FASES 4 E 5: ANÁLISE DOS RESULTADOS E CONCLUSÕES

Para a análise dos resultados, esta pesquisa prevê o uso de ferramentas estatísticas em cinco etapas do processo:

• Análise do perfil da amostra;

• Análise individual das variáveis de comportamento de compra e estilo de vida;

• Identificação dos conjuntos de variáveis que compõem os estilos de vida e comportamento de compra por meio da análise fatorial;

• Agrupamento dos respondentes por meio da análise de agrupamentos utilizando estes conjuntos de variáveis como base de segmentação;

• Análise das características demográficas dos segmentos encontrados.

Os dados quantitativos foram tabulados e processados, utilizando-se o software SPSS (Statistical Package for the Social Sicences). Na análise dos dados quantitativos, utilizou-se de estatísticas descritiva (freqüência absoluta e percentual) para subsidiar a identificação do perfil da amostra e da análise individual de cada variável de estilo de vida e comportamento de compra. Para esta última, também foi utilizado o teste qui-quadrado para avaliar a relação de dependência entre as variáveis.

A identificação dos conjuntos de variáveis mais representativas que compõem o comportamento de compra e estilo de vida dos consumidores maduros foi realizada por meio da técnica de Análise Fatorial, seguindo os estágios propostos por Hair et al. (2005).

A análise fatorial tem o objetivo de buscar e definir os constructos fundamentais ou dimensões assumidas como inerentes às variáveis originais (HAIR et al., 2005; MALHOTRA, 2006).

O planejamento de uma análise fatorial envolve três decisões básicas:

(1) cálculo dos dados de entrada (uma matriz de correlação) para atender os objetivos especificados de agrupamento de variáveis ou respondentes; (2) o planejamento do estudo em termos de número de variáveis, propriedades de medida das variáveis e tipos de variáveis admissíveis e (3) o tamanho necessário para a amostra em termos absolutos e como função do número de variáveis na análise (HAIR et al., 2005, p. 96).

A abordagem empregada para calcular a matriz de correlação para a análise fatorial foi a tipo R que consiste na computação de correlações entre as variáveis. Hair et al. (2005) definem a análise fatorial R como uma análise de um conjunto de variáveis para identificar as dimensões latentes, fornecendo uma clara compreensão sobre quais variáveis podem atuar juntas e quantas variáveis podem realmente ser consideradas como tendo impacto na análise.

Assim, após a identificação do objetivo e do planejamento da análise fatorial, foram efetuados testes para avaliar se a técnica poderia ser aplicada na amostra coletada.

Um dos testes para determinar a adequação da análise fatorial é o teste de esfericidade de Bartlett, que fornece a probabilidade estatística de que a matriz de correlação tenha correlações significativas entre pelo menos algumas das variáveis (HAIR et al., 2005). Assim, aplica-se o teste de esfericidade de Bartlet para testar a hipótese nula de que as variáveis não sejam correlacionadas na população, baseando-se em uma transformação qui-quadrado do determinante da matriz de correlação. Um valor elevado dessa estatística de teste favorece a rejeição da hipótese nula (MALHOTRA, 2006).

Um outro teste é a medida de adequação da amostra de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). O índice KMO avalia quão pequenas são as correlações entre as variáveis. Se a correlação parcial é pequena, a variável não pode ser explicada pelos fatores. Geralmente, KMO abaixo de 0,5 é inaceitável, 0,7 é mediano e 0,8 ou acima é admirável (HAIR et al., 2005; MALHOTRA, 2006).

Após a verificação das suposições conceituais e a confirmação que o conjunto de variáveis é adequado à análise fatorial, realizou-se a determinação dos fatores utilizando o método dos componentes principais e rotação Varimax. Este método foi escolhido porque tem sido muito bem-sucedido como uma abordagem analítica para a obtenção de uma rotação ortogonal de fatores, além de fornecer uma separação mais clara dos fatores (HAIR et al., 2005; MALHOTRA, 2006).

Como critérios para determinar quantos fatores devem ser extraídos, usou-se o da raiz latente, o critério de percentagem de variância e o teste scree. Por fim, os fatores foram interpretados.

Com isso, a quantidade de variáveis foi reduzida a um número menor de fatores, permitindo uma análise mais precisa dos grupos de variáveis determinantes do comportamento de compra e do estilo de vida destes consumidores.

A partir dos fatores resultantes da Análise Fatorial, foi feito o agrupamento dos respondentes utilizando os fatores como base de segmentação por meio da técnica Análise de Agrupamentos, também seguindo os estágios propostos por Hair et al. (2005).

A análise de agrupamentos tem por objetivo agregar indivíduos ou objetos semelhantes em um mesmo grupo, maximizando a homogeneidade dos objetos dentro do grupo e a heterogeneidade entre os grupos (HAIR et al., 2005; MALHOTRA, 2006).

Existem dois tipos de procedimentos de aglomeração: agrupamento hierárquico e o não- hierárquico. No agrupamento hierárquico estabelece-se uma hierarquia, uma estrutura do tipo árvore existindo dois tipos de procedimentos: aglomerativos e divisivos. Nos métodos aglomerativos, cada objeto tem início em um agrupamento separado, combinando-se posteriormente com os indivíduos mais próximos, formando-se agrupamentos cada vez maiores. Em métodos decisivos, todos os objetivos partem de um agrupamento grande e único, dividindo-se e formando agrupamentos menores (HAIR et al., 2005; MALHOTRA, 2006).

Malhotra (2006) adverte que a escolha de um método de aglomeração e a escolha de uma medida de distância estão inter-relacionadas, devendo, por exemplo, utilizar os quadrados das distâncias euclidianas com os métodos Ward e centróides. A abordagem mais comum consiste

em avaliar a semelhança em termos de distância entre pares de objetos e a medida de semelhança mais comumente utilizada é a distância euclidiana ou o seu quadrado.

Portanto, neste trabalho foi utilizado, como método de ligação na análise de agrupamentos, o método Ward e como medida de distância, a medida euclidiana ao quadrado.

Para Hair et al. (2005, p. 397), a análise de agrupamentos “é uma metodologia objetiva para quantificar as características estruturais de um conjunto de observações. Como tal, ela tem fortes propriedades matemáticas, mas sem fundamentos estatísticos”. Para analisar as suposições em análise de agrupamentos, estes autores sugerem concentrar em duas questões: representatividade da amostra e multicolinearidade.

Quanto à escolha do número de agrupamentos a serem formados, Hair et al. (2005) afirmam que não existe qualquer procedimento de seleção padrão e objetivo para determiná-lo. Os autores sugerem examinar alguma medida de similaridade ou distância entre agrupamentos em cada passo sucessivo, com a solução de agrupamento definida quando os valores sucessivos entre etapas dão um salto repentino.

Portanto, realizou-se a Análise Hierárquica de Cluster (Hierarquical Cluster) dos fatores identificados na Análise Fatorial, com o método de ligação do tipo Ward e a medida de distância euclidiana ao quadrado para obter o número de agrupamentos.

Em seguida foi realizada uma análise do tipo K-Means para verificar os tamanhos de agrupamentos, garantindo representatividade de cada segmento formado. Além disso, esta análise possibilitou a geração dos centros finais de cada cluster, permitindo uma análise sobre a influência de cada fator nos segmentos.

Por fim, foram realizadas tabulações cruzadas (crosstab) dos segmentos identificados com as características demográficas da amostra. A próxima sessão do presente estudo descreve em detalhes a aplicação e os resultados de cada uma destas ferramentas estatísticas.

De posse dos dados quantitativos preparados, organizados e processados, foi possível efetuarem-se análises e interpretações que levaram aos resultados e conclusões, de acordo com os objetivos propostos neste trabalho.