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CENTRO UNIVERSITÁRIO UNA

Diretoria de Educação Continuada e Pesquisa

Mestrado Profissional em Administração

Átila Simões da Cunha

Proposição e teste de um modelo para a Escolha de Cursos

Superiores de Graduação

BELO HORIZONTE (MG)

2013

Átila Simões da Cunha

Proposição e teste de um modelo para a Escolha de Cursos

Superiores de Graduação

Dissertação apresentada ao Programa de Mestrado Profissional em Administração do Centro Universitário UNA, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Administração.

Área de Concentração: Inovação e Dinâmica Organizacional

Linha de Pesquisa: Inovação, Redes Empresariais e Competitividade

Orientador: Prof. Dr. Gustavo Quiroga Souki

Co-orientador: Prof. Dr. Luiz Rodrigo Cunha Moura

BELO HORIZONTE (MG)

2013

Elaborada pela Biblioteca Universitária Ănima (Janete Oliveira – CRB-2069)

Cunha, Átila Simões da

C972p Proposição e teste de um modelo para a escolha de

cursos superiores de graduação / Átila Simões da Cunha. --

Belo Horizonte: Centro Universitário Una, 2013.

202 f.

Orientador: Gustavo Quiroga Souki

Co-orientador: Luis Rodrigo Cunha Moura

Dissertação (mestrado) – Centro Universitário Una, Programa de

Mestrado Profissional em Administração.

Bibliografia

1- Ensino Superior 2- Comportamento do Consumidor. I. Souki,

Gustavo Quiroga. II. Moura, Luis Rodrigo Cunha. III. Centro Universitário

Una. IV. Título.

CDU 378

iii

Dedico este trabalho a minha esposa, Carla; a

meus filhos, Gabriel e Ignácio; a meus pais, Luiz e

Adelaide e à memória do Pe. Magela.

AGRADECIMENTOS

Ao Professor Dr. Gustavo Quiroga Souki, pela sua criatividade, assertividade

e objetividade na condução dos inúmeros encontros de orientação.

Ao Professor Dr. Luiz Rodrigo Cunha Moura, pelo apoio acadêmico dado à

pesquisa e pelos preciosos “insights” dados dentro e fora de sala de aula.

Ao Professor Padre Geraldo Magela Teixeira (in memorian), por me fazer

compreender o poder transformador das palavras e atitudes.

À minha esposa, Carla, por apoiar minhas decisões e andar sempre ao meu

lado, me confortar e motivar nas horas mais difíceis, por compreender minhas

ausências e por me proporcionar este porto seguro que encontro em casa todos os

dias: a minha família, razão de minha vida.

Aos meus filhos, Gabriel e Ignácio, cujos sorrisos diariamente revigoram

minha alegria e entusiasmo.

Aos meus pais, Luiz e Adelaide, que, através de uma criação carinhosa,

equilibrada e exemplar, ajudaram a criar a estrutura de valores que me sustenta.

Aos meus sogros, Fauzi e Mariana, por me ajudarem a cuidar de minha

família nos momentos em que faltei.

Aos meus colegas de trabalho na UNA e na Anima, que me apoiaram nesta

decisão e permitiram que eu chegasse à sua conclusão.

Aos amigos e professores Rivadávia e Ricardo Paiva, pelo apoio decisivo em

momentos críticos.

Ao departamento de marketing da UNA, pela parceria neste projeto.

Ao Daniel, Marcelo e Maurício, representantes dos ―paulistas‖, que, ao

―desembarcarem‖ em Belo Horizonte em 2003, tornaram tudo isto possível.

―É para isto que existe a educação: Tornar os Homens felizes e o universo a

casa comum de todos.‖

Prof. Pe. Geraldo Magela Teixeira.

vii

RESUMO

A recente expansão do ensino superior brasileiro provocou crescimento da oferta de vagas no ensino superior acima do crescimento da demanda, gerando um número expressivo de vagas ociosas e despertando no gestor educacional a necessidade de melhor compreender como os estudantes escolhem as IES em que pretendem estudar, quais são os atributos considerados para a escolha, com qual nível de certeza essa escolha é efetuada e se há grupos que se diferenciam entre si no que tange aos padrões comportamentais relacionados à crença de se ter tomado a decisão correta. A partir dessas necessidades, surgem os problemas e os objetivos desta pesquisa, que consistem em identificar os atributos considerados para a escolha da IES, a capacidade de tais atributos explicarem a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta e os grupos que podem ter padrões comportamentais diferentes acerca dessa crença. Para atender a esses objetivos, esta pesquisa se dividiu em duas etapas: a primeira, de natureza exploratória, objetivou identificar os possíveis atributos considerados no processo de compra. Já a segunda etapa teve caráter quantitativo, buscando atender aos objetivos da pesquisa, de verificar os atributos determinantes no processo de compra e os seus correspondentes impactos na crença de se ter tomado a decisão correta. Para isto foi conduzido um levantamento do tipo survey, com base em um corte transversal, com amostra de 1.823 estudantes recém-matriculados em cursos superiores presenciais ofertados pelas nove IES que agregam 79% das matrículas dessa modalidade de ensino em Belo Horizonte. Os resultados obtidos permitem identificar os atributos que compõem os construtos professores e qualidade de ensino, status, reputação, tradição e reconhecimento, sucesso profissional e pessoal, acessibilidade e localização, infraestrutura, atividades extracurriculares e a viabilização da graduação. Em conjunto, esses construtos compuseram o construto formativo imagem, que também é afetado pelo construto endosso social e, juntamente com o construto preço baixo — este de forma inversa — explica a variação da crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta. Esta variação foi explicada com R² de 35%, indicando a existência de outros fatores não previstos no modelo como relevantes para a explicação da variação da crença de ter tomado a decisão correta. Verificou-se através da análise de cluster a existência de três grupos distintos no que se refere à crença de ter tomado a decisão correta, sendo que para dois desses três grupos a capacidade de os atributos identificados explicarem a crença de ter tomado a decisão correta foi superior, apresentando R² de 50%. Adicionalmente, verificou-se que as variáveis componentes do construto professores e qualidade de ensino podem constituir atributos básicos, e não diferenciadores para a escolha da IES.

Palavras-Chave: Ensino Superior. Comportamento do Consumidor.

ABSTRACT

The recent expansion in the higher education industry led to increased supply of places, higher than demand growth, generating a significant number of unfilled vacancies, causing a need to better understand how students choose the institution, what are the attributes considered by choice, what is the level of certainty of the choice made and if there are groups that differ from each other with regard to the behavioral patterns related to the belief that he made the right decision. From these needs arise the problems and objectives of this research, which is to identify the attributes considered for the choice of the institution, the ability of such attributes to explain the belief of students have taken the right decision and groups who may have behavioral patterns different about this belief. To meet these objectives, this research was divided into two stages, the first, exploratory in nature, aimed to identify the possible attributes considered in the buying process. The second stage was quantitative, seeking to meet the objectives of the research, check the attributes of determinants in the purchasing process and their corresponding impacts to the belief of students have taken the right decision. For this we conducted a survey-type research, based on a cross section, with sample of 1,823 students newly enrolled in higher education courses offered by the nine IES face that add 79% of enrollments this teaching modality in Belo Horizonte. The results allow to identify attributes that comprises the constructs teachers and teaching quality, status, reputation, tradition and recognition, professional and personal success, accessibility and location, infrastructure, extracurricular activities, and sustain undergraduate. Together, these constructs comprised the formative construct image, which also is affected by the construct endorsement social and along with the construct low price, this in reverse, explains the variation of the belief of students have made the right decision. This variations was explained with with R² of 35%, indicating the existence of other factors not listed in the model, as relevant to the explanation of the variation of belief having made the right decision. It was found through cluster analysis the existence of three distinct groups with regard to the belief of having made the right decision, and for two of these three groups, the ability of the attributes to explain the belief of having made the right decision was superior , with R² of 50%. Additionally, it was found that the variables components of the construct teachers and quality of instruction attributes may be basic, not differentiators for choosing the institution.

Keywords: Higher Education. Consumer Behavior.

LISTA DE FIGURAS E GRÁFICOS

Figura 1 Linha do tempo do ensino superior no Brasil ....................................... 28

Gráfico 1 Evolução da quantidade de IES no Brasil ............................................ 29

Gráfico 2 Evolução das IES por categoria administrativa .................................... 30

Gráfico 3 Evolução das matrículas no ensino superior presencial....................... 31

Gráfico 4 Evolução das matrículas no ensino superior presencial por categoria administrativa ....................................................................... 32

Gráfico 5 Evolução da oferta de vagas no ensino superior ................................. 33

Gráfico 6 Evolução da ociosidade no ensino superior privado ............................ 34

Figura 2 Processo de Decisão de Compra do Consumidor e as etapas pesquisadas ......................................................................................... 65

Figura 3 Modelo hipotético da pesquisa ............................................................. 66

Gráfico 7 IES onde os entrevistados se matricularam ......................................... 87

Gráfico 8 Áreas dos cursos em que os entrevistados se matricularam ............... 88

Gráfico 9 Forma de ingresso dos entrevistados na atual IES .............................. 89

Gráfico 10 Duração total do curso em que os entrevistados se matricularam (em anos) ....................................................................... 90

Gráfico 11 Valor da mensalidade do curso nos quais os entrevistados se matricularam ........................................................................................ 91

Gráfico 12 Bolsas e financiamentos dos entrevistados ......................................... 92

Gráfico 13 Origem de conclusão do ensino médio dos entrevistados ................... 93

Gráfico 14 Gênero dos entrevistados .................................................................... 94

Gráfico 15 Estado civil dos entrevistados .............................................................. 95

Gráfico 16 Faixa etária dos entrevistados ............................................................. 96

Gráfico 17 Renda familiar dos entrevistados ......................................................... 97

Figura 4 Modelo Proposto na pesquisa – amostra total ................................... 134

Figura 5 Como fazer uma análise de cluster .................................................... 138

Gráfico 18 Clusters criados com base na variável Crença de ter tomado a decisão correta ................................................................................... 139

Figura 6 Modelo proposto na pesquisa – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ..................................................................... 166

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 População Pesquisada ......................................................................... 73

Tabela 2 Definição do tamanho amostral ............................................................ 75

Tabela 3 Estatística descritiva das variáveis que irão compor o modelo ............ 98

Tabela 4 Variáveis com as dez maiores e menores médias ............................. 101

Tabela 5 Variáveis com os dez maiores e menores desvios padrão ................ 102

Tabela 6 Teste de aderência à normalidade de Kolmogorov-Smirnov .............. 103

Tabela 7 Solução fatorial do construto Imagem ................................................ 109

Tabela 8 Solução fatorial do construto Endosso Social .................................... 110

Tabela 9 Solução fatorial do construto Expectativa de valor ............................. 111

Tabela 10 Solução fatorial do construto Emoções .............................................. 111

Tabela 11 Solução fatorial do construto Crença de ter tomado a decisão correta ................................................................................................ 113

Tabela 12 Avaliação da validade convergente dos construtos de primeira ordem do modelo com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra total ........................................................................ 120

Tabela 13 Avaliação da AVE dos construtos de primeira ordem do modelo – amostra total ................................................................................... 124

Tabela 14 Avaliação da validade discriminante dos construtos de primeira ordem com base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra total ...................................................................................... 125

Tabela 15 Avaliação da CC e do AC dos construtos de primeira ordem – amostra total ...................................................................................... 126

Tabela 16 Avaliação da validade convergente do construto de segunda ordem com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra total ...................................................................................... 128

Tabela 17 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra total ...................................................................................... 129

Tabela 18 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com base nos cross-loadings – amostra total ......................... 129

Tabela 19 Avaliação da existência de multicolinearidade entre as variáveis do construto de segunda ordem formativo Imagem – amostra total 131

Tabela 20 Resultado das hipóteses do Modelo Proposto – amostra total .......... 135

Tabela 21 Q² dos construtos endógenos reflexivos do modelo – amostra total .................................................................................................... 135

Tabela 22 Estatística descritiva dos construtos transformados em variáveis ............................................................................................. 137

Tabela 23 Teste de diferença de média com correção de Bonferroni da Crença de ter tomado a decisão correta com base nos segmentos encontrados na análise de cluster ................................... 140

Tabela 24 Teste de diferença de média com correção de Bonferroni dos elementos da Imagem, do Endosso social, Expectativa de valor e Emoções com base nos segmentos encontrados na análise de cluster ............................................................................................ 140

Tabela 25 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a IES onde os entrevistados estudam ................................. 143

Tabela 26 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a Área do curso que os entrevistados estudam ................... 145

Tabela 27 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a forma de ingresso na IES ................................................. 146

Tabela 28 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a duração total do curso (em anos) ..................................... 147

Tabela 29 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o sexo dos entrevistados ..................................................... 148

Tabela 30 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a Conclusão do ensino médio .............................................. 149

Tabela 31 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o Tipo de bolsa/financiamento que os entrevistados possuem ............................................................................................. 150

Tabela 32 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o estado civil dos entrevistados ........................................... 151

Tabela 33 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o valor da mensalidade que os entrevistados pagam .......... 152

Tabela 34 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a faixa etária dos entrevistados ........................................... 153

Tabela 35 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a renda familiar dos entrevistados ....................................... 155

Tabela 36 Avaliação da validade convergente dos construtos de segunda ordem com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ...................... 160

Tabela 37 Avaliação da AVE dos construtos reflexivos do modelo – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ........................ 160

Tabela 38 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ........................ 161

Tabela 39 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com base nos cross-loadings – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ................................................... 162

Tabela 40 Avaliação da CC e do AC dos construtos de primeira ordem – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ........................ 164

Tabela 41 Avaliação da existência de multicolinearidade entre as variáveis do construto de segunda ordem formativo Imagem – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ..................................... 164

Tabela 42 Resultado das hipóteses do Modelo proposto – amostra crenças claramente definidas (clusters1 e 3) ...................................... 167

Tabela 43 Q² dos construtos endógenos do modelo crença claramente definida (clusters 1 e 3) ...................................................................... 167

Tabela 44 Comparação da carga da regressão dos indicadores do construto Imagem entre o modelo rodado com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3).................................................. 169

Tabela 45 Comparação da carga da regressão dos indicadores do construto Emoções entre o modelo rodado com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3).................................................. 169

Tabela 46 Comparação do R² dos construtos endógenos do modelo rodado com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crença claramente definida (clusters 1 e 3) ............ 170

Tabela 47 Comparação da carga da regressão das relações nomológicas testadas do modelo rodado com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crença claramente definida (clusters 1 e 3) ...................................................................... 171

Tabela 48 Comparação da medida de ajuste Q² do modelo rodado com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crença claramente definida (clusters 1 e 3) ........................................ 172

LISTA DE QUADROS

Quadro 1 Modelos do processo de decisão de compra do consumidor ............... 41

Quadro 2 Construtos de Imagem ......................................................................... 52

Quadro 3 Escalas de emoções ............................................................................ 55

Quadro 4 Esquema do modelo estendido de Fishbein adaptado pelo autor ..................................................................................................... 60

Quadro 5 Categorias dos objetivos das técnicas estatísticas de análise multivariada .......................................................................................... 78

Quadro 6 Síntese das análises realizadas na fase quantitativa da pesquisa ............................................................................................... 81

Quadro 7 Critérios para adequação da solução fatorial e confiabilidade ........... 108

Quadro 8 Síntese dos resultados dos testes de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e as variáveis analisadas. ................. 156

Quadro 9 Síntese dos resultados das hipóteses do modelo hipotético .............. 176

Quadro 10 Síntese dos resultados gerenciais da pesquisa ................................. 180

SUMÁRIO

AGRADECIMENTOS ................................................................................................ v

RESUMO ....................................................................................................... vii

ABSTRACT ......................................................................................................... 8

Lista de figuras e gráficos ...................................................................................... 9

lista de tabelas ...................................................................................................... 11

Lista de Quadros ................................................................................................... 15

SUMÁRIO ....................................................................................................... 16

1 Introdução ........................................................................................... 19

1.1 Problema de Pesquisa ....................................................................... 20

2 OBJETIVOS ......................................................................................... 22

2.1 Objetivo geral ..................................................................................... 22

2.2 Objetivos específicos ........................................................................ 22

3 CONTEXTUALIZAÇÃO DO OBJETO DE PESQUISA ........................ 24

4 O PAPEL SOCIAL DA EDUCAÇÃO E O MARKETING ..................... 36

5 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ........................................................... 38

5.1 Comportamento do consumidor ....................................................... 38

5.2 Estágios do processo de decisão de compra ................................. 43

5.2.1 Reconhecimento da necessidade ..................................................... 43

5.2.2 Busca de informações ....................................................................... 45

5.2.3 Avaliação de alternativas .................................................................. 50

5.2.4 Compra ................................................................................................ 59

5.2.5 Pós-compra ........................................................................................ 62

6 MODELO HIPOTÉTICO DA PESQUISA ............................................. 64

7 METODOLOGIA .................................................................................. 68

7.1 Tipo de pesquisa e técnicas de coleta de dados............................. 68

7.1.1 Etapa exploratória .............................................................................. 70

7.1.2 Etapa quantitativa .............................................................................. 71

7.2 População pesquisada ...................................................................... 71

7.3 Escalas e análise estatística ............................................................. 76

8 RESULTADOS .................................................................................... 80

8.1 Etapa exploratória .............................................................................. 80

8.2 Etapa quantitativa .............................................................................. 81

8.3 Análise exploratória dos dados ........................................................ 82

8.3.1 Análise de Dados Ausentes .............................................................. 82

8.3.2 Análise de Outliers ............................................................................. 85

8.3.3 Caracterização da amostra ................................................................ 86

8.3.4 Análise descritiva ............................................................................... 97

8.3.4.1 Normalidade ..................................................................................... 103

8.3.4.2 Linearidade ....................................................................................... 106

8.4 Dimensionalidade dos construtos da pesquisa ............................ 106

8.5 Método de equações estruturais .................................................... 113

8.5.1 Outer Model - Validade convergente, discriminante, confiabilidade e multicolinearidade ................................................ 120

8.5.1.1 Construtos de primeira ordem ........................................................ 120

8.5.1.2 Construtos de segunda ordem ....................................................... 127

8.5.2 Modelos Estruturais – Validade nomológica e ajuste do modelo .............................................................................................. 132

8.6 Análise de cluster............................................................................. 136

8.6.1 Transformação dos construtos em variáveis ................................ 136

8.6.2 Formação dos clusters .................................................................... 137

8.6.3 Diferenças comportamentais nos perfis dos clusters .................. 140

8.6.4 Diferenças entre os perfis dos clusters ......................................... 142

8.7 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados na análise de cluster .................................................. 157

8.7.1 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados na análise de cluster – cluster que não sabe avaliar se tomou a decisão correta (2) ........................................... 157

8.7.2 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados na análise de cluster – cluster crenças claramente definidas (1 e 3) ............................................................ 158

8.7.2.1 Outer model de segunda ordem – cluster crenças claramente definidas (1 e 3) ............................................................ 158

8.7.2.2 Inner Path model – cluster crenças claramente definidas (1 e 3) 165

8.8 Testes de diferença entre os R² e as cargas da regressão, comparando os modelos e considerando a amostra total e a amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3) ............. 168

8.9 Comparação do ajuste dos modelos considerando a amostra total e a amostra crença claramente definida (cluster 1 e 3) .................................................................................... 171

9 CONCLUSÕES .................................................................................. 173

9.1 LIMITAÇÕES ..................................................................................... 181

9.2 SUGESTÕES PARA FUTURAS PESQUISAS .................................. 182

REFERÊNCIAS .................................................................................................... 184

APÊNDICE A – Variáveis de Escolha de Cursos de Graduação ..................... 194

APÊNDICE B – Questionário da fase quantitativa da pesquisa ...................... 197

APÊNDICE C – Resultados sobre o modelo considerando a amostra crença não definida .......................................................................... 201

1 INTRODUÇÃO

Desde o seu descobrimento, até a chegada de D. João VI em 1808, o

Brasil não dispunha de instituições de ensino superior. Naquela época, apenas os

jovens integrantes de uma elite colonial portuguesa eram enviados a Portugal

para terem acesso ao ensino superior (SOARES et al., 2002).

Com a chegada de D. João VI ao Brasil, os primeiros cursos superiores

brasileiros começaram a ser autorizados, mas ainda de forma tímida e limitada a

profissões técnicas, pois não era interesse do governo a criação de universidades

(SOARES et al., 2002).

Na década de 1930 surgiram as primeiras universidades no Brasil, ainda herança de

um modelo anterior, pois consistiam em sua grande maioria na unificação dos

cursos de natureza técnico-profissionalizantes em torno de uma única instituição de

ensino. Em 1961 foi promulgada a primeira Lei de Diretrizes e Bases – LDB, que

posteriormente foi revogada pela LDB de 1968, esta, por sua vez, substituída pela

LDB de 1996 que, por conceder maior autonomia às instituições de ensino superior

e flexibilizar as regras para a criação de novas instituições, permitiu expressiva

expansão do ensino superior brasileiro (SOARES et al., 2002; TEIXEIRA, 1989).

Essa expansão provocou crescimento da oferta de vagas no ensino superior acima

do crescimento da demanda, gerando um número expressivo de vagas ociosas nas

instituições privadas de ensino superior. Nesse contexto, para que os gestores

educacionais sejam capazes de promover o aumento da atratividade e,

consequentemente, de procura pelos cursos de sua instituição, torna-se necessária

a compreensão do processo de decisão de compra dos consumidores de serviços

educacionais, identificando como os estudantes definem as Instituição de Ensino -

Superior – IES em que pretendem estudar.

Esse problema afeta sobremaneira as IES privadas, uma vez que

dependem de sua própria viabilidade econômico-financeira para sustentabilidade

no longo prazo, e o preenchimento das vagas ofertadas é elemento fundamental

para isso. Considerando que as IES privadas reúnem 74,6% das matrículas do

ensino superior brasileiro (TEIXEIRA, 2012, p. 39), ganham relevância os estudos

envolvendo aspectos relacionados à sua gestão, pois contribuirão para o

desenvolvimento da parte majoritária do ensino superior brasileiro.

Além da importância socioeconômica da presente pesquisa, derivada

dos fatores citados, destaca-se ainda a sua importância teórica. A literatura do

processo de decisão de compra dos consumidores de serviços educacionais

aponta atributos de imagem, endosso social, preço cobrado, expectativa de valor

e as emoções dos candidatos como influenciadores do processo decisório para a

escolha da IES (ARYA, 2010; NAZARI; ELAHI, 2012; MARTINS; TEIXEIRA;

SILVA, 2009; SOUKI et al., 2007; KOTLER; FOX, 1994; PUNJ; STAELIN, 1978;

BERGAMO et al., 2010).

Entretanto, em nenhum dos trabalhos ora mencionados foi verificada a

existência de discussões em torno da contribuição desses atributos para a

escolha realizada pelos estudantes. Na tentativa de avaliar os impactos dos

diversos atributos sobre a escolha por eles realizada, foi proposto o conceito

denominado ―crença de se ter tomado a decisão correta‖. Tal conceito parte da

suposição de que, apesar de os estudantes avaliarem diversos atributos durante

seu processo decisório, tal avaliação não conduz, necessariamente, à certeza

acerca da escolha efetuada. Nesse sentido, uma parcela dos estudantes pode

estar escolhendo as IES sem ter a convicção de estar tomando a decisão correta.

A presente pesquisa parte, portanto, destes três pilares: o conjunto de

atributos considerado, a crença de se ter tomado a decisão correta e a possível

existência de grupos de estudantes com padrões comportamentais distintos em

relação à crença de ter tomado a decisão correta. A partir desses pilares será

proposto um modelo para a escolha de cursos superiores de graduação.

1.1 Problema de Pesquisa

A presente pesquisa pretende auxiliar os gestores de IES a

compreenderem como os estudantes de cursos de graduação escolhem as

instituições em que pretendem estudar, de forma que possam adotar estratégias

capazes de aumentar a procura por seus cursos, distinguindo-se de seus

concorrentes em um ambiente em que a oferta é maior do que a demanda.

Sendo assim, o problema de pesquisa pode ser traduzido nas

seguintes questões norteadoras: 1ª) quais são os atributos considerados pelos

estudantes para escolherem as suas IES dentre as diversas opções disponíveis;

2ª) como os atributos considerados pelos candidatos para escolherem as IES

afetam as suas crenças em terem tomado a decisão correta e 3ª) existem grupos

de estudantes que se diferenciam entre si no que se refere aos padrões

comportamentais relacionados à crença de ter tomado a decisão correta?

Para responder à primeira questão norteadora, foram levantados os

atributos considerados no processo de decisão por IES. Para tratar da segunda,

introduziu-se um conjunto de variáveis que avalia a crença dos estudantes em

terem tomado a decisão correta, e buscou-se verificar como os atributos afetam

essa crença. Isto porque a crença de ter tomado a decisão correta foi

considerada como um indicativo de segurança em torno da decisão tomada, uma

vez que os estudantes pesquisados já se encontram matriculados. Dessa forma,

se atributos influenciaram ou não a segurança à época em que a decisão foi

tomada, também se poderá dizer se influenciam ou não a escolha da IES. Por

fim, para buscar solução para a terceira questão norteadora, foi realizada uma

análise de cluster dos estudantes, segregando-os em grupos conforme a sua

crença em terem a tomado a decisão correta.

Sob o prisma gerencial, ao responder tais questões, espera-se oferecer

ao gestor educacional subsídios para a formulação de estratégias empresariais

capazes de alavancarem a procura pela sua IES, criando condições para sua

viabilidade em longo prazo. A relevância do problema de pesquisa decorre,

portanto, de conexão com a sustentabilidade institucional da IES, em especial

das IES privadas.

Sob o prisma acadêmico, a propositura do construto ―crença de ter

tomado a decisão correta‖ ao modelo chama atenção para uma maior e mais

profunda discussão acadêmica em torno da capacidade de os atributos de

escolha de IES, atualmente discutidos como relevantes na literatura, serem

capazes de efetivamente influenciarem a escolha do candidato.

2 OBJETIVOS

Considerando-se o problema desta pesquisa, foram estabelecidos os

seguintes objetivos:

2.1 Objetivo geral

A presente pesquisa tem por objetivo identificar os atributos

considerados para a escolha de IES, a capacidade de tais atributos explicarem a

crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta, e os grupos que

podem ter padrões comportamentais diferentes acerca da crença em terem

tomado a decisão correta.

2.2 Objetivos específicos

A partir do objetivo geral, a presente pesquisa buscará ainda atender

aos seguintes objetivos específicos:

propor e testar um modelo capaz de explicar como os atributos de

escolha de IES afetam a crença dos estudantes em terem tomado a

decisão correta;

identificar os atributos que compõem a imagem que os estudantes

possuem em relação às IES;

avaliar os impactos da imagem que os estudantes possuem em relação

às IES sobre as suas emoções em relação a elas;

avaliar os impactos da imagem que os estudantes têm das IES sobre a

sua expectativa de valor em relação a elas;

verificar os impactos do preço cobrado pelas IES sobre a expectativa

de valor que os estudantes possuem em relação a elas;

verificar os impactos do endosso social sobre a imagem que os

estudantes possuem em relação às IES;

verificar os impactos do endosso social, imagem, preço baixo,

expectativa de valor e das emoções na crença dos estudantes de terem

tomado a decisão correta em relação à escolha das IES;

verificar se existem diferenças no que se refere à crença em ter tomado

a decisão correta para diferentes grupos de estudantes.

3 CONTEXTUALIZAÇÃO DO OBJETO DE PESQUISA

Diferentemente de grande parte dos demais países latino-americanos,

que tiveram suas primeiras universidades de origem religiosa e dependentes da

autorização do Sumo Pontífice, tendo sido instituídas pelos espanhóis no Século

XVI, o Brasil, até o início do Século XIX, não possuía universidades (SOARES et

al., 2002).

Até o Século XIX, possuíam acesso à universidade apenas os filhos da

elite colonial portuguesa, enviados a Portugal para estudar na Universidade de

Coimbra, que recebia jovens das colônias portuguesas com o propósito de

desenvolver homogeneidade cultural avessa a questionamentos da fé católica e à

superioridade da colônia em relação à metrópole. Durantes os três primeiros

séculos do Brasil Colônia, foram enviados a Portugal para cursarem ensino

superior cerca de 2.500 jovens nascidos no Brasil (SOARES et al., 2002).

Os jovens brasileiros enviados à Universidade de Coimbra eram

considerados portugueses nascidos no Brasil, podendo até mesmo lecionar na

Universidade. O Marquês de Pombal, que introduzira diversas reformas em

Portugal designou um deles, Francisco de Lemos de Faria Pereira Coutinho, para

planejar e executar mudanças radicais na Universidade de Coimbra, tendo sido

seu reitor por trinta anos. Outro exemplo foi José Bonifácio de Andrada, patriarca

da independência do Brasil (TEIXEIRA, 1989).

Foi a partir de 1808, quando ocorreu a vinda da família real portuguesa

para o Brasil, fugindo da invasão de Portugal pela França, que começam a ser

instaladas as primeiras IES no Brasil. Já residente em Salvador, o Príncipe

Regente D. João VI recebeu de comerciantes daquela cidade o pedido para que

fosse criada uma universidade, os quais ofereciam para tanto os recursos

financeiros necessários. O pedido não foi aceito, mas foi autorizada a criação do

curso de Cirurgia, Anatomia e Obstetrícia, sendo este o primeiro curso superior a

funcionar no Brasil. Nos anos que sucederam essa criação até a proclamação da

república em 1889, 42 foram os pedidos de criação de universidades, todos

recusados pelo governo e pelo parlamento, tendo sido apenas criados cursos em

escolas profissionais, como os da Escola de Minas de Ouro Preto (TEIXEIRA,

1989).

Também nos anos iniciais da República, entre 1889 e 1920, as

políticas de governo não possibilitaram a criação de uma universidade brasileira.

A influência do grupo de oficiais que proclamou a república pode ser considerada

como decisiva para o retardamento da criação da primeira universidade brasileira.

Tal grupo via a universidade como uma instituição ultrapassada e anacrônica,

incapaz de atender às necessidades do novo mundo, razão pela qual defendiam

cursos laicos de orientação técnica profissionalizante. Nesse período,

aproveitando-se de descentralização política, alguns estados constituíram suas

Universidades (São Paulo, Amazonas e Rio de Janeiro), que foram logo

descontinuadas pelo governo federal (SOARES et al., 2002).

A primeira universidade brasileira veio a ser criada apenas em 1920

(Universidade do Rio de Janeiro), denominada atualmente como Universidade

Federal do Rio de Janeiro, que reunia administrativamente cursos

profissionalizantes então existentes. Comentava-se à época que era uma

universidade ―para belga ver‖ criada para conceder o título de Doutor Honoris

Causa ao Rei da Bélgica que visitaria o Brasil (ROMANO, 2006).

Com o golpe de estado que pôs fim à velha república, surgem as

condições para o nascimento de universidades no Brasil, com a criação em 1931

do Estatuto das Universidades Brasileiras pelo governo do então presidente

Getúlio Vargas (SOARES et al., 2002).

De fato, a primeira universidade do Brasil foi a Universidade de São

Paulo, constituída em 1934 pelo governo do estado de São Paulo, fruto de um

projeto político que visava à criação de uma universidade de alto padrão

acadêmico-científico em uma clara tentativa de retomar o espaço político perdido

com a revolução de 1930 (SOARES et al., 2002).

Muito embora tenha sido criado o Estatuto das Universidades

Brasileiras, a vocação do ensino superior brasileiro era o ensino, não a pesquisa,

devido à escassez de recursos. Além disso, os cursos de filosofia, matemática,

história e química serviam principalmente para formar professores para um

ensino médio em expansão (SOARES et al., 2002).

Com o governo populista de Getúlio Vargas, houve um movimento de

integração de faculdades em universidades, que foram federalizadas de forma tal

que cada unidade da federação passou a possuir sua universidade federal.

Durante a nova república, foram criadas vinte e duas universidades federais e

nove de natureza religiosa. No final da era Vargas, 65% das matriculas no ensino

superior estavam localizadas em universidades, e as demais em faculdades

técnicas (SOARES et al., 2002).

Em 1961 foi promulgada a primeira Lei de Diretrizes e Bases da

Educação Brasileira, a Lei 4.024 de 1961. Destaca-se nesse marco legal a

centralização do controle do ensino superior, mediante a criação do Conselho

Federal de Educação, cujos membros foram nomeados pelo Presidente da

República, conforme se verifica no artigo 9º deste ato legal:

artigo 9º Ao Conselho Federal de Educação, além de outras atribuições conferidas por lei, compete:

a) Decidir sobre o funcionamento dos estabelecimentos isolados de ensino superior, federais e particulares;

b) Decidir sobre o reconhecimento de universidades, mediante a aprovação de seus estatutos e dos estabelecimentos isolados de ensino superior, depois de um prazo de funcionamento regular de, no mínimo, dois anos; [...]

e) indicar disciplinas obrigatórias para os sistemas de ensino médio e estabelecer a duração e o currículo mínimo dos cursos de ensino superior.

Em seus artigos 81 e 85, a Lei 4.024/61 abordou a forma de

constituição das universidades e dos estabelecimentos isolados de ensino

superior, possibilitando que as IES não governamentais se organizassem sob a

forma de fundações ou associações.

Art. 81. As universidades serão constituídas sob a forma de autarquias, fundações ou associações. A inscrição do ato constitutivo no registro civil das pessoas jurídicas será precedida de autorização por decreto do governo federal ou estadual.

Art. 85. Os estabelecimentos isolados serão constituídos sob a forma de autarquias, de fundações ou associações.

Com o golpe militar de 1964, foi promulgada nova lei fixando normas

de organização e funcionamento do ensino superior — a Lei 5.540 de 1968 —

que não trouxe mudanças significativas nos aspectos relativos à forma de

constituições das IES.

Como decorrência de pressões pela expansão do número de vagas, a

partir de 1968 houve uma forte expansão do setor privado, sendo que no ano de

1980 mais da metade das matrículas no ensino superior estavam localizadas em

estabelecimentos isolados e, destes, 86% eram faculdades privadas (SOARES et

al., 2002).

Com a promulgação da constituição federal de 1988, foram iniciados os

debates sobre um novo marco legal para a educação brasileira, que culminaram

na promulgação da Lei 9.394/96, a atual LDB.

Dentre as modificações introduzidas pela Lei 9.394/96, duas foram

fundamentais no processo de expansão do número de vagas a partir de sua

promulgação, a saber: 1) a possibilidade de instituições de ensino superior serem

mantidas por instituições de direito privado com finalidade lucrativa e 2) a criação

de uma nova modalidade de instituição de ensino superior, o Centro Universitário.

Esses fatores, aliados a uma maior liberalidade para autorização de cursos e de

faculdades isoladas pelo Ministério da Educação, contribuíram para crescimento

da ordem de 236% entre os anos de 1994 e 2005 (NUNES, 2007).

O resumo da evolução cronológica do ensino superior no Brasil pode

ser demonstrado conforme a Figura 1.

Figura 1 Linha do tempo do ensino superior no Brasil

‗

Fonte: elaborada pelo autor, com base em informações de Soares et al. (2002), Romano (2006) e Teixeira (1989).

A leitura dos dados do ensino superior brasileiro permite observar uma

elevada expansão da quantidade de IES a partir da promulgação da Lei 9.394/96,

conforme se pode observar no gráfico 1. Nota-se que entre os anos de 1980 e 2000

o número de IES cresceu 34%, saindo de 882 em 1980 para 1180 no ano 2000.

Entre os anos de 2000 e 2010 esse crescimento foi de 101%.

Gráfico 1 Evolução da quantidade de IES no Brasil

Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.

Nota-se no gráfico 2 que até 1996 as curvas de evolução do número de

IES públicas e privadas apresentavam comportamentos semelhantes, o que deixa de

acontecer após esse ano, quando se verifica um descolamento das IES privadas,

que crescem de 1004 em 2000 para 2099 em 2010. Isso representa um crescimento

de mais de 1000 IES, ou seja, em uma década foram criadas mais IES do que

durante toda a história do ensino superior brasileiro até então. Já nas IEs públicas, o

crescimento foi bem inferior, totalizando 102 IES no mesmo período.

882

918 1.180

2.377

500

1.000

1.500

2.000

2.500

tid

e d

e IE

Ano

Gráfico 2 Evolução das IES por categoria administrativa

Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.

A evolução das matrículas no ensino superior presencial brasileiro

apresenta comportamento semelhante ao da evolução do número de instituições de

ensino superior, conforme pode ser observado no gráfico 3.

200 222 176 278

682 696

1.004

2.099

500

1.000

1.500

2.000

2.500

tid

e d

e I

IES públicas IES privadas

Gráfico 3 Evolução das matrículas no ensino superior presencial

Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.

O gráfico 4 apresenta a evolução das matrículas no ensino superior

presencial brasileiro conforme a categoria administrativa, reforçando a relevância do

setor privado na expansão do ensino superior brasileiro.

1.377.286 1.540.080

2.694.245

5.449.120

1.000.000

2.000.000

3.000.000

4.000.000

5.000.000

6.000.000

Nú

mero

de M

atr

ícu

las

Gráfico 4 Evolução das matrículas no ensino superior presencial por categoria

administrativa

Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.

Para uma análise mais aprofundada desse crescimento, é necessária

ainda uma avaliação da evolução das vagas ofertadas no ensino superior, conforme

observado no Gráfico 5.

885.054 961.455

1.807.219

3.987.424

492.232 578.625

887.026

1.461.696

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

3.500.000

4.000.000

4.500.000

tid

e d

e M

atr

ícu

las

Matriculas - IES Privadas Matriculas - IES Públicas

Gráfico 5 Evolução da oferta de vagas no ensino superior

Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.

Enquanto o crescimento da oferta de vagas na década foi de 671%, com a

criação de 2,7 milhões de novas vagas ofertadas anualmente, o crescimento de

ingressantes foi da ordem 346%, com o crescimento de 1,2 milhão de novos

ingressantes. Verifica-se que, em um período de 30 anos, o crescimento do número

de vagas foi de 1,5 milhão maior do que o crescimento dos ingressantes, o que

causou a criação de um problema para as instituições de ensino superior privadas: a

ociosidade de vagas. Tal ociosidade é caracterizada pela diferença entre as vagas

ofertadas e as vagas efetivamente preenchidas.

O Gráfico 6 apresenta o crescimento da ociosidade no ensino superior

privado, demonstrada pelas diferentes evoluções do número de vagas (oferta) e do

número de ingressantes (demanda) nessas instituições. Fica constatado que o

crescimento do ensino superior a partir da Lei 9.394/96 foi também acompanhado

pelo crescimento da ociosidade de vagas, pois a oferta cresceu acima da demanda.

No ano de 2010, o ensino superior privado apresentou ociosidade (oferta maior que

277.874 347.775

970.655

2.674.855

126.940

155.009 245.632

445.337

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

tid

e d

e V

as O

fert

Vagas - IES Privadas Vagas - IES Públicas

demanda) de 1,5 milhão de vagas, fazendo com que o número de vagas ociosas se

tornasse superior ao número de vagas preenchidas.

Gráfico 6 Evolução da ociosidade no ensino superior privado

Fonte: TEIXEIRA (2012), adaptado pelo autor.

A existência de relevante quantidade de vagas não preenchidas no ensino

superior privado brasileiro, para Loch e Reis (2004), constitui importante desafio

estratégico, demandando dos gestores a busca de alternativas para que seja

preservada a viabilidade financeira do empreendimento educacional. Isso é

endossado também por Bergamo et al. (2010), que atribuem à flexibilização das

regras para a abertura de cursos e instituições de ensino superior no Brasil a partir

de 1995 a latente necessidade de as IES identificarem estratégias mercadológicas

adequadas às suas necessidades de expansão ou manutenção de sua atividade

educacional.

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.00019

tid

e d

e V

as e

de I

ressan

tes

Vagas - IES Privadas Ingressantes - IES Privadas

Ociosidade

Assim, compreender como o público que procura uma vaga no ensino

superior escolhe a IES em que irá estudar constitui relevante papel para o gestor de

uma IES privada, pois permitirá a implantação de práticas de gestão capazes elevar

o preenchimento das vagas ofertadas, reduzir a ociosidade e, com isso, melhorar as

condições de sustentabilidade do empreendimento educacional.

A busca pela compreensão desse comportamento não deve ser

confundida com a discussão em torno do tema da mercantilização do ensino

superior, uma vez que o expressivo crescimento da oferta de vagas e matrículas no

ensino superior privado desperta a atenção da sociedade para o tema dessa

mercantilização, sem fazer distinção entre três importantes debates: a) o do papel do

Estado como fornecedor de serviços educacionais, já que ele pode oferecer

diretamente esses serviços, como faz nas universidades federais, ou por meio de

convênios com IES particulares, como faz no Programa Universidade para Todos -

PROUNI; b) o da aplicabilidade da educação superior paga para todos, pois o

Estado pode cobrar pela oferta de serviços educacionais em IES por ele mantidas,

como é o caso do Chile e c) a precarização da qualidade do ensino em decorrência

da expansão desordenada, que pode ocorrer tanto em IES particulares como

públicas. A próxima seção procura esclarecer de forma sintética as diferenças entre

tais debates.

4 O PAPEL SOCIAL DA EDUCAÇÃO E O MARKETING

Da mesma forma que a tradição do ensino filantrópico é muito antiga e

respeitada, também é velha a recusa da sociedade em ver o ensino como uma

atividade comercial (CASTRO, 2007). Já na Atenas do século V a.C. o debate

estava presente quando os sofistas se apropriaram da tarefa de educadores, donos

de uma técnica apurada de ensino-aprendizagem, e passaram a cobrar por seu

trabalho como em qualquer outra profissão, sendo desaprovados pela aristocracia —

a única classe social à época livre e detentora da democracia — que concebia a

educação como o exercício de uma paixão só concebível como função gratuita,

tendo como símbolo desse princípio o filósofo Sócrates (TEIXEIRA, 2008).

Esse debate é muito presente nos dia de hoje e retratado em inúmeros

trabalhos acadêmicos, sendo identificado por diversos rótulos: nos EUA como

―capitalismo acadêmico‖, na Europa como ―homogeneização da educação superior

pública‖ e na América Latina como ―mercantilização e comoditização da educação

superior pública‖ (SERAFIM, 2011).

Há que se destacar que esse debate situa-se em torno do fenômeno da

privatização, termo usado para designar experiências muito distintas, que vão desde

a cobrança de taxas e anuidades nas instituições públicas, como acontece no Chile,

até a expansão das matrículas no setor privado, como no caso brasileiro. A linha

principal desse debate encontra-se na demonstração do Estado em reduzir o

investimento na educação superior pela adoção de uma lógica de mercado

(DURHAM; SAMPAIO, 2000).

Em que pese a educação de nível superior no Brasil estar no seio desse

debate, não é esse o tema do qual se origina a presente pesquisa. O debate em

torno do papel do Estado no ensino superior brasileiro deve ser conduzido pelos

diversos atores que compõem o sistema democrático de uma nação, para que ao fim

sejam conquistadas políticas de Estado que atendam aos anseios do povo brasileiro.

A possível relação clientelista entre o estudante e a instituição de ensino

superior também passa ao lado da presente pesquisa. Parte-se do pressuposto que,

uma vez matriculado, a relação que existe entre o aluno e a escola é de ensino-

aprendizagem. O aluno não compra um produto ou serviço, ele é o sujeito de sua

educação, o centro da escola, o ator principal de uma grande epopeia (TEIXEIRA,

2008).

A presente pesquisa tem origem no debate em torno da função social do

marketing, bastante distinto dos debates em torno do papel do Estado na educação

ou da relação clientelista entre aluno e escola.

A função social do marketing é tratada por Kotler e Levy (1969), que o

definem como uma ampla atividade social que vai além da simples venda de

produtos alcançando o objetivo maior de servir e satisfazer as necessidades

humanas. Neste sentido, os princípios de marketing podem ser aplicados a

governos, organizações sem fins lucrativos, campanhas de doação, pessoas e

ideias.

Compreender a motivação que leva doadores a doarem recursos para

obras assistenciais é fundamental para uma entidade que depende de tais recursos

para a execução de sua missão (KOTLER; LEVY, 1969).

A discussão dos conceitos de marketing aplicáveis à escolha, feita pelo

estudante, de uma IES não representa um endosso à mercantilização do ensino e

uma apologia ao livre mercado. Ainda que todo o ensino superior fosse gratuito e

oferecido pelo Estado, práticas de marketing seriam necessárias para a

compreensão dos motivos que levariam os estudantes a escolherem uma ou outra

IES.

Estudar práticas de marketing relacionadas ao comportamento dos

estudantes durante o processo de escolha da IES é, portanto, fundamental para que

a IES tenha alunos, pois, se não for por eles escolhida, não poderá exercer sua

função social, a de educar.

5 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Esta seção buscará abordar a fundamentação teórica de uma forma

didática e abrangente, permitindo uma visão ampla dos principais conceitos

relacionados ao campo de estudos do comportamento do consumidor, de forma a

permitir uma compreensão mais clara para o leitor menos familiarizado. No entanto,

cada um dos tópicos que compõem esta seção é iniciado com uma síntese de seu

conteúdo, permitindo maior objetividade para o leitor mais familiarizado com o

campo.

Esclarece-se que o estudante será tratado como consumidor de serviços

educacionais para fins de melhor compreensão das discussões teóricas abordadas

nessa etapa da pesquisa. Esse tratamento não representa concordância com

eventuais relações clientelistas entre aluno e escola, verificadas em determinadas

circunstâncias, pois, como já abordado, o autor acredita que a relação prevalecente

entre a escola e os alunos deve ser a de ensino-aprendizagem. Abordar o

comportamento do estudante durante o processo de escolha como comportamento

do consumidor de serviços educacionais é decorrência do compromisso do autor

com o rigor na utilização do marco teórico em torno do tema objeto da pesquisa.

As próximas seções buscarão aprofundar o referencial teórico em torno do

tema central desta pesquisa: o comportamento de compra do consumidor de

serviços educacionais.

5.1 Comportamento do consumidor

O estudo do comportamento do consumidor deriva das disciplinas que

compõem a ciência do comportamento e se propõe a estudar as diversas atividades

componentes de um processo de compra. Para isso, modelos integrativos do

comportamento de compra do consumidor foram criados, os quais se sustentam,

principalmente, na divisão do processo de compra em cinco etapas: o

reconhecimento da necessidade, a busca de informações, a avaliação de

alternativas, a compra e o pós-compra (BENNETT; KASSARJIAN, 1975; SOLOMON,

2002; MOWEN; MINOR, 2003; SHETH; MITTAL; NEWMAN, 2008; LOPES; SILVA,

2011; GOLDSTEIN; ALMEIDA, 2011; MESQUITA; MARTINS, 2010; HIRSCHMAN,

1989).

Partindo-se do propósito central de marketing, que é o de identificar e

satisfazer necessidades do consumidor (no marketing de serviços esse propósito se

mantém), a compreensão do comportamento de compra dos consumidores de

serviços educacionais assume papel estratégico para as instituições de ensino

superior.

Para Bennett e Kassarjian (1975), o estudo do comportamento do

consumidor deriva das disciplinas que se ocupam do comportamento humano — as

ciências do comportamento. Dentre estas, as que fizeram contribuições significativas

para o estudo do comportamento do consumidor são a economia, a sociologia, a

psicologia e, em menor grau, a política e a antropologia cultural. A primeira ocupa-se

do comportamento do consumidor; a sociologia se ocupa do comportamento de

grupo de indivíduos; a psicologia, com os próprios indivíduos; e a psicologia social e

a ciência política, com o comportamento do indivíduo dentro do grupo ou dos grupos.

O comportamento do consumidor surgiu inicialmente da teoria da utilidade,

oriunda da economia. Entretanto, não era possível ignorar os fatores complexos

como a motivação, valores e atitudes. Por isso, na década de 1940, foram os

pesquisadores motivacionais psicanaliticamente orientados que introduziram e

salientaram tanto a motivação consciente quanto a inconsciente no marketing. De

acordo com esses teóricos, havia forças profundamente enraizadas que levavam

não só à escolha de um cônjuge como também à seleção de um carro. No fim da

década de 1950 apareceram modelos matemáticos do que iria se tornar o campo do

comportamento do consumidor. Da psicologia foram adaptados os modelos de

aprendizado estocásticos ao comportamento do consumidor, seguidos de perto

pelos modelos cognitivos, pelos de fluxograma e pelas simulações em computador

(BENNETT; KASSARJIAN, 1975).

Surge então o campo do comportamento do consumidor, que abrange

uma ampla área, correspondendo ao estudo dos processos envolvidos quando

indivíduos ou grupos selecionam, compram, usam ou dispõem de produtos, serviços,

ideias ou experiências para satisfazer necessidades e desejos (SOLOMON, 2002).

Para Mowen e Minor (2003), o comportamento do consumidor é definido

como o estudo das unidades compradoras e dos processos de troca envolvidos na

aquisição, no consumo e na disposição de mercadorias, serviços, experiências e

ideias.

Sheth, Mittal e Newman (2001) definem o comportamento do cliente como

sendo as atividades físicas e mentais realizadas por clientes de bens de consumos e

industriais que resultam em decisões e ações, como comprar e utilizar produtos e

serviços.

O comportamento do consumidor, para Blackwell, Miniard e Engel (2005),

é definido como atividades com que as pessoas se ocupam quando obtêm,

consomem e dispõem de produtos e serviços.

Com o intuito de simplificar uma realidade extremamente complexa,

estudiosos das relações de consumo idealizaram modelos integrativos do

comportamento do consumidor, permitindo que se faça a distinção e compreensão

das diferentes fases do processo decisório na tentativa de prever o comportamento

futuro (LOPES; SILVA, 2011). Para Goldstein e Almeida (2011), a integração parece

ser uma tônica na disciplina Comportamento do Consumidor, provavelmente por

causa de seu desenvolvimento histórico, baseado em uma coletânea de

conhecimentos de várias outras disciplinas.

A partir das definições conceituais, passa-se a avaliar os diversos

modelos teóricos do processo de decisão de compra do consumidor. Para Mesquita

e Martins (2010), os principais autores que propuseram modelos teóricos do

processo de decisão de compra do consumidor podem ser resumidos no Quadro 1.

Quadro 1 Modelos do processo de decisão de compra do consumidor

Autor Etapas do Modelo

Blackwell, Miniard e Engel (2005)

- Reconhecimento da necessidade - Busca de informações - Avaliação de alternativas pré-compra - Compra - Consumo - Avaliação pós-consumo - Descarte

Kotler e Armstrong (2003)

- Reconhecimento da necessidade - Busca da informação - Avaliação das alternativas - Decisão de compra - Comportamento pós-compra

Sheth; Mittal e Newman (2001)

- Reconhecimento do problema - Busca de informação - Avaliação de alternativas - Compra - Experiência pós-compra

Churchill Junior e Peter (2003)

- Reconhecimento da necessidade - Busca de informações - Avaliação de alternativas - Decisão de compra - Avaliação pós-compra

Bateson e Hoffman (2001) - Estágio pré-compra - Estágio de consumo - Avaliação pós-compra

Lovelock e Wright (2004) - Etapa pré-compra - Etapa do encontro do serviço - Etapa pós-compra

Fonte: adaptado de Mesquita e Martins (2010).

Em sua pesquisa, Lopes e Silva (2011) identificaram que a literatura

acadêmica contempla diversos modelos integrativos que descrevem o

comportamento do consumidor: Modelo de Nicosia (NICOSIA, 1966); Modelo de

Howard e Sheth (HOWARD; SHETH, 1969); Modelo holocêntrico (MARKIN, 1974);

Modelo Kerby (KERBY, 1975 apud ZALTMAN; WALLENDORF, 1979); Modelo de

processamento de informação de Bettman (BETTMAN, 1979); Modelo de Rao e

Vilcassim (RAO;VILCASSIM, 1985); Modelo Engel, Blackwell e Miniard

(BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005); Modelo Howard (HOWARD, 1989); Modelo

Experimental do Consumidor de Holbrook e Hirschman (HOLBROOK; HIRSCHMAN,

1982 apud HIRSCHMAN, 1989) e o Modelo de Valores de Consumo de Sheth,

Newman e Gross (SHETH; NEWMAN; GROSS, 1991).

Os modelos integrativos de comportamento do consumidor, na avaliação

de Goldstein e Almeida (2011), podem ser classificados em ―Explicativos‖ ou

―Estímulo-Reação‖. Os modelos Explicativos têm por objetivo descobrir as razões

que levam o consumidor a tomar uma decisão e seu raciocínio, explicando assim

seu comportamento. Já os modelos Estímulo-Reação têm por objetivo prever qual

seria o resultado de um processo, considerando-se certas entradas, assumindo-se

certas hipóteses, sem, contudo analisar e modelar o processo em si.

Levando em conta os objetivos da presente pesquisa, serão considerados

apenas os modelos Explicativos. A partir da avaliação do Quadro 1 e das pesquisas

conduzidas por Goldstein e Almeida (2011) e Hirschman (1989), avaliou-se o

processo de compra dividido em cinco estágios principais: reconhecimento da

necessidade, busca de informação, avaliação de alternativas, decisão de

compra/consumo e avaliação pós-compra/consumo.

Em outras palavras, Hirschman (1989) avalia o processo de compra do

consumidor em termos de uma jornada heroica (Heroic Quest), onde o protagonista

central (o consumidor) procura atender suas necessidades, sendo modificado ao

longo desse processo. O consumidor inicia essa jornada, ainda sem o produto, em

um estado de equilíbrio, que, por meio de diferentes maneiras, é transformado em

um estado de desequilíbrio. Em resposta a esse estado, o consumidor inicia uma

busca por informações e, durante essa jornada, uma série de possibilidades é

descoberta, fazendo com que se depare com a necessidade de escolha. Ao realizar

a escolha, surgirão então as possibilidades de a escolha realizada ter ou não ter

satisfeito a necessidade original.

Uma vez que o processo de compra foi categorizado em cinco estágios

(reconhecimento da necessidade, busca de informação, avaliação de alternativas,

decisão de compra/consumo e avaliação pós-compra/consumo), a próxima seção é

dedicada a uma compreensão mais profunda de cada um deles.

5.2 Estágios do processo de decisão de compra

5.2.1 Reconhecimento da necessidade

O reconhecimento da necessidade é decorrência de discrepâncias nas

percepções do estado real e ideal das coisas, causando sensação de desconforto ou

problema a ser resolvido. Afetado por variáveis como atitude, personalidade, cultura

e influência social, o reconhecimento da necessidade é influenciado tanto por

estímulos internos quanto externos, permitindo a adoção de estratégias de marketing

para chamar atenção do consumidor para a necessidade ou problemas não

percebidos anteriormente (BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005; SHETH; MITTAL;

NEWMAN, 2008; HOWARD; SHETH, 1969; LIRA et al., 2007; MOWEN; MINOR,

2003).

O primeiro estágio do processo de decisão de compra consiste no

reconhecimento de um problema a ser resolvido ou uma necessidade a ser

satisfeita. Esse reconhecimento é decorrência de diferença entre percepções do

indivíduo sobre o estado real e o estado ideal das coisas, caracterizado por um

estado de desconforto físico ou psicológico que o desperta para a compra de um

produto ou serviço (BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005; SHETH, MITTAL E

NEWMAN, 2008). Esse reconhecimento depende do grau de discrepância entre os

dois estados e, na medida em que graus muito pequenos de discrepância podem

não ser sentidos, podem não ser reconhecidos como necessidades. Por outro lado,

quanto maior a discrepância, maior o reconhecimento da necessidade e,

consequentemente, maior o impulso para a compra. Mowen e Minor (2003)

defendem que, se a satisfação com o estado real diminui, ou se o nível de estado

desejado aumenta para além de um nível considerado crítico, há o reconhecimento

da existência de um problema que impulsiona o consumidor a agir.

De acordo com Lira et al (2007), o reconhecimento do problema pode

envolver simultaneamente muitas variáveis, incluindo atitudes, percepção e

características de personalidade como também a influência do grupo de referência.

Nesse estágio, fatores psicológicos exercem influência importante.

O reconhecimento da existência de um problema, para Sheth, Mittal e

Newman (2008), pode ocorrer mediante estímulos internos ou estímulos externos.

Os estímulos internos são os estados de desconforto percebidos, enquanto os

estímulos externos correspondem aos itens de informação de mercado que levam o

consumidor a perceber o problema.

O estado interno do consumidor é, para Howard e Sheth (1969), afetado

por diversos estímulos oriundos do seu ambiente comercial e social. O ambiente

comercial consiste nas atividades de marketing das diversas empresas que

pretendem se comunicar com o consumidor e, para isso, usam estímulos

significativos quando buscam comunicar atributos tangíveis — ou estímulos

simbólicos, quando buscam comunicar atributos simbólicos.

Como o passo inicial do processo de decisão de compra do consumidor é

o reconhecimento de uma discrepância entre estado real e ideal, estimular esse

reconhecimento corresponde a uma relevante estratégia de estímulo à compra.

Assim, esforços de comunicação para afetar a percepção dos consumidores de

determinados produtos ou serviços sobre a discrepância entre suas necessidades

ideais e as satisfeitas constituem importante papel dos profissionais de marketing, os

quais frequentemente comunicam uma necessidade chamando atenção de

consumidores para as necessidades ou problemas não percebidos anteriormente

(BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005, p. 76).

Diversos são os fatores que levam as pessoas a terem despertada a

necessidade de cursarem o ensino superior — que passam desde a realização

pessoal, a realização cultural e a cobrança da família, da sociedade e do mercado

de trabalho — fazendo com que a decisão de ingressar no ensino superior seja

quase uma imposição (I. R. PESQUISAS DE MERCADO E OPINIÃO, 2004).

Fatores econômicos também contribuem para o reconhecimento da

necessidade, uma vez que o salário médio de profissionais com ensino superior

chega a ser 225% superior que o de profissionais sem esta formação (IBGE, 2013).

Em razão dos objetivos desta pesquisa, o referencial teórico não irá se

aprofundar em aspectos relacionados ao reconhecimento da necessidade, uma vez

que essa etapa não será investigada.

5.2.2 Busca de informações

O simples reconhecimento da necessidade não implica necessariamente

na continuidade do processo de tomada de decisão do consumidor. Após esse

reconhecimento, ocorre a busca de informações, etapa onde o consumidor procurará

informações sobre as possibilidades de satisfação da necessidade identificada. Essa

busca é o processo pelo qual o consumidor investiga seu ambiente à procura de

dados adequados para tomar uma decisão razoável (SOLOMON, 2002).

A busca de informações corresponde à ativação de conhecimentos

armazenados na memória ou disponíveis no ambiente externo e relacionados a uma

situação de compra específica. Esse processo pode se iniciar a partir do

reconhecimento da necessidade e se relacionar diretamente a uma compra, ou

antes dela, de forma não intencional. A busca no ambiente externo pode se dar por

meio da consulta a fontes empresariais e dependentes ou a fontes não empresariais

e independentes, dentre estas a comunicação boca a boca. A extensão e

profundidade da busca serão tão maiores quanto mais relevantes forem os riscos

relacionados à compra e deverão seguir até o momento em que seus benefícios

marginais forem superiores aos custos marginais. No entanto, este processo é

influenciado por outros fatores que podem fazer com que os consumidores façam

buscas menos profundas e extensas (SOLOMON, 2002; BLACKWELL; MINIARD;

ENGEL, 2005; BETTMAN, 1970; MOWEN; MINOR, 2003; SHETH; MITTAL;

NEWMAN, 2001; BLOCH, SHERREL; RIDGWAY, 1986).

A primeira fase da busca acontece no momento em que o consumidor

recupera em sua memória permanente aqueles produtos e marcas que já conhece.

São ainda definidos alguns contornos de produtos e marcas existentes na memória

do consumidor:

Ao conjunto de produtos e marcas dá-se o nome de conjunto lembrança ou conjunto evocado. Este conjunto lembrança, ou evocado, por sua vez, é subdividido em três categorias - o conjunto de consideração, o conjunto inerte e o conjunto inepto. O conjunto consideração é formado por aquelas marcas e produtos que são aceitáveis para considerações posteriores. O conjunto inerte é formado pelas marcas e produtos aos quais o consumidor é indiferente. O conjunto inepto consiste nas marcas e produtos inaceitáveis pelo consumidor (MOWEN; MINOR, 2003, p. 197).

Sheth, Mittal e Newman (2001) realizam classificação semelhante,

atribuindo ao conjunto lembrança o nome de conjunto considerado, e ao conjunto

consideração, o nome de conjunto conhecido. Por outro lado, definem, dentro do

conjunto lembrança, uma categoria chamada conjunto evocado, constituído por

marcas e produtos que o cliente lembra no momento de tomar a decisão.

Bloch, Sherrel e Ridgway (1986) também classificam a busca em contínua

e anterior à compra. A busca é contínua quando as atividades de busca de

informações independem das necessidades ou decisões de compra. A busca

anterior à compra reúne as atividades de busca de informação que os consumidores

realizam em conexão a uma compra específica.

Outra categoria de busca é apresentada por Solomon (2002): a pesquisa

acidental, que consiste na mera exposição ao longo do tempo a estímulos

condicionados, resultando em aprendizagem que pode ser utilizada por algum tempo

depois do fato. Para os profissionais de marketing, esse resultado é um benefício da

propaganda constante.

Sheth, Mittal e Newman (2001) também classificam as estratégias de

busca em sistemática e heurística. A busca sistemática constitui-se em uma busca e

avaliação abrangentes das alternativas, enquanto a busca heurística constitui -se em

regras práticas, rápidas e atalhos utilizados para se tomarem decisões.

Uma decisão de consumo requer informações que permitam que o

consumidor estabeleça os critérios de avaliação adequados à solução de um

problema, identifique a existência das possíveis alternativas para a solução e o nível

de desempenho ou característica de cada solução alternativa em cada critério de

avaliação (HAWKINS; MONTHERSBAUGH; BEST, 2007).

Hawkins, Monthersbaugh e Best (2007) classificam as fontes de

informação em cinco categorias:

a) memória de buscas passadas, experiências pessoais e aprendizado de

baixo envolvimento;

b) fontes pessoais, como amigos, familiares e outras;

c) fontes independentes, como revistas, grupos de consumidores e agências

governamentais;

d) fontes de marketing, como vendedores, sítios eletrônicos e propagandas;

e) fontes experimentais, como inspeções ou testes de produto.

De maneira mais simples, Sheth, Mittal e Newman (2001) dividem as

fontes de informação em duas, as empresariais e as não empresariais. As fontes

empresariais são as que vêm da própria empresa que oferece o produto ou serviço.

As fontes não empresariais independem do controle das empresas. Por não terem

interesse em distorcer as informações, essas fontes são consideradas mais

confiáveis. Exemplos de fontes independentes são as publicações de organizações

com perícia relevante. Blackwell, Miniard e Engel (2005) denominam as fontes

empresariais de ―fontes dominadas pelo profissional de marketing‖ e as fontes não

empresariais de ―fontes dominadas por outros profissionais, não mercadológicos‖.

Construto Endosso Social

Dentre as fontes independentes, uma das mais importantes é a

comunicação boca a boca. Angelis et al. (2012) distinguem a comunicação boca a

boca em duas: a geração e a transmissão. A geração é decorrente de experiências

do próprio consumidor, enquanto a transmissão é decorrente da experiência de

outros. Esses autores (2012) sugerem que a geração normalmente tende a abordar

a comunicação boca a boca positiva em torno de uma marca, enquanto a

transmissão se dá em torno de comunicação negativa. Isso porque, para Angelis et

al. (2012), há uma tendência de o consumidor enaltecer as próprias experiências e

diminuir as de outros.

Pesquisas envolvendo o processo de decisão de compra de consumidores

de serviços educacionais apontam a comunicação boca a boca e o endosso social

como uma relevante fonte de informação utilizada por estudantes para escolherem

uma IES.

Arya (2010) buscou testar hipóteses sobre o efeito da propaganda no

processo de escolha de IES e testou diversas hipóteses, dentre elas duas

relacionadas à comunicação boca a boca: a primeira foi a de que essa comunicação

não traz significante diferença entre o número de ingressantes em uma IES, ou seja,

os estudantes apenas acreditam na propaganda que é feita e recomendações não

influenciam a sua decisão. A segunda hipótese, contrária à primeira, foi a de que a

comunicação boca a boca traz efeitos significativos, ou seja, os estudantes

procuram recomendações e que isto traz influência significativa em suas decisões. A

conclusão alcançada foi a rejeição da primeira hipótese e a aceitação da segunda,

de que a comunicação boca a boca, entendida como recomendação positiva ou

negativa de amigos e parentes apresenta uma influência relevante no processo de

escolha.

Nazari e Elahi (2012) buscaram avaliar os atributos relevantes para a

escolha de serviços educacionais, tendo elencado seis construtos: experiência

acadêmica dos professores, experiência profissional dos professores, reputação,

preço, qualidade da informação prestada sobre o curso e comunicação boca a boca.

A conclusão foi a de que a comunicação boca a boca, representada pela opinião

favorável, pela opinião desfavorável ou pela ausência de opinião de amigos e

parentes sobre o curso, corresponde ao construto de maior influência no processo

de escolha.

Martins, Teixeira e Silva (2009) buscaram descrever o comportamento

decisório do estudante de ensino superior no que se refere à avaliação de

alternativas pré-compra para identificar os atributos considerados importantes por

ele em sua decisão por uma IES, tendo identificado como relevante o fator de

endosso social, representando o grau em que o estudante recebe de fontes pessoais

informações positivas ou negativas a respeito de determinada instituição.

Neste sentido, para que fosse possível contemplar o efeito da

comunicação boca-a-boca no modelo, foi proposto o construto endosso social.

Para Blackwell, Miniard e Engel (2005), as pessoas buscam informações

relevantes para a tomada de decisão quando os benefícios percebidos da nova

informação são maiores que os custos percebidos para se obter essa informação.

Nesse sentido, os consumidores irão realizar buscas até o momento em que os

benefícios marginais forem superiores aos custos marginais de busca, entretanto a

busca de informações nem sempre segue padrões racionais. A quantidade de

pesquisa externa para a maioria dos produtos é surpreendentemente pequena,

mesmo quando informações adicionais tenham mais probabilidade de beneficiar o

consumidor. Essa tendência de evitar a busca externa é menos presente no caso de

compra de itens simbólicos, onde o risco social é maior (SOLOMON, 2002).

A percepção do risco envolvido na decisão de compra também afeta a

intensidade da busca. À medida que o risco percebido aumenta, cresce também a

busca de informações (BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005). Os tipos de risco

são classificados por Solomon (2002) nas seguintes categorias: Riscos Monetários:

relativos à representatividade do valor financeiro da compra; Riscos Funcionais:

relacionados à complexidade de manuseio e uso do produto ou serviço; Riscos

Físicos: os que podem trazer impactos à saúde e/ou ao corpo do consumidor; Riscos

Sociais: os que podem apresentar efeitos sobre a autoestima e a autoconfiança do

consumidor e Riscos Psicológicos: aqueles relacionados aos efeitos da compra nas

associações que são feitas ao consumidor pelo status que ela lhe confere.

Sheth, Mittal e Newman (2001) acrescentam os riscos de desempenho —

os concernentes ao desempenho de determinado produto ou serviço em relação às

demais alternativas — e os riscos de obsolescência, que contemplam a possibilidade

de determinado produto ou serviço ser substituído por alternativa mais moderna.

Sobre os fatores que influenciam o grau de busca, Mowen e Minor (2003)

relatam que, quando se aumenta a disponibilidade de tempo, aumenta-se o esforço

de busca; quando se aumenta o risco percebido, aumenta-se o esforço total de

busca; quando se aumentam as atitudes em relação à compra, aumenta-se o

esforço total de busca e quando se aumentam o nível educacional, a renda e o

status socioeconômico do consumidor, aumenta-se a busca externa.

O fator ―familiaridade e perícia‖ é também t ido por Sheth, Mittal e Newman

(2001) como influenciador do grau de busca. A familiaridade e perícia decorrem da

aquisição anterior de informações e de uma experiência pessoal prévia, sendo que,

quanto maior for o conhecimento prévio, menor será a busca de informações

externas.

5.2.3 Avaliação de alternativas

A avaliação de alternativas de escolha, apesar de ser tratada no modelo

do processo de decisão de compra do consumidor como uma etapa distinta da

busca de informações, é um processo intimamente ligado a ela, pois a aquisição de

informações certamente levará a uma avaliação de alternativas (BLACKWELL;

MINIARD; ENGEL, 2005).

No estágio de avaliação de alternativas, Mowen e Minor (2003) afirmam

que o consumidor compara as opções identificadas como potencialmente capazes

de resolver o problema que iniciou o processo de decisão. É no estágio de avaliação

de alternativas que os consumidores consideram até que ponto as opções contam

com vários atributos e também começam a levar em conta a qualidade e a

importância desses atributos.

Os atributos, juntamente com os benefícios de um determinado produto ou

serviço, decorrem das crenças do consumidor que, por sua vez, provêm de sua

aprendizagem cognitiva (MOWEN; MINOR, 2003).

Construtos de Imagem

Diversos autores buscaram identificar os atributos considerados durante o

processo de escolha de uma IES e que formam a sua imagem sobre ela. Dentre

eles, destacam-se Souki et al. (2007), Kotler e Fox (1994), Punj e Staelin (1978),

Martins, Teixeira e Silva (2009), Bergamo et al. (2010), Nazari e Elahi (2012).

Souki et al. (2007), em seus estudos para desenvolver e validar uma

escala de avaliação de atributos considerados importantes pelos estudantes para a

escolha de cursos de inglês, chegaram a uma solução fatorial com treze dimensões:

qualidade dos serviços, marca e tradição, intercâmbio internacional, rapidez no

aprendizado, localização e comodidade, professores (qualidade técnica),

metodologia (atividades extras), infraestrutura, preço, metodologia (enfoque prático),

professores (responsabilidade), flexibilidade de horários e endosso social. O

resultado do estudo mostrou que todos os atributos destacados afetam a escolha de

um curso de inglês.

Embora estejam tratando de outro contexto, diferentes aspectos culturais

e temporais, Kotler e Fox (1994), ao perguntarem para estudantes norte-americanos

quais seriam os atributos que eles buscam em um curso universitário, identificaram

que os mais frequentemente mencionados foram: 1) reputação acadêmica, 2) custo,

3) localização, 4) distância de casa, 5) extensão do campus, 6) convívio social, 7)

aparência física do campus, 8) moradia e condições de vida e 9) colocação no

mercado de trabalho. No mesmo sentido, Moogan, Baron e Harris (1999), em

pesquisa com estudantes britânicos, apontam o conteúdo do curso, a localização da

escola, aspectos de convívio social e a reputação como os principais elementos de

escolha.

Já Punj e Staelin (1978) trabalharam os fatores custo, amizades,

financiamentos, qualidade do curso, tamanho das salas e localização, ao

pesquisarem o processo de escolha de IES de estudantes norte-americanos.

Em contexto e região semelhantes ao da presente pesquisa, o trabalho

conduzido por Martins, Teixeira e Silva (2009) identificou os seguintes principais

conjuntos de atributos: (1) qualidade de ensino, (2) infraestrutura, (3) localização e

comodidade, (4) reputação no mercado, (5) endosso social, (6) competitividade do

egresso no mercado de trabalho, (7) comodidade de horários e (8) valor das

mensalidades.

Ainda no contexto brasileiro, pesquisa conduzida por Bergamo et al.

(2010) com estudantes do ensino médio de Piracicaba identificou como relevantes

no processo de escolha os seguintes conjuntos de fatores: (1) localização; (2)

aspectos financeiros, (3) estrutura e tecnologia, (4) qualidade e reputação e (5) vida

social e cultural.

Nazari e Elahi (2012) buscaram avaliar os atributos relevantes para a

escolha de serviços educacionais de nível superior em Teerã, no Irã, tendo elencado

seis como sendo os principais: experiência acadêmica dos professores, experiência

profissional dos professores, reputação, preço, qualidade da informação prestada

sobre o curso e comunicação boca a boca.

Neste sentido, a partir dos trabalhos realizados por Souki et al. (2007),

Kotler e Fox (1994), Punj e Staelin (1978), Martins, Teixeira e Silva (2009), Bergamo

et al. (2010), Nazari e Elahi (2012), buscou-se propor construtos capazes de

contemplar todas as dimensões de atributos propostos por estes autores, como

demonstra Quadro 2.

Quadro 2 Construtos de Imagem

Base Teórica

Construto de Imagem propostos

Souki et al.

(2007)

Kotler e Fox

(1994)

Moogan, Baron, Harris (1999)

Punj e Staelin (1978)

Martins, Teixeira e Silva (2009)

Bergamo et al.

(2010)

Nazari e Elahi

(2012)

Professores e qualidade de ensino x

x x x x x

Status x x x x

x Reputação Tradição e

Reconhecimento x x x

x x x

Sucesso Profissional e Pessoal

Acessibilidade e Localização x x x

x x Infra-estrutura x x

x x x

Oferta de bolsas, descontos ou financiamento x

Atividades Extra-Curriculares x

Permite a viabilização da Graduação x

Preço baixo (custo) x x

x x x X

Fonte: o autor, a partir das referências.

Estes diversos atributos podem ser classificados em elementos funcionais,

simbólicos, cognitivos e emocionais que, através de uma construção sistêmica,

formam a imagem de um produto ou serviço (DE TONI; SCHULER, 2007). Kotler

(2000) define imagem como a soma de crenças, ideias e impressões que uma

pessoa tem de um produto ou serviço. Essa imagem que o consumidor tem em

mente é provavelmente mais importante para seu sucesso que as suas

características reais (SCHIFFMAN; KANUK, 2000).

Uma ampla revisão de literatura foi realizada por Dobni e Zinkhan (1990),

que sintetizaram o conceito de imagem de marca em torno dos seguintes aspectos:

(1) a imagem da marca é um conceito de uma marca, que é formado pelo

consumidor; (2) a imagem de uma marca é fenômeno de percepção fortemente

influenciado por fatores subjetivos decorrentes da interpretação do consumidor,

resultante de aspectos racionais ou emocionais; (3) a imagem da marca não é

inerente aos conceitos técnicos, funcionais ou físicos de um produto, mas

decorrência de atividades de marketing, variáveis do contexto e outras

características inerentes à percepção do consumidor e; (4) onde a imagem da marca

for relevante, a percepção da realidade será mais importante que a própria

realidade.

As diversas definições sobre imagem oscilam em torno de uma impressão

subjetiva fixada em nossas mentes decorrentes de experiências e sensações

passadas. (Carrieri, Almeida e Fonseca, 2004; Gonçalves et al., 2002).

A partir dos antecedentes de imagem propostos no Quadro 2 e dos

conceitos introduzidos por De Toni e Schuler (2007), Kotler (2000), Schiffman e

Kanuk (2000), Dobni e Zinkhan (1990), Carrierri, Almeida e Fonseca (2004) e

Gonçalves et al. (2002) propôs-se também o construto Imagem. Este construto tem

sido trabalhado por diversas pesquisas de marketing como as que desenvolveram

Gonçalves et al. (2002), Almeida e Ramos (2012) e Mota et al. (2012).

Preço Baixo

Desta-se que os aspectos de preço, especificamente o baixo preço e

custo, por tratarem-se de atributos concretos e objetivos, não foram considerados

como construtos, sendo a variável tratada isoladamente no modelo.

Construto Expectativa de Valor

O atributo financeiro ganha destaque quando avaliado sob a ótica da

relação custo x benefício, decorrência direta do valor percebido pelo cliente. São

sinônimos de valor para o cliente os termos qualidade, valia, benefícios e utilidade

(VELUDO-DE-OLIVEIRA; IKEDA, 2006). Para Lopes, Pereira e Vieira (2009), o valor

percebido corresponde à qualidade percebida pelo mercado de um bem físico ou

serviço, ajustada pelo seu preço relativo.

A importância do atributo de valor percebido pode ser constatada na

elaboração do American Customer Satisfaction Index – ACSI onde o valor percebido

é tratado como um dos antecedentes da satisfação do cliente, e corresponde ao

nível de qualidade percebida no serviço comparada ao preço pago por ele

(FORNELL et al. 1996).

Desta forma, buscou-se a propositura de um construto que pudesse

contemplar a relação custo benefício e o valor percebido. Para tanto, propôs-se o

construto Expectativa de Valor, uma vez que trataria-se de uma expectativa da

potencial relação custo-benefício que será percebida após a compra.

Construto Emoções

As emoções dos clientes também constituem importante elemento dentro

do processo de decisão de compra do consumidor na medida em que podem

aproximar ou afastar consumidores de uma determinada marca (SHETH; MITTAL;

NEWMAN, 2001).

Em comportamento do consumidor, duas teorias são comumente

abordadas na discussão do papel das emoções: a Teoria da Independência e a

Teoria Cognitiva. A primeira defende que afeto e cognição podem se desenvolver

separadamente e através de sistemas parcialmente independentes, enquanto que na

segunda, toda resposta afetiva é precedida de alguma forma de cognição, mesmo

que inconsciente (MEDEIROS; SAMPAIO; PERIN, 2010). De acordo com esses

autores, diversas escalas foram desenvolvidas para medir as emoções, conforme

demonstra o Quadro 3.

Quadro 3 Escalas de emoções

Escala Característica

Escala PAD (Pleasure - Arousal - Dominance) de Mehrabian e Russel

Constituída por dimensões de prazer, alerta e domínio.

Escala DES (Differencial Emotions Scale) de Izard

Constituída por dez emoções primárias: interesse, alegria, surpresa, tristeza, raiva, desgosto, desprezo, medo, vergonha e culpa.

Escala EPI (Emotions Profile Index) de Plutchik e Kellerman

Constituída por oito emoções primárias: medo, raiva, alegria, tristeza, aceitação, aversão, expectativa e surpresa.

Escala CES (Consuption Emotions Set) Composta por quarenta e sete descritores de emoção divididos em dezessete fatores.

Fonte: o autor (adaptado de MEDEIROS; SAMPAIO; PERIN 2010).

Para Espinoza (2004) muitas evidências mostram que os sentimentos que

os consumidores têm sobre produtos considerados para a compra podem influenciar

significativamente a escolha.

Medeiros, Sampaio e Perin (2010), por meio de um estudo exploratório

que utilizou abordagem direta e indireta, baseado em técnicas projetivas e

entrevistas em profundidade, aplicaram a escala CES ao logo dos cinco estágios do

processo de decisão de compra. O universo da pesquisa foi composto por

consumidores de imóveis em uma cidade do estado do Rio Grande do Sul. Com

base nos resultados dessa pesquisa, os autores conseguiram mapear emoções

positivas e negativas em cada um dos estágios do processo de compra, concluindo

que os fatores emocionais podem acelerar ou retardar as etapas vivenciadas nesse

processo. Outros autores, como Darke, Chattopadhyay e Ashworth (2006),

Goldsmith, Cho e Dhar (2012) e Winterich e Haws (2011), também evidenciam a

importância das emoções no comportamento do consumidor, demonstrando que

escolhas também são feitas com base em afeto e emoções antecipadas.

Para que fosse possível que o modelo contemplasse a dimensão

emoções, foi então proposto o construto ―Emoções‖, dividido em emoções positivas

e emoções negativas, por representarem situações com gradações numéricas

opostas.

Construto Crença de ter tomado a decisão correta

A forma como os atributos são considerados no processo de compra é

também outro tema relevante da etapa de avaliação de alternativas e pode ser feita

por meio do modelo compensatório ou de modelos não compensatórios. No modelo

compensatório, o consumidor chega a uma escolha considerando todos os atributos

de um produto e compensando mentalmente os pontos fracos em um ou mais

atributos com os pontos fortes de outros atributos. Essa compensação pode ser feita

ponderando-se os pesos de cada atributo ou não. Os modelos não compensatórios

são classificados em quatro tipos: conjuntivo, disjuntivo, lexicográfico e de

eliminação por aspectos (SHETH; MITTAL; NEWMAN, 2001; SOLOMON, 2002;

BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005).

No modelo conjuntivo, o consumidor determina os limites mínimos de

todos os atributos importantes, e todos os produtos ou serviços que atendam aos

limites mínimos em todos os atributos importantes podem ser potencialmente

escolhidos. Já no modelo disjuntivo, ocorre a compensação entre aspectos das

alternativas de escolha. Embora essas compensações ocorram também no modelo

compensatório, o modelo disjuntivo não atribui pesos aos atributos, considerando

sua simples presença ou ausência. Além disso, no modelo disjuntivo os atributos

considerados são somente aqueles que servem ao mesmo propósito, o que não

ocorre no modelo compensatório. No modelo lexicográfico, os atributos das

alternativas são ordenados ou classificados em termos de importância, e o

consumidor escolhe aquela alternativa que apresenta melhor desempenho no

atributo mais importante, sendo que, em caso de empate, esse critério é repetido até

que reste apenas uma alternativa. No método de eliminação por aspectos, os

atributos são classificados por ordem de importância, e para cada um é definido um

desempenho mínimo. São eliminadas as alternativas que não satisfazem o

desempenho mínimo no atributo mais importante. As opções que não forem

eliminadas são então submetidas ao mesmo processo para o segundo atributo mais

importante, e assim sucessivamente, até que reste uma única alternativa (SHETH;

MITTAL; NEWMAN, 2001; SOLOMON, 2002; BLACKWELL; MINIARD; ENGEL,

2005).

Para Sheth, Mittal e Newman (2001) um consumidor pode utilizar primeiro

um modelo não compensatório e, depois, para identificar melhor a escolha, um

modelo compensatório. Bettman e Park (1980) destacam que frequentemente há

uma grande quantidade de informação a respeito de um produto ou marca e que

normalmente os consumidores possuem algum tipo de experiência prévia com eles.

Tais autores afirmam que o processo decisório pode ser dividido em duas fases,

sendo que na primeira algumas marcas são eliminadas por meio de uma avaliação

de certos atributos e, na segunda fase, as marcas são avaliadas mais

profundamente.

Bettman (1971) aponta para o fato de haver uma tendência de os

consumidores buscarem substituir modelos complexos de tomada de decisão por

modelos mais simples. Em decorrência da limitada capacidade de processamento de

informações, os consumidores nem sempre possuem seus padrões de preferência

bem definidos, construindo as suas escolhas mediante uma variedade de estratégias

definidas em razão de fatores contingenciais da tarefa de escolha (BETTMAN;

LUCE; PAYNE, 1998).

Para Solomon (2002), os consumidores, para simplificar as decisões,

quase sempre empregam regras de decisões que lhes permitam usar algumas

dimensões como substitutas de outras, utilizando procedimentos mentais práticos

que levam a uma decisão acelerada, realizando então uma escolha heurística.

Sheth, Mittal e Newman (2001) defendem que a escolha heurística ocorre em

processos de compra de baixo envolvimento e baixo risco percebido. Em processos

onde há a escolha heurística, Salisbury e Feinberg (2012) sugerem que a variedade

de marcas a ser escolhida é definida quando o consumidor produz seu padrão de

escolha, e não efetivamente quando toma a decisão de escolher.

Sustentando a importância de certos atributos claramente definidos e

processados na mente do consumidor de serviços educacionais, Punj e Staelin

(1978) demonstraram ser possível prever, a partir do número de alunos aceitos para

um conjunto de 20 escolas de negócios, qual seria o número de matrículas que cada

uma delas teria, utilizando um modelo com 13 atributos relacionados ao custo das

mensalidades, ao círculo social do aluno, financiamentos oferecidos, qualidade do

curso, distância e localização e número de alunos por turma.

Hawkins, Monthersbaugh e Best (2007) questionam a teoria da escolha

racional, afirmando que todos os consumidores possuem uma racionalidade limitada,

implicando capacidade restrita de processar informações. Adicionalmente, defendem

que muitas decisões de consumo não envolvem comparação de marcas em relação

à suas funções, mas em relação a reações emocionais que a marca proporciona.

Dessa maneira, defendem três tipos de processos de escolha: afetiva, baseada em

atributos e baseada em atitudes.

Processos de escolha afetiva baseiam-se no sentimento e nas emoções

que serão decorrência do consumo, de uma forma ampla e holística. Processos de

escolha baseada em atributos requerem o conhecimento de atributos específicos no

momento em que a escolha é feita, envolvendo comparações de cada atributo de

diversas marcas. Processos de escolha baseada em atitudes envolvem a utilização

de atitudes gerais, impressões breves, intuições ou métodos heurísticos (HAWKINS;

MONTHERSBAUGH; BEST, 2007).

Menon (2004) sustenta que a escolha da instituição de ensino superior é

de racionalidade limitada. Para tanto, em sua pesquisa, o autor partiu da premissa

de que a busca de informação pode ser considerada como indicador de

racionalidade no processo de tomada de decisão. Como resultado de sua pesquisa,

ele constatou que uma menor parcela dos estudantes pode ser considerada como

―buscadores de informação‖. Finalmente, conclui que o processo de escolha da

instituição de ensino superior é influenciado por fatores não racionais, como a

necessidade de aprovação da escolha por amigos (endosso social).

Também sustentando a incapacidade de os modelos de escolha racional

serem aplicáveis em processos de escolha de instituições de ensino superior, Allen

(2002) propõe modelo denominado fits-like-a-glove (encaixa como uma luva), onde a

decisão é tomada de forma holística durante o processo de escolha.

5.2.4 Compra

Após a avaliação de alternativas, ocorre o momento da compra, que é

para Sheth, Mittal e Newman (2001), dividido em três etapas: a identificação da

escolha, a intenção de compra e a implementação da compra. Para compreensão de

como se dão essas três etapas, é importante o entendimento de como são formadas

as atitudes do consumidor. A forma como várias cognições e crenças sobre um

produto ou marca se combinam para produzir uma atitude é respondida pelos

modelos multiatributivos de atitudes, assim denominados os modelos de Rosenberg,

de Fishbein e o modelo estendido de Fishbein (SHETH; MITTAL; NEWMAN, 2001, p.

383).

Para Fishbein e Ajzen (1975) a atitude pode ser definida conforme a

seguinte equação:

onde é a atitude geral em relação ao objeto, é a crença de que esse

objeto tem determinada consequência, é a avaliação dessa consequência e o

número de consequências.

Ryan e Holbrook (1982) discutem a inclusão de uma terceira variável à

fórmula de atitude de Fishbein e Ajzen (1975) — a importância — e apontam para a

possibilidade de tal inclusão aumentar o nível de utilidade dos modelos

multiatributivos de atitude.

Ryan e Bonfield (1975) apontam três razões para a consideração do

modelo estendido de fishbein: primeira: o modelo provê elementos para estudos

integrando atitudes e influências normativas ao comportamento; segunda: o modelo

pode ser útil para explicar e prever o comportamento do consumidor utilizando

intenções comportamentais como mediadoras; terceira, o modelo possui suporte em

antecedentes conceituais e empíricos.

O Quadro 4 apresenta o modelo estendido de Fishbein, adaptado pelo

autor, por meio da identificação das três etapas do processo de compra definidos

por Sheth, Mittal e Newman (2001): identificação da escolha, a intenção de compra e

a implementação da compra.

Quadro 4 Esquema do modelo estendido de Fishbein adaptado pelo autor

Fonte: SHETH, MITTAL E NEWMAN (2001) (PG 386), adaptado pelo autor.

Destaca-se o papel das normas subjetivas na intenção comportamental,

exercendo um papel de controle no processo de decisão de compra. Assim, o desejo

dos outros — ou o que os outros esperam — somado às atitudes do consumidor

foram a intenção comportamental. A grande vantagem do modelo estendido de

Fishbein é que ele considera pressões sociais normativas e também as crenças

internas sobre as consequências do comportamento (SHETH; MITTAL; NEWMAN,

2001).

Howard e Sheth (1969) apontam como fatores inibidores do

comportamento de compra a cultura, a importância da compra, variáveis da

personalidade do comprador, sua classe social, organização, pressão de tempo e

situação financeira.

Conforme Blackwell, Miniard e Engel (2005), durante a etapa da compra o

consumidor decide por comprar ou não, quando comprar e o que comprar, incluindo

tipo de produto e marca, onde comprar e como pagar.

Kotler e Armstrong (2003) destacam que a decisão de compra do

consumidor é voltada para sua marca favorita, podendo, no entanto surgirem fatores

entre a intenção de compra e a decisão de compra. O primeiro fator é a atitude dos

outros e a correspondente influência na decisão. O segundo fator decorre do

surgimento de situações inesperadas que fazem com que as intenções de compra

não se convertam em compras reais.

Corroborando o entendimento de que fatores podem surgir entre a

intenção de compra e a decisão de compra, Chandon, Morwitz e Reinartz (2005)

defendem o conceito de validade autogerada ao constatarem que as pesquisas de

intenção de compra favorecem a implantação da compra, pois, ao expressar sua

intenção, o consumidor se compromete em maior intensidade com a sua efetivação,

e também porque, em decorrência de normas sociais, ele busca agir conforme as

intenções reportadas.

Sheth, Mittal e Newman (2001) apontam ainda que fatores podem ocorrer

durante a implementação da compra, de forma a impedir a sua conclusão. São eles:

a demora na implementação e o desvio em relação à escolha identificada, neste

último caso, motivado principalmente por o consumidor não encontrar disponível o

produto desejado, ou porque o consumidor obteve informações no momento da

compra que modificaram sua decisão, ou porque questões financeiras inesperadas

fizeram o consumidor mudar sua decisão.

Mowen e Minor (2003) apontam também para a existência de compras

que não seguem o processo de compra, que se inicia na identificação da

necessidade, passa pela busca de informações e pela avaliação de alternativas. São

as compras por impulso, um ato de compra realizado sem que se tenha reconhecido

previamente um problema ou se tenha formado uma intenção de compra antes de

entrar na loja, e que ocorrem em decorrência da ânsia repentina e não planejada de

se comprar algo imediatamente (MOWEN; MINOR, 2003).

5.2.5 Pós-compra

O processo decisório do cliente continua após a compra, na medida em

que a compra e o uso de um produto fornecem informações que o cliente utilizará

em futuras tomadas de decisão (SHETH; MITTAL; NEWMAN, 2001).

O consumo representa o uso do produto adquirido pelo consumidor. Para

Blackwell, Miniard e Engel (2005), o comportamento do consumo pode ser

caracterizado de acordo com as seguintes dimensões:

a) momento em que o consumo ocorre;

b) local onde o consumo ocorre;

c) forma como o produto é consumido;

d) quantidade em que o produto é consumido;

e) qual experiência/sentimento é decorrente do consumo.

Durante e após o consumo, o consumidor realiza avaliações do produto e

da experiência de consumo, comparando-as com a avaliação pré-compra, podendo

resultar em avaliações semelhantes ou divergentes.

Blackwell, Miniard e Engel (2005) ressaltam que a razão mais evidente

para as empresas se preocuparem com a avaliação pós-consumo realizada pelos

consumidores, consiste no fato de que ela determina se o consumidor irá ou não

comprar o produto ou serviço novamente da mesma empresa.

Lovelock e Wright (2004) salientam que, após a compra, os clientes

continuam o processo que iniciaram na etapa do encontro do serviço, avaliando a

qualidade e a sua satisfação com a experiência do serviço. Complementam

mencionando que o resultado dessa avaliação afetará as suas intenções futuras

relacionadas à fidelidade ao fornecedor e à transmissão de recomendações

relacionadas ao serviço utilizado.

Sheth, Mittal e Newman (2001) afirmam que a experiência pós-compra é

dividida em quatro fases. A confirmação da decisão, a avaliação da experiência, a

satisfação ou insatisfação e a resposta futura, traduzida em abandono, reclamação

ou lealdade.

Por fim, a fase final da experiência pós-compra é o descarte. O descarte

do produto ou da embalagem do produto pode ocorrer antes, durante ou depois do

seu uso, constituindo o último estágio do modelo do processo de decisão do

consumidor de Blackwell, Miniard e Engel (2005).

Quando o produto não é consumido por completo, os consumidores

podem optar pelo descarte completo, reciclagem ou revenda. O descarte dos

produtos tem sido uma preocupação cada vez maior da sociedade, especialmente

em decorrência de questões ambientais (BLACKWELL; MINIARD; ENGEL, 2005).

Em razão dos objetivos desta pesquisa, o referencial teórico não irá se

aprofundar em aspectos relacionados à etapa pós-compra, uma vez que não será

investigada.

6 MODELO HIPOTÉTICO DA PESQUISA

Reconhece-se a existência de trabalhos de pesquisa envolvendo

comportamento de compra do consumidor de serviços educacionais de nível

superior. Entretanto, as conexões existentes no processo decisório do consumidor

entre a busca de informações, avaliação de alternativas e a compra ainda são pouco

exploradas e devem ser investigadas para que seja alcançado o objetivo desta

pesquisa.

Compreender como os atributos identificados nas fases de busca de

informações e de avaliação de alternativas são processados — e como conduzem à

escolha da IES — constitui um campo de pesquisa que ainda pode ser bastante

explorado, uma vez que a maior parte das pesquisas brasileiras envolvendo o

comportamento de compra de serviços educacionais de nível superior limita-se a

identificar os atributos avaliados na compra, mas não investiga como tais atributos

afetam a escolha da IES.

Constata-se a existência de pesquisas internacionais abordando a

aplicação de modelos de escolha baseada em atributos claramente definidos e

processados pelos consumidores de serviços educacionais, como as conduzidas por

Allen (2002) e Menon (2004). No Brasil esse assunto ainda é pouco explorado, com

pesquisas dedicando-se apenas à identificação dos fatores, como demonstram os

trabalhos de Martins, Teixeira e Silva (2009) e Bergamo et al (2010).

Dessa forma, além de investigar os atributos considerados no processo de

compra, será também investigada a relação destes com a crença dos estudantes em

terem tomado a decisão correta.

Para facilitar a compreensão da conexão entre a presente pesquisa e o

processo de decisão de compra do consumidor, a Figura 2 apresenta as cinco

etapas do referido processo, tendo sido contempladas neste trabalho apenas as

etapas 2, 3 e 4, razão pela qual foram grifadas.

Figura 2 Processo de Decisão de Compra do Consumidor e as etapas

pesquisadas

Fonte: elaborada pelo autor.

Na seção da busca de informações foi trabalhado, dentre outros aspectos,

a importância do construto endosso social. Já na seção de avaliação de alternativas

foram tratados os construtos de imagem, preço baixo, expectativa de valor,

emoções, e por fim o construto crença de ter tomado a decisão correta, que também

foi tratado na seção seguinte, a da compra.

Portanto, para conduzir as investigações a que se propõe esta pesquisa,

formulou-se um modelo hipotético que pressupõe que a imagem, o endosso social, a

expectativa de valor, o preço e as emoções constituem os elementos que

influenciam a crença de ter tomado a decisão correta em relação à de escolha da

IES. Tais construtos foram abordados com maior nível de detalhamento na

fundamentação teórica constante da seção 5.

Ressalta-se que, para avaliar como e se os atributos são claramente

definidos e processados para a tomada de decisão, buscou-se avaliar como esses

fatores e variáveis conseguem explicar o nível de certeza em torno da decisão

tomada. Para isso que foi proposto o construto da crença de ter tomado a decisão

correta, para que pudesse ser avaliada em qual medida as variáveis de escolha

poderiam explicar a decisão tomada.

1 • Reconhecimento da necessidade

2 • Busca de informações

3 • Avaliação de alternativas

4 • Compra

5 • Avaliação pós-compra

O modelo hipotético da pesquisa é apresentado na Figura 3 e, em

seguida, serão descritas as hipóteses propostas para o presente trabalho, as quais

serão objeto da pesquisa. Cada uma das hipóteses corresponde às relações

esperadas entre os construtos e a crença de ter tomado a decisão correta.

Figura 3 Modelo hipotético da pesquisa

Fonte: elaborada pelo autor.

H1: o endosso social apresenta uma relação monotônica positiva

estatisticamente significativa sobre a imagem que os candidatos possuem da IES;

H2: o endosso social apresenta uma relação monotônica positiva

estatisticamente significativa sobre crença dos estudantes em terem tomado a

decisão correta;

H3: a imagem apresenta uma relação monotônica positiva

estatisticamente significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a

decisão correta;

H4: a imagem apresenta uma relação monotônica positiva

estatisticamente significativa sobre as emoções que os candidatos sentem em

relação à IES;

H5: as emoções apresentam uma relação monotônica positiva

estatisticamente significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a

decisão correta;

H6: a imagem apresenta uma relação monotônica positiva

estatisticamente significativa sobre a expectativa de valor;

H7: o baixo preço apresenta uma relação monotônica positiva

estatisticamente significativa sobre a expectativa de valor;

H8: o baixo preço apresenta uma relação monotônica positiva

estatisticamente significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a

decisão correta;

H9: a expectativa de valor apresenta uma relação monotônica positiva

estatisticamente significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a

decisão correta.

7 METODOLOGIA

Nesta seção será apresentada a metodologia a ser utilizada, envolvendo o

tipo de pesquisa, técnicas de coleta de dados, a população pesquisada e as

amostras da pesquisa, as escalas utilizadas na elaboração do questionário na etapa

quantitativa e as análises estatísticas utilizadas.

De forma sintética, a presente pesquisa se divide em duas etapas. A

primeira, de natureza exploratória, objetivou identificar os possíveis atributos

considerados no processo de compra. Já a segunda etapa teve caráter quantitativo,

buscando atender aos objetivos da pesquisa, de verificar os atributos determinantes

no processo de compra e os seus correspondentes impactos sobre a crença de ter

tomado a decisão correta. Para isso, foi conduzido um levantamento do tipo survey

com base em um corte transversal, com amostra inicial de 2.184 estudantes recém-

matriculados em cursos superiores presenciais ofertados pelas nove IES que

agregam 79% das matrículas dessa modalidade de ensino em Belo Horizonte. A

amostra foi distribuída em cotas por IES e os estudantes de cada uma delas

selecionados por conveniência, conforme será explicado mais detalhadamente nas

seções seguintes.

7.1 Tipo de pesquisa e técnicas de coleta de dados

A pesquisa de marketing pode ser classificada de forma ampla como

exploratória ou conclusiva, sendo que o principal objetivo da pesquisa exploratória é

prover a compreensão do problema enfrentado pelo pesquisador, enquanto o

principal objetivo da pesquisa conclusiva é o de alcançar conclusões a partir de

amostras representativas submetidas a análises quantitativas (MALHOTRA, 2006;

SAMARA; BARROS, 2007). Las Casas e Guevara (2010) acrescentam ainda a

esses dois tipos, um terceiro: a pesquisa experimental, cujo objetivo é avaliar

resultados de um experimento de marketing.

A pesquisa exploratória, em geral, é usada para gerar hipóteses ou

explicações prováveis e identificar áreas para um estudo mais aprofundado,

reunindo informações de qualquer fonte que possa proporcionar ideias úteis,

constituindo elemento inicial da pesquisa e permitindo ao pesquisador a formulação

do problema, sua definição com maior precisão, a identificação de variáveis de ação,

seu isolamento e as relações-chave, mediante utilização de métodos, como

entrevistas com peritos, pesquisas-piloto, dados de pesquisas qualitativas, dados

secundários e revisão bibliográfica (MALHOTRA, 2006; LAS CASAS; GUEVARA,

2010; SAMARA;BARROS, 2007; MATTAR, 2007).

Sampaio e Perin (2006) realizaram levantamento das características

metodológicas básicas da produção científica de pesquisas empíricas publicadas no

I Encontro de Marketing da Anpad – EMA e nos anais dos Encontro da Associação

Nacional dos Programas de Pós-Graduação em Administração - ENANPAD entre

1990 e 2005. Este estudo mostrou haver predomínio de pesquisas de natureza

descritiva do tipo levantamento (survey).

As pesquisas do tipo levantamento (survey) correspondem à coleta de

dados feita com um questionário e podem ser conduzidas pelo correio, por telefone

ou pessoalmente e são realizadas para descobrir as crenças e pensamentos das

pessoas que estão sendo estudadas (LAKATOS; MARCONI, 2006).

Malhotra (2006) também classifica as pesquisas descritivas em

transversais e longitudinais, apontando a transversal como a mais comumente

utilizada em pesquisas de marketing. As pesquisas de natureza transversal

caracterizam-se pela coleta de informações de uma determinada amostra de

elementos da população somente uma vez. As pesquisas de natureza longitudinal

correspondem às que envolvem uma amostra fixa de elementos da população, a

qual é medida repetidamente ao longo do tempo, provendo assim uma série de

quadros que, vistos em conjunto, permitem não apenas uma avaliação da situação,

como das mudanças que estão ocorrendo. Malhotra (2006) aponta ainda que as

pesquisas transversais apresentam possibilidades de se coletarem amostras mais

representativas e de se obter menor distorção nas respostas, uma vez que são

coletadas em um único momento no tempo. Por outro lado, as pesquisas

longitudinais são mais vantajosas quando se pretende detectar mudanças

resultantes da medição repetida das mesmas variáveis na mesma amostra.

Para Souki (2002), a maior utilização das pesquisas descritivas de

natureza transversal decorre do fato de poderem ser executadas a um custo mais

baixo, demandando menores esforços dos pesquisadores e dos respondentes, por

serem mais rápidas e retratarem a realidade em um contexto histórico-temporal

específico de maneira satisfatória.

A presente pesquisa é dividida em duas etapas, uma exploratória e outra

conclusiva, de natureza descritiva e do tipo transversal.

7.1.1 Etapa exploratória

A etapa exploratória busca identificar as principais variáveis envolvidas no

processo de decisão dos consumidores de cursos de graduação. Para isso foram

utilizadas pesquisas contratadas por uma IES de Belo Horizonte, realizadas por

institutos de pesquisa independentes que buscaram compreender o comportamento

de compra de consumidores de cursos de graduação (dados secundários), e cedidas

para uso na presente pesquisa.

O resultado final da fase exploratória consistirá em questionário formal

estruturado, com questões fechadas, objetivando identificar os atributos

considerados pelos estudantes no processo decisório de escolha da instituição de

ensino superior.

7.1.2 Etapa quantitativa

A etapa quantitativa, de natureza descritiva, consiste de pesquisa do tipo

survey, de forma transversal, com aplicação de questionário formal mediante coleta

estruturada de dados, por entrevistas com estudantes de primeiro período de cursos

de graduação — incluindo bacharelado, licenciaturas e tecnólogos — das IES

selecionadas.

Para a validação do questionário, foi conduzido pré-teste por meio da

coleta de 159 questionários, com o objetivo de verificar a existência de possíveis

problemas com o entendimento do enunciado das perguntas. O pré-teste também

teve como objetivo a cronometragem do tempo de coleta das informações,

subsidiando o planejamento da etapa de coleta de dados.

Considerando que podem ocorrer diversos acontecimentos entre a

intenção de compra e o comportamento de compra (FISHBEIN, 1975; SHETH;

MITTAL; NEWMAN, 2001; HOWARD; SHETH, 1969; BLACKWELL; MINIARD;

ENGEL, 2005), a pesquisa será conduzida com estudantes recém-matriculados,

abordados nas imediações da escola em que estudam. Foram objeto de pesquisa

apenas os estudantes recém-matriculados, para que a experiência pós-compra não

exerça influência relevante nas respostas ao questionário.

7.2 População pesquisada

Malhotra (2006) define população como sendo o agregado (ou soma) de

todos os elementos que compartilham algum conjunto de características comuns,

constituindo o universo para o problema de pesquisa de marketing, e a amostra

como o subgrupo dessa população selecionado para participação na pesquisa.

Para Samara e Barros (2007), a maioria das pesquisas de marketing é

realizada a partir de amostras, porque é praticamente impossível pesquisar toda a

população, face aos custos e aspectos operacionais envolvidos.

Mattar (2007) aponta diversas vantagens que fazem com que a

amostragem seja largamente utilizada em pesquisas de marketing:

- a amostra economiza mão de obra e dinheiro;

- a amostra economiza tempo e possibilita rapidez na obtenção de

resultados;

- a amostra pode colher dados mais precisos, pois permite a eliminação de

inúmeros erros não amostrais;

- a amostra pode ser a única opção quando o estudo implica a destruição

ou contaminação dos elementos pesquisados.

Mattar (2007) ainda aponta a importância da boa amostra, estabelecendo

três principais características para definirem a sua qualidade: a precisão, a eficiência

e a correção. A precisão é a medida do erro amostral: quanto menor o erro amostral,

maior a precisão da amostra. A eficiência é a medida de comparação entre dois

projetos amostrais, podendo eles variarem na confiabilidade dos resultados ou nos

custos envolvidos. A correção refere-se ao grau de ausência de vieses não

amostrais na amostra.

As técnicas de amostragem podem ser genericamente classificadas como

probabilísticas e não probabilísticas. A amostragem não probabilística constitui

técnica que não utiliza seleção aleatória, confiando no julgamento pessoal do

pesquisador, sendo que as mais comumente utilizadas são as amostragens por

conveniência, por julgamento, por cotas e ―tipo bola de neve‖. A amostragem

probabilística constitui processo de amostragem em que cada elemento da

população tem uma chance fixa de ser incluído na amostra (MALHOTRA, 2006).

Para Mattar (2007), qualquer discussão técnica sobre as vantagens e

desvantagens de amostras probabilísticas e não probabilísticas claramente

evidenciará as vantagens da primeira. No entanto, há diversas razões práticas que

tornam conveniente o uso de amostras não probabilísticas em pesquisa de

marketing. Primeira: não existir alternativa viável, uma vez que elementos da

população nem sempre estão disponíveis para serem sorteados. Segunda: os

entrevistadores podem não seguir corretamente as instruções ao selecionar os

respondentes, fazendo com que a amostra acabe tornando-se não probabilística.

Terceira: pode não ser objeto da pesquisa a obtenção de uma amostra que reflita

precisamente a população, o que acontece normalmente em pesquisas

exploratórias. Quarta: restrições de recursos financeiros, de tempo e de materiais

favorecem a utilização de amostras não probabilísticas. Quinta: os dados sobre a

população não estarem disponíveis, impossibilitando a construção de amostras

probabilísticas.

Para Malhotra (2006), a elaboração de uma amostragem começa com a

especificação da população-alvo, a coleção de elementos ou objetos que possuem a

informação procurada pelo pesquisador e sobre os quais devem ser feitas

inferências. Para efeito da presente pesquisa, considerou-se como população-alvo o

universo dos estudantes de cursos de graduação presencial ministrados por

Instituições de Ensino Superior na cidade de Belo Horizonte, demonstrado na Tabela

Tabela 1 População Pesquisada

IES Matrículas Ingressantes

em alunos em % mercado

PUC-Minas 33.016 25% 8.173 19%

Centro Universitário Una 14.569 11% 6.833 16%

Universidade Fumec 13.603 10% 2.660 6%

Centro Universitário de Belo Horizonte 13.128 10% 4.856 11%

Centro Universitário Newton Paiva 10.624 8% 4.598 11%

Faculdade Pitágoras de Belo Horizonte 7.153 5% 1.466 3%

Faculdade Estácio de Sá 5.807 4% 2.052 5%

Centro Universitário Izabela Hendrix 5.197 4% 1.238 3%

Faculdade Anhanguera 2.724 2% 783 2%

Demais Instituições 28.806 21% 11.102 25%

Total 134.627 100% 43.761 100%

Fonte: elaborado pelo autor a partir de ROSA (2012) – Censo da Educação Superior 2010 – INEP.

Considerando que a presente pesquisa se propõe a investigar

características do processo de compra dos consumidores de serviços educacionais

de graduação e que a população a ser pesquisada é o conjunto de pessoas

matriculadas em cursos superiores, torna-se impossível a realização de amostragem

probabilística, uma vez que não é disponível para pesquisadores uma relação de

todos os estudantes que compõem a população. Portanto, a amostra será não

probabilística.

No entanto, com o intuito de melhorar a qualidade da amostra, foi

escolhido o método de amostragem por cotas, que constitui um tipo especial de

amostra intencional, onde o pesquisador procura obter uma amostra que seja

similar, sob alguns aspectos, à população, sendo que, se os critérios de julgamento

utilizados na amostra intencional forem corretos, ela deverá trazer melhores

resultados do que uma amostra por conveniência (MATTAR, 2007). Para isso, o

principal critério de julgamento da amostra intencional foi o da IES em que o

estudante efetivamente se matriculou, pois a variedade de IES pesquisadas tenderá

a proporcionar um maior conjunto de atributos avaliados pelos estudantes no

processo de compra. Dessa forma, foram escolhidas amostras representativas em

cada uma das nove maiores instituições de ensino superior de Belo Horizonte, que,

no conjunto, respondem por aproximadamente 80% da população pesquisada.

Para a definição do tamanho da amostra, utilizou-se erro amostral de 7% e

nível de confiança de 95%. Ao serem aplicados à fórmula de Samara e Barros, 2007,

encontrou-se o tamanho das amostras, conforme demonstrado na Tabela 2.

Fórmula para cálculo da amostra (SAMARA; BARROS, 2007):

Tabela 2 Definição do tamanho amostral

IES Matrículas Ingressantes

População Amostra População Amostra

PUC-Minas 33.016 194,85 8.173 191,43

Centro Universitário Una 14.569 193,41 6.833 190,56

Universidade Fumec 13.603 193,23 2.660 182,61

Centro Universitário de Belo Horizonte 13.128 193,13 4.856 188,43

Centro Universitário Newton Paiva 10.624 192,47 4.598 188,03

Faculdade Pitágoras de Belo Horizonte 7.153 190,80 1.466 172,99

Faculdade Estácio de Sá 5.807 189,63 2.052 178,99

Centro Universitário Izabela Hendrix 5.197 188,91 1.238 169,33

Faculdade Anhanguera 2.724 182,91 783 156,92

Total 134.627 195,72 43.761 195,13

Fonte: elaborada pelo autor a partir de ROSA (2012) – Censo da Educação Superior 2010 – INEP.

Nota-se na Tabela 2 que não há diferenças relativas no tamanho amostral

se utilizada como população a base de matrículas totais ou apenas os ingressantes.

Essa discussão, apesar de importante, pois, a rigor, a população que efetivamente

praticou o comportamento de compra é a população de ingressantes, e não a

população total, perde sua relevância, uma vez que os resultados de um ou outro

caminho são substancialmente os mesmos para fins de determinação do tamanho

amostral.

Definiu-se, portanto, que, para cada cota ou instituição a coleta de

aproximadamente 200 questionários válidos, perfazendo um total acima de 1.800

questionários, substancialmente superior ao que seria calculado caso não houvesse

sido escolhida a metodologia da amostragem por cotas.

7.3 Escalas e análise estatística

Quatro são os tipos de escalas de medidas utilizadas para mensuração: a

nominal, ordinal, intervalar e razão. A escala nominal é um esquema figurativo de

rotulagem em que os números servem apenas como rótulos ou etiquetas para

identificar e classificar objetos. A escala ordinal é aquela em que os números servem

para nomear, identificar, categorizar e ordenar, segundo um processo de

comparação, as pessoas, os objetos, ou fatos em relação a determinada

característica. A escala intervalar é aquela em que intervalos entre os números

dizem a posição e quanto as pessoas, objetos ou fatos estão distantes entre si em

determinadas características. A escala razão tem todas as propriedades das escalas

ordinal, nominal e intervalar e, além disto, um ponto zero absoluto (MATTAR, 2007;

MALHOTRA 2006).

Segundo Malhotra (2006), as técnicas de escala são classificadas em

duas, comparativas e não comparativas. As técnicas comparativas buscam a

realização de comparação direta entre dois objetos, enquanto as técnicas não

comparativas buscam apenas avaliar um objeto de cada vez.

Como o objetivo da presente pesquisa não é comparar objetos, mas

identificar atributos em relação a um único objeto — a escola de nível superior

escolhida — não serão utilizadas escalas comparativas, devendo ser privilegiadas

escalas não comparativas na elaboração do formulário.

Malhotra (2006) classifica as escalas não comparativas em contínuas ou

itemizadas, sendo que as itemizadas são ainda subdivididas em Escala Likert,

Escala de Diferencial Semântico e Escala Stapel. As escalas contínuas apresentam-

se como uma linha contínua ligando dois extremos da variável critério, onde é

solicitado ao respondente que indique um ponto que represente sua avaliação. A

Escala Likert exige que o respondente indique um grau de concordância ou

discordância com cada uma de uma série de afirmações sobre objetos de estímulo.

A Escala de Diferencial Semântico é uma escala de classificação de sete pontos,

cujos pontos extremos estão associados a rótulos bipolares. A Escala Stapel é de

classificação unipolar com 10 categorias numeradas de -5 a +5, sem ponto neutro

(MALHOTRA, 2006; MATTAR, 2007).

Em razão dos objetivos da pesquisa, optou-se por relacionar no formulário

todos os atributos identificados na etapa exploratória e submetê-los a afirmações

para avaliar sua concordância ou discordância, por isto foi utilizada a escala likert,

sendo escolhida a de 11 pontos para facilitar a compreensão dos entrevistados.

As técnicas de análise estatística podem ser classificadas como

univariadas ou multivariadas, sendo as univariadas aquelas utilizadas quando há

uma única medida de cada elemento na amostra ou quando há uma única relação

entre variáveis. Já as multivariadas são utilizadas quando há duas ou mais medidas

de cada elemento na amostra, definindo relações simultâneas entre dois ou mais

fenômenos (MALHOTRA, 2006; HAIR et al., 2009).

A escolha de uma outra técnica irá depender dos objetivos de pesquisa

definidos, sendo o uso da técnica multivariada recomendado quando o pesquisador

buscar a redução dos dados ou simplificação estrutural, de forma a permitir que o

fenômeno que estiver sendo estudado possa ser representado de forma mais

simples, permitindo a facilitação da interpretação sem que haja perda considerável

de informações, ou então quando o objetivo for o de agrupar variáveis similares com

base em suas características ou verificar a existência de dependências entre

variáveis (FÁVERO et al., 2009).

Em geral, dada a sua natureza e necessidade, as pesquisas de marketing,

por levarem à necessidade de se analisar um grande conjunto de tabelas e variáveis

e dar sentido a elas através do estabelecimento de relações, autores como Malhotra

(2006) e Las Casas (2010) apontam as técnicas multivariadas como sendo as mais

utilizadas em pesquisas de marketing.

A avaliação das premissas necessárias para a utilização de técnicas

multivariadas é um fator crítico de sucesso de pesquisa. Gouvêa, Prearo e Romeiro

(2012) chamam atenção para o elevado número de utilização inadequada de

técnicas multivariadas em razão de problemas na avaliação das premissas

necessárias. Segundo esses autores, tais premissas decorrem da adequação entre

a técnica estatística utilizada para cada objeto de pesquisa, sendo que sugerem a

aplicação conforme o Quadro 5.

Quadro 5 Categorias dos objetivos das técnicas estatísticas de análise

multivariada

Objetivos Técnica Relacionada

Investigação da dependência entre as variáveis Análise Discriminante

Todas as variáveis são mutuamente independentes ou uma ou mais variáveis são dependentes de outras

Análise de Regressão

Correlação Canônica

Regressão Logística

Análise Conjunta

Análise da Variância Multivariada (MANOVA)

Predição Análise Discriminante

As relações entre as variáveis devem ser determinadas com o objetivo de predizer o valor de uma ou mais variáveis com base nas observações de outras variáveis.

Análise de Regressão

Análise de Regressão Logística

Construção de hipóteses e testes Modelagem de Equações Estruturais

Hipóteses estatísticas específicas, formuladas em termos de parâmetros da população multivariada, são testadas. Isso pode ser feito para validar premissas ou para reforçar convicções prévias.

Análise Fatorial Confirmatória

Redução dos dados ou simplificação estrutural Análise Fatorial Exploratória

O fenômeno em estudo é representado de um modo tão simples quanto possível, sem sacrificar informações importantes.

Agrupamento de objetos ou variáveis Análise de Conglomerados

Grupos de objetivos ou variáveis ―similares‖ são criados com base nas medidas características.

Análise de Correspondência

Escalonamento Multidimensional

Fonte: GOUVÊA; PREARO; ROMEIRO, 2012.

As técnicas multivariadas que mais se destacam são as análises de

cluster (conglomerados), fatorial e discriminante. A análise de cluster é uma técnica

que permite o agrupamento de variáveis em grupos homogêneos em decorrência de

graus de similaridade. Já a análise fatorial busca sintetizar entre diversas variáveis,

mediante identificação de fatores comuns, enquanto a análise discriminante busca

identificar quais são as variáveis que provocam maior distinção entre grupos

(SOUKI, 2002).

Considerando o objetivo da pesquisa, foram escolhidas técnicas de

análises multivariadas para a análise dos dados coletados. Além dessas técnicas, os

dados serão submetidos a análises de variância, análises de correlação e

distribuição de frequência, além da análise de clusters.

8 RESULTADOS

8.1 Etapa exploratória

As pesquisas de mercado utilizadas como fontes de dados secundários

foram:

a. Instituto Valor (2009), que avaliou mediante pesquisa quantitativa do tipo

survey , conduzida junto a 600 estudantes do ensino médio e de cursos pré-

vestibulares com o objetivo de identificar atributos considerados no processo

de escolha de IES;

b. I.R. Pesquisas de Mercado e Opinião (2004), que realizou pesquisa

qualitativa junto a seis grupos de discussão formados por alunos do ensino

médio, de pré-vestibulares e de IES;

Os resultados apontados pela pesquisa realizada pelo Instituto Valor

(2009) apontou como atributos relevantes no processo de escolha de cursos de

graduação: (1) qualidade de ensino, (2) aceitação e reconhecimento no mercado, (3)

tradição, (4) infraestrutura, (5) localização, (6) qualidade do corpo docente e (7)

fatores sociais. Esses mesmos fatores foram também apontados na pesquisa

conduzida por I.R. Pesquisas de Mercado e Opinião (2004).

A partir da literatura existente descrita na seção de avaliação de

alternativas da fundamentação conceitual e dos dados de pesquisas contratadas a

que o autor teve acesso, nota-se uma homogeneidade no entendimento dos

atributos considerados relevantes no processo de escolha de cursos superiores de

graduação ministrados por IES. O Apêndice A apresenta a síntese desses atributos

e constitui o resultado final da etapa exploratória desta pesquisa.

8.2 Etapa quantitativa

Os resultados da etapa quantitativa da pesquisa, conduzida conforme

apresentado na seção de metodologia, estão descritos nas próximas seções e são

sintetizados conforme o Quadro 6. Para sua realização foram utilizados os softwares

SPSS 13.0, Excel 2003 e SmartPLS.

Quadro 6 Síntese das análises realizadas na fase quantitativa da pesquisa

8.1 Análise exploratória

8.1.1 Análise de dados ausentes

8.1.2 Análise de outliers

8.1.3 Caracterização da amostra

8.1.4 Análise descritiva

8.1.5 Normalidade

8.1.6 Linearidade

8.2 Dimensionalidade dos construtos da pesquisa

8.2.1 Análise Fatorial Exploratória

8.3 Método de Equações Estruturais

8.3.1 Outer Model

8.3.1.1 Construtos de primeira ordem

Construto reflexivo

Validade convergente

Validade discriminante

Confiabilidade

Construto formativo

Validade convergente

Multicolinearidade

8.3.1.2 Construtos de segunda ordem

Construto reflexivo

Validade convergente

Validade discriminante

Confiabilidade

Construto formativo

Validade convergente

Multicolinearidade

8.3.2 Modelos Estruturais – Validade nomológica e ajuste do modelo

8.4 Análise de cluster

8.4.1 Transformação dos construtos em variáveis 8.4.2 Formação dos clusters 8.4.3 Diferenças comportamentais nos perfis dos clusters 8.4.4 Diferenças sociodemográficas nos perfis dos clusters

8.4 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados nas análises de cluster

8.5 Testes de diferença entre os R² e entre as cargas da regressão comparando os modelos

8.7 Comparação do ajuste dos modelos

Fonte: autor.

8.3 Análise exploratória dos dados

A análise exploratória dos dados é importante no sentido de aperfeiçoar

as medições e diagnosticar problemas que possam existir com os dados, tornando

possível a solução de inconsistências antes de realizar as análises que responderão

aos objetivos de pesquisa e testes de hipóteses, evitando assim distorções nos

resultados da análise (TABACHINICK; FIDEL, 2001). Para tanto, serão verificados a

existência de dados ausentes no banco de dados (missing values), a existência de

outliers univariados e multivariados, a caracterização da amostra, a análise

descritiva, a normalidade e linearidade dos dados.

8.3.1 Análise de Dados Ausentes

A ocorrência de dados ausentes no banco de dados, correspondentes a

respostas a determinadas perguntas que ficam em branco, ocorre muito

frequentemente em pesquisas de opinião (DAVIS, 2001; HAIR et al., 2009). Eles

podem ser decorrentes de diversos motivos, como a recusa do entrevistado em

emitir sua opinião sobre determinada variável, erros na marcação do questionário ou

erro no momento da tabulação dos dados, dentre outras possibilidades. Dependendo

da quantidade e da qualidade dos dados ausentes, eles podem gerar diversos

problemas nas análises. Dessa forma, Hair et al. (2009) sugerem que seja realizado

um diagnóstico do problema por meio de um método de quatro passos a seguir

abordados.

O primeiro passo sugerido pelos autores consiste em verificar se os dados

ausentes estavam previstos no planejamento da pesquisa, o que não ocorreu. Era

esperado que todas as questões fossem respondidas.

Antes de prosseguir com o diagnóstico, vale ressaltar que os dados foram

coletados por meio de dois procedimentos diferentes: 1.468 questionários foram

obtidos por meio de entrevistas pessoais e 716 questionários foram autopreenchidos

pelos entrevistados, aproveitando-se de facilidade de acesso do autor a estes

estudantes para reduzir os custos totais da coleta de dados. Essa diferença no

método de coleta dos dados pode apresentar diferenças na quantidade de dados

ausentes, sendo que, dessa forma, optou-se por realizar o segundo passo do

diagnóstico de forma separada (MALHOTRA, 2006).

Nesse segundo passo, os autores orientam avaliar a quantidade de dados

ausentes existentes no banco de dados — total, por variável e por respondente —

sendo que, de acordo com os autores, valores superiores a 10% começam a ficar

preocupantes. De forma a avaliar o percentual de dados ausentes por variável, foi

utilizado o procedimento denominado missing value analysis, de forma separada

para as duas amostras coletadas por métodos diferentes. Os resultados

demonstraram que nenhuma variável apresentou um percentual superior a 3% de

dados ausentes, não sendo objeto de preocupação. Ao se analisar a quantidade de

células em branco do banco de dados da coleta pessoal, foram encontradas 1.353

em um total de 126.248, o que corresponde a apenas 1,07%. Avaliaram-se também

os dados ausentes existentes por respondentes do banco de dados da coleta

pessoal, criando-se uma nova variável denominada count, e verificou-se que 454

respondentes dos 1.468 deixaram alguma questão em branco. Desses, entretanto,

apenas 17 respondentes apresentaram mais de 10% de dados ausentes, o que

levou à sua exclusão. Analisando o banco de dados da coleta por

autopreenchimento, foram encontradas 1.134 células em branco, num total de

63.382, o que corresponde a apenas 1,79%. Já quanto aos respondentes que

deixaram alguma questão em branco, foram encontrados 193 em 716, sendo que

desses, 22 apresentaram mais de 10% de dados ausentes, levando à sua exclusão.

Antes de passar para o terceiro passo, optou-se por agrupar os bancos de

dados dos dois tipos de coleta. Após a exclusão dos entrevistados com mais de 10%

de dados ausentes de ambos os bancos, foi realizado um teste de diferença de

média da quantidade de dados neles ausentes. O resultado revelou que os bancos

de dados não possuem média de dados ausentes diferentes, sendo, portanto,

correta a sua união.

Além disso, o número de questionários que foram respondidos na IES

UNA foi bem superior aos demais, quase o dobro. Dessa forma, optou-se por fazer

uma seleção aleatória de 224 questionários dos 560 coletados nessa IES, de forma

que as respostas desses estudantes não pesassem mais do que as dos demais das

outras IES. Tal número foi utilizado com base na segunda IES com maior número de

entrevistados. Ao juntar os bancos de dados, já após a exclusão dos 39

respondentes, foram observadas 1097 células em branco, num total de 157.380, o

que corresponde a apenas 0,70%, percentual bem pequeno.

O terceiro passo proposto pelos autores consiste em verificar a qualidade

dos dados ausentes, ou seja, se eles apresentam algum padrão de ocorrência, mas

o ideal é que nenhum padrão seja observado. Quando isso acontece, eles são

denominados de dados completamente aleatórios ao acaso - ACAA. Para tanto foi

empregado o teste denominado Little's MCar, conforme sugerem Hair et al. (2009),

sendo que, caso a significância do teste seja inferior a 1%, não se pode atestar que

os dados são ACAA. O resultado revelou que os dados não são ACAA, uma vez que

a significância foi >1% (Little's MCar test: Chi-Square = 25.837,497, DF = 24.986,

Sig. = 0,000).

O último passo consiste em adotar algum método de substituição dos

dados ausentes, uma vez que a análise denominada Método de Equações

Estruturais, que será utilizada para testar as hipóteses, não comporta esse tipo de

problema. Com as eliminações dos indivíduos, o banco de dados passou a

apresentar menos de 1% de dados ausentes. Dessa forma, optou-se por substituir

os dados ausentes pela média, por ser um dos métodos mais adequados (HAIR et

al., 2009) a esse diagnóstico observado, ficando o banco de dados com um total de

1830 respondentes.

8.3.2 Análise de Outliers

Outliers são indivíduos que apresentam um padrão de respostas muito

divergente do restante dos entrevistados (HAIR et al., 2009), as quais podem ser

decorrentes de: (1) deslizes cometidos na tabulação dos dados ou falhas na

codificação; (2) observações decorrentes de algum evento extraordinário; (3)

observações extraordinárias para as quais o pesquisador não tem uma explicação; e

(4) observações que estão no intervalo usual de valores para cada variável, mas são

únicas em sua combinação de valores entre as variáveis. Um diagnóstico inicial deve

ser realizado de modo a compreender melhor os indivíduos que podem ser

denominados outliers. Entretanto, os autores advertem que, em um primeiro

momento, eles não devem ser rotulados como prejudiciais às análises.

Foi verificada a existência de dois tipos de outliers: univariados, que

consiste na verificação de alguma resposta divergente com base em cada uma das

variáveis do modelo, e os multivariados, que apresentam um padrão de resposta

diferente, considerando todas as variáveis ao mesmo tempo.

Os outliers univariados foram diagnosticados por meio da padronização

dos resultados, de forma que a média da variável seja 0 e o desvio padrão 1. Para

tanto, observações com escores padronizados fora do intervalo de |3,29| são

consideradas outliers (HAIR et al., 2009) quando as amostras são maiores que 300

entrevistados, que é o caso da presente pesquisa. Com base nesse critério, foram

encontradas 428 observações com escores fora da faixa de -3,29 a 3,29, distribuídos

em 20 variáveis e em 161 casos. Entretanto, desses 161 casos, sete se

apresentaram como outliers em mais de 10% das variáveis analisadas. Dessa forma,

optou-se por eliminá-los.

Já os outliers multivariados foram diagnosticados com base na medida D²

de Mahalanobis. De acordo com Hair et al. (2009), tal medida verifica a posição de

cada observação comparada com o centro de todas as observações em um conjunto

de variáveis, sendo que, ao final, é realizado um teste qui-quadrado. Os indivíduos

que apresentam uma significância da medida inferior a 0,001 são considerados

outliers multivariados. Com base neste método, foram encontrados 369 casos de

observação atípica multivariada.

Entretanto, ao final, optou-se por excluir somente os sete indivíduos com

excesso de valores atípicos na avaliação univariada, ficando o banco de dados com

1823 entrevistados. Isso porque se acredita que as outras observações sejam casos

válidos da população e, caso fossem eliminadas, correr-se-ia o risco de melhorar a

análise multivariada, mas limitar sua generalização (HAIR et al.; 2009).

Outros tipos de análises poderiam ser realizadas para identificar a relação

entre as variáveis que apresentaram maior número de outliers e determinados

grupos específicos de respondentes. No entanto, por fugirem aos objetivos desta

pesquisa não foram realizadas.

8.3.3 Caracterização da amostra

Neste tópico serão verificadas as características da amostra após a

eliminação dos entrevistados que apresentaram problemas na análise de dados

ausentes ou na análise dos outliers. Tal verificação é importante no sentido de que,

ao final, os resultados serão consistentes com esse perfil.

O Gráfico 7 exibe a IES na qual os entrevistados se matricularam.

Verifica-se que os percentuais estão bastante homogêneos, de 11% a 12%.

Somente a UNIBH apresentou um percentual menor, 9%, que não foi considerado

significativo.

Gráfico 7 IES onde os entrevistados se matricularam

Número de dados ausentes: 0 entrevistados (0%). Fonte: dados da pesquisa.

12% 12% 11% 11% 11% 11% 12% 12%9%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Anh

angu

era

Estác

io d

e Sá

Univ

ersida

de Fum

Izab

ela

Hen

drix

New

ton

Paiva

Pitá

goras

PUC

UNA

UNIB

O Gráfico 8 apresenta a área do curso dos entrevistados. Verifica-se que

a maior parte faz cursos na área de Engenharia/Informática (30,2%). Em segundo

lugar aparece a área de saúde, com 19,5%, e em terceiro a área de gestão/

negócios, com 16,6%. As licenciaturas correspondem aos cursos que apareceram

com menor percentual (4,4%), seguidas dos tecnólogos (7,2%).

Gráfico 8 Áreas dos cursos em que os entrevistados se matricularam

Número de dados ausentes: 82 entrevistados (4%). Fonte: dados da pesquisa.

19,5%30,2%

16,6%11,7% 10,3%

4,4% 7,2%

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

Saú

Eng

enha

ria/In

form

ática

Ges

tão/

Neg

ócios

Com

unicaç

ão e A

rtes

Dire

ito

Lice

nciatu

ras (P

edag

ogia, M

at.)

Tecn

ólog

O Gráfico 9 apresenta a forma pela qual os estudantes ingressaram na

IES na qual estudam atualmente. Verifica-se que a maior parte o fez pelo vestibular

(91,1%). Apenas 5,7% ingressam por meio de transferência e 3,2% como obtenção

de segundo título.

Gráfico 9 Forma de ingresso dos entrevistados na atual IES

Número de dados ausentes: 198 entrevistados (11%). Fonte: dados da pesquisa.

91,1%

5,7% 3,2%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Vestibular Transferência Obtenção de 2º título

O Gráfico 10 apresenta a duração total do curso dos respondentes.

Aproximadamente metade destes fazem cursos com duração de mais de 4 anos.

Outros 34% realizam cursos com duração de 3 a 4 anos. Cursos de até 2 anos

representam 9,1% dos entrevistados e de 2 a 3 anos 5,2%.

Gráfico 10 Duração total do curso em que os entrevistados se matricularam

(em anos)

Número de dados ausentes: 164 entrevistados (9%). Fonte: dados da pesquisa.

9,1%5,2%

34,5%

51,2%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Até 2 anos 2 a 3 anos 3 a 4 anos Mais de 4 anos

O Gráfico 11 apresenta as faixas de valor de mensalidade pagas pelos

entrevistados nos cursos em que se matricularam. Verificou-se que os valores mais

frequentes foram de R$ 751,00 a R$ 900,00, com 32,0%, e acima de R$ 901,00,

com 34,4%. Menos de 10% dos entrevistados pagam mensalidades inferiores a R$

450,00 e aproximadamente 25% pagam um valor entre R$ 451,00 a R$ 750,00.

Gráfico 11 Valor da mensalidade do curso nos quais os entrevistados se

matricularam

Número de dados ausentes: 164 entrevistados (9%). Fonte: dados da pesquisa.

4,0% 5,2%

12,0% 12,4%

32,0% 34,4%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Até R$300,00 R$ 301,00 a

450,00

R$ 451,00 a

600,00

R$ 601,00 a

750,00

R$ 751,00 a R$

900,00

Acima de R$

901,00

O Gráfico 12 exibe quais tipos de bolsa/financiamento os entrevistados

possuem para realizar o curso, sendo que 44% não indicaram o recebimento desse

tipo de suporte. O Fies/Pravaler/Outro tipo foi a categoria com maior percentual:

30,8%. Em segundo lugar, apareceu o convênio com a empresa em que o

respondente trabalha, totalizando 11,8%. Em terceiro, veio o desconto da IES, com

9,6%. Apenas 1,9% recebem desconto do sindicato, e 1,70% recebem outros tipos

de bolsa/financiamento.

Gráfico 12 Bolsas e financiamentos dos entrevistados

Número de dados ausentes: os dados ausentes foram considerados como não indicativos de recebimento de bolsa/financiamento.

Fonte: dados da pesquisa.

Não indicou recebimento de

bolsa/financ.; 44,3%

Fies/Pravaler/outro financ.; 30,8%

Desconto da Instituição; 9,6%

Desconto Sindicato; 1,9%

Convênio com minha empresa; 11,8%

Outros; 1,7%

O Gráfico 13 apresenta a origem de conclusão do ensino médio. Verifica-

se que a maioria (66,2%) é originária da escola pública e 29,0% da escola particular.

Outros 4,5% vieram de supletivo público ou particular e 0,3% estudaram em casa.

Gráfico 13 Origem de conclusão do ensino médio dos entrevistados

Número de dados ausentes: 55 entrevistados (3%). Fonte: dados da pesquisa.

29,0%

66,2%

1,7% 2,8% 0,3%0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Escola particular Escola pública Supletivo particular Supletivo público Estudei em casa

O Gráfico 14 apresenta o gênero dos entrevistados. Verifica-se que 55%

são do gênero feminino e 45% do gênero masculino.

Gráfico 14 Gênero dos entrevistados

Número de dados ausentes: 98 entrevistados (5%). Fonte: dados da pesquisa.

Masculino

45%

Feminino

55%

O Gráfico 15 apresenta o estado civil dos entrevistados. Observa-se que

83,9% dos entrevistados são solteiros, e que 13,7% são casados/união estável.

Outros 2,2% são divorciados/separados e 0,2% é de viúvos.

Gráfico 15 Estado civil dos entrevistados

Número de dados ausentes: 119 entrevistados (7%).

Fonte: dados da pesquisa.

No que tange à faixa etária dos entrevistados, apresentada no Gráfico 16,

observa-se uma maior concentração na faixa de "De 18 a 24 anos", totalizando

67,9% das citações. Outros 24,5% possuem de 25 a 34 anos, e 5,2%, de 35 a 44

anos. Apenas 1,5% dos entrevistados possui até 17 anos, e o outro 1% possui 45 ou

mais. Verifica-se também que a idade mínima é de 17 anos e a idade máxima de 66

anos. A mediana é de 21 anos, ou seja 50% dos entrevistados possuem entre 17 e

21 anos, e os outros 50%, entre 22 anos e 66 anos. A idade média é de 23 anos, e o

desvio padrão de 6 anos.

83,9%

13,7%

2,2% 0,2%0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Solteiro Casado / União estável Divorciado / Separado Viúvo

Gráfico 16 Faixa etária dos entrevistados

Número de dados ausentes: 348 entrevistados (19%). Fonte: dados da pesquisa.

O Gráfico 17 exibe a renda familiar dos entrevistados. Observa-se boa

distribuição nos diversos extratos de renda. Os extratos de maior percentual foram

―R$ 2.550,01 a R$ 5.100,00‖ com 25,0% e ―R$ 1.530,01 a R$ 2.550,00‖ com 23,0%.

Aproximadamente 23% possuem renda familiar superior a R$ 5.100,01 e 29%

possuem renda inferior a R$ 1.530,00.

1,5%

67,9%

24,5%

5,2%0,8% 0,1% 0,1%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Até 17 anos De 18 a 24

anos

De 25 a 34

anos

De 35 a 44

anos

De 45 a 54

anos

De 55 a 64

anos

65 anos ou

mais

Mínimo: 17 anos

Máximo: 66 anos

Mediana: 21 anos

Média: 23 anos

Desvio-padrão: 6 anos

Gráfico 17 Renda familiar dos entrevistados

Número de dados ausentes: 156 entrevistados (9%). Fonte: dados da pesquisa.

8.3.4 Análise descritiva

A estatística descritiva é útil no sentido de se entender melhor o

comportamento das variáveis que serão indicadoras dos construtos do modelo no

que tange a medidas de tendência central e dispersão. Foram adotadas duas

medidas de tendência central: a mediana e a média. A mediana é calculada ao se

ordenarem os dados de forma crescente, e o valor que estiver na posição do meio

dos dados representa essa medida. Já a média é calculada somando-se todos os

valores e dividindo-os pelo número de entrevistados.

Foram adotadas também outras duas medidas de variabilidade dos dados:

a amplitude e o desvio padrão. A primeira é calculada subtraindo o valor máximo

pelo valor mínimo, sendo que quanto maior a amplitude, maior a variabilidade. Já o

desvio padrão possui uma fórmula de cálculo mais complexa que revela se a média

reflete um consenso ou não do que os entrevistados responderam. Assim um desvio

0,1% 1,1%10,1%

17,3%23,0% 25,0%

7,9% 5,4%10,1%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Até

205,

R$ 2

05,0

1 a

510,0

$ 51

0,01 a R

$ 1.020

,00

R$1.

020,

01 a

R$ 1

.530,

R$ 1

.530,

01 a

2.55

0,00

R$ 2

.550,

01 a

5.10

0,00

R$ 5

.100,

01 a

7.6

50,0

R$ 7

.650,

01 a

10.2

00,0

Acim

a de

R$ 1

0.200

,00

padrão pequeno indica que os dados estão próximos da média e, portanto, existe

uma maior concentração de respostas. Por outro lado, desvios padrões maiores

indicam que os dados estão mais distantes da média, ou seja, que os entrevistados

apresentam uma opinião mais divergente sobre o assunto (ANDERSON, SWEENEY

e WILLIAMS, 2009).

A Tabela 3 exibe o valor mínimo; o valor máximo; a mediana, a média e o

desvio padrão para cada variável que irá compor o modelo.

Tabela 3 Estatística descritiva das variáveis que irão compor o modelo

Variáveis Mínimo Máximo Mediana Média Desvio padrão

B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.

0 10 8,00 7,43 2,36

B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte

0 10 7,00 6,77 2,69

B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.

0 10 8,00 7,08 2,63

B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.

0 10 7,00 6,64 2,79

B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES que eu estudo atualmente.

0 10 7,00 6,63 2,91

B4.1) Possui boa infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca)

0 10 8,00 7,48 2,32

B4.2) Possui instalações modernas 0 10 7,00 7,10 2,32

B4.3) Tem instalações com uma boa aparência 0 10 8,00 7,31 2,22

B4.4) Possui instalações amplas 0 10 8,00 7,24 2,35

B4.5) Oferece material didático incluído no valor da mensalidade

0 10 4,00 4,11 3,57

B4.6) Fica perto da minha casa 0 10 5,00 4,91 3,75

B4.7) Oferece facilidade de estacionamento 0 10 3,00 3,83 3,51

B4.8) Fica perto do meu trabalho 0 10 4,27 4,28 3,84

B4.9) Fica localizada em uma região central da cidade 0 10 6,00 5,93 3,38

B4.10) Fica em local de fácil acesso 0 10 8,00 7,10 2,79

B4.11) Tem tradição no setor educacional 0 10 8,00 7,91 2,21

B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado 0 10 9,00 8,21 2,08

B4.13) Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho

0 10 8,00 7,90 2,16

B4.14) As empresas preferem contratar profissionais que se formam nela

0 10 7,00 6,85 2,42

B4.15) É uma das líderes no setor educacional 0 10 8,00 7,29 2,37

B4.16) Tem boa reputação no mercado 0 76 8,00 7,81 2,73

B4.17) Tem valor de mensalidade que eu consigo 0 10 7,00 6,55 2,97

Variáveis Mínimo Máximo Mediana Média Desvio padrão

pagar

B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício

0 10 7,00 6,62 2,81

B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de Ensino do mesmo padrão

0 10 5,00 4,72 3,18

B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade 0 10 4,00 4,12 3,21

B4.21) Oferece financiamento das mensalidades 0 10 8,00 6,89 2,99

B4.22) Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades

0 10 8,00 6,83 3,10

B4.23) Possui professores com experiência de mercado

0 10 9,00 8,27 1,90

B4.24) Possui professores renomados no mercado 0 10 8,00 8,02 1,99

B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas

0 10 9,00 8,27 1,86

B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino

0 10 9,00 8,31 1,86

B4.27) Possui professores com boa titulação (mestres e doutores)

0 10 9,00 8,34 1,87

B4.28) Possui professores com boa didática 0 10 8,00 8,10 1,85

B4.29) Permite aliar a teoria à prática 0 10 8,00 7,84 2,09

B4.30) Tem excelente qualidade de ensino 0 10 8,00 8,04 1,94

B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade 0 10 8,05 8,07 1,96

B4.32) Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho

0 10 8,00 7,02 2,57

B4.33) É bastante exigente em relação ao compromisso dos estudantes com os estudos

0 10 8,00 7,68 2,16

B4.34) Tem carga horária elevada no curso que escolhi 0 10 7,00 6,64 2,66

B4.35) Possibilita que eu me forme rapidamente 0 10 6,09 6,11 2,94

B4.36) Tem boa organização administrativa 0 10 7,00 6,47 2,91

B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi 0 10 1,00 2,85 3,38

B4.38) Tem maior integração com o mercado de trabalho

0 10 7,00 6,66 2,45

B4.39) Estimula a ampliação dos meus horizontes culturais

0 10 7,07 7,09 2,33

B4.40) Oferece maior flexibilidade de horários 0 10 6,00 6,13 2,73

B4.41) É bem avaliada pelo MEC 0 10 8,00 7,91 2,26

B4.42) Foi indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc) e/ou amigos

0 10 7,00 6,00 3,68

B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho 0 10 4,00 4,02 3,78

B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição

0 10 1,00 3,09 3,53

B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição

0 10 5,00 5,05 3,97

B4.46) É onde os meus amigos estudam 0 10 3,90 3,92 3,70

B4.47) É onde os meus parentes estudam 0 10 0,00 2,77 3,52

B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam 0 10 0,00 2,77 3,48

B4.49) Possibilita a realização de bons estágios 0 10 7,00 6,67 2,76

B4.50) Oferece programa de orientação de carreira 0 10 7,00 6,50 2,76

B4.51) Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas

0 10 7,00 6,95 2,53

100

Variáveis Mínimo Máximo Mediana Média Desvio padrão

B4.52) Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária

0 10 7,00 6,86 2,59

B4.53) Promove festas, shows e outros eventos festivos

0 10 5,33 5,34 3,24

B4.54) É um lugar onde as pessoas com quem eu quero conviver estudam

0 10 6,00 5,56 3,24

B4.55) É uma instituição que dá prestígio aos seus estudantes

0 10 7,00 6,77 2,64

B4.56) É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram

0 10 7,00 6,18 2,82

B4.57) É frequentada por alunos de elevado nível social

0 10 5,00 5,43 3,03

B4.58) É uma instituição chique 0 10 5,00 4,74 3,14

B4.59) Oferece excelente rede de relacionamento para os seus estudantes (networking)

0 10 6,20 6,22 2,75

B4.60) É moderna 0 10 7,00 6,88 2,51

B4.61) É jovem 0 10 7,00 6,71 2,66

B4.62) Tem ambiente agradável 0 10 8,00 7,60 2,20

B4.63) Tem ambiente informal 0 10 7,00 6,47 2,72

B4.64) Tem ambiente acolhedor 0 10 8,00 7,27 2,28

B4.65) É uma das instituições que mais cresce no setor educacional

0 10 8,00 7,24 2,32

B4.66) É de grande porte (ter muitos alunos) 0 10 8,00 7,69 2,31

B4.67) Significa estar entre os melhores profissionais do mercado

0 10 8,00 7,28 2,37

B4.68) Representa a realização de um sonho para mim 0 10 8,00 7,38 2,83

B4.69) Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho

0 10 8,00 7,57 2,32

B4.70) Significa melhoria na minha vida 0 10 9,00 8,12 2,14

B4.71) Representa a possibilidade de conseguir um bom emprego

0 10 9,00 8,26 2,06

B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional

0 10 9,00 8,27 2,07

B4.73) Fez-me sentir feliz 0 10 8,00 7,81 2,43

B4.74) Fez-me sentir orgulhoso 0 10 8,00 7,76 2,49

B4.75) Fez-me sentir tranquilo 0 10 8,00 7,40 2,50

B4.76) Fez-me sentir confiante 0 10 8,00 7,68 2,40

B4.77) Fez-me sentir entusiasmado 0 10 8,00 7,63 2,57

B4.78) Fez-me sentir triste 0 10 0,00 2,02 2,93

B4.79) Fez-me sentir ansioso 0 10 5,00 4,30 3,47

B4.80) Fez-me sentir inseguro 0 10 1,00 2,70 3,13

B4.81) Fez-me sentir com medo 0 10 1,00 2,42 3,11

Fonte: dados da pesquisa.

Observa-se que as variáveis assumiram comportamentos bem diversos no

que tange à média e ao desvio padrão. Algumas apresentaram médias altas e

101

desvio padrão pequeno, enquanto outras apresentam médias baixas ou regulares e

desvio padrão superior. A menor mediana foi de 0,00, e a maior, de 9,00. A menor

média foi de 2,02, e a maior, de 8,34. Já o menor desvio padrão foi de 1,85 e o

maior de 3,97.

Tabela 4 Variáveis com as dez maiores e menores médias

Variáveis Média

10 Maiores médias

B4.27) Possui professores com uma boa titulação (mestres e doutores) 8,34

B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino 8,31

B4.23) Possui professores com experiência de mercado 8,27

B4.25) Possui professores que apresentam um excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas

8,27

B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional 8,27

B4.71) Representa a possibilidade de conseguir um bom emprego 8,26

B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado 8,21

B4.70) Significa uma melhoria na minha vida 8,12

B4.28) Possui professores com uma boa didática 8,10

B4.31) Tem uma grade curricular de boa qualidade 8,07

10 Menores médias

B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho 4,02

B4.46) É onde os meus amigos estudam 3,92

B4.7) Oferece facilidade de estacionamento 3,83

B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição 3,09

B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi 2,85

B4.47) É onde os meus parentes estudam 2,77

B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam 2,77

B4.80) Fez eu me sentir inseguro 2,7

B4.81) Fez eu me sentir com medo 2,42

B4.78) Fez eu me sentir triste 2,02

Fonte: dados da pesquisa.

Verifica-se ainda que das dez variáveis que apresentam o menor desvio

padrão, 8 também figuram na relação das dez maiores médias e relacionam-se

principalmente ao construto professores e qualidade de ensino, conforme demonstra

a Tabela 4.

102

Tabela 5 Variáveis com os dez maiores e menores desvios padrão

Variáveis Média Desvio padrão

Dez menores desvios padrão

B4.27) Possui professores com boa titulação (mestres e doutores). 8,34 1,87

B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino. 8,31 1,86

B4.23) Possui professores com experiência de mercado. 8,27 1,90

B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.

8,27 1,86

B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional. 8,27 2,07

B4.71) Representa a possibilidade de conseguir um bom emprego. 8,26 2,06

B4.28) Possui professores com boa didática. 8,10 1,85

B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade. 8,07 1,96

B4.30) Tem excelente qualidade de ensino. 8,04 1,94

B4.24) Possui professores renomados no mercado. 8,02 1,99

Dez Maiores desvios padrão

B4.42) Foi indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc.) e/ou amigos. 6 3,68

B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição. 5,05 3,97

B4.6) Fica perto da minha casa. 4,91 3,75

B4.8) Fica perto do meu trabalho. 4,28 3,84

B4.5) Oferece material didático incluído no valor da mensalidade. 4,11 3,57

B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho. 4,02 3,78

B4.46) É onde os meus amigos estudam. 3,92 3,7

B4.7) Oferece facilidade de estacionamento. 3,83 3,51

B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição. 3,09 3,53

B4.47) É onde os meus parentes estudam. 2,77 3,52

Fonte: dados da pesquisa.

Já as dez variáveis que apresentam os maiores desvios padrão

apresentam médias baixas, sendo que 5 delas também compõem a relação das 10

menores médias, conforme demonstra a Tabela 5.

Verifica-se ainda que nenhuma das variáveis que figuram entre as

menores médias figura também entre aquelas com menor desvio padrão.

103

8.3.4.1 Normalidade

A verificação da normalidade dos dados é necessária, uma vez que

métodos de estimação diferentes na aplicação do Método de Equações Estruturais

devem ser adotados dependendo do resultado (Hair et al., 2009). Para diagnosticar

se os dados estão distribuídos conforme a curva normal, foi utilizado o teste de

Kolmogorov-Smirnov. Tal comportamento é confirmado caso o valor da significância

do teste for superior a 1%. A Tabela 6 apresenta o resultado do teste para as

variáveis da pesquisa.

Tabela 6 Teste de aderência à normalidade de Kolmogorov-Smirnov

Variáveis Estatística Sig.

B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.

6,48 <1%

B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte.

6,16 <1%

B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.

6,15 <1%

B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.

6,03 <1%

B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que estudo atualmente.

5,91 <1%

B4.1) Possui boa infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca). 6,77 <1%

B4.2) Possui instalações modernas. 6,00 <1%

B4.3) Tem instalações com boa aparência. 6,15 <1%

B4.4) Possui instalações amplas. 6,43 <1%

B4.5) Oferece material didático incluído no valor da mensalidade. 7,51 <1%

B4.6) Fica perto da minha casa. 5,80 <1%

B4.7) Oferece facilidade de estacionamento. 7,20 <1%

B4.8) Fica perto do meu trabalho. 8,44 <1%

B4.9) Fica localizada em uma região central da cidade. 5,92 <1%

B4.10) Fica em local de fácil acesso. 6,62 <1%

B4.11) Tem tradição no setor educacional. 7,47 <1%

B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado. 8,42 <1%

B4.13) Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho. 7,47 <1%

B4.14) As empresas preferem contratar profissionais que se formam nela. 5,70 <1%

B4.15) É uma das líderes no setor educacional. 6,47 <1%

B4.16) Tem boa reputação no mercado. 8,99 <1%

B4.17) Tem valor de mensalidade que eu consigo pagar. 5,75 <1%

B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício 5,69 <1%

104

Variáveis Estatística Sig.

B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de ensino do mesmo padrão. 4,17 <1%

B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade. 5,09 <1%

B4.21) Oferece financiamento das mensalidades. 6,80 <1%

B4.22) Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades. 6,96 <1%

B4.23) Possui professores com experiência de mercado. 8,38 <1%

B4.24) Possui professores renomados no mercado. 7,45 <1% B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.

8,45 <1%

B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino. 8,30 <1%

B4.27) Possui professores com boa titulação (mestres e doutores). 8,60 <1%

B4.28) Possui professores com boa didática. 7,04 <1%

B4.29) Permite aliar a teoria à prática. 7,01 <1%

B4.30) Tem excelente qualidade de ensino. 7,48 <1%

B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade. 7,66 <1% B4.32) Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho.

6,39 <1%

B4.33) É bastante exigente em relação ao compromisso dos estudantes com os estudos.

6,90 <1%

B4.34) Tem carga horária elevada no curso que escolhi. 5,32 <1%

B4.35) Possibilita que eu me forme rapidamente. 5,23 <1%

B4.36) Tem boa organização administrativa. 5,92 <1%

B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi. 11,36 <1%

B4.38) Tem maior integração com o mercado de trabalho. 5,40 <1%

B4.39) Estimula a ampliação dos meus horizontes culturais. 6,09 <1%

B4.40) Oferece maior flexibilidade de horários. 4,84 <1%

B4.41) É bem avaliada pelo MEC. 7,61 <1%

B4.42) Foi indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc) e/ou amigos. 7,40 <1%

B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho. 9,37 <1%

B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição. 11,17 <1%

B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição. 7,61 <1%

B4.46) É onde os meus amigos estudam. 8,78 <1%

B4.47) É onde os meus parentes estudam. 12,16 <1%

B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam. 12,34 <1%

B4.49) Possibilita a realização de bons estágios. 5,81 <1%

B4.50) Oferece programa de orientação de carreira. 5,64 <1%

B4.51) Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas. 5,90 <1%

B4.52) Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária. 5,88 <1%

B4.53) Promove festas, shows e outros eventos festivos. 4,76 <1%

B4.54) É um lugar onde as pessoas com quem eu quero conviver estudam. 4,72 <1%

B4.55) É uma instituição que dá prestígio aos seus estudantes. 6,07 <1%

B4.56) É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram. 5,16 <1%

B4.57) É frequentada por alunos de elevado nível social. 5,41 <1%

B4.58) É uma instituição chique. 4,98 <1%

105

Variáveis Estatística Sig.

B4.59) Oferece excelente rede de relacionamento para os seus estudantes (networking).

4,62 <1%

B4.60) É moderna. 6,26 <1%

B4.61) É jovem. 6,01 <1%

B4.62) Tem ambiente agradável. 7,34 <1%

B4.63) Tem ambiente informal. 5,79 <1%

B4.64) Tem ambiente acolhedor. 6,14 <1%

B4.65) É uma das instituições que mais cresce no setor educacional. 6,64 <1%

B4.66) É de grande porte (ter muitos alunos). 7,30 <1%

B4.67) Significa estar entre os melhores profissionais do mercado. 6,87 <1%

B4.68) Representa a realização de um sonho para mim. 7,98 <1%

B4.69) Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho. 7,36 <1%

B4.70) Significa melhoria na minha vida. 8,16 <1%

B4.71) Representa a possibilidade de conseguir um bom emprego. 8,47 <1%

B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional. 8,65 <1%

B4.73) Fez-me sentir feliz. 7,89 <1%

B4.74) Fez-me sentir orgulhoso. 8,39 <1%

B4.75) Fez-me sentir tranquilo. 7,09 <1%

B4.76) Fez-me sentir confiante. 7,64 <1%

B4.77) Fez-me sentir entusiasmado. 7,81 <1%

B4.78) Fez-me sentir triste. 12,58 <1%

B4.79) Fez-me sentir ansioso. 6,51 <1%

B4.80) Fez-me sentir inseguro. 9,78 <1%

B4.81) Fez-me sentir com medo. 11,48 <1%

Fonte: dados da pesquisa.

Os resultados revelaram que todas as variáveis rejeitaram a hipótese nula

de que estão distribuídos conforme a curva normal. Com base nesses resultados, é

possível atestar também a não existência da normalidade multivariada, uma vez que

esta exige a distribuição normal univariada (TABACHINICK e FIDEL, 2001). Dessa

forma, será escolhido um método de estimação dos parâmetros adequado a esse

tipo de dados quando for empregado o método de equações estruturais.

106

8.3.4.2 Linearidade

Para testar as hipóteses do modelo, como foi mencionado anteriormente,

será aplicado o Método de Equações Estruturais, que é baseado nas relações

lineares para testar a existência de associações ou relações de causa/efeito

estatísticas. Dessa forma, os dados devem apresentar uma parcela considerável de

relações lineares para que a técnica seja a eles adequada.

A linearidade pode ser verificada por meio de correlações par a par das

variáveis utilizando o coeficiente de Pearson, com significância inferior a 5% (HAIR

et al., 2009). Aplicando tal teste, observou-se que 3.234 das 3.655 relações

possíveis são significativas ao nível de 5%, o que representa 88% das correlações

possíveis. Dessa forma, foi dado prosseguimento às análises, uma vez que os dados

são adequados ao tipo de técnica a ser aplicada posteriormente.

8.4 Dimensionalidade dos construtos da pesquisa

Após realizar a análise exploratória do banco de dados, é então verificada

a dimensionalidade dos construtos da pesquisa. Construtos são conceitos abstratos

que não podem ser adequadamente mensurados por apenas uma variável. Dessa

forma, ao se mensurar um construto, são criadas diversas variáveis de forma a

captar suas diversas facetas (NETEMEYER, BEARDEN e SHARMA, 2003).

Após operacionalizar o construto por meio de variáveis, deve-se garantir

também que eles sejam medidas validas e confiáveis do conceito que pretendem

mensurar, o que é feito por meio de uma Análise Fatorial Confirmatória - AFC.

Entretanto, primeiramente, é importante verificar a dimensionalidade dos construtos,

por meio de uma Análise Fatorial Exploratória - AFE. Isso porque cada construto

teórico deve tratar de dimensões distintas do fenômeno estudado.

Para tanto, foi verificada a dimensionalidade de cada um dos construtos

abordados na pesquisa: imagem, endosso social, expectativa de valor, emoções e

107

crença de ter tomado a decisão correta. Como o preço baixo não foi tratado como

construto, não figurou neste tópico da análise.

De modo a rodar a AFE, foi utilizada a análise de componentes principais

como método de extração, e como método de rotação foi utilizado o direct oblimin,

por serem os mais adequados à pesquisa (MINGOTI, 2005). Sempre que a solução

fatorial apresentou mais de um fator, para definir o número de fatores, foi utilizado o

critério do Eigenvalue, ou seja, somente fatores que apresentaram eigenvalues

(quantidade de variância explicada por um fator) maiores que 1 foram considerados

como significantes (HAIR et al., 2009).

Antes de analisar a solução fatorial, é importante verificar se foi adequada

sua aplicação aos dados da pesquisa. Para tanto, são consideradas duas medidas:

a adequação da amostra de Kaiser-Meyer-Olkin - KMO e o Teste de Esfericidade de

Bartlett - TEB. O KMO indica a proporção da variância dos dados, que pode ser

considerada comum a todas as variáveis, e que varia de 0,000 a 1,000, sendo que,

quanto maior for proximidade de 1,000 (unidade), mais apropriada será a amostra à

aplicação da análise fatorial. É adequado aplicar a AFE ao conjunto de variáveis

caso a solução fatorial apresente um valor entre 0,500 e 1,000. Já o TEB verifica se

a matriz de correlação populacional não é uma identidade, o que pode ser

comprovado quando o resultado revelar um valor significativo (p<1%), uma vez que

esse tipo de matriz não é adequado à aplicação da AFE.

Após garantir que foi adequada a aplicação da AFE aos dados, deve-se

verificar a qualidade da solução fatorial, que é feita por meio de outras três medidas:

a variância explicada - VE), a comunalidade - Com e a carga fatorial - CF. A VE

indica o percentual que o fator consegue explicar do construto por meio da redução

dos dados, sendo que um mínimo adequado é de 50%. A comunalidade mensura o

quanto determinada variável compartilha de significado com as outras variáveis do

construto. Para essa medida, variáveis com comunalidades superiores a 0,400 são

consideradas adequadas. Por fim, a CF representa o quanto cada variável

compartilha de significado com o seu respectivo fator. Nesse caso também o valor

mínimo adequado é de 0,400. Além disso, caso a variável apresente uma CF muito

108

semelhante em dois fatores ou mais, ela deve ser eliminada para evitar-se o risco de

causar falta de validade discriminante entre eles (HAIR et al., 2009).

O Quadro 7 apresenta um resumo sobre os critérios para se verificar a

adequação da aplicação da AFE e da qualidade da solução fatorial encontrada.

Quadro 7 Critérios para adequação da solução fatorial e confiabilidade

Medida Parâmetro de aceitação

Kaiser-Meyer-Olkin - KMO > 0,500 (duas variáveis) ou >0,600 (três variáveis ou

mais)

Teste de Esfericidade de Bartlett - TEB Valor significativo inferior a 1%

Variância explicada - VE > 50%

Comunalidade (h²) > 0,400

Carga fatorial - CF > 0,400 (para somente um fator)

Fonte: MINGOTI (2005); MALHOTRA (2006); HAIR et al. (2009).

A Tabela 7 apresenta a solução fatorial para o construto Imagem, sendo

que foram encontrados nove fatores, denominados de: 1.1. Professores e qualidade

de ensino, 1.2. Status, 1.3. Reputação, tradição, reconhecimento, 1.4. Sucesso

profissional e pessoal, 1.5. Acessibilidade e localização, 1.6. Infraestrutura, 1.7.

Atividades extracurriculares, 1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento e

1.9. Permite a viabilização da graduação. Ela apresentou um KMO de 0,956, o TEB

foi de 56.349,23 (sig. < 1%), e a variância explicada foi de 71,66%.

Além disso, foi necessário eliminar as variáveis ―B4.5) Oferece material

didático incluído no valor da mensalidade‖ e ―B4.7) Oferece facilidade de

estacionamento‖, por não terem apresentado comunalidade superior a 0,400, e

outras 17 variáveis, por não terem apresentado carga fatorial superior a 0,400. São

elas: ―B4.33) É bastante exigente em relação ao compromisso dos estudantes com

os estudos‖, ―B4.34) Tem uma carga horária elevada no curso que escolhi‖, ―B4.35)

Possibilita que eu me forme rapidamente‖, ―B4.36) Tem uma boa organização

administrativa‖, ―B4.38) Tem uma maior integração com o mercado de trabalho‖,

―B4.39) Estimula a ampliação dos meus horizontes culturais‖, ―B4.41) É bem

avaliada pelo MEC‖, ―B4.53) Promove festas, shows e outros eventos festivos‖,

―B4.55) É uma instituição que dá prestígio aos seus estudantes‖, ―B4.59) Oferece

109

excelente rede de relacionamento para os seus estudantes (networking)‖, ―B4.61) É

jovem‖, ―B4.62) Tem um ambiente agradável‖, ―B4.63) Tem um ambiente informal‖,

―B4.64) Tem um ambiente acolhedor‖, ―B4.65) É uma das instituições que mais

cresce no setor educacional‖, ―B4.66) É de grande porte (ter muitos alunos)‖, ―B4.67)

Significa estar entre os melhores profissionais do mercado‖.

Tabela 7 Solução fatorial do construto Imagem

Fatores Variáveis VE Com. CF

1.1. Professores e qualidade de ensino

B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.

38,20%

0,811 0,897

B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino.

0,790 0,888

B4.28) Possui professores com boa didática. 0,784 0,873

B4.27) Possui professores com boa titulação (mestres e doutores).

0,768 0,845

B4.24) Possui professores renomados no mercado. 0,749 0,757

B4.23) Possui professores com experiência de mercado.

0,729 0,733

B4.29) Permite aliar a teoria à prática. 0,626 0,607

B4.30) Tem excelente qualidade de ensino. 0,760 0,607

B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade. 0,649 0,440

1.2. Status

B4.57) É frequentada por alunos de elevado nível social.

6,59%

0,801 0,885

B4.58) É uma instituição chique. 0,783 0,830

B4.56) É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram.

0,697 0,585

B4.54) É um lugar onde estudam as pessoas com quem eu quero conviver.

0,499 0,515

1.3. Reputação, tradição, reconhecimento

B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado.

6,09%

0,814 -0,747

B4.13) Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho.

0,825 -0,731

B4.16) Tem boa reputação no mercado. 0,614 -0,726

B4.15) É uma das líderes no setor educacional. 0,751 -0,706

B4.14) As empresas preferem contratar profissionais que se formam nela.

0,702 -0,699

B4.11) Tem tradição no setor educacional. 0,742 -0,688

1.4. Sucesso profissional e pessoal

B4.70) Significa melhoria na minha vida.

4,68%

0,824 -0,929

B4.71) Representa a possibilidade de se conseguir um bom emprego.

0,842 -0,883

B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional.

0,833 -0,876

B4.69) Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho.

0,761 -0,738

B4.68) Representa a realização de um sonho para mim.

0,604 -0,731

110

1.5. Acessibilidade e localização

B4.10) Fica em local de fácil acesso.

4,21%

0,719 0,822

B4.9) Fica localizada em uma região central da cidade.

0,618 0,773

B4.6) Fica perto da minha casa. 0,450 0,666

B4.8) Fica perto do meu trabalho. 0,502 0,615

1.6. Infraestrutura

B4.3) Tem instalações com boa aparência.

3,68%

0,855 0,940

B4.2) Possui instalações modernas. 0,865 0,924

B4.1) Possui boa infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca).

0,790 0,818

B4.4) Possui instalações amplas. 0,730 0,816

B4.60) É moderna. 0,608 0,464

1.7. Atividades extracurriculares

B4.51) Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas.

3,02%

0,783 -0,818

B4.52) Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária.

0,747 -0,790

B4.50) Oferece programa de orientação de carreira. 0,707 -0,780

B4.49) Possibilita a realização de bons estágios. 0,630 -0,604

1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento

B4.22) Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades. 2,71%

0,792 0,888

B4.21) Oferece financiamento das mensalidades. 0,770 0,856

1.9. Permite a viabilização da graduação

B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi.

2,48%

0,605 0,739

B4.40) Oferece maior flexibilidade de horários. 0,620 0,628

B4.32) Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho

0,550 0,557

Fonte: dados da pesquisa.

Observação: Método de extração – componentes principais; Método de

rotação – oblimin com normalização de Kaiser; rotação convergiu em 14 interações.

A segunda solução fatorial encontrada foi para o construto Endosso social.

Ela apresentou um KMO de 0,838, o TEB foi de 4.123,15 (sig. < 1%) e a variância

explicada foi de 56,64%, sendo que foi necessária a retirada da variável ―B4.42) Foi

indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc) e/ou amigos‖ , por ter

apresentado comunalidade inferior a 0,400. A Tabela 8 exibe a carga fatorial e a

comunalidade das variáveis que permaneceram na análise.

Tabela 8 Solução fatorial do construto Endosso Social

Variáveis Com. CF

B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição. 0,606 0,778

B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam. 0,601 0,775

B4.46) É onde os meus amigos estudam. 0,587 0,766

111

B4.47) É onde os meus parentes estudam. 0,580 0,761

B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho. 0,564 0,751

B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição. 0,460 0,678

Fonte: dados da pesquisa.

Observação: Método de extração – componentes principais.

A terceira solução fatorial encontrada foi para o construto Expectativa de

Valor, que trata dos benefícios esperados pelos estudantes quando comparados aos

custos totais previstos (VELUDO-DE-OLIVEIRA; IKEDA, 2006; LOPES; PEREIRA;

VIEIRA, 2009). Tal conceito foi mais bem detalhado na fundamentação teórica

constante da seção 5.

Essa solução fatorial apresentou um KMO de 0,500, o TEB foi de 339,37

(sig. < 1%) e a variância explicada foi de 70,62%. A Tabela 9 exibe a carga fatorial e

a comunalidade das variáveis.

Tabela 9 Solução fatorial do construto Expectativa de valor

Variáveis Com. CF

B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício. 0,706 0,840

B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de Ensino do mesmo padrão. 0, 706 0,840

Fonte: dados da pesquisa.

A quarta solução fatorial encontrada foi para o construto Emoções, que

apresentou a existência de dois fatores: Emoções positivas e Emoções negativas.

Ela apresentou um KMO de 0,861, o TEB foi de 13.142,92 (sig. < 1%), e a variância

explicada foi de 77,94%. A Tabela 10 exibe a carga fatorial e a comunalidade das

variáveis. Solução fatorial do construto Emoções

Tabela 10 Solução fatorial do construto Emoções

Fatores Variáveis VE Com. CF

Emoções

positivas

B4.76) Fez-me sentir confiante.

47,49%

0,884 0,938

B4.74) Fez-me sentir orgulhoso. 0,840 0,918

B4.73) Fez-me sentir feliz. 0,835 0,914

B4.75) Fez-me sentir tranquilo. 0,797 0,890

112

B4.77) Fez-me sentir entusiasmado. 0,772 0,879

Emoções

negativas

B4.80) Fez-me sentir inseguro.

30,45%

0,843 0,913

B4.81) Fez-me sentir com medo. 0,811 0,898

B4.78) Fez-me sentir triste. 0,662 0,786

B4.79) Fez-me sentir ansioso. 0,571 0,746

Fonte: dados da pesquisa.

A quinta solução fatorial encontrada foi para o construto Crença de ter

tomado a decisão correta, que apresentou um KMO de 0,833, o TEB foi de

4.460,90 (sig. < 1%), e a variância explicada foi de 65,81%. A Tabela 11 exibe a

carga fatorial e a comunalidade das variáveis.

113

Tabela 11 Solução fatorial do construto Crença de ter tomado a decisão correta

Variáveis Com. CF

B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte.

0,712 0,844

B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.

0,711 0,843

B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.

0,688 0,829

B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que estudo atualmente.

0,598 0,773

B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.

0,582 0,763

Fonte: dados da pesquisa.

8.5 Método de equações estruturais

Após a verificação da dimensionalidade dos construtos da pesquisa, foi

dado prosseguimento à análise com a utilização do Método de Equações Estruturais

- MEE. Tal metodologia apresenta algumas vantagens, como: (1) estudar modelos

mais complexos com relações de dependência simultâneas; (2) permitir a utilização

de variáveis não observáveis (construtos), mais adequadas para mensuração de

conceitos complexos; e (3) levar em conta o erro de mensuração (HAENLEIN,

KAPLAN, 2004; MACKENZIE, 2001). Tais vantagens levaram à adoção do método

para testar o modelo proposto nesta pesquisa, uma vez que ele apresenta diversas

relações de dependência, e vários conceitos foram operacionalizados como

construtos.

Antes de se aprofundar na análise, é importante esclarecer algumas

denominações utilizadas no MEE: construtos exógenos x construtos endógenos,

construtos reflexivos x construtos formativos e construtos de primeira ordem x

construtos de segunda ordem.

Usualmente, em análises estatísticas, as variáveis que são explicativas

em algum tipo de relação são denominadas de independentes. Já as variáveis

explicadas são denominadas de dependentes. Entretanto, no MEE as variáveis ou

114

construtos são denominados de exógenos ou endógenos, uma vez que diversas

relações, sejam de dependência ou independência, são testadas num mesmo

modelo. Dessa forma, as variáveis/construtos exógenas são as que apresentam um

impacto hipotético em alguma outra variável/construto, enquanto as

variáveis/construtos endógenas são aquelas hipoteticamente explicadas por outras

variáveis/construtos. Além disso, vale ressaltar que um mesmo construto/variável

pode ser exógeno e endógeno ao mesmo tempo, em equações diferentes (BREI,

LIBERALI NETO, 2006).

Como na pesquisa em questão foram utilizados construtos, deve-se

clarificar o que são construtos de primeira ordem e construtos de segunda ordem.

Tais nomenclaturas são mais bem compreendidas ao se falar da sua

unidimensionalidade ou não. Isso porque, caso um construto apresente mais de uma

dimensão, como foi o caso da Imagem e das Emoções, eles são considerados

construtos de segunda ordem. Assim, as dimensões encontradas na AFE são os

construtos de primeira ordem mensurados por meio de variáveis, enquanto os

construtos de segunda ordem são mensurados pelos de primeira ordem (HAIR et al.,

2012; HENSELER, RINGLE, SINKOVICS, 2009).

Ao se trabalhar com construtos, deve-se também esclarecer as diferenças

entre as denominações: construtos reflexivos versus construtos formativos. No caso

dos construtos reflexivos, suas variações causam variações nas variáveis que o

compõem. Tal divisão em variáveis é uma forma apenas de entender melhor o

conceito, pois isso não é possível na realidade, e elas são altamente

correlacionadas. Já os construtos formativos são uma composição de múltiplas

medidas, sendo que mudanças nos itens causam mudanças nos construtos. É

importante identificar qual tipo de classificação os construtos a serem trabalhados na

pesquisa se identificam mais, de modo a evitar problemas posteriores (PETTER,

STRAUB, RAI, 2007).

Na pesquisa em questão, todos os construtos se encaixam no conceito de

reflexivos, com exceção apenas do construto de segunda ordem, denominado

Imagem, que foi tratado como um construto formativo.

115

No MEE existem dois grandes métodos usados para estimar os

parâmetros, aqueles baseados na matriz de covariância, como o método da máxima

verossimilhança, e aqueles que são baseados na variância, como o Partial Least

Square - PLS (HAENLEIN e KAPLAN, 2004). Apesar de o primeiro método ser o

mais tradicional, ele é mais exigente quanto à normalidade dos dados e ao tamanho

da amostra. De acordo com Henseler, Ringle, e Sinkovics (2009), o PLS apresenta

algumas vantagens em relação ao primeiro, como a não exigência da normalidade,

não levar a problemas de mensuração ou a resultados impróprios ou não

convergentes.

Como os dados da pesquisa em questão não apresentam uma distribuição

normal, e a rede de relações a serem testadas é complexa, optou-se por utilizar o

PLS como método de estimação dos parâmetros do modelo, por meio do software

SmartPLS (RINGLE, WENDE, WILL, 2005). Isso porque, caso se adotasse o método

denominado Generalized least square - GLS, que utiliza como base a matriz de

covariância, seriam necessários aproximadamente 3.750 entrevistados, uma vez

que, na ausência de normalidade, Hair et al. (2009) afirmam que são necessários no

mínimo 15 entrevistados para que cada parâmetro seja estimado. O modelo

proposto apresenta mais de 250 parâmetros a serem estimados e, dessa forma, a

amostra de 1830 não seria suficiente.

Já para aplicação do PLS, a amostra coletada era mais que suficiente.

Isso porque, de acordo com Chin (1998), a amostra deve possuir de 5 a 10 vezes o

número de indicadores do construto com maior número de indicadores. Na presente

pesquisa, o construto com o maior número de indicadores é a Imagem, composto de

9 indicadores. Assim, para um adequado teste do modelo, é necessário um mínimo

de 45 a 90 respondentes. Como a amostra é quase 20 vezes superior ao mínimo,

pode-se considerar adequada a aplicação do método de estimação PLS para os

dados coletados.

Ao aplicar o MEE, dois modelos são testados: o modelo de mensuração e

o modelo estrutural, sendo que no PLS-SEM (Partial Least Square) esses dois

modelos são denominados de Outer Model e Inner Path Model, respectivamente.

116

O Outer Model pode ser também denominado de Análise Fatorial

Confirmatória - AFC. Ele é utilizado para garantir que os construtos reflexivos

utilizados na pesquisa são medidas válidas e confiáveis. Dessa forma, por meio

dessa análise, são verificadas a validade convergente, a validade discriminante e a

confiabilidade dos construtos reflexivos da pesquisa (HAIR et al., 2009).

No caso de construtos formativos, a verificação da qualidade da

mensuração é mais complicada. Henseler, Ringle, Sinkovics (2009) recomendam a

verificação da validade convergente e também se não existem problemas de

multicolinearidade.

A validade convergente garante se os indicadores de um construto estão

suficientemente correlacionados para medir o conceito latente (MALHOTRA, 2006) e

a validade discriminante verifica se os construtos medem efetivamente diferentes

aspectos do fenômeno de interesse (TABACHINICK, FIDEL, 2001). Já a confiabilidade

revela a consistência das medidas em mensurar o conceito que pretendem medir

(HAIR et al., 2009).

Por fim, no caso de construtos formativos, é necessária a verificação da

existência de multicolinearidade entre as variáveis, uma vez que, se duas variáveis

estão altamente correlacionadas, uma pode abafar o efeito da outra na formação do

construto (PETTER, STRAUB e RAI, 2007).

A fim de testar a validade convergente dos construtos, foram utilizados

dois critérios. O primeiro é comum tanto aos construtos formativos quanto reflexivos,

que é o método proposto por Bagozzi, Yi e Philips (1991). De acordo com o critério

de Bagozzi, Yi e Philips (1991), um construto apresenta validade convergente caso a

significância das suas cargas padronizadas (loadings, no caso de construtos

reflexivos, e weights, no caso de construtos formativos), decorrentes do modelo de

equações estruturais, seja inferior a 1%, por meio de testes t unicaudais, onde o t

crítico corresponde a 2,236 ( =0,01). Adotou-se a significância de 1% devido ao

tamanho elevado da amostra utilizada.

Já o critério proposto por Fornell e Larcker (1981) é adequado somente

para construtos reflexivos. Ele garante tal validade caso a Variância Média Extraída -

AVE, que indica o percentual médio de variância compartilhada entre o construto

117

latente e seus indicadores e varia de 0% a 100% (HAIR et al., 2009), seja superior a

50% (TABACHINICK, FIDEL, 2001; HENSELER, RINGLE, SINKOVICS, 2009), ou

40% no caso de pesquisas exploratórias (NUNNALY e BERNSTEIN, 1994).

Com o fito de testar a validade discriminante, foi utilizado primeiramente o

método proposto por Fornell e Larcker (1981). Para que os construtos apresentem

validade discriminante, a correlação elevada ao quadrado de todos os pares de

construtos do modelo devem ser inferiores às AVEs dos construtos comparados. Foi

utilizado também o método do cross-loadings ou cargas cruzadas, que indicam a

correlação das variáveis com todos os construtos do modelo. Nesse caso, para que

um construto tenha validade discriminante, as suas variáveis devem nele apresentar

uma carga superior, comparada às suas cargas nos outros construtos (HENSELER,

RINGLE e SINKOVICS, 2009). Quando um modelo apresenta variável com cargas

superiores em outros construtos, comparadas com o construto que ela pretende

mensurar, tal variável deve ser revista (CHIN, 1998; GÖTZ et al., 2009).

Vale ressaltar que esses testes são adequados apenas a construtos

reflexivos, e que não existem testes de validade discriminante para construtos

formativos (HENSELER, RINGLE e SINKOVICS, 2009).

Para verificar a confiabilidade dos construtos reflexivos, foram também

utilizadas duas medidas: a Confiabilidade Composta - CC ou o Alfa de Cronbach

- AC. Ambos variam de 0% a 100%, sendo que quanto mais próximos de 100%,

maior a confiabilidade da escala. A CC verifica o quanto da variância dos construtos

é livre de erros aleatórios (HAIR et al., 2009), enquanto o AC representa a proporção

da variância total da escala que é atribuída ao verdadeiro score do construto latente

que está sendo mensurado (NETEMEYER, BEARDEN e SHARMA, 2003). De

acordo com Hair et al. (2009), elas devem apresentar um valor superior a 70%, ou

de 60% no caso de pesquisas exploratórias (TABACHINICK e FIDEL, 2001). Vale

ressaltar também que a CC é mais fidedigna do que o AC, pois considera que as

variáveis possuem pesos diferentes (HENSELER, RINGLE e SINKOVICS, 2009).

No caso dos construtos formativos, além da validade convergente, foi

verificada a existência de multicolinearidade entre as variáveis por meio da medida

118

VIF. De acordo com Diamantopoulos e Siguaw (2006), caso o valor do VIF seja

superior a 3,3, podem existir problemas de multicolinearidade com as variáveis.

Após garantir que os construtos reflexivos possuem validade convergente,

discriminante e confiabilidade, e os construtos formativos possuem validade

convergente e inexistência de multicolinearidade, será avaliado o Inner Path Model,

utilizado para verificar a validade nomológica (HUNT, 2002; HAIR et al., 2009).

A validade nomológica é atestada por meio de quatro medidas: do R²

dos construtos endógenos e da significância, magnitude e sentido das cargas da

regressão.

O R² representa o percentual das variações dos construtos endógenos,

que são explicadas pelos construtos exógenos. Ele varia de 0% a 100% e, quanto

mais próximo de 100%, maior o poder de explicação.

As cargas variam de -1 a 1 e, quanto mais próximas dos extremos, maior

o seu impacto. Para testar a significância das cargas, é utilizado o procedimento

bootstrapping que, segundo Henseler, Ringle, Sinkovics (2009) revelam, por meio

dele cada relação testada apresenta um valor t que deve ter uma significância

inferior a 2,36 ( =0,01) para apresentar um impacto estatisticamente significativo

(ANDERSON, SWEENEY e WILLIAMS, 2009).

Por fim, deve-se avaliar se a carga foi positiva ou negativa. Henseler,

Ringle, Sinkovics (2009) ressaltam que caminhos que possuem um sinal algébrico

contrário ao esperado levam à rejeição da hipótese testada.

Além de testar as hipóteses, é importante também avaliar o ajuste do

modelo. Para tanto são utilizadas duas medidas: o Goodness of fit (GoF), com base

na fórmula proposta por Amato et al. (2004) e o Stone-Geisser‘s Q² (Q²).

O GoF é calculado da seguinte forma: deve-se tomar a média das AVEs

dos construtos e a média dos R² do modelo e, ao final, deve-se realizar uma média

geométrica das duas médias. Ele varia de 0% a 100%, não havendo ainda valores

de corte para considerar um ajuste como bom ou ruim, mas quanto mais próximo de

100% melhor o ajuste.

Já o Q² reflete se o modelo foi capaz de predizer adequadamente os

construtos endógenos. Ele deve ser superior a zero (HAIR, RINGLE, SARSTEDT,

119

2011), e Henseler, Ringle, Sinkovics (2009) enunciam que um Q² de 0,02, 0,15 e

0,35 apresentam uma relevância preditiva pequena, média ou grande

respectivamente.

No caso desta pesquisa, os construtos Imagem e Emoções foram

considerados como de segunda ordem. O primeiro, composto de nove dimensões, e

o segundo, de duas dimensões. Entretanto, o software utilizado para testar o modelo

proposto (SmartPLS) não comporta o teste de construtos de segunda ordem.

Para tanto, Wilson e Henseler (2007) propõem a utilização de um método

denominado de dois passos (The Two-step approach). Ele consiste em rodar o Outer

Model utilizando somente os construtos de primeira ordem e, após garantir que eles

são válidos e confiáveis, são transformados em variáveis, utilizando a seguinte

fórmula:

X X

Construto de primeira ordem (variável) X = (Σ (L * E)) / ((Σ L))

i=1 i=1

L = Carga estrutural padronizada da variável no construto

E = Nota de concordância /discordância atribuída pelo entrevistado

X = Número de variáveis que irão compor o índice

Com base nos construtos transformados em variáveis, um novo teste do

modelo é feito considerando nesse momento os construtos de segunda ordem. É

necessário também garantir a validade e confiabilidade dos construtos de segunda

ordem reflexivos ou a validade e ausência de multicolinearidade no caso dos

construtos formativos, para então prosseguir com o Inner Path Model. Abaixo são

apresentados os resultados para o modelo proposto, separando o Outer Model e o

Inner Path Model.

120

8.5.1 Outer Model - Validade convergente, discriminante, confiabilidade e multicolinearidade

Primeiramente, verificou-se a validade convergente, discriminante e

confiabilidade dos construtos de primeira ordem, que eram todos reflexivos. Após

garantir que são válidos e confiáveis, os construtos de primeira ordem que compõem

os construtos de segunda ordem Imagem e Emoções foram transformados em

variáveis para então testar o seu Outer Model.

8.5.1.1 Construtos de primeira ordem

A Tabela 12 apresenta o resultado da validade convergente com base no

método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) para as variáveis referentes aos construtos de

primeira ordem do modelo.

A significância das cargas (loadings) de todas as variáveis foram inferiores

a 1%, o que indica que elas apresentam validade convergente com seus respectivos

construtos. Além disso, foi possível observar que elas são positivas e estão entre

0,517 e 0,941, indicando grande relação com o próprio construto.

Tabela 12 Avaliação da validade convergente dos construtos de primeira ordem

do modelo com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) –

amostra total

Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.

1.1. Professores e qualidade de

ensino

B4.23) Possui professores com experiência de mercado.

0,821 0,821 0,014 0,014 60,04 0,0%

B4.24) Possui professores renomados no mercado.

0,851 0,852 0,010 0,010 86,21 0,0%

B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.

0,879 0,879 0,009 0,009 95,54 0,0%

B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino.

0,867 0,867 0,010 0,010 85,01 0,0%

B4.27) Possui professores com boa 0,862 0,862 0,010 0,010 89,30 0,0%

121

Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.

titulação (mestres e doutores).

B4.28) Possui professores com boa didática.

0,860 0,860 0,009 0,009 99,21 0,0%

B4.29) Permite aliar a teoria à prática.

0,786 0,786 0,012 0,012 64,86 0,0%

B4.30) Tem excelente qualidade de ensino.

0,870 0,870 0,009 0,009 96,98 0,0%

B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade.

0,786 0,786 0,014 0,014 54,77 0,0%

1.2. Status

B4.54) É um lugar onde as pessoas com quem eu quero conviver estudam.

0,733 0,732 0,014 0,014 53,70 0,0%

B4.56) É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram.

0,841 0,841 0,008 0,008 101,52 0,0%

B4.57) É frequentada por alunos de elevado nível social.

0,844 0,844 0,010 0,010 88,75 0,0%

B4.58) É uma instituição chique. 0,839 0,838 0,009 0,009 94,67 0,0%

1.3. Reputação, tradição,

reconhecimento

B4.11) Tem tradição no setor educacional.

0,848 0,849 0,011 0,011 79,46 0,0%

B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado.

0,902 0,902 0,006 0,006 141,62 0,0%

B4.13) Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho.

0,914 0,915 0,005 0,005 172,83 0,0%

B4.14) As empresas preferem contratar profissionais que formam nela.

0,820 0,820 0,011 0,011 75,18 0,0%

B4.15) É uma das líderes no setor educacional.

0,869 0,870 0,009 0,009 99,99 0,0%

B4.16) Tem boa reputação no mercado.

0,771 0,787 0,100 0,100 7,73 0,0%

1.4. Sucesso profissional e

pessoal

B4.68) Representa a realização de um sonho para mim.

0,757 0,757 0,014 0,014 53,10 0,0%

B4.69) Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho.

0,873 0,872 0,009 0,009 102,39 0,0%

B4.70) Significa melhoria na minha vida.

0,896 0,896 0,007 0,007 124,83 0,0%

B4.71) Representa a possibilidade de conseguir um bom emprego.

0,912 0,912 0,006 0,006 141,95 0,0%

B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional.

0,907 0,906 0,006 0,006 151,55 0,0%

1.5. Acessibilidade e

localização

B4.6) Fica perto da minha casa. 0,684 0,684 0,022 0,022 31,67 0,0%

B4.8) Fica perto do meu trabalho. 0,662 0,663 0,026 0,026 25,55 0,0%

B4.9) Fica localizada em uma região central da cidade.

0,758 0,756 0,019 0,019 40,95 0,0%

B4.10) Fica em local de fácil acesso. 0,818 0,817 0,015 0,015 53,34 0,0%

1.6. Infraestrutura

B4.1) Possui boa infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca).

0,876 0,876 0,008 0,008 104,81 0,0%

B4.2) Possui instalações modernas. 0,919 0,919 0,005 0,005 193,07 0,0%

B4.3) Tem instalações com boa aparência.

0,906 0,906 0,006 0,006 158,28 0,0%

B4.4) Possui instalações amplas. 0,840 0,839 0,011 0,011 78,98 0,0%

122

Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.

B4.60) É moderna. 0,752 0,752 0,013 0,013 56,00 0,0%

1.7. Atividades extracurriculares

B4.49) Possibilita a realização de bons estágios.

0,811 0,810 0,010 0,010 77,69 0,0%

B4.50) Oferece programa de orientação de carreira.

0,848 0,847 0,011 0,011 79,45 0,0%

B4.51) Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas.

0,873 0,873 0,008 0,008 112,44 0,0%

B4.52) Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária.

0,852 0,852 0,009 0,009 92,53 0,0%

1.8. Ofertas de bolsas,

descontos ou financiamento

B4.21) Oferece financiamento das mensalidades.

0,873 0,873 0,012 0,012 70,13 0,0%

B4.22) Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades.

0,905 0,905 0,008 0,008 107,76 0,0%

1.9. Permite a viabilização da

graduação

B4.32) Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho.

0,780 0,778 0,022 0,022 34,85 0,0%

B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi.

0,517 0,516 0,048 0,048 10,73 0,0%

B4.40) Oferece maior flexibilidade de horários.

0,846 0,846 0,011 0,011 79,15 0,0%

2. Endosso social

B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho.

0,738 0,737 0,015 0,015 50,48 0,0%

B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição.

0,767 0,767 0,014 0,014 56,59 0,0%

B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição.

0,725 0,724 0,014 0,014 52,73 0,0%

B4.46) É onde os meus amigos estudam.

0,782 0,782 0,011 0,011 70,36 0,0%

B4.47) É onde os meus parentes estudam.

0,752 0,753 0,015 0,015 49,99 0,0%

B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam.

0,741 0,741 0,017 0,017 44,15 0,0%

3. Expectativa de Valor

B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício.

0,761 0,759 0,016 0,016 46,98 0,0%

B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de Ensino do mesmo padrão.

0,905 0,905 0,007 0,007 139,08 0,0%

4. Preço baixo B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade.

- - - - - -

5.1. Emoções positivas

B4.73) Fez-me sentir feliz. 0,914 0,914 0,007 0,007 138,51 0,0%

B4.74) Fez-me sentir orgulhoso. 0,917 0,917 0,007 0,007 125,98 0,0%

B4.75) Fez-me sentir tranquilo. 0,896 0,896 0,008 0,008 106,78 0,0%

B4.76) Fez-me sentir confiante. 0,941 0,941 0,004 0,004 219,96 0,0%

B4.77) Fez-me sentir entusiasmado. 0,878 0,878 0,012 0,012 75,41 0,0%

5.2.Emoções negativas

B4.78) Fez-me sentir triste. 0,883 0,881 0,010 0,010 86,63 0,0%

B4.79) Fez-me sentir ansioso. 0,571 0,576 0,033 0,033 17,32 0,0%

123

Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.

B4.80) Fez-me sentir inseguro. 0,907 0,907 0,008 0,008 111,99 0,0%

B4.81) Fez-me sentir com medo. 0,893 0,893 0,009 0,009 95,13 0,0%

6. Crença de ter tomado a

decisão correta

B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.

0,782 0,781 0,012 0,012 63,11 0,0%

B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte.

0,837 0,836 0,010 0,010 80,25 0,0%

B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção..

0,850 0,850 0,008 0,008 103,52 0,0%

B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.

0,826 0,827 0,011 0,011 77,81 0,0%

B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES que eu estudo atualmente.

0,753 0,752 0,015 0,015 50,98 0,0%

Observações: a) Amostra: é o peso padronizado obtido para amostra completa; b) Pop.: é o peso médio obtido na população; c) Desv.: é o desvio padrão da estimativa; d) Erro: é o erro estimado da estimativa; e) Valor T: é a razão entre o peso não padronizado pelo seu erro padrão.

Fonte: dados da pesquisa.

Já a Tabela 13 apresenta o teste da validade convergente dos construtos

com base no critério de Fornell e Larcker (1981). Foi possível com base nesse

critério também atestar sua validade convergente, uma vez que todas as AVEs são

superiores a 50%.

124

Tabela 13 Avaliação da AVE dos construtos de primeira ordem do modelo –

amostra total

Construtos AVE

1.1. Professores e qual. de ensino 71%

1.2. Status 67%

1.3. Rep., tradição, reconhecimento 73%

1.4. Sucesso profissional e pessoal 76%

1.5. Acessibilidade e localização 54%

1.6. Infraestrutura 74%

1.7. Atividades extracurriculares 72%

1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento 79%

1.9. Permite a viabilização da graduação 53%

2. Endosso social 56%

3. Expectativa de valor 70%

4. Preço baixo -

5.1. Emoções positivas 83%

5.2. Emoções negativas 68%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 66%

Fonte: dados da pesquisa.

A Tabela 14 apresenta os resultados para avaliar a validade discriminante

entre os construtos com base no critério de Fornell e Larcker (1981).

125

Tabela 14 Avaliação da validade discriminante dos construtos de primeira ordem com base no método de Fornell e

Larcker (1981) – amostra total

Construtos 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2. 3. 4. 5.1 5.2 6.

1.1. Professores e qual. de ensino 71%

1.2. Status 16% 67%

1.3. Rep., tradição, reconhecimento 47% 24% 73%

1.4. Sucesso profissional e pessoal 36% 18% 35% 76%

1.5. Acessibilidade e localização 4% 3% 3% 4% 54%

1.6. Infraestrutura 36% 26% 40% 26% 2% 74%

1.7. Atividades extracurriculares 35% 30% 34% 28% 4% 32% 72%

1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento

8% 2% 1% 6% 4% 4% 5% 79%

1.9. Permite a viabilização da graduação

12% 16% 8% 10% 9% 12% 19% 7% 53%

2. Endosso social 1% 25% 5% 2% 3% 3% 10% 0% 10% 56%

3. Expectativa de valor 5% 3% 2% 2% 9% 3% 5% 10% 14% 3% 70%

4. Preço baixo 0% 1% 0% 0% 8% 0% 1% 13% 13% 3% 48% -

5.1. Emoções positivas 30% 18% 25% 56% 4% 23% 24% 6% 11% 3% 5% 1% 83%

5.2. Emoções negativas 4% 1% 1% 3% 1% 1% 0% 0% 1% 7% 0% 2% 2% 68%

6. Crença de ter tomado a decisão correta

23% 12% 34% 21% 2% 24% 19% 0% 5% 3% 2% 0% 15% 1% 66%

OBS: Os valores na diagonal principal correspondem à variância média extraída dos construtos. Os valores abaixo da diagonal correspondem ao quadrado do coeficiente de correlação entre os valores fatoriais da amostra, estimados no PLS.

Fonte: dados da pesquisa.

126

A validade discriminante foi observada para todos os pares de

construtos do modelo, uma vez que a correlação ao quadrado é menor que a AVE

de ambos os construtos.

A Tabela 15 apresenta a confiabilidade dos construtos de primeira

ordem por meio da Confiabilidade composta e do Alfa de Cronbach.

Tabela 15 Avaliação da CC e do AC dos construtos de primeira ordem –

amostra total

Construtos Confiabilidade

composta Alfa de Cronbach

1.1. Professores e qual. de ensino 96% 95%

1.2. Status 89% 83%

1.3. Rep., tradição, reconhecimento 94% 93%

1.4. Sucesso profissional e pessoal 94% 92%

1.5. Acessibilidade e localização 82% 71%

1.6. Infraestrutura 93% 91%

1.7. Atividades extracurriculares 91% 87%

1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento 88% 74%

1.9. Permite a viabilização da graduação 76% 55%

2. Endosso social 89% 85%

3. Expectativa de valor 87% 78%

4. Preço baixo - -

5.1. Emoções positivas 83% 96%

5.2. Emoções negativas 68% 89%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 66% 91%

Fonte: dados da pesquisa.

Os resultados obtidos mostram que todos os construtos de primeira

ordem apresentaram Confiabilidade composta e Alfa de Cronbach acima dos

limites aceitáveis (que são de 60%), com exceção apenas do construto 1.9.

Permite a viabilização da graduação, que apresentou um alfa de 55%. Entretanto,

a Confiabilidade composta é uma medida mais fidedigna do que o Alfa de

Cronbach, pois considera que as variáveis possuem pesos diferentes. Dessa

forma, foi possível considerar que todos os construtos de primeira ordem

apresentaram confiabilidade adequada (HENSELER; RINGLE; SINKOVICS,

2009).

127

8.5.1.2 Construtos de segunda ordem

Os construtos de primeira ordem, referentes aos construtos de segunda

ordem Imagem e Emoções foram então transformados em variáveis após garant ir

que possuíam validade e confiabilidade, conforme sugerem Wilson e Henseler

(2007). Foi então realizado um novo teste do modelo, agora incluindo os

construtos de segunda ordem.

A Tabela 16 apresenta o resultado da validade convergente com base

no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) para os construtos de segunda ordem

do modelo Imagem (formativo) e Emoções (reflexivo).

Observa-se que todas as variáveis apresentam validade convergente

com o construto, uma vez que as significâncias são inferiores a 1%. Vale

ressaltar que, no caso da variável Emoções Negativas, foi necessária invertê-la,

uma vez que ela apresentava sinal contrário à outra variável, o que não é

adequado num construto reflexivo. Já no caso do construto Imagem, foi

necessária a eliminação da variável 1.8. Ofertas de bolsas, descontos ou

financiamento, pois apresentou uma significância superior a 1%, o que indica que

não possui validade convergente com o construto.

No caso do construto Imagem, a variável que apresentou a maior carga

foi a 1.4. Sucesso profissional e pessoal (0,449), e a variável que apresentou a

menor carga foi a 1.9. Permite a viabilização da graduação (0,083). As cargas

apresentam magnitude menor por se tratar de um construto formativo.

Já no caso do construto Emoções, as Emoções positivas apresentaram

uma carga bem superior às Emoções negativas (0,991 e 0,244, respectivamente).

128

Tabela 16 Avaliação da validade convergente do construto de segunda ordem

com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra total

Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.

1. Imagem (formativo)

1.1. Professores e qual. de ensino

0,095 0,093 0,036 0,036 2,624 0,4%

1.2. Status 0,125 0,127 0,028 0,028 4,484 0,0%

1.3. Rep., tradição, reconhecimento

0,284 0,285 0,034 0,034 8,253 0,0%

1.4. Sucesso profissional e pessoal

0,449 0,444 0,029 0,029 15,399 0,0%

1.5. Acessibilidade e localização

0,072 0,072 0,021 0,021 3,380 0,0%

1.6. Infraestrutura 0,127 0,128 0,033 0,033 3,827 0,0%

1.7. Atividades extracurriculares

0,089 0,090 0,028 0,028 3,146 0,1%

1.9. Permite a viabilização da graduação

0,083 0,084 0,029 0,029 2,910 0,2%

5. Emoções (reflexivo)

5.1. Emoções positivas 0,991 0,990 0,005 0,005 188,312 0,0%

5.2. Emoções negativas (invertida)

0,244 0,245 0,055 0,055 4,418 0,0%

Fonte: dados da pesquisa.

Observações: a) Amostra: é o peso padronizado obtido para amostra completa; b) Pop.: é o peso

médio obtido na população; c) Desv.: é o desvio padrão da estimativa; d) Erro: é o erro estimado da

estimativa; e) Valor T: é a razão entre o peso não padronizado pelo seu erro padrão.

A validade convergente também foi atestada com base no critério de

Fornell e Larcker (1981) para o construto Emoções, uma vez que a sua AVE foi

de 52%. Tal teste não foi realizado para o construto Imagem, pois este é

formativo.

A validade discriminante foi testada com base no critério de Fornell e

Larcker (1981), conforme descrito anteriormente, e os resultados estão na Tabela

17.

129

Tabela 17 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem

com base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra total

Construtos 1. 2. 3. 4. 5. 6.

1. Imagem -

2. Endosso social 10% 55%

3. Expectativa de valor 5% 2% 70%

4. Preço baixo 1% 2% 62% -

5. Emoções 51% 2% 4% 1% 52%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 34% 4% 1% 0% 16% 66%

Fonte: dados da pesquisa.

Verifica-se que todas as correlações ao quadrado entre os pares de

construtos são menores do que as AVEs. Conforme demonstrado na Tabela 18,

verificou-se também a validade discriminante por meio do cross-loading. Apesar

de a Imagem ser um construto formativo, o que significa que o peso das suas

variáveis é dado pelos weights e não pelos loadings, suas variáveis foram

incluídas na análise com o devido cuidado na leitura dos resultados.

Tabela 18 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem

com base nos cross-loadings – amostra total

Variáveis

1. Im

2. E

cia

3. E

ecta

tiva

de V

alo

4. P

reço

baix

5. E

çõ

6. C

ren

ça d

e t

tom

o a

decis

ão

rreta

1.1. Professores e qual. de ensino 0,765 0,126 0,190 0,057 0,548 0,470

1.2. Status 0,638 0,499 0,153 0,112 0,381 0,337

1.3. Rep., tradição, reconhecimento 0,834 0,239 0,085 -0,059 0,496 0,580

1.4. Sucesso profissional e pessoal 0,871 0,165 0,146 0,050 0,751 0,455

1.5. Acessibilidade e localização 0,300 0,182 0,302 0,286 0,175 0,128

1.6. Infraestrutura 0,734 0,197 0,142 0,024 0,470 0,493

1.7. Atividades extracurriculares 0,735 0,318 0,195 0,089 0,479 0,430

1.9. Permite a viabilização da graduação

0,474 0,328 0,373 0,360 0,292 0,214

130

Variáveis

1. Im

2. E

cia

3. E

ecta

tiva

de V

alo

4. P

reço

baix

5. E

çõ

6. C

ren

ça d

e t

tom

o a

decis

ão

rreta

B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho.

0,223 0,723 0,143 0,143 0,141 0,101

B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição.

0,192 0,751 0,140 0,158 0,063 0,103

B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição.

0,311 0,793 0,044 -0,013 0,160 0,248

B4.46) É onde os meus amigos estudam.

0,225 0,779 0,145 0,130 0,109 0,125

B4.47) É onde os meus parentes estudam.

0,194 0,723 0,148 0,157 0,050 0,123

B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam.

0,152 0,682 0,172 0,209 0,048 0,022

B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício.

0,317 0,156 0,761 0,453 0,248 0,197

B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de Ensino do mesmo padrão.

0,094 0,118 0,905 0,805 0,115 -0,011

B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade.

0,087 0,141 0,785 1,000 0,094 -0,017

5.1. Emoções positivas. 0,725 0,180 0,208 0,113 0,991 0,392

5.2. Emoções negativas (invertida). 0,072 -0,235 -0,036 -0,114 0,244 0,084

B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.

0,491 0,120 0,020 -0,067 0,360 0,780

B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte.

0,445 0,163 0,088 0,026 0,298 0,836

B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.

0,536 0,162 0,017 -0,088 0,347 0,847

B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.

0,440 0,156 0,111 0,039 0,286 0,828

B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que eu estudo atualmente.

0,435 0,177 0,130 0,051 0,294 0,757

Fonte: dados da pesquisa.

131

Com base nesse outro método, foi possível verificar que todos os

construtos apresentam validade discriminante, uma vez que as suas variáveis

apresentam cargas superiores no seu construto, comparadas às suas cargas nos

outros construtos. Caso a Imagem fosse considerada um construto reflexivo, o

mesmo também seria encontrado. Apesar de ser um construto formativo,

acredita-se, com base nesses resultados, que suas variáveis são mais

adequadas para mensurar ela mesma, do que para mensurar outros construtos.

Foi verificada a confiabilidade do construto de segunda ordem

Emoções, que apresentou CROSS-LOADINGS um CC de 92% e um AC de 90%.

Com base nesses resultados, é possível afirmar que o construto apresenta uma

confiabilidade adequada (HENSELER, RINGLE, SINKOVICS, 2009).

Por fim, por meio da medida VIF, foi verificada a existência de

multicolinearidade entre as variáveis do construto de segunda ordem formativo

Imagem. De acordo com Diamantopoulos e Siguaw (2006), caso o valor do VIF

seja superior a 3,3, podem existir problemas de multicolinearidade com as

variáveis. Conforme demonstrado na Tabela 19, todos os valores da estatística

foram inferiores a 3,3, podendo considerar-se que não existem problemas de

multicolinearidade.

Tabela 19 Avaliação da existência de multicolinearidade entre as variáveis do

construto de segunda ordem formativo Imagem – amostra total

Variáveis do construto de segunda ordem formativo Imagem VIF

Imagem 1. Professores e qual. de ensino 2,39

Imagem 2. Status 1,64

Imagem 3. Rep.. tradição. reconhecimento 2,52

Imagem 4. Sucesso profissional e pessoal 1,82

Imagem 5. Acessibilidade e localização 1,13

Imagem 6. Infraestrutura 2,02

Imagem 7. Atividades extracurriculares 2,10

Imagem 8. Ofertas de bolsas. descontos ou financiamento 1,19

Imagem 9. Permite a viabilização da graduação 1,39

Fonte: dados da pesquisa.

132

Tais resultados garantem a adequação do Outer Model, permitindo

portanto a avaliação do Inner Path Model, de modo a testar as hipóteses da

pesquisa.

8.5.2 Modelos Estruturais – Validade nomológica e ajuste do modelo

A Figura 4 exibe o teste do Modelo Proposto pela pesquisa. A Imagem

é um construto formativo de segunda ordem composto de nove subdimensões. A

subdimensão de maior carga foi a ―1.4. Sucesso profissional e pessoal" (0,449) e

a de menor carga a "1.9. Permite a viabilização da graduação" (0,083). O

construto Emoções também é de segunda ordem, mas reflexivo. A variável ―5.1.

Emoções positivas‖ apresentou a maior carga (0,991) e a variável 5.2. Emoções

negativas (invertida) a menor carga (0,244).

O construto Imagem apresentou um R² de 10%, sendo explicado pelo

Endosso social, que apresentou uma carga positiva (0,310) e significativa ao nível

de 1%. Já 51% do construto Emoções foram explicados pela Imagem, que

apresentou uma carga positiva (0,717) e significativa ao nível de 1%.

No caso do construto Expectativa de Valor, 64% das suas variações

foram explicadas pela Imagem e pelo Preço baixo. Ambos apresentaram impacto

estatisticamente significativo ao nível de 1% e positivo. Entretanto, o segundo

apresentou uma magnitude de impacto bem maior, uma vez que a carga da

Imagem foi de 0,148 e do Preço baixo 0,772.

No caso da Crença de ter tomado a decisão correta, 35% das suas

variações foram explicadas pela Imagem, Endosso social, Expectativa de valor,

Preço baixo e Emoções. Desses, apenas a Imagem e o Preço baixo

apresentaram impacto estatisticamente significativo ao nível de 1%. Nesse caso,

a Imagem já apresentou uma magnitude de impacto bem maior, uma vez que sua

carga foi de 0,612 e do Preço baixo -0,094.

133

No que tange ao ajuste do modelo, todos os construtos endógenos

apresentaram um Q² superior a 0% indicando sua adequada mensuração. Já o

GoF foi de 46%. Ainda que não exista um critério de avaliação, esse valor pode

ser considerado elevado, significando que o modelo possui um bom ajuste.

134

Figura 4 Modelo Proposto na pesquisa – amostra total

Fonte: dados da pesquisa.

Imagem

R² = 10%

Expectativa

de valor

R² = 64%

Endosso

social

Emoções

R² = 51%

Crença de ter

tomado a

decisão correta

R² = 35%

Preço

baixo

Acessibilidade e

localização – 0,072**

Infra-estrutura – 0,127**

Status – 0,125**

Atividades extra-

curriculares – 0,089**

Permite a viabilização da

graduação – 0,083**

Rep., tradição,

reconhecimento – 0,284**

Sucesso profissional e

pessoal – 0,449**

Professores e qual. de

ensino – 0,095**

Emoções positivas –

0,991**

Emoções negativas

invertida – 0,244**

0,310**

0,717**

0,772**

0,612**

0,016NS

0,033NS

0,148**

-0,045NSAjuste do Modelo

GoF = 46%

Q²s> 0%

-0,094**

135

A Figura 4 apresenta o resultado das hipóteses do Modelo Proposto em

forma de tabela, conforme exibido na Tabela 20.

Tabela 20 Resultado das hipóteses do Modelo Proposto – amostra total

Construto exógeno

Construto endógeno

R² Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.

2. Endosso social 1. Imagem 10% 0,310 0,311 0,024 0,024 13,113 0,0%

1. Imagem 3. Expectativa de valor

64% 0,148 0,147 0,020 0,020 7,287 0,0%

4. Preço baixo 0,772 0,773 0,012 0,012 64,268 0,0%

1. Imagem 5. Emoções 51% 0,717 0,717 0,016 0,016 45,806 0,0%

1. Imagem

6. Crença de ter tomado a decisão correta

35%

0,612 0,612 0,028 0,028 21,521 0,0%

2. Endosso social 0,016 0,017 0,020 0,020 0,797 21,3%

3. Expectativa de valor

0,033 0,034 0,031 0,031 1,077 14,1%

4. Preço baixo -0,094 -0,094 0,030 0,030 3,087 0,1%

5. Emoções -0,045 -0,043 0,026 0,026 1,696 4,5%

Fonte: dados da pesquisa.

A Tabela 21, já apresenta os Q² para todos os construtos endógenos

do modelo. Verifica-se que todos são superiores a 0%, indicando um adequado

poder de previsão do modelo. Além disso, Henseler, Ringle e Sinkovics (2009)

agregam que Q² de 0,02, 0,15 e 0,35 mostram uma relevância preditiva pequena,

média ou grande, respectivamente, bem como explicação da variável endógena,

no caso de construtos reflexivos. Dessa forma, é possível verificar que a

relevância preditiva dos construtos endógenos do modelo são médias e, no caso

do construto Expectativa, de valor a relevância é elevada.

Tabela 21 Q² dos construtos endógenos reflexivos do modelo – amostra total

Construtos endógenos Q²

3. Expectativa de valor 43%

5. Emoções 26%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 21%

Fonte: dados da pesquisa.

136

8.6 Análise de cluster

Ao observar os resultados encontrados no modelo testado levantou-se

a hipótese de que existem grupos que possuem avaliação diferente sobre a

crença de se ter tomado a decisão correta com relação a IES. Nesse sentido,

optou-se por realizar uma análise de cluster com base nessa variável. De acordo

com Malhotra (2006) tal análise é utilizada para classificar objetos ou casos em

grupos relativamente homogêneos chamados de clusters ou conglomerados.

Mingoti (2005) revela que são formados grupos homogêneos internamente e

altamente heterogêneos entre si (MINGOTI, 2005).

8.6.1 Transformação dos construtos em variáveis

Todos os construtos do modelo foram, em um primeiro momento,

transformados em variáveis por meio de médias ponderadas, conforme

procedimento descrito na fórmula abaixo (WILSON, HENSELER, 2007):

X X

Construto X = (Σ (L * E)) / ((Σ L))

i=1 i=1

L = Carga estrutural padronizada da variável no construto

E = Nota de concordância /discordância atribuída pelo entrevistado

X = Número de variáveis que irão compor o índice

A Tabela 22 exibe a estatística descritiva das novas variáveis criadas.

137

Tabela 22 Estatística descritiva dos construtos transformados em variáveis

Variáveis Mínimo Máximo Mediana Média Desvio padrão

Imagem1. Professores e qual. de ensino 0,00 9,76 8,29 7,95 1,58

Imagem 2. Status 0,00 10,00 5,71 5,48 2,49

Imagem 3. Rep.. tradição. reconhecimento 0,00 10,00 8,01 7,67 1,98

Imagem 4. Sucesso profissional e pessoal 0,00 10,00 8,37 7,94 1,96

Imagem 5. Acessibilidade e localização 0,00 10,00 5,80 5,65 2,49

Imagem 6. Infraestrutura 0,00 10,00 7,51 7,21 2,01

Imagem 7. Atividades extracurriculares 0,00 10,00 7,00 6,75 2,25

Imagem 8. Ofertas de bolsas. descontos ou financiamento

0,00 10,00 7,49 6,86 2,71

Imagem 9. Permite a viabilização da graduação 0,00 10,00 5,71 5,67 2,08

NS. Norma subjetiva 0,00 10,00 3,25 3,60 2,75

EV. Expectativa de Valor 0,00 10,00 6,35 6,03 2,49

EP. Emoções positivas 0,00 10,00 8,00 7,66 2,25

EN. Emoções negativas 0,00 10,00 1,98 2,72 2,65

C. Crença de ter tomado a decisão correta 0,00 10,00 7,17 6,91 2,18

Fonte: dados da pesquisa.

Verifica-se que após a transformação, todas as variáveis apresentaram

valores dentro dos extremos da escala e variabilidades medianas. Além disso, as

médias foram bem diversas, como era de se esperar. Com base nessas novas

variáveis, foi dado prosseguimento à análise.

8.6.2 Formação dos clusters

Existe uma série de passos que devem ser seguidos de forma a

realizar uma análise de cluster; conforme descreve a Figura 05.

138

Formule o problema

Selecione uma medida de distância

Escolha um procedimento de aglomeração

Decida-se quanto ao número de cluster

Interprete e perfile os clusters

Avalie a validade do processo de aglomeração

Figura 5 Como fazer uma análise de cluster

Fonte: Malhotra (2006; p. 575).

O problema definido para a pesquisa envolve a segmentação dos

indivíduos em relação à crença de ter tomado a decisão correta. Como medida de

distância para a formação dos clusters, adotou-se a distância euclidiana

(MALHOTRA, 2006). Além disso, foi aplicada a padronização Z da variável, de

modo a eliminar efeitos de diferenças na variabilidade inerente das medições.

Com relação ao procedimento de aglomeração, adotou-se o cluster aglomerativo

e optou-se pelo método de Ward, por este conseguir reduzir a variabilidade

dentro dos grupos de forma mais eficaz (HAIR et al., 2005), sendo por tal motivo

conhecido como método de ―mínima variância‖ (MINGOTI, 2005).

Quanto ao número de clusters, num primeiro momento, foram testadas

as opções de 2 a 5 grupos. Observando a diferença do número de indivíduos em

cada grupo e a diferença com relação à nota média da Crença de ter tomado a

decisão correta, optou-se trabalhar com os clusters de três grupos.

O Gráfico 18 apresenta os percentuais para os três segmentos.

Verifica-se que o primeiro grupo tende a acreditar que não tomou a melhor

decisão e corresponde a 16,1%. Já o segundo grupo não sabe avaliar a decisão

tomada e corresponde a 53,5% dos entrevistados. Por fim, o terceiro grupo é

composto dos indivíduos que acreditam que tomaram a melhor decisão e

corresponde a 30,4% dos indivíduos.

139

Gráfico 18 Clusters criados com base na variável Crença de ter tomado a

decisão correta

Fonte: dados da pesquisa.

Já de modo a testar a diferença de média entre os três grupos para a

variável Crença de ter tomado a decisão correta, foi utilizado um teste t para

amostras independentes. Como a comparação foi realizada com base em três

grupos, foi utilizada também a correção de Bonferroni, pois o teste é geralmente

utilizado para comparar duas amostras. Cada grupo foi caracterizado por uma

letra diferente na Tabela em que são exibidos os resultados do teste. Com base

nessa legenda, caso o grupo apresente uma média superior à de outro grupo, a

letra referente ao grupo de menor média é exibida ao lado da média referente ao

grupo que possui um valor superior. Vale ressaltar que, para considerar que pelo

menos um dos grupos possui média diferente, foi considerado um nível de

significância de 5%. A Tabela 23 apresenta o resultado do teste.

16,1%

53,5%

30,4%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão Acredita que tomou a melhor

decisão

140

Tabela 23 Teste de diferença de média com correção de Bonferroni da Crença

de ter tomado a decisão correta com base nos segmentos

encontrados na análise de cluster

Variáveis

Clusters

Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor

decisão

(A) (B) (C)

C. Crença de ter tomado a decisão correta

3,25 6,66A 9,28

A,B

Fonte: dados da pesquisa.

Verifica-se que os três extratos apresentam médias diferentes com

base no teste, sendo que o primeiro apresenta a menor média, e o terceiro, a

maior média.

8.6.3 Diferenças comportamentais nos perfis dos clusters

O Teste t com correção de Bonferroni foi utilizado também para

comparar a nota média atribuída pelos três clusters às variáveis da Imagem, ao

Endosso social, à Expectativa de valor, às Emoções positivas e às Emoções

negativas. A Tabela 24 apresenta os resultados do teste.

Tabela 24 Teste de diferença de média com correção de Bonferroni dos

elementos da Imagem, do Endosso social, Expectativa de valor e

Emoções com base nos segmentos encontrados na análise de

cluster

Variáveis

Clusters

Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor

decisão

(A) (B) (C)

Imagem1. Professores e qual. de ensino

6,72 7,86A 8,76

A,B

Imagem 2. Status 4,00 5,48A 6,25

A,B

141

Imagem 3. Rep. tradição. reconhecimento

5,83 7,51A 8,93

A,B

Imagem 4. Sucesso profissional e pessoal

6,56 7,85A 8,83

A,B

Imagem 5. Acessibilidade e localização 5,10 5,62A 5,98

A,B

Imagem 6. Infraestrutura 5,51 7,09A 8,32

A,B

Imagem 7. Atividades extracurriculares 5,18 6,63A 7,80

A,B

Imagem 8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento

6,61 6,80 7,09A

Imagem 9. Permite a viabilização da graduação

4,79 5,72A 6,03

A,B

ES. Endosso social 2,82 3,60A 4,00

A,B

EV. Expectativa de valor 5,19 5,65A 5,92

EP. Emoções positivas 6,21 7,61A 8,50

A,B

EN. Emoções negativas 3,10C 2,77 2,44

Fonte: dados da pesquisa.

Verifica-se que, no que tange aos itens da Imagem, os três clusters

apresentam diferenças entre si com significância estatística inferior a 5%, sendo

que o cluster que acredita não ter tomado a decisão correta apresenta as

menores médias, e o cluster que acredita tê-la tomado apresenta as maiores

médias. Apenas o item Imagem 8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento

se apresenta como uma exceção, uma vez que existe diferença somente entre os

extremos.

No caso do Endosso social e Emoções positivas também foram

observadas diferenças estatisticamente significativas entre os três grupos,

seguindo uma tendência linear. Isso significa que menores médias foram

observadas no caso do grupo que não acredita que tomou a decisão correta,

médias regulares no grupo que não sabe avaliar a decisão e médias superiores

no grupo que acredita que tomou a decisão correta.

No caso do construto Expectativa de valor os clusters 2 e 3

apresentaram uma diferente média, estatisticamente significativa ao nível de 5%

do cluster 1, mas não entre si. Por fim, no que tange às Emoções negativas, o

cluster 1 apresentou um valor superior ao cluster 3.

142

8.6.4 Diferenças entre os perfis dos clusters

A técnica utilizada para verificar as diferenças no perfil dos clusters foi

a tabulação cruzada, por se tratar de variáveis nominais ou ordinais. Segundo

Malhotra (2006), tais tabelas refletem a distribuição conjunta da frequência das

categorias de duas ou mais variáveis. O autor ressalta que, para testar a

significância estatística da associação observada entre duas variáveis ou mais

empregadas na tabulação cruzada, pode ser utilizada a estatística qui-quadrado.

Para que exista associação, a significância do teste deve ser inferior a 10%.

Entretanto, tal estatística demonstra apenas se existe associação entre

duas variáveis nominais ou categorias. Para saber qual categoria de cada

variável está associada, utilizou-se também a medida ―resíduo padronizado

ajustado‖, que reflete o seguinte: sob a hipótese nula de que duas variáveis são

independentes (não são associadas), o resíduo ajustado terá uma distribuição

normal, com média 0 e desvio padrão 1. Assim, um resíduo ajustado superior a

1,96 ou inferior a -1,96 indica que o número de casos em determinada célula é

significativamente maior (primeiro caso) ou menor (segundo caso) do que seria

esperado se a hipótese nula fosse verdadeira, com um nível de significância de

5% (AGRESTI, 2002).

Além disso, Malhotra (2006) ressalta que, para que as estatísticas

calculadas sejam confiáveis, deve haver pelo menos cinco observações em cada

célula.

A Tabela 25 apresenta os resultados dos testes para associação entre

as três categorias de clusters e a IES onde os entrevistados se matricularam. A

estatística qui-quadrado apresentou uma significância inferior a 5%, indicando

associação entre as variáveis.

Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a

esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e estudar nas IES

Anhanguera e Pitágoras. Por outro lado, observou-se também uma associação

menor do que a esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e

143

estudar nas IES Fumec, PUC e UNA. No que tange à categoria que não sabe

avaliar se tomou a melhor decisão, observou-se uma maior concentração no caso

de quem estuda nas IES Fumec e Newton Paiva. Por outro lado, observou-se

uma concentração menor do que a esperada entre os estudantes da PUC. Por

fim, considerando o cluster que acredita que tomou a melhor decisão, observou-

se uma concentração maior do que a esperada entre estudantes da PUC e uma

concentração menor do que a esperada entre os estudantes da Anhanguera, da

Newton Paiva e do Pitágoras.

Tabela 25 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a

IES onde os entrevistados estudam

IES onde estuda

Clusters

Total Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor

decisão

Anhanguera

n 68 117 25 210

% coluna 23,208 11,988 4,513 11,519

AR. 6,841 0,672 -6,192

Estácio de Sá

n 41 117 56 214

% coluna 13,993 11,988 10,108 11,739

AR. 1,309 0,354 -1,429

Universidade Fumec

n 11 127 66 204

% coluna 3,754 13,012 11,913 11,190

AR. -4,407 2,649 0,647

Izabela

n 29 104 59 192

% coluna 9,898 10,656 10,650 10,532

AR. -0,386 0,185 0,108

Newton

n 41 126 42 209

% coluna 13,993 12,910 7,581 11,465

AR. 1,483 2,079 -3,439

Pitágoras

n 53 106 33 192

% coluna 18,089 10,861 5,957 10,532

AR. 4,600 0,491 -4,205

PUC

n 6 72 146 224

% coluna 2,048 7,377 26,354 12,287

AR. -5,828 -6,855 12,088

UNA n 24 123 76 223

% coluna 8,191 12,602 13,718 12,233

144

AR. -2,305 0,517 1,279

UNIBH

n 20 84 51 155

% coluna 6,826 8,607 9,206 8,502

AR. -1,123 0,171 0,711

Total N 293 976 554 1823

% coluna 100 100 100 100

Teste qui-quadrado - valor 256,27; gl. 16; sig. <1%

Fonte: dados da pesquisa.

A Tabela 26 apresenta os resultados dos testes para associação entre

as três categorias de clusters e a área do curso que os entrevistados estudam. A

estatística qui-quadrado apresentou uma significância inferior a 5%, indicando

associação entre essas duas variáveis.

Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a

esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e fazer um curso na

área de Licenciaturas (Pedagogia, Mat.). Por outro lado, observou-se também

uma associação menor do que a esperada entre acreditar que não tomou a

melhor decisão e fazer um curso na área de Comunicação e Artes. No que tange

à categoria que não sabe avaliar se tomou a melhor decisão, observou-se maior

concentração no caso de quem faz um curso nas áreas de

Engenharia/Informática e Tecnólogos. Por outro lado, observou-se uma

concentração menor do que a esperada no caso de quem faz um curso na área

de Comunicação e Artes. Por fim, considerando o cluster que acredita que tomou

a decisão correta, observou-se uma concentração maior do que a esperada com

quem faz um curso nas áreas de Comunicação e Artes e Direito e uma

concentração menor do que a esperada com quem faz cursos nas áreas de

Engenharia/Informática, Licenciaturas (Pedagogia, Mat.) e Tecnólogos.

145

Tabela 26 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a

Área do curso que os entrevistados estudam

Área do curso em que estuda

Clusters

Total Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor

decisão

Saúde

n 58 174 108 340

% coluna 20,495 18,650 20,571 19,529

AR. 0,448 -0,995 0,721

Engenharia /Informática

n 99 304 122 525

% coluna 34,982 32,583 23,238 30,155

AR. 1,934 2,372 -4,132

Gestão/ Negócios

n 40 153 96 289

% coluna 14,134 16,399 18,286 16,600

AR. -1,218 -0,242 1,242

Comunicação e Artes

n 19 91 94 204

% coluna 6,714 9,753 17,905 11,717

AR. -2,860 -2,738 5,274

Direito

n 24 89 67 180

% coluna 8,481 9,539 12,762 10,339

AR. -1,122 -1,178 2,182

Licenciaturas (Pedagogia, Mat.)

n 19 43 15 77

% coluna 6,714 4,609 2,857 4,423

AR. 2,048 0,406 -2,088

Tecnólogos

n 24 79 23 126

% coluna 8,481 8,467 4,381 7,237

AR. 0,882 2,129 -3,022

Total n 283 933 525 1741

% coluna 100 100 100 100

Teste qui-quadrado - valor 60,69; gl. 12; sig. <1%

Fonte: dados da pesquisa.

A Tabela 27 apresenta os resultados dos testes para associação entre

as três categorias de clusters e a forma de ingresso na IES. A estatística qui-

quadrado apresentou uma significância inferior a 5%, indicando associação entre

as variáveis. Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a

esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e que ingressou na IES

por meio de transferência. Por outro lado, observou-se também uma associação

146

menor do que a esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e

ingressou na IES por meio de vestibular. No que tange à categoria que não sabe

avaliar se tomou a melhor decisão, observou-se maior concentração com aqueles

que ingressam por vestibular. Não foram observadas concentrações fora do

esperado entre o cluster que acredita que tomou a melhor decisão e a forma de

ingresso.

Tabela 27 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a

forma de ingresso na IES

Forma de ingresso na atual IES

Clusters

Total Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor

decisão

Vestibular

n 223 807 450 1480

% coluna 87,109 92,440 90,726 91,077

AR. -2,426 2,077 -0,329

Transferência

n 27 42 24 93

% coluna 10,547 4,811 4,839 5,723

AR. 3,620 -1,705 -1,017

Obtenção de 2º título

n 6 24 22 52

% coluna 2,344 2,749 4,435 3,200

AR. -0,848 -1,113 1,876

Total n 256 873 496 1625

% coluna 100 100 100 100

Teste qui-quadrado - valor 16,49; gl. 4; sig. <1%

Fonte: dados da pesquisa.

A Tabela 28 apresenta os resultados dos testes para associação entre

as três categorias de clusters e a duração total do curso. A estatística qui-

quadrado apresentou significância inferior a 5%, indicando associação entre as

variáveis. Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a

esperada entre quem não sabe avaliar se tomou a melhor decisão e quem faz

cursos com duração de até 2 anos. Por outro lado, observou-se uma

concentração menor do que a esperada com quem faz um curso com duração de

3 a 4 anos. Por fim, considerando o cluster que acredita que tomou a melhor

decisão, observou-se uma concentração maior do que a esperada com quem faz

147

um curso com duração de 3 a 4 anos, e uma concentração menor do que a

esperada com quem faz cursos com duração de até 2 anos.

Tabela 28 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a

duração total do curso (em anos)

Duração total do curso (em anos)

Clusters

Total Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor decisão

Até 2 anos

n 25 92 34 151

% coluna 9,363 10,502 6,589 9,102

AR. 0,162 2,098 -2,391

2 a 3 anos

n 10 51 25 86

% coluna 3,745 5,822 4,845 5,184

AR. -1,157 1,240 -0,418

3 a 4 anos

n 90 277 206 573

% coluna 33,708 31,621 39,922 34,539

AR. -0,312 -2,644 3,099

Mais de 4 anos

n 142 456 251 849

% coluna 53,184 52,055 48,643 51,175

AR. 0,717 0,758 -1,386

Total n 267 876 516 1659

% coluna 100 100 100 100

Teste qui-quadrado - valor 14,88; gl. 6; sig. <5%

Fonte: dados da pesquisa.

A Tabela 29 apresenta os resultados dos testes para associação entre

as três categorias de clusters e o sexo do entrevistado. A estatística qui-quadrado

apresentou significância inferior a 5%, indicando associação entre as variáveis.

Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a esperada entre

acreditar que tomou a melhor decisão e ser do sexo feminino. Por outro lado,

observou-se também uma associação menor do que a esperada entre acreditar

que tomou a melhor decisão e ser do sexo masculino. As outras categorias não

apresentaram associações significativas entre si.

148

Tabela 29 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o

sexo dos entrevistados

Sexo

Clusters

Total Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor

decisão

Masculino

n 134 425 211 770

% coluna 48,375 46,448 39,587 44,638

AR. 1,366 1,608 -2,822

Feminino

n 143 490 322 955

% coluna 51,625 53,552 60,413 55,362

AR. -1,366 -1,608 2,822

Total n 277 915 533 1725

% coluna 100 100 100 100

Teste qui-quadrado - valor 8,28; gl. 2; sig. <5%

Fonte: dados da pesquisa.

A Tabela 30 apresenta os resultados dos testes para associação entre

as três categorias de clusters e em que tipo de instituição o entrevistado concluiu

o ensino médio. Vale ressaltar que, neste caso, foi necessário desconsiderar as

categorias Supletivo particular, Supletivo público e Estudei em casa, por

apresentarem um n muito pequeno, o que levou a apresentar quatro células com

valor esperado menor que 5.

Considerando a nova variável com apenas duas categorias (Escola

pública e Escola privada), a estatística qui-quadrado apresentou uma

significância inferior a 5%, indicando associação entre as variáveis. Além disso,

pode-se observar uma associação maior do que a esperada entre quem estudou

em escola pública e acreditar que não tomou a melhor decisão ou não sabe

avaliar se tomou a melhor decisão. Por outro lado, observou-se uma

concentração maior do que a esperada entre quem estudou em escola particular

e acredita que tomou a melhor decisão.

149

Tabela 30 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a

Conclusão do ensino médio

Clusters

Total Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor decisão

Escola particular

n 67 254 192 513

% coluna 24,632 28,254 37,500 30,481

AR. -2,289 -2,126 4,136

Escola pública

n 205 645 320 1170

% coluna 75,368 71,746 62,500 69,519

AR. 2,289 2,126 -4,136

Total n 272 899 512 1683

% coluna 100 100 100 100

Teste qui-quadrado - valor 18,40; gl. 2; sig. <1%

Fonte: dados da pesquisa.

A Tabela 31apresenta os resultados dos testes para associação entre

as três categorias de clusters e se possui algum tipo de bolsa/financiamento.

Nesse caso, também foi necessário desconsiderar as categorias Desconto

Sindicato e Outros, por apresentarem um n muito pequeno, o que levou a

apresentar quatro células com valor esperado menor que 5.

Considerando a variável com apenas três categorias

(Fies/Pravaler/outro financ., Desconto da Instituição e Convênio com minha

empresa), verificou-se que a estatística qui-quadrado apresentou uma

significância inferior a 5% indicando associação entre as variáveis.

Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a

esperada entre não sabe avaliar se tomou a melhor decisão e ter recebido

desconto da IES. Por fim, considerando o cluster que acredita que tomou a

melhor decisão, observou-se uma concentração maior do que a esperada entre

os estudantes que trabalham em empresas que possuem convênio com a IES

escolhida e uma concentração menor do que a esperada entre os estudantes que

receberam Desconto da Instituição.

150

Tabela 31 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o Tipo de bolsa/financiamento que os entrevistados possuem

Possui bolsa/ financiamento

Clusters

Total Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor decisão

Fies/ Pravaler/

outro financ.

n 105 306 150 561

% coluna 60,694 57,955 60,000 58,991

AR. 0,504 -0,726 0,378

Desconto da Instituição

n 33 110 32 175

% coluna 19,075 20,833 12,800 18,402

AR. 0,253 2,162 -2,662

Convênio com minha empresa

n 35 112 68 215

% coluna 20,231 21,212 27,200 22,608

AR. -0,826 -1,150 2,022

Total n 173 528 250 951

% coluna 100 100 100 100

Teste qui-quadrado - valor 9,45; gl. 4; sig. <5%

Fonte: dados da pesquisa.

A Tabela 32 apresenta os resultados dos testes para associação entre

as três categorias de clusters e o estado civil dos entrevistados. Nesse caso,

também foi necessário desconsiderar as categorias Divorciado/Separado e Viúvo,

por apresentarem um n muito pequeno, o que levou a apresentar quatro células

com valor esperado menor que 5.

Considerando a variável com apenas duas categorias (Solteiro e

Casado/União estável), verificou-se que a estatística qui-quadrado apresentou

uma significância superior a 10%, indicando que não existe associação entre as

variáveis.

151

Tabela 32 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e o

estado civil dos entrevistados

Estado civil

Clusters

Total Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor

decisão

Solteiro

n 225 692 512 1429

% coluna 85,551 87,154 84,628 85,981

AR. -0,219 1,317 -1,202

Casado/União estável

n 38 102 93 233

% coluna 14,449 12,846 15,372 14,019

AR. 0,219 -1,317 1,202

Total n 263 794 605 1662

% coluna 100 100 100 100

Teste qui-quadrado - valor 3,99; gl. 2; sig. >10%

Fonte: Dados da pesquisa

A Tabela 33 apresenta os resultados dos testes para associação entre

as três categorias de clusters e o valor da mensalidade que os entrevistados

pagam. A estatística qui-quadrado apresentou uma significância inferior a 5%,

indicando associação entre as variáveis. Além disso, pode-se observar uma

associação maior do que a esperada entre acreditar que não tomou a melhor

decisão e pagar um valor de mensalidade de R$ 301,00 a R$ 600,00. Por outro

lado, observou-se também uma associação menor do que a esperada entre

acreditar que não tomou a melhor decisão e pagar um valor de mensalidade

maior do que R$ 901,00. Além disso, considerando o cluster que acredita que

tomou a melhor decisão, observou-se uma concentração maior do que a

esperada entre os estudantes que pagam um valor de mensalidade maior do que

R$ 901,00, e uma concentração menor do que a esperada entre os estudantes

que pagam um valor de mensalidade entre R$ 451,00 e R$ 600,00.

152

Tabela 33 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e

o valor da mensalidade que os entrevistados pagam

Valor da mensalidade

Clusters

Total Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor decisão

Até R$300,00

N 16 39 14 69

% coluna 5,694 4,180 2,667 3,968

AR. 1,619 0,488 -1,828

R$ 301,00 a R$

450,00

N 23 44 24 91

% coluna 8,185 4,716 4,571 5,233

AR. 2,427 -1,041 -0,815

R$ 451,00 a R$

600,00

N 55 112 41 208

% coluna 19,573 12,004 7,810 11,961

AR. 4,294 0,060 -3,508

R$ 601,00 a R$

750,00

N 33 128 55 216

% coluna 11,744 13,719 10,476 12,421

AR. -0,376 1,766 -1,617

R$ 751,00 a R$

900,00

N 92 292 173 557

% coluna 32,740 31,297 32,952 32,030

AR. 0,279 -0,705 0,542

Acima de R$ 901,00

N 62 318 218 598

% coluna 22,064 34,084 41,524 34,388

AR. -4,750 -0,287 4,120

Total N 281 933 525 1739

% 100 100 100 100

Teste qui-quadrado - valor 54,75; gl. 10; sig. <1%

Fonte: Dados da pesquisa

A Tabela 34 apresenta os resultados dos testes para associação entre

as três categorias de clusters e a faixa etária dos entrevistados. Nesse caso,

também foi necessário reagrupar as categorias em três, por algumas delas

apresentarem um n muito pequeno, o que levou a apresentar quatro células com

valor esperado menor que 5.

Considerando a nova variável com três categorias (Até 24 anos, De 35

a 44 anos e 45 anos ou mais), verificou-se que a estatística qui-quadrado

apresentou uma significância inferior a 5%, indicando associação entre as

variáveis. Além disso, pode-se observar uma associação maior do que a

153

esperada entre não saber avaliar se tomou a melhor decisão e possuir entre 35 a

44 anos. Por outro lado, observou-se uma concentração menor do que a

esperada com quem possui até 24 anos. Além disso, considerando o cluster que

acredita que tomou a melhor decisão, observou-se uma concentração maior do

que a esperada entre os estudantes com idade de até 24 anos e uma

concentração menor do que a esperada entre os estudantes com idade entre 35 e

44 anos.

Tabela 34 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a

faixa etária dos entrevistados

Faixa etária

Clusters

Total Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor decisão

Até 24 anos

N 152 518 353 1023

% coluna 65,801 66,325 76,242 69,356

AR. -1,276 -2,678 3,880

De 35 a 44 anos

n 62 217 82 361

% coluna 26,840 27,785 17,711 24,475

AR. 0,910 3,137 -4,087

45 anos ou mais

n 17 46 28 91

% coluna 7,359 5,890 6,048 6,169

AR. 0,818 -0,473 -0,132

Total n 231 781 463 1475

% coluna 100 100 100 100

Teste qui-quadrado - valor 17,94; gl. 4; sig. <1%

Fonte: Dados da pesquisa

A Tabela 35 apresenta os resultados dos testes para associação entre

as três categorias de clusters e a renda familiar dos entrevistados. Neste caso

também foi necessário reagrupar as categorias em cinco, por alguma delas

apresentarem um n muito pequeno, o que levou a apresentar quatro células com

valor esperado menor que 5.

Considerando a nova variável com cinco categorias (Até R$ 1.020,00,

R$1.020,01 a R$ 1.530,00, R$ 1.530,01 a R$ 2.550,00, R$ 2.550,01 a R$

154

5.100,00 e Acima de R$ 5.100,00), verificou-se que a estatística qui-quadrado

apresentou uma significância inferior a 5%, indicando associação entre as

variáveis.

Além disso, pode-se observar associação maior do que a esperada

entre acreditar que não tomou a melhor decisão e possui uma renda de

R$1.020,01 a R$ 1.530,00. Por outro lado, observou-se também uma associação

menor do que a esperada entre acreditar que não tomou a melhor decisão e

possui uma renda acima de R$ 5.100,00. No que tange à categoria que não sabe

avaliar se tomou a melhor decisão, observou-se maior concentração no caso de

quem possui renda de R$ 2.550,01 a R$ 5.100,00. Por outro lado, observou-se

concentração menor do que a esperada com quem possui renda de R$1.020,01 a

R$ 1.530,00. Por fim, considerando o cluster que acredita que tomou a melhor

decisão, observou-se uma concentração maior do que a esperada entre os

estudantes que possuem renda familiar acima de R$ 5.100,00, e uma

concentração menor do que a esperada entre os estudantes que possuem renda

familiar entre R$ 2.550,01 e R$ 5.100,00.

155

Tabela 35 Teste de associação qui-quadrado entre os segmentos do cluster e a

renda familiar dos entrevistados

Renda Familiar

Clusters

Total Acredita que não tomou a melhor

decisão

Não sabe avaliar a decisão

Acredita que tomou a melhor

decisão

Até R$ 1.020,00

n 30 101 58 189

% coluna 11,321 11,247 11,508 11,338

AR. -0,010 -0,126 0,144

R$1.020,01 a R$ 1.530,00

n 60 139 89 288

% coluna 22,642 15,479 17,659 17,277

AR. 2,519 -2,098 0,272

R$ 1.530,01 a R$ 2.550,00

n 58 208 117 383

% coluna 21,887 23,163 23,214 22,975

AR. -0,459 0,196 0,153

R$ 2.550,01 a R$ 5.100,00

n 73 256 88 417

% coluna 27,547 28,508 17,460 25,015

AR. 1,038 3,558 -4,688

Acima de R$ 5.100,00

n 44 194 152 390

% coluna 16,604 21,604 30,159 23,395

AR. -2,848 -1,867 4,294

Total n 265 898 504 1667

% coluna 100 100 100 100

Teste qui-quadrado - valor 39,19; gl. 8; sig. <1%

Fonte: dados da pesquisa.

156

O Quadro 8 apresenta a síntese dos resultados dos testes para

associação entre as três categorias de clusters e as variáveis analisadas.

Quadro 8 Síntese dos resultados dos testes de associação qui-quadrado entre

os segmentos do cluster e as variáveis analisadas.

Expectativa em

relação ao esperado

Não tomou a melhor decisão

Não sabe Tomou a melhor

decisão

IES onde estuda Acima Anhanguera/Pitágoras Fumec/Newton Puc

Abaixo Fumec/PUC/Una Puc Anhanguera/Newton/

Pitágoras Área do curso Acima Licenciaturas Eng./Tecnol. Com. Artes/Direito

Abaixo Com. Artes Com. Artes Lic./Tecnol./Eng. Forma de ingresso Acima Transferência Vestibular -

Abaixo Vestibular - - Duração do curso Acima - Até 2 anos 3 a 4 anos

Abaixo - 3 a 4 anos Até 2 anos Sexo Acima - - Feminino

Abaixo - - Masculino Conclusão do ensino médio

Acima Pública Pública Particular

Abaixo Particular Particular Pública Bolsa/

Financiamento Acima Desconto da IES

Convênio com empresa

Abaixo Desconto da IES Estado civil Acima - - -

Abaixo - - - Valor da

mensalidade Acima

R$ 301 a 450/R$ 451 a 600

Acima de R$ 901

Abaixo Acima de R$ 901 R$ 451 a 600 Faixa etária Acima - De 35 a 44 anos Até 24 anos

Abaixo - Até 24 anos De 35 a 44 anos Renda familiar Acima R$ 1.020 a 1.530 R$ 2.550 a 5.100 Acima de R$ 5.100

Abaixo Acima de R$ 5.100 R$ 1.020 a 1.530 R$ 2.550 a 5.100 Fonte: dados da pesquisa.

157

8.7 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados

na análise de cluster

Após verificar os resultados encontrados no modelo, considerando a

amostra total e os resultados da análise de clusters, levantou-se a hipótese de

que as relações entre os construtos do modelo poderiam ser diferentes entre os

grupos que apresentavam a crença de que tomaram a decisão correta ou não

(clusters 1 e 3, respectivamente) e o grupo que não sabia avaliar se tomou a

decisão correta (cluster 2). Dessa forma, optou-se por rodar dois modelos,

considerando as duas amostras e verificar as diferenças encontradas nas

relações.

Optou-se por testar somente o Outer Model, já considerando os

construtos de segunda ordem, e o Inner Path Model. Para tanto, as análises dos

dois segmentos foram apresentadas de forma separada, sendo primeiro a do

cluster denominado incerteza (cluster 2) e depois a do cluster denominado

certeza (clusters 1 e 3).

8.7.1 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados na análise de cluster – cluster que não sabe avaliar se tomou a decisão correta (2)

Ao realizar as análises considerando somente esse segmento da

amostra, verificou-se que o construto Crença de ter tomado a decisão correta

apresentou uma AVE de 28%, valor bem inferior ao mínimo adequado de 40%,

bem como uma confiabilidade composta inferior a 60% (FORNELL e LACKER,

1981). Como este era o construto endógeno principal, não foi possível dar

prosseguimento às análises, uma vez que não se pôde atestar sua validade para

esse estrato da amostra. Acredita-se que isto tenha acontecido pelo fato de esse

cluster de respondentes não saber ao certo se tomou ou não a melhor decisão.

158

Pode-se tratar de pessoas que foram menos racionais durante o processo de

escolha e, portanto, não apresentaram respostas consistentes, ou mesmo

pessoas que têm uma tendência a terem menos certeza em relação a diversos

tipos de decisão. Os outputs da análise estão exibidos no ANEXO III.

8.7.2 Método de Equações Estruturais com base nos segmentos encontrados na análise de cluster – cluster crenças claramente definidas (1 e 3)

O segundo modelo foi testado com base somente nos entrevistados

que sabiam avaliar se tomaram ou não a melhor decisão quanto à IES em que se

matricularam, que são os clusters 1 e 3. Nesse caso, não foram encontrados

problemas de validade ou confiabilidade, sendo possível prosseguir com a

análise. Os tópicos abaixo exibem os resultados encontrados, que são a análise

do Outer model, já considerando os construtos de segunda ordem e do Inner Path

Model.

8.7.2.1 Outer model de segunda ordem – cluster crenças claramente definidas (1 e 3)

A Tabela 36 apresenta o resultado da validade convergente com base

no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) para os construtos de segunda ordem

do modelo Imagem (formativo) e Emoções (reflexivo) considerando a amostra

denominada crença claramente definida.

Observa-se que todas as variáveis apresentam validade convergente

com os construtos uma vez que as significâncias são inferiores a 1%, com

exceção apenas da variável 1.1. Professores e qual. de ensino, que apresentou

uma significância superior a 1%, além da variável 1.8. Ofertas de bolsas,

159

descontos ou financiamento, que já tinha sido eliminada no modelo com a

amostra total.

No caso do construto Imagem, a variável que apresentou a maior carga

foi também a 1.4. Sucesso profissional e pessoal (0,391) e a variável que

apresentou a menor carga significativa foi também a 1.9. Permite a viabilização

da graduação (0,087).

Já no caso do construto Emoções, as Emoções positivas também

apresentaram uma carga bem superior às Emoções negativas (0,984 e 0,321

respectivamente).

160

Tabela 36 Avaliação da validade convergente dos construtos de segunda

ordem com base no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra

crenças claramente definidas (clusters 1 e 3)

Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.

1. Imagem (formativo)

1.1. Professores e qual. de ensino

0,023 0,022 0,032 0,032 0,696 24,3%

1.2. Status 0,109 0,109 0,021 0,021 5,218 0,0%

1.3. Rep., tradição, reconhecimento

0,312 0,313 0,031 0,031 10,003 0,0%

1.4. Sucesso profissional e pessoal

0,391 0,390 0,027 0,027 14,240 0,0%

1.5. Acessibilidade e localização

0,051 0,050 0,019 0,019 2,706 0,3%

1.6. Infraestrutura 0,168 0,167 0,027 0,027 6,271 0,0%

1.7. Atividades extracurriculares

0,120 0,119 0,025 0,025 4,758 0,0%

1.9. Permite a viabilização da graduação

0,087 0,087 0,019 0,019 4,444 0,0%

5. Emoções (reflexivo)

5.1. Emoções positivas 0,984 0,983 0,006 0,006 153,890 0,0%

5.2. Emoções negativas (invertida)

0,322 0,321 0,055 0,055 5,834 0,0%

Fonte: dados da pesquisa.

A validade convergente pode também ser atestada com base no critério

de Fornell e Larcker (1981), sendo possível verificar que todos os construtos

apresentaram um valor superior a 50%, conforme demonstrado na Tabela 37.

Tabela 37 Avaliação da AVE dos construtos reflexivos do modelo – amostra

crenças claramente definidas (clusters 1 e 3)

Construtos AVE

1. Imagem -

2. Endosso social 56%

3. Expectativa de valor 71%

4. Preço baixo -

5. Emoções 54%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 83%

Fonte: dados da pesquisa.

161

O teste da validade discriminante com base no critério de Fornell e

Larcker (1981) é apresentado na Tabela 38.

Tabela 38 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem

com base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra crenças

claramente definidas (clusters 1 e 3)

Construtos 1. 2. 3. 4. 5. 6.

1. Imagem -

2. Endosso social 10% 55%

3. Expectativa de valor 5% 2% 70%

4. Preço baixo 1% 2% 62% -

5. Emoções 51% 2% 4% 1% 52%

6. Crença de ter tomado a decisão correta

34% 4% 1% 0% 16% 66%

Fonte: dados da pesquisa.

Verifica-se na Tabela 39 que todas as correlações ao quadrado entre

os pares de construtos são menores do que as AVEs. Nesse caso, testou-se

também a validade discriminante por meio do cross-loading, considerando-se

também a Imagem, apesar de a mesma ser formativa, o que fez com que fossem

considerados os weights e não os loadings.

162

Tabela 39 Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem

com base nos cross-loadings – amostra crenças claramente definidas

(clusters 1 e 3)

Variáveis

1. Im

2. E

cia

Exp

ecta

tiva

de V

alo

4. P

reço

baix

5. E

çõ

6. C

ren

ça d

e t

tom

o a

decis

ão

rreta

1.1. Professores e qual. de ensino 0,795 0,169 0,212 0,057 0,585 0,578

1.2. Status 0,670 0,543 0,158 0,107 0,419 0,436

1.3. Rep., tradição, reconhecimento 0,880 0,277 0,137 -0,007 0,568 0,698

1.4. Sucesso profissional e pessoal 0,878 0,230 0,171 0,056 0,774 0,560

1.5. Acessibilidade e localização 0,340 0,192 0,330 0,282 0,245 0,164

1.6. Infraestrutura 0,802 0,250 0,205 0,062 0,544 0,614

1.7. Atividades extracurriculares 0,784 0,339 0,231 0,117 0,555 0,537

1.9. Permite a viabilização da graduação

0,510 0,362 0,417 0,394 0,340 0,284

B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho

0,270 0,728 0,181 0,178 0,161 0,146

B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição

0,230 0,757 0,169 0,198 0,084 0,137

B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição

0,349 0,776 0,088 0,007 0,173 0,315

B4.46) É onde os meus amigos estudam

0,260 0,794 0,166 0,142 0,126 0,159

B4.47) É onde os meus parentes estudam

0,261 0,754 0,159 0,162 0,103 0,172

B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam

0,177 0,692 0,184 0,227 0,052 0,025

B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício

0,354 0,208 0,776 0,435 0,316 0,243

B4.19) É a mais barata dentre as Instituições de Ensino do mesmo padrão

0,109 0,136 0,899 0,793 0,127 -0,017

B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade

0,106 0,170 0,762 1,000 0,102 -0,023

5.1. Emoções positivas 0,753 0,217 0,260 0,128 0,984 0,490

5.2. Emoções negativas (invertida) 0,104 -0,206 -0,041 -0,117 0,322 0,117

B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.

0,628 0,204 0,080 -0,047 0,462 0,866

B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular

0,616 0,231 0,102 -0,006 0,437 0,930

163

Variáveis

1. Im

2. E

cia

3. E

ecta

tiva

de V

alo

4. P

reço

baix

5. E

çõ

6. C

ren

ça d

e t

tom

o a

decis

ão

rreta

em outras IES particulares de Belo Horizonte

B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.

0,682 0,236 0,074 -0,062 0,464 0,920

B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.

0,628 0,235 0,102 0,004 0,426 0,932

B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que estudo atualmente.

0,628 0,227 0,126 0,012 0,444 0,914

Fonte: dados da pesquisa.

Com base neste método, foi também possível verificar que todos os

construtos apresentam validade discriminante, uma vez que as suas variáveis

apresentam cargas superiores no seu construto, comparadas às suas cargas nos

outros construtos. Com relação à Imagem, as mesmas considerações foram feitas

como para o modelo rodado considerando a amostra total.

Por fim, como demonstrado na Tabela 40, foi verificada a confiabilidade

do construto com base na Confiabilidade composta e no Alfa de Cronbach.

Apesar de alguns alfas serem menores do que 60%, considerou-se que os

construtos possuem confiabilidade adequada uma vez que a Confiabilidade

composta é mais fidedigna, e todos os seus valores foram superiores a 60%

(HENSELER, RINGLE, SINKOVICS, 2009).

164

Tabela 40 Avaliação da CC e do AC dos construtos de primeira ordem –

amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3)

Construtos Confiabilidade composta Alfa de Cronbach

1. Imagem - -

2. Endosso social 89% 85%

3. Expectativa de valor 83% 59%

4. Preço baixo - -

5. Emoções 65% 26%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 96% 95%

Fonte: dados da pesquisa.

Foi também verificada a existência de multicolinearidade entre as

variáveis do construto de segunda ordem formativo Imagem por meio da medida

VIF, como demonstrado na Tabela 41. Nesse caso, também todos os valores da

estatística foram inferiores a 3,3, podendo-se considerar que não existem

problemas de multicolinearidade (DIAMANTOPOULOS; SIGUAW, 2006).

Tabela 41 Avaliação da existência de multicolinearidade entre as variáveis do

construto de segunda ordem formativo Imagem – amostra crenças claramente

definidas (clusters 1 e 3)

Variáveis do construto de segunda ordem formativo Imagem VIF

Imagem1. Professores e qual. de ensino 2,95

Imagem 2. Status 1,72

Imagem 3. Rep.. tradição. reconhecimento 3,26

Imagem 4. Sucesso profissional e pessoal 2,22

Imagem 5. Acessibilidade e localização 1,16

Imagem 6. Infraestrutura 2,39

Imagem 7. Atividades extracurriculares 2,32

Imagem 8. Ofertas de bolsas, descontos ou financiamento 1,21

Imagem 9. Permite a viabilização da graduação 1,46

Fonte: dados da pesquisa.

Tais resultados garantem que o Outer Model é adequado, podendo

então ser avaliado o Inner Path Model de modo a testar as hipóteses da

pesquisa.

165

8.7.2.2 Inner Path model – cluster crenças claramente definidas (1 e 3)

A Figura 6 exibe o teste do Modelo Proposto pela pesquisa para a

amostra crença claramente definida. A subdimensão da Imagem de maior carga

foi a ―1.4. Sucesso profissional e pessoal" (0,391), e a de menor carga

estatisticamente significativa foi a "1.9. Permite a viabilização da graduação"

(0,087), como no modelo que considerou a amostra total.

No caso do construto Emoções, a variável que também apresentou a

maior carga (0,984) foi a ―5.1. Emoções positivas‖, e a variável 5.2. Emoções

negativas (invertida), a menor carga (0,321).

O construto Imagem apresentou um R² de 13%, sendo explicado pelo

Endosso social, que apresentou uma carga positiva (0,364) e significativa ao nível

de 1%. Já 55% das Emoções foram explicados pela Imagem, que apresentou

uma carga positiva (0,739) e significativa ao nível de 1%.

No caso do construto Expectativa de valor, 61% das suas variações

foram explicadas pela Imagem e pelo Preço baixo. Ambos apresentaram impacto

estatisticamente significativo ao nível de 1% e positivo. Entretanto, o segundo

apresentou uma magnitude de impacto bem maior, uma vez que a carga da

Imagem foi de 0,168 e do Preço baixo 0,744.

No caso da Crença de ter tomado a decisão correta, 50% das suas

variações foram explicadas pela Imagem, Endosso social, Expectativa de valor,

Preço baixo e Emoções. Desses, apenas a Imagem e o Preço baixo

apresentaram impacto estatisticamente significativo ao nível de 1%. Nesse caso,

a Imagem já apresentou uma magnitude de impacto bem maior, uma vez que sua

carga foi de 0,746 e do Preço baixo -0,110.

No que tange ao ajuste do modelo, todos os construtos endógenos

apresentaram um Q² superior a 0%, indicando uma adequada mensuração. Já o

GoF foi de 52%. Ainda que não exista um critério de avaliação, esse valor pode

ser considerado elevado, o que significa que o modelo possui um bom ajuste.

166

Figura 6 Modelo proposto na pesquisa – amostra crenças claramente definidas (clusters 1 e 3)

Fonte: dados da pesquisa.

Imagem

R² = 13%

Expectativa

de valor

R² = 61%

Endosso

social

Emoções

R² = 55%

Crença de ter

tomado a

decisão correta

R² = 50%

Preço

baixo

0,364**

0,739**

0,744**

0,746**

0,002NS

0,018NS

0,168**

-0,055NS

Ajuste do Modelo

GoF = 52%

Q²s> 0%

-0,110**

Acessibilidade e

localização – 0,051**

Infra-estrutura – 0,168**

Status – 0,109**

Atividades extra-

curriculares – 0,120**

Permite a viabilização da

graduação – 0,087**

Rep., tradição,

reconhecimento – 0,312**

Sucesso profissional e

pessoal – 0,391**

Professores e qual. de

ensino – 0,023NS

Emoções positivas –

0,984**

Emoções negativas

invertida – 0,322**

167

A Tabela 42 apresenta o resultado das hipóteses do Modelo Proposto

em forma de tabela, conforme foi exibido na Figura 6.

Tabela 42 Resultado das hipóteses do Modelo proposto – amostra crenças

claramente definidas (clusters1 e 3)

Construto exógeno Construto endógeno

R² Amostra Pop. Desv. Erro Valor

T Sig.

2. Endosso social 1. Imagem 13% 0,364 0,365 0,021 0,021 17,294 0,0%

1. Imagem 3. Expectativa de valor

61% 0,168 0,170 0,022 0,022 7,510 0,0%

4. Preço baixo 0,744 0,744 0,014 0,014 52,142 0,0%

1. Imagem 5. Emoções 55% 0,739 0,739 0,017 0,017 44,574 0,0%

1. Imagem

6. Crença de ter tomado a decisão correta

50%

0,746 0,747 0,026 0,026 28,661 0,0%

2. Endosso social 0,002 0,003 0,018 0,018 0,101 46,0%

3. Expectativa de valor

0,018 0,015 0,025 0,025 0,715 23,7%

4. Preço baixo -0,110 -0,107 0,026 0,026 4,247 0,0%

5. Emoções -0,055 -0,053 0,026 0,026 2,086 1,9%

Fonte: dados da pesquisa.

A Tabela 43 apresenta os Q² para os construtos endógenos do modelo,

sendo todos superiores a 0%, o que indica um adequado poder de previsão do

modelo. Nesse caso, todos os construtos endógenos reflexivos apresentaram

uma relevância preditiva média, com exceção do construto Expectativa de valor,

que também apresentou uma relevância preditiva elevada.

Tabela 43 Q² dos construtos endógenos do modelo crença claramente definida

(clusters 1 e 3)

Construtos endógenos Q²

3. Expectativa de valor 43%

5. Emoções 26%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 21%

Fonte: dados da pesquisa.

168

8.8 Testes de diferença entre os R² e as cargas da regressão, comparando

os modelos e considerando a amostra total e a amostra crenças

claramente definidas (clusters 1 e 3)

Após realizar os testes dos dois modelos, o primeiro considerando a

amostra total, e o segundo considerando a amostra crenças claramente definidas,

decidiu-se comparar, por meio de testes estatísticos, se existiam diferenças nas

cargas dos indicadores dos construtos de segunda ordem, nos R² dos construtos

endógenos e nas cargas das relações nomológicas. Para tanto, foram realizados

testes de modo a verificar se as diferenças encontradas nas cargas e as

diferenças entre os R² dos modelos eram diferentes de zero, considerando um

de 5% e um poder de 90% e o tamanho da amostra disponível. O primeiro valor

( ) controla a chance de aceitar a hipótese nula, caso seja falsa, e o segundo

(Power) a chance de rejeitar a hipótese nula caso seja verdadeira. Dessa forma,

tais valores balanceiam as chances de cometer ambos os erros. Para realizar tal

cálculo, foi utilizado o programa G*Power 3.1.3, conforme sugerem Faul et al.

(2009), adotando a análise post hoc, cujos resultados estão apresentados na

Tabela 44.

No caso das cargas referentes ao construto Imagem verificou-se que a

única diferença estatisticamente significativa foi da variável 1.1. Professores e

qual. de ensino que, no caso da amostra crenças claramente definidas teve carga

menor. Isso é coerente também com os resultados encontrados no modelo em

que tal variável apresentou validade convergente considerando a amostra total e

não apresentou validade convergente considerando a amostra crenças

claramente definidas.

169

Tabela 44 Comparação da carga da regressão dos indicadores do construto

Imagem entre o modelo rodado com base na amostra total e o

modelo rodado com base na amostra crenças claramente definidas

(clusters 1 e 3)

Construtos de primeira ordem do construto Imagem

Amostra

Dif. Alfa Power Total (n=1823)

Crença definida (n=847)

1.1. Professores e qual. de ensino 0,095 0,023 -0,072 5% 90%

1.2. Status 0,125 0,109 -0,016 5% 38%

1.3. Rep., tradição, reconhecimento 0,284 0,312 0,028 5% 38%

1.4. Sucesso profissional e pessoal 0,449 0,391 -0,057 5% 76%

1.5. Acessibilidade e localização 0,072 0,051 -0,020 5% 38%

1.6. Infraestrutura 0,127 0,168 0,041 5% 60%

1.7. Atividades extracurriculares 0,089 0,120 0,032 5% 38%

1.9. Permite a viabilização da graduação 0,083 0,087 0,003 5% 38%

Fonte: dados da pesquisa.

No caso das cargas referentes ao construto Emoções, verificou-se que

a única diferença estatisticamente significativa foi da variável 5.2. Emoções

negativas (invertida), a qual, na amostra crenças claramente definidas, teve o

peso maior, conforme demonstrado na Tabela 45.

Tabela 45 Comparação da carga da regressão dos indicadores do construto

Emoções entre o modelo rodado com base na amostra total e o

modelo rodado com base na amostra crenças claramente definidas

(clusters 1 e 3)

Construtos de primeira ordem do

construto Emoções

Amostra

Dif. Alfa Power Total

(n=1823)

Crença

definida

(n=847)

5.1. Emoções positivas 0,991 0,984 -0,007 5% 38%

5.2. Emoções negativas (invertida) 0,244 0,322 0,077 5% 90%

Fonte: dados da pesquisa.

170

Ao se compararem as diferenças nos R² de ambas as amostras,

considerando também o número de construtos exógenos, verificou-se que todos

apresentaram diferença estatisticamente significativa. No geral, os R² do modelo

considerando a amostra crença claramente definida foram maiores do que os R²

considerando a amostra total, com exceção apenas do construto Expectativa de

valor. Além disso, verifica-se que a maior diferença foi observada para o

construto Crença de ter tomado a decisão correta, como era esperado, conforme

demonstrado na Tabela 46.

Tabela 46 Comparação do R² dos construtos endógenos do modelo rodado

com base na amostra total e o modelo rodado com base na amostra crença

claramente definida (clusters 1 e 3)

R² dos construtos

Amostra

Dif. Alfa Power Total (n=1823)

Crença definida (n=847)

1. Imagem 10% 13% 4% 1% 100%

3. Expectativa de valor 64% 61% -3% 1% 99%

5. Emoções 51% 55% 3% 1% 99%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 35% 50% 15% 1% 100%

Fonte: dados da pesquisa.

Por fim, foi verificada a diferença existente entre as cargas da

regressão das relações nomológicas entre o modelo da amostra total e o modelo

da amostra crença claramente definida. A única relação que apresentou uma

diferença estatisticamente significativa foi a do construto exógeno Imagem no

construto endógeno Crença de ter tomado a decisão correta, que foi da ordem de

0,134. Isso revelou que o peso da Imagem na Crença de ter tomado a decisão

correta com relação à IES que o entrevistado estuda atualmente é maior na

amostra crença claramente definida do que na amostra geral, conforme se

observa na Tabela 47.

171

Tabela 47 Comparação da carga da regressão das relações nomológicas

testadas do modelo rodado com base na amostra total e o modelo

rodado com base na amostra crença claramente definida (clusters 1

e 3)

Relações nomológicas testadas

Amostra

Dif. Alfa Power Total (n=1823)

Crença definida (n=847)

2. Endosso social -> 1. Imagem 0,310 0,364 0,054 5% 76%

1. Imagem -> 3. Expectativa de valor 0,148 0,168 0,021 5% 38%

4. Preço baixo -> 3. Expectativa de valor 0,772 0,744 -0,028 5% 38%

1. Imagem -> 5. Emoções 0,717 0,739 0,023 5% 38%

1. Imagem -> 6. Crença de ter tomado a decisão correta

0,612 0,746 0,134 1% 99%

2. Endosso social -> 6. Crença de ter tomado a decisão correta

0,016 0,002 -0,014 5% 38%

3. Expectativa de valor -> 6. Crença de ter tomado a decisão correta

0,033 0,018 -0,015 5% 38%

4. Preço baixo -> 6. Crença de ter tomado a decisão correta

-0,094 -0,110 -0,016 5% 38%

5. Emoções -> 6. Crença de ter tomado a decisão correta

-0,045 -0,055 -0,011 5% 38%

Fonte: dados da pesquisa.

8.9 Comparação do ajuste dos modelos considerando a amostra total e a

amostra crença claramente definida (cluster 1 e 3)

Foram comparadas também as medidas de ajuste de ambos os

modelos, mas não foram utilizados testes estatísticos. No que tange ao GoF, o do

modelo considerando a amostra total foi de 46%, e o do modelo considerando a

amostra crença claramente definida de 52%, superior ao primeiro. Tal resultado

indica um melhor ajuste do segundo modelo, ainda que a magnitude não tenha

sido tão elevada.

Verifica-se no resultado da comparação entre os Q² de ambos os

modelos, apresentado na Tabela 48, que nenhum padrão consistente de melhora

ou piora foi observado. Os construtos endógenos reflexivos que apresentavam

172

um poder preditivo médio continuaram com essa magnitude, e os que

apresentavam um poder preditivo elevado também continuaram. Isso revela que

ambos os modelos são válidos.

Tabela 48 Comparação da medida de ajuste Q² do modelo rodado com base na

amostra total e o modelo rodado com base na amostra crença

claramente definida (clusters 1 e 3)

Construtos endógenos

Q²

Amostra total Amostra crença

definida

3. Expectativa de valor 43% 41%

5. Emoções 26% 25%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 21% 30%

Fonte: dados da pesquisa.

173

9 CONCLUSÕES

A partir do objetivo geral da pesquisa, que foi o de identificar os

atributos considerados para a escolha da IES, a capacidade de tais atributos

explicarem a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta, e os

grupos que podem ter padrões comportamentais diferentes acerca da crença em

terem tomado a decisão correta, verificou-se que a escolha por uma IES pôde

apenas em parte ser explicada pelos atributos identificados. Tal fato é

corroborado por pesquisas realizadas por Allen (2002) e Menon (2004), discutidas

na revisão de literatura. Constatou-se ainda que diferentes grupos apresentam

diferentes padrões comportamentais acerca da crença em terem tomado a

decisão correta.

A identificação dos atributos considerados para a escolha da IES

apresentou-se corroborada pelas pesquisas realizadas por Arya (2010), Nazari,

Elahi (2012), Martins, Teixera e Silva (2009), Souki et al. (2007), Kotler e Fox

(1994), Punj e Staelin (1978) e Bergamo et al. (2010).

Dentro do modelo proposto, a crença de ter tomado a decisão correta

na amostra total apresentou R² de 35%, o que significa que seus antecedentes

conseguiram explicar apenas 35% dessa crença, demonstrando que ela é, em

sua maior parte, derivada de outros fatores.

Através de análise de cluster, foi constatada ainda a existência de três

grupos distintos de estudantes: aqueles que acreditam que não tomaram a

melhor decisão (16,1% do total), os que acreditam terem tomado a melhor

decisão (30,4% do total) e aqueles que não sabem avaliar (53,5% do total). A

crença de ter tomado a decisão correta para os estudantes que possuem suas

crenças claramente definidas apresentou R² de 50%, bem diferente daquele

encontrado para a amostra total, que foi de 35%, o que indica que, para esse

grupo de pessoas, a decisão pôde ser mais explicada pelos fatores contidos no

modelo.

174

Através da análise de cluster, constatou-se também que certas

características estão mais ou menos presentes entre estudantes com maior ou

menor crença de terem tomado a decisão correta, conforme demonstra o quadro

8 - Síntese dos resultados dos testes de associação qui-quadrado entre os

segmentos do cluster e as variáveis analisadas. Dessa forma, a análise de cluster

evidencia que para certos grupos de estudantes as variáveis do modelo

apresentam maior capacidade de explicação da variação da crença de ter tomado

a decisão correta. A importância dessa observação está intimamente ligada à sua

aplicação prática, em especial às estratégias de marketing, fortemente baseadas

em que atributos podem gerar diferentes resultados conforme as características

do grupo de estudantes alvo.

A grande quantidade dos entrevistados que não soube avaliar se

tomaram a decisão correta (53,5%) e os que acreditam que não tomaram a

decisão correta (16,1%) sugere que fatores contingentes e circunstanciais são

relevantes para o processo de escolha, além dos atributos de imagem, baixo

preço, expectativa de valor, emoções e endosso social. Até mesmo o nível de

envolvimento da decisão de escolha pode ser questionado, pois os resultados

sugerem que a decisão pela IES seja uma decisão de baixo envolvimento.

Com relação ao objetivo específico de identificação dos atributos

componentes da imagem que os estudantes possuem em relação às IES, foi

possível identificar a existência de um construto imagem, de natureza formativa e

composto por outros construtos de primeira ordem. Confirmando os resultados

apontados por Nazari e Elahi (2012), Souki et al. (2007) e Martins, Teixeira e

Silva (2009), dentre os construtos de primeira ordem, destaca-se a importância

dos construtos sucesso profissional e pessoal e reputação, tradição e

reconhecimento, que se apresentaram como os de maior carga para a

composição do construto imagem. Moogan, Baron e Harris (1999) também

haviam identificado a reputação como um dos principais elementos. Também foi

possível identificar outros construtos com menor carga, mas que também

contribuem para a imagem, que são o status, a acessibilidade e localização, a

175

infraestrutura, as atividades extracurriculares e a viabilização da graduação. O

construto professores e qualidade de ensino, embora tenha sido aquele que

apresentou a maior média nas avaliações dos entrevistados, não apresentou

carga significativa para a diferenciação da imagem das IES, sugerindo tratar-se

de um atributo básico atendido por todas as IES pesquisadas e incapaz de

diferenciá-las.

Assim como na pesquisa realizada por Arya (2010) e Nazari e Elahi

(2012), a imagem também foi influenciada pelo construto endosso social. No caso

da presente pesquisa, o impacto apontou cargas de 0,310 no modelo amostra

total e 0,364 no modelo amostra clusters 1 e 3. Indicando que o endosso social

causa impacto na imagem que os estudantes possuem em relação às IES.

Com relação ao objetivo específico de avaliar os impactos da imagem

que os estudantes possuem em relação às IES sobre as suas emoções, foi

possível confirmar a existência de impacto, com carga de 0,739 e R² de 55% no

modelo clusters 1 e 3 e de respectivamente 0,717 e 51% no modelo amostra

total. Cumpre ainda destacar que as emoções constituíram um construto de

segunda ordem, composto pelos construtos emoções positivas e emoções

negativas, sendo que o construto emoções positivas apresentou carga muito

superior (0,984 no modelo amostra clusters 1 e 3 e 0,991 no modelo amostra

total) ao de emoções negativas (0,244 e 0,322 respectivamente). Nos modelos

propostos, o construto emoções apresentou-se como o único de caráter reflexivo,

ou seja, capaz de modificar as variáveis e construtos que o compõem.

Com relação ao objetivo de avaliar os impactos da imagem em relação

à expectativa de valor, confirmou-se a existência de impacto, mas com baixa

carga, de 0,148 no modelo amostra total e 0,168 no modelo clusters 1 e 3. A

maior carga sobre o construto expectativa de valor foi do construto preço baixo,

de 0,772 e 0,744, respectivamente em cada modelo. O poder de explicação dos

construtos imagem e preço baixo para o construto expectativa de valor foi de 64%

e 61%, respectivamente em cada modelo, confirmando Lopes Pereira e Vieira

(2009).

176

Com relação ao objetivo da pesquisa de verificar os impactos que a

crença de ter tomado a decisão correta recebe do endosso social, imagem, preço

baixo, expectativa de valor e emoções, constatou-se em ambos os modelos a

inexistência de impactos significativos do endosso social e da expectativa de

valor e das emoções, sendo que apenas os construtos imagem e preço baixo

apresentaram impacto significativo.

O construto imagem foi o de maior impacto, com cargas de 0,612 na

amostra total e 0,746 no modelo clusters 1 e 3. Ressalta-se que o impacto

causado pelo construto preço baixo foi negativo, de respectivamente -0,094 e -

0,110 em cada um desses modelos. Isto implica que quanto maior a avaliação de

preço baixo, menor será a crença de ter sido tomada a decisão correta.

Já com relação às hipóteses contidas no modelo hipotético da

pesquisa, as hipóteses 1, 3, 4, 6 e 7 foram suportadas, enquanto as hipóteses 2,

5, 8 e 9 não o foram. As hipóteses 2, 5, e 9 não foram suportadas, pois, embora

tenham sido identificadas relações monotônicas positivas, estas não foram

significativas. Já a hipótese 8, embora tenha apresentado relação monotônica

significativa, foi negativa, ao contrário do que previa a hipótese — de ser positiva.

A síntese do resultado das hipóteses do modelo hipotético está descrita no

quadro 9 Síntese do resultados das hipóteses do modelo hipotético.

Quadro 9 Síntese dos resultados das hipóteses do modelo hipotético

Hipótese Resultado

H1: o endosso social apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a imagem que os candidatos possuem da IES:

suportada

H2: o endosso social apresenta relação monotônica positiva significativa sobre crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta:

não suportada

H3: a imagem apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta:

suportada

177

Hipótese Resultado

H4: a imagem apresenta relação monotônica positiva significativa sobre as emoções que os candidatos sentem em relação à IES:

suportada

H5: as emoções apresentam relação monotônica positiva significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta:

não suportada

H6: a imagem apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a expectativa de valor:

suportada

H7: o baixo preço apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a expectativa de valor:

suportada

H8: o baixo preço apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta:

não suportada

H9: a expectativa de valor apresenta relação monotônica positiva significativa sobre a crença dos estudantes em terem tomado a decisão correta:

não suportada

Fonte: elaborado pelo autor com base nos modelos propostos na pesquisa.

As implicações acadêmicas da presente pesquisa baseiam-se na

abordagem de construtos e relações inovadoras que aqui foram testadas e

validadas — em especial a crença de ter tomado a decisão correta — que se

diferem de outras produções e pesquisas acerca do comportamento do

consumidor de serviços educacionais de cursos de graduação. Logo, a presente

pesquisa contribui, de forma inédita, para a produção científica já existente

acerca do tema.

As implicações gerenciais residem na contribuição e no fornecimento

de subsídios para a tomada de decisão e orientação estratégica de gestores e

administradores de IES no que se refere ao comportamento do consumidor de

serviços educacionais, mais especificamente do processo de decisão de escolha

da IES onde cursará seu curso de graduação.

Entre essas contribuições gerencias, destaca-se a baixa capacidade de

explicação da crença em se ter tomado a decisão correta através dos atributos

178

identificados na pesquisa e que compõem o modelo, sugerindo para a

importância de outras variáveis não previstas no modelo. Considerando que o

modelo previu uma vasta quantidade de fatores, todos eles respaldados em

pesquisas anteriores, pode-se inferir que fatores não previstos em pesquisas e,

portanto, não vinculados a modelos teóricos propostos, exercem relevante

influência sobre a crença de se ter tomado a decisão correta. Poderia arriscar-se

dizer, portanto, que a crença de se ter tomado a decisão correta é, em sua maior

parte, explicada por fatores não vinculados àqueles que seriam esperados em

uma explicação racional e planejada de escolha da IES.

Apesar de baixo poder de explicação das variações na crença, o

construto formativo imagem foi o que teve maior impacto, apresentando-se,

portanto, como o elemento mais relevante a ser trabalhado para que seja

fortalecida a crença de se ter tomado a decisão correta.

O fato de o preço baixo ter influenciado de maneira inversa a crença de

se ter tomado a decisão correta também constitui importante elemento a ser

considerado nas estratégias mercadológicas das IES privadas, pois campanhas

de marketing focadas em preço podem ter efeitos negativos.

Ao se analisar a média de todas 81 variáveis pesquisadas no Bloco 4 –

Motivos de escolha da atual IES, dentre as que apresentaram as 10 maiores

médias apresentadas na Tabela 4 , 6 compõem o construto professores e

qualidade de ensino, 3 compõem o construto sucesso profissional e pessoal e 1

compõe o construto reputação, tradição e reconhecimento. Verifica-se, portanto,

que estas variáveis, componentes destes 3 construtos, constituem os fatores

considerados mais importantes para a escolha da IES.

Destaca-se também o fato de que das 9 variáveis que compõe o

construto professores e qualidade de ensino, 6 fazem parte do conjunto das dez

maiores médias dentre todas as variáveis pesquisadas, e 8 fazem parte do

conjunto dos dez menores desvios-padrão dentre todas as variáveis pesquisadas.

Fica claro, portanto, que o construto professores e qualidade de ensino é

composto pelas variáveis que apresentam maior média e menor desvio padrão no

179

conjunto pesquisado, o que aponta para a possibilidade de tais variáveis serem

consideradas como relevantes e presentes em todas as IES analisadas,

constituindo-se, portanto, atributos básicos, ao invés de diferenciadores, que os

estudantes devem perceber nas IES para que as escolham.

Por outro lado, verifica-se que os construtos sucesso profissional e

pessoal e reputação, tradição e reconhecimento, que estão entre os três

construtos compostos por variáveis com elevadas médias, conforme se observa

na Tabela 4, também são os construtos com maior carga de regressão na

formação do construto de segunda ordem Imagem, como se observa na Figura 4.

Isto aponta para o fato des tais construtos poderem ser considerados importantes

fatores de escolha e relevantes diferenciadores da crença de ter tomado a

decisão correta.

Verificou-se ainda que, dentre os construtos que compõem o construto

de segunda ordem Imagem, aquele cuja média das variáveis foi a segunda pior

foi o construto status. No entanto, este construto foi aquele que apresentou a

terceira maior carga de regressão na formação do construto Imagem, o que pode

indicar para o fato de não ser algo considerado tão importante para a escolha,

mas importante na definição do construto Imagem, e consequentemente, para

diferenciar a crença de ter tomado a decisão correta.

Das dez variáveis que apresentam as menores médias, conforme

apresentado na Tabela 4, 5 compõem o construto Endosso Social, que ao todo é

composto por 6 variáveis. Isto indica a baixa importância destas variáveis

enquanto motivos de escolha. Por outro lado, o fato do construto Endosso Social

apresentar relevante carga fatorial para a formação do construto de segunda

ordem Imagem, indica a importância destas variáveis na formação da Imagem,

que esta sim, por sua vez, explica as variações na crença de ter tomado a

decisão correta.

O Quadro 8, que apresenta a síntese dos resultados dos testes para

associação entre as três categorias de cluster e as variáveis analisadas, aponta

para indicativos que fatores sócio-econômicos também podem influenciar a

180

crença de se ter tomado a decisão correta. Isto porque a análise das variáveis

―renda familiar‖, ―valor da mensalidade‖ e ―conclusão do ensino médio‖ demonstra

que padrões acima do esperado no que se refere a ter tomado a melhor decisão

e abaixo do esperado no que se refere a não ter tomado a melhor decisão são

encontrados nos perfis de melhor condição sócio-econômica. Com isto, sugere-se

que quanto melhor o nível sócio-econômico, maior a expectativa de que a pessoa

apresente-se segura em ter tomado a decisão correta.

Neste sentido, considerando-se que no modelo apresentado na Figura

6 - ―amostra crenças claramente definidas‖ o R² foi de 50%, há indicativos que

quanto melhor o nível sócio-econômico da pessoa, maiores são as chances das

variáveis contidas no modelo explicarem as variações da crença de ter tomado a

decisão correta, diminuindo a importância das variáveis não previstas.

Quadro 10 Síntese dos resultados gerenciais da pesquisa

1. Baixa capacidade de variáveis previsíveis explicarem as variações da crença em ter tomado a decisão correta, sugerindo a grande importância de variáveis não previstas em modelos que considerem fatores teóricos de escolha;

2. O construto imagem é aquele de maior explicação da crença em ter tomado a decisão correta, constituindo-se, portanto, em fator prioritário de gestão;

3. O preço baixo afeta negativamente a crença de ter tomado a decisão correta, despertando atenção para que estratégias que tenham este fator como diferencial não tenham efeitos contrários àqueles desejados;

4. As variáveis que compõem os construtos “professores e qualidade de ensino”, “sucesso profissional” e “pessoal e reputação, tradição e reconhecimento” são as mais importantes para a escolha da IES;

5. O construto “professores e qualidade de ensino” apresenta-se como elemento importante para a decisão, mas não diferenciador da crença de ter tomado a decisão correta, sugerindo trata-se de variável básica a ser satisfeita pelas IES;

6. Os construtos “sucesso profissional e pessoal” e “reputação, tradição e reconhecimento”, apresentam-se como importantes fatores de escolha e os que mais diferenciam a crença de ter tomado a decisão correta;

181

7. O construto “Status” não se apresenta como fator importante para a escolha, mas como importante fator para a definição do construto “Imagem” da IES.

8. O Endosso social por sí só não afeta a crença de ter tomado a decisão correta, mas consiste em importante formador do construto de segunda ordem “imagem”, este sim, por sua vez, explica as variações da crença de ter tomado a decisão correta;

9. Quanto melhor o nível sócio-econômico da pessoa, maior é a expectativa de que ela apresente-se segura com relação a ter tomado a decisão correta

10. Quanto maior o nível sócio-econômico da pessoa, mais suas crenças são explicadas por fatores previstos no modelo.

Fonte: elaborado pelo autor com base nos conclusões da pesquisa.

9.1 LIMITAÇÕES

As limitações da presente pesquisa são decorrentes de dois grandes

fatores: a metodologia utilizada e condições de coleta dos dados.

As limitações impostas pela metodologia começam pelo corte, que foi

transversal. A amostra foi colhida em um único momento no tempo, no caso o

segundo semestre de 2012, e por isso retrata a realidade desse momento

histórico. Caso fosse coletada em outro momento, ou até mesmo fosse utilizada a

metodologia do corte longitudinal, outros resultados poderiam ter sido obtidos.

Já o procedimento amostral, embora se tenha iniciado por cotas, ao se

designar a quantidade de estudantes a serem entrevistados por IES, terminou

como sendo por conveniência, pois, uma vez determinadas as cotas, os

estudantes entrevistados em cada IES foram selecionados por conveniência,

limitando a extrapolação dos resultados obtidos para a população como um todo.

Essa limitação permite apenas apontar indicativos do comportamento do

182

consumidor, não podendo, portanto, inferir-se a partir desta pesquisa

características de toda a população.

Outra limitação imposta pela metodologia deriva da população

pesquisada, no caso os estudantes de cursos de graduação de Belo Horizonte.

Caso a população objeto da pesquisa fosse outra, de natureza de serviços

educacionais diversa ou de outra cidade, resultados diferentes poderiam ter sido

obtidos.

As condições da coleta de dados impõem outras limitações. A primeira

relaciona-se ao fato de que, embora tenham sido realizadas as entrevistas no

momento imediatamente posterior à decisão de matrícula, no início das aulas, o

período de coleta de dados durou aproximadamente 80 dias, o que fez com que

os últimos estudantes entrevistados possuíssem um nível de experiência pós-

compra em relação às IES escolhidas superior àqueles que foram entrevistados

na fase inicial do processo de coleta.

A segunda limitação imposta pelas condições da pesquisa relaciona-se

ao fato de ter sido conduzida durante o segundo semestre do ano, entrevistando,

portanto, alunos que se matricularam em vestibulares e demais processos

seletivos de meio de ano. Caso a coleta de dados fosse realizada com estudantes

matriculados em processos seletivos de início de ano, outros resultados poderiam

ter sido obtidos.

9.2 SUGESTÕES PARA FUTURAS PESQUISAS

Como decorrência da identificação de clusters distintos de estudantes

em relação às suas crenças de terem tomado a decisão correta, pesquisas

futuras poderão buscar identificar se o comportamento pós-compra, em especial

a evasão escolar, é afetado pelos diferentes graus de certeza com que o

183

estudante toma a decisão, ou seja, se a evasão escolar varia conforme o grau de

certeza que o estudante tem de que tomou a decisão correta ao se matricular na

IES.

Pesquisas futuras também poderão verificar a capacidade preditiva das

características dos grupos de estudantes que compõem cada um dos clusters

identificados na presente pesquisa.

A grande quantidade dos entrevistados que não souberam avaliar se

tomaram a decisão correta, bem como a baixa capacidade de explicação em

razão dos construtos identificados, chama atenção para a necessidade de

maiores investigações sobre o nível de envolvimento inerente à decisão de

escolha da IES para cursar um curso de graduação, pois é sugerido como alto em

momentos da literatura, mas os resultados da pesquisa suscitam dúvidas em

torno dessa sugestão.

Novas variáveis, tais como a exposição positiva ou negativa da marca

na mídia ou outras que venham a ser identificadas em novas pesquisas

exploratórias também poderiam ser introduzidas no modelo para a verificação do

correspondente efeito na assertividade do modelo proposto.

Por fim, a investigação da incerteza dos estudantes acerca do curso e

da área escolhida na crença em terem tomado a decisão correta pode também

modificar a capacidade preditiva do modelo.

184

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ZEITHAML, Valarie A.; BITNER, May Jo; GREMLER, Dwayne D. Marketing de Serviços: A Empresa com Foco no Cliente. 5ª. edição. Porto Alegre: Bookman, 2011.

194

APÊNDICE A – VARIÁVEIS DE ESCOLHA DE CURSOS DE GRADUAÇÃO

Aglutinador Variáveis emanadas da revisão da literatura e análise

de dados secundários

Infraestrutura

Possui boa Infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca).

Possui instalações modernas.

Tem instalações com boa aparência.

Possui instalações amplas. Serviços Oferece material didático incluído no valor da mensalidade.

Comodidade

Fica perto da minha casa.

Oferece facilidade de estacionamento.

Fica perto do meu trabalho.

Fica localizada em uma região central da cidade.

Fica em local de fácil acesso.

Reputação

Tem tradição no setor educacional.

Tem nome reconhecido pelo mercado.

Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho.

As empresas preferem contratar profissionais que nela se formam.

É uma das líderes no setor educacional.

Tem boa reputação no mercado.

Condições Financeiras

Tem valor de mensalidade que eu consigo pagar. Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício.

É a mais barata dentre as instituições de ensino do mesmo padrão.

Cobra baixo valor de mensalidade.

Oferece financiamento das mensalidades.

Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades.

Corpo Docente

Possui professores com experiência de mercado.

Possui professores renomados no mercado. Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.

Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino.

Possui professores com boa titulação (mestres e doutores).

Possui professores com boa didática.

195

Qualidade do Curso

Permite aliar a teoria à prática.

Tem excelente qualidade de ensino.

Tem grade curricular de boa qualidade. Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho. É bastante exigente em relação ao compromisso dos estudantes com os estudos.

Tem carga horária elevada no curso que escolhi.

Possibilita que eu me forme rapidamente.

Tem boa organização administrativa.

É a única que oferece o curso que eu escolhi.

Tem maior integração com o mercado de trabalho.

Estimula a ampliação dos meus horizontes culturais.

Oferece maior flexibilidade de horários.

É bem avaliada pelo MEC.

Fatores Sociais

Foi indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc.).

Foi indicada pelos meus colegas de trabalho.

Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição.

Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição.

Foi indicada pelos meus amigos.

Promove festas, shows e outros eventos festivos.

É um lugar onde as pessoas com quem eu quero conviver estudam.

É uma instituição que dá prestígio aos seus estudantes.

É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram.

É frequentada por alunos de elevado nível social.

É uma instituição chique. Oferece excelente rede de relacionamento para os seus estudantes (networking).

Fatores de Mercado de

Trabalho

Possibilita a realização de bons estágios.

Oferece programa de orientação de carreira.

Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas.

Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária.

Projeção de Imagem

É moderna.

É jovem.

Tem ambiente agradável.

Tem ambiente informal.

Tem ambiente acolhedor.

É uma das instituições que mais cresce no setor educacional.

É de grande porte (ter muitos alunos).

Significa estar entre os melhores profissionais do mercado.

196

Representa a realização de um sonho para mim.

Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho.

Significa melhoria na minha vida.

Representa a possibilidade de se conseguir um bom emprego.

Significa ter maiores chances de sucesso profissional.

Sentimentos despertados

Fez -me sentir feliz.

Fez -me sentir orgulhoso.

Fez -me sentir tranquilo.

Fez -me sentir confiante.

Fez -me sentir entusiasmado.

Fez -me sentir triste.

Fez -me sentir ansioso.

Fez -me sentir inseguro.

Fez -me sentir com medo.

197

APÊNDICE B – QUESTIONÁRIO DA FASE QUANTITATIVA DA PESQUISA

Questionário de entrevistas Alunos de Cursos de Graduação Quest no.____ Prezado aluno

Estamos realizando uma pesquisa acadêmica de mestrado para conhecer melhor a sua opinião sobre os atributos para escolha de Instituições de Ensino Superior Particulares. Sua participação é muito importante para o êxito do nosso trabalho. Cabe ressaltar que o sigilo das informações será plenamente preservado. Por sua especial colaboração, antecipamos os nossos mais sinceros agradecimentos!

Bloco 1 – Seleção dos respondentes (Crivo) Responderem a este questionário apenas 1) alunos de Graduação (não pode ser Pós-Graduação), 2) efetivamente matriculados, 3) ingressantes em 2012-2 e 4) não ingressantes pelo PROUNI.

IES/Campus Pesquisado (informar código-consultar lista): _______________

.Bloco 2 – Crenças dos entrevistados em relação às IES em que estão matriculados Para responder às perguntas do Bloco 2, eu gostaria que você se lembrasse do momento quando escolheu estudar na IES em que está matriculado atualmente. Qu an d o e u e sc o lh i a IE S em que eu es t ud o

atu almen te , eu a cre di ta va q ue. . . Di sc or do tot a lmen te

Con c ord o

tot a lmen te

B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte..

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que eu estudo atualmente.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Bloco 4 – Motivos de escolha da atual Instituição de Ensino Superior (IES) Eu gostaria de entender melhor os motivos pelos quais você escolheu a Instituição de Ensino Superior (IES) em que está matriculado atualmente. Favor marcar com um X as opções que melhor representem a sua opinião, sendo 0 para DISCORDO TOTALMENTE e 10 para CONCORDO TOTALMENTE. Favor marcar valores intermediários para níveis médios de concordância ou discordância.

Para responder às perguntas do Bloco 2, eu gostaria que você se lembrasse do momento quando escolheu estudar na IES em que está matriculado atualmente

Quando eu escolhi a minha atual IES, eu a escolhi porque ela...

Disc or do tot a lmen te

Con c ord o

tot a lmen te

B4.1) Possui boa Infraestrutura (sala/laboratórios/biblioteca). 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.2) Possui instalações modernas. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.3) Tem instalações com boa aparência. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.4) Possui instalações amplas. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.5) Oferece material didático incluído no valor da mensalidade. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.6) Fica perto da minha casa. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.7) Oferece facilidade de estacionamento. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.8) Fica perto do meu trabalho. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

198

B4.9) Fica localizada em uma região central da cidade. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.10) Fica em local de fácil acesso. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.11) Tem tradição no setor educacional. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.12) Tem nome reconhecido pelo mercado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.13) Oferece um diploma bastante valorizado no mercado de trabalho. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.14) As empresas preferem contratar profissionais que nela se formam. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.15) É uma das líderes no setor educacional. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.16) Tem boa reputação no mercado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.17) Tem valor de mensalidade que eu consigo pagar. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.19) É a mais barata dentre as instituições de ensino do mesmo padrão. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.21) Oferece financiamento das mensalidades. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.22) Oferece bolsas e/ou descontos nas mensalidades. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.23) Possui professores com experiência de mercado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.24) Possui professores renomados no mercado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.25) Possui professores que apresentam excelente conhecimento sobre o conteúdo das disciplinas.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.26) Possui professores comprometidos com a qualidade de ensino. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.27) Possui professores com boa titulação (mestres e doutores). 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.28) Possui professores com boa didática. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.29) Permite aliar a teoria à prática. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.30) Tem excelente qualidade de ensino. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.31) Tem grade curricular de boa qualidade. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.32) Tem um nível de exigência que me permite conciliar os estudos com o meu trabalho.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.33) É bastante exigente em relação ao compromisso dos estudantes com os estudos.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.34) Tem carga horária elevada no curso que escolhi. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.35) Possibilita que eu me forme rapidamente. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.36) Tem boa organização administrativa. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.37) É a única que oferece o curso que eu escolhi. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.38) Tem maior integração com o mercado de trabalho. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.39) Estimula a ampliação dos meus horizontes culturais. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.40) Oferece maior flexibilidade de horários. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.41) É bem avaliada pelo MEC. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

199

B4.42) Foi indicada pelos meus parentes (pais, irmão, tios, etc) e/ou amigos. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.46) É onde os meus amigos estudam . 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.47) É onde os meus parentes estudam. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.49) Possibilita a realização de bons estágios. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.50) Oferece programa de orientação de carreira. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.51) Oferece a possibilidade de participação em pesquisas acadêmicas. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.52) Possibilita a realização de projetos sociais de extensão universitária. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.53) Promove festas, shows e outros eventos festivos. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.54) É um lugar onde as pessoas com quem eu quero conviver estudam. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.55) É uma instituição que dá prestígio aos seus estudantes. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.56) É o lugar onde as pessoas bem sucedidas estudam/estudaram. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.57) É frequentada por alunos de elevado nível social. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.58) É uma instituição chique. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.59) Oferece excelente rede de relacionamento para os seus estudantes (networking).

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.60) É moderna. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.61) É jovem. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.62) Tem ambiente agradável. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.63) Tem ambiente informal. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.64) Tem ambiente acolhedor. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.65) É uma das instituições que mais cresce no setor educacional. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.66) É de grande porte (ter muitos alunos). 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.67) Significa estar entre os melhores profissionais do mercado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.68) Representa a realização de um sonho para mim. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.69) Representa maior facilidade de acesso ao mercado de trabalho. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.70) Significa melhoria na minha vida. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.71) Representa a possibilidade de se conseguir um bom emprego. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.72) Significa ter maiores chances de sucesso profissional. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.73) Fez-me sentir feliz. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.74) Fez-me sentir orgulhoso. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

200

B4.75) Fez-me sentir tranquilo. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.76) Fez-me sentir confiante. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.77) Fez-me sentir entusiasmado. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.78) Fez-me sentir triste. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.79) Fez-me sentir ansioso. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.80) Fez-me sentir inseguro. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

B4.81) Fez-me sentir com medo. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

.Bloco 6 – Informações sobre os entrevistados

B6.1) Nome: _______________________________________________________ B6.2) Tel: ( ) ______- ______

B6.3.1) Curso em que estuda:________________________B6.3.2)Turno: M T N B6.4.1) Idade (anos):___B6.4.2)Sexo: M N

B6.5) Área do curso em que estuda 1. Saúde 5. Direito 2. Engenharia/Informática 6. Licenciaturas (Pedagogia, Mat.) 3. Gestão/Negócios 7. Tecnólogos 4. Comunicação e Artes

B6.6) Forma de ingresso na atual IES 1. Vestibular 2. Transferência 3. Obtenção de 2

o título

B6.7) Valor da mensalidade que você paga do curso que estuda atualmente 1. até R$300,00 5. de R$ 751,00 a R$ 900,00 2. de R$ 301,00 a 450,00 6. acima de R$ 901,00 3. de R$ 451,00 a 600,00 4. de R$ 601,00 a 750,00

B6.8) Duração total do curso (em anos) 1. Até 2 anos 2. 2 a 3 anos 3. 3 a 4 anos 4. Mais de 4 anos

B6.9) Sexo: Masculino Feminino

B6.10a) Endereço da residência (não precisa do número): ___________________________________________________________________________________________________ B6.10b) Cidade____________________________ B6.10c) Bairro________________________ B6.10d) CEP _____________-__________

B6.11a) Endereço do trabalho (não precisa do número): ____________________________________________________________________________________________________ B6.11b) Cidade____________________________ B6.11c) Bairro________________________ B6.11d) CEP _____________-__________

B6.12) Conclusão do ensino médio 1. Escola particular 2. Escola pública 3. Supletivo particular 4. Supletivo público 5. Estudei em casa

B5.13) Possui bolsa/financiamento? 1. Fies/Pravaler/outro financ. 2. Desconto da Instituição 3. Desconto Sindicato 5. Convênio com minha empresa 4. Outros

B5.14) Estado civil 1. Solteiro 2. Casado/União estável 3. Divorciado/Separado 4. Viúvo

B6.15) Renda familiar (favor incluir todos os membros da família)

1. Até 205,00 2. R$ 205,01 a R$ 510,00 3. R$ 510,01 a R$ 1.020,00

4. R$1.020,01 a R$ 1.530,00 5. R$ 1.530,01 a R$ 2.550,00 6. R$ 2.550,01 a R$ 5.100,00

7. R$ 5.100,01 a 7.650,00 8. R$ 7.650,01 a R$ 10.200,00 9. Acima de R$ 10.200,00

Muito obrigado (a) pela sua colaboração!

APÊNDICE C – RESULTADOS SOBRE O MODELO CONSIDERANDO A AMOSTRA CRENÇA NÃO DEFINIDA

Avaliação da validade convergente dos construtos de segunda ordem com base

no método de Bagozzi, Yi e Philips (1991) – amostra crença não definida (cluster

Construto Variável Amostra Pop. Desv. Erro Valor T Sig.

1. Imagem (formativo)

1.1. Professores e qual. de ensino

0,202 0,200 0,043 0,043 4,735 0,0%

1.2. Status 0,171 0,169 0,046 0,046 3,692 0,0%

1.3. Rep., tradição, reconhecimento

0,235 0,238 0,043 0,043 5,435 0,0%

1.4. Sucesso profissional e pessoal

0,588 0,585 0,032 0,032 18,215 0,0%

1.5. Acessibilidade e localização

0,050 0,050 0,030 0,030 1,669 4,8%

1.6. Infraestrutura 0,029 0,027 0,036 0,036 0,811 20,9%

1.7. Atividades extracurriculares

0,014 0,016 0,034 0,034 0,410 34,1%

1.9. Permite a viabilização da graduação

0,048 0,045 0,039 0,039 1,216 11,2%

5. Emoções (reflexivo)

5.1. Emoções positivas

0,996 0,994 0,005 0,005 195,75

7 0,0%

5.2. Emoções negativas (invertida)

0,160 0,160 0,071 0,071 2,249 1,2%

Fonte: dados da pesquisa.

Avaliação da AVE dos construtos reflexivos do modelo – amostra crença não

definida (cluster 2)

Construtos AVE

1. Imagem -

2. Endosso social 53%

3. Valor esperado 70%

4. Preço baixo -

5. Emoções 51%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 28%

Fonte: dados da pesquisa.

202

Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com

base no método de Fornell e Larcker (1981) – amostra crença não definida

(cluster 2)

Construtos 1. 2. 3. 4. 5. 6.

1. Imagem -

2. Endosso social 5% 53%

3. Valor esperado 3% 1% 70%

4. Preço baixo 0% 1% 66% -

5. Emoções 50% 1% 2% 1% 51%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 12% 0% 0% 1% 5% 28%

Fonte: dados da pesquisa.

Avaliação da validade discriminante do construto de segunda ordem com

base nos cross-loadings – amostra crença não definida (cluster 2)

Variáveis

1. Im

2. E

cia

3. V

alo

esp

era

4. P

reço

baix

5. E

çõ

6. C

ren

ça d

e t

tom

o a

decis

ão

rreta

1.1. Professores e qual. de ensino 0,726 0,089 0,170 0,065 0,497 0,291

1.2. Status 0,585 0,453 0,149 0,118 0,338 0,158

1.3. Rep., tradição, reconhecimento 0,731 0,206 0,026 -0,110 0,402 0,380

1.4. Sucesso profissional e pessoal 0,897 0,097 0,121 0,051 0,721 0,275

1.5. Acessibilidade e localização 0,203 0,169 0,275 0,291 0,095 0,004

1.6. Infraestrutura 0,588 0,147 0,074 -0,012 0,372 0,245

1.7. Atividades extracurriculares 0,623 0,295 0,156 0,065 0,380 0,211

1.9. Permite a viabilização da graduação 0,395 0,284 0,325 0,322 0,234 0,044

B4.43) Foi indicada pelos meus colegas de trabalho.

0,154 0,709 0,105 0,105 0,121 -0,017

B4.44) Foi indicada por professores e/ou funcionários da própria instituição.

0,122 0,743 0,111 0,118 0,037 0,057

B4.45) Foi indicada por alunos ou ex-alunos da própria instituição.

0,255 0,833 0,002 -0,029 0,145 0,137

B4.46) É onde os meus amigos estudam. 0,167 0,765 0,126 0,120 0,091 0,017

B4.47) É onde os meus parentes estudam. 0,098 0,657 0,139 0,151 -0,006 -0,011

B4.48) É onde os colegas de trabalho estudam. 0,107 0,654 0,161 0,189 0,044 -0,029

B4.18) Tem valor de mensalidade que apresenta boa relação custo x benefício.

0,255 0,102 0,747 0,479 0,167 0,072

B4.19) É a mais barata dentre as instituições de ensino do mesmo padrão.

0,077 0,090 0,913 0,816 0,103 -0,090

B4.20) Cobra baixo valor de mensalidade. 0,068 0,103 0,810 1,000 0,087 -0,090

5.1. Emoções positivas 0,711 0,144 0,154 0,098 0,996 0,224

5.2. Emoções negativas (invertida) 0,049 -0,249 -

0,032 -0,109 0,160 0,063

B2.1) Ela era a que iria atender melhor às minhas necessidades dentre as IES particulares de Belo Horizonte.

0,257 0,009 -

0,062 -0,090 0,198 0,720

203

B2.2) Era a decisão mais correta estudar nela em vez de me matricular em outras IES particulares de Belo Horizonte.

0,119 0,065 0,080 0,095 0,067 0,405

B2.3) Comparativamente com as demais IES particulares de Belo Horizonte, ela era a melhor opção.

0,261 0,059 -

0,069 -0,128 0,149 0,813

B2.4) Fazia mais sentido estudar nela do que em qualquer outra IES particular de Belo Horizonte, mesmo que elas apresentassem características semelhantes.

0,098 0,041 0,140 0,112 0,056 0,163

B2.5) Mesmo que outra IES particular de Belo Horizonte fosse considerada tão boa quanto ela, era melhor eu me matricular na IES em que eu estudo atualmente.

0,093 0,111 0,150 0,122 0,064 -0,109

Fonte: dados da pesquisa.

Avaliação da CC e do AC dos construtos de primeira ordem – amostra crença

não definida (cluster 2)

Construtos Confiabilidade composta Alfa de Cronbach

1. Imagem - -

2. Endosso social 87% 84%

3. Valor esperado 82% 58%

4. Preço baixo - -

5. Emoções 58% 13%

6. Crença de ter tomado a decisão correta 52% 23%

Fonte: dados da pesquisa.