Teoria Modelos Probabilisticos

7/25/2019 Teoria Modelos Probabilisticos

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1. Introduo

A maior parte das atividades humanas, desde as mais simples s maiscomplexas, est associada a um processo de escolha, o que implica umatomada de deciso. Os contadores, ao coletarem dados e disponibilizar in-formaes aos usurios da contabilidade para auxili-los em seus processos

de deciso, fazem escolhas e realizam julgamentos. Uma vez que essesusurios baseiam em parte suas decises nessas informaes, lcito suporque a forma em que essas informaes so apresentadas tenha algumainfluncia sobre o processo decisrio.

O estudo do processo decisrio tem merecido especial ateno dospesquisadores e a literatura referente ao assunto tem revelado que os mes-mos indivduos tomam decises diferentes em relao ao mesmo problema,de acordo com a forma com que o problema apresentado. Este fenmeno,

Revista Contabilidade Vista & Revista, ISSN 0103-734X, Universidade Federal deMinas Gerais, Belo Horizonte, v. 20, n. 4, p. 109-130, out./dez. 2009.

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NETO et al

AbstractThis research had as main propose test the occurrence of framing effects anticipated by theProbabilistic Mental Models Theory developed by Gigerenzer, Hoffrage e Kleinblting (1991)in individual decisions ambience based in accounting information, and, in an underlyingway, test the effect of professional experience and gender variables in this process. To do so an

experimental research was realized with 180 men and woman, with and without professionalexperience, to observe the framing effect occurrence in accounting information based decisionprocess. The results, for the sample in question, showed the framing effect occurrence,anticipated by the Probabilistic Mental Models Theory independently of respondentsgender and professional experience, with the exception of the women without professionalexperience. In this case the phenomenon could not be statically evidenced. Those results pointout to the necessity of researches about information framings to avoid this phenomenonoccurrence, once it not only result in financial losses but can also allow the influence ofinformation providers in the decisions process with purposes of self convenience

Keywords: Decision Process; Accounting Information; Probabilistic Mental Model Theory.

The Decision Process in Accounting Environment:An Application of the Probabilistic

Mental Model Theory


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que conhecido comoframing effect, vem sendo analisado por estudiososem microeconomia e apresentou uma evoluo significativa com a teoriados prospectos desenvolvida por Kahneman e Tversky (1979; 1984) a partirde experimentos em laboratrio.

Conforme observam Chang, Yen e Duh (2002), teorias alternativas dos prospectos tm sido desenvolvidas para explicar este fenmeno, entreelas a Teoria dos Modelos Mentais Probabilsticos (TMMP) proposta porGigerenzer, Hoffrage e Kleinblting (1991). Esta teoria explica e prediz ex-cessos de confiana no comportamento individual em processos decisriose que de acordo com Khberger (1995) pode ser utilizada para explicar eprever oframing effect.

1.1. Objetivo e Problema de Pesquisa

A presente pesquisa tem como objetivo testar a existncia dos errosde preferncia previstos pela Teoria dos Modelos Mentais Probabilsticos(TMMP) proposta por Gigerenzer, Hoffrage e Kleinblting (1991) em ambientede decises individuais com base em informaes contbeis, para o casobrasileiro.

Caso a existncia desses erros de preferncia seja constatada, pre-tende-se verificar ainda se existem diferenas estatisticamente significativasnos mesmos em relao ao gnero e tempo de experincia profissional dosindivduos que tomam decises.

Dessa forma o problema de pesquisa pode ser sintetizado na seguintepergunta: Os profissionais e estudantes brasileiros, familiarizados com processosdecisrios que envolvem informaes contbeis, apresentam os erros de pre-ferncias previstos pela Teoria dos Modelos mentais Probabilsticos (TMMP)?

2. Fundamentao Terica e Hiptese

2.1. A Teoria da Utilidade

Inicialmente o processo decisrio era baseado no modelo neoclssicoque propugnava a racionalidade individual na busca da maximizao dautilidade.


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O Processo Decisrio em Ambientes Contbeis: uma Aplicao da Teoria dos ModelosMentais Probabilsticos


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A teoria da utilidade esperada foi desenvolvida por Von Neumann eMorgenstern (1953), e tem como ponto fundamental uma srie de axiomasque caracterizam uma deciso racional, que so os seguintes:

a) Transitividade: Se a opo A prefervel B e a B prefervel C, ento a opo A prefervel C.

b) Substituio: Se a opo A prefervel B, ento a possibilidadede ter-se A ou C prefervel a ter-se B ou C.

c) Dominncia: Se a opo A igual B em todos os aspectos, excetoem um, no qual melhor, ento a opo A deve ser prefervel B.

d) Invarincia: A ordem de preferncia das opes independente da

forma como so apresentadas.Kahneman e Tversky (1979) contestam essa Teoria da Utilidade ob-

servando que muitas vezes as pessoas violam esses axiomas, deixandodessa forma de maximizar a utilidade esperada e desenvolveram uma teoriaalternativa para explicar os vieses observados nos processos decisrios, quedenominaram Teoria dos Prospectos.

Outras teorias alternativas sobre o tema foram desenvolvidas ao logodas ltimas dcadas, dentre elas aFuzzy Trace Theory (FTT), desenvolvidapor Reyna e Brainerd (1990; 1991), e a Teoria dos Modelos Mentais Proba-bilsticos, desenvolvida por Gingerenzer e Kleinblting (1991), na qual sefundamenta a presente pesquisa

2.2. A Teoria dos Modelos Mentais Probabilsticos

A Teoria dos Modelos Mentais Probabilsticos (TMMP) proposta porGingerenzer e Kleinblting (1991, p. 506) , segundo eles, capaz de: a)explicar o efeito do excesso de confiana (a confiana mdia superior aopercentual de respostas corretas) e o hard easy effect(o excesso de confianaaumenta com a dificuldade); b) prever quando esses efeitos aparecem,desaparecem ou se invertem; e c) prever um novo fenmeno, o confidence

frequency effect, que a diferena sistemtica observada entre ojulgamento da confiana em um nico evento e o julgamento da confianano longo prazo.


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Esses efeitos ocorrem quando pessoas so submetidas a uma srie deperguntas de conhecimentos gerais com apenas duas alternativas derespostas, como por exemplo: Qual das duas cidades tem mais habitantes,A ou B? Os respondentes escolhem a alternativa que julgam correta e emseguida so solicitados a especificar o grau de confiana em sua resposta,normalmente em uma escala de 50% a 100%.

O efeito de excesso de confiana ocorre quando o grau de confianaexplicitado pelos respondentes maior do que a frequncia relativa dasrespostas corretas. O hard easy effectocorre quando o grau de excesso deconfiana aumenta com a dificuldade das questes, em que a dificuldade medida pelo percentual de respostas corretas.

A TMMP trata com a confiana espontnea, ou seja, da reao ime-diata e no daquela fruto de uma longa reflexo. Segundo seus autores,existem duas estratgias para enfrentar as questes com duas alternativas.

A primeira consiste em construir o que denominam de Modelo MentalLocal (MM-Local) para responder a questo. Trata-se de uma soluo comuso da memria e com operaes lgicas elementares. Se esta estratgia falha,ento um Modelo Probabilstico Mental (MPM) construdo, e vai alm da

estrutura da questo, que utiliza informaes probabilsticas do ambientenatural.

De acordo com Gingerenzer e Kleinblting (1991), o MM-Localnormalmente pode ser construdo com sucesso se: a) Cifras precisas podemser recuperadas da memria para ambas alternativas; b) Intervalos nosuperpostos podem ser recuperados da memria ou c) Quando operaes delgica simples como a excluso podem substituir a falta de conhecimento.

Ainda segundo os autores, se o MM-Local no pode ser ativado, um

MPM construdo em seguida. O MPM resolve a questo por infernciaindutiva e o faz colocando a questo em um contexto mais amplo. O MPMdifere do MM-Local primeiro porque inclui uma classe de referncia (arma-zenada h longo tempo na memria) para as alternativas e segundo porqueutiliza uma rede de variveis, alm da varivel alvo para infernciasindiretas. A inferncia probabilstica, segundo os autores Gingerenzer eKleinblting (1991, p. 507), parte do processo cognitivo e a incerteza parte do resultado.


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Um fluxograma do processo de construo do MM-Local e do MPM apresentado na Figura 1 a seguir.


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O problema na forma em que foi apresentado por Tversky e Kahneman(1981) em sntese consiste do seguinte:

Imagine que o governo est se preparando para a ocorrncia de umaepidemia de uma doena asitica pouco comum, e que, segundo as estimativas,ir provocar a morte de 600 pessoas. Esta preparao consiste de doisprogramas alternativos:

Programa A: Se for adotado, 200 pessoas sero salvas.

Figura 1 - Fluxograma processo de construo do MM Local e do

MPM

Fonte: Adaptado de Gingerenzer e Kleinblting (1991).


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Programa B: Se for adotado existe a probabilidade de que 1/3 das 600pessoas sejam salvas e de que 2/3 das 600 pessoas no sejam salvas.

Ao serem indagadas qual programa preferiam, 72% das pessoas

optaram pelo Programa A e 28%, pelo Programa B, com uma clara prefe-rncia pela opo de averso ao risco.

O mesmo problema foi tambm colocado de uma forma diferente, ouseja:

Programa C: Se for adotado, 400 pessoas iro morrer.

Programa D: Se for adotado, existe 1/3 de probabilidade de que nin-gum morra e 2/3 de probabilidade de que 600 pessoas morram.

Neste caso, 78% das pessoas optaram pelo Programa D e 22%, peloPrograma C, com uma clara preferncia pela busca pelo risco.

Khberger (1995) observa que Kahneman e Tversky (1979; 1984)invocam a Teoria dos Prospectos para explicar este efeito. De acordo comesta teoria os resultados so codificados em relao a um ponto dereferncia e ele depende de como o problema formulado.

No caso em questo, para os programas A e B, os resultados so

percebidos como ganhos, uma vez que era previsto que a epidemiaprovocaria a morte de 600 pessoas. J nos Programas C e D o ponto dereferncia nenhuma pessoa morrer, e os resultados so percebidos comoperdas. Deste modo, a funo valor da Teoria dos Prospectos, que tem aforma da Figura 2, explica a preferncia pela averso ao risco no domniodos ganhos e de busca pelo risco no domnio das perdas.

Apesar de este fenmeno ser conhecido por framing effect,Khberger (1995) considera que ele mais bem definido pelo ttulo de

reflection effect. O autor prope a aplicao da TMMP como uma alter-nativa proposta de Kahneman e Tversky (1979; 1984) para a explicaodoframing effect / reflection effect.


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Ainda segundo Khberger (1995, p. 231), os Programas A e C noesto descritos completamente. O Programa A deveria descrever que 200pessoas sero salvas e que 400 no sero salvas, e similarmente no caso doPrograma C que 400 pessoas iro morrer e que 200 sero salvas.

Para Khberger (1995) importante distinguir entre oframing effect

e o reflection effect. O primeiro refere-se apenas apresentao do mesmoresultado de uma forma diferente, ou seja, apresentando-o uma vez nodomnio dos ganhos e uma segunda vez fazendo-o parecer que se situam nodomnio das perdas, enquanto que na realidade o domnio no mudou. J osegundo refere-se a preferncias opostas e requer domnios realmenteopostos, independentemente da formulao do problema.

No caso da epidemia asitica, salvas est no domnio dos ganhos,enquanto que mortas est no domnio das perdas e suas negaes repre-

sentadas pelo termo no sendo relevante apenas no plano da abordagem doproblema (framing). Desta forma, a deciso entre A e B entre umaabordagem positiva e mista no domnio dos ganhos e entre C e D entre umaabordagem negativa e mista no domnio das perdas conforme o Quadro 1 aseguir.


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Figura 2 - Funo valor

Fonte: Adaptado de Kahneman e Tversky (1979).


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A eficincia dessas teorias na explicao dos vieses observados nosprocessos decisrios em ambientes contbeis discutida por Chang, Yen eDuh (2002) com base nos resultados de um experimento por eles realizadojunto a 186 estudantes de graduao. De acordo com os autores, a FuzzyTrace Theory (FTT), desenvolvida por Reyna e Brainerd (1990; 1991), aque melhor explica e prev a ocorrncia do fenmeno do Framing Effectpara o caso de processos decisrios em ambientes contbeis, embora, de

acordo com os autores, a abordagem da Prospect Theory seja a que maisvem sendo utilizada pelos estudiosos do fenmeno.

De acordo com a FTT, as pessoas tendem a decidir com base eminformaes simplificadas e sumarizadas (REYNA; BRAINERD, 1990;1991), ou seja, tendem a processar a informao usando padres qualitativosao invs de nmeros e probabilidades. Essa teoria sugere ainda que os in-divduos s processem a informao baseados em dados numricos quandono conseguem visualiz-la de forma qualitativa, e, nesse caso, quando osresultados numricos so equivalentes, baseiam sua deciso de acordo comsuas preferncias em relao ao risco. Dessa forma, o fenmeno doFraming

Effectno observado quando a informao no pode ser simplificada.

2.3. Hiptese

Este estudo utiliza a TMMP como uma teoria alternativa Teoria dosProspectos para explicar os problemas de alterao nas decises e trabalha


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Fonte: Khberger (1995, p. 231).

Formulao

200 sero salvas

200 sero salvas e 400 no sero salvas1/3 de probabilidades que 600 sejam salvas e 2/3 de que 0 seja salva400 no sero salvas400 iro morrer400 iro morrer e 200 no iro morrer1/3 de probabilidades de que 0 ir morrer e 2/3 de que 600 iro morrer200 no iro morrer

Efeito

Domnio

Ganho

GanhoGanhoGanhoPerdaPerdaPerdaPerda

Reflection

Abordagem

Positiva

MistaMistaNegativaNegativa

MistaMista

PositivaFraming

Quadro 1 Separao entreframinge o reflection effect


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com variveis ainda no observadas como efeito do gnero e a da expe-rincia profissional dos respondentes no processo de deciso.

No estudo em questo, considerou-se dois problemas que testam os

preceitos do erro de atratividade (H1). Baseado nessas colocaes este estudotrabalhou com a seguinte hiptese geral:

H0: O modo de apresentao de um problema em contexto de infor-mao contbil no tem influncia sobre a deciso do usurio.

H1: O modo de apresentao de um problema em contexto de infor-mao contbil tem influncia sobre a deciso do usurio.

Foi analisada, neste caso, igualmente, a observao da possvel in-

fluncia da varivel gnero e experincia profissional dos respondentes noprocesso decisrio, procurando ir ao encontro da necessidade de se entendermelhor todo o ambiente e as variveis do processo decisrio colocados porSimon (1986).

3. Procedimentos Metodolgicos

3.1. Tipo de Pesquisa

Trata-se de estudo de caracterstica experimental (MCGUIGAN, 1976;KERLINGER, 1980), com uso de ambiente de laboratrio, contemplandoestes quesitos: questionrios curtos que buscam sempre a intuio do res-pondente; situaes hipotticas; impossibilidade de aprendizado do respon-dente ao longo do experimento e nenhum incentivo financeiro para partici-pao, priorizando o controle do experimento. Esta forma de pesquisa ,

segundo Thaler (1985), frequentemente adotada no paradigma de pesquisabehavioral decision making.

3.2. Plano Experimental

A pesquisa est fundamentada nos preceitos mnimos de plano experi-mental comumente utilizados em estudos desta natureza (MCGUIGAN,1976; KERLINGER, 1980). Na execuo do plano experimental foi cons-

trudo um instrumento autoadministrado contendo uma srie de situaes


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criadas em ambiente contbil que exigem dos pesquisados um exerccio dejulgamento. O instrumento foi baseado em um problema de deciso, tendocomo ponto de partida situaes hipotticas baseadas na lgica dos problemasj existente, principalmente nos estudos de Kahneman e Tversky (1979; 1984),alm de contar com um pr-teste para incorporao dos comentrios pertinentes.

A aplicao de questes adaptadas s justificada no estgio atual dateoria pela existncia de contextos diferentes dos originalmente testados pelosseus criadores e com a incorporao de novas variveis para o desenvol-vimento da rea comportamental (GINGERENZER e KLEINBLTING,1991; KAHNEMAN, 2003; MCNEIL; PAUKER e TVERSKY, 1995).

Foram realizados dois experimentos, ambos com o mesmo problema

e com as mesmas alternativas de respostas. Todavia, as alternativas de res-postas foram formuladas de forma diferente para que a existncia doframing effectpossa ser avaliada. Esses problemas so apresentados a seguir:

Problema 1:

Um controllerde uma empresa de mdio porte, diante da necessidadede demitir funcionrios em funo de um programa de reduo de custos,

estima que essas demisses iro gerar, por meio de reclamaes traba-lhistas, R$ 300 mil de prejuzos. Em virtude disso, tem analisado alter-nativas para reduzir os impactos das demisses e desenvolveu dois planosde demisses voluntrias para serem apresentados diretoria. Em relao acada plano ele avalia o seguinte:

Plano A: Se essa opo [1] for adotada, R$ 100 mil sero recuperados.

Plano B: Se essa opo [2] for adotada, h 1/3 de probabilidade de

que os R$ 300 mil de prejuzo sejam recuperados e 2/3 de probabilidade deque nada seja recuperado.

Problema 2:

Um controllerde uma empresa de mdio porte, diante da necessidadede demitir funcionrios em funo de um programa de reduo de custos,estima que essas demisses iro gerar, por intermdio de reclamaes

trabalhistas, R$ 300 mil de prejuzos. Em funo disso, tem analisado


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controle do processo foi utilizada como validade interna a escolha aleatriados participantes e seus grupos. A validade externa se d pelo poder degeneralizao do estudo, que limitada dada sua prpria natureza delaboratrio (KERLINGER, 1980).

3.6. Tratamento dos Dados

Os resultados obtidos foram tabulados de forma a possibilitar averificao da existncia ou no do framing effect. As respostas previstaspela TMMP so apresentadas no Quadro 2:

Problemas

Problema 1Problema 2

Ganho

*Perda

*

Domnio

Positiva

*Negativa

*

Abordagem

Sem risco

*Com risco

*

Opo

Quadro 2 - Respostas esperadas

4. Resultados e Discusso

4.1. Perfil dos Respondentes

O perfil dos respondentes apresentado na Tabela 1:

Tabela 1- Perfil Geral dos Respondentes

Tipo

ALUNOS Homens MulheresTOTALPROFISSIONAIS Homens Mulheres TOTAL TOTAL GERAL

Nmero

473885

413980165

%

28,4823,0351,51

24,8523,6448,49100,00

Fonte: elaborado pelos autores.


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Do total de 165 respondentes, 81 trabalharam com o Problema 1 e 84com o Problema 2, conforme demonstrado nas Tabelas 2 e 3:

4.2. Apresentao e Anlise dos Resultados Geral

So apresentados e analisados, por meio das Tabelas 4 e 5, os resul-tados obtidos para o Problema 1 (domnio de ganho e abordagem positiva)e Problema 2 (domnio de perda e abordagem negativa), considerando oconjunto de todos os respondentes, e, portanto, sem a separao entre osrespondentes sem experincia (alunos) e com experincia (profissionais).As tabelas apresentam tambm uma comparao entre os resultados obtidose aqueles previstos na Teoria dos Modelos Mentais Probabilsticos, confor-me sintetizado no Quadro 2 do item 3.7. Adicionalmente foi realizado o

Tabela 2 Perfil dos Respondentes Problema 1

Tipo

ALUNOS Homens MulheresTOTALPROFISSIONAIS Homens Mulheres TOTAL

TOTAL GERAL

Nmero

222042

192039

81

%

27,1624,6951,85

23,4624,6948,15

100Fonte: elaborado pelos autores.

Tabela 3 Perfil dos Respondentes Problema 2

Tipo

ALUNOS Homens MulheresTOTALPROFISSIONAIS Homens Mulheres TOTAL TOTAL GERAL

Nmero

251843

22194184

%

29,7621,4351,19

26,1922,6248,81100



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Teste Estatstico do Qui Quadrado para verificar a significncia estatsticadas diferenas entre as mdias obtidas. O p value obtido tambm consta dastabelas, conforme se pode observar a seguir.

Problema 1 Certeza

Tabela 4 Resultados Obtidos versus Resultados Previstos Problema 1

GERAL

Tipo

GERAL Homens Mulheres

Opo sem

Risco %

69,1370,7367,50

Opo com

Risco %

30,8629,2732,50


Resultados

Obtidos

Opo sem

Risco

XXX

Opo com

Risco

Teste Qui

Quadrado

p value

0,0001300,0000330.000465

Resultados

Previstos pela TMMP


GERAL

Tipo

GERAL Homens Mulheres

Opo sem

Risco %

33,3327,6640,54

Opo com

Risco %

66,6772,3459,46


Resultados

Obtidos

Opo sem

Risco

Opo com

Risco

XXX

Teste Qui

Quadrado

p value

0,0008560,0000080,058491

Resultados

Previstos pela TMMP

Problema 2 Risco

Os resultados acima esto em linha com os previstos na TMMP, ouseja, os respondentes, diante de um problema apresentado com umaabordagem positiva em um domnio de ganho, decidem, em sua maioria,pela opo que no envolve risco, isto , a opo que informa que: R$ 100mil sero recuperados em detrimento da opo que envolve risco, ou seja,a opo que informa que: H 1/3 de probabilidade de que os R$ 300 milde prejuzo sejam recuperados e 2/3 de probabilidade de que nada sejarecuperado, conforme se pode observar na Tabela 4.


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NETO et al

Por outro lado, quando o problema apresentado com umaabordagem negativa em um domnio de perda, os respondentes decidem,em sua maioria, pela opo que envolve risco, ou seja, aquela opo queinforma que: Se essa opo [4] for adotada, h 1/3 de probabilidade denada ser perdido e 2/3 de probabilidade de que R$ 300 mil sejam perdidosem detrimento da abordagem sem risco, ou seja, aquela que informa que:Se essa opo [3] for adotada R$ 200 mil sero perdidos, conforme se podever na Tabela 5.

Como os problemas 1 e 2 e os resultados dos mesmos em termos devalores so exatamente os mesmos, diferindo apenas na forma de apresentao,fica caracterizada a ocorrncia do Framing Effect, conforme previsto na

TMMP.Todavia, quando se examina separadamente as decises dos homens

e das mulheres, verifica-se que a ocorrncia doFraming Effect bem menosintensa no caso das mulheres, com um p value inclusive um pouco superiora 5%, ou seja, 0,058491.

4.3. Apresentao e Anlise dos Resultados Alunos

Pelas Tabelas 6 e 7, so apresentados os resultados obtidos, conside-rando apenas os respondentes sem experincia profissional, ou seja, alunosdo Curso de Graduao em Cincias Contbeis.


ALUNOS

Tipo

ALUNOS Homens Mulheres

Opo sem

Risco %

69,0572,7365,00

Opo com

Risco %

30,9527,2735,00


ResultadosObtidos

Opo sem

Risco

XXX

Opo com

Risco

Teste QuiQuadrado

p value

0,0001390,0000060,002700

ResultadosPrevistos pela TMMP

Problema 1 Certeza


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Nesse caso tambm se verifica a ocorrncia doFraming Effectcom osresultados obtidos em linha com os previstos pela TMMP.

Todavia, quando se analisa separadamente o processo de tomada dedecises dos homens e das mulheres, verifica-se que entre essas ltimas ofenmeno do Framing Effectno ocorre j que o p value neste caso de0,266138, o que indica que a diferena de escolha entre as opes sem riscoe com risco, para o caso da abordagem negativa com domnio de perda, no

tem significncia estatstica.

4.4. Apresentao e Anlise dos Resultados - Profissionais

A partir das Tabelas 8 e 9, so apresentados os resultados obtidosconsiderando apenas os respondentes com experincia profissional, ou seja,profissionais atuando na rea h pelo menos trs anos.


PROFISSIONAIS

Tipo

PROFISSIONAIS Homens Mulheres

Opo sem

Risco %

69,2368,4270,00

Opo com

Risco %

30,7731,5830,00


Resultados

Obtidos

Opo sem

Risco

XXX

Opo com

Risco

Teste Qui

Quadrado

p value

0,0001200,0002290.000063

Resultados

Previstos pela TMMP

Problema 1 Certeza


- ALUNOS

Tipo

ALUNOS Homens Mulheres

Opo sem

Risco %

32,5624,0044,44

Opo com

Risco %

67,4476,0055,56


Resultados

Obtidos

Opo sem

Risco

Opo com

Risco

XXX

Teste Qui

Quadrado

p value

0,0004860,0000000,266138

Resultados

Previstos pela TMMP

Problema 2 Risco


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NETO et al

A ocorrncia doFraming Effectneste caso tambm constatada no ex-perimento, com os resultados obtidos em linha com os previstos pela TMMP.

Quando se analisa separadamente o processo de tomada de decisesdos homens e das mulheres com experincia profissional, o fenmeno cons-tatado em ambos os casos. Dessa forma, no se repete aqui, para o caso dasmulheres com experincia profissional, aquilo que se observou para asmulheres sem experincia profissional.

Conforme o exposto anteriormente, a anlise dos resultados obtidos noexperimento no confirma a hiptese nula formulada de que o modo deapresentao de um problema em contexto de informao contbil no teminfluncia sobre a deciso do usurio, o que est em linha com a literaturasobre o assunto. A nica exceo observada no experimento em questorefere-se ao caso de respondentes mulheres sem experincia, j comentadoanteriormente. As explicaes para a ocorrncia de tais divergncias noforam objeto do presente estudo.

5. Consideraes Finais

A presente pesquisa teve por objetivo geral testar a existncia dos errosde preferncia previstos pela Teoria dos Modelos Mentais Probabilsticos(TMMP) proposta por Gigerenzer, Hoffrage e Kleinblting (1991) em ambientede decises individuais com base em informaes contbeis, para o casobrasileiro e, como objetivos especficos, testar, utilizando a abordagem da TMM,

se existem diferenas estatisticamente significativas nos erros de preferncia


PROFISSIONAIS

Tipo

PROFISSIONAIS Homens Mulheres

Opo sem

Risco %

34,1531,8236,84

Opo com

Risco %

65,8568,1863,16


Resultados

Obtidos

Opo sem

Risco

Opo com

Risco

XXX

Teste Qui

Quadrado

p value

0,0015240,0002760,008486

Resultados

Previstos pela TMMP

Problema 2 Risco


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em relao ao gnero e ao tempo de experincia profissional dos indivduosque tomam decises.

Esses objetivos, geral e especficos, foram atingidos, e os resultados obtidos

sugerem a existncia desses erros para o caso brasileiro, tanto para o caso geralcomo para os casos especficos, ou seja, eles ocorrem para ambos os gnerosdos respondentes e independentemente do tempo de experincia profissionaldos mesmos. A nica exceo constatada refere-se ao caso das mulheres semexperincia profissional.

As consequncias desses resultados obtidos para o caso brasileiro re-vestem-se de uma importncia significativa para a prtica contbil em nossoambiente, uma vez que uma das funes da Contabilidade, tanto sob a tica

da abordagem normativa, conforme Paton e Dixon (1959), Kam (1986) eHendriksen e VanBreda (1999), entre outros, como sob a tica da abordagempositiva, segundo Watts e Zimmerman (1986), a de fornecer informaes teisaos seus usurios, internos e externos de forma a auxili-los em seu processode deciso.

Assim, uma vez que a forma de apresentao das informaes contbeispode influenciar no processo decisrio de seus usurios, levando-os a cometer

erros de preferncia, as consequncias podem ser desastrosas, provocandoprejuzos desnecessrios e, mais grave ainda, podem permitir que os fornece-dores da informao influenciem na deciso de forma a direcion-la deacordo com as suas convenincias pessoais.

Esse aspecto das convenincias pessoais de particular importncia nocaso da elaborao de oramentos, conforme atenta o trabalho de Hopewood(1976), embora esse autor no tenha abordado o assunto sob a tica dos errosde preferncia.

Dessa forma, os resultados do presente estudo apontam para a necessi-dade de que se pesquisem formas de fornecer informaes que evitem aocorrncia doFramming Effect. Elas podem ser buscadas sob o embasamentoterico da Fuzzy Trace Theory (FTT) desenvolvida por Reyna e Brainerd (1990;1991), que sugerem que esse fenmeno pode ser evitado quando a informaono pode ser simplificada.

As limitaes do presente estudo so as que normalmente se encontram

nas pesquisas desse tipo. Sua validade externa limitada em funo da


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amostra escolhida dada a dificuldade em se avaliar o grau de experinciaprofissional dos respondentes, no caso mensurada exclusivamente pelo tempode atuao na profisso. Outro aspecto a ser considerado refere-se simpli-cidade do problema formulado aos respondentes.

Para a continuidade das pesquisas nessa rea sugere-se:

A replicao do experimento em uma amostra em que a experinciaprofissional seja caracterizada de uma forma mais precisa.

A replicao do experimento com a formulao de problemas maiscomplexos e mais prximos da prtica do profissional do contador, docontroller e do auditor.

A realizao de experimentos baseados na abordagem daFuzzy TraceTheory (FTT).

A realizao de estudos de caso relacionados elaborao de ora-mentos com o intuito de verificar a existncia ou no da utilizaodeliberada de determinadas formas de apresentao de informaescom o objetivo de direcionar as decises para atender determinadasconvenincias.

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