tv por assinatura – dth 1.6.1.1 a 1.6.1.5, pelo qual deverá constar a apresentação do resultado...

PÚBLICO (TUP)

TV por Assinatura – DTH

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 ............................................................................. 21

2.3.4. Apresentação dos escores dos fatores ............................................... 34

2.3.5. Análise de confiabilidade ..................................................................... 36

2.4. Conclusão sobre a validação das escalas de medida ...................................... 37

3. ANÁLISES ESTATÍSTICAS ............................. ............................................................. 38

3.1. Distribuições amostrais ...................................................................................... 39

3.2. Modelagem de equações estruturais ................................................................ 42

3.2.1. O Modelo para medir a satisfação dos usuários DHT ......................... 45

3.2.2. Estimação do Modelo .......................................................................... 48

3.2.3. Avaliação do Modelo: significância estatística dos parâmetros

estimados........................................................................................................... 48

3.2.4. Avaliação do Modelo: Índices de Ajuste .............................................. 57

3.2.5. Reespecificação do Modelo ................................................................. 63

3.2.6. Modelo Final da Análise Fatorial Confirmatória para medir a satisfação

dos usuários DHT .............................................................................................. 66

3.2.7. Escores Fatoriais ................................................................................. 77

3.3. Análises estatísticas do índice ANATEL de Satisfação do Consumidor ........... 79

3.3.1. Cálculo do Índice de Satisfação .......................................................... 79

3.3.2. Testes estatísticos aplicados para comparação entre grupos e análises

de correlação ..................................................................................................... 81

3.3.3. Estatísticas descritivas – Amostra total ............................................... 85

3.3.4. Estatísticas descritivas e análises por empresa prestadora ................ 87

........................................................................................................................................ 87

3.3.5. Estatísticas descritivas e análises por Unidade da Federação (UF) ... 89

3

3.3.6. Estatísticas descritivas e análises por Partição amostral (Empresa

prestadora/Unidade da Federação) ................................................................... 94

3.3.7. Estatísticas descritivas e análises por sexo do entrevistado ............. 106

3.3.8. Estatísticas descritivas e análises por faixa etária do entrevistado... 108

3.3.9. Estatísticas descritivas e análises por estado civil do entrevistado .. 110

3.3.10. Estatísticas descritivas e análises por grau de instrução do

entrevistado ..................................................................................................... 112

3.3.11. Estatísticas descritivas e análises por renda domiciliar do

entrevistado ..................................................................................................... 114

4. ANÁLISE COMPARATIVA COM PESQUISA ANTERIOR ......... ................................ 116

5. ANÁLISE COMPARATIVA COM BASES SECUNDÁRIAS ......... .............................. 117

6. COMENTÁRIOS FINAIS ................................ .............................................................. 123

7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................ .................................................... 124

8. ANEXO: Índice de Satisfação por Fase de realização da pesquisa ...................... 126

9. DICIONÁRIO DE DADOS ............................... ............................................................. 127

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 ................................................................................. 21

Quadro 2.4 - Matriz Padrão ......................................................................................................... 23

Quadro 2.5 - Matriz Padrão após exclusão de itens de baixa carga fatorial .............................. 27

Quadro 2.6 – Total de Variância Explicada após exclusão de itens de baixa carga fatorial ...... 30

Quadro 2.7 – Matriz Estrutura ..................................................................................................... 30

Quadro 2.8 – Matriz de correlação entre os fatores.................................................................... 34

Quadro 2.9 - Matriz de escores fatoriais ..................................................................................... 34

Quadro 2.10 – Alpha de Cronbach e Lambda de Guttman ........................................................ 36

Quadro 3.1– Distribuição da amostra por UF ............................................................................. 39

Quadro 3.2 – Distribuição da amostra por empresa prestadora ................................................. 40

Quadro 3.3 – Distribuição da amostra por sexo do entrevistado ................................................ 40

Quadro 3.4 – Distribuição da amostra por idade do entrevistado ............................................... 40

Quadro 3.5 – Distribuição da amostra por estado civil do entrevistado ..................................... 41

Quadro 3.6 – Distribuição da amostra por grau de instrução do entrevistado ........................... 41

Quadro 3.7– Distribuição da amostra por renda mensal do domicilio entrevistado ................... 42

Quadro 3.8 – Medidas de tendência central e dispersão dos escores fatoriais, segundo os

fatores de análise ........................................................................................................................ 85

Quadro 3.9 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ......................... 86

Quadro 3.10 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ....................... 87

Quadro 3.11 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por empresa prestadora de

serviços de telefonia .................................................................................................................... 87

Quadro 3.12 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação .......... 88

Quadro 3.13 - Índices de satisfação por empresa, segundo fatores de análise ......................... 88

Quadro 3.14 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por Unidade

da Federação .............................................................................................................................. 89


Quadro 3.16 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por Unidades da Federação.. 91


Quadro 3.18 - Índices de satisfação por Unidade da Federação, segundo fatores de análise .. 93

Quadro 3.19 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por Partição

amostral ....................................................................................................................................... 94


Quadro 3.21 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por Partição amostral ............ 99


5

Quadro 3.23 - Índices de satisfação por Partição amostral, segundo fatores de análise......... 100

Quadro 3.24 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% ..................... 106

Quadro 3.25 - Teste t de Student para comparação do nível de satisfação por sexo .............. 106

Quadro 3.26 - Índices de satisfação por sexo, segundo fatores de análise ............................. 107


Quadro 3.28 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por faixa etária .................... 108

Quadro 3.29 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação ........ 109

Quadro 3.30 - Índices de satisfação por faixa etária, segundo fatores de análise ................... 109


Quadro 3.32 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por estado civil .................... 110


Quadro 3.34 - Índices de satisfação por estado civil, segundo fatores de análise ................... 111


Quadro 3.36- ANOVA para comparação do nível de satisfação por grau de instrução ........... 112


Quadro 3.38 - Índices de satisfação por grau de instrução, segundo fatores de análise ......... 113


Quadro 3.40 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por renda domiciliar ............. 114

Quadro 2.3.28– Quadro 3.41 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de

satisfação .................................................................................................................................. 115

Quadro 3.42 - Índices de satisfação por renda domiciliar, segundo fatores de análise ........... 115

Quadro 5.1 - Coeficiente de Correlação entre Índice de Satisfação Geral e variáveis de

interesse .................................................................................................................................... 117

6

LISTA DE FIGURAS Figura 3.1 - Modelo de AFC para satisfação da DHT ................................................................. 47

Figura 3.2 - Diagrama da AFC com as estimativas dos parâmetros padronizadas ................... 56

Figura 3.3 - Modelo Final de AFC para DHT .............................................................................. 67

Figura 3.4 - Diagrama do modelo final com as estimativas padronizadas. ................................ 78

Figura 3.5 - Medidas de tendência central e variabilidade dos índices de satisfação, por fator e

geral ............................................................................................................................................. 85

Figura 3.6 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por empresa

prestadora e geral ....................................................................................................................... 87

Figura 3.7 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Estado da Federação ... 90

Figura 3.8 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Partição amostral (parte

1) ................................................................................................................................................. 96

Figura 3.9 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Partição amostral (parte

2) ................................................................................................................................................. 97

Figura 3.10 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por sexo e

geral ........................................................................................................................................... 106

Figura 3.11 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por faixa

etária e geral .............................................................................................................................. 108

Figura 3.12 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por estado

civil e geral ................................................................................................................................. 110

Figura 3.13- Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por grau de

instrução e geral ........................................................................................................................ 112

Figura 3.14 - 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 ........................... 116

Figura 5.1 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação daTV por

Assinatura/DTH com taxa de alfabetização, por Unidade da Federação ................................. 117


Assinatura/DTHcom taxa de pessoas com formação em nível superior, por Unidade da

Federação ................................................................................................................................. 118


Assinatura/DTH com Índice de Desenvolvimento Humano, por Unidade da Federação ......... 119


Assinatura/DTH com PIB per/Capita, por Unidade da Federação ............................................ 120


Assinatura/DTH com Índice de GINI, por Unidade da Federação ............................................ 121

7


Assinatura/DTH com rendimento nominal médio mensal, por Unidade da Federação ............ 122

8

LISTA DE TABELAS Tabela 3.1 - Estimativa dos Parâmetros do Modelo ................................................................... 49

Tabela 3.2 - Índices de Ajuste do Modelo ................................................................................... 61

Tabela 3.3 - Índice Hoelter .......................................................................................................... 63

Tabela 3.4 - Saída parcial dos Índices de Modificação do Software Amos ................................ 64

Tabela 3.5 - Parâmetros incluídos no Modelo ............................................................................ 65

Tabela 3.6 - Estimativas dos Parâmetros do Modelo Final ........................................................ 68

Tabela 3.7 - Índices de Ajuste do Modelo Final .......................................................................... 74

Tabela 3.8 -Comparação dos Modelos quanto aos Índices de Ajuste ........................................ 76

9

1. INTRODUÇÃO

Este relatório apresenta as análises estatísticas e os resultados dos

dados coletados para pesquisa de satisfação dos usuários do Serviço de

Televisão por Assinatura, na modalidade “DTH”. 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.

Este capítulo será dividido nos seguintes subcapítulos:

10

Distribuições amostrais: Distribuição da amostra aplicada de acordo

com unidade da federação, empresa prestadora, região/setor, 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 do

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 nesse 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 3.6.4 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 empresa, setor e por Unidade da Federação (UF).

Análise comparativa com bases secundárias

Objetivando atender o item 3.6.5 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, distribuição por UF/de Educação e

Renda) 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 de

TV por assinatura DTH foi formado por 33 questões, sendo as questões de 10

a 18 referentes ao grau de satisfação dos usuários, com exceção da questão

13, disposto em 5 escalas de avaliação e totalizando 66 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

significativos esses fatores possam ser, e cujas variáveis formadoras do fator

12

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 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.

Análise de confiabilidade: etapa destinada a validação de

consistência interna dos fatores extraídos, através da análise do Alpha de

Cronbach e Lambda de Guttman.

13

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 66 X

66 (66 linhas e 66 colunas), que é o número de itens do instrumento. 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 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

14

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. ,976

Bartlett's Test ofSphericity

Approx. Chi-Square 213053,504

DF 2145

Sig. ,000 SPSS OUTPUT

A análise do quadro 2.1 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 66 linhas e

66 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 0,976. 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,

satisfazendo os pré-requisitos básicos para que a análise fatorial possa ser

executada.

15

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:

100

Variância comumComunalidade

Variância total= ×

16

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 (66 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 66 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 59,8% da

variância associada à pergunta 10.1 é uma variância comum ou compartilhada.

O complementar (41,2%) é a componente de variância específica da mesma.

17

Quadro 2.2– Comunalidades Initial Extraction

10.1. Quantidade de canais ofertados ,610 ,598

10.2. Diversidade de canais ofertados ,611 ,599

10.3. Quantidade de pacotes/tipos de assinatura ofertados ,498 ,496

10.4. Adequação dos pacotes/tipos de assinatura ofertados aos interesses dos moradores do domicílio

,564 ,554

10.5. Quantidade de canais do seu pacote/assinatura ,661 ,651

10.6. Diversidade de canais do seu pacote/assinatura ,695 ,689

10.7. Adequação do seu pacote/assinatura aos interesses dos moradores do domicílio

,612 ,618

11.1. Canais de filmes ,487 ,476

11.2. Canais de noticiários ,486 ,481

11.3. Canais de esportes ,437 ,431

11.4. Canais de documentários ,490 ,508

11.5. Canais de seriados ,535 ,530

11.6. Canais de variedades e entrevistas ,548 ,571

11.7. Canais de desenhos animados ,401 ,401

11.8. Canais de videoclips, shows e espetáculos ,525 ,543

11.9. Canais de programas educativos ,520 ,528

11.10. Canaispagos (pay-per-view) ,490 ,472

11.11. Canais de áudio (música) ,457 ,448

12.1. Adequação da programação aos interesses dos moradores do domicílio ,569 ,555

12.2. Horários em que são apresentados os programas (grade de programação) ,488 ,477

12.3. Variedade de programas apresentados durante a semana (variedade de assuntos) ,603 ,608

12.4. Variedade de programas apresentados durante o final de semana (variedade de assuntos) ,558 ,560

12.5. Tempo para os filmes serem lançados, depois de passarem no cinema

,470 ,508

12.6. Quantidade de filmes dublados ,405 ,413

12.7. Interatividade com a programação (alterar idioma das legendas, consultar programação, etc.) ,422 ,433

12.8. Quantidade de vezes em que o programa é apresentado (repetição) ,340 ,375

14.1. Qualidade da imagem da TV por Assinatura ,595 ,723

14.2. Qualidade do som da TV por Assinatura ,616 ,760

14.3. Permanência do sistema de TV por Assinatura no ar (sem interrupções)

,300 ,306

14.4. Acesso aos canais de TV aberta ,298 ,286

14.5. Tamanho do aparelho decodificador ,635 ,714

14.6. Design/aparência do aparelho decodificador ,638 ,726

18

14.7. Qualidade e durabilidade do controle remoto ,394 ,381

14.8. Facilidade de manuseio dos aparelhos (decodificador, antenas, cartão magnético, etc.) ,456 ,443

14.9. Pontualidade no recebimento do guia/revista de programação ,368 ,348

15.1. Acesso ao atendimento via Internet ,494 ,492

15.2. Horário de atendimento pessoal ao assinante [na loja] ,745 ,782

15.3. Acesso ao atendimento pessoal [na loja] ,768 ,809

15.4. Tempo de espera para atendimento pessoal [na loja] ,675 ,699

15.5. Horário de atendimento aos assinantes via telefone ,661 ,642

15.6. Tipo de chamada telefônica/número disponibilizado para acesso via telefone ,691 ,634

15.7. Acesso ao atendimento via telefone ,743 ,699

15.8. Tempo de espera ao telefone para ser atendido ,653 ,634

15.9. Cordialidade dos atendentes ,640 ,633

15.10. Capacidade do atendente em resolver o problema ,751 ,740

15.11. Clareza das informações prestadas pelo atendente ,745 ,718

15.12. Cumprimento do prazo estipulado para atender a sua solicitação ,644 ,640

15.13. Compra dos programas pay-per-view ,535 ,436

15.14. Cancelamentos (ponto extra, canais pay-per-view, etc.) ,554 ,498

16.1. Cumprimento de prazo e horário previamente agendados ,729 ,601

16.2. Tempo de espera para receber a visita da equipe técnica para atendimento da solicitação

,737 ,610

16.3. Apresentação pessoal da equipe técnica (uniforme, crachá) ,634 ,650

16.4. Cordialidade da equipe técnica ,738 ,759

16.5. Clareza das informações prestadas pela equipe técnica ,741 ,752

16.6. Capacidade da equipe técnica em realizar o serviço solicitado ,692 ,701

16.7. Limpeza do ambiente do domicílio após a execução do serviço pela equipe técnica ,506 ,516

17.1. Preço de adesão ao Serviço (instalação do ponto principal) ,573 ,540

17.2. Mensalidade da sua operadora de TV por Assinatura ,626 ,600

17.3. Preço de instalação de ponto adicional ,766 ,744

17.4. Valor pago pelo ponto adicional ,781 ,780

17.5. Preço dos programas e canais pay-per-view / a la carte / adicionais ,603 ,628

17.6. Custo do atendimento a solicitações técnicas (visitas) ,564 ,547

17.7. Preço da revista de programação quando cobrada à parte, além do valor da mensalidade ,583 ,566

18.1. Clareza da fatura mensal ,483 ,546

18.2. Formas de pagamento disponibilizadas (boleto, cartão de crédito, débito em conta...) ,535 ,698

18.3. Alternativas de datas disponíveis para pagamento ,504 ,597

Extraction Method: Principal Axis Factoring. SPSS OUTPUT

19

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

for superior a 0,60, o critério de Kaiser é bastante preciso (Field, 2009). Mesmo

quando a média das comunalidades não supere 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.

Neste caso, a média das comunalidades após a extração é 0,577,

sendo inferior a 0,6. Apesar do número de itens estar fora do intervalo 20 a 50,

o critério de Kaiser, pelo qual se retém apenas os fatores cujos autovalores

iniciais sejam superiores a 1, ainda pode ser considerado, pois 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.

20

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 abaixo, 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 que antes da extração identifica-se 66 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

36,302% 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 se volta ao total de

variância explicada pelos fatores retidos, que neste caso é de 57,723%,

conforme coluna “cumulative %”.

Ao final da segunda etapa de análise, na qual se busca a extração dos

fatores, conclui-se pela extração e nove fatores para a análise, de acordo com

os critérios definidos e explicados acima. Os fatores extraídos explicam

57,723% da variância total dos dados observados. A próxima etapa da análise

se destinará a interpretação dos fatores.

21

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 24,372 36,928 36,928 23,959 36,302 36,302 15,471

2 4,966 7,525 44,452 4,565 6,917 43,219 12,722

3 2,396 3,631 48,083 2,055 3,114 46,333 13,157

4 2,224 3,369 51,452 1,866 2,827 49,160 13,000

5 1,833 2,778 54,230 1,470 2,228 51,388 10,748

6 1,489 2,257 56,487 1,062 1,610 52,997 14,665

7 1,347 2,041 58,527 ,966 1,463 54,460 11,982

8 1,138 1,724 60,251 ,818 1,239 55,699 9,342

9 1,078 1,634 61,885 ,737 1,117 56,816 10,850

10 1,031 1,562 63,447 ,598 ,907 57,723 13,200

11 ,923 1,398 64,845

... ... ... ...

66 ,133 ,202 100,000 Extraction Method: Principal Axis Factoring. a When factors are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain 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).

A matriz padrão, quadro 2.4 abaixo, 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

22

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 11.4 apresenta sua maior carga no fator

1, assim como todas as demais variáveis da questão 11. Já a variável 16.4

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

variável em cada fator. Esse é o motivo pelo qual é preferível a interpretação

da matriz padrão para que se consiga visualizar os fatores.

23

Analisando-se as cargas fatoriais, observa-se que osseguintes

itensapresentam cargas fatoriais inferiores a 0,4: 11.1, 12.1, 12.2, 14.3, 14.4,

14.9, 15.1, 15.13 e 15.14. Dessa forma, os mesmos deverão ser excluídos dos

respectivos fatores e nova análise deve ser rodada para a constituição dos

fatores do instrumento. As análises após a exclusão dos itens acima citados,

leva a exclusão de novos itens, sendo a modelagem final apresentada no

quadro 2.5, com a constituição dos fatores sem a presença dos itens excluídos.

Nesta nova matriz padrão, não se observa variáveis com cargas fatoriais

inferiores a 0,4, não havendo necessidade de se excluir novos itens da análise.

O quadro 2.6 traz o total de variância explicada após a exclusão dos itens de

baixa carga fatorial.As análises subseqüentes já apresentam essa adequação

da modelagem multivariada.

Quadro 2.4 - Matriz Padrão Factor

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11.4. Canais de documentários

,714 -,014 -,007 ,009 ,026 -,038 ,051 -,025 ,019 -,096

11.8. Canais de videoclips, shows e espetáculos

,711 -,009 -,034 -,047 ,017 ,077 -,014 ,001 -,008 ,060

11.6. Canais de variedades e entrevistas

,671 ,001 -,015 -,019 ,047 -,035 ,023 -,034 ,002 ,038

11.2. Canais de noticiários

,640 -,031 ,005 ,011 -,005 -,071 ,015 ,046 -,003 -,040

11.9. Canais de programas educativos

,617 -,013 -,058 -,081 ,065 ,058 ,002 ,022 -,059 ,083

11.5. Canais de seriados

,612 -,010 ,003 -,007 ,001 -,085 ,008 -,017 ,028 ,056

11.3. Canais de esportes

,581 -,012 ,011 ,030 -,036 -,132 -,002 ,028 ,045 -,034

11.11. Canais de áudio (música)

,567 -,006 ,000 ,023 ,026 ,050 ,038 ,053 ,050 ,097

11.7. Canais de desenhos animados

,520 -,029 -,014 -,012 ,049 -,058 ,017 ,040 -,037 ,015

11.10. Canaispagos (pay-per-view)

,510 ,006 ,002 -,067 -,019 -,007 ,017 ,023 ,062 ,141

11.1. Canais de filmes ,317 ,018 -,021 -,027 -,021 -,247 -,027 ,023 -,041 ,222 16.4. Cordialidade da equipe técnica ,020 -,868 ,046 ,035 ,027 -,018 ,034 -,001 ,009 -,020

16.5. Clareza das informações prestadas pela equipe técnica

,015 -,834 ,012 ,019 ,020 -,036 ,034 ,011 -,002 -,005

16.6. Capacidade da equipe técnica em realizar o serviço solicitado

,019 -,793 ,003 ,014 ,005 -,034 ,027 ,048 ,012 -,035

24

16.3.Apresentação pessoal da equipe técnica (uniforme, crachá)

,014 -,774 ,044 -,012 ,020 -,006 ,013 ,014 ,042 ,002


-,014 -,678 -,152 -,060 ,000 ,020 -,048 -,030 ,035 ,047

16.1.Cumprimento de prazo e horário previamente agendados

-,017 -,654 -,153 -,069 -,004 ,009 -,047 -,006 ,038 ,045

16.7. Limpeza do ambiente do domicílio após a execução do serviço pela equipe técnica

,032 -,619 ,024 -,052 ,054 ,021 ,048 ,004 ,049 ,005

15.10. Capacidade do atendente em resolver o problema

,011 -,096 -,797 -,004 -,005 -,030 ,024 ,068 -,097 ,031

15.11. Clareza das informações prestadas pelo atendente

,019 -,108 -,742 -,007 -,001 -,026 ,053 ,069 -,070 ,024

15.9. Cordialidade dos atendentes ,056 -,054 -,699 ,017 ,018 -,002 ,080 ,057 -,020 -,030

15.7. Acesso ao atendimento via telefone

,013 ,077 -,651 -,040 ,084 -,030 ,033 -,006 ,187 ,020

15.8. Tempo de espera ao telefone para ser atendido

,030 ,075 -,631 -,102 ,059 -,001 ,000 -,041 ,171 ,030

15.12.Cumprimento do prazo estipulado para atender a sua solicitação

-,003 -,227 -,624 -,022 -,020 -,023 ,022 ,030 -,024 ,036

15.5. Horário de atendimento aos assinantes via telefone

,010 ,068 -,568 -,007 ,080 -,053 ,052 -,004 ,249 -,005

15.6. Tipo de chamada telefônica/número disponibilizado para acesso via telefone

,031 ,068 -,545 -,014 ,097 -,032 ,049 -,008 ,248 ,015

15.14.Cancelamentos (ponto extra, canais pay-per-view, etc.)

,122 -,081 -,335 -,162 -,042 -,084 ,042 -,001 ,126 ,032

15.13. Compra dos programas pay-per-view

,168 -,073 -,209 -,119 -,031 -,023 ,058 ,058 ,152 ,091

17.4. Valor pago pelo ponto adicional

,055 ,011 ,003 -,880 ,011 ,003 -,021 ,044 ,000 -,048

17.3. Preço de instalação de ponto adicional

,073 -,006 -,002 -,847 ,016 -,008 -,024 ,038 ,010 -,077

17.5. Preço dos programas e canais pay-per-view / a la carte / adicionais

,008 -,001 ,032 -,669 -,010 -,013 ,000 ,037 ,053 ,164

25

17.2. Mensalidade da sua operadora de TV por Assinatura

-,087 ,008 -,030 -,622 ,081 -,154 ,087 -,014 -,013 ,039

17.1. Preço de adesão ao Serviço (instalação do ponto principal)

-,057 -,060 -,027 -,573 ,071 -,117 ,094 -,010 -,007 -,003

17.7. Preço da revista de programação quando cobrada à parte, além do valor da mensalidade

,052 -,041 -,056 -,561 -,011 ,037 ,115 -,005 ,015 ,121

17.6. Custo do atendimento a solicitações técnicas (visitas)

,027 -,200 -,057 -,482 -,003 ,000 ,102 ,012 ,029 ,026

14.6.Design/aparência do aparelho decodificador

,028 -,007 ,002 -,017 ,865 -,016 -,024 -,026 -,015 -,030

14.5. Tamanho do aparelho decodificador

,026 -,004 -,017 -,008 ,857 -,018 -,024 -,019 -,023 -,032

14.7. Qualidade e durabilidade do controle remoto

-,019 -,053 -,023 -,026 ,432 ,023 ,073 ,103 ,037 ,069

14.8. Facilidade de manuseio dos aparelhos (decodificador, antenas, cartão magnético, etc.)

,009 -,085 -,013 ,012 ,415 ,016 ,113 ,132 ,047 ,071

14.9. Pontualidade no recebimento do guia/revista de programação

,044 -,046 ,005 -,080 ,183 ,009 ,072 ,111 ,131 ,180

10.5. Quantidade de canais do seu pacote/assinatura

,024 -,001 ,002 -,038 -,001 -,777 -,020 ,017 ,013 -,011

10.6. Diversidade de canais do seu pacote/assinatura

,037 ,006 -,004 -,038 ,005 -,772 -,008 ,002 ,011 ,016

10.1. Quantidade de canais ofertados ,011 -,011 -,003 -,001 -,018 -,747 ,022 ,020 ,013 -,002

10.2. Diversidade de canais ofertados ,028 -,020 -,008 ,031 ,001 -,716 ,027 ,013 ,013 ,030


,029 -,006 -,036 -,030 ,021 -,701 ,007 ,021 -,004 ,023


,002 -,020 -,031 -,058 ,039 -,629 ,020 ,015 ,002 ,046

10.3. Quantidade de pacotes/tipos de assinatura ofertados

,037 -,018 ,009 -,040 ,032 -,584 ,025 ,003 ,044 ,040

26

12.1. Adequação da programação aos interesses dos moradores do domicílio

,107 -,022 -,035 ,020 ,062 -,339 ,055 ,042 ,006 ,287

18.2. Formas de pagamento disponibilizadas (boleto, cartão de crédito, débito em conta...)

,023 ,021 ,005 ,016 -,025 ,008 ,871 ,003 -,013 -,020

18.3. Alternativas de datas disponíveis para pagamento

,014 -,020 ,003 ,009 ,025 ,016 ,747 ,006 ,016 ,001

18.1. Clareza da fatura mensal -,017 -,008 -,048 -,093 -,001 -,026 ,652 -,010 ,003 ,009

14.1. Qualidade da imagem da TV por Assinatura

,000 ,010 -,016 -,019 -,024 -,001 -,024 ,877 -,011 -,027

14.2. Qualidade do som da TV por Assinatura

,006 ,028 -,003 -,001 ,009 -,003 ,020 ,874 ,010 -,033

14.3. Permanência do sistema de TV por Assinatura no ar (sem interrupções)

-,024 -,069 -,036 -,009 ,098 -,058 ,030 ,340 ,050 ,075

14.4. Acesso aos canais de TV aberta ,103 -,040 ,019 -,106 ,132 -,019 -,026 ,170 ,061 ,149

15.3. Acesso ao atendimento pessoal [na loja]

,018 -,102 ,002 -,019 ,013 -,049 ,030 ,047 ,775 ,006

15.2. Horário de atendimento pessoal ao assinante [na loja]

,005 -,102 -,018 ,004 ,027 -,036 ,052 ,050 ,742 ,024

15.4. Tempo de espera para atendimento pessoal [na loja]

,037 -,072 -,142 -,050 ,009 -,021 ,012 ,002 ,645 ,000

15.1. Acesso ao atendimento via Internet

,047 -,057 -,167 -,031 ,036 -,061 ,076 ,073 ,339 ,079

12.4. Variedade de programas apresentados durante o final de semana (variedade de assuntos)

,024 -,024 -,049 ,028 ,058 -,158 ,031 ,027 -,031 ,567

12.3. Variedade de programas apresentados durante a semana (variedade de assuntos)

,041 -,031 -,031 ,026 ,046 -,194 ,045 ,018 -,011 ,555

12.5. Tempo para os filmes serem lançados, depois de passarem no cinema

,104 -,014 ,016 -,095 ,018 -,007 -,015 ,049 ,049 ,536

12.8. Quantidade de vezes em que o programa é apresentado (repetição)

,019 ,008 -,025 -,082 -,015 -,033 -,003 -,019 ,035 ,527

12.6. Quantidade de filmes dublados

,096 -,026 ,001 -,046 ,023 -,002 ,048 ,010 ,040 ,484

27

12.7. Interatividade com a programação (alterar idioma das legendas, consultar programação, etc.)

,141 -,034 -,012 -,015 ,032 -,009 ,054 ,068 ,038 ,428

12.2. Horários em que são apresentados os programas (grade de programação)

,069 -,024 -,046 ,033 ,097 -,178 ,094 ,048 -,001 ,371

Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization. SPSS OUTPUT

Quadro 2.5 - Matriz Padrão após exclusão de itens de baixa carga fatorial Factor

1 2 3 4 5 6 7 8 15.7. Acesso ao atendimento via telefone

,835 ,015 -,083 -,025 ,035 ,009 ,026 ,000


,804 ,035 -,070 ,007 ,048 -,001 ,026 -,001


,797 -,011 -,082 -,087 ,013 ,029 -,002 -,037


,778 ,019 -,071 -,005 ,066 ,031 ,020 -,003


,699 ,031 ,095 ,026 -,072 ,003 ,101 ,063

15.9. Cordialidade dos atendentes

,680 -,011 ,056 ,053 -,041 ,023 ,130 ,060


,668 ,028 ,108 ,023 -,061 ,007 ,119 ,066


,660 ,019 ,088 -,071 ,063 ,040 -,098 -,006


,599 ,053 ,125 -,056 ,092 ,032 -,096 ,033


,597 ,041 ,124 -,041 ,100 ,032 -,078 ,035

15.12. Cumprimento do prazo estipulado para atender a sua solicitação

,588 ,029 ,222 ,000 -,062 -,004 ,072 ,024


-,006 ,810 -,004 -,019 -,005 -,004 -,020 ,010


,001 ,807 -,013 -,026 ,000 ,026 -,012 ,000

10.1. Quantidade de canais ofertados ,001 ,789 ,008 ,017 -,018 -,011 ,018 ,008

28

10.2. Diversidade de canais ofertados ,009 ,760 ,013 ,041 ,002 ,025 ,020 ,007


,023 ,717 -,001 -,027 ,009 ,036 ,005 ,017


,025 ,655 ,011 -,061 ,030 ,020 ,012 ,011


,016 ,625 ,012 -,037 ,038 ,044 ,009 -,004

16.4. Cordialidade da equipe técnica -,060 ,020 ,868 ,032 ,035 ,013 ,037 ,012


-,035 ,039 ,834 ,013 ,022 ,016 ,042 ,019


-,016 ,033 ,796 ,015 ,009 ,005 ,035 ,053

16.3. Apresentação pessoal da equipe técnica (uniforme, crachá)

-,030 ,013 ,774 -,020 ,035 ,016 ,008 ,022


,169 -,013 ,671 -,068 -,008 ,011 -,037 -,033

16.1. Cumprimento de prazo e horário previamente agendados

,170 -,002 ,649 -,077 -,010 ,005 -,036 -,013


,001 -,017 ,620 -,063 ,063 ,041 ,041 ,006

17.4. Valor pago pelo ponto adicional -,016 -,031 -,012 -,896 -,006 ,020 -,017 ,041


-,005 -,027 ,007 -,856 -,002 ,026 -,019 ,037


,000 ,049 -,011 -,716 ,004 ,076 -,021 ,027


,021 ,145 -,017 -,658 ,063 -,071 ,078 -,007


,017 ,101 ,056 -,601 ,056 -,058 ,084 -,003

29


,065 -,006 ,033 -,597 -,014 ,108 ,095 -,015


,075 ,000 ,195 -,508 -,004 ,041 ,084 ,011

14.6. Design/aparência do aparelho decodificador

-,011 ,017 ,006 ,004 ,864 ,006 ,002 -,017

14.5. Tamanho do aparelho decodificador ,007 ,015 ,004 ,011 ,833 ,007 ,008 -,008


,067 -,004 ,052 -,047 ,422 ,026 ,060 ,101


,062 ,007 ,087 -,011 ,405 ,061 ,093 ,126


,015 -,084 -,003 -,041 -,005 ,792 -,021 -,006


,006 ,031 -,011 -,009 ,030 ,729 ,015 -,039

11.9. Canais de programas educativos ,000 -,066 ,000 -,087 ,030 ,708 ,002 ,018

11.4. Canais de documentários ,008 ,005 ,015 ,043 ,008 ,702 ,045 -,027

11.5. Canais de seriados ,010 ,089 ,000 -,003 -,002 ,662 -,005 -,022

11.11. Canais de áudio (música) ,030 -,038 -,002 ,013 ,024 ,657 ,009 ,043

11.2. Canais de noticiários -,022 ,060 ,031 ,037 -,016 ,636 ,020 ,035

11.10. Canaispagos (pay-per-view) ,027 ,052 -,015 -,078 ,001 ,590 -,007 ,004

11.3. Canais de esportes ,007 ,128 ,013 ,056 -,034 ,575 -,007 ,017

11.7. Canais de desenhos animados -,026 ,045 ,021 -,005 ,028 ,566 ,016 ,036


,003 ,009 -,003 -,009 ,017 ,034 ,793 ,011


,030 ,002 ,035 -,019 ,061 ,037 ,671 ,013

18.1. Clareza da fatura mensal ,062 ,040 ,018 -,119 ,024 ,002 ,598 -,004


,007 ,007 -,024 -,006 ,025 ,006 ,008 ,874


,003 ,009 -,002 -,022 -,001 ,002 -,024 ,840

Extraction Method: Principal Axis Factoring.

30

Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization. SPSS OUTPUT

Quadro 2.6 – Total de Variância Explicada após exclusão de itens de baixa carga fatorial

Factor InitialEigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation

Sums of

Squared

Loadingsa

Total %

ofVariance

Cumulative

%

Total %

ofVariance

Cumulative

%

Total

1 19,232 37,710 37,710 18,837 36,935 36,935 13,148

2 4,214 8,263 45,973 3,801 7,454 44,389 11,722

3 2,293 4,497 50,470 1,954 3,831 48,220 10,984

4 2,202 4,317 54,786 1,835 3,598 51,818 11,254

5 1,730 3,392 58,178 1,390 2,725 54,543 8,292

6 1,430 2,803 60,982 1,010 1,980 56,523 12,464

7 1,281 2,512 63,493 ,902 1,768 58,291 8,208

8 1,088 2,133 65,627 ,801 1,570 59,861 6,703

9 ,988 1,938 67,565

... ... ... ...

51 ,134 ,262 100,000 a When factors are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance.

Quadro 2.7 – Matriz Estrutura

Factor

1 2 3 4 5 6 7 8 15.7. Acesso ao atendimento via telefone

,839 ,394 ,439 -,457 ,385 ,403 ,429 ,308


,807 ,385 ,427 -,425 ,378 ,388 ,412 ,299


,799 ,391 ,428 -,435 ,396 ,408 ,412 ,306


,795 ,390 ,532 -,429 ,336 ,398 ,478 ,353


,795 ,366 ,408 -,462 ,345 ,381 ,389 ,257


,789 ,395 ,544 -,437 ,351 ,407 ,494 ,364

15.9. Cordialidade dos atendentes

,757 ,350 ,490 -,389 ,334 ,375 ,471 ,337


,750 ,387 ,497 -,459 ,397 ,408 ,341 ,309

15.12. Cumprimento do prazo estipulado para atender a sua solicitação

,743 ,369 ,581 -,429 ,332 ,379 ,453 ,326

31


,740 ,419 ,530 -,469 ,438 ,434 ,357 ,360


,738 ,409 ,529 -,458 ,442 ,428 ,366 ,362


,364 ,830 ,273 -,440 ,319 ,622 ,308 ,309


,346 ,808 ,264 -,419 ,303 ,592 ,290 ,303


,377 ,778 ,290 -,434 ,328 ,599 ,321 ,320

10.1. Quantidade de canais ofertados

,339 ,778 ,264 -,388 ,283 ,566 ,302 ,291

10.2. Diversidade de canais ofertados

,351 ,776 ,276 -,382 ,304 ,584 ,309 ,301


,381 ,736 ,303 -,447 ,340 ,571 ,328 ,315


,354 ,703 ,283 -,411 ,325 ,552 ,305 ,290

16.4. Cordialidade da equipe técnica

,470 ,309 ,869 -,376 ,402 ,356 ,416 ,370


,494 ,340 ,864 -,402 ,407 ,379 ,432 ,383


,485 ,324 ,834 -,387 ,390 ,361 ,415 ,391

16.3. Apresentação pessoal da equipe técnica (uniforme, crachá)

,460 ,306 ,804 -,389 ,389 ,349 ,385 ,359


,552 ,299 ,765 -,421 ,352 ,338 ,366 ,303

16.1. Cumprimento de prazo e horário previamente agendados

,554 ,311 ,756 -,429 ,357 ,345 ,370 ,318


,446 ,295 ,707 -,398 ,388 ,346 ,387 ,330

17.4. Valor pago pelo ponto adicional

,437 ,437 ,380 -,879 ,384 ,428 ,394 ,313


,442 ,435 ,390 -,858 ,385 ,429 ,391 ,313


,418 ,470 ,355 -,773 ,370 ,460 ,365 ,303


,444 ,484 ,368 -,763 ,402 ,415 ,435 ,291


,471 ,442 ,405 -,727 ,364 ,460 ,448 ,285


,439 ,443 ,404 -,720 ,392 ,394 ,433 ,291

32


,508 ,421 ,519 -,694 ,389 ,432 ,463 ,326

14.6. Design/aparência do aparelho decodificador

,362 ,338 ,371 -,377 ,862 ,398 ,332 ,403

14.5. Tamanho do aparelho decodificador

,368 ,335 ,369 -,370 ,840 ,393 ,333 ,402


,410 ,349 ,420 -,377 ,600 ,406 ,392 ,440


,375 ,305 ,368 -,360 ,574 ,352 ,342 ,392


,352 ,572 ,291 -,383 ,359 ,757 ,313 ,297


,339 ,512 ,286 -,374 ,332 ,742 ,279 ,301

11.9. Canais de programas educativos

,356 ,519 ,311 -,417 ,373 ,724 ,314 ,334

11.5. Canais de seriados ,337 ,570 ,279 -,364 ,323 ,721 ,286 ,290

11.4. Canais de documentários ,329 ,518 ,286 -,327 ,322 ,705 ,308 ,282

11.2. Canais de noticiários ,305 ,524 ,283 -,319 ,306 ,679 ,285 ,315

11.10. Canaispagos (pay-per-view)

,345 ,532 ,278 -,396 ,325 ,672 ,289 ,297

11.11. Canais de áudio (música) ,332 ,479 ,282 -,330 ,337 ,668 ,284 ,324

11.3. Canais de esportes ,289 ,521 ,246 -,286 ,264 ,640 ,244 ,276

11.7. Canais de desenhos animados

,295 ,489 ,275 -,330 ,323 ,631 ,277 ,308


,422 ,348 ,389 -,410 ,349 ,369 ,825 ,305


,434 ,343 ,410 -,411 ,378 ,371 ,753 ,313

18.1. Clareza da fatura mensal ,452 ,369 ,400 -,468 ,354 ,369 ,716 ,292


,329 ,346 ,352 -,308 ,447 ,388 ,310 ,889


,306 ,325 ,339 -,294 ,407 ,362 ,272 ,844


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, a análise indicou a constituição dos

seguintes fatores:

- FATOR 1: Atendimento ao assinante, formado pelos itens 15.2 a 15.12

- FATOR 2: Características do serviço,formado pelos itens 10.1 a 10.7

- FATOR 3: Assistência técnica, formado pelos itens 16.1 a 16.7

33

- FATOR 4: Preço,formado pelos itens 17.1 a 17.7;

- FATOR 5: Equipamentos,formado pelos itens 14.5 a 14.8;

- FATOR 6: Tipos de canais,formado pelos itens 11.2 a 11.11

- FATOR 7: Cobrança, formado pelos itens 18.1 a 18.3;

- FATOR 8: Produto, formado pelos itens 14.1 a 14.2.

A execução da análise registra a obtenção deoito fatores pré-

estabelecidos, porém com necessidade de adequações e exclusões dos itens

previamente alocados nos 8blocos do questionário.

O fator 1 ficou formado pelas questões do bloco referente ao

atendimento do assinante, com a exclusão dos itens 15.1, 15.13 e 15.14. O

bloco formado pelas questões 14.1 a 14.9 ficou dividido em 2 fatores, sendo

um relacionado ao assunto equipamentos (decodificador e controles), formado

pelos itens 14.5 a 14.8, e outro fator formado apenas pelos itens 14.1 e 14.2,

relacionado a qualidade do produto. Os demais itens do bloco 14 foram

excluídas da análise, conforme explicado anteriormente. Os blocos restantes

não sofreram alterações substanciais para a análise, salvo a necessidade de

exclusão de alguns itens dos respectivos fatores.

A última saída dessa etapa da análise é a matriz de correlação entre os

fatores, apresentada no quadro 2.8, a baixo. Observa-se que todos os fatores

estão inter-relacionados a 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.

34

Quadro 2.8 – Matriz de correlação entre os fatores

Factor 1 2 3 4 5 6 7 8

1 1,000 ,436 ,569 -,514 ,425 ,451 ,486 ,357

2 ,436 1,000 ,334 -,511 ,379 ,735 ,376 ,370

3 ,569 ,334 1,000 -,444 ,429 ,385 ,452 ,401

4 -,514 -,511 -,444 1,000 -,437 -,486 -,465 -,329

5 ,425 ,379 ,429 -,437 1,000 ,452 ,383 ,479

6 ,451 ,735 ,385 -,486 ,452 1,000 ,393 ,418

7 ,486 ,376 ,452 -,465 ,383 ,393 1,000 ,334

8 ,357 ,370 ,401 -,329 ,479 ,418 ,334 1,000 Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization. SPSS OUTPUT

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 15.11. Clareza das informações prestadas pelo atendente ,699 -,291 -,233 ,131 ,001 -,014 ,047 ,066

15.3. Acesso ao atendimento pessoal [na loja] ,694 -,221 -,175 ,101 ,036 -,018 -,127 -,031 15.10. Capacidade do atendente em resolver o problema ,691 -,294 -,256 ,139 -,004 -,015 ,035 ,068

15.2. Horário de atendimento pessoal ao assinante [na loja] ,689 -,229 -,170 ,107 ,046 -,015 -,113 -,032

15.7. Acesso ao atendimento via telefone ,689 -,265 -,385 ,106 ,076 ,008 -,031 -,010 15.12. Cumprimento do prazo estipulado para atender a sua solicitação ,672 -,310 -,165 ,120 -,062 -,009 ,013 ,040


,670 -,236 -,346 ,114 ,086 ,011 -,032 -,027

15.4. Tempo de espera para atendimento pessoal [na loja] ,667 -,240 -,234 ,094 ,019 ,009 -,128 -,034

17.6. Custo do atendimento a solicitações técnicas (visitas) ,667 -,093 ,035 -,290 -,079 ,049 -,024 ,036

15.5. Horário de atendimento aos assinantes via telefone ,663 -,254 -,363 ,121 ,076 -,005 -,025 -,021

16.5. Clareza das informações prestadas pela equipe técnica ,655 -,331 ,387 ,116 -,222 -,024 -,004 -,016

35

15.8. Tempo de espera ao telefone para ser atendido ,649 -,248 -,385 ,064 ,042 ,037 -,054 -,015

15.9. Cordialidade dos atendentes ,648 -,288 -,251 ,144 ,034 ,005 ,058 ,058 17.4. Valor pago pelo ponto adicional ,647 ,027 -,027 -,569 -,039 ,069 -,143 ,070 17.3. Preço de instalação de ponto adicional ,646 ,019 -,021 -,538 -,042 ,067 -,140 ,063 17.7. Preço da revista de programação quando cobrada à parte, além do valor da mensalidade

,643 ,013 -,040 -,361 -,055 ,089 -,021 ,038

17.2. Mensalidade da sua operadora de TV por Assinatura ,634 ,042 -,046 -,441 -,027 -,021 -,033 -,010

16.6. Capacidade da equipe técnica em realizar o serviço solicitado ,634 -,328 ,369 ,117 -,202 -,034 -,010 ,008

16.4. Cordialidade da equipe técnica ,630 -,349 ,416 ,126 -,225 -,019 -,006 -,027 16.1. Cumprimento de prazo e horário previamente agendados ,628 -,339 ,197 ,072 -,199 ,002 -,073 -,012

17.5. Preço dos programas e canais pay-per-view / a la carte / adicionais ,625 ,087 -,029 -,436 -,041 ,049 -,120 ,046

10.6. Diversidade de canais do seu pacote/assinatura ,625 ,446 -,068 ,038 -,138 -,269 ,015 -,061


,622 -,352 ,203 ,079 -,212 ,012 -,073 -,024

17.1. Preço de adesão ao Serviço (instalação do ponto principal) ,619 -,007 -,006 -,396 -,039 -,007 -,025 -,005


,619 ,388 -,057 ,038 -,110 -,239 ,020 -,048


,612 ,340 -,046 ,008 -,096 -,219 ,017 -,054

16.3. Apresentação pessoal da equipe técnica (uniforme, crachá) ,609 -,315 ,362 ,090 -,197 -,015 -,033 -,018

10.5. Quantidade de canais do seu pacote/assinatura ,599 ,432 -,061 ,039 -,139 -,284 ,011 -,056

11.6. Canais de variedades e entrevistas ,597 ,381 ,030 ,135 -,001 ,231 -,010 ,001 11.9. Canais de programas educativos ,596 ,321 ,057 ,083 ,034 ,247 -,039 ,040 10.2. Diversidade de canais ofertados ,590 ,400 -,050 ,078 -,125 -,258 ,044 -,057 16.7. Limpeza do ambiente do domicílio após a execução do serviço pela equipe técnica ,582 -,267 ,288 ,042 -,138 ,014 -,013 -,029

10.1. Quantidade de canais ofertados ,578 ,404 -,059 ,056 -,142 -,278 ,044 -,050 10.3. Quantidade de pacotes/tipos de assinatura ofertados ,577 ,338 -,040 ,023 -,093 -,199 ,018 -,064

18.1. Clareza da fatura mensal ,577 -,089 -,004 -,155 ,041 ,031 ,418 ,026 11.5. Canais de seriados ,572 ,376 ,021 ,138 -,025 ,185 -,020 ,015 11.8. Canais de videoclips, shows e espetáculos ,571 ,353 ,040 ,133 ,008 ,283 -,048 ,045

18.3. Alternativas de datas disponíveis para pagamento ,565 -,101 ,043 -,100 ,083 ,046 ,481 ,022

11.10. Canaispagos (pay-per-view) ,563 ,322 ,011 ,076 -,005 ,173 -,034 ,030 14.8. Facilidade de manuseio dos aparelhos (decodificador, antenas, cartão magnético, etc.)

,559 -,051 ,163 ,005 ,270 -,025 ,017 -,110

11.4. Canais de documentários ,552 ,337 ,042 ,163 -,005 ,227 ,019 ,017 14.6. Design/aparência do aparelho decodificador ,548 -,015 ,233 -,041 ,471 -,029 -,057 -,400

14.5. Tamanho do aparelho decodificador ,544 -,021 ,219 -,032 ,460 -,029 -,052 -,382 11.11. Canais de áudio (música) ,539 ,297 ,048 ,145 ,047 ,208 -,021 ,046 11.2. Canais de noticiários ,537 ,342 ,064 ,157 -,006 ,169 ,001 ,051 11.7. Canais de desenhos animados ,517 ,305 ,069 ,111 ,021 ,154 -,010 ,031 14.2. Qualidade do som da TV por Assinatura ,513 ,020 ,257 ,074 ,441 -,237 -,077 ,447 14.7. Qualidade e durabilidade do controle remoto ,505 -,056 ,139 -,028 ,275 -,025 -,009 -,131

11.3. Canais de esportes ,499 ,349 ,025 ,166 -,031 ,130 -,011 ,039

36

14.1. Qualidade da imagem da TV por Assinatura ,480 ,017 ,249 ,068 ,399 -,230 -,099 ,439

18.2. Formas de pagamento disponibilizadas (boleto, cartão de crédito, débito em conta...) ,561 -,087 ,030 -,120 ,076 ,051 ,579 ,048


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

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 0,948 0,913 0,924 0,926 0,820 0,906 0,820 0,861

Lambda 0,959 0,912 0,932 0,924 0,757 0,903 0,757 0,757

A análise dos coeficientes Alpha 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.

37

2.4. Conclusão sobre a validação das escalas de med ida

A execução da análise, conforme metodologia proposta, confirmou a

obtenção deoito fatores pré-estabelecidos no instrumento, com

necessidadedas adequações,já expostas anteriormente, 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:

- FATOR 1: Atendimento ao assinante, formado pelos itens 15.2 a 15.12

- FATOR 2: Características do serviço,formado pelos itens 10.1 a 10.7

- FATOR 3: Assistência técnica, formado pelos itens 16.1 a 16.7

- FATOR 4: Preço,formado pelos itens 17.1 a 17.7;

- FATOR 5: Equipamentos,formado pelos itens 14.5 a 14.8;

- FATOR 6: Tipos de canais,formado pelos itens 11.2 a 11.11

- FATOR 7: Cobrança, formado pelos itens 18.1 a 18.3;

- FATOR 8: Produto, formado pelos itens 14.1 a 14.2.

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

subseqüentes. Esta etapa é apresentada no próximo capítulo, no sub capítulo

3.2.

38

3. ANÁLISES ESTATÍSTICAS

Neste capítulo serão apresentados os resultados das análises

estatísticas realizadas. Salienta-se que a descrição dos resultados não é

objetivo desse produto, sendo a mesma desenvolvida no produto VII.

Este capítulo será dividido nos seguintes subcapítulos:

Distribuições amostrais

Distribuição da amostra aplicada de acordo com as variáveis pelas

quais será analisado o nível de satisfação dos consumidores, quanto a suas

associações e correlações.

Modelo de equações Estruturais

Execução da análise fatorial confirmatória, através de modelagens pela

técnica de Equações Estruturais, objetivando o entendimento domodelo 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).

39

3.1. Distribuições amostrais

Quadro 3.1– Distribuição da amostra por UF Estado

Frequency Percent ValidPercent CumulativePercent

Valid

AC 712 2,5 2,5 2,5

AL 739 2,6 2,6 5,1

AM 790 2,8 2,8 7,8

AP 688 2,4 2,4 10,2

BA 1492 5,2 5,2 15,4

CE 1091 3,8 3,8 19,2

DF 1063 3,7 3,7 22,9

ES 1025 3,6 3,6 26,5

GO 1229 4,3 4,3 30,7

MA 1013 3,5 3,5 34,3

MG 1931 6,7 6,7 41,0

MS 940 3,3 3,3 44,3

MT 1026 3,6 3,6 47,8

PA 1074 3,7 3,7 51,6

PB 640 2,2 2,2 53,8

PE 1022 3,6 3,6 57,4

PI 715 2,5 2,5 59,9

PR 1474 5,1 5,1 65,0

RJ 1531 5,3 5,3 70,3

RN 724 2,5 2,5 72,9

RO 749 2,6 2,6 75,5

RR 701 2,4 2,4 77,9

RS 1546 5,4 5,4 83,3

SC 1454 5,1 5,1 88,4

SE 729 2,5 2,5 90,9

SP 1917 6,7 6,7 97,6

TO 699 2,4 2,4 100,0

Total 28714 100,0 100,0 SPSS OUTPUT

40

Quadro 3.2 – Distribuição da amostra por empresa prestadora Qual a sua prestadora de serviço de TV por Assinatur a?


Valid

CTBC 961 3,3 3,3 3,3

VIA EMBRATEL 9948 34,6 34,6 38,0

NOSSATV 4657 16,2 16,2 54,2

OI TV 2595 9,0 9,0 63,2

SKY 10169 35,4 35,4 98,7

TELEFÔNICA TV DIGITAL 384 1,3 1,3 100,0


Quadro 3.3 – Distribuição da amostra por sexo do entrevistado Sexo


Valid

Masculino 13657 47,6 47,6 47,6

Feminino 15057 52,4 52,4 100,0


Quadro 3.4 – Distribuição da amostra por idade do entrevistado Faixa etária


Valid

Menos de 20 1714 6,0 6,0 6,0

20 a 29 6190 21,6 21,7 27,7

30 a 39 7408 25,8 26,0 53,7

40 a 49 6324 22,0 22,2 75,8

50 anos ou mais 6891 24,0 24,2 100,0

Total 28527 99,3 100,0

Missing System 187 ,7

Total 28714 100,0 SPSS OUTPUT

41

Quadro 3.5 – Distribuição da amostra por estado civil do entrevistado Estado Civil

Frequency Percent ValidPercent CumulativePerc

ent

Valid

Solteiro 8659 30,2 30,9 30,9

Casado 16366 57,0 58,4 89,3

Divorciado / separado /

desquitado 1535 5,3 5,5 94,7

Viúvo 859 3,0 3,1 97,8

Outro (especifique) 614 2,1 2,2 100,0

Total 28033 97,6 100,0

Missing System 681 2,4


Quadro 3.6 – Distribuição da amostra por grau de instrução do entrevistado Grau de Instrução


Valid

Sem escolaridade 92 ,3 ,3 ,3

1º Grau incompleto (Ensino

Fundamental) 2398 8,4 8,6 8,9

1º Grau completo (Ensino

Fundamental) 2517 8,8 9,0 17,9

2º Grau incompleto (Ensino

Médio) 1916 6,7 6,9 24,8

2º Grau completo (Ensino

Médio) 10701 37,3 38,4 63,2

Superior incompleto 3002 10,5 10,8 73,9

Superior completo 6070 21,1 21,8 95,7

Pós-graduação 1205 4,2 4,3 100,0

Total 27901 97,2 100,0



42

Quadro 3.7– Distribuição da amostra por renda mensal do domicilio entrevistado

Renda domiciliar


Valid

Até dois salários mínimos

(Até R$ 1.090,00) 3879 13,5 20,4 20,4

De dois a seis salários

mínimos (De R$ 1.090,01

até R$ 3.270,00)

10142 35,3 53,4 73,8

De seis a quinze salários


até R$ 8.175,00)

3916 13,6 20,6 94,5

De quinze a trinta salários


até 16.350,00)

853 3,0 4,5 99,0

Acima de trinta salários

mínimos (Acima de R$

16.350,00)

198 ,7 1,0 100,0

Total 18988 66,1 100,0



3.2. Modelagem de equações estruturais

Neste capítulo é apresentado a execução da análise fatorial

confirmatória, através de modelagens pela técnica de Equações Estruturais,

objetivando o entendimento domodelo 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 seqüência desse relatório.

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 seo mesmo está consistente com

os dados. Se o modelo está adequado (goodnessoffit), então as relações

43

postuladas entre as variáveis são plausíveis; se não está adequado, a

sustentabilidade destas relações é rejeitada.

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

idéiaa 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 freqüentemente 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.

44

Em MEE as variáveis observadas são medidas diretamente pelo

pesquisador. Neste estudo isto foi realizado através dos itens do questionário.

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 idéia 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.

45

Em MEE, as relações entre as variáveis observadas e as variáveis

latentes são representadas graficamente através do chamado diagrama de

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 DHT

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: Atendimento ao Assinante , formado pelos itens 15.2 a 15.12

- FATOR 2: Características do Serviço , formado pelos itens 10.1 a 10.7

- FATOR 3: Assistência Técnica , formado pelos itens 16.1 a 16.7

- FATOR 4: Preço , formado pelos itens 17.1 a 17.7;

- FATOR 5: Equipamentos , formado pelos itens 14.5 a 14.8;

- FATOR 6: Tipos de canais , formado pelos itens 11.2 a 11.11

46

- FATOR 7: Cobrança , formado pelos itens 18.1 a 18.3;

- FATOR 8: Produto , formado pelos itens 14.1 a 14.2.

Será testada a hipótese de que a satisfação geral dos usuários DHT tem

uma estrutura de oito fatores, compreendendo um componente de Atendimento

ao Assinante, um componente de características do Serviço, um componente

de Assistência técnica, um componente de preço, um componente de

equipamentos, um componente tipos de canais, um componente de cobrança e

um componente de produto.

A Figura 3.1 apresenta o modelo de análise fatorial confirmatória para

medir a satisfação dos usuários DHT.

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 e51). 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 primeiro parâmetro em cada conjunto de variáveis observadas.

47

Figura 3.1 - Modelo de AFC para satisfação da DHT

48

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.

49

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

15.2 <--- F1 1,000

15.3 <--- F1 1,003 ,017 58,760 ***

15.4 <--- F1 1,061 ,018 59,011 ***

15.5 <--- F1 2,922 ,038 77,105 ***

15.6 <--- F1 2,905 ,038 77,000 ***

15.7 <--- F1 3,221 ,041 78,541 ***

15.8 <--- F1 3,243 ,042 77,008 ***

15.9 <--- F1 2,722 ,035 77,300 ***

17.5 <--- F4 ,759 ,009 88,137 ***

17.4 <--- F4 1,105 ,010 110,544 ***

17.3 <--- F4 1,105 ,010 110,192 ***

17.2 <--- F4 1,112 ,012 91,695 ***

14.8 <--- F5 ,666 ,006 106,544 ***

50


14.7 <--- F5 ,716 ,007 101,379 ***

14.6 <--- F5 1,041 ,007 159,608 ***

14.5 <--- F5 1,000

10.5 <--- F2 1,118 ,008 144,162 ***

10.4 <--- F2 1,003 ,008 127,783 ***

10.3 <--- F2 ,945 ,008 120,241 ***

10.2 <--- F2 ,990 ,007 134,316 ***

10.1 <--- F2 1,000

11.5 <--- F6 1,099 ,010 108,921 ***

11.4 <--- F6 1,037 ,010 106,652 ***

11.3 <--- F6 1,011 ,010 96,555 ***

11.2 <--- F6 1,000

16.5 <--- F3 1,035 ,007 144,734 ***

16.4 <--- F3 ,987 ,007 144,427 ***

16.3 <--- F3 ,984 ,007 132,029 ***

16.2 <--- F3 1,041 ,009 119,444 ***

16.1 <--- F3 1,000

14.2 <--- F8 1,007 ,009 117,773 ***

14.1 <--- F8 1,000

10.6 <--- F2 1,133 ,008 148,961 ***

10.7 <--- F2 1,072 ,008 138,083 ***

11.6 <--- F6 1,143 ,010 113,381 ***

18.3 <--- F7 ,912 ,008 117,834 ***

18.2 <--- F7 1,008 ,008 121,400 ***

18.1 <--- F7 1,000

17.1 <--- F4 1,000

15.10 <--- F1 3,103 ,039 78,646 ***

15.11 <--- F1 2,941 ,037 78,465 ***

15.12 <--- F1 2,865 ,038 76,247 ***

16.6 <--- F3 ,966 ,007 139,323 ***

16.7 <--- F3 ,910 ,008 117,380 ***

17.6 <--- F4 ,640 ,008 79,397 ***

17.7 <--- F4 ,494 ,007 72,889 ***

11.7 <--- F6 ,933 ,010 97,084 ***

11.8 <--- F6 1,137 ,011 107,649 ***

11.9 <--- F6 1,117 ,010 107,888 ***

11.10 <--- F6 ,638 ,008 78,593 ***

11.11 <--- F6 ,958 ,010 95,252 ***

51

Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

Estimate

15.2 <--- F1 ,453 15.3 <--- F1 ,451 15.4 <--- F1 ,454 15.5 <--- F1 ,781 15.6 <--- F1 ,778 15.7 <--- F1 ,824 15.8 <--- F1 ,778 15.9 <--- F1 ,787 17.5 <--- F4 ,617 17.4 <--- F4 ,844 17.3 <--- F4 ,840 17.2 <--- F4 ,648 14.8 <--- F5 ,607 14.7 <--- F5 ,583 14.6 <--- F5 ,862 14.5 <--- F5 ,852 10.5 <--- F2 ,811 10.4 <--- F2 ,731 10.3 <--- F2 ,693 10.2 <--- F2 ,764 10.1 <--- F2 ,762 11.5 <--- F6 ,717 11.4 <--- F6 ,700 11.3 <--- F6 ,627 11.2 <--- F6 ,673 16.5 <--- F3 ,877 16.4 <--- F3 ,875 16.3 <--- F3 ,800 16.2 <--- F3 ,724 16.1 <--- F3 ,715 14.2 <--- F8 ,903 14.1 <--- F8 ,838 10.6 <--- F2 ,834 10.7 <--- F2 ,782 11.6 <--- F6 ,751 18.3 <--- F7 ,776 18.2 <--- F7 ,815 18.1 <--- F7 ,735 17.1 <--- F4 ,620 15.10 <--- F1 ,827

52

Estimate

15.11 <--- F1 ,821 15.12 <--- F1 ,758 16.6 <--- F3 ,844 16.7 <--- F3 ,712 17.6 <--- F4 ,543 17.7 <--- F4 ,491 11.7 <--- F6 ,630 11.8 <--- F6 ,707 11.9 <--- F6 ,709 11.10 <--- F6 ,502 11.11 <--- F6 ,617

Covariances: (Group number 1 - Default model)


F1 <--> F4 ,114 ,002 49,141 ***

F1 <--> F5 ,123 ,002 50,633 ***

F1 <--> F2 ,121 ,002 50,293 ***

F1 <--> F6 ,110 ,002 49,410 ***

F1 <--> F3 ,108 ,002 52,597 ***

F1 <--> F8 ,088 ,002 44,184 ***

F1 <--> F7 ,144 ,003 53,019 ***

F4 <--> F5 ,291 ,005 53,789 ***

F4 <--> F2 ,320 ,006 57,306 ***

F4 <--> F6 ,276 ,005 54,309 ***

F4 <--> F3 ,214 ,004 51,027 ***

F4 <--> F8 ,197 ,005 43,126 ***

F4 <--> F7 ,331 ,006 56,498 ***

F5 <--> F2 ,333 ,006 57,809 ***

F5 <--> F6 ,339 ,006 61,188 ***

F5 <--> F3 ,246 ,005 54,457 ***

F5 <--> F8 ,349 ,006 63,220 ***

F5 <--> F7 ,364 ,006 59,393 ***

F2 <--> F6 ,507 ,007 75,312 ***

F2 <--> F3 ,189 ,004 44,554 ***

F2 <--> F8 ,271 ,005 52,686 ***

F2 <--> F7 ,345 ,006 57,144 ***

F6 <--> F3 ,190 ,004 47,730 ***

F6 <--> F8 ,262 ,005 54,140 ***

F6 <--> F7 ,319 ,006 56,588 ***

F3 <--> F8 ,186 ,004 47,018 ***

F3 <--> F7 ,255 ,005 54,034 ***

53


F8 <--> F7 ,260 ,005 49,146 ***

Correlations: (Group number 1 - Default model)

Estimate

F1 <--> F4 ,485 F1 <--> F5 ,461 F1 <--> F2 ,457 F1 <--> F6 ,467 F1 <--> F3 ,513 F1 <--> F8 ,374 F1 <--> F7 ,551 F4 <--> F5 ,435 F4 <--> F2 ,481 F4 <--> F6 ,466 F4 <--> F3 ,405 F4 <--> F8 ,331 F4 <--> F7 ,503 F5 <--> F2 ,438 F5 <--> F6 ,502 F5 <--> F3 ,409 F5 <--> F8 ,516 F5 <--> F7 ,486 F2 <--> F6 ,755 F2 <--> F3 ,315 F2 <--> F8 ,402 F2 <--> F7 ,462 F6 <--> F3 ,357 F6 <--> F8 ,438 F6 <--> F7 ,481 F3 <--> F8 ,348 F3 <--> F7 ,431 F8 <--> F7 ,391

Variances: (Group number 1 - Default model)


F1

,093 ,002 39,344 ***

F4

,588 ,011 55,584 ***

F5

,764 ,009 84,361 ***

F2

,756 ,010 74,487 ***

F6

,596 ,010 62,359 ***

F3

,476 ,007 68,468 ***

54


F8

,601 ,008 74,232 ***

F7

,737 ,011 66,940 ***

e1

,362 ,003 117,825 ***

e2

,367 ,003 117,843 ***

e3

,404 ,003 117,809 ***

e4

,509 ,005 107,649 ***

e5

,512 ,005 107,882 ***

e6

,458 ,004 103,376 ***

e7

,638 ,006 107,865 ***

e8

,426 ,004 107,192 ***

e30

,552 ,005 110,702 ***

e29

,289 ,004 81,830 ***

e28

,300 ,004 83,182 ***

e27

1,003 ,009 109,012 ***

e26

,940 ,009 110,519 ***

e36

,580 ,005 110,047 ***

e35

,762 ,007 111,247 ***

e34

,287 ,004 67,464 ***

e16

,490 ,005 100,187 ***

e15

,661 ,006 108,161 ***

e14

,729 ,007 110,450 ***

e13

,529 ,005 105,610 ***

e12

,544 ,005 105,722 ***

e40

,680 ,006 106,856 ***

e39

,667 ,006 108,046 ***

e38

,941 ,008 111,913 ***

e37

,718 ,007 109,665 ***

e23

,153 ,002 91,655 ***

e22

,141 ,002 92,175 ***

e21

,259 ,002 104,932 ***

e20

,467 ,004 110,624 ***

e19

,456 ,004 111,124 ***

e51

,138 ,005 30,092 ***

e50

,254 ,005 52,420 ***

e17

,423 ,004 96,447 ***

e18

,551 ,005 103,809 ***

e41

,603 ,006 103,978 ***

e49

,405 ,005 83,847 ***

e48

,379 ,005 73,134 ***

e47

,629 ,007 92,377 ***

e9

,415 ,004 102,952 ***

55


e10

,389 ,004 103,666 ***

e11

,568 ,005 109,346 ***

e24

,179 ,002 98,972 ***

e25

,383 ,003 111,262 ***

e31

,577 ,005 113,644 ***

e33

,288 ,004 71,063 ***

e32

,453 ,004 115,137 ***

e42

,786 ,007 111,754 ***

e43

,769 ,007 107,542 ***

e44

,735 ,007 107,417 ***

e45

,722 ,006 115,713 ***

e46

,888 ,008 112,290 ***

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).

56

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

57

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 e51) 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 28 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)

58

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) Goodness of 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

59

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:

60

(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 ErrorApproximation (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.

61

(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 130 153876,485 1196 ,000 128,659 Saturatedmodel 1326 ,000 0 Independence model 51 921961,414 1275 ,000 723,107

RMR, GFI

Model RMR Padronizado GFI AGFI PGFI Default model ,0565 ,809 ,789 ,730 Saturatedmodel ,000 1,000

Independence model ,365 ,166 ,133 ,160

BaselineComparisons

Model NFI

Delta1 RFI

rho1 IFI

Delta2 TLI

rho2 CFI

Default model ,833 ,822 ,834 ,823 ,834

62

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 ,938 ,781 ,782 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 Independence model 1,000 ,000 ,000

NCP

Model NCP LO 90 HI 90 Default model 152680,485 151395,686 153971,575 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 Independence model 920686,414 917531,908 923847,198

FMIN

Model FMIN F0 LO 90 HI 90 Default model 5,359 5,317 5,273 5,362 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 ,000 Independence model 32,110 32,065 31,955 32,175

RMSEA

Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Default model ,067 ,066 ,067 ,000 Independence model ,159 ,158 ,159 ,000

AIC

Model AIC BCC BIC CAIC Default model 154136,485 154136,956 155210,953 155340,953 Saturatedmodel 2652,000 2656,812 13611,576 14937,576 Independence model 922063,414 922063,599 922484,936 922535,936

ECVI

Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI Default model 5,368 5,323 5,413 5,368 Saturatedmodel ,092 ,092 ,092 ,093 Independence model 32,113 32,003 32,223 32,113

63

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 239 a 245 casos. Neste banco temos 28.714 casos.

Tabela 3.3 - Índice Hoelter

HOELTER

Model HOELTER

.05 HOELTER

.01 Default model 239 245 Independence model 43 44

Como pode-se observar na Tabela 3.2, o modelo apresenta índices de

ajuste apenas razoáveis. A razão Qui-quadrado/graus de liberdade (CMIN/DF),

que foi igual a 128,659;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 oitofatores 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.

64

Segue parte da tabela gerada pelo AMOS referente aos Índices de

Modificação.

Tabela 3.4 - Saída parcial dos Índices de Modificação do Software Amos

Modification Indices (Covariances: Group number 1 - Default model)

M.I. Par

Change

e1 <--> e2 17656,367 0,29

e2 <--> e3 14155,863 0,275

e20 <--> e19 13134,947 0,334

e1 <--> e3 11876,281 0,25

e29 <--> e28 8693,104 0,208

e27 <--> e26 7189,676 0,523

e9 <--> e10 6959,004 0,224

.

. .

.

. .

.

. .

A tabela acima apresenta o valor do Índice de Modificação (M.I.) e a

mudança que ocorrerá no 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:

65

Tabela 3.5 - Parâmetros incluídos no Modelo

Foram incluídas as quinze 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 17.3 e 17.4: a primeira

questiona sobre o preço de instalação de ponto adicional e a segunda

questiona sobre o valor pago pelo ponto adicional. São questionamentos

interligados.

e1 <--> e215.2 Horário de atendimento pessoal ao

assinante [na loja]15.3 Acesso ao atendimento pessoal [na loja]

e20 <--> e1916.1 Cumprimento de prazo e horário

previamente agendados

16.2 Tempo de espera para receber a visita da equipe

técnica para atendimento da sol icitação

e29 <--> e2817.3 Preço de instalação de ponto

adicional17.4 Valor pago pelo ponto adicional

e9 <--> e1015.10 Capacidade do atendente em

resolver o problema51.11 Clareza das informações prestadas pelo atendente

e13 <--> e12 10.1 Quantidade de canais ofertados 10.2 Diversidade de canais ofertados

e2 <--> e315.3 Acesso ao atendimento pessoal [na

loja]15.4 Tempo de espera para atendimento pessoal [na loja]

e1 <--> e315.2 Horário de atendimento pessoal ao

assinante [na loja]15.4 Tempo de espera para atendimento pessoal [na loja]

e16 <--> e1710.5 Quantidade de canais do seu

pacote/assinatura10.6 Diversidade de canais do seu pacote/assinatura

e36 <--> e3514.7 Qualidade e durabi lidade do controle

remoto

14.8 Facil idade de manuseio dos aparelhos

(decodificador, antenas, cartão magnético, etc.)

e27 <--> e2617.1 Preço de adesão ao Serviço

(instalação do ponto principal)

17.2 Mensalidade da sua operadora de TV por

Assinatura

e5 <--> e615.6 Tipo de chamada telefônica/número

disponibi lizado para acesso via telefone15.7 Acesso ao atendimento via telefone

e6 <--> e7 15.7 Acesso ao atendimento via telefone 15.8 Tempo de espera ao telefone para ser atendido

e4 <--> e515.5 Horário de atendimento aos

assinantes via telefone

15.6 Tipo de chamada telefônica/número disponibi lizado

para acesso via telefone

e4 <--> e615.5 Horário de atendimento aos

assinantes via telefone15.7 Acesso ao atendimento via telefone

e38 <--> e37 11.2 Canais de noticiários 11.3 Canais de esportes

Correlação Questões

66

3.2.6. Modelo Final da Análise Fatorial Confirmatór ia para medir a satisfação dos usuários DHT

Neste tópico será apresentado o modelo final do instrumento para

medir a satisfação dos usuários DHT , com as estimativas dos parâmetros e a

avaliação geral do modelo.

67

Figura 3.3 - Modelo Final de AFC para DHT

68

Como pode-se observar no diagrama (Figura 3.3), o modelo final

possui como diferença apenas a inclusão das quinze 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)


15.2 <--- F1 1,000

15.3 <--- F1 ,999 ,009 109,473 ***

15.4 <--- F1 1,055 ,012 86,623 ***

15.5 <--- F1 3,004 ,045 66,541 ***

15.6 <--- F1 2,932 ,044 66,054 ***

15.7 <--- F1 3,279 ,048 67,792 ***

15.8 <--- F1 3,427 ,051 67,068 ***

15.9 <--- F1 3,129 ,045 68,924 ***

17.5 <--- F4 ,773 ,009 88,639 ***

17.4 <--- F4 ,848 ,009 90,448 ***

17.3 <--- F4 ,842 ,009 89,546 ***

17.2 <--- F4 1,116 ,009 123,719 ***

14.8 <--- F5 ,612 ,006 98,873 ***

14.7 <--- F5 ,655 ,007 93,587 ***

14.6 <--- F5 1,041 ,007 159,851 ***

14.5 <--- F5 1,000

10.5 <--- F2 1,102 ,009 126,092 ***

10.4 <--- F2 1,083 ,009 125,181 ***

10.3 <--- F2 1,007 ,009 116,869 ***

10.2 <--- F2 ,993 ,006 157,115 ***

10.1 <--- F2 1,000

11.5 <--- F6 1,131 ,011 106,085 ***

11.4 <--- F6 1,059 ,010 103,266 ***

11.3 <--- F6 1,004 ,010 104,945 ***

11.2 <--- F6 1,000

16.5 <--- F3 1,113 ,008 133,155 ***

16.4 <--- F3 1,059 ,008 132,666 ***

16.3 <--- F3 1,044 ,009 121,798 ***

16.2 <--- F3 1,043 ,006 185,566 ***

16.1 <--- F3 1,000

14.2 <--- F8 1,006 ,009 116,964 ***

14.1 <--- F8 1,000

10.6 <--- F2 1,128 ,009 131,336 ***

10.7 <--- F2 1,135 ,009 131,391 ***

69


11.6 <--- F6 1,176 ,011 110,170 ***

18.3 <--- F7 ,909 ,008 118,145 ***

18.2 <--- F7 1,004 ,008 121,742 ***

18.1 <--- F7 1,000

17.1 <--- F4 1,000

15.10 <--- F1 3,543 ,051 69,607 ***

15.11 <--- F1 3,352 ,048 69,443 ***

15.12 <--- F1 3,291 ,048 68,209 ***

16.6 <--- F3 1,035 ,008 128,639 ***

16.7 <--- F3 ,969 ,009 110,391 ***

17.6 <--- F4 ,707 ,008 85,536 ***

17.7 <--- F4 ,534 ,007 77,514 ***

11.7 <--- F6 ,962 ,010 95,279 ***

11.8 <--- F6 1,173 ,011 105,134 ***

11.9 <--- F6 1,153 ,011 105,430 ***

11.10 <--- F6 ,657 ,008 77,582 ***

11.11 <--- F6 ,986 ,011 93,380 ***

Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

Estimate

15.2 <--- F1 ,408 15.3 <--- F1 ,405 15.4 <--- F1 ,407 15.5 <--- F1 ,724 15.6 <--- F1 ,708 15.7 <--- F1 ,769 15.8 <--- F1 ,742 15.9 <--- F1 ,815 17.5 <--- F4 ,652 17.4 <--- F4 ,672 17.3 <--- F4 ,664 17.2 <--- F4 ,675 14.8 <--- F5 ,567 14.7 <--- F5 ,542 14.6 <--- F5 ,877 14.5 <--- F5 ,867 10.5 <--- F2 ,769 10.4 <--- F2 ,760 10.3 <--- F2 ,711 10.2 <--- F2 ,737 10.1 <--- F2 ,733 11.5 <--- F6 ,719

70

Estimate

11.4 <--- F6 ,697 11.3 <--- F6 ,607 11.2 <--- F6 ,657 16.5 <--- F3 ,887 16.4 <--- F3 ,883 16.3 <--- F3 ,798 16.2 <--- F3 ,683 16.1 <--- F3 ,672 14.2 <--- F8 ,903 14.1 <--- F8 ,839 10.6 <--- F2 ,799 10.7 <--- F2 ,797 11.6 <--- F6 ,753 18.3 <--- F7 ,775 18.2 <--- F7 ,814 18.1 <--- F7 ,736 17.1 <--- F4 ,643 15.10 <--- F1 ,851 15.11 <--- F1 ,844 15.12 <--- F1 ,785 16.6 <--- F3 ,851 16.7 <--- F3 ,713 17.6 <--- F4 ,622 17.7 <--- F4 ,550 11.7 <--- F6 ,634 11.8 <--- F6 ,712 11.9 <--- F6 ,714 11.10 <--- F6 ,503 11.11 <--- F6 ,619

Covariances: (Group number 1 - Default model)


F1 <--> F4 ,122 ,003 48,163 ***

F1 <--> F5 ,107 ,002 46,666 ***

F1 <--> F2 ,107 ,002 47,187 ***

F1 <--> F6 ,096 ,002 46,255 ***

F1 <--> F3 ,091 ,002 48,715 ***

F1 <--> F8 ,080 ,002 42,167 ***

F1 <--> F7 ,132 ,003 49,885 ***

F4 <--> F5 ,339 ,006 56,102 ***

F4 <--> F2 ,379 ,006 60,902 ***

F4 <--> F6 ,324 ,006 57,425 ***

71


F4 <--> F3 ,244 ,005 54,068 ***

F4 <--> F8 ,233 ,005 46,017 ***

F4 <--> F7 ,399 ,007 60,320 ***

F5 <--> F2 ,325 ,006 56,802 ***

F5 <--> F6 ,327 ,005 59,716 ***

F5 <--> F3 ,225 ,004 52,011 ***

F5 <--> F8 ,344 ,006 61,949 ***

F5 <--> F7 ,358 ,006 58,017 ***

F2 <--> F6 ,481 ,007 73,219 ***

F2 <--> F3 ,174 ,004 44,080 ***

F2 <--> F8 ,267 ,005 52,642 ***

F2 <--> F7 ,342 ,006 57,221 ***

F6 <--> F3 ,173 ,004 46,614 ***

F6 <--> F8 ,256 ,005 53,684 ***

F6 <--> F7 ,312 ,006 56,233 ***

F3 <--> F8 ,175 ,004 46,353 ***

F3 <--> F7 ,239 ,005 52,966 ***

F8 <--> F7 ,261 ,005 49,169 ***

e1 <--> e2 ,299 ,003 102,389 *** e20 <--> e19 ,347 ,004 87,805 ***

e29 <--> e28 ,393 ,005 78,035 *** e9 <--> e10 ,125 ,003 39,179 ***

e13 <--> e12 ,232 ,004 52,133 *** e2 <--> e3 ,285 ,003 95,757 ***

e1 <--> e3 ,261 ,003 90,474 *** e16 <--> e17 ,226 ,004 50,640 ***

e36 <--> e35 ,246 ,005 51,107 *** e27 <--> e26 ,399 ,007 53,583 ***

e5 <--> e6 ,275 ,004 65,197 *** e6 <--> e7 ,197 ,004 50,188 ***

e4 <--> e5 ,285 ,005 61,128 *** e4 <--> e6 ,194 ,004 49,057 ***

e38 <--> e37 ,200 ,006 35,293 ***

Correlations: (Group number 1 - Default model)

Estimate

F1 <--> F4 ,555 F1 <--> F5 ,439 F1 <--> F2 ,466 F1 <--> F6 ,465 F1 <--> F3 ,512 F1 <--> F8 ,376

72

Estimate

F1 <--> F7 ,556 F4 <--> F5 ,479 F4 <--> F2 ,569 F4 <--> F6 ,541 F4 <--> F3 ,472 F4 <--> F8 ,378 F4 <--> F7 ,583 F5 <--> F2 ,437 F5 <--> F6 ,489 F5 <--> F3 ,390 F5 <--> F8 ,499 F5 <--> F7 ,468 F2 <--> F6 ,765 F2 <--> F3 ,321 F2 <--> F8 ,411 F2 <--> F7 ,475 F6 <--> F3 ,354 F6 <--> F8 ,438 F6 <--> F7 ,482 F3 <--> F8 ,347 F3 <--> F7 ,427 F8 <--> F7 ,391 e1 <--> e2 ,783 e20 <--> e19 ,671 e29 <--> e28 ,700 e9 <--> e10 ,355 e13 <--> e12 ,394 e2 <--> e3 ,706 e1 <--> e3 ,650 e16 <--> e17 ,415 e36 <--> e35 ,345 e27 <--> e26 ,435 e5 <--> e6 ,455 e6 <--> e7 ,308 e4 <--> e5 ,450 e4 <--> e6 ,329 e38 <--> e37 ,234

Variances: (Group number 1 - Default model)


F1

,076 ,002 34,685 ***

F4

,633 ,011 55,385 ***

73


F5

,790 ,009 85,645 ***

F2

,699 ,010 69,636 ***

F6

,566 ,009 60,146 ***

F3

,421 ,007 63,002 ***

F8

,601 ,008 74,080 ***

F7

,741 ,011 67,201 ***

e1

,379 ,003 117,666 ***

e2

,385 ,003 117,705 ***

e3

,424 ,004 117,676 ***

e4

,621 ,006 107,251 ***

e5

,648 ,006 108,261 ***

e6

,561 ,005 107,223 ***

e7

,728 ,007 106,318 ***

e8

,375 ,004 97,969 ***

e30

,512 ,005 101,119 ***

e29

,552 ,006 98,309 ***

e28

,569 ,006 99,116 ***

e27

,942 ,010 97,432 ***

e26

,895 ,009 100,400 ***

e36

,623 ,006 111,977 ***

e35

,815 ,007 112,914 ***

e34

,258 ,004 58,296 ***

e16

,586 ,006 99,351 ***

e15

,601 ,006 102,224 ***

e14

,694 ,007 106,716 ***

e13

,579 ,006 103,634 ***

e12

,601 ,006 103,946 ***

e40

,675 ,006 106,241 ***

e39

,674 ,006 107,897 ***

e38

,979 ,009 112,048 ***

e37

,748 ,007 109,896 ***

e23

,141 ,002 87,468 ***

e22

,133 ,001 88,810 ***

e21

,262 ,003 104,721 ***

e20

,524 ,005 112,261 ***

e19

,511 ,005 112,677 ***

e51

,138 ,005 30,032 ***

e50

,254 ,005 51,821 ***

e17

,504 ,005 95,699 ***

e18

,519 ,005 97,354 ***

e41

,597 ,006 103,198 ***

74


e49

,406 ,005 84,145 ***

e48

,381 ,005 73,756 ***

e47

,625 ,007 92,149 ***

e9

,361 ,004 87,643 ***

e10

,344 ,004 89,137 ***

e11

,512 ,005 102,239 ***

e24

,172 ,002 97,039 ***

e25

,382 ,003 110,955 ***

e31

,501 ,005 103,879 ***

e33

,262 ,004 62,440 ***

e32

,416 ,004 108,905 ***

e42

,780 ,007 111,334 ***

e43

,760 ,007 106,834 ***

e44

,725 ,007 106,653 ***

e45

,720 ,006 115,540 ***

e46

,885 ,008 111,960 ***

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 145 39069,234 1181 ,000 33,081 Saturatedmodel 1326 ,000 0 Independence model 51 921961,414 1275 ,000 723,107

RMR, GFI Model RMR Padronizado GFI AGFI PGFI Default model ,0429 ,947 ,941 ,844 Saturatedmodel ,000 1,000

Independence model ,365 ,166 ,133 ,160

75

Baseline Comparisons

Model NFI

Delta1 RFI

rho1 IFI

Delta2 TLI

rho2 CFI

Default model ,958 ,954 ,959 ,956 ,959 Saturatedmodel 1,000

1,000

1,000

Independence model ,000 ,000 ,000 ,000 ,000

Parsimony-Adjusted Measures Model PRATIO PNFI PCFI Default model ,926 ,887 ,888 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 Independence model 1,000 ,000 ,000

NCP Model NCP LO 90 HI 90 Default model 37888,234 37246,101 38536,710 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 Independence model 920686,414 917531,908 923847,198

FMIN Model FMIN F0 LO 90 HI 90 Default model 1,361 1,320 1,297 1,342 Saturatedmodel ,000 ,000 ,000 ,000 Independence model 32,110 32,065 31,955 32,175

RMSEA Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Default model ,033 ,033 ,034 1,000 Independence model ,159 ,158 ,159 ,000

AIC Model AIC BCC BIC CAIC Default model 39359,234 39359,760 40557,679 40702,679 Saturatedmodel 2652,000 2656,812 13611,576 14937,576 Independence model 922063,414 922063,599 922484,936 922535,936

ECVI Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI Default model 1,371 1,348 1,393 1,371 Saturatedmodel ,092 ,092 ,092 ,093 Independence model 32,113 32,003 32,223 32,113

76

HOELTER

Model HOELTER

.05 HOELTER

.01 Default model 928 954 Independence model 43 44

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 153876,485 39069,234

Graus de Liberdade (DF) - 1196 1181

X2/gl

˃5 - ajuste ruim

]2;5] - ajuste fraco 128,659 33,081

]1;2] - ajuste bom

~1 - ajuste muito bom

RMR Padronizado ≤0,05 - ajuste muito bom 0,0565 0,0429

CFI ˂0,8 - ajuste ruim 0,834 0,959

GFI [0,8;0,9[ - ajuste fraco 0,809 0,947

TLI [0,9;0,95[ - ajuste bom 0,823 0,956

≥0,95 - ajuste muito bom

PGFI ˂0,6 - ajuste ruim 0,73 0,844

PCFI [0,6;0,8[ - ajuste bom 0,782 0,888

≥0,8 - ajuste muito bom

RMSEA (I.C. 90%) e p-value

0,10 - ajuste inaceitável

]0,05;0,10] - ajuste bom 0,067 0,033

≤0,05 - ajuste muito bom (,066; ,067) (,033; ,034)

p-value≥0,05 P-close = 0,0 P-close = 1,0

AIC

Só para comparar modelos. Quanto menor, melhor.

154136,485 39359,234

BCC 154136,956 39359,76

ECVI 5,368 1,371

MECVI 5,368 1,371

77

Podemos verificar na Tabela 3.8 que o modelo final apresentou

melhores índices de ajuste.

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 DHT.

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 pré-

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, a baixo. 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 TV por

Assinatura na modalidade DTH.

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.

78

Figura 3.4 - Diagrama do modelo final com as estimativas padronizadas.

79

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

80

Índice de satisfação Geral

O Índice de satisfaçãoGeralpara 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 satisfaçãogeral,foram ponderadas pela menor unidade amostral da

pesquisa (estratos amostrais), o que equivale a considerar a importância de

cada empresa prestadora relativaa 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

81

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

coeficiente de correlação de Pearson, com seus respectivos níveis de

significância.

82

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 diferençasignificativa 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 ANOVAé empregado para avaliar as seguintes hipóteses:

83

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).



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).

84



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.

85

3.3.3. Estatísticas descritivas – Amostra total

Quadro 3.8 – Medidas de tendência central e dispersão dos escores fatoriais, segundo os fatores de análise

Fatores Mean SD Mín P 25 % Median P 75% Max

Atendimento ao

Assinante 3,8 ,8 1,0 3,4 3,8 4,4 5,0

Características do

Serviço 3,4 ,8 1,0 2,9 3,5 4,1 4,7

Assistência Técnica 3,9 ,6 1,0 3,8 3,9 4,4 4,6

Preço 4,0 ,7 1,1 3,6 4,1 4,5 5,0

Equipamentos 4,3 ,8 1,0 3,9 4,6 5,0 5,0

Tipos de Canais 3,4 ,7 1,0 2,9 3,5 4,0 4,6

Cobrança 4,2 ,8 1,0 3,8 4,5 4,8 5,0

Produto 4,2 ,8 1,0 3,8 4,6 4,6 4,7 SPSS OUTPUT

Figura 3.5 - Medidas de tendência central e variabilidade dos índices de satisfação, por fator e geral

86

Quadro 3.9 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95%

Fatores Media Desvio Padrão n Precisão (%) Atendimento ao Assinante 69,56 20,07 28714 ,33

Características do Serviço 60,55 21,04 28714 ,40

Assistência Técnica 72,67 15,50 28714 ,25

Preço 74,35 17,59 28714 ,27

Equipamentos 81,86 20,90 28714 ,30

Tipos de Canais 60,06 18,75 28714 ,36

Cobrança 79,31 20,31 28714 ,30

Produto 78,76 19,08 28714 ,28

Índice de Satisfação Geral 72,14 14,63 28714 ,23

87

3.3.4. Estatísticas descritivas e análises por empr esa prestadora

Figura 3.6 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por empresa prestadora e geral


Índice de Satisfação Geral

Media Desvio Padrão n

Precisão (%)

Qual a sua prestadora de serviço de TV por Assinatura?

CTBC 66,92 15,50 961 1,46 VIA EMBRATEL 72,97 13,90 9.948 0,37 NOSSATV 76,02 14,02 4.657 0,53 OI TV 70,58 14,35 2.595 0,78 SKY 73,22 13,72 10.169 0,36 TELEFÔNICA TV DIGITAL 67,44 16,29 384 2,42

Quadro 3.11 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por empresa prestadora de serviços de telefonia Índice de Satisfação Geral

Sum

ofSquares df Mean

Square F Sig. BetweenGroups 105496,316 5 21099,263 107,787 ,000

WithinGroups 5619563,998 28708 195,749

Total 5725060,314 28713

SPSS OUTPUT

88

Quadro 3.12 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação

Qual a sua prestadora de serviço de TV por Assinatura?

Subset for alpha = 0.05

1 2 3 4 CTBC 66,9

TELEFÔNICA TV DIGITAL 67,4

OI TV 70,6

VIA EMBRATEL 73,0

SKY 73,2

NOSSATV 76,0

Sig. ,926 1,000 ,997 1,000

SPSS OUTPUT

Quadro 3.13 - Índices de satisfação por empresa, segundo fatores de análise

Prestadora

Atendimento ao

Assinante Características do Serviço

Assistência Técnica

Preço

Equipamentos

Tipos de

Canais

Cobrança

Produto

CTBC 63,3 52,8 71,3 68,2 77,8 53,9 71,8 76,2

VIA EMBRATEL

70,4 62,3 72,1 74,9 82,8 61,7 79,5 79,9

NOSSATV 74,8 67,8 73,0 80,1 83,9 64,5 84,3 79,8

OI TV 66,3 58,0 71,9 75,2 81,6 57,1 77,7 76,8

SKY 70,3 65,4 71,9 74,1 79,9 64,1 79,8 80,2

TELEFÔNICA TV DIGITAL

65,0 54,8 71,9 70,1 75,5 55,9 75,2 71,2

Índice de satisfação Geral por fator

69,6 60,5 72,7 74,3 81,9 60,1 79,3 78,8

SPSS OUTPUT

89

3.3.5. Estatísticas descritivas e análises por Unid ade da Federação (UF)

Quadro 3.14 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por Unidade da Federação

Indice de Satisfação Geral

Mean Standard Deviation Estado AC 74,4 13,6

AL 72,9 14,0

AM 74,6 13,4

AP 72,9 14,2

BA 71,6 14,4

CE 72,7 13,7

DF 72,2 14,1

ES 73,4 13,7

GO 72,0 14,4

MA 73,0 14,1

MG 70,9 14,8

MS 74,8 13,7

MT 74,5 13,6

PA 73,2 14,6

PB 73,2 13,9

PE 74,0 14,1

PI 73,2 13,9

PR 72,4 14,7

RJ 73,7 14,3

RN 72,7 13,1

RO 74,4 13,0

RR 72,8 13,9

RS 75,8 13,2

SC 74,2 13,4

SE 72,8 14,4

SP 71,8 15,3

TO 71,1 13,3

SPSS OUTPUT

90

Figura 3.7 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Estado da Federação Eixo vertical= Índice de Satisfação Geral Mediano=72,1

91




Precisão (%)

Estado AC 74,43 13,60 712 1,34 AL 72,93 14,03 739 1,39 AM 74,61 13,36 790 1,25 AP 72,90 14,17 688 1,45 BA 71,56 14,39 1.492 1,02 CE 72,72 13,69 1.091 1,12 DF 72,16 14,06 1.063 1,17 ES 73,37 13,74 1.025 1,15 GO 72,05 14,36 1.229 1,11 MA 72,96 14,10 1.013 1,19 MG 70,89 14,80 1.931 0,93 MS 74,79 13,71 940 1,17 MT 74,47 13,55 1.026 1,11 PA 73,24 14,62 1.074 1,19 PB 73,18 13,95 640 1,48 PE 74,00 14,05 1.022 1,16 PI 73,23 13,91 715 1,39 PR 72,38 14,72 1.474 1,04 RJ 73,70 14,30 1.531 0,97 RN 72,70 13,12 724 1,31 RO 74,37 12,96 749 1,25 RR 72,81 13,93 701 1,42 RS 75,79 13,22 1.546 0,87 SC 74,18 13,38 1.454 0,93 SE 72,80 14,36 729 1,43 SP 71,81 15,32 1.917 0,95 TO 71,06 13,34 699 1,39

Quadro 3.16 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por Unidades da Federação Indice de Satisfação Geral

Sum

ofSquares df Mean


WithinGroups 5679290,986 28687 197,974

Total 5725060,314 28713

SPSS OUTPUT

92


Estado


1 2 3 4 5 6 7 8 9 MG 70,9

TO 71,1 71,1

BA 71,6 71,6 71,6

SP 71,8 71,8 71,8 71,8

GO 72,0 72,0 72,0 72,0 72,0

DF 72,2 72,2 72,2 72,2 72,2 72,2

PR 72,4 72,4 72,4 72,4 72,4 72,4 72,4

RN 72,7 72,7 72,7 72,7 72,7 72,7 72,7 72,7

CE 72,7 72,7 72,7 72,7 72,7 72,7 72,7 72,7

SE 72,8 72,8 72,8 72,8 72,8 72,8 72,8 72,8

RR 72,8 72,8 72,8 72,8 72,8 72,8 72,8 72,8

AP 72,9 72,9 72,9 72,9 72,9 72,9 72,9 72,9

AL 72,9 72,9 72,9 72,9 72,9 72,9 72,9 72,9

MA 73,0 73,0 73,0 73,0 73,0 73,0 73,0 73,0

PB 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2

PI 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2

PA 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2 73,2

ES 73,4 73,4 73,4 73,4 73,4 73,4 73,4

RJ 73,7 73,7 73,7 73,7 73,7 73,7 73,7

PE 74,0 74,0 74,0 74,0 74,0 74,0

SC 74,2 74,2 74,2 74,2 74,2 74,2

RO 74,4 74,4 74,4 74,4 74,4

AC 74,4 74,4 74,4 74,4

MT 74,5 74,5 74,5 74,5

AM 74,6 74,6 74,6

MS 74,8 74,8

RS 75,8

Sig. ,059 ,071 ,162 ,054 ,068 ,072 ,108 ,197 ,192

SPSS OUTPUT

93

Quadro 3.18 - Índices de satisfação por Unidade da Federação, segundo fatores de análise

Atendimento ao

Assinante Características

do Serviço Assistência

Técnica Preço Equipamentos

Tipos de

Canais Cobrança Produto Estado AC 71,0 66,4 71,3 76,8 83,3 64,9 79,9 81,8

AL 71,4 63,2 72,7 74,3 80,4 62,3 79,9 79,3

AM 70,5 66,6 71,3 77,0 83,9 65,6 80,5 81,4

AP 69,6 65,5 69,9 75,1 80,0 65,0 78,3 80,0

BA 70,3 59,7 71,7 74,5 80,5 59,0 78,5 78,3

CE 68,8 63,0 71,7 76,5 81,7 61,8 79,9 78,4

DF 69,8 63,4 71,4 74,2 79,6 61,3 79,1 78,4

ES 71,3 63,9 72,1 74,3 81,8 62,4 80,4 80,8

GO 70,2 61,6 72,2 74,1 80,5 60,3 79,1 78,4

MA 70,1 64,5 70,8 75,9 80,2 63,9 79,3 79,0

MG 67,7 58,8 72,3 72,8 81,1 58,4 77,4 78,7

MS 72,5 65,7 73,3 76,9 83,1 64,5 81,6 80,6

MT 71,6 67,0 71,3 76,4 82,1 65,5 81,2 80,7

PA 70,1 65,5 70,8 76,5 80,9 64,1 80,3 77,7

PB 71,3 63,6 73,4 74,3 80,7 62,1 81,1 78,9

PE 72,8 65,4 72,8 75,9 81,5 63,3 81,3 79,1

PI 69,9 65,6 72,3 74,8 81,5 63,7 78,5 79,7

PR 69,3 61,9 72,2 74,9 81,5 60,8 80,1 78,4

RJ 71,5 62,3 73,7 75,9 83,0 61,2 80,9 81,1

RN 69,0 63,8 71,6 74,5 82,0 62,0 79,2 79,5

RO 71,9 65,8 71,6 76,0 82,8 64,6 80,7 81,6

RR 69,6 64,6 70,8 74,7 81,2 63,6 78,3 79,7

RS 72,2 66,0 75,4 78,2 85,2 64,4 83,6 81,2

SC 71,6 64,9 72,8 76,4 82,3 63,5 82,2 79,8

SE 70,4 63,5 72,3 74,1 80,5 62,6 79,1 79,9

SP 69,1 60,8 72,9 73,6 80,8 60,0 78,7 78,6

TO 68,9 62,8 67,5 72,7 78,2 61,6 78,4 78,3


69,6 60,5 72,7 74,3 81,9 60,1 79,3 78,8

SPSS OUTPUT

94

3.3.6. Estatísticas descritivas e análises por Part ição amostral (Empresa prestadora/Unidade da Federação)

Quadro 3.19 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por Partição amostral Prestadora/Estado Indice de Satisfação Geral

Mean Standard Deviation TELEFÔNICA / A. TELECOM S.A. (SP) 67,4 16,3 OI / TNL PCS S.A. (BA) 69,3 14,2 OI / TNL PCS S.A. (CE) 70,7 13,5 OI / TNL PCS S.A. (MG) 70,4 13,9 OI / TNL PCS S.A. (PR) 69,2 15,5 OI / TNL PCS S.A. (RJ) 71,2 15,2 OI / TNL PCS S.A. (RS) 72,6 13,6 OI / TNL PCS S.A. (SC) 70,6 14,1 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (BA) 74,6 13,9 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (DF) 74,7 13,5 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (ES) 75,4 13,8 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (GO) 74,9 13,2 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (MA) 75,0 14,4 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (MG) 74,3 15,0 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (MS) 77,1 14,0 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (MT) 77,7 13,4 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (PA) 77,0 13,4 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (PE) 75,2 14,9 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (PR) 76,3 14,6 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (RJ) 73,1 16,0 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (RS) 81,3 10,6 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (SC) 78,1 11,8 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (SP) 75,5 14,8 ALGAR / CTBC CELULAR S.A (GO) 68,9 15,3 ALGAR / CTBC CELULAR S.A (MG) 64,9 15,2 ALGAR / CTBC CELULAR S.A (SP) 67,8 15,7 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AC) 74,3 13,4 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AL) 71,7 14,4 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AM) 74,5 13,8 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AP) 73,7 13,6 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (BA) 70,8 14,8 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (CE) 73,0 14,1 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (DF) 70,3 14,2 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (ES) 72,9 13,2 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (GO) 72,1 14,6 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MA) 72,2 14,6 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MG) 72,5 14,4 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MS) 74,4 14,3 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MT) 73,9 12,9 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PA) 72,5 14,5 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PB) 71,5 15,6 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PE) 73,2 13,2 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PI) 72,8 13,7 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PR) 72,2 14,4 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RJ) 74,6 13,1 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RN) 73,0 12,7 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RO) 74,1 12,5 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RR) 73,3 13,4 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RS) 75,2 12,6 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (SC) 74,8 13,3

95

EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (SE) 70,9 15,6 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (SP) 73,8 13,8 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (TO) 71,8 13,0 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AC) 74,5 13,8 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AL) 74,2 13,5 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AM) 74,6 13,2 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AP) 72,2 14,6 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (BA) 72,2 13,9 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (CE) 73,8 13,2 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (DF) 71,6 14,3 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (ES) 71,9 14,1 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (GO) 72,0 13,8 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MA) 72,8 13,1 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MG) 72,0 13,7 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MS) 73,3 13,5 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MT) 72,4 14,0 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PA) 71,6 14,7 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PB) 74,3 13,0 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PE) 73,7 13,8 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PI) 73,7 14,0 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PR) 72,4 14,0 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RJ) 75,5 12,8 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RN) 72,0 14,0 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RO) 75,5 12,9 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RR) 71,9 14,2 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RS) 75,1 13,7 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (SC) 74,1 12,7 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (SE) 75,1 12,6 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (SP) 74,5 13,9 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (TO) 70,1 13,9

SPSS OUTPUT

96

Figura 3.8 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Partição amostral (parte 1) Eixo vertical= Índice de Satisfação Geral Mediano=72,1

97

Figura 3.9 - Medida de tendência central do índice de satisfação, por Partição amostral (parte 2) Eixo vertical= Índice de Satisfação Geral Mediano=72,1

98

Quadro 3.20 - Margem de erro relativa ao índice de satisfação, confiança 95% Prestadora/Estado Índice de Satisfação Geral


Precisão (%)

TELEFÔNICA / A. TELECOM S.A. (SP) 67,44 16,29 384 2,42 OI / TNL PCS S.A. (BA) 69,30 14,19 372 2,08 OI / TNL PCS S.A. (CE) 70,73 13,54 328 2,07 OI / TNL PCS S.A. (MG) 70,40 13,91 382 1,98 OI / TNL PCS S.A. (PR) 69,20 15,48 377 2,26 OI / TNL PCS S.A. (RJ) 71,17 15,20 384 2,14 OI / TNL PCS S.A. (RS) 72,58 13,62 381 1,88 OI / TNL PCS S.A. (SC) 70,63 14,10 371 2,03 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (BA) 74,56 13,85 340 1,97 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (DF) 74,71 13,47 302 2,03 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (ES) 75,43 13,83 291 2,11 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (GO) 74,94 13,24 275 2,09 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (MA) 75,02 14,37 246 2,39 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (MG) 74,33 14,97 352 2,10 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (MS) 77,14 13,95 251 2,24 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (MT) 77,71 13,42 309 1,93 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (PA) 76,99 13,36 253 2,14 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (PE) 75,23 14,92 272 2,36 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (PR) 76,26 14,63 331 2,07 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (RJ) 73,14 15,97 376 2,21 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (RS) 81,30 10,59 358 1,35 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (SC) 78,11 11,83 321 1,66 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (SP) 75,50 14,80 380 1,97 ALGAR / CTBC CELULAR S.A (GO) 68,86 15,27 206 3,03 ALGAR / CTBC CELULAR S.A (MG) 64,95 15,20 380 2,35 ALGAR / CTBC CELULAR S.A (SP) 67,85 15,73 375 2,35 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AC) 74,33 13,45 340 1,92 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AL) 71,66 14,36 370 2,04 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AM) 74,48 13,81 379 1,87 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AP) 73,72 13,56 370 1,87 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (BA) 70,77 14,80 380 2,10 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (CE) 73,03 14,13 375 1,96 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (DF) 70,33 14,18 370 2,06 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (ES) 72,95 13,16 371 1,84 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (GO) 72,10 14,61 376 2,05 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MA) 72,16 14,61 371 2,06 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MG) 72,46 14,36 380 1,99 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MS) 74,41 14,29 361 1,98 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MT) 73,91 12,88 363 1,79 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PA) 72,51 14,49 376 2,02 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PB) 71,54 15,62 352 2,28 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PE) 73,19 13,19 375 1,82 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PI) 72,76 13,72 341 2,00 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PR) 72,17 14,40 379 2,01 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RJ) 74,60 13,09 383 1,76 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RN) 73,05 12,74 364 1,79 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RO) 74,11 12,49 367 1,72 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RR) 73,29 13,45 359 1,90 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RS) 75,21 12,57 379 1,68 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (SC) 74,76 13,27 380 1,78 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (SE) 70,94 15,57 363 2,26 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (SP) 73,75 13,84 383 1,88 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (TO) 71,82 12,98 341 1,92 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AC) 74,48 13,77 361 1,91 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AL) 74,17 13,54 371 1,86 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AM) 74,58 13,15 380 1,77 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AP) 72,24 14,57 364 2,07 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (BA) 72,16 13,93 383 1,93 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (CE) 73,76 13,24 381 1,80 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (DF) 71,60 14,30 382 2,00

99

SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (ES) 71,92 14,08 381 1,97 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (GO) 71,97 13,84 382 1,93 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MA) 72,79 13,08 376 1,82 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MG) 72,03 13,71 384 1,90 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MS) 73,32 13,49 376 1,86 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MT) 72,38 14,00 379 1,95 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PA) 71,62 14,74 381 2,07 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PB) 74,29 12,98 374 1,77 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PE) 73,74 13,81 382 1,88 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PI) 73,71 14,00 373 1,93 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PR) 72,36 14,01 383 1,94 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RJ) 75,50 12,76 384 1,69 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RN) 71,97 14,00 375 1,97 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RO) 75,54 12,91 370 1,74 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RR) 71,90 14,19 360 2,04 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RS) 75,05 13,67 384 1,82 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (SC) 74,06 12,68 382 1,72 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (SE) 75,10 12,61 372 1,71 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (SP) 74,53 13,87 384 1,86 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (TO) 70,13 13,90 365 2,03

Quadro 3.21 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por Partição amostral

ANOVA

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 166318,295 79 2105,295 10,845 ,000

Within Groups 5558742,019 28634 194,131

Total 5725060,314 28713 SPSS OUTPUT


Warnings

Post hoc tests are not performed for Indice de Satisfação Geral

because there are more than 50 groups. SPSS OUTPUT

100

Quadro 3.23 - Índices de satisfação por Partição amostral, segundo fatores de análise

Prestadora/Estado Atendimento

ao

Assinante

Características

do Serviço

Assistência

Técnica

Preço Equipamentos Tipos

de

Canais

Cobrança Produto

TELEFÔNICA / A. TELECOM

S.A. (SP) 65,0 54,8 71,9 70,1 75,5 55,9 75,2 71,2

OI / TNL PCS S.A. (BA) 66,9 53,8 71,9 74,2 80,7 54,7 76,8 75,5

OI / TNL PCS S.A. (CE) 63,9 58,6 71,9 76,9 82,4 58,6 77,7 75,8

OI / TNL PCS S.A. (MG) 65,8 57,4 73,0 74,1 81,5 56,5 76,9 77,9

OI / TNL PCS S.A. (PR) 63,7 57,4 70,3 73,2 80,4 56,0 76,1 76,5

OI / TNL PCS S.A. (RJ) 67,9 57,0 72,5 76,2 83,3 55,7 77,8 79,0

OI / TNL PCS S.A. (RS) 68,5 61,7 73,4 77,5 82,3 59,2 80,9 77,0

OI / TNL PCS S.A. (SC) 67,2 59,9 70,5 74,6 80,5 59,3 77,6 75,5

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (BA)

74,2 65,7 71,6 78,3 82,2 62,3 82,4 79,9

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (DF)

74,0 67,1 72,8 79,4 80,9 62,7 82,3 78,5

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (ES)

74,5 65,6 72,8 78,5 83,9 63,0 84,1 81,0

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (GO)

73,1 66,6 72,2 79,2 83,2 63,2 82,8 79,2

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (MA)

73,9 67,5 72,1 79,8 81,7 65,5 82,0 77,8

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (MG)

71,7 64,1 73,1 78,1 83,4 61,2 83,3 79,6

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (MS)

75,3 70,0 73,2 81,9 85,3 66,4 84,9 80,2

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (MT)

75,8 71,9 72,2 81,2 85,7 68,0 85,6 81,3

101

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (PA)

74,5 69,8 72,7 82,6 85,6 66,6 85,3 78,8

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (PE)

75,6 66,9 72,6 79,4 82,6 62,6 84,4 77,8

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (PR)

75,6 67,9 72,9 81,0 84,1 64,3 85,0 79,4

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (RJ)

72,5 62,9 71,7 76,3 80,9 61,2 80,7 78,8

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (RS)

78,2 75,1 77,0 84,8 89,8 71,5 90,1 84,0

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (SC)

78,8 69,9 74,3 81,9 85,8 66,3 87,4 80,5

NOSSATV / RADIO E

TELEVISAO MODELO

PAULISTA LTDA (SP)

74,0 67,3 73,2 79,7 82,8 63,6 83,7 79,7

ALGAR / CTBC CELULAR S.A

(GO) 66,5 56,9 70,2 70,9 78,6 57,0 74,1 76,6


(MG) 60,9 49,4 70,9 66,6 76,5 51,4 69,8 74,0


(SP) 63,9 54,0 72,3 68,3 78,7 54,7 72,6 78,3

EMBRATEL / EMBRATEL

TVSAT TELECOMUNICACOES

LTDA (AC)

72,7 64,7 72,6 77,4 83,9 62,9 79,3 81,1

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (AL)

70,3 61,1 71,1 73,7 80,4 60,5 77,5 78,7

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (AM)

70,2 66,8 70,6 77,3 83,9 65,1 80,6 81,3

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (AP)

70,1 64,7 71,1 76,1 82,9 64,5 78,9 81,4

102

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (BA)

70,8 56,0 71,9 73,4 81,4 56,8 77,6 78,3

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (CE)

70,4 62,7 71,0 76,7 83,4 61,8 79,7 78,5

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (DF)

66,6 59,8 71,2 72,0 79,9 58,6 76,9 77,6

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (ES)

70,6 61,7 72,7 73,6 84,0 61,1 79,0 80,8

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (GO)

70,9 61,1 72,3 74,5 82,0 59,5 79,2 77,3

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (MA)

69,0 62,7 69,6 75,3 80,6 63,0 79,2 77,9

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (MG)

69,1 60,6 72,6 73,4 83,6 60,3 79,9 80,2

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (MS)

72,5 63,8 73,2 76,1 84,9 63,6 80,4 80,9

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (MT)

70,8 65,1 71,3 75,7 83,0 64,1 80,2 81,0

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (PA)

69,2 63,7 70,5 75,9 80,4 63,6 78,8 78,1

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (PB)

68,1 61,3 71,0 73,7 81,1 60,5 79,3 77,3

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (PE)

72,2 63,4 72,4 74,8 81,8 62,9 79,4 78,6

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (PI)

69,3 63,2 72,4 74,8 82,2 61,9 77,9 80,3

103

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (PR)

69,1 60,4 73,1 72,9 82,2 61,1 79,5 79,0

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (RJ)

73,1 61,5 75,0 75,0 85,8 61,2 82,0 83,2

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (RN)

69,8 62,4 72,6 75,4 84,1 60,6 79,7 79,8

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (RO)

71,5 63,8 71,4 76,1 84,2 62,9 80,8 82,1

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (RR)

70,5 63,3 71,7 76,0 83,9 62,2 78,2 80,7

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (RS)

71,0 62,5 76,2 76,3 86,4 62,9 83,0 83,3

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (SC)

72,1 64,0 73,2 75,1 84,0 64,2 82,7 82,8

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (SE)

68,7 59,4 71,1 73,3 80,1 59,6 77,7 77,8

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (SP)

71,4 61,7 73,7 74,7 84,5 61,2 81,3 81,4

EMBRATEL / EMBRATEL


LTDA (TO)

70,3 62,0 70,0 73,6 81,4 60,6 78,0 78,9

SKY / DIRECTV / SKY BRASIL

SERVICOS LTDA (AC) 69,3 68,2 69,9 76,0 82,8 66,7 80,2 82,7


SERVICOS LTDA (AL) 72,4 65,2 74,3 74,9 80,3 64,0 82,3 80,0


SERVICOS LTDA (AM) 70,9 66,6 72,3 76,6 83,5 65,6 80,1 81,1


SERVICOS LTDA (AP) 68,8 66,2 68,6 74,1 77,5 65,9 77,6 79,2

104


SERVICOS LTDA (BA) 70,1 63,8 71,8 72,7 78,1 62,5 78,0 80,3


SERVICOS LTDA (CE) 70,7 66,7 72,4 75,6 79,1 64,4 81,5 79,6


SERVICOS LTDA (DF) 68,9 63,1 70,9 72,4 77,8 62,0 78,8 78,9


SERVICOS LTDA (ES) 69,3 64,7 70,3 71,3 77,9 63,3 78,3 80,2


SERVICOS LTDA (GO) 70,0 61,4 73,2 71,8 78,9 61,0 79,1 80,2


SERVICOS LTDA (MA) 69,4 64,6 71,1 74,5 79,1 64,2 78,4 81,0


SERVICOS LTDA (MG) 70,1 62,3 71,4 71,3 80,3 61,8 77,1 81,8


SERVICOS LTDA (MS) 70,4 64,4 73,5 74,8 79,8 63,7 80,4 79,6


SERVICOS LTDA (MT) 68,8 64,7 70,7 73,4 78,3 65,0 78,5 79,7


SERVICOS LTDA (PA) 68,2 64,8 69,6 73,8 78,2 63,7 78,2 76,5


SERVICOS LTDA (PB) 73,1 65,4 75,0 74,7 80,2 63,3 82,5 80,2


SERVICOS LTDA (PE) 71,8 65,9 73,1 74,2 80,4 64,0 80,5 79,9


SERVICOS LTDA (PI) 70,3 67,5 72,2 74,9 81,1 65,2 79,2 79,4


SERVICOS LTDA (PR) 69,3 62,9 72,5 72,5 79,9 62,0 80,1 79,6


SERVICOS LTDA (RJ) 72,1 67,3 75,0 75,9 81,5 66,4 82,4 83,5


SERVICOS LTDA (RN) 67,8 65,0 70,0 73,1 79,6 62,9 78,2 79,0


SERVICOS LTDA (RO) 72,9 68,7 73,0 76,8 82,0 67,2 81,6 81,9


SERVICOS LTDA (RR) 68,3 65,5 69,3 73,1 78,5 64,2 78,0 78,2


SERVICOS LTDA (RS) 72,4 65,9 75,7 75,6 83,3 65,2 81,6 80,7

105


SERVICOS LTDA (SC) 69,6 66,6 73,5 75,1 79,9 65,0 82,1 80,7


SERVICOS LTDA (SE) 72,8 68,0 73,7 75,4 81,2 66,1 81,3 82,3


SERVICOS LTDA (SP) 71,4 65,8 73,8 74,9 82,5 64,2 81,4 82,3


SERVICOS LTDA (TO) 67,6 63,5 65,0 71,8 74,9 62,5 78,3 77,5

SPSS OUTPUT

106

3.3.7. Estatísticas descritivas e análises por sexo do entrevistado

Figura 3.10 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por sexo e geral




Precisão (%)

Sexo Masculino 70,7 14,8 13.657 0,34 Feminino 73,2 14,4 15.057 0,29

Quadro 3.25 - 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 -14,324 26588,665 ,000 -2,49316 ,17405 -2,83431 -2,15202 SPSS OUTPUT

107

Quadro 3.26 - Índices de satisfação por sexo, segundo fatores de análise

Sexo

Atendimento ao



Preço

Equipamentos

Tipos de

Canais

Cobrança

Produto

Mean Mean Mean Mea

n Mean Mean Mean Mean Masculino 69,0 59,5 71,4 72,9 79,7 58,5 78,5 76,3

Feminino 70,0 61,4 73,7 75,5 83,5 61,2 80,0 80,6


69,6 60,5 72,7 74,3 81,9 60,1 79,3 78,8

SPSS OUTPUT

108

3.3.8. Estatísticas descritivas e análises por faix a etária do entrevistado

Figura 3.11 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por faixa etária e geral




Precisão (%)

Faixa etária Menos de 20 73,7 12,5 1.714 0,80 20 a 29 72,0 13,7 6.190 0,47 30 a 39 71,3 15,2 7.408 0,45 40 a 49 72,0 15,1 6.324 0,49 50 anos ou mais 72,8 14,6 6.891 0,46

Quadro 3.28 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por faixa etária Índice de Satisfação Geral

Sum

ofSquares df Mean


WithinGroups 6052012,027 28525 212,165

Total 6064600,827 28529

SPSS OUTPUT

109


Faixa etária


1 2 3 30 a 39 71,3

20 a 29 72,0 72,0

40 a 49 72,0 72,0

50 anos ou mais 72,8 72,8

Menos de 20 73,7

Sig. ,154 ,082 ,054

SPSS OUTPUT

Quadro 3.30 - Índices de satisfação por faixa etária, segundo fatores de análise

Atendimento ao

Assinante Características

do Serviço Assistência

Técnica Preço Equipamentos

Tipos de

Canais Cobrança Produto

Mean Mean Mean Mean Mean Mean Mean Mean Faixa etária

Menos de 20

68,9 63,7 73,0 77,5 82,4 62,9 80,0 81,1

20 a 29 68,5 61,5 72,2 74,0 82,7 59,9 78,9 78,7

30 a 39 69,4 59,5 72,1 73,0 81,1 59,2 78,2 78,2

40 a 49 69,8 59,6 73,0 74,2 81,3 59,8 80,0 78,8

50 anos ou mais

70,5 61,1 73,2 75,5 82,7 60,7 80,0 78,9


69,6 60,5 72,7 74,3 81,9 60,1 79,3 78,8

SPSS OUTPUT

110

3.3.9. Estatísticas descritivas e análises por esta do civil do entrevistado

Figura 3.12 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por estado civil e geral




Precisão (%)

31.Estado Civil Solteiro 72,1 14,2 8.662 0,40 Casado 72,2 14,8 16.377 0,30 Divorciado / separado / desquitado 74,5 13,6 1.539 0,91 Viúvo 72,7 14,1 859 1,25

Quadro 3.32 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por estado civil Indice de Satisfação Geral

Sum

ofSquares df Mean


WithinGroups 5946519,699 28140 211,319

Total 5954748,767 28144

SPSS OUTPUT

111


Estado Civil


1 2 Outro (especifique) 71,5

Solteiro 72,1

Casado 72,2

Viúvo 72,7

Divorciado / separado / desquitado 74,5

Sig. ,170 1,000

SPSS OUTPUT

Quadro 3.34 - Índices de satisfação por estado civil, segundo fatores de análise

Atendimento ao

Assinante

Características do

Serviço

Assistência

Técnica Preç

o Equipament

os

Tipos de

Canais

Cobrança

Produto

Mean Mean Mean Mea

n Mean Mean Mean Mean Estado Civil

Solteiro 68,8 60,8 72,8 74,8 82,2 60,3 78,8 78,7

Casado 69,8 60,6 72,6 74,2 81,8 60,0 79,6 78,6

Divorciado / separado / desquitado

73,5 62,0 75,0 75,5 83,8 61,9 82,8 81,1

Viúvo 70,0 61,5 72,8 75,5 82,9 60,9 78,3 79,7

Outro (especifique)

70,2 58,4 71,6 74,2 81,7 58,9 78,5 78,3


69,6 60,5 72,7 74,3 81,9 60,1 79,3 78,8

SPSS OUTPUT

112

3.3.10. Estatísticas descritivas e análises por gra u de instrução do entrevistado

Figura 3.13- Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por grau de instrução e geral




Precisão (%)

32.Grau de Instrução

Sem escolaridade 75,6 11,3 92 3,52 1º Grau incompleto (Ensino Fundamental) 74,5 14,5 2.398 0,76

1º Grau completo (Ensino Fundamental) 74,0 14,5 2.517 0,75 2º Grau incompleto (Ensino Médio) 73,8 13,7 1.916 0,82 2º Grau completo (Ensino Médio) 71,7 14,9 10.701 0,37 Superior incompleto 71,4 13,8 3.002 0,67 Superior completo 71,1 14,3 6.070 0,49 Pós-graduação 69,1 14,6 1.205 1,12

Quadro 3.36- ANOVA para comparação do nível de satisfação por grau de instrução Índice de Satisfação Geral

Sum

ofSquares df Mean


WithinGroups 5874097,126 27947 210,187

Total 5925011,050 27954

SPSS OUTPUT

113


Grau de Instrução


1 2 3 4 Pós-graduação 69,1

Superior completo 71,1 71,1

Superior incompleto 71,4 71,4

2º Grau completo (Ensino Médio) 71,7 71,7

2º Grau incompleto (Ensino Médio) 73,8 73,8

1º Grau completo (Ensino Fundamental) 74,0 74,0

1º Grau incompleto (Ensino Fundamental) 74,5

Sem escolaridade 75,6

Sig. ,055 ,992 ,088 ,349

SPSS OUTPUT

Quadro 3.38 - Índices de satisfação por grau de instrução, segundo fatores de análise

Atendimento ao

Assinante

Características do

Serviço

Assistência

Técnica Preç

o Equipament

os

Tipos de

Canais

Cobrança

Produto

Mean Mean Mean Mea

n Mean Mean Mean Mean Grau de Instrução

Sem escolaridade

73,8 65,9 72,0 77,3 87,4 66,7 76,2 85,2

1º Grau incompleto

71,8 63,5 73,5 78,1 84,9 61,9 80,4 82,0

1º Grau completo

71,8 61,9 74,2 76,5 84,2 61,5 81,1 80,6

2º Grau incompleto

71,5 62,7 73,8 75,7 83,0 61,9 80,2 81,8

2º Grau completo

69,3 59,6 72,8 73,8 81,7 59,2 78,9 78,6

Superior incompleto

68,1 61,0 71,3 73,8 81,0 59,9 79,0 77,2

Superior completo

68,7 59,9 72,0 72,8 80,2 59,8 79,0 76,1

Pós-Graduação

65,2 57,2 70,0 70,4 76,6 58,7 79,1 75,5


69,6 60,5 72,7 74,3 81,9 60,1 79,3 78,8

SPSS OUTPUT

114

3.3.11. Estatísticas descritivas e análises por ren da domiciliar do entrevistado

Figura 3.14 - Medidas de tendência central e dispersão dos índices de satisfação, por renda domiciliar e geral




Precisão (%)

29.Qual o total aproximado da renda domiciliar?

Até dois salários mínimos 73,0 15,4 3.879 0,64 De dois a seis salários mínimos 72,5 14,7 10.142 0,37 De seis a quinze salários mínimos 71,9 13,7 3.916 0,59 De quinze a trinta salários mínimos 70,4 13,9 853 1,25 Acima de trinta salários mínimos 69,3 17,2 198 3,09

Quadro 3.40 - ANOVA para comparação do nível de satisfação por renda domiciliar Índice de Satisfação Geral

Sum ofSquares df Mean

Square F Sig. BetweenGroups 5413,023 4 1353,256 6,240 ,000 WithinGroups 4349852,345 20057 216,875 Total 4355265,368 20061 SPSS OUTPUT

115

Quadro 2.3.28– Quadro 3.41 - Tukey HSD para identificação de grupos quanto ao índice de satisfação

Renda domiciliar


1 2 Acima de trinta salários mínimos (Acima de R$ 16.350,00) 69,3

De quinze a trinta salários mínimos (De R$ 8.175,00 até 16.350,00)

70,4 70,4

De seis a quinze salários mínimos (De R$ 3.270,01 até R$ 8.175,00)

71,9 71,9

De dois a seis salários mínimos (De R$ 1.090,01 até R$ 3.270,00)

72,5

Até dois salários mínimos (Até R$ 1.090,00) 73,0

Sig. ,107 ,099

SPSS OUTPUT

Quadro 3.42 - Índices de satisfação por renda domiciliar, segundo fatores de análise

Renda domiciliar

Atendimento ao



Preço

Equipamentos

Tipos de

Canais

Cobrança

Produto

Mean Mean Mean Mean Mean Mean Mean Mean Até 2 SM 70,7 60,7 73,8 75,4 83,5 59,5 79,3 81,2

Mais de 2 até 6 SM

70,2 60,5 73,0 74,6 82,3 60,2 79,7 79,5

Mais de 6 até 15 SM

68,8 61,8 72,2 73,7 80,4 60,9 80,1 77,1

Mais de 15 até 30 SM

67,4 62,1 69,1 71,0 78,6 60,6 79,1 75,0

Mais de 30 SM

64,3 59,5 70,1 68,7 79,9 60,5 75,8 75,1


69,6 60,5 72,7 74,3 81,9 60,1 79,3 78,8

SPSS OUTPUT

116

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). No

entanto, devido a ausência de correspondência entre os grupos e empresas de

2002 para 2012, essa comparação não é possível de ser realizada. Dessa

forma, será realizada a comparação apenas do índice de satisfação geral

(agregado).

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

117

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 ,082 -,032 ,031 -,020 -,226 -,028

Sig. (2-tailed) ,683 ,872 ,877 ,920 ,258 ,890

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).

SPSS OUTPUT

Figura 5.1 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação daTV por Assinatura/DTH com taxa de alfabetização, por Unidade da Federação

118

Figura 5.2 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação daTV por Assinatura/DTHcom taxa de pessoas com formação em nível superior, por Unidade da Federação

119

Figura 5.3 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação daTV por Assinatura/DTH com Índice de Desenvolvimento Humano, por Unidade da Federação

120

Figura 5.4 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação daTV por Assinatura/DTH com PIB per/Capita, por Unidade da Federação

121

Figura 5.5 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação daTV por Assinatura/DTH com Índice de GINI, por Unidade da Federação

122

Figura 5.6 - Gráfico de dispersão de pontos do Índice geral de satisfação daTV por Assinatura/DTH com rendimento nominal médio mensal, por Unidade da Federação

123

6. COMENTÁRIOS FINAIS

Este relatório objetivou apresentar as análises estatísticas e os

resultados dos dados coletados para pesquisa de satisfação dos usuários do

Serviço de Televisão por Assinatura, na modalidade “DTH”. 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.

124

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).

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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.

125

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.

126

8. ANEXO: Índice de Satisfação por Fase de realizaç ão da pesquisa

N amostral por fase da pesquisa

FASE


Valid

Fase 1 27667 96,4 96,4 96,4

Fase 2 949 3,3 3,3 99,7

Fase 3 98 ,3 ,3 100,0

Total 28714 100,0 100,0

Índice de satisfação geral por fase da pesquisa e amostra total

Indice de Satisfação Geral

Mean

FASE

1 73,0

2 73,8

3 70,1


Amostra total

Mean

73,1

Parecer: A pesquisa de satisfação dos usuários de TV por assinatura DTH apresentou 96,4% 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 3 (de agosto a 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 diferença de apenas um décimo (73,0 e 73,1).

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 Identificação de sub-amostra

1 TELEFÔNICA / A. TELECOM S.A. (SP)

2 OI / TNL PCS S.A. (BA)

3 OI / TNL PCS S.A. (CE)

4 OI / TNL PCS S.A. (MG)

5 OI / TNL PCS S.A. (PR)

6 OI / TNL PCS S.A. (RJ)

7 OI / TNL PCS S.A. (RS)

8 OI / TNL PCS S.A. (SC)

9 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (BA)

10 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (DF)

11 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (ES)

12 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (GO)

13 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (MA)

14 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (MG)

15 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO

128

PAULISTA LTDA (MS)

16 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (MT)

17 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (PA)

18 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (PE)

19 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (PR)

20 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (RJ)

21 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (RS)

22 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (SC)

23 NOSSATV / RADIO E TELEVISAO MODELO PAULISTA LTDA (SP)

24 ALGAR / CTBC CELULAR S.A (GO)

25 ALGAR / CTBC CELULAR S.A (MG)

26 ALGAR / CTBC CELULAR S.A (SP)

27 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AC)

28 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AL)

29 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AM)

30 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (AP)

31 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT

129

TELECOMUNICACOES LTDA (BA)

32 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (CE)

33 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (DF)

34 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (ES)

35 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (GO)

36 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MA)

37 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MG)

38 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MS)

39 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (MT)

40 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PA)

41 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PB)

42 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PE)

43 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PI)

44 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (PR)

45 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RJ)

130

46 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RN)

47 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RO)

48 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RR)

49 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (RS)

50 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (SC)

51 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (SE)

52 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (SP)

53 EMBRATEL / EMBRATEL TVSAT TELECOMUNICACOES LTDA (TO)

54 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AC)

55 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AL)

56 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AM)

57 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (AP)

58 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (BA)

59 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (CE)

60 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (DF)

61 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (ES)

62 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (GO)

63 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MA)

131

64 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MG)

65 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MS)

66 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (MT)

67 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PA)

68 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PB)

69 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PE)

70 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PI)

71 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (PR)

72 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RJ)

73 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RN)

74 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RO)

75 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RR)

76 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (RS)

77 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (SC)

78 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (SE)

79 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (SP)

80 SKY / DIRECTV / SKY BRASIL SERVICOS LTDA (TO)

DATA Data de realização da entrevista AUDIOS Arquivos de áudios da entrevista

132

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

TEMPO Tempo de realização da entrevista q0001 Código de login do entrevistador q0002 Telefone do usuário q0003 Nome do Entrevistado

q0004 Idade: Se 15 anos ou menos, agradecer e encerrar a entrevista. 999(a) Não respondeu

q0005 Endereço q0006 Cidade

q0007 UF

1 AC 2 AL 3 AM 4 AP 5 BA 6 CE 7 DF 8 ES 9 GO 10 MA 11 MG 12 MS 13 MT 14 PA 15 PB 16 PE 17 PI 18 PR

133

19 RJ 20 RN 21 RO 22 RR 23 RS 24 SC 25 SE 26 SP 27 TO

q0008 Sexo 1 Masculino 2 Feminino

q0009 Qual a sua prestadora de serviço de TV por Assinatura?

1 CTBC 2 VIA EMBRATEL 3 NOSSATV 4 OI TV 5 SKY 6 TELEFÔNICA TV DIGITAL

q0010_0001 10.1. Quantidade de canais ofertados

1 Totalmente insatisfeito 2 Insatisfeito 3 Indiferente 4 Satisfeito 5 Totalmente satisfeito 9(a) Não respondeu

q0010_0002 10.2. Diversidade de canais ofertados


134

q0010_0003 10.3. Quantidade de pacotes/tipos de assinatura ofertados


q0010_0004 10.4. Adequação dos pacotes/tipos de assinatura ofertados aos interesses dos moradores do domicílio


q0010_0005 10.5. Quantidade de canais do seu pacote/assinatura


q0010_0006 10.6. Diversidade de canais do seu pacote/assinatura


q0010_0007 10.7. Adequação do seu pacote/assinatura aos interesses dos moradores do domicílio


135

q0011_0001 11.1. Canais de filmes


q0011_0002 11.2. Canais de noticiários


q0011_0003 11.3. Canais de esportes


q0011_0004 11.4. Canais de documentários


q0011_0005 11.5. Canais de seriados


136

q0011_0006 11.6. Canais de variedades e entrevistas


q0011_0007 11.7. Canais de desenhos animados


q0011_0008 11.8. Canais de videoclips, shows e espetáculos


q0011_0009 11.9. Canais de programas educativos


q0011_0010 11.10. Canais pagos (pay-per-view)


137

q0011_0011 11.11. Canais de áudio (música)


q0012_0001 12.1. Adequação da programação aos interesses dos moradores do domicílio


q0012_0002 12.2. Horários em que são apresentados os programas (grade de programação)


q0012_0003 12.3. Variedade de programas apresentados durante a semana (variedade de assuntos)


q0012_0004 12.4. Variedade de programas apresentados durante o final de semana (variedade de assuntos)


138

q0012_0005 12.5. Tempo para os filmes serem lançados, depois de passarem no cinema


q0012_0006 12.6. Quantidade de filmes dublados


q0012_0007 12.7. Interatividade com a programação (alterar idioma das legendas, consultar programação, etc.)


q0012_0008 12.8. Quantidade de vezes em que o programa é apresentado (repetição)


139

q0013 13.Se você respondeu que está insatisfeito com a quantidade de vezes em que o programa é apresentado, ou seja, se atribuiu notas 1 ou 2, qual a razão:

1 Há repetição em excesso dos programas

2 Os programas deveriam ser repetidos mais vezes

9(a) Não respondeu

q0014_0001 14.1. Qualidade da imagem da TV por Assinatura


q0014_0002 14.2. Qualidade do som da TV por Assinatura


q0014_0003 14.3. Permanência do sistema de TV por Assinatura no ar (sem interrupções)


q0014_0004 14.4. Acesso aos canais de TV aberta


140

q0014_0005 14.5. Tamanho do aparelho decodificador


q0014_0006 14.6. Design/aparência do aparelho decodificador


q0014_0007 14.7. Qualidade e durabilidade do controle remoto


q0014_0008 14.8. Facilidade de manuseio dos aparelhos (decodificador, antenas, cartão magnético, etc.)


q0014_0009 14.9. Pontualidade no recebimento do guia/revista de programação


141

q0015_0001 15.1. Acesso ao atendimento via Internet


q0015_0002 15.2. Horário de atendimento pessoal ao assinante [na loja]


q0015_0003 15.3. Acesso ao atendimento pessoal [na loja]


q0015_0004 15.4. Tempo de espera para atendimento pessoal [na loja]


q0015_0005 15.5. Horário de atendimento aos assinantes via telefone


142

q0015_0006 15.6. Tipo de chamada telefônica/número disponibilizado para acesso via telefone


q0015_0007 15.7. Acesso ao atendimento via telefone


q0015_0008 15.8. Tempo de espera ao telefone para ser atendido


q0015_0009 15.9. Cordialidade dos atendentes


q0015_0010 15.10. Capacidade do atendente em resolver o problema


143

q0015_0011 15.11. Clareza das informações prestadas pelo atendente


q0015_0012 15.12. Cumprimento do prazo estipulado para atender a sua solicitação


q0015_0013 15.13. Compra dos programas pay-per-view


q0015_0014 15.14. Cancelamentos (ponto extra, canais pay-per-view, etc.)


q0016_0001 16.1. Cumprimento de prazo e horário previamente agendados


144

q0016_0002 16.2. Tempo de espera para receber a visita da equipe técnica para atendimento da solicitação


q0016_0003 16.3. Apresentação pessoal da equipe técnica (uniforme, crachá)


q0016_0004 16.4. Cordialidade da equipe técnica


q0016_0005 16.5. Clareza das informações prestadas pela equipe técnica


q0016_0006 16.6. Capacidade da equipe técnica em realizar o serviço solicitado


145

q0016_0007 16.7. Limpeza do ambiente do domicílio após a execução do serviço pela equipe técnica


q0017_0001 17.1. Preço de adesão ao Serviço (instalação do ponto principal)


q0017_0002 17.2. Mensalidade da sua operadora de TV por Assinatura


q0017_0003 17.3. Preço de instalação de ponto adicional


q0017_0004 17.4. Valor pago pelo ponto adicional


146

q0017_0005 17.5. Preço dos programas e canais pay-per-view / a la carte / adicionais


q0017_0006 17.6. Custo do atendimento a solicitações técnicas (visitas)


q0017_0007 17.7. Preço da revista de programação quando cobrada à parte, além do valor da mensalidade


q0018_0001 18.1. Clareza da fatura mensal


q0018_0002 18.2. Formas de pagamento disponibilizadas (boleto, cartão de crédito, débito em conta...)


147

q0018_0003 18.3. Alternativas de datas disponíveis para pagamento


q0019 19.Quantos pontos de TV por Assinatura, incluindo o principal, o(a) Sr(a) tem na sua residência?

999(a) Não respondeu

q0020 20.Quantos aparelhos de televisão o(a) Sr(a) tem na sua residência?


q0021 21.Com que freqência o(a) Sr(a) assiste televisão?

1 Todos os dias

2 De 5 a 6 vezes por semana



5 Menos de 1 vez por semana em média

9(a) Não respondeu

q0022

22.Em média, quantas horas por semana o(a) Sr(a) assiste televisão? (CASO A RESPOSTA DA QUESTÃO 21 TENHA SIDO MENOS DE 1 VEZ POR SEMANA EM MÉDIA, PREENCHER COM: NÃO SE APLICA)

999 Não respondeu

888 Não se aplica

q0023 23.Em qual turno o(a) Sr(a) mais assiste televisão?

1 Manhã 2 Tarde 3 Noite 4 Madrugada 9(a) Não respondeu

148

q0024 24.Possui acesso à Internet na sua residência? 1 Sim 2 Não 9(a) Não respondeu

q0025 25.A sua residência:

1 Própria quitada 2 Própria financiada 3 Alugada 4 Outra situação 9(a) Não respondeu

q0026 26.Quantas pessoas moram na sua residência, incluindo empregados?


q0027 27.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 Indivíduos vivendo com outros (sem grau de parentesco).

7 Indivíduo vivendo sozinho.

8 Viúvo(a)/ desquitado(a)/ divorciado(a) com filhos.

9 Família estendida (tios, avós, primos, sobrinhos,

77 Outro (especifique) 99(a) Não respondeu

q0027_other 27.Outro (especifique)

q0028 28.Quantos membros da residência contribuem para a renda total do domicílio?

149

q0029 29.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$ 8.175,00 até 16.350,00)

5 Acima de trinta salários mínimos (Acima de R$ 16.350,00)

9(a) Não respondeu

q0030 30.Possui cartão de crédito? 1 Sim 2 Não 9(a) Não respondeu

q0031 31.Estado Civil

1 Solteiro 2 Casado

3 Divorciado / separado / desquitado

4 Viúvo 7 Outro (especifique) 9(a) Não respondeu


150

q0032 32.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

q0033 33.Ocupação

1 Proprietário ou sócio de empresa

2 Profissional liberal 3 Funcionário público

4 Funcionário empresa privada

5 Consultor / autônomo 6 Estudante 7 Dona de casa 8 Aposentado 9 Desempregado 77 Outro (especifique) 99(a) Não respondeu


151

F1 Fator Atendimento ao Assinante F2 Fator Características do Serviço F3 Fator Assistência Técnica F4 Fator Preço F5 Fator Equipamentos F6 Fator Tipos de Canais F7 Fator Cobrança F8 Fator Produto IS_F1 índice Atendimento ao Assinante IS_F2 Índice Características do Serviço IS_F3 Índice Assistência Técnica IS_F4 Índice Preço IS_F5 Índice Equipamentos IS_F6 Índice Tipos de Canais IS_F7 Índice Cobrança IS_F8 Índice Produto Indice_ANATEL Índice de Satisfação Geral peso Ponderação segundo menor unidade amostral (a) Valor de missing e/ou não resposta.

tv por assinatura – dth 1.6.1.1 a 1.6.1.5, pelo qual deverá constar a apresentação do resultado...

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