Avaliação do modelo conceptual e teste de hipóteses

Com a descrição das variáveis efetuada, passa-se agora para uma fase essencial desta investigação, uma vez que é a partir daqui que se irá perceber e analisar o modelo conceptual proposto. Para isso, foi aplicado um teste estatístico que permitiu analisar a possibilidade de existência de relações entre as variáveis e, por conseguinte testar as hipóteses definidas. Após toda esta análise, poder-se-á retirar eventuais conclusões de acordo com as relações e hipóteses estatisticamente verificadas.

O teste estatístico utilizado foi o coeficiente de correlação de Spearman, e o mesmo destinou-se

a testar as diferentes associações. Apesar das diversas discussões acerca do coeficiente de

correlação mais indicado, a escolha pelo coeficiente de correlação de Spearman deveu-se, tal

como explica Marôco (2014), ao facto deste coeficiente ser uma medida de associação adequada quando as variáveis em estudo são de natureza ordinal (ou pelo menos uma delas),

ao contrário do coeficiente de Pearson que é adequado para variáveis quantitativas. Seguindo a

mesma linha de pensamento, Mukaka (2012) também afirma que este coeficiente, ao contrário

do coeficiente de Pearson, é mais robusto quando existem valores extremos. Apesar destas

diferenças, ambos os coeficientes “medem pura e simplesmente a associação entre variáveis, sem qualquer implicação de causa e efeito entre ambas” (Marôco, 2014, p.23). Os valores destes coeficientes variam entre -1 e +1, sendo que o sinal da correlação indica a sua direção, de maneira que: quando >0 as variáveis variam no mesmo sentido (correlação positiva) e

quando <0 as variáveis variam em sentidos oposto (correlação negativa). No caso de o coeficiente ser 0, significa que não existe qualquer tipo de relação entre as variáveis, verificando-se neste caso a hipótese nula (H0: r = 0). Já no caso em que o coeficiente é 1, significa que as variáveis apresentam uma relação direta. No fundo, ambos os coeficientes são utilizados para quantificar associações e podem classificá-las, de acordo com o seu valor absoluto, da seguinte forma (Marôco, 2014):

 [0,0 a 0,25[ – Fraca

 [0,25 a 0,5[ – Moderada

 [0,5 a 0,75[ – Forte

 [0,75 a 1[ – Muito forte

Na Tabela 20, enunciam-se os coeficientes de correlação de Spearman (doravante designados

por rs) registados entre as variáveis presentes no modelo conceptual. Com base nestes dados, e

de acordo com a classificação publicada por Marôco (2014), serão analisadas as relações que se estabelecem entre essas mesmas variáveis, através dos resultados obtidos da análise estatística bivariada efetuada.

Tabela 20: Coeficientes de correlação (Spearman) entre as variáveis do modelo conceptual.

Coeficiente de correlação de Spearman (rs)

Variáveis QSr QSt QI S C RP UP FP

S 0,575** 0,552** 0,665**

C 0,718** -0,649** 0,671** 0,649**

IC 0,675** -0,691** 0,663** 0,734**

Fonte: Elaboração própria com base nos dados gerados pelo SPSS. ** Correlação significativa no nível 0,01 (bilateral).

QSr (Qualidade do serviço); QSt (Qualidade do sistema); QI (Qualidade da informação); S (Satisfação); C (Confiança); RP (Risco percebido); UP (Utilidade percebida); FP (Facilidade de uso percebida); IC (Intenção de compra).

Após a análise geral de todas as correlações, pode-se concluir desde já que todas as variáveis (com exceção do risco percebido) apresentam uma relação positiva e estatisticamente

significativa. Tendo em conta esta conclusão pode-se rejeitar a hipótese nula (H0: rs = 0) entre

todos os casos em análise, verificando-se as hipóteses definidas para esta investigação (H1: rs

≠ 0), o que permite apurar a existência de uma relação entre as variáveis. Relativamente aos valores obtidos, é possível observar que os coeficientes variaram entre 0,552 (valor mais baixo) e 0,734 (valor mais alto), o que significa dizer que todas as correlações possuem uma intensidade forte.

Relativamente à relação entre a QSr e S, a mesma é justificada por um rs = 0,575, o qual,

acompanhado de um valor de significância estatística (doravante designado por ‘p-value) ≤0,01,

palavras, pode-se dizer que a qualidade do serviço apresentou uma relação positiva com a

satisfação nos sites que os consumidores utilizam ou já utilizaram. Esta relação vem suportar a

hipótese 1 em estudo: ‘A qualidade do serviço tem uma relação positiva com a

satisfação do consumidor’. Esta relação vai ao encontro da opinião de Cronin e Taylor

(1992), que naquela altura já afirmavam que a qualidade do serviço conduzia à satisfação dos clientes. Ambas as variáveis, como explicam Vlachos e Vrechopoulos (2008) possuem, posteriormente, efeito nas futuras intenções de compra.

No que toca à relação entre QSt e S, esta registou, com um p-value ≤ 0,01, um rs = 0,552 o

qual, embora mais reduzido, permite também afirmar que esta relação entre ambas é positiva e forte, ou seja, a qualidade do sistema apresentou uma relação positiva com a satisfação,

estatisticamente significativa, verificando-se assim a hipótese 2 em estudo: ‘A qualidade do

sistema tem uma relação positiva com a satisfação do consumidor’.

Quanto à relação entre às variáveis QI e S, obteve-se um rs = 0,665 e um p-value ≤ 0,01,

podendo a relação entre elas ser considerada positiva, com forte intensidade. Através destes dados pode-se dizer que, a qualidade da informação possui uma relação positiva com a satisfação, com a particularidade de que esta relação se apresentou mais forte do que as variáveis QSr e QSt. Assim, qualidade da informação apresentou-se como um dos fatores que mais afetam a satisfação, conclusão à qual também chegou o estudo de Park e Kim (2003), cujo modelo explicou 39% da variância. Posto isto, e sendo esta correlação estatisticamente

significativa, pode-se também confirmar a hipótese 3 em estudo: ‘A qualidade da

informação tem uma relação positiva com a satisfação do consumidor’.

Em relação a estas 3 variáveis (QSr, QSt e QI), Wang et al. (2016) chegaram igualmente à conclusão, através da aplicação do seu modelo, de que todas elas tinham uma relação positiva com a satisfação, o qual explicou 64% da variância.

Das correlações mais altas, com um rs = 0,718 e um p-value ≤ 0,01, é a registada entre as

variáveis S e C, o que mostrou a existência de uma relação positiva e de intensidade forte,

entre a satisfação dos consumidores e a confiança que estes detêm pelos sites que utilizam ou

utilizaram. Percebe-se então que a satisfação, como atitude, poderá influenciar a confiança que os consumidores têm, e como explica Nisar e Prabhakar (2017), a sua diminuição pode ser “gerada, principalmente, devido à falta de segurança e privacidade”(p. 136). Perante este

cenário, pode-se confirmar então a hipótese 4 em estudo: ‘A satisfação do consumidor tem

Relativamente às variáveis C e RP, para o cálculo desta correlação procedeu-se à inversão da escala utilizada, uma vez que os seus itens se encontravam na forma afirmativa. Após este

passo, o resultado da correlação foi um rs = - 0,649 com um p-value ≤ 0,01, o que permite

afirmar que a confiança e o risco percebido apresentaram uma relação de intensidade forte, mas tendo em conta o seu sinal, negativa. Segundo estes resultados, pode-se concluir que à medida que aumenta o risco percebido, a confiança que os consumidores têm diminui, e vice-versa, o que justifica esta relação negativa. Este resultado vai ao encontro da conclusão a que Jarvenpaa, Tractinsky, e Saarinen (2000) chegaram com o seu estudo, de que “a confiança reduz a perceção do risco, assim como a baixa perceção do risco influencia a orientação

atitudinal do consumidor em relação à loja online”(p. 50), o que vem confirmar a hipótese 5

em estudo: “A confiança tem uma relação negativa com o risco percebido”.

Na mesma linha de pensamento, e apresentando também uma relação negativa, mais forte e

estatisticamente significativa, foi a que se registou entre as variáveis RP e IC, com um rs =

- 0,691 e um p-value ≤ 0,01, o que também permitiu concluir que a relação entre estas variáveis

acontece mas em sentidos opostos, ou seja, quando o risco percebido é mais forte, a intenção de compra também evolui, mas em sentido contrário. Esta perceção do risco, exerce portanto

uma forte influência no comportamento final do consumidor online que, tal como afirma Tan

(1999), comprar na Internet aumenta o risco quando comparado com a compra em lojas

físicas. Assim, confirma-se também a hipótese 8 em estudo: “O risco percebido tem uma

relação negativa com a intenção de compra”.

Quanto à correlação entre as variáveis C e UP, a mesma registou valores com o rs = 0,671 e

um p-value ≤ 0,01, o que permite afirmar que a utilidade percebida apresenta-se como uma variável que também pode afetar a confiança, ou seja, a correlação vem confirmar que esta

relação foi positiva e de intensidade forte, e confirmar igualmente a hipótese 6 em estudo: “A

confiança tem uma relação positiva com a utilidade percebida”.

Relativamente às variáveis UP e IC, a sua correlação apresentou valores de rs = 0,663 e um

p-value ≤ 0,01, cenário que possibilita concluir, com significância estatística, que esta relação é positiva e forte. Para além da confiança, percebe-se assim que a utilidade percebida também exerce uma influência de sentido positivo sobre a intenção de compra, o que vem confirmar a

hipótese 9 em estudo: “A utilidade percebida tem uma relação positiva com a intenção

de compra”.

O valor de correlação mais alto foi o observado para a relação entre as variáveis FP e IC, com

positiva. Concluindo-se assim, que os consumidores que apresentem uma forte perceção da

facilidade de uso em relação a um site, à partida, também demonstrarão maior intenção de

compra face ao mesmo site. Perante esta análise, também a hipótese 10 em estudo: “A

facilidade de uso percebida tem uma relação positiva com a intenção de compra”, fica

confirmada.

Corroborando com estes resultados, Pavlou (2003), através do seu modelo explica que, quer a utilidade percebida quer a facilidade de uso percebida “possuem um efeito significativo sobre a

intenção de transação, o que vem sugerir que o TAM (já explicado na secção 2), poderá ser

utilizado para explicar a aceitação do comércio B2C”(p. 91)

A variável C também registou uma relação positiva com a variável FP, apresentando valores

de rs = 0,649 e um p-value ≤ 0,01. Estes dados, para além de permitir verificar a sua forte

intensidade, estatisticamente significativa, permite também dizer que a facilidade de uso

percebida de um site, exerce influência sobre a confiança nele. Confirma-se portanto a

hipótese 7 em estudo: “A confiança tem uma relação positiva com a facilidade de uso

percebida”. Apenas de referir, que esta relação registou o valor de rs exatamente oposto ao da

relação negativa entre as variáveis C e RP, o que significa que as duas relações têm direções exatamente opostas.

Por último, as variáveis C e IC, registaram uma correlação com valores, igualmente relevantes,

de rs = 0,675 e um p-value ≤ 0,01, apresentando também uma relação forte e positiva entre as

variáveis. Esta associação mostra que um aumento na confiança do consumidor, relativamente

a um site, irá amplificar a sua intenção de compra, situação que vem confirmar a hipótese 11

em estudo: “A confiança tem uma relação positiva com a intenção de compra”. Esta

hipótese, também confirmada pelo estudo de Chen e Dibb (2010), vem explicar que, a

confiança num site afeta positiva e significativamente a atitude em relação ao mesmo, incluindo

o desejo de permanecer, de explorar, de revisitar e fazer futuras compras.

De acordo com todos os valores registados, referentes às correlações entre as variáveis incluídas no modelo conceptual em estudo, é possível determinar a existência das seguintes relações:

Concluindo, todas as hipóteses definidas nesta investigação foram confirmadas, e as relações que se estabelecem em cada uma, podem agora ser teoricamente explicadas. A Figura 27 apresenta, resumidamente, todas estas conclusões e representa a versão final do modelo

conceptual proposto, incluindo os valores do coeficiente de correlação de Spearman.

Figura 27: Proposta final do modelo conceptual incluindo as correlações existentes entre as variáveis. ** Correlação significativa no nível 0,01 (bilateral).

Fonte: Elaboração própria com base nos dados gerados pelo SPSS.

Através da análise da Figura 27 é possível explicar a questão de pesquisa enunciada na secção anterior, uma vez que, através dela, consegue-se perceber que há de facto uma relação clara entre a confiança demonstrada pelos inquiridos, com as diversas variáveis de natureza técnica (como a qualidade de serviço, do sistema e da informação), de natureza relacional (como a

Qualidade do serviço Satisfação

Qualidade do sistema Satisfação

Qualidade da informação Satisfação

Satisfação Confiança

Confiança Risco percebido

Confiança Utilidade percebida

Confiança Facilidade de uso percebida

Risco percebido Intenção de compra

Utilidade percebida Intenção de compra

Facilidade de uso percebida Intenção de compra

Confiança Intenção de compra

O P AP E L D O S F AT O R E S T É C N I C O S E R E L A C I O N AI S N A C O N F I AN Ç A E N A P R E D I S P O S I Ç Ã O P AR A O C O M É R C I O O N L I N E: U M E S T U D O N A Ó T I C A D O

C O N S U M I D O R

A INF LUÊNCIA DA CO NFIA NÇA NO CO MÉ RCIO ONLINE NO

satisfação, o risco percebido, a utilidade percebida e a facilidade de uso percebida) e por fim, com a intenção de compra, sendo que todas elas evoluem no mesmo sentido com exceção do risco percebido, cuja evolução ocorre em sentido oposto.

No fundo, e após a análise dos dados recolhidos e dos resultados estatísticos, este modelo conceptual permite explicar a construção da confiança e a predisposição que o consumidor

tem no ambiente online, sendo esta feita a partir da influência e relação entre diversos fatores.

Primeiramente, a qualidade do serviço, do sistema e da informação, como crenças e antecedentes da satisfação; e aqui o modelo permite também perceber que a satisfação, como atitude, tem um peso significativo na construção da confiança. A confiança e a sua relação com fatores de risco, de utilidade e de facilidade de uso percebidos. E por último, não menos importante, a partir do modelo consegue-se também perceber a influência que essa confiança

tem no comportamento final do consumidor online. No fundo, ao interpretar o modelo

conceptual no âmbito desta investigação, poder-se-á dizer que a confiança que existe num

ponto de venda online está fortemente associada à sua satisfação com o sistema de informação

e com o seu nível de aceitação do comércio online, sendo que todos estes fatores,

individualmente e no seu conjunto, determinam a predisposição e o comportamento do consumidor.