Análise de regressão do site da Prefeitura de Ribeirão Preto

A análise multivariada de dados, segundo Hair et al. (2005), refere-se aos métodos estatísticos que simultaneamente analisam múltiplas medidas sobre cada indivíduo ou objeto sob investigação.

Lembrando que as variáveis podem apresentar uma relação de linearidade ou não linearidade. Nesta pesquisa foi utilizada a técnica de análise multivariada de dados de regressão múltipla, a qual é o método de análise apropriado, pois o problema de pesquisa envolve a relação entre uma variável dependente e várias variáveis independentes, sendo que o objetivo da pesquisa é prever os valores da variável dependente (satisfação do usuário), usando as variáveis independentes cujos valores são conhecidos (HAIR et al., 2005).

A estimação stepwise de acordo com Hair et al. (2005, p. 133) é definido da seguinte forma: “é o método de seleção de variáveis para inclusão no modelo de regressão que começa selecionando o melhor preditor da variável dependente.Variáveis independentes

adicionais são selecionadas em termos do poder explicativo incremental que podem acrescentar ao modelo de regressão”.

A partir disto foi desenvolvida uma equação para cada site pesquisado, apontando as variáveis que mais influenciam na satisfação dos usuários. Segundo Gujarati (2006), o desenvolvimento da equação de regressão múltipla para as variáveis independentes deve seguir a determinada estrutura:

Y = β1 + β2X2i + β3X3i + ... + βnXni + ui

Para a estrutura apresentada, tem-se que Y é a variável dependente (satisfação geral) e também é possível observar que X1 a Xn referem-se aos fatores selecionados pela

regressão múltipla, os quais não foram definidos, pois estes variam em quantidade e também em caráter devido à existência de duas regressões neste trabalho, sendo uma para cada site público pesquisado.

Vale salientar que β é o coeficiente parcial de regressão, o qual aponta a importância relativa das variáveis independentes Xn no comportamento da variável

dependente Y (satisfação geral). Já o erro (ui) presente no final da equação é aleatório e para fins de estudo é admitido como zero. E também, pode-se constatar que a β1 representa a constante do modelo apresentado, ou seja, é um valor não relacionado a nenhuma das variáveis independentes específicas apresentadas (HAIR et al., 2005). Dessa forma, após as análises realizadas e com a equação de regressão múltipla estruturada, desenvolveu-se um modelo para cada site estudado, apresentando as variáveis consideradas mais importantes e relacionando a satisfação geral dos usuários de sites públicos eletrônicos.

A análise de regressão é o método mais importante da econometria, pois o objetivo é compreender como algumas variáveis exercem ou que parecem exercer, sobre as outras (HOFFMAN E VIEIRA, 1987) e consiste em aproximar uma linha reta de uma nuvem de pontos de um diagrama de dispersão, ou seja, representar mediante uma reta uma nuvem de pontos (BISQUERRA; SARRIERA; MARTÍNEZ, 2004).

Utilizando-se o procedimento stepwise, foram obtidos seis modelos de regressão possíveis entre as variáveis apresentadas no site da prefeitura de Ribeirão Preto. O coeficiente de regressão de acordo com Hair et al. (2005) é o valor numérico da estimativa do parâmetro diretamente associado com uma variável independente,representando o montante de variação na variável dependente em relação a uma unidade de variação na variável independente.

O modelo escolhido, gerado durante o processo de regressão foi o modelo quatro. O motivo dessa escolha se deveu à análise do poder explicativo frente ao número de variáveis incorporadas na reta de regressão (ver apêndice J).

O R² ajustado foi de 0, 722, o que demonstra que o modelo de regressão gerada apresentou um elevado poder explicativo, pois segundo Hair et al., (2005) se o modelo de regressão é propriamente aplicado e estimado, quanto maior o valor do R², maior o poder de explicação da equação de regressão e, portanto, melhor a precisão da variável dependente. Como se pode confirmar através da seguinte definição de Hair et al. (2005, p. 132):

o coeficiente de determinação (R²) é a medida de proporção da variância da variável dependente em torno de sua média que é explicada pelas variáveis independentes ou preditoras, pois o coeficiente pode variar de 0 e 1, sendo que quanto maior o valor do R², maior o poder de explicação da equação de regressão e, portanto, melhor a previsão da variável dependente.

A satisfação geral do site da prefeitura de Ribeirão Preto pode ser representada pela seguinte equação:

SATRP = 0,689 + 0,223X1 + 0,290X2 + 0,198X3 + 0,097X4 Onde:

SATRP = satisfação do site de Ribeirão Preto;

X1 = o site me estimulou como cidadão a volta a utilizá-lo; X2 = as informações fornecidas foram de qualidade; X3 = o site ofereceu o que era esperado;

X4 = o site sinalizou a existência de mecanismos de segurança.

A partir do modelo de regressão obtido percebe-se que a variáveis que mais contribuíram com a satisfação no caso de Ribeirão Preto foram: a qualidade das informações oferecidas (X1), o estímulo do site a voltar a utilizá-lo (X2), o oferecimento das informações esperadas (X3) e finalmente a existência de mecanismos de segurança (X4).

O fator de inflação da variância (VIF) é uma análise do modelo de regressão utilizada para analisar o grau de multi-linearidade da variável independente com outras variáveis independentes (O´BRIEN, 2007). Hair et al. (2005) define VIF como sendo “o indicador de efeito que as outras variáveis independentes têm sobre o erro padrão de um coeficiente de regressão , sendo que o VIF está associado ao valor de tolerância”. Conforme Kacapyr(2011) valores acima de 5,0 denotam a existência de uma severa multicolinearidade. Neste sentido, realizado este teste, nenhuma variável se mostrou superior a 2,45, ou seja, não apresentando problemas de multicolinearidade (ver apêndice H).

Adicionalmente, foram elaborados histogramas, de cada uma das questões do site da prefeitura de Ribeirão Preto a fim de se analisar qual a avaliação relativa de cada uma das questões pesquisadas. Nesta pesquisa, destacou-se que as questões melhor avaliadas foram às referentes à questão 1(foi fácil utilizar o site) questão 4(o site apresentou claramente os serviços oferecidos), questão 7(os links funcionaram corretamente) e questão 9(as informações fornecidas foram de qualidade) (ver apêndice F).