Técnicas estatísticas utilizadas 107

Para o alcance dos objetivos deste trabalho serão utilizadas várias técnicas estatísticas uni, bi e multivariadas e os softwares SPSS13 e SmartPLS 2.0 M3 (RINGLE et al, 2005). A análise univariada fornece as estatísticas descritivas das variáveis e a sua compreensão no contexto do trabalho. Por exemplo, ajudam a entender o perfil dos entrevistados, a distribuição das idades e o nível escolar, entre outras informações. A análise bivariada visa o cruzamento das opiniões e das avaliações dos entrevistados com variáveis relativas à farmácia (porte, faturamento, compras, etc.) e com variáveis dos próprios entrevistados (cargo, idade, escolaridade, etc.).

No contexto multivariado foram consideradas pertinentes aos objetivos do estudo as técnicas: análise de conglomerados, análise de correspondência, regressão logística e modelagem de equações estruturais.

A análise de conglomerados será aplicada para a identificação de grupos homogêneos com relação a características pessoais dos entrevistados e características das farmácias e drogarias.

A análise de correspondência múltipla será aplicada para serem mapeados e avaliados os grupos oriundos da análise de conglomerados com relação às características do entrevistado e do estabelecimento.

Outra técnica interessante a ser utilizada é a regressão logística para a identificação das características que discriminam grupos de farmácias e drogarias.

Quanto às relações entre os constructos do modelo, será aplicada a técnica de modelagem de equações estruturais (HAIR JR. et al, 2005a). Esta técnica foi escolhida por contemplar a análise de conceitos que não são diretamente mensuráveis, sendo a mais indicada para analisar o modelo proposto neste trabalho. Serão identificadas relações de dependência entre os constructos e suas contribuições, bem como das variáveis que compõem cada um deles. No modelo a ser testado, um conjunto de constructos é precursor de outros constructos considerados como conseqüentes, além de existirem constructos mediadores. A revisão bibliográfica indica que no relacionamento entre distribuidores de medicamentos e farmácias e drogarias a confiança e o comprometimento são itens importantes que devem estar presentes como intermediários para calibrar a influência de certos constructos sobre outros.

Vários fatores influenciam na escolha da técnica: tipo de dado, tipo de pesquisa e suposições subjacentes aos testes estatísticos (AAKER et al, 1995, p. 454). O quadro 24 apresenta as técnicas por tipo de análise: univariada, bivariada e multivariada. Cada análise apresenta as estatísticas que podem ser obtidas dos dados, bem como seus requisitos.

Quadro 24 - Técnicas para as análises dos dados, suposições e estatísticas

Técnicas Requisitos Estatísticas Testes estatísticos

Análise univariada

Estatísticas descritivas das variáveis: distribuição de freqüências, medidas de tendência central, de dispersão e formas da distribuição

Escalas: nominal, ordinal, intervalar e razão

Freqüência, postos, média, moda, mediana, coeficiente de variação, assimetria e curtose

Testes paramétricos

Análise bivariada

Cruzamento dos dados com base

em duas variáveis Escalas: nominal, ordinal, intervalar e razão

Freqüência, postos,

média Testes paramétricos e não-paramétricos (Mann-Whitney e Kruskal-Wallis) Análise multivariada

Análise de agrupamentos - técnica de interdependência Análise de Correspondência Escala razão Escala nominal e ordinal Coeficiente de aglomeração, ANOVA Teste F Teste qui-quadrado Regressão logística - técnica de

dependência - Variável dependente nominal - Variáveis independentes métricas e não métricas Tabela de classificação Coeficientes das variáveis incluídas no modelo Teste goodness-of-fit de Hosmer e Lemeshow Teste de Wald

Quadro 24 - Técnicas para as análises dos dados, suposições e estatísticas (continuação)

Modelagem de equações estruturais - Escala razão - Tamanho mínimo da amostra: número de parâmetros x 10, ou calculado com base nos parâmetros: tamanho do efeito, alfa e poder definidos - Exigência ou não de normalidade conforme o método de estimação - Linearidade de todas as relações AVE médio R² médio Goodness-of-fit Confiabilidade composta

Fonte: adaptado de Nakagawa (2008)

O quadro 25 apresenta os enfoques adotados neste trabalho com relação às técnicas estatísticas utilizadas.

Quadro 25 - Planejamento da análise dos dados

Tipos de análise Técnicas planejadas e objetivos Análise

univariada - Estatísticas descritivas das variáveis para descrição do perfil dos respondentes e do perfil do estabelecimento Análise bivariada - Cruzamentos dos escores fatoriais obtidos da análise multivariada por variáveis do perfil

do respondente e do perfil do estabelecimento

- Testes não paramétricos entre os escores fatoriais e as variáveis do perfil do respondente e do perfil do estabelecimento

Análise multivariada

- Análise de conglomerados, para identificação de grupos com características semelhantes - Análise de correspondência para o mapeamento dos grupos e das características do entrevistado e do estabelecimento

- Análise de regressão logística para a identificação das características que diferenciam os vários níveis das notas dadas aos constructos do modelo

- Modelagem de equações estruturais (MEE ou Structural Equation Modeling - SEM). A modelagem é utilizada para identificar as relações de dependência entre os constructos e para confirmar o modelo proposto

As variáveis que descrevem o perfil dos respondentes são: sexo, cargo, grau de escolaridade e idade. As variáveis que descrevem o perfil do estabelecimento são: tempo que a farmácia ou a drogaria compra de forma ininterrupta do principal distribuidor, número de estabelecimentos com a mesma razão social, quantidade de itens comercializados mensalmente, volume mensal de estoque, porcentagem de compra do principal distribuidor, outros produtos comercializados além de medicamentos, tempo que o estabelecimento está em funcionamento e faturamento anual. Essas variáveis são chamadas de variáveis moderadoras, pois podem

indicar diferentes padrões de avaliação dos respondentes em relação aos constructos do modelo testado.