acesso à Internet no celular.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0012_0008 12.8. Utilidade/ Adequação da internet no celular.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

146

q0012_0009 12.9. Velocidade de acesso à internet no celular.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0012_0010 12.10. Estabilidade da conexão.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0012_0011 12.11. Valores cobrados pelo acesso da internet no celular.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0012_0012 12.12. Modernidade da sua empresa.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

147

q0013_0001 13.1. Variedade das funções do aparelho (como TV, Rádio, Câmera, etc).


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0013_0002 13.2. Facilidade para usar todas as funções / recursos do aparelho celular.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 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.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

q0013_0004 13.4. Qualidade do aparelho celular.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 Satisfeito


9(a) Não respondeu

148

q0013_0005 13.5. Compreensão das orientações contidas no manual do aparelho celular.


2 Insatisfeito

3 Indiferente

4 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




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


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


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


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


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


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


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


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


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


q0024_other 24.2. Outro (especifique)

q0025 25. Quantos membros da residência contribuem para a renda total do domicílio?


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


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)



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.

relatÓrio contendo as anÁlises estatÍsticas dos … pÚblico (tup) smp – pós pago janeiro de...

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