Et apas da const rução do desenho

Hensher, Rose e Greene ( 2005) definem a construção do desenho do experim ento com o um a tarefa com posta de um a série de etapas que incluem : i) identificação das alternativas, atributos e níveis dos atributos; ii) definição do desenho experim ental, que consiste da escolha do tipo de desenho, especificação do m odelo ( aditivo31 _{ou de interação) e m étodos de redução do desenho; iii)}

geração do desenho experim ental em si e alocação dos atributos às colunas da m atriz do desenho; iv) geração dos conjuntos de escolha; v) aleatorização da seqüência dos conj untos de escolha, e vi) construção do instrum ento de pesquisa.

A et apa inicial, definida com o refinam ento do problem a, com preenderia o entendim ento do sistem a envolvido, observando- se todas as possibilidades de alternativas existentes, seus atributos e a form a de percepção desses pelos usuários, bem com o a identificação de elem entos determ inantes ou característicos dessa dem anda. Nessa etapa a sensibilidade do analista com relação ao funcionam ento do sistem a é de grande im portância. Caso esse não estej a fam iliarizado com a situação, pode- se recorrer a fontes secundárias de inform ação ou técnicas com o form ação de grupos de discussão.

Após essa etapa, passa- se à definição das alternativas que com porão o conj unto de escolha. O ideal é que estej am incluídas nas alternativas todas as possibilidades de escolha do usuário, ou consum idor, de um m ercado. No caso de a lista ser m uito extensa, o analista deverá cortar algum as que j ulgue de m enor relevância ou com por diferentes subconj untos de escolha, que seriam aleatoriam ente apresentados aos entrevistados32_.

Cabe aqui com entar que há a possibilidade de apresentação das alternativas rotuladas e não rotuladas. Na opção de uso de rótulos, as alternativas aparecem

caracterizadas com o, por exem plo, ‘alternativa ônibus’, ‘alt ernat iva t áxi’, e seus respectivos atributos; na apresentação não rotulada, essas são caracterizadas apenas por seus atributos e indicadas na form a ‘alt ernativa 1’, ‘alt ernativa 2’. O uso de alternativas não rotuladas ofereceria m enor risco de violação do principio da I AI , j á que se elim ina a possibilidade de que o nom e de um a alternativa leve a correlações com os atributos do experim ento ( HENSHER; ROSE; GREENE, 2005) . Por exem plo, a alternativa ‘avião’ poderia estar correlacionada com atributos apresentados ‘conforto’ e ‘tem po de viagem ’. O uso de rótulos, no entanto, confere m aior realism o ao cenário de escolha, além de perm it ir que o entrevistado associe à alternativa, características om itidas. Em casos onde a m arca de um produt o tenha influência im portante na decisão do consum idor deve- se trabalhar com a identificação das alternativas no experim ento ( LOUVI ERE; HENSHER; SWAI T, 2000) .

Definidas e ident ificadas as alternativas do conj unto de escolha, deve- se determ inar a quantidade de atributos que serão usados para descrever cada um a delas. Essa é um a tarefa com plexa, j á que diferentes m odos de transporte possuem at ributos bastante distintos. Por exem plo, um usuário de ônibus observa características com o tem po de espera, tarifa e freqüência de atrasos, enquanto um de autom óvel vê outros, com o custos de estacionam ento, com bustível e tarifas de pedágios. A incorporação de m uitos atributos, se por um lado perm it e a m elhor caract erização da alt ernat iva para o ent revist ado, e pot encialm ent e produzirá m elhores m odelos, t em , no ent ant o, o aspect o negat ivo de levar a experim ent os m uit o longos e, às vezes, com plexos para o respondente.

Com relação aos níveis dos atributos, o pesquisador deverá decidir: i) quantos níveis associar a cada atributo e ii) que valores associar a cada nível. Em bora com um , não é necessário que todos os atributos tenham a m esm a quantidade de níveis. Esses podem ser associados a características num éricas ( tarifa de R$2; R$3, R$5...) ou qualitativas ( m odo ‘com possibilidade de atraso’; ‘sem possibilidade de atraso’) . Na definição da quantidade de níveis observa- se que quanto m aior o núm ero de níveis para um a variável, m ais inform ação será

capt urada para a est im at iva da ut ilidade33_{; em contrapartida, isso representará}

aum ento no núm ero de com binações para o desenho do experim ento. Ainda sobre os níveis, é im portante tam bém detectar os valores extrem os de variação de cada atributo, o que pode ser feito, por exem plo, observando- se na situação atual os tem pos m áxim os e m ínim os possíveis dentre as alternativas disponíveis para um determ inado deslocam ento. Esses valores deverão servir com o referência para o intervalo da flutuação dos níveis, conferindo realism o aos cenários apresentados.

Para o desenho do experim ento em si, há um a am pla variedade de tipos. O m ais geral é o denom inado fat orial com plet o ( full factorial design) , que enum era todas as com binações possíveis, dada a quantidade de alternat ivas, atributos e níveis de atributos considerados. O núm ero de com binações de um desenho fatorial com pleto pode ser dado pela com binação de cada nível de cada atributo com os níveis de todos os dem ais atributos. Por exem plo, em um experim ento com cinco atributos, cada um com quatro níveis, ter- se- iam 45_{, ou 1024, com binações}

( HENSHER; LOUVI ERE, 1997) .

Um a propriedade dos desenhos fatoriais com pletos é que esses garantem a possibilidade de análise de todos os efeitos, sej am esses efeitos principais ou de int eração. Um ‘efeit o’ significa o im pact o de um t rat am ent o sobre a variável resposta, que no caso é a escolha. Assim , um efeito principal é o efeito direto e independente de cada atributo sobre a escolha, enquanto um de interação ocorre quando a preferência por um nível de um atributo é dependente do nível de um segundo atributo. Por essa definição, percebe- se que o efeito de interação é diferente da correlação34_.

Observa- se que experim ent os relat ivam ent e sim ples quando ut ilizam um desenho fatorial com pleto levam a um a quantidade de com binações pouco viável

33 _{Pearm ain e Kroes ( 1990) definem que os at ributos de m aior int eresse devem t er ao m ínim o três}

níveis, de m odo a perm it ir a análise de efeit os não lineares na função de ut ilidade.

34 _{Na interação, algum as com binações de determ inados níveis de duas variáveis produzem um efeit o,}

enquanto com binações de outros níveis dessas m esm as variáveis não t erão efeit o algum sobre a variável respost a. Na correlação a dependência ent re as variáveis est á present e em t odos os ‘níveis’.

para ser apresentada a um entrevistado. Para contornar esse problem a há algum as estratégias para redução dos conj untos de escolha a serem apresentados ( HENSHER; ROSE; GREENE, 2005) : i) redução do núm ero de níveis do desenho; ii) form ação de blocos35 _{do desenho com plet o, e iii) uso de}

desenhos fat oriais fracionados36_.

A prim eira alternativa, a redução do núm ero de níveis, reduz bruscam ente a quantidade de com binações. Ao se decidir pelo uso desse recurso, é com um a ut ilização de apenas dois níveis por at ribut o37_{. Esse tipo de desenho é tam bém}

conhecido por end-point design e pode ser adotado quando se supõe ou se dispõe de inform ação de que determ inada variável possui um a relação linear fixa com a ut ilidade m arginal. A pot encial perda de inform ação sobre linearidades dos efeitos, quando se adota a redução da quantidade de níveis, é representada na Figura 4- 2 a seguir: 0 10 20 30 40 50 60 1 2 3 4 5 níveis u til id ad e 0 10 20 30 40 50 60 1 2 3 níveis u til id ad e 0 10 20 30 40 50 60 1 2 níveis u ti lida de

Figura 4 - 2 : Rela ção ent re inform a ção obt ida sobre a ut ilida de e o núm ero de níveis definido para um at ribut o . Font e: a dapt ado de H ensher, Rose e Greene ( 2 0 0 5 ) Outra opção, a form ação de blocos, consiste em ‘quebrar’ o desenho com pleto. Por exem plo, um desenho de 27 com binações pode ser dividido em 3 partes identificadas e cada entrevistado responderia apenas a um a delas, ou sej a, 9 com binações – ou questões. Dessa form a, a com posição de um conj unto de 3 entrevistas ( de um m esm o grupo) form ará um conj unto fatorial com pleto. Um problem a dessa estratégia é que a perda de um a entrevista im plica na perda de

36 _{Denom inados, em inglês, “ fract ional factorial designs” .}

um conj unto com pleto. Observa- se tam bém que esse recurso tem seu uso lim itado a desenhos não m uit o extensos.

A est rat égia m ais ut ilizada é, sem dúvida, a adoção de desenhos fatoriais fracionados. Se um desenho com pleto contem pla todos os efeitos de interação possíveis, geralm ente um a quantidade bem m enor do que todos esses efeitos é realm ente de interesse ( LOUVI ERE; HENSHER; SWAI T, 2000) . Os desenhos fracionados envolvem a seleção de um a parte do desenho com plet o, de m odo a perm itir que efeitos de interesse – que geralm ente se lim itam aos efeitos principais – possam ser estim ados da form a m ais eficiente possível. Em contrapartida à praticidade desses desenhos, há perda de inform ação estatística com relação aos efeitos de interação entre atributos, problem a de m enor im portância no caso de m odelos lineares, nos quais, de acordo com Dawes e Corrigan ( 1974, apud HENSHER; LOUVI ERE, 1997) , os efeitos principais respondem por 70% a 90% da variação explicada.

Há um a am pla gam a de m étodos de fragm entação desenvolvidos por especialistas em desenho38_{. Na prática, o pesquisador, tendo definido em seu}

experim ento o núm ero de atributos e a quantidade de níveis para cada um desses atributos, pode gerar desenhos fatoriais – com pletos ou fracionados – com o auxílio de soft wares de análises est at íst icas, t ais com o o SPSS ou o Minit ab39_.

A tarefa seguinte na elaboração do desenho, a construção dos conj untos de escolha, consiste de algum as transform ações visando tornar o desenho pronto para uso em cam po ( HENSHER; ROSE; GREENE, 2005) . Consiste em associar aos níveis dos atributos, valores ou term os adequados, que tenham significado cognit ivo aos ent revist ados. Por exem plo, ao definir um at ributo com o ‘conforto’, que t enha 3 níveis, são com um ent e ut ilizados os t erm os ‘alt o’, ‘m édio’ e ‘baixo’.

38 _{Abordagens aprofundadas sobre desenhos de experim ento podem ser consultadas em Louviere,}

Hensher e Swait ( 2000) e Kuehl ( 2000) .

Com relação à aleatorização dos conj untos de escolha, Hensher, Rose e Greene ( 2005) observam que há a possibilidade de que os prim eiros conj untos de escolha apresent ados sej am ut ilizados pelo ent revist ado para ganhar conhecim ento sobre o funcionam ento da pesquisa. Por outro lado, os entrevistados podem ficar aborrecidos ao final da pesquisa, quando essa inclui m uit as com binações, o que tenderia a afetar as últim as respostas. Até recentem ente havia a prática de incluir conj untos de escolha extras – que não eram considerados nas análises –, para que os entrevistados pudessem praticar. Esse m étodo caiu em desuso e vem sendo substituído pela aleatorização dos conj untos de escolha, ou sej a, as com binações não são apresentadas sem pre na m esm a seqüência, para diferentes entrevistados.

Sobre a construção do instrum ento de pesquisa, essa deve considerar a form a prevista para a obtenção das inform ações j unto ao entrevistado, que pode envolver: i) entrevistas pessoais, onde as respostas são dadas diretam ente a um pesquisador; ii) ent revist as t elefônicas; iii) uso de form ulários enviados pelo correio ou e- m ail, e iv) com binações das form as ii e iii. As duas prim eiras form as, de acordo com Hensher e Louviere ( 1997) , apresentam m aiores lim itações com relação ao tam anho da entrevista. A terceira form a, por sua vez, t em o inconvenient e do baixo ret orno dos quest ionários enviados. As ent revist as pessoais podem ser realizadas com a apresentação de cartões, m étodo freqüentem ente descrito com o paper & pencil ou com o uso de com putadores. Com relação ao uso de com put adores para levant am ent o de inform ações, esses t êm a vant agem de possibilit ar a cust om ização do cenár io de escolha às circunst âncias do ent rev ist ado, além de per m it ir rapidam ent e checagens lógicas de consist ência dent ro das ent rev ist as elim inando erros de codificação ( BATES, 1998) . Widlert ( 1998) , ao realizar um estudo com parando duas form as levant am ent o das inform ações: i) at ravés do uso de com putadores, e ii) com os t radicionais conj unt os de cart ões, concluiu que a prim eira apresent ava resultados de m aior confiabilidade, ou sej a, repetidas m edições levaram a resultados m ais próxim os.

Ainda sobre o instrum ento de pesquisa, algum as recom endações citadas na bibliografia são: i) questões dem ográficas devem ser apresentadas na parte final da entrevista ( HENSHER; ROSE; GREENE, 2005) , ii) fazer uso de histórias descrit ivas explicando para o ent revist ado o cont ext o da sit uação, e iii) fazer uso de ilustrações. Sobre os dois últ im os itens, Widlert ( 1998) dem onstrou haver significat ivos ganhos na qualidade dos resultados quando as alternativas eram acom panhadas de um exem plo ilustrativo.